【量化交易】??學會這個, 日入三千從此不是夢?? 系列簡介 ??萬字長文 建議收藏??

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概述

從今天開始我會帶領大家開啟 “我要拿 Python 炒股票, 然后驚呆所有人 2.0” 系列教程. 本次專欄為量化交易的入門篇, 純 0 基礎. 帶領大家手把手走進量化交易的世界, 實現躺在家里日入 3k.

簡介:

要求: 熟悉 Python 的基礎操作以及 Numpy & Pandas 庫

適合人群: 本課程適合 0 基礎, 對投資感興趣, 并想學到一些實用技巧的同學. 無論是投資房地產, 加密貨幣, 或者股票, 期貨, 本課程都能夠幫助你達成你的財務目標

專欄內容: 會基于 Python 講解, 帶領大家用 Python 進行股票數據分析和處理, 并穿插一定的金融和股票知識. 立在給大家提供一次接近量化的旅程. 課程包含實戰講解, 大家可以自己上手實現人生中的第一個量化策略

自我介紹

這是我入住華為云的第一個系列課程, 簡單做個自我介紹.

我叫我是小白呀, 麻省大學金融系出身, 自學計算機

熟悉 Python, Go, Java, C++, 易語言等, 涉獵機器學習, 深度學習, 圖片處理, 目標檢測, 量化交易, 軟件開發等多個領域

擁有多年的投資經驗, 包括在紐約有 4 年半的投資經歷, 超過 1 年的量化投資經歷. 參加過華爾街實習活動

量化交易是什么

量化交易是最近很火的一個概念, 但是大家可能對這個概念不是特別熟悉.

量化交易

量化交易 (Quantitative Trading) 是借助現代統計學和數學 (機器學習) 的方法, 依靠數學計算和數字處理來識別交易機會, 并利用計算機技術來進行交易的證券投資方式. 我們將從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種 “大概率” 事件以定制策略. 用數量模型驗證及固化這些規律和策略, 然后嚴格執行已固化的策略來指導投資. 從而獲得可以持續的, 穩定且高于平均收益的超額回報.

量化交易的歷史

接下來簡單說一說量化的歷史, 1969 年, 愛德華索普利利用他發明的 “科學股票市場系統” (股票權證定價模型), 成立了第一個量化投資基金. 索普也被稱為量化投資的鼻祖. 1988 年, 詹姆斯西蒙斯成立了大獎章基金, 從事高頻交易和多策略交易. 基金成立 20 多年以來收益率達到了年化 60+% 左右, 除去報酬后達到 39% . 西蒙斯也因此被稱為 “量化對沖之王”. 1991 年, 彼得穆勒發明了 alpha 系統策略, 開始使用計算機 + 金融數據來設計模型, 構建組合.

股票投資的問題

我先來講講股票投資存在的問題. 大家在生活中肯定有身邊的親戚朋友超過股票, 一些可能還實現了財務自由, 一些天天鬼哭狼嚎虧的一文不剩. 大家在剛接觸股票投資的時候可能會比較渺茫.

下面總結一下存在的問題:

過度盯盤: 天天瞅著, 稍微漲點就原地亂跳, 稍微跌點就哭爹喊娘. 大部分人都會有一種規避心理. 因為失去一件東西的時候的痛苦程度比得到同一樣東西所經歷的高興程度要大

研究不足: 炒股只看名字, 連公司是干什么都不知道. 投資股票純看心情, 不會去研究公司的財務和報表等數據. 或者就是心血來潮跟著別人瞎買, 輸贏純看老天爺

攀比心態: 看別人炒股賺錢了自己心里很不爽. 感覺身邊各個賺的都比自己多. 只追求了短期收益, 保持長期盈利才是王道

理性思考: 當股票被 “套牢”, 不舍得 “割肉”. 導致在泥潭里越陷越深. 加倉下跌的股票的唯一理由只有一個, 就是這個公司真的有投資價值

大家可以給身邊的親戚朋友們對號入座, 你懂的.

