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01.自动化交易综述

算法交易的概念:

利用自动化平台,执行预先设置的一系列规则完成交易行为。

算法交易的优势

1.历史数据评估
2.执行高效
3.无主观情绪输入
4.可度量评价
5.交易频率

算法交易的劣势

1.成本,成本低难以体现收益
2.技巧

算法交易流程

大前提:基于某种平台(可自建)
1.提出假设
2.建立模型
3.回测验证
4.执行交易

交易策略的来源(trading strategy)

1市场微观结构研究(for HFT mostly)
2.基金结构套利(fund structure arbitrage)
3机器学习/人工智能(重点)

机器学习的四个流派:

离散的角度:符号主义(symbolism),可解释性好
代表性算法领域 1:决策树,涉及到的学科知识:信息论;
代表性算法领域 2:规则学习 (Rule),涉及到的学科知识:数理逻辑;

连接主义(connectionism)
代表性算法领域:神经网络,涉及到的学科知识:泛函分析。

连续的角度:频率主义(frequentists)
代表性算法领域:支持向量机 (SVM),涉及到的学科知识:统计学;

概率角度:贝叶斯主义(bayesian)
代表性算法领域:贝叶斯,例如朴素贝叶斯、概率图等,涉及到的学科知识:统计学、概率论;

ML的核心三板斧:

Data
Model & Objective Function
Optimization:寻找上面function的极值的方法

ML+Trading

限价委托单薄模型(Limit Order Book Modeling)
基于价格的分类模型(Price-based Classification Models),最常用,吃价格,输出分类(买卖)
基于文本的分类模型(Text-based Classification Models)基于高质量网站(Twitter)或股票评论网站(新浪财经新闻),采用自然语言处理方式进行选股票(信噪比较大,新闻来源,各种托)
强化学习(Reinforcement Learning)

ML+Trading建模四要素

Good model and efficient trading algorithms
Hardware( GPU/CPU)硬件要求
High quality data,数据是模型精度的上限
Platform(keras/tensorflow/sklearn) python为主

交易策略的评估

1.策略的基本假设
2.Sharp Ratio
3.杠杆
4.频率
5.风险
6.W/L
7.模型复杂度 VC dim
8.最大亏损 Maximum drawdown
9.Benchmarking

回测

1.回测是指将交易策略在历史数据中进行合理验证的过程。
2.回测的意义:
策略筛选
策略优化
策略验证
3.错误的回测:
乐观主义偏差 special look back region
时间旅行
·程序bug
·train/val/test set
幸存者误差(选股)

搭建平台需要理解事件驱动的编程模型

while True:new_even = get_new_event()if new_event.something='事件1':do_something()if new_event.something='事件2':do_something_else()tick(50) #wait 50 milliseconds

金融时间序列数据统计分析(米筐)

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import numpy as numpy
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# matplotlib没有就 pip install matplotlib
plt.style.use('seaborn')
#将matplotlib的图表直接嵌入到Notebook之中,py文件不支持这个命令
#%matplotlib inline'''
导入数据
1.以时间为索引
2.将事件转换成标准格式
3.绘制展示各个指标的走势图
'''
#指定第一列为索引列,并且自动将时间文本转化为日期类型
data = pd.read_csv('stockdata.csv',index_col=0,parse_dates=True)
data.head()data.plot(figsize = (10,12))#分开显示
data.plot(figsize = (10,12),subplot = True)'''
各个指标含义
AAPL.O:Applo Stock
MSFT.O:Microsoft Stock
INTC.O:IntelStock
AMZN.O:Amazon Stock
GS.N:Goldman Sachs Stock
SPY:SPDR S&P 500 ETF Trust 
SPX:S&P 500 Index
VIX:VIX Volatity Index
EUR:EUR/USD Exchange Rate 
XAU:Gold Price 
GDX:VanEck Vectors Gold Miners ETF 
GLD:SPDR Gold Trust
'''# 统计分析
data.info()data.describe().round(2)data.mean()data.aggregate([min,max,np.mean,np.std,np.median])
#示例程序,至少包含4个必须实现的方法
import talib
# 在这个方法中编写任何的初始化逻辑。context对象将会在你的算法策略的任何方法之间做传递。
def init(context):context.s1 = "000001.XSHE"#实时打印日志logger.info("Interested at stock:" + str())# before_trading函数会在每天交易开始前被调用,当天仅会调用一次
def before_trading(context, bar_dict)pass## 你选择的证券的数据更新将会触发此段逻辑,例如日或分钟历史数据切片或者是实时数据切片更新
# 该策略执行的频率在右边可以选择:天、分钟
def handle_bar(context, bar_dict):# 开始编写你的主要的算法逻辑pass# after_trading函数会在每天交易结束后被调用,当天只会被调用一次
def after_trading(context):pass

从300支股票从选取10支收益率最高的股票,并买入;
收益率从股票的财务数据中提取,然后排序;
该策略每天执行,每天都会更新10支股票,需要将现有股票与排行榜中的股票进行比对,卖掉不在榜内的股票,买入在榜上的股票。

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