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华鑫期货借助IBM车库创新方法论,以量化交易为背景布局AI技术应用

华鑫期货有限公司(以下简称:华鑫期货)是引领中国期货行业经营快速发展的期货公司之一,依托其自主研发的期货交易平台,拥有强大的专业化投资研发服务能力。在中国期货市场蓬勃发展的今天,无论在商品、金融期货经纪业务还是其他信息咨询服务上,行业整体盈利能力都在不断提升。在这样的背景下,华鑫期货积极探索AI+大数据应用,寻找新的发力点。在IBM车库创新团队的支持下,华鑫期货借助IBM Cloud Pak for Data,将AI注入量化交易业务,革新了传统的量化方法。

量化投资借力于信息科技始终在蓬勃发展,但是传统量化策略总避不开容量、夏普率和收益三者不可兼得的问题,量化超额更多需要对细节的把控。华鑫期货通过机器学习方法,弱化收敛性问题,通过大数据预测未来,以准确性作为目标,依托IBM Cloud Pak for Data平台,建立起完整的数据科学工具,极大的提高了生产效率,同时有助于让研究过程更加自动化、系统化。

– 展示Cloud Pak for Data平台的自动化建模Auto-AI优势,并提供其他分析建议,例如多因子建模分析,增加能够反映供需变化的其他重要因子,包括商品交易和库存数据,能够更好地预测未来价格趋势

IBM车库创新团队 (IBM Client Engineering) 是一个“示范和创新团队“,旨在通过与客户的共创来帮助客户快速实现创新与转型,并验证IBM的技术和服务。超过85%的客户表示,创新是当务之急。IBM车库创新团队的工作是在客户创新旅程的售前阶段进行投资,借助车库创新方法论和IBM多元的专家团队,以设计思维工作坊和最小可行性产品来快速验证业务机遇的价值,助力企业加速数字化创新和转型。

量化交易的春天即将再次来临,专家带你解读各种策略

量化交易板块在 2012 、 2013 年初见雏形,随着 14 、 15 年的牛市,量化也有了非常迅猛的发展。 2015 年股灾后整个市场的流动性下降,作为对冲工具的股指期货也受到限制,量化的规模开始逐渐缩小,整体收益率不是很高。 2016 年,市场大部分都是在做纯多头的量化策略来与指数比较,无法做对冲,到了 2017 年市场风格轮动,大盘股涨得比较好,小盘股跌得比较多,对做量化的人来说是双重打击,现货端没有赚到钱,对冲也亏了。直到 2018 年市场慢慢复苏,监管政策也逐渐松绑,所以我们认为量化将迎来下一个春天。

首先从海外讲起。截至 2018 年 11 月,全球对冲基金总规模达到 2.4 万亿美金。其中管理规模小于 1 亿美元的占了大多数,达 71% ,管理规模在 10 亿美元以上的对冲基金占比只有 2% 。

从策略上看,最主要的还是多空策略,其次是多策略组合和 CTA 管理期货,规模占比稳定。讨论策略相对规模占比总体呈下降趋势,固定收益策略则相反。

收益率方面,往往小规模的收益率相对较高,当然整体差异没有那么大。拉美市场的对冲基金投资收益率最高,亚洲的收益率波动比较大,北美和欧洲相对稳定。 FOF 近年来呈现出规模不断缩减的态势,回报率并没有达到预期。从 2008 年到 2017 年,全球对冲基金收益率相对较高、稳定性较好的策略主要是事件驱动策略和相对价值策略。

再看国内。 2014-2016 年是一波牛市,是对冲基金的春天,大批量产品开始发行。 2017 私募新规颁布以来,年度产品增量骤降,私募行业进入规范期。 2018 年新发行产品数量降幅极为明显,单月新增产品总量从 1 月的 3375 只下降至 11 月的 892 只。

截至 2018 年 12 月 10 日,私募基金共 18621 只, 70% 是股票多头,这是因为期货受限, 2016 年我们基本没有再做对冲;其次是债券基金( 11.5% 量化交易 )、管理期货( 5.3% )、多策略( 5.0% )和 FOF ( 2.7% ),股票中性、宏观策略和套利策略占比相对较低。

