數(shù)量化投資研究與交易流程

1、數(shù)量化投資數(shù)量化投資 研究與交易流程研究與交易流程 規(guī)劃 建設(shè) 完成 “那就是我所說的突破!” 基于工業(yè)工程的高效資金管理 n快速開發(fā) (用excel/vba快速實現(xiàn)策略的初步測試) n階段性關(guān)卡 n統(tǒng)計過程管理 研究,原形設(shè)計 評價指標(biāo) n贏利/虧損平均值,中值,方差 nsharpe /sortino ratios n贏利/虧損次數(shù),天數(shù) n最大下行 ninformation coefficient 預(yù)測與實際的線性相關(guān)度 nspearman correlation 無參統(tǒng)計單調(diào)性 收益/風(fēng)險: nsharp ratio: nsortino ratio: 歷史數(shù)據(jù)檢驗 樣本選取 perfor

2、mance metric trading system s&p 500 index nasdaq 100 index long/short benchmark average annual return51.57%2.29%1.61%8.08% average annual volatility 23.63%21.55%32.45%6.44% average sharpe ratio2.180.106.0491.254 n測試時間: 1/1/2002 至 4/1/2006. n前 2 年數(shù)據(jù)作為樣本內(nèi)數(shù)據(jù) n結(jié)果顯示交易系統(tǒng)在前兩年樣本內(nèi)數(shù)據(jù)中表現(xiàn)非常好. 歷史數(shù)據(jù)檢驗 -0.6 -0.5 -

3、0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 apr/02 may/02 jun/02 jul/02 aug/02 sep/02 oct/02 nov/02 dec/02 jan/03 feb/03 mar/03 apr/03 percent x-bar: returns in sample - 3 sigma - 1.96 sigma mean acutal 1.96 sigma 3 sigma 歷史數(shù)據(jù)檢驗 樣本外數(shù)據(jù)測試 performance metric trading system s&p 500 index nasdaq 100 index l

4、ong/short benchmark average annual return5.79%8.03%8.14%15.10% average annual volatility 16.86%10.49%15.09%5.60% average sharpe ratio.34.766.5392.697 以后兩年的數(shù)據(jù)作為樣本外數(shù)據(jù), 統(tǒng)計分析顯示交易系統(tǒng) 在樣本外表現(xiàn)一般, 避免了在其上花費更多資源. 實行 開發(fā)交易系統(tǒng) 模塊化設(shè)計 n行情模塊 n柜臺通道模塊 n訂單管理模塊 n策略計算模塊 n風(fēng)險控制模塊 模塊關(guān)系圖模塊關(guān)系圖 市場表現(xiàn)與風(fēng)險 風(fēng)險監(jiān)控 n流動性風(fēng)險 n資金/保證金不足風(fēng)險 n停牌風(fēng)險 n市場快速變化風(fēng)險 n到期日風(fēng)險 統(tǒng)計贏利/虧損分布 n統(tǒng)計過程控制(spc)分析 n市場回報分布是否與回溯檢驗相同? n系統(tǒng)表現(xiàn)是否符合預(yù)期? n尋找表現(xiàn)起伏的原因 使用spc(統(tǒng)計過程控制) k/v 監(jiān)控: 外匯日內(nèi)交易 使用spc(統(tǒng)計過程控制) k/v 監(jiān)控: 外匯