投资 – 课程学习: 实现财富自由的科学路径-量化投资

1. 国内做高频交易，这个赛道很窄。
2. 骗术低级，是因为用最低成本的手段去骗人，就一句话，你不信就算了，放弃你找下一个。
   我们的内心存在妄念，贪婪、恐惧、侥幸、不劳而获、心理偏差。
   人总是有一些固有的心理偏差。你的经验和技术就是来源于别人的错误。
3. 应该用科学的系统的方法，刻意练习。
4. 量化的起源、基石、优势。
   起源：均值回复策略。法郎永续国债，中位数73法郎，价格在30-80法郎。
   基石：玩转21点，最早是他做的。击败，赌场黑名单，所以去挑战股票，战胜华尔街。本人是MIT的数学老师。正期望收益的一个游戏。
   优势：大奖章基金。
5. 先不想能赚多少钱，而是怎么控制风险，收益、风险成对出现。第一时间考虑风险因素，才能活得更久，等到那个让你赚大钱的机会。
6. 一个投资者进入到一个市场的存活期。
   不同品种和证券市场。
   股票市场，基本一个新韭菜被收割榨干，账户忘了，软件卸载了，密码也忘了，也不想碰。基本2年左右。
   期货市场，平均幸存周期3个半月。杠杆太高，一招不慎，就爆仓。
   期权，一般玩的都是高手，机构当中的高手。轻易不出手，没什么确切的统计。高手比较谨慎，也比较隐蔽。 
7. 期权和外汇，没什么实盘经验，不要做。能长期盈利的都是高手。
8. 有效市场。假说只是让理论更加漂亮。
9. 人性中对于获利的贪婪和对于损失的恐惧是更古不变的。这时我们信服的一个公里。
10. 禀赋效应，跨期选择，心理账户&储蓄理论。Richard Thailer，认知和行为上的偏差，行为经济学。利用别人犯错，来捕捉机会。
11. 举个栗子，茅台100时没买。对于没有拥有的东西，你觉得不值得买。假如你已经拥有了，10块跌倒8块，你觉得便宜，不卖。
    就是对利和害的权衡不均衡，对避害的考虑大于趋利的考虑。
12. 长期理智和短视冲动。
13. A股换手率500%，因为短视冲动。
14. 200块音乐会，丢了200的电话卡不影响去听音乐会。如果门票丢了，可能就不去了。
    经济上都是400块去听音乐会，但两个账户不同。
15. 用中的500W去赌场，或者自己辛苦赚的，赌博就不一样。
16. 不同来源的资金，也设置了不同的账户，处置就不同。
17. 所以套牢的股票不愿卖，一个是浮亏，一个是坐实，这种打击很痛苦。
18. 赚谁的钱？
    一，市场在某一特定时间内的无效性，或者说是别人犯的错误。
    二，主动承担某种特定风险，继而获得承担该风险的风险溢价。比如保险公司。比如期权卖出波动率。
19. 主观投资和量化投资的区别，只在于策略如何被指定及如何被执行。
20. 熊市中保存子弹最重要。
21. 缓步上涨，交易也不要太少。
22. 快速上涨，不要出早，只吃到一段。
23. 快速下跌不要抢反弹。
24. 满仓抄底，加杠杆，不认错不止损，散户几大死法。
25. 斯德哥尔摩效应。长期虐待你，突然对你好，你就特别感激。
26. 策略、参数、条件，还是越少越简单越好。
27. 指数怎么交易，指数基金或者一揽子股票。
28. 个股用买入三法，特性不同，可能不适合。不同标的，商品期货等，也可以试验。
    有的时候拿不到这个价格，或者拿到更不利的价格。
29. 头寸，1 contract。实际的成交价与回测有差别吗。

1. 尾盘，一般价格波动比较大。上证连续竞价，深证最后3分钟集合竞价。
2. 最后时段，尾盘，北上资金，沪股通、深股通都有成交。
3. 2：45 – 2：55分成几笔交易。拿到相对平均的价格。实盘操作更容易做到。这样回测和实盘表现接近。
   买、卖类似。
4. 头寸，股票不加杠杆，可以all in。one contract。
5. 散户资金少。风险暴露很大。
6. 量化，依靠概率赚钱。
7. 沉迷学习，日渐消瘦。
8. 实战上来说，大部分量化的策略逻辑使用了技术分析。
9. 一个小时学会一个量化策略。介绍的是典型的趋势策略。
10. 交易工具，TB，trade 。。。
11. 什么叫趋势，趋势即牛熊。不是标准答案，是我们的一个理解。
12. 市场上的大的情况，牛市，大牛之后大熊，其他的行情长期震荡 （上证指数周线图06年到现在。07年和15年。）
13. 趋势当中有震荡，震荡当中有牛熊。
14. 三个关系：供需关系，趋势的动力来自于供需关系的不平衡。
    因果关系：趋势形成之前需要准备过程。
    努力与结果：成交量的增长没有使价格大幅增长，这是走势停止行为。
15. 看裸K。
16. 趋势线水平的，平行，支撑、压力线，人为画的。
17. 震荡上行的，平行的，震荡区间。
18. 三角整理，多空博弈，力量双方力衰，振幅越来越小，三角形末端收敛，重新选择方向，占优的一方就取得绝对胜利。
19. 后画靶子，均线系统的支撑和压力，本末倒置。
20. 筹码分布的直方图。密集程度。
21. 均线、转折点和筹码分布。
22. 不能在价格运行过程中先知先觉。
23. 都是观测，和真实背后运行的动因，不一定一致。
24. 我们认为的支撑：购买力超过了抛售压力，需求吸收了全部供应。
    当价格再次回到到支撑位，反弹力度表明需求质量。
25. 压力：某个价位抛售力量超过了购买力，供应超过了需求。当价格再次回到压力位，价格回落力度表明供应是否扩大。
26. 我们分析趋势的时候，采用量价时空的方法。用战斗做类比.
    量：供应和需求投入的兵力
    价：供应和需求当前的强弱
    时：供应和需求拉锯的过程长度，筑底一年和一周是不一样的
    空：供应和需求战场的广阔程度，希望捕捉到一个波动大的标的，大的趋势才赚钱。
27. 量价分析的核心：还是三个关系。
    供需关系，力量和质量。
    因果关系：过程；时空
    努力和结果：显性；隐性。
28. 在制定量化策略时，通过不同的指标体系，不同的观测值，不同的逻辑，反应到最终的策略当中。
29. 看分时图和K线图是基本功。
30. 分时图的价格曲线上，总共有多少个独立的数据点？一个分钟的价格。240， 241，251
31. 思考题：分时图的成交量柱线上，有多少个独立的数据点？
32. candle，蜡烛图，K线图。

