【量化交易】⚠️学会这个, 日入三千从此不是梦⚠️ 系列简介 ☢️万字长文 建议收藏☢️

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概述

从今天开始我会带领大家开启 “我要拿 Python 炒股票, 然后惊呆所有人 2.0” 系列教程. 本次专栏为量化交易的入门篇, 纯 0 基础. 带领大家手把手走进量化交易的世界, 实现躺在家里日入 3k.

简介:

要求: 熟悉 Python 的基础操作以及 Numpy & Pandas 库

适合人群: 本课程适合 0 基础, 对投资感兴趣, 并想学到一些实用技巧的同学. 无论是投资房地产, 加密货币, 或者股票, 期货, 本课程都能够帮助你达成你的财务目标

专栏内容: 会基于 Python 讲解, 带领大家用 Python 进行股票数据分析和处理, 并穿插一定的金融和股票知识. 立在给大家提供一次接近量化的旅程. 课程包含实战讲解, 大家可以自己上手实现人生中的第一个量化策略

自我介绍

这是我入住华为云的第一个系列课程, 简单做个自我介绍.

我叫我是小白呀, 麻省大学金融系出身, 自学计算机

熟悉 Python, Go, Java, C++, 易语言等, 涉猎机器学习, 深度学习, 图片处理, 目标检测, 量化交易, 软件开发等多个领域

拥有多年的投资经验, 包括在纽约有 4 年半的投资经历, 超过 1 年的量化投资经历. 参加过华尔街实习活动

量化交易是什么

量化交易是最近很火的一个概念, 但是大家可能对这个概念不是特别熟悉.

量化交易

量化交易 (Quantitative Trading) 是借助现代统计学和数学 (机器学习) 的方法, 依靠数学计算和数字处理来识别交易机会, 并利用计算机技术来进行交易的证券投资方式. 我们将从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种 “大概率” 事件以定制策略. 用数量模型验证及固化这些规律和策略, 然后严格执行已固化的策略来指导投资. 从而获得可以持续的, 稳定且高于平均收益的超额回报.

量化交易的历史

接下来简单说一说量化的历史, 1969 年, 爱德华索普利利用他发明的 “科学股票市场系统” (股票权证定价模型), 成立了第一个量化投资基金. 索普也被称为量化投资的鼻祖. 1988 年, 詹姆斯西蒙斯成立了大奖章基金, 从事高频交易和多策略交易. 基金成立 20 多年以来收益率达到了年化 60+% 左右, 除去报酬后达到 39% . 西蒙斯也因此被称为 “量化对冲之王”. 1991 年, 彼得穆勒发明了 alpha 系统策略, 开始使用计算机 + 金融数据来设计模型, 构建组合.

股票投资的问题

我先来讲讲股票投资存在的问题. 大家在生活中肯定有身边的亲戚朋友超过股票, 一些可能还实现了财务自由, 一些天天鬼哭狼嚎亏的一文不剩. 大家在刚接触股票投资的时候可能会比较渺茫.

下面总结一下存在的问题:

过度盯盘: 天天瞅着, 稍微涨点就原地乱跳, 稍微跌点就哭爹喊娘. 大部分人都会有一种规避心理. 因为失去一件东西的时候的痛苦程度比得到同一样东西所经历的高兴程度要大

研究不足: 炒股只看名字, 连公司是干什么都不知道. 投资股票纯看心情, 不会去研究公司的财务和报表等数据. 或者就是心血来潮跟着别人瞎买, 输赢纯看老天爷

攀比心态: 看别人炒股赚钱了自己心里很不爽. 感觉身边各个赚的都比自己多. 只追求了短期收益, 保持长期盈利才是王道

理性思考: 当股票被 “套牢”, 不舍得 “割肉”. 导致在泥潭里越陷越深. 加仓下跌的股票的唯一理由只有一个, 就是这个公司真的有投资价值

大家可以给身边的亲戚朋友们对号入座, 你懂的.

