量化交易都用什么策略?

2022-11-30 15:38| 发布者: 金凌| 查看: 1650| 评论: 0

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最近几年,全球的量化成交量占比是在提升,像欧美股市已经达到了50%,我们国内据估计可能占比在20%-30%左右,量化的活跃,确实增加了市场的成交量。但6月以来持续破万亿的这波放量,主因不会是量化,因为量化成交的增长是逐步增加的,没有理由到6月集中开始放量。
后来我琢磨,大伙关心量化交易,可能还是觉得这个东西比较神秘,一听就很高端、很会割韭菜的样子。正好我以前做过一段时间量化,今就跟大家说说量化的几类主流策略。
量化其实就是按照一定的规则,让计算机自动完成交易。
第一大类,是量化选股类,最经典的就是多因子选股。先通过历史数据,分析出和股价上涨关联性高的因子,比如低估值因子、小市值因子、成长因子、动量因子,然后选出自己想要的因子,赋予不同的权重,给股票来打分,分高的股票入选,之后按得分轮动。
选股类的量化策略,根据想暴露的风险不同,又可以分为三种。
1. 市场中性:在选股的基础上,同时做空期指,来对冲大盘波动。只希望赚选股的alpha收益,而不想承担大盘波动的风险。
这类策略在2015年以前表现特别好,原因是那段时间期指升水,也就是期指的价格比指数高,做空期指还能赚到升水的收益。但2015年之后,期指就变为贴水了,这类策略的表现也就相应下降。
2. 指数增强:
这类大家应该熟悉了,公募基金里就有很多指数增强基金,是在复制指数成分股的基础上,通过部分量化选股,争取超额收益,赚的是beta+alpha的钱。
3. 股票多头:
这类在公募基金里也很流行,就是个主动管理的股票型或者混合型基金,但是选股是按照量化的方法来的。
第二大类是套利,就包括大伙关心的高频类量化策略。虽然这类策略的资金量没有量化选股多,但交易频繁,贡献了量化主要的成交量。
套利就是去抓市场中各种稍纵即逝的机会,不断积累小利,方法很多,我举几个例子。
最简单的套利其实就是做市,做市商在买一和卖一价位同时挂单,给市场提供流动性,同时也赚取买一和卖一之间的差价。现在A股里,很多ETF为了增加成交量,就都引入了做市商机制。
还有更复杂的方法,都是针对这种短期价格变化,依靠快速下单成交来获利的,国外市场做得比较多。但A股因为有T+1机制,得有底仓才能变相完成T+0交易,所以这类套利并不那么流行。
在国内期指是可以T+0交易的,很多人会通过期指做类似的套利。比如跨期套利,近月的期指合约价格比远月的高,两者的差价经常保持在一定范围内波动,如果发现差价偏大,就可以同时近月开空、远月开多,做空差价,期待差价收敛,反之差价偏小,就同时近月开多、远月开空。
你们听我这么讲,觉得赚钱是不是好容易?其实也不是那么好做的,跨期这个我就做过,经常是一段时间持续赚小钱,收益不错,但不知道什么时候就出了个意外,比如合约到期前,差价没有收敛,弄不好就要亏一笔大的。所以做量化一样内卷,要不断优化策略、提高交易速度,才能有钱赚。
高频量化对市场是双刃剑,好处是活跃成交,给市场提供了流动性,坏处是容易造成市场波动,有金融风险。这几年在全球都是监管的重点,因为这类策略容易引发市场大波动。
比如当市场因为某些利空大跌一下,就可能触发到某些量化策略的平仓或开仓判据,因为很多策略都同质化,就会造成策略之间的连环踩踏。这时候,平常活跃的其他策略监测到市场异常,就会暂停交易,又造成市场成交量锐减。只有抛单,无人接盘,就会导致市场闪崩。近年来国外市场也多闪崩,量化盛行就是个重要原因。
第三类就其他类吧,比如做期权的,做CTA也就是商品期货的量化。
我之前也做过CTA量化,主要做的是趋势类的模型,就是监测商品价格,价格上涨突破某个判据就开仓,期待趋势持续,然后等价格从高点回撤一定幅度,就平仓。商品也是多空双向,反之也可以做空。
这个也一样,看着好像很容易赚钱,但实际做起来也会有很多困难。趋势策略是很依赖于市场行情的,有趋势的时候赚钱赚到手抖,市场震荡没趋势的时候,不断耗损亏到手抽筋。遇到震荡市,没有办法只能熬,熬着熬着就会担心自己弄错了,质疑自己模型的有效性,担心之前的回测是不是做了过度的数据挖掘。是暂时的困难,还是模型错误,这点总是无法搞清。
大致就这么几类吧,还有量化多策略,就是同时使用上面的这些策略,进一步分散策略风险。
哦对这两年还有个新流派,就是机器学习。以前做量化,都是根据历史数据,回测总结出策略,再让计算机按照策略来执行。机器学习就是下围棋那个alphaGO的方法,让机器根据数据数据不断训练,找出能赚钱的策略并不断优化,相比传统方法,有机会突破一些人认知的局限,但同时也就可能引起更多的未知风险。
那量化这么厉害,会不会收割散户呢?
要是在量化擅长的领域去跟它拼,当然会被收割。
比如经常想做T赚钱,量化擅长的就是这个啊,拼交易速度、拼统计规律,人肯定拼不过机器的,从概率上来说咱们就处于劣势。
再比如做技术分析,想靠历史量价图形推测未来,过去可能还管点用,现在机器学习都入场了,技术图形有什么规律它找的又快又全。围棋人类下不过AI,搞技术分析一样很难搞过。
那怎么才能不被收割呢?我们可以避免在它擅长的领域和它交手。比如最简单的,采取长持策略,咱只做投资,不做交易,那量化再厉害,也对我们无从下手。再比如现在选股,量化策略现在还没有证明能比基金经理好,就是因为选股并不仅仅是数量化的分析,还包括对行业、公司、管理层的各种认知。
扬长避短,不要在对方主场拿棍棒战机枪,就好了。
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