1. 经典海龟交易法则的逻辑。

1. 完整交易系统要素
   市场：交易标的物；买卖什么。
   头寸规模：资金规模。
   入市：对应信号系统，什么时候买卖。
   止损：什么时候放弃一个亏损的头寸。熊市当中死扛就深套。
   退出: 特指什么时候退出要给盈利的头寸。
   战术：怎么买卖

1. 海龟是一个完整的交易系统。这些要素都有系统性的严格的考虑。
2. 海龟名称来源。期货的天才交易员。
3. 两个人打赌，在新加坡的海龟市场逛，认为交易员培养是小海龟长成大海龟。

1. 市场：选择跨市场，只要流动性好。
2. 头寸规模：所谓的ATR
   波动性N： N = （19*PDN + TR ）/ 20
   PDN = 前一日的N值
   TR = 当日的真实波动幅度
   真实波动幅度 = Max( H-L, |H-PDC|, |PDC-L|)
   其中， H  = 当日最高价， L = 当日最低价， PDC = 前一日收盘价
   头寸规模单位 = 账户的1% / （N*每一点数所代表的美元）
   每一点数所代表的美元  >>> 每一最小交易单位（1手股票）
3. 头寸举例：假设股票中国平安的N值位5元，账户本金100W，最小交易单位1手，就是100股。
   那么对于这只股票，可以分配的头寸规模单位是： 10000/（5*100） = 20手股票
4. 风险与头寸：暴露的风险上有规定。
   4个层面的限制。

1. 入市策略：
   系统1 以20日突破为基础的短期系统
   如果上一次突破是一次赢利性突破，那么当前的入市信号将被忽略。避免重复入场。
   55日突破点保障性信号，突破了过去55日的新高，还会入场。
   系统2 以55日突破为基础的长期系统
   不管上一次突破是赢利还是亏损，只要55日突破信号来了，就入场。

1. 做空的话反过来。

1. 海龟交易法则是一个典型的趋势交易法则，尽量吃够趋势，并放大。

1. 加仓
   在突破点建立1个单位的头寸。
   按N/2的价格间隔逐步扩大头寸。以上一份订单的实际成交价为基准。
   直到头寸达到规模上限。

1. 止损
   有老交易者，也有不怕死的交易者，但没有不怕死的老交易者。
   保住本金，不能让你赚更多，风险自己控制，是否赢利交给市场。
   任何一笔交易的风险程度不超过账户的2%。
   * 价格变动的上限就是2N
   * 对于加仓情况，止损点上浮

1. 退出 （退出一个赢利 的头寸）
   系统1 10日反响突破退出
   系统2 20日反向突破退出

1. 退出不易，克服提早退出的冲动，坦然面对利润的蒸发。
2. 没有出现利润蒸发你是不可能退场的。

1. 预案：
   流动性瞬间枯竭，制定预案面对极端情况。比如特朗普发布信息。
   限价单 vs 市价单
   跳空
   跨市场选择 （通常海龟选择强市场，会风险集中，爆仓）
   合约滚动 （不见得是连续合约，可能是由期限的。）
   为什么是20/10和55/20？

1. 黑天鹅事件触发量化止损。

1. 选择工具：比较方便的工具，TB极速版。
2. tradeblazer
3. 经典海龟交易法用的是日线级别。
4. 分析->插入公式应用。搜turtleTrader。 内置公式已经写好了。
5. 选择典型的黑色系，螺纹钢期货交易品种。
6. 工具->性能测试报告， F3
7. 点图表分析，交易盈亏曲线。平的是没有交易。
8. 09年开始建仓，回测到现在，整体向上。
9. 海龟法则对螺纹钢这个品种还可以。
10. 回撤也还好，不是特别大。
11. 最高的回撤是赢利860W到660W，心理打击不是很大。200W的浮盈打了水漂。本金是1000W。
    09 – 19年，9年盈利80%。
12. 用周线可能更清楚一些。
13. 螺纹钢合约走势。
14. 多空双向来做，取得的效果，比整个主力合约本身要好。取得了赚钱的效果。

1. 怎么分析你的交易结果，看报告。
2. 趋势交易的特点，交易的胜率不高，但赔率高。
3. 胜率、赔率综合起来，决定了你的期望收益。回测的收益曲线。
4. 周期的长短，在实盘上有重要影响，平均赢利周期 / 平均亏损周期，能看出你多少时间内是赚钱的。一个心理因子大，舒适度感受更好。
5. 心理因子不好，则可能让你很可能实盘中没法坚持下去。
6. 亏损时，很煎熬，无法承受之重。
7. 源码里有缺陷，不能拿来直接用。

1. 整个课程的教学目标。
2. 趋势型策略的典型分布，不是正态分布。偏度很大。
3. 赢利的交易，长尾很长，抓到一笔就能把亏损赚回来
4. 胜率不高，赔率要大（盈亏比大于10：1不是梦，靠资金和头寸管理，顺势加仓），不需要精确入场，头寸管理和退出。
5. 特点，控制住亏损，抓住大的机会。
6. 截断亏损，让利润奔跑。
7. 交易频率：你在什么尺度上操作。多周期多策略捕捉不同时间尺度的趋势。
8. 不同的指数滤波器，比如大盘不好，你的个股突破就可能是假的。
9. 比如用周线运行海龟算法，结果就不一样。
10. 概念性的演示，并没有优化和调整。
11. 这样的思路，捕捉不同尺度的趋势。盈亏曲线组合起来，给不同周期不同尺度的策略分配不同的资金规模和权重。
12. 通常意味着，风险进一步分散，起到平滑收益曲线的作用。即便收益没提高，但最大回撤变小了。
13. 下浮比率降低。衡量风险收益综合性能的指标。
14. 意味着成承担同样的风险，得到更高的回报。
15. 也可以在不同的品种上进一步分散。

