数量化投资研究与交易流程

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数量化投资 研究与交易流程
规划
建设
完成
“那就是我所说的突破!”
基于工业工程的高效资金管理
快速开发 (用Excel/VBA快速实现策略的初步测试) 阶段性关卡 统计过程管理
研究,原形设计
评价指标
赢利/亏损平均值,中值,方差 Sharpe /Sortino Ratios 赢利/亏损次数,天数 最大下行 Information Coefficient 预测与实际的线性相关度 Spearman Correlation 无参统计单调性
Trading System 51.57% 23.63% 2.180
S&P 500 Index 2.29%
Nasdaq 100 Index
1.61%
Long/Short Benchmark
8.08%
21.55% 32.45% 6.44%
.106
.049
1.254
Percent
历史数据检验
X-bar: Returns In Sample
使用SPC(统计过程控制) K/V 监控: 外汇日内交易
使用SPC(统计过程控制) K/V 监控: 外汇日内交易(均值)
使用SPC(统计过程控制) K/V 监控: 外汇日内交易(波动)
使用SPC(统计过程控制) K/V 监控: 外汇日内交易
实行
开发交易系统
模块化设计
行情模块 柜台通道模块 订单管理模块 策略计算模块 风险控制模块
模块关系图
市场表现与风险
风险监控
流动性风险 资金/保证金不足风险 停牌风险 市场快速变化风险 到期日风险
统计赢利/亏损分布
统计过程控制(SPC)分析 市场回报分布是否与回溯检验相同? 系统表现是否符合预期? 寻找表现起伏的原因
Trading System 5.79% 16.86%
.34
S&P 500 Index 8.03%
Nasdaq Long/Short 100 Index Benchmark
8.14% 15.10%
10.49% 15.09% 5.60%
.766
.539
2.697
•以后两年的数据作为样本外数据, 统计分析显示交易系统 在样本外表现一般, 避免了在其上花费更多资源.
0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
0 -0.1 -0.2 -0.3 -0.4 -0.5 -0.6
- 3 Sigma - 1.96 Sigma Mean Acutal 1.96 Sigma 3 Sigma
历史数据检验
样本外数据测试
Performance Metric
Average Annual Return Average Annual Volatility Average Sharpe Ratio
收益/风险:
ShFra Baidu bibliotekrp Ratio:
Sortino Ratio:
历史数据检验
样本选取
测试时间: 1/1/2002 至 4/1/2006. 前 2 年数据作为样本内数据 结果显示交易系统在前两年样本内数据中表现非常好.
Performance Metric
Average Annual Return Average Annual Volatility Average Sharpe Ratio
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