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分析遠勝於人 揭程式交易流程神秘面紗



上期筆者提到,程式交易大行其道,並列出三大學習程式交易的原因,包括賺取被動收入、作出精確的量化分析,以及摒除人性缺點。或者讀者會好奇,究竟程式交易的流程是如何,今期筆者便為大家揭開其神秘面紗。


要作出一個有勝率的交易涉及兩部分,一是分析;二是執行。

而程式交易除了在後者帶來好處以外,在分析上也遠勝於人。

分析過程中,其中一大部分為回溯測試(Backtesting),即是使用歷史數據作分析,找出能有效獲利的策略,或者測試一下手上的策略若在過去運行,績效如何。

因此,在進行回測前,炒家會在市場上觀察規律,簡單例子如當10天移動平均線上穿20天移動平均線後,後市表現會如何。




優化操作策略

一旦觀察到有潛在獲利機會的規律後,便可開始把策略放到數據上測試,例如每逢出現「黃金交叉」後便買入,直至出現「死亡交叉」就賣出,如此便能計算出在歷史上運行此策略能否獲利。

回測後,用家可以得出各種各樣的表現統計數據,除了大家最常關注的回報外,還有夏普比率(Sharpe Ratio)、最大回撤、年回報與最大回撤比、最大回撤長度等,都對評估策略有著極大幫助。




假如對測試結果不太滿意,投資者可嘗試進行下一步驟 — 優化(Optimization)。例如改變交易頻率、改變策略的參數等等,看看能否改善表現。

程式於優化過程中擔當著極大角色,用家可以讓電腦自動進行測試,例如把移動平均線的參數範圍設定為10天到50天,電腦便會從中找出最佳的移動平均線組合,繼而重新進行回測,並顯示優化後的結果。

以上便完成了分析的部分,一旦策略確立後,便可以直接過渡到執行部分。




確認券商支援

所謂執行,是指建構電腦可讀的程序碼,讓電腦替你每天自動執行策略。

首先要確定你所使用的經紀商可以支援程式交易,例如一些證券行會開放應用程式介面(API)予用家讀取數據並進行買賣。

有數據連接後,程式便可以收取即時數據,並計算訊號。

當訊號觸發了預設的條件,例如10天移動平均線上穿50天移動平均線,電腦便會發出買入的訂單訊號到經紀商。