1. 实战中可能遇到的坑。
2. 双均线系统，5日10日均线。金叉死叉。
3. 聚宽是通过Python编写一个语法。
4. 一次买all in，一次卖全出。全攻全守。
5. 回测系统，至少要跨越一个牛熊。
6. 为什么只做一只股票，每次all in，加减仓管理，止赢止损，叫停，别人代码能用吗。
7. 万德告同花顺抄袭，赢了。同花顺抄万德，bug都抄过来了。
8. 可能是别人故意留错，或者作者自己也没发现。
9. 用自己的真金白银，为别人的错误买单。
10. 不要简单的使用别人的代码。把别人的背后逻辑搞清楚后，自己去重新实现，并且大量的测试。才有可能消除漏洞。
11. 将来再自己的量化开发策略上，越走越远。接近成功。在过程中，要避开相应的坑。
12. 量化策略的研发流程中，诊断，纠错，优化，最耗时间。
13. 搭建自己的交易体系。

1. 机构是食物链顶端。我们是韭菜被收割。
2. 白色的线是价格曲线，黄色是均线。
3. 参考答案，不是标准答案。
4. 正常240分钟，4小时。每天9:15 – 9:25. 那里还有10个。集合竞价的最终价格和开盘价，多一个。
   所以是251个。上交所是这个。深交所应该是多少个？
5. 分时数据。level-1的。要处理。
6. 成交量柱线，241个点。其中一个是集合竞价的。
7. 上交所 深交所不一样，000/002/300的深证，最后三分钟集合竞价。有可能缺失2个或一个。 239 / 240.
8. 都用251个分时价格tick，241个成交量的独立的数据点就可以。
9. 根据分时图，画不出当天的日K线蜡烛。每分钟的高开低收都有。分时图上是分钟的收盘价。
10. Level-1数据每3秒钟发送一次行情信息， Level-2数据每6秒钟发送一次，行情显示速度更快，投资者更及时地获得交易信息 。
11. 光靠趋势没法满足策略目标，也要看反转。
    在大行情大方向的趋势没来，也要有一些填缝的策略。机构的策略库比较完备。
12. 套利，专业的机构都要做。概念和应用。什么样的投资策略中使用。
13. 配对的策略。套利和配对的关系。
14. 小散做的很少，分散化和风控。

1. 什么是套利。学术派理解的套利。
2. 价格围绕价值的波动。被理性交易者发现。
3. 对冲风险。
4. 买入中国平安，卖出中国人寿。这种购买力是中国平安迅速恢复价格。
5. 严格的套利，提供零成本，无风险利润的投资策略。
6. 非理性交易者，噪音交易者；理性交易者，套利者。
7. 套利的风险和成本：
   基本面风险：替代性证券是不完美的。（仅2只股票，比较难以完美对冲）
   噪音交易者风险：没有最坏，只有更坏。
   实施成本：不仅是费用，还有选择成本。（融券成本很高的。）
8. 让我们暴露在非常大的风险下。
9. 探底很少一次就成功，要多次。
10. 寻找套利机会的成本，代价很大。不断扫描市场有可能出现套利机会的情况。通常观测非常难。
11. 实际操作中有效捕捉这个套利机会。
12. 实盘不像理论那么完美，充满了风险。

1. 套利实证。
2. 套利的理论很完美，手段也很简单。
3. 实际上很多的坑。实证例子：
4. 皇家荷兰（美国上市） / 壳牌（英国）， qiao。
   同一家公司的两个股票。前者是后者股票的1.5倍。比如中国公司在A股和港股同时上市。
   理论1.5 ： 1，但现实中有波动。
   不存在基本面分析，因为是同一家公司。不是基本面风险。FR。
   实施成本也不是问题，可以互相拆借。IC。
   主要是噪音交易者。NTR
5. 编入指数。
   比如标普纳入了一家新公司，也会剔除一些。
   一般新纳入的会有一个长期的上涨。Yahoo当时前一日上涨25%。
   编入标普500不代表业绩，仅表示他能代表美国经济。
   为啥会有个长期上涨，没有纠正。
   基本面风险（找一个理想替代品不好找） / 噪音交易者风险都存在（暂时看多的情绪，在一定时期内维持下去）。
6. Palm / 3Com
   孪生股票。Palm是3Com的全资子公司。
   Palm独立IPO，3Com的1股相当于Palm的1.5股。
   错误定价还维持了很长一段时间。
   实施成本：Palm的股票稀有，借不到，或很贵。没法卖空Palm买入3Com。
7. 套利变吃套。
8. 很多背后信息不掌握，不能只看表面信息。

1. 套利类型。
2. 期现套利。股指期货有交割日期，必然到期收敛。
   无套利区间。价格波动超过后，才能覆盖你的实施成本。
   沪深300股指期货，或沪深300指数基差到期必定收敛。
   利用局部交易时的投机行为的贪婪和恐惧。
   没有确定的机会时，不要盲目的入场。
3. 分级基金套利：
   母子基金比较出现折溢价时的套利。
4. 波动率套利
   组合方式。
   这个个人投资者也能做。
   利用转债中的期权，对冲个股风险。 隐含波动率处于历史低位。
   配到市场中性。
   赚取转债的固定利息和期权估值上升所带来的低风险收益。其风险远小于单买股票或债券。
5. 期权套利。
   这个玩法更多。
   初学者不建议去做。杠杆也高。难度大。你和你的交易商的手续费比机构高很多。高到才用什么模型，都cover不掉这个手续费。机构议价能力强。
   场内、场外在玩，都是高手。去了即使被屠宰的羔羊。
6. ETF套利。
7. 跨期套利。
8. 车轱辘话，翻来覆去的说就是。

