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量化交易都有哪些主要的策略模型?

 吴敬锐 2019-10-18

作者:量化平台AI Trade

量化交易都有哪些主要的策略模型?

趋势跟随(Trend Following)

趋势跟随也称为动能效应(Momentum),指做多(做空)过去一段时间表现最强(弱)的品种。趋势可以用羊群效应解释,当价格呈现明显的上升趋势,激励更多投资者进场做多,反过来推动价格进一步上涨。行为金融学用“反应不足”来解释动能效应,投资者对新信息的反应不足导致价格某一个方向持续运动,即便基本面已经发生变化,投资者仍然没有做出改变。通常情况下,动能效应可以分为两种,一种是时间序列动能,另外一种是横截面动能。时间序列动能专注于市场择时,当价格上穿200日均线时做多,当价格下穿200日均线时做空。横截面动能研究价格的相对强弱,做多一揽子品种中最强的品种,与此同时最空表现最弱的品种。

均值回归(Mean Reversion)

主要思想是价格会向长期均值回归。当价格过度上涨,策略要求做空,当价格过度下跌,策略要求做多。这个策略既可以用于短期,也可以用于长期。行为金融学家指出,投资者在短期和长期存在“反应过度”,当他们意识到基本面发生根本性转变,头寸的扭转导致价格趋势的逆转。经典的策略包括RSI2,这是一个押注价格回归均值的短期交易系统。

价值投资(Valuation)

价值策略通过研究基本面因素,鉴别价格偏离内在价值的程度,决定做多或做空某只股票。在某种程度上,价值投资与均值回归相似,不同之处在于分析方法。均值回归研究价格变化,价值投资聚焦基本面分析,分析师通过研究财务报表,如现金流和营业利润的变化,来判断股票的内在价值。PE(市盈率)是常用的估值指标,一个简单的策略可以是对标普500的所有成分股按照PE大小进行排序,然后做多PE最低的10只股票,做空PE最高的10只股票。价值投资并不适用于外汇市场,因为我们很难准确评估货币对的内在价值。

季节性效应(Seasonality)

资产价格有时会呈现季节性效应。最经典的案例莫过于“小公司的1月效应”,研究发现,小型公司在每年的1月份表现优秀,如果在12月末购买小企业的股票,持有1个月的时间,该策略的收益率显著高于标普500的买入并持有策略。季节性效应的成因非常复杂,经济学家往往给出自相矛盾的解释。交易员并不需要理解市场异象产生的原因,而是利用这种异象赚取财富。在外汇市场中,季节性效应并不常见。

情绪(Sentiment)

“买预期,卖事实(Buy the rumors, sell the facts) ”是最经典的行情,尤其是在外汇交易中。投资者买入预期上涨的货币对,导致短期价格快速上涨,一旦预期得到兑现,多头平仓结利导致趋势反转。常用的情绪指标包括:看涨/看跌期权比例,CFTC期货持仓等。除此之外,投资者还可以利用搜索引擎的关键词趋势,媒体焦点,博客文章和论坛热点等来判断市场情绪,进而制定交易策略。

统计套利(Statistical Arbitrage)

利用证券的错误定价来获利,分析师经常使用复杂的数学模型来挖掘套利机会。一个简单的例子是“成对交易(pair trading)”,考虑黄金和白银这两种高度正相关的资产,如果黄金价格相对于白银过度上涨,就做空黄金并做多白银,押注价差的均值回归。统计套利既可以用于股票市场,也可以用于外汇市场和衍生品市场。

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