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好吧, 其实我是微电子专业的研究生,你们姑且可以脑补下一个具有数学、物理、集成电路和计算机知识的程序猿。不过怎么就八竿子打不着的跑人大经济论坛来了呢? 嘿嘿, 读着读着就想转行了呗!在本专业领域,其实我一直都是挺优秀的,而且我挺喜欢科研的,但大家都懂,毕竟国内的工科都是搞工程的,根本就没有科研的机会,所以呢,时间长了,科研的心也就淡了。去年开始和中金所合作,给他们做具有风控的期货交易硬件加速平台,而且毕竟学校的金融学院实力强大,本科就选修了《金融工程》和《证券投资与分析》等通识选修课, 所以想了很久,觉得自己做量化交易这个领域也不错,毕竟实验室还是有几个师兄也去了证券公司的,我姑且步个后尘吧!其实我喜欢编程,能让自己有造物主般自由实现自己想法的感觉,也喜欢证券交易带来的快感,因此我觉得把自己最喜欢的两个东西结合起来岂不快哉!就这样,路就这样开始走起来了,开始看些金融工程、期货方面的教材扫盲,接着买了丁鹏一套的《量化投资》书籍以及下载了各个证券公司的程序化交易的策略报告,居然发现都看得懂,本身具有数理优势,任你公式写的再夸张,而且还有几处写错了,但还是能实现的。在程序设计实现方面就更好说了,会八国语言(C++、Matlab、Java。。。好了,不丢人现眼了,程序猿的事你们不会懂的)。总之呢,因为感觉没什么障碍,继续走量化投资的信心更足了。看资料的过程中,自己也会想着尝试去实现其中的一些算法,看看收益率真的是书上说的那样,以及参数的优化等,国内的TableBlazer平台虽然bug不少,但是毕竟免费,弄个模拟账号,做做验证还是没问题的。
跨期套利的原理就不需要我一个外行人来班门弄斧了吧,因此此处省去N个字。。。我对国内几个便宜的品种合约都大致分析了下,相同品种的合约相关性确实都挺高的,在样本数量足够的前提下,白银、棉花、白糖这些便宜期货品种的相关性都有0.8以上,这就保证了套利的低风险。丁鹏书上讲的套利都是在历史样本总数量为N的前提下,利用协整检验计算出标准差、均值、套利区间等参数,然后利用这些经验的参数做后续的套利。个人觉得这个方法还是有缺点的,它忽略了时间对合约价差的影响!举例来说,SR1509和SR1507两个合约,在3、4月份的参数真的适合5、6月份吗?因为随着交割日的不断接近,参数本身会逐渐回归理性,比如标准差的逐渐减少等。学过数据挖掘和机器学习方面的课程就会知道,可以通过自适应的方法不断调整更新参数,使得参数同步于时间和市场的变化。因此,我做了个简单有效的改动,将整体样本改为局部样本计算参数,对于周期为5分钟的合约,经过参数测试优化,样本N'=100是比较合理的,大概就是过去2天半的的数据量。
对于跨期套利,本身还是有风险的,因此需要做止损策略,包括最大止损和跟踪止损,具体的实现大家可以看看我的源代码了(TableBlazer代码风格类似C语言,我想大家应该都看得懂的)。用于历史数据测试的代码和真正用于实时交易的代码是不同的,只是策略是相同,具体的实现肯定是实时交易难,因为需要额外的容错处理,我把两个版本都传到附件好本帖隐藏的内容
Arbitrage.zip
(4.86 KB, 需要: 1 个论坛币)
本附件包括:- Arbitrage.txt
- Arbitrage_current__6_2.txt
我测试了白糖、棉花几个品种的合约,在参数优化后的收益率还是可以的,比如SR1509和SR1507的历史数据测试结果如下,发现收益率是线性的,说明策略的持续性较好。4月和5月两个月份的净利润7830,最大使用资金11258,转换成年收益率为(7840/11258) / (60/365) = 413%, 当然前期是参数优化得当,我用的参数是(100,12,0.1,0.95,0.7,0.4,6.5,0)。
这是我第一次发帖,如内容有错或者不合理之处,还望留贴斧正,也欢迎一起讨论量化策略啦。
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