1. 什么是配对。
2. 套利和配对是一个意思。
3. 不要纠结名称，赚钱才是硬道理。
4. 理论上讲，零成本，无风险的，才叫套利。
5. 配对就更广泛，不管这些。
6. 一个或两个品种。
7. 商品市场品种间相关性。
8. 要做配对，希望有强相关性。

1. 这个相关性可以解释。
2. 裸相关性，美联储主席的身高逐渐递减，美联储的利率也在降。身高和利率存在相关性，只是个巧合。伪相关性是不能拿来投资。
3. 不能过分相信数据挖掘的作用。
4. RB和HC，两个都是钢材，RB是螺纹钢，钢筋，用在建筑工地，热轧卷板汽车、电视、电冰箱的背板。只是最后的加工工艺不同。
5. HC平均成本比RB高200块。
6. 上面是一个日相关性矩阵。尺度不同。
7. 可能月度相关性强，但日相关性不强。
8. 而且历史的借鉴不一定能延续。未来不好说。这个事我们是不知道的。
9. 商品板块与产业链。同一产业链的上下游之间是有基本面的支撑这种相关性。

1. 商品配对交易举例。
2. 具体举例。螺纹钢和热卷。正常理论分析成本差200，但实际图形看价格差大概90.
3. 理论往往不可靠，只有市场是可靠的。
4. 出现了比较大的毛刺。当价差出现到足够程序化套利的机会。就做多这个价差。
5. 螺纹钢用在工地，和建筑工期有关系。春节后开工。价格敏感性提高。
6. 热卷不受限制。
7. 螺纹钢先波动，然后对整个产业链产生影响。
8. 要能解释，否则一旦价差不回归，就麻烦了。
9. 价差恢复到正常区间就平仓。

1. 第二个例子，不是跨品种。这个是跨期限的。
2. PTA，矿泉水瓶的材料。比较钝。波动很小。
3. 远期合约率先出现下跌，然后近期合约跟随。
4. 一般远期合约的持仓量和。。。
5. 比如大户出货，导致流动性缺失，突然下跌。
6. 大的毛刺。
7. 程序一旦捕捉到严重偏移范围就进场最多价差。平稳后平仓出场。

1. 第三个。
2. 同一个品种。橡胶的一月和9月合约，呈现单边的价格波动。
3. 橡胶属于农产品。
4. 是橡胶收割。
5. 机构对基本面、产业链和供需关系的价格波动的掌控，比我们了解的更全面。
6. 是随机构做，采用同样的方法，还是避开战场避免直接被他们收割，还是找机构的漏洞，他们的方法或者瞬时的套利的机会。
7. 投资，本质上讲，教只能基本的原理和概念，每个人都有自己的用法。
8. 教练叫你打弧圈球，针对对手的打法要自己判断怎么打。频率角度等。对方是一个防弧圈的高手，而防快攻的能力比较差。
9. 瞬时的毛刺你是否能比机构更先检测到。在一个策略的最核心的要素是否能拼过交易对手。
10. 计算机是否快，离交易所是否近。性能要比对手强。
11. 不在第一时刻，毛刺最靠尖的地方进场，可能就没什么套利空间了。
12. 交易一定要根据对手的情况做出灵活的判断。不是简单的学会某一种技巧。这是精髓。

1. 趋势与反转。
2. 一个运动员的照片如果出现在杂志封面，那他注定要在接下来的赛季中表现不佳。 – 丹尼尔-卡尼曼 2011
3. 一个运动员的表现可以被认为是围绕均值随机分布的。
4. 均值回复的特性，自然界很多系统都有。
5. 社会科学中也是这样，三国演义，天下大事分久必合，合久必分。出来混，早晚要还。
6. 投资界，每年私募排行榜。去年冠军，今年一般表现都垫底，巨亏甚至清盘。很少有连续的冠军。
7. 公募也是这样。
8. 国内的基金都比较浮躁。承担风险高，今年的策略赌中了。
9. 股市的运行，证券市场的运行。
10. 过去10多年，只有两个大的牛熊。
11. 经典的买卖三法。牛市时，持股为主，总共交易很少。
12. 震荡上行下行或水平，交易次数多，已高抛低吸为主。
13. 什么时候高抛低吸，什么时候追涨杀跌。
14. 不同级别的观察尺度，决定了你的对形势的判断，是抓趋势，还是均值回复。
15. 如果完全相同的周期，运行这两种策略，肯定结果相反。
16. 在不同的周期尺度下，两者都可以带来正收益。
17. 通常情况下，我们会采取不同的周期下运行不同的策略，进行组合。才可能比较获得相对稳定的效果。
18. ms、S极，价格是随机游走。微小尺度。
19. 分钟、小时，均值回归的特点比较明显。小尺度。
20. 中尺度：趋势跟随 + 均值回复。几天或几周。
21. 大尺度：趋势 + 反转。几年。
22. 海龟就是典型的趋势策略，介绍过了。
23. 反转。
24. 短期反转与长期反转
25. 震荡型、反转型、均值回复型策略。
26. 建立一个股票池，过去最差的N只股票构成的组合。每个月重新检测一次。再平衡周期。
27. 剔除的卖了，新入选的买进来。均仓或按市值加权，或者按波动率确定头寸。
28. 就是单月跌幅最大的。
29. 过去10年做过测试，短期反转策略表现还不错，大概平均年化能到18-20%
30. 进行了多空组合。最多表现最差组合。做空表现最好组合。
31. 也有长期反转。
32. 过去1年/3年/5年表现最差的。N只股票构成投资组合。再平衡周期加长，比如1年。
33. 比较tricky的一个问题， 到底包含多少只股票。至少是几十只上百只。选的少波动率大。
34. 按照这个构造一个投资组合。
35. A股上，这两个都是有效策略。说有效，是能够跑赢指数的。
36. 但有些极端行情下，收益可以，但下浮比率不一定高，可能回撤大。对风险的承受能力不够高，还要平衡，做一些择时工作、头寸管理，来抹平和减小回撤。

