量化投资分析与策略pdf
什么才是最有用的量化交易策略？这是很多量化交易者都在追究答案的一个问题。其实这个答案非常简单，那就是适合你自己的并且与市场行情特征相符的策略。这个答案虽然说起来简单，但是我们到底应该如何找到这样的策略呢？今天Relquant雷尔量化 就一起来说一说找到这些策略的思路。
交易策略从本质上讲是一系列规则的集合。其中包含了进场、出场的条件以及风险控制和资金管理等等。
策略也有简单和复杂之分，简单的策略比如价格行为和技术指标，复杂的策略就包括统计模型或者高阶数学。一般交易者会认为，复杂的模型更优秀，但通过实证分析和学术研究表明，复杂的模型往往因为过度挖掘数据使其普适性降低，没有办法适应强烈的市场变异，反而简单的模型在长期的表现中更为稳定。
交易策略主要可以划分为三个部分：信号、指标和规则。
1、指标
指标被用作生成量化交易信号，我们计算指标的方法多种多样，可以利用估值指标或者经济数据，当然也可以是技术指标或者时间序列模型。在贵金属交易中技术指标的应用范围更广，他们是价格或成交量的函数，主要用作侦测趋势方向，衡量超卖和超买状态，来判断趋势反转。
2、信号
信号由指标和价格的相互作用形成。我们以均线穿越为例，当5日均线上穿10日均线买入，当5日均线下穿10日均线时卖出。当然信号并不只是买入和卖出，其中也包含筛子，筛子的主要作用就是剔除噪音。
在均线穿越中，交易员可以增加趋势筛子，只有当价格高于200日均线，以及5日均线上穿10日均线才做多，如果价格低于200日均线，黄金交叉就会被看做是虚假信号。著名的筛子有趋势筛子，时间筛子、波动性筛子和成交量筛子，他们是信号的重要组成部分。
3、规则
规则是如何对信号做出反应，它们是交易策略的核心。例如，当形成买入信号，量化交易员需要决定什么时候做多，使用什么类型的订单，以及使用多大的头寸等。新手往往专注市场择时，久经历练的高手则会专注风险控制和资金管理，长期稳定盈利的秘诀在于使用简单的模型和优秀的资金管理和风控体系。
