szhbsd “我只相信黑板上的数据!”这是早期电视剧《大时代》中一句经典台词,主人公方展博正是因为这些数据支持,通过分析选出了可能具有最大收益的股票,最终以技术流打败了运气派。方展博之所以能在风云变幻的股市中押对宝,离不开他那一黑板又一黑板的数据计算,这可以被认为是金融投资领域量化交易的最初表现形式。
随着IT技术的快速发展,利用计算机技术从庞大的数据中计算出能带来超额收益的多种“大概率”事件,以先进的数学模型替代人为的主观判断,并基于这些事件制定组合策略自动完成交易,便是如今量化交易的主流形式。其标准配备是一个金融分析师和一个程序员,分析师负责制定策略,程序员则将策略代码化,接入到交易程序中。量化交易在一定程度上提升了投资效率,减少了投资者情绪波动的影响,不少金融企业都有所涉足,但它更多地集中在数据挖掘层面,常常只能处理单一种类数据,没有针对金融投资领域数据的特点做相应的建模,远未能做到智能投资。
如今,数据量的指数级增长、数据类型的日益增多,因子选择、数学模型也越来越复杂,传统的量化交易系统已经难以应对所有类型的海量数据。而这恰恰是人工智能技术最擅长的应用场景:海量数据、需要大量实时的计算、复杂逻辑牵涉的多个时变因子和模型…
根据深圳交易所对量化交易的研究可知,量化交易是指投资者利用计算机技术、金融工程建模等手段将自己的金融操作方式,用很明确的方式去定义和描述,用以协助投资者进行投资决策,并且严格的按照所设定的规则去执行交易策略(买、卖)的交易方式。按照数学模型的理念和对计算机技术的利用方式,量化交易方式可以进一步细分为自动化交易(Automatic Trading)、数量化投资(Quantitative Investment)、程序化交易(Program Trading)、算法交易(Algorithm Trading)、以及高频交易(High Frequency Trading)。
那么分门别类下,量化交易的指标及收益如何呢?
相对强弱指数
相对强弱指数(RSI)是衡量增量价格变动速度和变化的指标,同时也决定资产何时超买或确实超卖。 RSI在0到100之间振荡,在高于70时被认为是超买,在低于30时被超卖。但是,在加密货币中非常普遍的强势趋势中,RSI可能长期保持超买或超卖时间。
趋势交易
通过广泛的技术分析进行,包括对图表模式和技术指标的分析。当指示趋势时,交易者能够更好地预测价格可能移动的位置以及可能移动的价格。 但是,通过技术分析确定趋势并不是未来价格变动的唯一指标。 还必须考虑风险管理和交易心理学等问题。
威廉姆斯指标
也称为威廉姆斯百分比范围(%R),是衡量金融资产超买和超卖水平的动量指标。 这些水平在市场中建立了进入和退出点,这反过来最大化了交易者的收益并最大限度地减少了他们的损失。 使用该指标的时间为14; 每周图表14周,小时图表14小时。
移动平均汇聚差异
MACD指标通过显示两种不同价格平均值之间的关系来利用趋势跟踪和动量指标。 它通过计算较长的移动平均值并通过计算的较短移动平均值减去它来实现。 这些移动平均线在零线上方和下方振荡,导致移动平均线的收敛,交叉和发散。
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