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Python量化交易之管理概率等于理性交易[程序化老手]

我們以股票為交易標(biāo)的講解量化交易的學(xué)習(xí),主要原因是股票的風(fēng)險(xiǎn)和收益介于期貨和基金之間。期貨一方面加了杠桿,另一方面走勢變化非常迅速,稍有不慎有可能血本無歸,這不太適合大眾參與。基金由專業(yè)團(tuán)隊(duì)打理,雖然收益最小,但風(fēng)險(xiǎn)也是最小的,求穩(wěn)的話買基金也是個(gè)不錯(cuò)的選擇。

說起股票,A股市場自設(shè)立至今經(jīng)歷了多次牛熊轉(zhuǎn)換,筆者身邊也有很多朋友在牛市賺了很多錢,但最終“退潮”的時(shí)候還是虧回去了。之前看到一則新聞上說中國的股民有1.2億多,統(tǒng)計(jì)股民的行為發(fā)現(xiàn)他們每天平均看盤2小時(shí),全年平均買19只股,平均2天一次交易,可以看出大多數(shù)股民交易頻繁,對買賣點(diǎn)思考并不嚴(yán)謹(jǐn)。

本專欄將量化交易技術(shù)應(yīng)用股票交易中,并不是傳授戰(zhàn)勝市場、一夜暴富的本領(lǐng),而是想讓同學(xué)們通過量化交易管理虧盈的概率,能夠更理性的將股票投資作為理財(cái)?shù)囊粋€(gè)手段,而不是以賭博的心態(tài)參與其中。那么本小節(jié),筆者結(jié)合一個(gè)簡單的市場模型來介紹下為什么在沒有概率優(yōu)勢的前提下參與交易會虧錢。

假設(shè)我們投資的市場是一個(gè)具備短線交易特征的市場,可以不分晝夜的不停交易,而且還不需要交手續(xù)費(fèi)。那么我們的初始資金是1000元,每次隨機(jī)的買9個(gè)股票,如果有一半以上的股票漲了的話,我們暫定賺1元,否則一半以上的股票跌了,我們就虧一元。由于我們是隨機(jī)買的,那么贏錢的概率為50%。我們邀請50個(gè)人參與1000局看下效果:
圖片描述
代碼如下:
def simpmarket(win_rate, play_cnt=1000, stock_num=9, commission=0.01):?

money = np.zeros(play_cnt)?    
money[0] = 1000?    
binomial = np.random.binomial(stock_num, win_rate, play_cnt)?    
print(binomial)?    
for i in range(1, play_cnt):?        
    if binomial[i] > stock_num//2:?            
       money[i] = money[i-1] + 1?        
    else:?            
       money[i] = money[i-1] - 1?        
       money[i] -= commission?        
    if money[i] <= 0:?            
       break?    
 return money

[plt.plot(np.arange(1000), simpmarket(0.5, play_cnt=1000, stock_num=9, commission = 0)) ?
for _ in np.arange(0, 50)]

結(jié)果還不錯(cuò),虧錢的人和賺錢的人基本一半一半,符合零和游戲的特征。不過市場要經(jīng)營是需要有收入的,那么就需要對交易收取手續(xù)費(fèi),為了更直觀的比較出手續(xù)費(fèi)對交易的影響,我們假定每次交易的手續(xù)費(fèi)為0.1元。我們邀請50個(gè)人參與1000局看下效果:
圖片描述
和游戲,沒有一個(gè)人是賺錢的,大家都虧錢了,當(dāng)局?jǐn)?shù)再增大以后的結(jié)局一定是血本無歸。市場是一定會有手續(xù)費(fèi)的,那我們就這么心甘情愿的當(dāng)韭菜嗎?如果我們想盈利的話就只能期待每局上漲的概率大于50%時(shí)才參與,否則不參與就不會虧錢了,并且每局贏的錢要比虧的錢多。其實(shí)這些需求映射到量化交易之中就是策略回測、倉位管理、止盈止損這些功能。那么我們改變概率這個(gè)因子,將它放大到55%,我們邀請50個(gè)人參與1000局看下效果:
圖片描述
看來結(jié)果還不錯(cuò),只要增加盈利的概率,就可以在市場中獲得收益,這就是量化交易的魅力——管理概率==理性交易。轉(zhuǎn)自:segmentfault

 

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