1. 投资组合的超级收益。
2. 期望为0的随机项，让这个公式更准确。
3. 主动投资的能力。
4. Alpha的非常规定义：在交易中关于持有头寸选择和买卖时机把握的技巧。
5. 基本逻辑：股票两部分收益，做空股指期货，做多股票组合，得到固定的Alpha收益。
6. 不需要依靠对证券组合或大盘的趋势判断。而是追求对冲系统风险后的绝对收益，即无论大盘涨跌都赚钱。
7. 靠选股能力，我的股票跑赢市场。考验基金经理的选股能力，长期跑赢市场基准。还有，要有实施能力，精确的对冲，可以做空，不能成本太高。
8. 实施这个不是一个理论体系，考验的是对细节的处理。
9. 大类Alpha策略的选股方法：
   多因子选股策略：因子解释了投资回报的来源。因子组合，来筛选相应特征的股票，能带来超额收益。
   风格轮动策略：行业、大小市值轮动等。主动设置不同的风险偏好。更多的考察更有希望获得超额收益的板块或行业。
   估值策略：有比较精确的估值模型。
   事件驱动策略：比如高送转、定增。受政策影响比较大。原理：捕获市场在不同事件发生时的反应。
   动量策略：也是多因子的一种。认为趋势已经起来的票，会继续延续。也有动量反转。没有对错，主要是基金经理的判断。是跟随还是反转。
10. 选股是一个系统化的事。
11. 上面是股票的Alpha模型。
12. CTA，在商品期货中，第一大类策略是单边投机，第二就是CTA。
13. Commodity Trading Advisor。
14. 一个法律名词。
15. 也有不同划分方法：
16. 交易方法：主动交易或系统化（程序）交易，第二种多。和量化投资密切相关。
17. 分析方法：基本面分析、技术面分析。
18. 收益来源：趋势追踪、非趋势追踪。
    70%趋势追踪：里面分高频、中短线、长线。高频稳定，但资金容量小。长线的话，波动大，资金容量大。
    25的均值回复，5%的逆趋势和趋势反转。
19. 整个这套课是偏基础的课，多介绍不同类型交易策略，拓展知识结构。了解什么策略达到什么收益付出多少风险。再深究，学习，往哪个方向走。

1. 一般机构特别看重这件事
2. 机构的玩法。知道了机构的玩法，就知道别人的优势。
3. 实操的商品配对交易的表现。
4. 机构很少只做单个品种。风险不能真正分散化和对冲。
5. 橡胶、沪铜，不是只做一个。
6. 波动性低的就配高一些，风险低。反之。
7. 结构要求回撤小一些。
8. 年化20%, 最大回撤5%。
9. 只要资金允许，都要考虑分散化。不一定带来收益提升，但一定带来风险的减小。
10. 不降低收益的情况下，降低风险。
11. 理论证明为什么要分散：投资组合P，由50%股票1和50%股票2组成。

1. 标准差。
2. ρ是相关系数，当为1时，等号才成立。

• 从一个小散口里说出来
• 风险控制
  • 系统性风险：整个金融市场的风险
    • 主动仓位管理：不开仓位，不开新仓
    • 大盘调制指数
  • 策略风险：只有你采用的量化策略暴露出的风险
    • 策略调仓指数
    • 流动性限制
  • 过程风控：（过程中暴露出的）对于一个交易策略来说，有一种潜在的风险是，在实盘投资操作之前，有一些未经严格验证测试的模块、模型、参数或代码，结果实盘的表现和你的回测模拟差别很大。因素没考虑清楚。
    • 交易体系打造
    • 交易体系运行中
    • 交易体系阶段性评估（即便正确运行，受外部体系影响，性能下降。建立科学、严格，阶段性评估的方法，才能量化交易系统工作过程中，保持健康的运行。）
• 风控的目标是活下来，有多么重要。理论很简单，在于执行。
• 遇到极端情况能否活下来，不要爆仓。不被清除出厂。

• 不要进去出不来，流动性限制。成为股东了，想减持抛售有多难，跌停就是你干的。
• 基本功，技术手段可能没法根机构比。
• 通过理解机构，什么样的风格和策略适合自己。适合自己的武器。
• 回放和反复学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
• 不能照猫画虎，要思考。
• 发挥自己的优势到极致。抢钱游戏。零和游戏。

• 首先看你的投资目标是否合理，是否清晰，是否可执行
• 交易观念是否建立起来
• 知己知彼，百战不殆。是否知道自己的优势。

• 为什么进入二级市场，为什么期货，为什么证券投资
• 为了赚钱
• 赚谁的钱？
• 对手盘的钱
• 对手是谁？
• 赚什么钱
• 亏了怎么办
• 亏多少钱能忍受

• 预警机制，是从我们的风控体系而来。
• 对今年的投资表现满意吗？不满意。
• 今天没仔细看盘。最近一个月的新低。
• 你今年的交易目标是什么。换个车。
• 本钱多少。25W。3个月后换车。
• 3个月盈利125%.  一年盈利500%。复利
• 愿意亏多少？最多10%。
• 只愿意承担10%的风险。
• 1：12.5的风险收益率。通常1：3已经很好了，股票型的。
• 股票长期累积的，年化收益和最大回撤的比例。

• A股没法高频交易，没有特殊情况。
• 有一些品种，可能会有1：12.5.
• 但实施难度非长大。我们谈论A股股票。

• 出现这种错位。
• 系统性的自我评估。

• 是否分心，这个因人而异，不具体展开了。
• IT技能也不是一个不能掌握的技能。
• 量化，是把一个主观思路，变成一个严格描述的逻辑。
• 我们平时说话的逻辑，里面很多跳跃。要一行行表述出来。
• 逻辑要是自洽的，中间没有漏洞。
• 量化，重要的是逻辑。
• 情绪容易冲动的，长时间看不适合做交易。
• 在恐惧的情绪影响下，人很难做出正确判断。

