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原創(chuàng)文章第361篇,專注“個(gè)人成長與財(cái)富自由、世界運(yùn)作的邏輯與投資"。 我的觀察,做CTA出身的人,更關(guān)注單個(gè)標(biāo)的投資,就是傳統(tǒng)做策略的手法,就是一個(gè)個(gè)標(biāo)的進(jìn)行觀察,因?yàn)槠谪浗孛婵杀容^的不多,螺紋鋼和塑料完全就是兩碼事。做股票出身的人,往往有機(jī)會也傾向于都是一攬子股票集。輪動(dòng)在股票是一種很常見的策略,就是相互之間比較,擇期優(yōu)者。 可轉(zhuǎn)債雙低策略也是一種輪動(dòng),而且是偏左側(cè)交易的輪動(dòng)。 這種交易模式適合大資金量,穩(wěn)健投資,容量比較大,分散也能降低風(fēng)險(xiǎn)。輪動(dòng)本身就帶了出場策略,一般就沒有止盈損的考量。 但輪動(dòng)本身要進(jìn)一步提升Alpha有難度。 Alpha本身就是擇時(shí)更加擅長的事情。 所以,就個(gè)人或小團(tuán)隊(duì)而言,還是可以通過基本面或者一些規(guī)則的篩選,聚焦一個(gè)小一點(diǎn)的標(biāo)的池,然后還是引入擇時(shí)策略。
期貨里有很多經(jīng)典的單標(biāo)的交易策略,好不好另說,但基本都是成體系的系統(tǒng)。 比如網(wǎng)格: 網(wǎng)格交易法是一種利用行情震蕩進(jìn)行獲利的策略。在標(biāo)的價(jià)格不斷震蕩的過程中,對標(biāo)的價(jià)格繪制網(wǎng)格,在市場價(jià)格觸碰到某個(gè)網(wǎng)格線時(shí)進(jìn)行加減倉操作盡可能獲利。 網(wǎng)格交易法屬于左側(cè)交易的一種。與右側(cè)交易不同,網(wǎng)格交易法并非跟隨行情,追漲殺跌,而是逆勢而為,在價(jià)格下跌時(shí)買入,價(jià)格上漲時(shí)賣出。 網(wǎng)格交易主要包括以下幾個(gè)核心要點(diǎn): - 挑選的標(biāo)的最好是價(jià)格變化較大,交易較為活躍 一個(gè)思考,在傳統(tǒng)信號策略的基礎(chǔ)上,用機(jī)器學(xué)習(xí)來優(yōu)化,比如找信號,比如判斷當(dāng)前屬于趨勢還是震蕩。 一個(gè)預(yù)判,信號的勝率也許不是最重要的,賠率,資金管理等交易系統(tǒng)的設(shè)計(jì),交易系統(tǒng)變成一個(gè)反脆弱的系統(tǒng)至關(guān)重要。 下周考慮把經(jīng)典策略復(fù)現(xiàn)一下,而后考慮如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)來優(yōu)化。這里不應(yīng)該是割裂的情況,傳統(tǒng)和經(jīng)典還是有其生命力的。 DeepAlphaGen:強(qiáng)化學(xué)習(xí)的因子組合挖掘 【優(yōu)惠券】知識星球與開源項(xiàng)目:萬物之中,希望至美 Keras(Tensorflow) vs AutoGluon對滬深300指數(shù)20日收益率預(yù)測對比(代碼+數(shù)據(jù)) AI量化系統(tǒng)Quantlab V1.7代碼更新,支持pybroker引擎,含大類資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)及波動(dòng)率策略源碼集,平均年化15% 絕對型收益策略集:大類資產(chǎn)ETF風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)及趨勢動(dòng)量(低代碼量化系統(tǒng)實(shí)證,代碼+數(shù)據(jù)下載) |
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