智能程序化交易定义
很多投资者对程序自动交易感觉很高深莫测,因为看各种文章接触的相关概念术语太多,比如算法交易、量化交易、高频算法、套利策略等等,其实不用分那么细,都是通过计算机加人脑、设计成针对性较强的各种用来交易并不被人为干涉的系统的总称,就是程序化交易。
程序化交易系统,即然不被人为干涉,全是程序来执行,那么就要完成数据获取、分析统计计算、策略调用、形成交易指令集、报单交易、回报确认、资金与风险管理、市场承载反馈等一系列的不断的计算的相对具备初级智能的系统。这是我给程序化交易系统的定义。构架图暂略。
关于智能程序化交易的定义,更进一步,人为设计底层,干涉更少,全部以机器自我学习和修正为主,从信息、数据的获得、分析到输出应用,再到交易智能模块和统一管理,全部由机器完成的系统,为智能程序化交易。这需要时间,需要技术突破,需要庞大的开发团队与技术积累,这是趋势,必然的趋势。构架图暂略。
程序化交易是市场的重要存在,在二级交易市场发展的过程中,将长期与主观交易并存。在交易市场中,主观交易、半主观交易、程序自动化交易、短线、中长线交易、各种不同认知与信息差异化判断决策充斥其中。由于计算机技术的应用,自动交易占比将继续提升,最终可能是两种思维的碰撞:智慧与聪明。
概率陷阱
不管是主观交易,还是程序化交易,都有一个关于利润的悖论,即盈利是分析的结果,还是概率的结果。可以说赚钱是分析的结果,也可以说赚钱是概率造成的结果。这一下子就将我们赚钱的原因具体化了,就是分析和概率。
分析是我们通过历史信息与数据,以史为鉴,统计加工寻找规律的结果。
概率是我们仅通过在一定框架之下随机判断,通过足够多的交易,来计算盈利可能性最大的方法。就像我们判断行情,用扔硬币解决,每次扔的力度和姿势都是一样,对错的的概率都是一半,但是我们都不会用扔硬币去决定是否交易和交易方向。理论来说,随机判断行情涨跌,正常的概率是一半,反而大部分人在交易中胜率反而达到不一半,就是主观判断加情绪造成的。
换个方法说,不管你之前统计预测的结果如何,一次新的开仓交易,盈利与亏损的概率就是50%,不会因为你之前分析统计了,结果会因为你的统计分析而变化、就是概率就变大了。因为这是单次事件,概率永远是50%。对于概率在交易盈利上的判断与甄别我称之为概率陷阱。
一位炒股的大妈,去菜场买菜,听得边上有人说某只股票很好,讲的头头是道,大妈信了,回去买入,赚钱了。这是单次概率与运气造成的。也就是单次概率与运气差不多,或者说全靠运气。
还是这位大大妈,经过各种数据分析,判断某只股票很好,买入,也赚钱了,这是分析的功劳吗?还是概率的功劳?如果错了呢,又是谁的功劳?
选对赛道,或偶然选对赛道,可以拿到长牛、收益几倍或十几倍的股票。
为什么会提出这个两个问题,是因为在程序化交易和主观交易中,这是要面对的两个现实问题。在数据统计分析过程中,我们关注的主要对象是价格,而价格囊括和消化一切信息,所以说,每个时点的价格,是当时所有信息经过主观主观判断之后的相互作用的结果。预测分析,也意味着你在预测分析下一个时点所要发生的信息的相互作用的结果,这是不可能的。你能预测川普明天要说什么?你能预测下半年天气对收成的影响?等等等等,不能。从这个角度,就要重新定义分析的思路与方法。如果理解不了,程序化交易和主观交易都会走入死胡同。
再说概率,下一刻价格变化是单次事件概率,也就是一半一半。如果交易成本为0,如果我们固定的手数、市场、对于盘,那么交易下去,我们的资金曲线理论上平的。好几年前我做过一个简单的模型,通过均线设定开平条件,固定手数、固定手续费,资金曲线是非常平滑的向下。当手续费设置为0时,平仓条件一致,开仓条件随机,资金曲线近乎持平,但是也是向下的,这可能来自于时间成本消耗(以后专门讲时间成本消耗带来的交易损失的不确定性)。
讲到这里,相信大家会有一个自己的理解,分析到底分析的是什么,要从怎样的维度、高度客观的筛选数据和计算,还要回避和利用好概率带来的交易保障。