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    簡單趨勢策略很難再賺到錢,應該怎么辦?

    最新高手視頻! 七禾網 時間:2018-08-14 19:31:10 來源:七禾網

    七禾網注:嘉賓回答僅代表其本人觀點,不代表七禾網的觀點及推薦。金融投資風險叢生,愿七禾網用戶理性謹慎。


    所有策略匯總實盤凈值曲線


    團隊成員合影(從左往右依次為:魏斌斌、施澤宇、許昌)


    施澤宇

    南開大學國經所碩士,先后在顧眾投資、KCV基金擔任量化投資經理,多年CTA、高頻和對沖套利研發經驗,管理賬戶業績穩定、參加多次國內實盤大賽獲獎。


    精彩觀點

    (我們主要挖掘)行業基本面數據(供給、需求、庫存、基差以及相關產業鏈的數據)、市場量價數據、新聞資訊等事件驅動類數據。

    越表象的東西越不容易發現本質,也容易被大多數人用到而造成同質化嚴重!

    數據挖掘會從縱深兩個維度去挖掘,縱度上考慮多品種聯動,尋求多品種的聯動,或者某一板塊內部的聯動,這種機會往往看盤面是很難一下子捕捉到的;深度上會對某一個品種的大量tick數據進行深度挖掘,通過機器學習等人工智能手段去捕捉細微的交易機會。

    股指期貨牛市的升水基本上就是確定性的套利機會,因為交割的時候一定會收斂。

    (CTA系統)我們主要根據市場波動來自適應地調整倉位,不會每次總是固定手數開倉,風險越大開的倉位相對越少,另外我們會用程序選擇風險小的品種進行擇時交易。

    CTA策略(表現較好)得益于我們良好的倉位管理系統,我們會從市場整體的情緒和單個品種的情緒出發進行雙重控制,目的是在風險小的時候建倉,風險大的時候少控制住頭寸。

    我們認為只要符合流動性要求的品種都應該囊括在內,我們的交易系統是一整套的,每個品種一個都不能少,如果我們根據事后去增加黑色的權重反而是過度優化了,因為我們也不清楚未來黑色是否還是獨領風騷。

    現在的市場行情節奏變化得越來越快,簡單趨勢策略賺錢也越來越難。

    如果我們總是堅持以前的交易理念肯定不能與時俱進,而且隨著TB等程序化軟件的普及,越來越多的趨勢交易者可以無門檻進入期貨市場做程序化交易,這會導致同質化很嚴重,一些策略都在失效或者需要更大的耐心抗住回撤。

    數字貨幣波動幅度是很大的,沒有漲跌停板的限制,趨勢也會更加流暢,確實更加適合做程序化交易。

    我們所有的策略都是通過大量樣本內數據挖掘并經過大量樣本外數據驗證得到的,我們在數據層面上近乎追求完美,如果某一項指標不滿足都不會采用該策略。



    七禾網1、施總您好,感謝您和七禾網進行深入對話。貴公司取名為“數因投資”,請問這個名字的含義是什么?是否和數據挖掘與應用有關?


    施澤宇:數:數學、數理方法;因:因子。即采用數理統計方法,通過金融大數據挖掘因子,基本上我們所有的策略都是通過量化數據為因子來實現的。



    七禾網2、貴公司自主研發了數據挖掘系統,搜集大量的金融數據,采用人工智能對數據挖掘。請問貴公司主要挖掘哪些金融數據,這些金融數據如何應用到交易策略當中?


    施澤宇:行業基本面數據(供給、需求、庫存、基差以及相關產業鏈的數據)、市場量價數據、新聞資訊等事件驅動類數據。


    行業基本面方面比如我們會關注庫存,我們將庫存處理為因子后排序,輔助我們分辨品種的強弱關系和遠近月合約選擇,比如滬鋅庫存低,近月往往比較強。


    市場量價是最常見的,可以構建動量趨勢或者動量等反轉因子,賦予一定的權重后進行多空強弱的買賣。


    新聞資訊屬于事件驅動性質,比如貿易戰會影響一些套利合約的走勢,比如滬銅的遠月會走強,做反套。



    七禾網3、應用數據挖掘的方式做投資,和大部分普通投資者以公開的數據為依據做投資相比,有哪些優勢和好處?


    施澤宇:雖然數據都是公開的,比如價格,但是表面上我們只可以看到價格的漲漲跌跌,或者相關技術指標比如突破前高、均線金叉等。越表象的東西越不容易發現本質,也容易被大多數人用到而造成同質化嚴重!


    數據挖掘會從縱深兩個維度去挖掘,縱度上考慮多品種聯動,尋求多品種的聯動,或者某一板塊內部的聯動,這種機會往往看盤面是很難一下子捕捉到的;深度上會對某一個品種的大量tick數據進行深度挖掘,通過機器學習等人工智能手段去捕捉細微的交易機會。



    七禾網4、貴公司搜集和挖掘的數據來源于哪里?如何保證數據的有效性和準確度?


    施澤宇:目前數據主要來自于wind、TB和自己建立的數據庫以及相關行業網站。搜集的市場數據是來自于交易所,準確度肯定是最高的,搜集的行業基本面數據我們會各個網站做個對比驗證,一般都是沒有問題的。



    七禾網5、您2013年大學畢業就開始做期貨程序化交易,為什么您一開始做期貨就選擇程序化交易而不是主觀交易?


    施澤宇:我在研二的時候偶爾看到丁鵬博士的《量化投資:策略與技術》一書,就深深被量化的魅力所吸引,再加上自身對計量經濟學也很感興趣,代碼研究能力還可以,就決定試一試。畢業的時候先找了家期貨公司試水,經過一段時間的實踐研究磨合,越來越覺得程序化交易非常符合自己的思維習慣。我也曾經嘗試過主觀交易,但還是很難克服人性的貪婪,管不住自己的手、不能按規則止損、賺了一點就想盈利出場。而程序化交易則幫我克服了這些缺點,既定的規則和進出場寫成策略就可以交給程序做了,盤中可以有大量的時間去研究新的策略,盤后則對實盤的策略進行復盤和維護。



    責任編輯:傅旭鵬
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