解決方案

價值投資

價值投資 (Value investing) 的核心思想就是好的公司會給我們帶來好的回報. 通過認清股票的概念, 當企業能讓每一美元的投資產生超過一美元的長期價值, 投資者才能受益.

量化交易 = 價值投資

股票市場可謂是一個最不確定的地方, 普林斯頓教授在漫步華爾街一書中提到著名的 “猴子射飛鏢案例”, 即猴子射飛鏢 (隨機選股) 獲得的收益遠超經驗豐富的基金經理.

量化交易可以幫助我們通過數學等量化手段, 挖掘個股的潛在價值. 本質上 “量化交易”= “價值投資”. 通過在股票這個不確定性最強的地方找出一套邏輯規律, 做到了科學選股&科學的買入賣出. 舉個簡單的例子, 量化交易會對市值進行加權, 挖掘出被低估的小市值公司的潛在價值, 從而獲取超額回報.

量化交易 != 一夜暴富

我們在投資時候的要牢記規避風險, 而不是如何一夜暴富. 在股票市場這樣一個高度不確定性的地方, 人們的賭博心態會很容易被激發. 簡單講一下 “斯金納箱” 實驗里的賭博心態.

斯金納箱 (Skinner Box) 是用于研究動物行為的實驗裝置. 由伯爾赫斯·弗雷德里克·斯金納設計制作. 兩個裝有小白鼠的箱子, 各有一個按鈕. 第一個箱子每按 30 下會掉出食物, 第二個箱子隨機掉出食物. 箱子二中的小老鼠會不停的按按鈕, 陷入一種癡迷的狀態. 當概率不穩定, 或者風險不確定的時候, 參與投資的人會放大內心的賭博心態. 我們一定要克服自己 “一頁暴富” 的想法, 遵循價值投資的理念.

量化交易在中國的適用性

大家可能會關心一個問題, 我國的量化交易普及度要遠遠小于國外. 那么量化交易對于 A 股市場適不適用?

國內 vs 國外:

中國的投資者和國外相比首先就是散戶偏多, 外國人做投資傾向于把資金托管給機構而不是自己操盤.

國外的金融市場相較于我國會更加成熟. 波動也相對較小.

總結: 量化交易在我國肯定是適用的, 但需要對策略做一定的調整.

量化交易的分類

趨勢性交易

趨勢性交易主要用在期貨中, 需要交易人員對大局和市場形勢有一定的把控. 趨勢性策略是純市場化策略, 風險較大且不能保證長期收益.

低頻策略

低頻策略風險更低, 收益更穩定. 通過發現市場中的 alpha 因子來獲得超額收益. 是本系列主要講解的內容.

高頻策略

每天有較高的換手率, 在市場中頻繁進出. 對硬件和算法有極高的要求, 獲得較高的收益.

為什么要學量化交易

我們來拿數據說話.

2016.1~2019.6 散戶 vs 機構

我們再來看一組券商中國提供的數據. 統計區間 2016.1~2019.6.

統計區間內, 散戶:

市值 10 萬元以下的散戶: 單賬戶平均年化收益為 -2457 元, 擇時收益為 -774 元, 選股收益為 -1532 元, 交易成本為 151 元

市值在 10萬- 50萬元的散戶: 近三年平均年化收益為-6601 元，擇時收益為 -3018 元，選股收益為 -2433元，交易成本為 1140 元

市值在 50萬- 300萬的散戶: 單賬戶平均年化收益為 -30443 元，擇時收益為 -15558 元，選股收益為 -10171 元，交易成本為 4714 元

市值在 300萬- 1000萬元的散戶: 平均年化收益為 -164503 元, 擇時收益為-80767 元, 選股收益為 -65269 元, 交易成本為18466 元

統計區間內, 機構:

投資機構: 近三年平均年化收益為1344.77 萬元, 擇時收益為 -417.69 萬元，選股收益為 1807.48 萬元, 交易成本為 45.03 萬元

公司法人投資者: 近三年的平均年化收益為 2344.09 萬元，擇時收益為 -1476.64萬元，選股收益為 3824.46 萬元，交易成本為 37361 元

A 股有很大比例是投資機構和大戶在操作, 而散戶的收益要遠小于投資機構和大戶們. 在過去的 2 年內, 你們肯定也聽說過身邊有很多朋友在股市虧損.

