1.3 양적 거래에 필요한 것은 무엇일까요?

양적 거래에 필요한 것은 무엇일까요?

요약

완전한 양적 거래 라이프 사이클은 거래 전략 그 자체 이상의 것입니다. 전략 설계, 모델 구축, 백테스팅 튜닝, 시뮬레이션 거래, 실제 시장 거래, 전략 모니터링 등을 포함한 최소 6 가지 부분으로 구성됩니다.

전략 개념

우선, 양적 거래를 하기 위해서는 먼저 거래 시장으로 돌아가 시장의 가격을 관찰하고, 시장 변동성의 법칙을 이해하고, 각 거래 논리를 추론하고, 마지막으로 거래 전략을 요약하려고해야합니다. 여기서 단축점이 없습니다.

양적 거래의 초보자는 거래 전략을 시작하는 가장 좋은 방법은 모방하는 것입니다. 전략 논리를 구축하고 간단한 전략을 얻을 수 있도록 거래 규칙을 작성하기 위해 서식 기술 분석 지표를 직접 사용하십시오. 예를 들어: 가격이 지난 10 일 평균 가격보다 높다면, 긴 것을 구입하십시오. 가격이 지난 10 일 평균 가격보다 낮다면, 짧은 것을 판매하십시오. 그것의 구조는 다음과 같습니다 (아래 표시된 바와 같이):

물론 전략적 경험의 축적에 따라 자신의 거래 방법을 형성 한 후 논리의 선택은 점점 더 다양해지고 더 체계적인 수치적 방법에 진전됩니다. 양적 사고를 가진 거래자가 될 수 있다면 주식 시장이나 선물 시장이든 그러한 능력을 가진 사람들은 거래 시장에 관계없이 안정적인 수익성을 얻을 수 있습니다.

모델링

두 번째로, 거래 전략을 작성하고 거래 아이디어를 구현하기 위해 양적 거래 도구를 마스터해야합니다. 시장에서 일반적으로 사용되는 소프트웨어는 좋습니다. 그러나 고급 양적 거래자가되고 싶다면 컴퓨터 프로그래밍 언어를 배워야합니다. 과학 컴퓨팅의 권위있는 언어이며 다양한 오픈 소스 분석 패키지, 파일 처리, 네트워크, 데이터베이스 등을 제공하기 때문에 파이썬을 사용하는 것이 좋습니다.

프로그래밍 능력이 약한 경우, 이것은 대부분의 초보자의 약점이라고 생각합니다. 비교적 간단한 시각 프로그래밍 언어 또는 M 언어를 사용하는 것이 좋습니다. 이는 양적 거래를 배우는 흥미를 높이고 전략에 집중하고 효율적으로 전략을 완성 할 수 있습니다. 아래와 같이: M 언어를 사용하여 위에서 설명한 것처럼 거래 전략을 개발하십시오.

위 그림의 전략 코드는 FMZ 퀀트 툴을 사용하는 M 언어 시범입니다. 직접 사용할 수있는 많은 함수 모듈을 통합하고 백테스팅 및 실시간 거래 기능을 지원합니다. 좋은 빠른 시작 방법입니다.

백테스팅 및 조정

전략 모델이 작성되면 다음 단계는 전략을 백테스트하고 매개 변수를 필터하고 최적화하는 것입니다. 전략을 다른 매개 변수로 백테스트 할 수 있으며 전략의 샤프 비율, 최대 리트레이싱 및 연간 수익을 관찰 할 수 있습니다. 전략의 지속적인 디버깅과 수정을 통해 완벽한 양적 거래 전략이 최종적으로 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 우리는 2017년 역사 데이터를 표본 데이터로, 2018년 역사 데이터를 표본 외부 데이터로 사용합니다. 먼저 2017년 데이터를 사용하여 여러 세트의 잘 동작된 매개 변수를 최적화하고, 그 다음이 매개 변수를 사용하여 2018년 데이터를 백테스트합니다. 정상적인 상황에서는 표본 외부의 백테스트 결과가 표본 내의 백테스트 결과만큼 좋지 않습니다. 그러나 표본이 표본 내의 결과와 매우 다르면이 전략은 거의 효과적이지 않습니다. 전략 실패의 이유를 관찰하고 분석해야합니다.