• 要想严肃的投资，要认真的花时间把这3页问题回答一下。

• 交易系统的6大要素：
• 第一个要素：可靠度、胜率或者盈亏时间比例。
  • 做了1W次交易，多少次赚钱，多少次赔钱。
  • 时间比，是一个心理因素。
• 赔率：
  • 相对于亏损而言，你的盈利水平的相对规模
  • 很少有交易策略，赔率、胜率不会双高。海龟的胜率就不高。
  • 胜率和赔率决定了期望收益是否为正，可以继续下去。利用凯利公式投注，收益最大化。
• 每笔交易成本。对于期望收益不高的游戏，要多次交易累计，成本就敏感，否则策略失效。
  • 5.30，印花税调整。早就6124，至今未破。
• 获得交易机会的频率：赚钱快慢
• 头寸规模的确定：一次交易多少个单位。
  • 资金管理，交易系统中最重要的要素
• 你的投资资本规模，或者说本金的规模
  • 某种程度上决定了你采用了什么样的策略
  • 也决定了你的安全点
  • 大资金风险管理不好，瞬间崩盘也有
  • 长期资本管理公司，梦之队，2次破产.  LTCM

• 形象的打雪仗模型
• snow strike
• 雪墙：初始、累积
• 雪球：颜色、比例、大小、频率、震动

• 雪墙是我们的投资目标
• 雪球分白色、黑色。白色是收益。黑色是融雪剂，打一个洞。
• 比例是胜率，大小是赔率和头寸。
• 无论黑白球打过来，都会震动掉落一些雪，就是交易成本。

• 不要拍脑袋
• 要把这些要素和自我评估和投资目标结合起来看，适合自己的才是好的。
• 即使屁股决定脑袋。

• 简单来说，包含这么几个模块。

• Alpha模型，是我们获取收益的来源。指广义的。你的超额收益的来源。乐观派。
• 风险模型：控制着我们的交易系统在什么情况下要做什么。悲观派。平衡。
• 高频交易的成本核算和普通的不一样。和策略，和品种特性，执行策略的尺度都有关系。
• 投资组合构建模型，是一个裁判，综合输出意见，要不要交易，什么方向，买卖多少。
• 执行模型。

• 数据要有，要正确。
• 要有正确的复权处理。
• 数据是血液，是营养。

• 开发策略和做研究是一样的，寻找蛛丝马迹，寻找光明。
• 在这条路上走得更远。要有研究的气质。

• 推荐的参考书， 打开量化交易的黑箱。
• Alpha展开一下。
• 巴菲特的6因子模型。

• 同样的策略，有人赚钱，有人亏钱。
• 命苦不能赖政府，就是你自己的执行上有问题。

• 举例：趋势跟随型交易系统。完整因素。

• 量化交易，最低的资金要求。比较完整的执行，最低要40W RMB。
• 低于这个数，交易成本占比高，或者执行有变形。

• 80%胜率的策略，也可能连续亏10次。
• 胜率和赔率计算的正期望收益。

• 完整交易体系的几个要素：12个字，胜率 赔率 成本 频次 头寸 本金
• 任何一个因素考虑的不完善，就会有纰漏
• 你的交易观念，转换为这么几个问题

• 就是完整交易体系的几个要素的界定。

• 从你的最高点计算的回撤。
• 波动率小，风险小，要加大头寸。
• 和激进派相对应的。

• 理性的投资者，要承受风险，需要的。比如连输10次。
• 触线止损和跟踪窗口。
• 蚂蚁战术，均值回复。不求最大化，不是回撤止盈。触线止盈。

• 综合性选手，打的如意算盘。
• 均值回复填缝。
• 认为我的选股厉害，就不对冲或部分对冲。

• 不要争论对错，要谈适合不适合。
• 不同人的投资目标和风险偏好。
• 没有最好，只有最合适。

• 同样意味要认清你的劣势

• DE.Shaw, 全球第四大对冲基金。学计算机的。肖博士基金。
• 理论物理学，Derman，高盛集团。金融工程师。《宽客人生》就是他。
• Ray Dalio， 桥水。最大的对冲基金。1400亿美元以上。

• 数学界的诺贝尔奖

• 干理工的有优势
• 标准程序员，做量化，有两种出路。互联网很平，能看到10年以后什么样。
• 不再写普通IT系统代码，而是写量化系统代码。
• 学的是量化系统的逻辑和架构。是业务的指标。

• 给自己的程序员一个任务，1000块，交易股票。每天必须有交易，至少一次。
• 买卖均可。T+1
• 120个交易日之后，看你的账户有多少资金。900以上，你就出师了。
• 从操作角度讲就OK。
• 不加杠杆，股票不会亏光本金。

• 实盘经验是要很多时间的积累。这个时间成本之前付出过了。
• 强化逻辑，找出你策略实现中的问题，改善他。
• 和主观投资是有区别的。
• 精确的表述和完整的逻辑。
• 把你的策略变成量化的，并能实战中能执行的。
• 对策略逻辑本质的理解。

• 现身说法，自己举例，没有版权纠纷
• 商品期货品种有限，对于基本面、资金】市场的非技术因素的作用比较大。
  包括期权。
• A股的话，各种奇葩因素都有，却能利用。
• 关注趋势变化，入市是不关键的因素。
• 不预测，只做对策。
• 截断亏损，让利润奔跑。
• 头寸管理、风险控制和策略执行全部依靠量化系统；主观只监控和干预量化系统的运行，而不是策略执行。

• A股：证监会管理者、央妈人民银行资金链的推动者、外来的和尚外盘道琼斯
• 优势只有相对，没有绝对。资金量大，就没法快进快出。
• 跟着主力走，打准一枪就撤退。顺势而为。不是price maker。你的反应和执行要比大资金先行一步。
• 股权质押比较集中，并逐年上升。
• 监管层怕涨，不怕跌。
• IPO堰塞湖