“選股方面, 擁有的資源越多, 資金量越大, 在選股上就越能體現出優勢, 因為只有真正有錢有資源的人才能有效地去收集信息, 識別信息, 解讀信息, 最后利用信息做出正確的選擇.”

而量化交易可以在幫助我們在股市做出判斷, 避開散戶人為操作導致的損失. 引用對沖基金奇才, Omni Global Fund 創始人, 史蒂夫.克萊克 的一句話:

“Do more of what works and less of what Doesn’t” – Steve Clark

意思是: “多做有用的, 少做沒用的” 我認為這就是量化交易的核心思想之一, 即我們做的每一步要保證 >50% 的勝率, 結合宏觀周期, 估值, 市場情緒等因素從而獲得一個超額收益.

收益

這是我開發的多個策略之一. 是一個風調高頻策略, 做到了 30+% 的年化收益. 通過自然語言處理實現對新聞的利好和利空分析, 加上獨家的風調模塊, 做到了穿越牛熊.

當然這是在假設成交率為 100% 的情況下, 即我可以在現在的股票價格進行買賣百分百會成交. 比如你有 200萬的資金, 一年就能賺一輛寶馬 5系.

在實際的情況下資金量越大, 成交率就會越低. 我的這個策略年跑贏大盤接近 70 個點. 通過量化實現策略, 穩定性非常的好, 并且基本每個時間點都可以超過大盤. 真正實現躺在家里日入 3k.

薪資

薪資 (工作): 在我們這邊能熟練使用量化并編寫策略的量化分析師在紐約投行的平均薪資在 920,000 $ 折合 600w RMB 左右. 還不包括獎金和補貼

薪資 (個人): 使用量化投資技巧, 不僅能讓你成為 Offer 收割機. 也可以幫助大家在生活中實現財務自由. 我身邊就有大把的朋友通過股票, 期貨, 或者自己成立私募來實現了財務自由. 個別年收入已經達到了8 位數

生活

在我看來, 量化更像是一種生活態度. 幫助我們像經濟學家那樣思考問題. 即使你不是量化大神, 只學了一些基礎. 也可以用生活中多余的錢進行定投. 比銀行存款更加靈活, 并在可控的風險范圍, 獲得比定期存款更高的回報.

貨幣從誕生到現在是一個不斷虛擬化的過程. 同理, 投資也是一個不斷量化的過程. 學習量化我們可以了解到股票投資背后的邏輯, 在未來的投資中將量化作為一種工具和分析手段, 幫助我們更好的判斷.

股票基礎知識

開戶 & 交易時間

如何開戶:

大家可以通過網上開戶, 或者去銀行的營業網點開戶

交易時間:

股市交易時間為每周一到周五上午時段 9:30-11:30, 下午時段13:00-15:00. 周六, 周日及上海證券交易所, 深圳證券交易所公告的休市日不交易

基本面

我們拿大家相對熟悉的貴州茅臺 (SH:600519) 來舉例.

基本面 (Fundamental Analysis) 包括宏觀經濟運行態勢和上市公司基本情況. 宏觀經濟運行態勢反應出上市公司整體經營業績, 和股票價格有密切的關系.

基本面包括:

公司的財務狀況

盈利狀況

市場占有率

經營管理細致

人才構成

常用術語

上漲 (Go up), 表現為紅色:

下跌 (Go down), 表現為綠色:

牛市 (Bull Market), 指延續時間較長的大升市; 熊市 (Bear Market), 指持續時間較長的大跌市. 下圖為每股 1928 ~ 2020 的牛市和熊市:

分紅 (Dividend) , 即上市公司對股東的投資回報.