전략 실패가 표본 외의 데이터로 인한 것으로 가정하면 극한 시장 가격 움직임으로 인한 큰 손실이 발생하면 이러한 위험을 피하기 위해 고정 스톱 로스 조건을 추가 할 수 있습니다. 너무 많은 거래로 인해 전략이 무효로 판명되면 거래 논리를 약간 강화하고 거래 빈도를 줄일 수 있습니다.

트레이딩 논리 자체가 초기에는 잘못되면, 어떻게 수정하든 수익성 있는 전략을 얻는 것이 어렵다는 점에 유의해야 한다. 이 시점에서, 당신은 자신의 전략적 사고를 재검토해야 한다. 또한, 매개 변수 최적화에서, 더 많은 매개 변수 그룹이 사용 가능할수록 더 좋으며, 전략의 적용 가능성은 광범위하다는 것을 나타낸다. 백테스트에서, 너무 적은 거래의 전략은 생존 편향이 될 수 있다. 백테스트의 결과가 슈퍼-이익 곡선이라면, 많은 경우에 당신의 논리는 잘못된다.

시뮬레이션 거래

다음으로, 거래 논리를 올바르게 만들고 샘플 내부 및 외부에서 돈을 버는 전략을 얻으면 실제 계정에 거래하지 마십시오. 특히 초보자에게는 먼저 최소 3 개월 동안 시뮬레이션 계정을 실행해야합니다. 중저주기 오브나이트 전략이라면 더욱 긴 시뮬레이션 거래 시간이 필요합니다.

완전히 알려지지 않은 시뮬레이션 시장에서 미래 전략 관찰은 시뮬레이션 환경에서 행동하고 백테스트 신호가 시뮬레이션 거래 신호와 일치하는지, 주문 시점의 가격이 거래 시점의 가격과 다르는지, 성능이 기대에 부합하는 경우 전략이 효과적인지를 신중하게 확인합니다.

실제 시장 거래

마지막으로, 전략을 테스트하는 오랜 기간 후, 당신은 실제 전투와 무역에 전략을 넣을 수 있습니다. 물론, 우리는 항상 극단적인 시장 조건으로부터 경계하기 위해 양적 거래 과정에서 경계해야합니다. 실제 시장에서 전략의 기대는 일반적으로 할인되며 예상 50%는 자격을 얻습니다.

전략 실행 모니터링

마지막으로, 우리는 모든 사람들에게 거래 실행과 함께 전략의 효과를 관찰해야한다는 것을 상기시켜야합니다. 전략이 예상 손실을 초과한다는 것을 알게되면 전략을 재평가해야합니다. 시장 특성이 변경될 수 있기 때문에 현재 전략은 주로 과거의 시장 특성에 초점을 맞추고 있습니다. 시장 특성이 변경되면 전략 모델은 적시에 조정되거나 전략이 일시적으로 중단되어야합니다.

요약하면

이 기사에서는 양적 거래의 전체 과정을 설명합니다. 종합적으로, 당신이 시장 경험이있는 투자자라면 컴퓨터 프로그래밍 언어의 기초가 당신을 차단 할 것입니다. 시각 프로그래밍 언어 또는 M 언어로 시작할 수 있습니다. 이 플랫폼에서 자신을 연습하고 전략을 구축하고 단계적으로 파이썬 고급 양적 거래로 전환하십시오.

과학 및 공학 학생이나 강력한 프로그래밍 기술을 가진 IT 실무자라면 시장 투자 경험이 당신을 차단 할 것이고 이것을 과소평가하지 마십시오. 자격을 갖춘 양적 투자자로서 두 가지 유형의 지식이 필수적입니다.

다음 섹션에 대한 알림

전체 양적 거래 라이프 사이클의 핵심은 거래 전략입니다. 다음 섹션에서는 거래 전략 구조의 관점에서 완전한 거래 전략의 요소를 자세히 설명합니다. 이것은 거래 전략을 보다 포괄적으로 구축하고 양적 거래를 새로운 수준으로 끌어올리는 데 도움이 될 것입니다!

학교 밖 운동

1. 이 섹션의 거래 전략을 M 언어로 작성해보세요.
2. 양적 무역 백테스트에서 가장 중요한 성과 지표는 무엇입니까?