解决方案

价值投资

价值投资 (Value investing) 的核心思想就是好的公司会给我们带来好的回报. 通过认清股票的概念, 当企业能让每一美元的投资产生超过一美元的长期价值, 投资者才能受益.

量化交易 = 价值投资

股票市场可谓是一个最不确定的地方, 普林斯顿教授在漫步华尔街一书中提到著名的 “猴子射飞镖案例”, 即猴子射飞镖 (随机选股) 获得的收益远超经验丰富的基金经理.

量化交易可以帮助我们通过数学等量化手段, 挖掘个股的潜在价值. 本质上 “量化交易”= “价值投资”. 通过在股票这个不确定性最强的地方找出一套逻辑规律, 做到了科学选股&科学的买入卖出. 举个简单的例子, 量化交易会对市值进行加权, 挖掘出被低估的小市值公司的潜在价值, 从而获取超额回报.

量化交易 != 一夜暴富

我们在投资时候的要牢记规避风险, 而不是如何一夜暴富. 在股票市场这样一个高度不确定性的地方, 人们的赌博心态会很容易被激发. 简单讲一下 “斯金纳箱” 实验里的赌博心态.

斯金纳箱 (Skinner Box) 是用于研究动物行为的实验装置. 由伯尔赫斯·弗雷德里克·斯金纳设计制作. 两个装有小白鼠的箱子, 各有一个按钮. 第一个箱子每按 30 下会掉出食物, 第二个箱子随机掉出食物. 箱子二中的小老鼠会不停的按按钮, 陷入一种痴迷的状态. 当概率不稳定, 或者风险不确定的时候, 参与投资的人会放大内心的赌博心态. 我们一定要克服自己 “一页暴富” 的想法, 遵循价值投资的理念.

量化交易在中国的适用性

大家可能会关心一个问题, 我国的量化交易普及度要远远小于国外. 那么量化交易对于 A 股市场适不适用?

国内 vs 国外:

中国的投资者和国外相比首先就是散户偏多, 外国人做投资倾向于把资金托管给机构而不是自己操盘.

国外的金融市场相较于我国会更加成熟. 波动也相对较小.

总结: 量化交易在我国肯定是适用的, 但需要对策略做一定的调整.

量化交易的分类

趋势性交易

趋势性交易主要用在期货中, 需要交易人员对大局和市场形势有一定的把控. 趋势性策略是纯市场化策略, 风险较大且不能保证长期收益.

低频策略

低频策略风险更低, 收益更稳定. 通过发现市场中的 alpha 因子来获得超额收益. 是本系列主要讲解的内容.

高频策略

每天有较高的换手率, 在市场中频繁进出. 对硬件和算法有极高的要求, 获得较高的收益.

为什么要学量化交易

我们来拿数据说话.

2016.1~2019.6 散户 vs 机构

我们再来看一组券商中国提供的数据. 统计区间 2016.1~2019.6.

统计区间内, 散户:

市值 10 万元以下的散户: 单账户平均年化收益为 -2457 元, 择时收益为 -774 元, 选股收益为 -1532 元, 交易成本为 151 元

市值在 10万- 50万元的散户: 近三年平均年化收益为-6601 元，择时收益为 -3018 元，选股收益为 -2433元，交易成本为 1140 元

市值在 50万- 300万的散户: 单账户平均年化收益为 -30443 元，择时收益为 -15558 元，选股收益为 -10171 元，交易成本为 4714 元

市值在 300万- 1000万元的散户: 平均年化收益为 -164503 元, 择时收益为-80767 元, 选股收益为 -65269 元, 交易成本为18466 元

统计区间内, 机构:

投资机构: 近三年平均年化收益为1344.77 万元, 择时收益为 -417.69 万元，选股收益为 1807.48 万元, 交易成本为 45.03 万元

公司法人投资者: 近三年的平均年化收益为 2344.09 万元，择时收益为 -1476.64万元，选股收益为 3824.46 万元，交易成本为 37361 元

A 股有很大比例是投资机构和大户在操作, 而散户的收益要远小于投资机构和大户们. 在过去的 2 年内, 你们肯定也听说过身边有很多朋友在股市亏损.