• 特殊规则，都要去理解。和理解政策不一样，可以解读或不解读。

•  华尔街，投机没有新鲜事。
• 青泽 《十年一梦：一个操盘手的自白》

• 索罗斯
• 查理-芒格

• 孙子兵法

• 控制风险，把盈利交给市场。

• 课后作业

• 01 怎么评价一个策略
  好坏，如何比较。指标。
• 02 常规的改进手段
• 03 向行为金融学取经
• 04 Part Four 什么因素真正影响你的策略

• 公募有仓位要求。
• 私募在暴跌中清仓，不一定是明智的做法。

• 不断接飞刀

• 量化操作 vs 主观行为

• 暴跌后的修复性反弹，弱势格局。

• 暴跌时做量化操作，回测，效果也不一定好。

• 这3天的暴跌行情作为一个量化模型去思考。

• 收益 、风险，两个方面。有交集。
• 有效市场假说。
• 没有不存在风险的收益。

• 看一个实例
• 做股票型的量化开发，聚宽可以上手的平台。都是Python语法。

• 聚宽上就有一些指标。

• 我一般最关心sharpe和最大回撤
• 对风险和收益的考虑和平衡
• sharpe，上证指数、深证指数、沪深300，中小板、创业板，历史shapre平均0.4.
• 如果你不到这个数，还不如买指数基金，通过定投摊低成本。
• 你回测最好大于1，才能上实盘。股票最好能到1.5，商品期货要求回测到1.7，最好大于2.
• 如果经过严格检验的策略。

• 1年期、5年期的定期存款利率，也可以使用货币基金。4%左右。
• 年化的

• 最大回撤表示最坏情况。
• 回撤的幅度和时间。
• 策略的回测小于沪深300的回测。
• 一般人忍个半年应该可以。

• 年化收益率可高可低，不能单纯看，要结合最大回撤是多少。
• 翻盘年数 = 最大回撤 / 年化收益
• 翻盘年数越短，策略的修复能力越强。

• 心里因子：亏损时间和赚钱时间。
• 舒适度
• 要心理极其强大的人，才能不折不扣的执行，否则要主观干预了。

• 信息率：
• IR，information ratio，不管anyway
• alpha，主动承受风险，和大盘不相关的风险，得到的超过β的收益。
• 对比沪深300，我们自己构建的不同的成分股。
• Ω小写，额外暴漏的风险。
• 一个基金经理一辈子的最高纪录。他的投资组合。
• 超过1就很牛。平均0.5以上合格。

• 15年大牛市。然后股灾1.0，2.0，3.0
• 这个回测的时间段的选取。

• 指标外的因素：
• 策略制定->行情判断->股票池筛选->信号产生->头寸管理->交易执行->人工干预->数据->评价和优化

• 初学者的策略一般发现问题

• 回测阶段不足200次交易，不具有统计意义，代表性。只对一定的区间有意义。
• 中长线最低也要70次。

• 停盘也能成交，要通过代码去判断。还有临时停牌。
• 有时成交量为0，是停牌。

• 涨停也能买？！ 跌停也能卖

• ST的票5%不算涨跌停，还有新股哦。

• A股仙股越来越多，一天成交额不足2000W。
• 单笔成交量超过当日该股票成交量的10%。进得去出不来。
• 这种情况，一定不会以你设定的价格成交。

• 日内出的信号以开盘价成交。
• 典型的偷价。有bug，没有严格的时序逻辑处理。

• 很多日间策略以收盘价成交。或第二天开盘价，常用的。
• 实盘存在误差，并不会太小。
• 尾盘一般振幅大，波动性高。累积下来回测下来和实盘有区别。

• 相同条件，每次回测结果不一致。
• 比如50只达标股票中随机筛选股票的话。

• 将来做回测的check list
• 不经过严格检验的回测曲线，都是耍流氓

• 成功交易系统的关键要素

• 头寸的作用：比改善胜率信号系统，更事半功倍
• 格外重视资金管理问题
• 主要解决买卖多少的问题。
• 改善风险调整后的收益。还能分散风险。

• 固定金额：最简单。
• 等分，每次一个交易单位
• 有的资金利用率不高

• 等价值交易单位

• 百分比风险模型

• 百分比波动幅度

• 除了头寸管理，还有止损是常用的风险控制的手段。
• 原始策略，固定止损。

• 对收益可能提升不大，但减小回撤。这样sharpe比率就提高，收益除以回撤。
• 止损是一个需要技术、经验的事情。
• 过松、过严都有问题。过于精确也有问题，对历史行情的过度拟合，可能不适应未来行情的变化。
• 跟踪窗口：
  • 初始有个窗口，下沿止损，上沿止盈。
  • 右边是跟踪时间，资金利用率不高。到期卖出。
  • 碰下沿止损。碰上沿，再画一个跟踪窗口。
  • 跟踪止损也可以认为是回撤止盈
• 窗口下边沿可浮动：和价格上涨幅度等比例上浮。

• 结合买入信号的逻辑，认为价格应该如何运行。

• 按这个例子，止损不一定能够提升我们的收益。避免回撤放大。

• 在策略外的因素改进。单边趋势多头策略。
• 利用大盘指数进行调制，这个逻辑是在大盘出现急跌、系统风险时，还继续保有头寸，或新开仓。
• 被国家队收割。
• 调制方式举例：
  • 指数双均线调制。5/10日死叉出场。金叉再重新建仓。
  • 双指数涨跌幅调制。如果两个指数过去一个月都出现下跌。
    • 上证50、创业板，过去一个月，至少有一个是正的。
• 改进信号系统的胜率，绝对不是你将来改进策略要投入最多的工作。

• 没有最好，只有最合适。没有绝对的好和坏。
• 自我确认的偏差，套牢就不卖，怕错过上涨
• 急速上涨，长期持股很重要。
• 急速下跌，不抢反弹很重要。弱势修复的风险收益比不高。重仓抢反弹就很被动，心态也失衡。
• 投资过程最困难的是心态的把握。自己的心理偏差，follow我们交易系统就可以。

