构建系统性投资体系如织网

期货走势图是基本面、资金面和消息面的综合作用结果呈现。

那么针对价量数据建模,

1、从基本面来说,是期望经济运行的规律会稳定重复发挥作用,对个人来说,一是认识片面、二是认知滞后,调整后风险收益难言有吸引力;

2、从资金面来说,神仙打架大户入场,造成的盘面冲击,个人投资者只能被动接受;

3、消息面的因素作用于市场预期,经过一定积累可以较好把握。比如2018年4月贸易战陡然升级对豆粕期货、黄金股的作用;不久前美股高位破位可预见的VIX增高。说来说去,常规价量建模(K线和Tick,不涉及HFT)更应该尽可能剔除前两个因素的影响,专注于消息面事件冲击对收益的预测能力。

大的方向选定后,战术方面有这么几大类型的策略母版(strategy template)应当备好,可以淡化调参:

1、单品种均值回归模型。也许有人会说肥尾什么的,别急,这个交易周期偏高频,以日内交易为主,对手续费、滑点、流动性和品种自身统计特征也都有较苛刻要求,主要是为了平滑盈亏曲线存在。

2、单品种趋势追随策略。对低胜率高盈亏比例的趋势策略来说,思路大同小异,异主要体现在参数寻优上,然而剧烈趋势由基本面驱动,所以纯价量数据的data mining意义不大,应该结合主管判断。

3、pair trade。监控组合对比价历史百分位,偏轻仓长线多组合对投注,带止损。需要对价差偏离和回归的基本面驱动因素略知一二。

4、另类投资策略,基于另类数据库、行为金融学,甚至就是把所谓盘感定义清晰和规则化。

5、新闻事件驱动。专业数据库实时信息推送+网站新闻爬取,人工建立、补充和修正事件信息——投资标的的映射。成熟映射对放入字典自动运行,新的映射对需要人工监控和矫正直到成熟。这个事大概率用NLP之类的技术手段解决还是差强人意,偷不得懒。

6、组合优化器。网上虽然有很多成熟模板,但具体策略数据time series还是要自己准备和搭建,并且小资金规模下紧迫性不强。

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