“选股方面, 拥有的资源越多, 资金量越大, 在选股上就越能体现出优势, 因为只有真正有钱有资源的人才能有效地去收集信息, 识别信息, 解读信息, 最后利用信息做出正确的选择.”

而量化交易可以在帮助我们在股市做出判断, 避开散户人为操作导致的损失. 引用对冲基金奇才, Omni Global Fund 创始人, 史蒂夫.克莱克 的一句话:

“Do more of what works and less of what Doesn’t” – Steve Clark

意思是: “多做有用的, 少做没用的” 我认为这就是量化交易的核心思想之一, 即我们做的每一步要保证 >50% 的胜率, 结合宏观周期, 估值, 市场情绪等因素从而获得一个超额收益.

收益

这是我开发的多个策略之一. 是一个风调高频策略, 做到了 30+% 的年化收益. 通过自然语言处理实现对新闻的利好和利空分析, 加上独家的风调模块, 做到了穿越牛熊.

当然这是在假设成交率为 100% 的情况下, 即我可以在现在的股票价格进行买卖百分百会成交. 比如你有 200万的资金, 一年就能赚一辆宝马 5系.

在实际的情况下资金量越大, 成交率就会越低. 我的这个策略年跑赢大盘接近 70 个点. 通过量化实现策略, 稳定性非常的好, 并且基本每个时间点都可以超过大盘. 真正实现躺在家里日入 3k.

薪资

薪资 (工作): 在我们这边能熟练使用量化并编写策略的量化分析师在纽约投行的平均薪资在 920,000 $ 折合 600w RMB 左右. 还不包括奖金和补贴

薪资 (个人): 使用量化投资技巧, 不仅能让你成为 Offer 收割机. 也可以帮助大家在生活中实现财务自由. 我身边就有大把的朋友通过股票, 期货, 或者自己成立私募来实现了财务自由. 个别年收入已经达到了8 位数

生活

在我看来, 量化更像是一种生活态度. 帮助我们像经济学家那样思考问题. 即使你不是量化大神, 只学了一些基础. 也可以用生活中多余的钱进行定投. 比银行存款更加灵活, 并在可控的风险范围, 获得比定期存款更高的回报.

货币从诞生到现在是一个不断虚拟化的过程. 同理, 投资也是一个不断量化的过程. 学习量化我们可以了解到股票投资背后的逻辑, 在未来的投资中将量化作为一种工具和分析手段, 帮助我们更好的判断.

股票基础知识

开户 & 交易时间

如何开户:

大家可以通过网上开户, 或者去银行的营业网点开户

交易时间:

股市交易时间为每周一到周五上午时段 9:30-11:30, 下午时段13:00-15:00. 周六, 周日及上海证券交易所, 深圳证券交易所公告的休市日不交易

基本面

我们拿大家相对熟悉的贵州茅台 (SH:600519) 来举例.

基本面 (Fundamental Analysis) 包括宏观经济运行态势和上市公司基本情况. 宏观经济运行态势反应出上市公司整体经营业绩, 和股票价格有密切的关系.

基本面包括:

公司的财务状况

盈利状况

市场占有率

经营管理细致

人才构成

常用术语

上涨 (Go up), 表现为红色:

下跌 (Go down), 表现为绿色:

牛市 (Bull Market), 指延续时间较长的大升市; 熊市 (Bear Market), 指持续时间较长的大跌市. 下图为每股 1928 ~ 2020 的牛市和熊市:

分红 (Dividend) , 即上市公司对股东的投资回报.

