| 发布于: | 雪球 | 回复：14 | 喜欢：0 |
楼主说的很对，我08年股灾后才开始接触量化交易，当时做了大量算法研究和码农们一起奋战了半年多，其中也涉及到关于资金流个股浮动筹码的一些简单估算，甚至我们还在实盘中进行排单计算抛压。最终的结论和您的结论类似，程式化交易最大的风险在于无法躲避黑天鹅，如果股票池子里有一直类似当年重庆啤酒的票，就彻底崩盘没有挽回余地。想要解决问题就只能在股票池中加入更多的标的去对冲风险，最终的结果就是得到的回报越来越中庸，逐渐和指数趋同。我们团队的水平有限，在10年推出股指期货之后就彻底放弃量化交易了。我们用的方法是总结整理出选股策略，交易策略在大盘大方向支持（当时主要看的均线）的情况下，开始逐步建仓，我们选择的股票池对换手率和日均振幅也有要求期望日内程式化做T摊薄成本。然后我们用了15年的数据进行分析，前十年数据用来选股，然后观察后五年的历史走势做盈利的可行性研究。最终的结果就像我之前说的，和大盘持平。其实分开来看有些个股的收益率是惊人的，但是同样有跌幅巨大的黑天鹅，我们增加的参数越多，凡是能避开黑天鹅的算法同时就会剔除涨幅巨大的大牛。所以非常非常的困惑。同时，因为基础算法是以统计学为基本，所有股票中的因素和数据，内在的自相关效应根本无法规避而且还会引发蝴蝶效应严重干扰最终结果。而且在实际运作中，任何操作手段都会影响市场，也许这就是量子力学里面所谓的测不准原理吧。参数越多，离真相越远。现在回过头来看当年的精力，其实想想也可笑，这个市场永远也不可能存在一个系统，可以无风险获利，这也许正是这个市场的魅力所在吧。如果有系统能有效规避黑天鹅，那这本身也是一个黑天鹅事件了吧。哈哈。
说到这个当时也很有趣，我们尝试了不同止盈止损的方法，数据显示止损8%的回报最高和不设止损持平…8%的止损可以获得时间优势，但是这个回撤幅度容易多次触发条件产生交易，加大了交易成本。另外，对于投资组合来说，因为它是一个动态的平衡过程，如果每日都重新匹配新的股票池也会增加成本，不匹配就会增加风险。我们是采用每两周一次的平衡间隔，这个频率当时并未验证可行性就是图省事为了减少计算量。
回复@中国板车300: 这个回复很长很专业//@中国板车300:回复@古井微澜:楼主说的很对，我08年股灾后才开始接触量化交易，当时做了大量算法研究和码农们一起奋战了半年多，其中也涉及到关于资金流个股浮动筹码的一些简单估算，甚至我们还在实盘中进行排单计算抛压。最终的结论和您的结论类似，程式化交易最大的风险在于无法躲避黑天鹅，如果股票池子里有一直类似当年重庆啤酒的票，就彻底崩盘没有挽回余地。想要解决问题就只能在股票池中加入更多的标的去对冲风险，最终的结果就是得到的回报越来越中庸，逐渐和指数趋同。我们团队的水平有限，在10年推出股指期货之后就彻底放弃量化交易了。我们用的方法是总结整理出选股策略，交易策略在大盘大方向支持（当时主要看的均线）的情况下，开始逐步建仓，我们选择的股票池对换手率和日均振幅也有要求期望日内程式化做T摊薄成本。然后我们用了15年的数据进行分析，前十年数据用来选股，然后观察后五年的历史走势做盈利的可行性研究。最终的结果就像我之前说的，和大盘持平。其实分开来看有些个股的收益率是惊人的，但是同样有跌幅巨大的黑天鹅，我们增加的参数越多，凡是能避开黑天鹅的算法同时就会剔除涨幅巨大的大牛。所以非常非常的困惑。同时，因为基础算法是以统计学为基本，所有股票中的因素和数据，内在的自相关效应根本无法规避而且还会引发蝴蝶效应严重干扰最终结果。而且在实际运作中，任何操作手段都会影响市场，也许这就是量子力学里面所谓的测不准原理吧。参数越多，离真相越远。现在回过头来看当年的精力，其实想想也可笑，这个市场永远也不可能存在一个系统，可以无风险获利，这也许正是这个市场的魅力所在吧。如果有系统能有效规避黑天鹅，那这本身也是一个黑天鹅事件了吧。哈哈。
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“程式化交易最大的风险在于无法躲避黑天鹅，如果股票池子里有一直类似当年重庆啤酒的票，就彻底崩盘没有挽回余地。想要解决问题就只能在股票池中加入更多的标的去对冲风险，最终的结果就是得到的回报越来越中庸，逐渐和指数趋同”
“凡是能避开黑天鹅的算法同时就会剔除涨幅巨大的大牛”
“同时，因为基础算法是以统计学为基本，所有股票中的因素和数据，内在的自相关效应根本无法规避而且还会引发蝴蝶效应严重干扰最终结果”
果然深入[很赞]
赚钱靠什么[困顿]