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수량화 거래는 이윤을 보장하지도 않고, 큰 것도 없다! 양적거래의 베일을 벗기다
양적 거래는 미국에서 30 여 년 동안 전개되었다. 가장 유명한 것은 수학자 시몬스와 그의 부흥회사의 메달 펀드이다. 부흥기술회사의 메달린 펀드는 1989 시대 이후 평균 연간 수익률이 35% 에 달하며 메달린 펀드는 가장 성공적인 헤지펀드로 꼽힌다.
협의의 수량화 거래는 10 여 년 전에 시작된 절차적 거래이다. 컴퓨터 언어로 거래 과정에서 사용되는 거래 방법을 컴퓨터 소프트웨어 프로그램으로 편성해 기계 주식 선정을 실현하고 자동으로 거래를 주문하는 것이다. 컴퓨터 프로그램은 일부 인건비를 절약할 수 있다. (인력 분석이 느리다. 현재 시중에 4,000 여 개의 주식이 있기 때문에 앞으로 더 많을 것이다.) 동시에 일부 거래자들이 불필요한 시장 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 정서와 심리적 요인의 영향을 어느 정도 피할 수 있다.
넓은 의미에서 양적 거래는 우리 거래자가 거래 과정에서 사용하는 체계적인 거래이다. 일부 고정 거래 모델에 따르면, 시스템 거래는 주식 거래 이익의 전제 조건이다. 예를 들어, 기본 가치 투자법은 많은 재무 데이터와 지표를 기본 수치화에 속하는 고정 모델로 수량화합니다. 사람은 기술 분석 이론과 주식 선택 조건으로 편성된 각종 지수를 포함하며, 기술 수량화에 속한다.
또한, 양적 거래는 알고리즘 거래 (즉, 고주파 거래, 주로 강탈 주문에 사용됨), 차익 거래 (선물 품종의 기간 차익 거래 및 품종 간 차익 거래), 기존의 다양한 기술 분석 이론에 따라 준비된 컴퓨터 프로그램, 자동 거래 등으로 나눌 수 있습니다.
정량화 거래는 이윤의 보장이 아니며, 반드시 일정한 성공 확률 모델을 세워야 실제 거래에 적용할 수 있다. 우리 모두 알다시피 카지노의 이윤은 사실 플레이어의 이윤 확률보다 1% 높다. 이는 카지노가 오래 걸면 이긴다는 것을 보증한다. 따라서 양적거래는 실제로 시장에 있는 대부분의 사람들보다 수익성이 높을 확률이 높다 1% 를 추구한다. 하지만 이 1% 는 일반 투자자들이 할 수 있는 것이 아니다. 대량의 실전 총결산과 복판 총결산이 필요하며, 결국 이른바 수량화 거래 모델이 형성된다.
마지막으로 투자자에게 정량화 거래 모델은 주로 다음 두 가지 모드에서 비롯된다는 점을 상기시킵니다.
1, 데이터 마이닝, 과거 역사에서 수익성이 높은 모델을 찾는 과거 데이터에서, 이 모델은 일반적으로 블랙 박스 모델입니다. 즉, 결과만 볼 수 있고, 논리를 알 수 없습니다. 예를 들어, 현재 유행하는 기계 학습 모델은 전형적인 블랙 박스 모델입니다. 그것의 열세는 매우 명백하다. 즉, 네가 이윤의 원리를 알지 못하는데, 앞으로 상술한 모델을 계속 만족시킬 확률이 얼마나 될까? 즉, 이 모델은 매우 좋은 역사적 실적을 가지고 있지만, 앞으로 이윤을 낼 수 있을지는 매우 불확실하다는 것이다.
2. 주관적 거래자의 이익 모델을 바탕으로 수익성의 주관적 거래자의 시스템 거래방법에 따라 컴퓨터 언어로 거래절차를 편성한다. 이런 거래 모델은 어떤 것은 수량화할 수 있고, 어떤 것은 수량화할 수 없다. 수량화할 수 있는 부분이 많고, 수량화 후 역사 데이터의 수익을 재측정할 확률이 크다면, 펌오퍼에 쓸 확률이 매우 높다. 아쉽게도 이런 모델은 드물지만 찾기 어렵다. 또 다른 하나는 소수의 부분을 수량화할 수 있고, 대부분 수량화할 수 없고, 수량화된 부분은 역사 재테스트에서 실적이 매우 나쁘며, 주관적 거래자의 이윤 대부분은 주관적인 판단에서 비롯될 수 있으며, 이 모델은 절대다수를 차지할 수 있다. 예를 들어 서비상의 상승정지 결사대의 보드 모형은, 오름 매입은 수량화할 수 있지만, 단지 오름 매입만 하면 이윤을 낼 수 없다. 수익성이 더 큰 이유는 소위 디스크 감각이기 때문에 이러한 모델의 핵심은 이러한 디스크 감각을 정량화하는 것입니다.
요약하면, 양적 거래는 거래의 작은 지점일 뿐, 이익 방법이 아니다. 이른바 양적 거래를 미신해서는 안 된다.
사실 체계화된 거래가 관건이고, 체계화의 관건은 가능한 주관적인 거래를 수량화하고 객관화하는 것이다. 투자 행운을 빕니다!
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