• 理性和非理性的博弈
• 理查德-泰勒，完全理性的经济人是不存在的。
• 行为经济学 vs 传统经济学
• 有人的地方，错误就会发生。
• 行为金融学的本质：避免自己犯错误->抓住别人犯错的机会->识别主力陷阱并回避它->平时顺大众，关键时逆大众

• 998 6124
• 1849 5178
• 4个数字，推理第五个。无穷多可能。5阶多项式。

• 打破1000点的所有参与者的底线，才是恐慌盘。平时逆大众，会被非理性的洪流淹没。
• 当时说8000点近在咫尺，10000点不是梦。3000开始怀疑人生，5000点进场，卖房卖地融资进场，这时候谁还有闲钱和额外的力量继续推动市场上行。
  当所有人都入场看多时，就是一个行情尽头，关键点。
  不到6000点，最后的空头不会变成多头。
  公众的羊群效应，摩擦。
• 1849，离2000点有些远。市场永远在进化的。要大多数人恐慌，发挥到极致。
• 5000点之上同样道理。
• 这个零头在逐渐放大。

• 2638，破了3000点很多。
• 行为经济学就是人性的道理。巴菲特说的别人贪婪我恐惧，说给公众听的，不是说的市场情绪，还是说的公司、投资标的的内在价值的判断。
• 真正起决定作用的是，不是恐惧，不是贪婪，而是嫉妒。
• 嫉妒是七宗罪里唯一对人有害无利的。
• 因为嫉妒把行情推向极致。

• 量化金融不是一个实验性科学，不能用历史代表未来。
• 物理实验只要精确的控制你的实验条件，就能重现出来。

• 随机入市策略的启示
  • 每次凭掷硬币随机进入市场，或者做多头，或者做空头。
  • 一旦得到一个推出市场的信号，就基于随机信号再次入市
  • 用 EMA(ATR, 10)指标来确定市场的波动性
  • 用这一波动性得数的3倍作为初始止损
  • 跟踪止损，只按照对盈利有利的方式移动。 多头向上，空头向下。
  • 在多个期货市场上运行检验
  • 只进行1笔合约的交易 vs 使用1%风险法则来确定头寸规模

• 在聚宽上实现后，代码。随机效果不好。

• 改成多品种，资金分10份。每一份跑一次测试。
• 一个随机策略，完全不考虑信号系统，也可以获得一个相对稳定的收益曲线，sharpe比例优于基准。
• 要采用更多的品种

• 启示
  • 策略的逻辑本质是什么？
    • 趋势
    • 中频
    • 不择时
• 单品种的稳定性不好。对波动性比较高的品种，要有波动。

• 实战
  • 入市 – 仓位 – 退出
• 怎么加仓，提高赔率。
• 多周期，多策略，多品种

• 我们的交易对于趋势的判断和理解，不能基于猜测，要基于预案基于对策。
• 专业化的投资者，每天要复盘。

•  专业的强在哪里
  • 知道有这些死法
  • 所以尽量不去那里

• 资金量大，是价格的影响者，不是接受者。没我们速度快。

• 实操中，绝不允许一天回撤5%。多级预警。
• 1周回撤2%，单日回撤1%。去掉盈利能力差，波动大的品种，不断调整配置。
• 没有5年功力的交易员，都不能自如坦然的止损卖出。
• 因为政策限制，不能大规模程序化交易。交易员获得交易指令。
• 亏损的指令，都会有挫败感。

• 隔夜保证金的头寸不超过20%，日内的不超过30%。
• 先控制住风险才有可能有收益。

• 波动率

• 完整的知识结构。理念和心态。
• 把交易做好，就要不断的提高个人的修养。

• 进入专业赛道后，就不只是个人的比拼。
• 还要看你的团队和资源。
• 专业化赛道，还需要募资能力。

• 偶然 vs 必然
• 做模型，做量化，研究气质很重要。
• 还要结合业务。
• 不同阶段不同目标，优化也不同。
• 趋势辨认、捕捉趋势、风险管控、稳定仓位。
• 要知道业务的边界。和品种有关的边界。

• 数学好不好
• 逻辑清楚不清楚
• 系统的观念强不强
• 对交易本质理解偏不偏
• 对品种的了解透不透
• 动手实现能力怎么样
• 实战中的心态怎么样

• 主观策略不错，量化后就不行了。

• 做对、做错怎么办都要处理。

• HANS123
• 万德告同花顺

• 一个策略，能不能在不同品种上移植。

• 脏活累活集中在数据处理上

• 每行代码都有作用
• 在震荡市的表现
• 牛熊大周期的表现。这时均值回复的逻辑不成立了。
  • 牛市不好
  • 熊市不错
• 趋势上涨那一块，要靠趋势性策略
• 大家涨你不涨，就会承担巨大的压力。

• 总结一下：
  • 逻辑
  • 细节
  • 实现
  • 现实

• 每个交易所，level 1，30W一年。沪深就60W
• 第三方券商的转发的数据，万德、东方财富。
• 2share。
• 多因子选股

• 是一个闭环，不断的反复运行。

• 进修清单：对有些问题可能有比较深刻的认知了，只需要补足相对薄弱的环节。股票的门槛低，动用的资金少
  • 交易实践1000元练习
    • 就主观交易
    • 训练心态，对交易的理解
    • 模拟盘不会有感觉，必须真金白银投入
    • 停止
      • 到时间了，半年
      • 10块钱以内就可以买一手
      • 心淡如水，心理变化已经习惯了
      • 一个月之后，总资产超过1000，找到了交易的法门。
      • 每次交易5块，卖出还需千分之一印花税。
      • 提高难度就是增加资金量。但这个不要交学费
  • 理解交易规则：除/复权、停/复牌、涨/跌停、集合竞价、配股、交易时间、品种属性。。。

• 交易是本质，量化是工具。