从产品收益率来看,中位线收益最高的是股票中性( 1.40% )、管理期货( 1.16% )和套利( 1.13% ),较低的是股票多头( -8.95% )。从 10%-75% 分位数差值看,同一策略下不同产品收益分化比较明显,差异较大的是宏观策略( 25.89% )、股票多头( 23.56% )、管理期货( 23.49% )。

从各个策略分解来看, 量化交易 CTA 的整体规模没有很大,里面包含固收,但相比一般私募基金,它近几年的走势相对比较稳定,而且跟 A 股的关联性较弱。

股指期货市场的参与者是三类人:投机者、套利者和套保者。投机和套利这两类,以前是个人投资者参与较多,套保需要申请额度,申请的前提是你需要有相应的现货持仓或相应的资金储备及资金计划,当投机被限制到 10 手——现在到 20 手,中间的投机者、套利者就没有了,留下来的大部分是有套期保值需求的投资者。

策略主要分为四种: Alpha 策略、 Beta 策略、套利策略和事件驱动策略。每个策略当中有很多细分,大家的做法很不一样,最关键的地方在于处理数据细节、模型设计和参数。

现在主流还是 Alpha 量化交易 策略,一个是基本面 Alpha ,它是一种低频的策略,资金量可以承载比较多。还有交易型的 Alpha 策略,它依赖的数据更庞大,有很多因子库,可以在里面选择因子来选股。

期货市场的线性对冲工具就是上证 50 、沪深 300 和中证 500 量化交易 。市场暴跌环境下交易所进行严格的交易管制,股指期货进入急剧缩减状态,目前流动性较差。三大期指多数时间处于贴水状态,利用股指期货对冲现货的成本较高, 2018 年 IF 和 IH 多数处于深水状态,但 IC 持续贴水。

2018 年,围绕股指期货交易的新一轮优化措施落地,主要是保证金的调整,中证 500 的保证金从 20% 降到 10% ,交易手数从 20 手变成 量化交易 50 手,手续费从 6.9 降到 4.6 。这样第一会增加流动性;第二是吸引 CTA 策略参与股指期货市场,增加策略交易品种与收益表现;三是进一步减少 Alpha 等策略的对冲成本及冲击成本;四是带来套利策略的明显复苏;第五,期权策略将有更大策略空间,为期权新策略提供工具。

我们对交易盘口进行了统计,三个期货的成交量都有明显增长,各个盘口的 IC 、 IF 、 IH 盘口的数量也相应增长,买卖价差降低。这三个数据反应出我们每次下单的冲击成本在大大降低,这三方面都可以提高量化交易的收益率。

衍生品领域还有很多场外衍生品。场外衍生品在国外的量比场内更多, 2018 年期权新规出来,一方面规范了券商, A 级以上的券商才能做场外交易,另一方面也把投资者的门槛提高了,所以市场里面的量立刻下来了。

最后是 AI 。量化也经历了很多变化,开始是设立一些规则并按照规则去执行,算是量化 1.0 ,后来多因子模型代表 2.0 时代,现在可以称之为 3.0 时代。因为虽然它的模型和因子还是需要投研团队去开发,但它是一个非线性的机器学习策略,并且它会每天学习,给出一个更为优化的结果。

现在国内很多人在做量化,包括公募和私募,也有券商自己在做。这些参与者有很大区别:公募的限制较多、频率较低,股指期货运用可能做基本的 Alpha 偏多,或者是一些量化选股的多头策略。券商自营和私募比较类似,但是现在大部分私募可能在 IT 上的投入会很大,因为量化对冲基金要在一定规模以上才能存活。券商自营有灵活度,但它也受到监管和公司风控的限制。很多的券商已经看到,市场中性策略属于权益类自营最主要的部分,所以未来的趋势一方面是机构逐渐介入量化对冲领域,另一方面是 监管不断松绑,这也将是量化对冲的春天。