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成功交易者的秘密

交易策略等入门教程

市場先生心得: 我當初大概在投資第2年之後,因為開始寫程式交易,接觸到量化交易的領域。 長期研究下來,我覺得量化交易想要確實執行其實很困難、成本很高 (就說買資料,想認真做量化,一年花上百萬是基本),
但量化的思維方式也帶給我很多成長,讓我養成對各種資訊和數據做驗證的習慣。 我自己目前有1/3的資金是放在完全量化類型的策略上,其他的投資部位,超過一半在做決策之前也都有做過回測與分析,理解它的特性與風險, 我非常認同量化策略的方式,畢竟市場上大多數人都是主觀判斷、甚至不看數據就做決策,這讓做量化的人能擁有很大的優勢。 最後,
我認為做為量化交易者的關鍵競爭力,並不是某天靈機一動做出某一個好策略,
而是能在長期擁有持續做出新策略的能力。 最後市場先生想提醒的是,
做量化的人有時候會陷入對數據的無限上綱,覺得天塌下來也要照數據來執行決策,
這不是壞事,但世上沒有絕對。 無論我有多認同量化分析方式、無論回測績效多漂亮,但我知道量化並不是全能的,它並不能保證在任何情況下都依然有效,
這也是最困難的地方,我們不能輕易打破原則,但卻應該要對原則保有彈性。 我想這就是比較藝術與哲學的地方吧,
畢竟我們是先作為一個投資者、交易者,然後才使用量化的方式做分析,
對做量化的人來說,我認為理解量化的限制非常重要。

程序化交易初级教程

《程序化交易初级教程 [2] 》是高等学校金融学专业系列教材之一。本书具体内容包括:导论;程序化交易的基本原理和应用准备;程序化交易平台:国信TradeStation;程序化交易策略开发语言:EasyLanguage;程序化交易系统的开发过程;趋势跟踪策略;逆向交易策略;横盘突破策略;交易策略的组合;资产组合投资策略;风险控制与资金管理系统;加仓减仓策略;交易策略系统的测试和优化;交易策略系统的使用和维护等。

程序化交易初级教程 作者

陈学彬,曾任复旦大学金融研究院常务副院长;金融学教授。主要研究领域: 货币理论与政策。对货币理论与政策相关问题进行了较深入的研究。已出版《程序化交易初级教程 [2] 》《程序化交易高级教程 [3] 》《金融学 [4] 》等教材。

交易策略等入门教程

今天创作申请老虎开发API 详细教程,首先通过老虎官网 进入 老虎量化页面 如下(分为 Python SDK 和 Java SDK 本文主要介绍 Python SDK):

开放平台对用户入金金额的要求是最低2000美元,入金成功后即可申请注册成为开发者。开放平台支持综合账号、环球账号、模拟账号(注册完开发者信息后会自动生成用于API的模拟账号)等三种账号类型的交易。下一步是 申请使用开放平台接口,主要是进行 RSA 加密操作。最后安装 老虎API :pip install tigeropen 。这样整个老虎量化框架就搭建完成了~

如上图(期货代码和保证金金额)所示,目前老虎API共支持几十种期货的程式交易,包括港交所的恒指期货,美国各大期货交易所的指数型 农产品 金属 能源 等等。同之前其它正股和恒指牛熊证教程一样,期货程式交易也需要强大的数据支持,不同周期的数据,加上不同的交易策略,以及不同的止盈止损方案。

如上图是多种期货日线数据复合图,是用matplotlib 把各个期货的K线数据获取之后再进行画图,数据是程式交易必备基石,通过期货(期权 以及 美股)数据进行指标运算 以及执行交易!部署下代码就可以实现期货和其他品种的程式交易了!下图为调用老虎API示范代码:

(结尾)原创不易:以上数据和报表 全部由自动化程式更新数据并完成制表 , 达到大数据选股和交易的功能,文章以外还有视频,可供观看~ 运用移动止盈和止损, 对(港美 正股 牛熊证 期权 期货 期货)程式交易感兴趣的股东可以交流~港美历史和实时数据 期权数据 期货数据 策略等!