交易规则

首先讲一个非常重要概念就是集合竞价. 集合竞价指对一段时间内接受的买卖申报一次性集中撮合的竞价方式. A 股的集合竞价时间为 9:15am ~ 9:25am. 集合竞价的所有交易会在 9:25 am 以同一价格成交, 为开盘价.

9:15am ~ 9:20am: 根据买卖双方挂单, 预先撮合, 不成交, 可以挂单也可以撤单

9:20am ~ 9:25am: 可以挂单不能撤单, 所有人交易的都是同一个价格, 这个价格是撮合出来的

9:25am ~ 9:30am: 可以挂单不能撤单, 开盘后进行交易

成交规则: 价格优先, 时间优先, 撮合规则.

清算:

沪深 A 股的清算交收制度采用的是 T+1 方式. 指的是投资者当天买入的股票不能在当天卖出, 需待第二天进行交割过户后方可卖出, 也就是第二天才可卖出股票

股票的分类

A 股: 人民币普通股票. 由我国境内的公司发行, 供境内机构, 组织或个人以人民币认购和交易. 在后续的教程中, 我们只会使用 A 股.

其他股票:

B 股: 人民币特种股票. 以人民币标明面值, 以外币认购和买卖, 在境内（上海、深圳）证券交易所上市交易的. 它的投资人限于: 外国的自然人, 法人和其他组织, 香港, 澳门, 台湾地区的自然人, 法人和其他组织, 定居在国外的中国公民. B 股公司的注册地和上市地都在境内. 只不过投资者在境外或在中国香港、澳门以及台湾地区

H 股：注册地在内地, 上市地在香港的外资股

N 股：在内地注册的股份有限公司, 但在美国纽约发行并在纽约证券交易所上市交易的股票

S 股：在内地注册的股份有限公司, 但在新加坡发行并在新加坡证券交易所上市交易的股票

L股：在内地注册的股份有限公司, 但在英国伦敦发行并在伦敦证券交易所上市交易的股票

ST vs* ST:

ST (Special Treatment): 表示公司经营持续两年亏损, 特别处理

*ST: 表示公司连续三年亏损, 退市预警

手续费

交易时收费项目主要有三个项目: 印花税, 过户费, 和券商佣金:

印花税：这个税只在卖出股票的时候收取, 收费方式为成交金额的千分之一, 由国家进行征收

过户费: 这个只在买卖上海股票的时候收取, 收费方式为成交股数的万分之零点二, 不足一元按一元收取. 而过户费只有在买入上证A股时才会收取

交易佣金: 佣金在不同券商区别较大, 有万分之三的也有千分之一的, 不足 5 元的按 5 元收取. 该费用在买卖的时候也是都要收取

股票指数

股票指数 (Stock Market Index) 即度量和反映股票市场总体价格水平及其变动趋势而编制的股价统计相对数, 是通过对一揽子股票计算出来的综合价格指数.

上证指数 (0000001.SH): 上证指数是反映上海证券交易所挂牌股票总体走势的统计指标.

深证指数 (399001.SZ): 深圳指数就是由500只深圳具有代表性的成分股组成

创业板指数 (399006.SZ): 创业板指数 由最具代表性的100家创业板上市企业股票组成

k 线

K 线, 又称蜡烛图 (Candle Stick), 起源于日本十八世纪德川幕府时代（1603～1867年）的米市交易. K 线就是指将各种股票每日, 每周, 每月的开盘价, 收盘价, 最高价, 最低价等涨跌变化绘制成蜡烛的形态. 可以帮助我们洞悉特定时间内的价格波动状况.

K 线的组成:

影线: 影线的上端和下端分别代表当天的最高价和最低价

实体: 如果收盘价高于开盘价, 该实体为红色, 实体的底端代表开盘价, 顶端代表收盘价; 如果收盘价低于开盘价, 该实体为绿色, 实体的底端代表收盘价, 顶端代表开盘价

这是本系列第一章的全部内容, 后续内容我会陆续更新. 大家敬请期待.

AI

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