中國程序化交易的發展需要更多分享和合作 [開拓者 TB]
- 咨詢內容： 本帖最后由 飛鳥 于 2013-1-22 15:14 編輯
大家好，我剛加入TB這個大家庭幾天。目前我在新加坡一家對沖基金工作工作，我們旗下也有一只挺大的量化基金。雖然我對量化，程序化的了解也才一年多，但我可以清楚的看到中國與海外的差距。我忍不住想和大家分享下我的看法：
我深感：我們在做的并不是真正的’量化‘，這是對量化，對算法，對程序化的曲解。我們做的僅僅是’計算機化‘。很多國內的策略我也在測試，但這主要只是為了學習，因為我知道他們中的大部分都不具備實盤的能力。我想簡要說要我的感受，希望大家一起討論并指正。
1. 量化的含義。
量化不是計算機化。把技術指標做成程序放在一起只是量化的初級階段。一個均線相交，MACD突破，開盤，通道突破還不是成熟的策略。他們或許可以產生不錯的利潤，但是他們并不是真正的算法交易。真正的算法交易又叫黑箱交易，這是因為它的原理一般較為復雜。真正的量化模型應該是類似這樣的模型：1）多因子模型 2）市場機制轉換模型 3）delta對沖套利，跨期套利，跨市套利 4）配對交易 5）模式識別 6）機器學習 7）基于計量經濟學的模型 （比如利用濾波 + 平滑等隔離噪音和趨勢）8）遺傳神經分析， 小波分析 9）決策樹，等等。
雖然我相信’大道至簡‘，比如海龜法則一直馳騁市場很多年，但是我也相信，我們還有很多路要走?。?br />
2. 開發
開發的平臺。當然，TB是一個很好的平臺，毋庸置疑。然而，這也只是初級階段。好的程序化模型一定是直接基于高級語言的：比如C++/C, Python, Java, MATLAB. 比如我們公司的模型，大多基于JAVA和MATLAB搭建，然后基于MATLAB到Bloomberg， Routers的API接口直接下單。只有這樣，我們才能編出真正的靈活的模型。
4. 我們需要更多分享， 只有分享才能進步
我們需要更多分享，只有分享才能進步。大家不必把自己的模型藏在衣服里，深怕被別人偷走了。其實，我們大部分的模型還不成熟，我們需要更多的愿意分享的人，把他們的思路說出來，讓大家一起思考與提高。程序本身并不重要，關鍵是那背后的算法和邏輯。與其發出一篇長長的代碼，誰也看不懂，不如做三兩句對模型的總結。希望大家把這個帖子頂起來！謝謝，讓我們共同進步。
- TB技術人員： 等有時間，我會把一些海外的策略分享出來。不過我的了解尚淺，希望大家一起分享自己的成果。共同進步。
- TB客服： 國內的分享精神不夠，大家多分享交流。
- 網友回復： 強烈支持
- 網友回復：
是的，大家一起改善氛圍呀。
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