交易策略等入门教程

课程时间

基础篇:4 周 / 进阶篇:2周,每周一次,美东时间周六晚9点。课后提供全 交易策略等入门教程 程录像以便复习,不必担心错过。课后观看录像与实时参与的效果相同。本次开学2月27日。

课程安排

  1. 教学环节 80-90分钟(具体课程内容下详 )
  2. 老师就该堂课内容回答学生问题 10-20分钟

教学效果考量:

    交易策略等入门教程
  • 什么是 call, put option Long Call, Long Put 的基本知识?
  • 如何计算期权的时间价值,内在价值?
  • 如何查看 option 交易策略等入门教程 chain?
  • 常用的期权交易和分析平台的介绍
  • 如何了解期权的流动性,bid ask spread?
  • Short Call, Short Put
  • 基本的 Greeks( Delta, Gamma, Vega etc.)以及在期权交易中的基本使用
  • 期权和股票的区别

a. 分析方法的不同 b.策略的不同 c.风险控制的不同

  • 波动性交易的基础知识
  • 如何选择期权进行最简单的 buy/sell交易?
  • Covered Call and Cash Secured Put
  • 如何增加分红型股票收益 如何在优质个股大跌,波动性急剧上升时进行更好的抄底,并且在抄底的同时获得现金收益?
  • 如何在季报,联储会议等事件前通过波动性的变化设计交易策略 ?(How to trade options during earnings season?)
  • VIX的特性及其ETF产品
  • Vertical Spread
  • 如何根据风险偏好,对于期权标的的短线,中线,长线的看法构建合适的 Call/Put spread?
  • 对在不同情况下,不同的spread 造成的不同交易结果结合实战案例进行深入的分析。
  • Collar,Syntheticong/Short
  • 如何让使用Collar对股票仓位进行对冲操作?
  • 如何使用Syntheticong/Short,动用较少的资金模拟股票持仓,获得与持有股票相近的收益,同时回避Timeecay和Volatilityisk?
  • 通过这两个高级策略重新审视期权的两个功能:对冲和杠杆
  • Calendarpread,buyandwrite,Strangle/Straddle
  • 什么是delta-neutral 策略,如何建立?
  • 如何利用volatilitytrading在震荡市中获利?
  • 交易策略等入门教程
  • 如何调整波动率策略,如何为波动率策略提供保护?

Andy Mao, The analyst of investment group in Brock University。受邀在知乎开设专栏“交易策略等入门教程 Delta, Gamma, Theta, Vega”讲述对期权交易策略的独特想法。致力于研究volatility trading,主要是Iron condor 及其变种,深度挖掘volatility trading vs price trading 的更高胜率。

量化交易是什麼?最完整的量化交易懶人包

量化交易是什麼

市場先生心得:

我當初大概在投資第2年之後,因為開始寫程式交易,接觸到量化交易的領域。

長期研究下來,我覺得量化交易想要確實執行其實很困難、成本很高 (就說買資料,想認真做量化,一年花上百萬是基本),
但量化的思維方式也帶給我很多成長,讓我養成對各種資訊和數據做驗證的習慣。

我自己目前有1/3的資金是放在完全量化類型的策略上,其他的投資部位,超過一半在做決策之前也都有做過回測與分析,理解它的特性與風險,

我非常認同量化策略的方式,畢竟市場上大多數人都是主觀判斷、甚至不看數據就做決策,這讓做量化的人能擁有很大的優勢。

最後,
我認為做為量化交易者的關鍵競爭力,並不是某天靈機一動做出某一個好策略,
而是能在長期擁有持續做出新策略的能力。

最後市場先生想提醒的是,
做量化的人有時候會陷入對數據的無限上綱,覺得天塌下來也要照數據來執行決策,
這不是壞事,但世上沒有絕對。

無論我有多認同量化分析方式、無論回測績效多漂亮,但我知道量化並不是全能的,它並不能保證在任何情況下都依然有效,
這也是最困難的地方,我們不能輕易打破原則,但卻應該要對原則保有彈性。

我想這就是比較藝術與哲學的地方吧,
畢竟我們是先作為一個投資者、交易者,然後才使用量化的方式做分析,
對做量化的人來說,我認為理解量化的限制非常重要。

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