交易規則

首先講一個非常重要概念就是集合競價. 集合競價指對一段時間內接受的買賣申報一次性集中撮合的競價方式. A 股的集合競價時間為 9:15am ~ 9:25am. 集合競價的所有交易會在 9:25 am 以同一價格成交, 為開盤價.

9:15am ~ 9:20am: 根據買賣雙方掛單, 預先撮合, 不成交, 可以掛單也可以撤單

9:20am ~ 9:25am: 可以掛單不能撤單, 所有人交易的都是同一個價格, 這個價格是撮合出來的

9:25am ~ 9:30am: 可以掛單不能撤單, 開盤后進行交易

成交規則: 價格優先, 時間優先, 撮合規則.

清算:

滬深 A 股的清算交收制度采用的是 T+1 方式. 指的是投資者當天買入的股票不能在當天賣出, 需待第二天進行交割過戶后方可賣出, 也就是第二天才可賣出股票

股票的分類

A 股: 人民幣普通股票. 由我國境內的公司發行, 供境內機構, 組織或個人以人民幣認購和交易. 在后續的教程中, 我們只會使用 A 股.

其他股票:

B 股: 人民幣特種股票. 以人民幣標明面值, 以外幣認購和買賣, 在境內（上海、深圳）證券交易所上市交易的. 它的投資人限于: 外國的自然人, 法人和其他組織, 香港, 澳門, 臺灣地區的自然人, 法人和其他組織, 定居在國外的中國公民. B 股公司的注冊地和上市地都在境內. 只不過投資者在境外或在中國香港、澳門以及臺灣地區

H 股：注冊地在內地, 上市地在香港的外資股

N 股：在內地注冊的股份有限公司, 但在美國紐約發行并在紐約證券交易所上市交易的股票

S 股：在內地注冊的股份有限公司, 但在新加坡發行并在新加坡證券交易所上市交易的股票

L股：在內地注冊的股份有限公司, 但在英國倫敦發行并在倫敦證券交易所上市交易的股票

ST vs* ST:

ST (Special Treatment): 表示公司經營持續兩年虧損, 特別處理

*ST: 表示公司連續三年虧損, 退市預警

手續費

交易時收費項目主要有三個項目: 印花稅, 過戶費, 和券商傭金:

印花稅：這個稅只在賣出股票的時候收取, 收費方式為成交金額的千分之一, 由國家進行征收

過戶費: 這個只在買賣上海股票的時候收取, 收費方式為成交股數的萬分之零點二, 不足一元按一元收取. 而過戶費只有在買入上證A股時才會收取

交易傭金: 傭金在不同券商區別較大, 有萬分之三的也有千分之一的, 不足 5 元的按 5 元收取. 該費用在買賣的時候也是都要收取

股票指數

股票指數 (Stock Market Index) 即度量和反映股票市場總體價格水平及其變動趨勢而編制的股價統計相對數, 是通過對一攬子股票計算出來的綜合價格指數.

上證指數 (0000001.SH): 上證指數是反映上海證券交易所掛牌股票總體走勢的統計指標.

深證指數 (399001.SZ): 深圳指數就是由500只深圳具有代表性的成分股組成

創業板指數 (399006.SZ): 創業板指數 由最具代表性的100家創業板上市企業股票組成

k 線

K 線, 又稱蠟燭圖 (Candle Stick), 起源于日本十八世紀德川幕府時代（1603～1867年）的米市交易. K 線就是指將各種股票每日, 每周, 每月的開盤價, 收盤價, 最高價, 最低價等漲跌變化繪制成蠟燭的形態. 可以幫助我們洞悉特定時間內的價格波動狀況.

K 線的組成:

影線: 影線的上端和下端分別代表當天的最高價和最低價

實體: 如果收盤價高于開盤價, 該實體為紅色, 實體的底端代表開盤價, 頂端代表收盤價; 如果收盤價低于開盤價, 該實體為綠色, 實體的底端代表收盤價, 頂端代表開盤價

這是本系列第一章的全部內容, 后續內容我會陸續更新. 大家敬請期待.

AI

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