专业量化交易从业人士如何看待传统的技术分析?

【量化干货】用python搭建量化交易策略 技术已成为金融行业中的战略资产。而传统的金融机构现在正在转型成为科技公司,而不仅仅是专注于该领域的金融方面。(文末送读者福利)数学算法带来了创新和速度,它们可以帮助我们在市场上获得竞争优势。金融交易的速度和频率以及庞大的数据量,已引起所有大型金融机构对技术的广泛关注。算法交易或定量交易是基于数学和统计分析设计和开发交易策略的过程。这是一个极其复杂的金融领域。本教程是使用Python进行定量交易的初学者指南,如果读者是以下行业人士,将会发现这篇文章非常有帮助:旨在成为基金或银行量化分析师。 阅读详情

       这里的技术分析主要就是指MACD、KDJ、布林带(Bollinger Bands)等等指标以及其构成的其他指标和交易方法。

       首先需要说明的是,在不同的量化投资领域,技术分析的地位绝对是不同的。

       在高频交易领域,技术分析的用处应该不大。Irene Aldridge的《High-Frequency Trading》中提到过两篇论文,指出技术分析可以帮助推测限价指令簿(Limit Order Book)。

       对于量化选股,技术分析的用处也不会太大。

       对于CTA(管理期货基金)来说,特别是Trend-following CTA来说,传统技术分析绝对是基石。

        技术分析的优点很多:简单易行,资金容量大。更重要的是,在大尺度上技术指标永远不会失效,追涨杀跌是人类的本性。但是,技术分析的缺点也是明显:回撤大,修复期长,大尺度上同质化很严重。所以,对于CTA而言,你越是能够在技术分析以外找到稳定盈利的策略,技术指标对于你的重要性就越低,在组合中的权重就越低。如果完全无法在技术分析以外找到策略,饥三年,饱三年,技术指标能够保你不死。

       还有一点就是技术指标量化后的参数调整,调整好了,基本上都能找到在回测上稳赚不赔的策略,但是一旦市场状态转化发生(Regime Switch),出了回测,一实盘模拟基本就废了。高频还可以通过data mining出个最优参数,中低频还是不要想了。

       最后值得说的是,换个角度想,量化工具就是新时代的技术工具。现在种类繁多操作简单的技术工具,也不是一开始就有的,都是有人用的好逐渐推广的。

       简单技术分析最后高度趋同带不来超额收益,量化工具也有这趋势。

       目前的一些主流量化思路起码十年前都已经有对应的技术工具,只是缺乏公开版本。

       见过一些老交易员写的小程序,包括一大堆VBA。

       这些程序和VBA提供信号,交易员手动调仓。而有些品种上已经可以半自动化交易。

       这些策略里面流动性跟踪,相关性配对套利,多因子选股等等已经全部有了。当然里面使用的数学模型和具体实现都非常粗糙,拍脑门参数何其多......不过在十年前也是钵满盆满了。

       可以说,现在做主流量化的一些模型,只是在吃人家吃剩下的,也不一定能保证吃得好,吃得妙,就不要嘲笑20多年前用技术指标的人了。

       况且,因为技术指标失效就舍弃这种工具,还不如在当时的数据下研究下当时奏效的一些技术,说不定有助于我们找到一些别人没有发现的信息,那么绝对也值得去琢磨一二。


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