量化投资领域的新方向-程序化交易技术的最新进展课件.ppt

1、 研发背景 量化投资简介 程序化交易简介 程序化交易发展与现状 策略开发模式的变革 程序化交易策略智能生成系统 原理简介 系统功能演示 功能、性能对比 应用与发展 提 纲 研发背景 量化投资简介量化投资简介 程序化交易简介 程序化交易发展与现状 策略开发模式的变革 程序化交易策略智能生成系统 原理简介 系统功能演示 功能、性能对比 应用与发展量化投资简介量化投资简介 提 纲 4量化投资，是利用现代数学理论、金融数据与信息技术方法来管理投资组合、进行投资决策的一种现代化的证券分析方法。 量化投资的本质，是将投资思想通过量化指标、参数设计体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带有任何情绪的跟踪。这

2、种跟踪将使得投资的广度和深度都得到很大的拓展。 量化方法更多关注“数字”背后的意义，依靠计算机的帮助，分析数据中的统计特征，从而挖掘出其内在的规律，寻求盈利的方法。 量化投资的概念： 量化投资的本质： 量化投资简介 5 量化投资策略：量化投资策略是主动型投资策略的一种，即其认为市场是非有效或弱势有效的从而试图战胜市场以获得超额收益。同时，量化投资策略因为不受到人类思维的局限，因此其覆盖的范围远大于传统主动型投资策略。无法获得超越市场的收益无法获得超越市场的收益建立量化模型，并借助计算建立量化模型，并借助计算机实现策略以获得超额收益机实现策略以获得超额收益依靠投资人经验判断试图战依靠投资人经验判

3、断试图战 胜市场获得超额收益胜市场获得超额收益 量化投资简介 6目前来说，量化基金并没有严格的定义。Bloomberg(全球商业、金融信息和财经资讯的领先提供商)认为量化基金因使用量化投资方法而得名，量化基金通过数理统计分析，选择那些未来回报可能会超越基准的证券进行投资，以期获取超越指数基金的收益。对于一个完全的量化基金来说，其最终的买卖决策完全依赖于量化模型。西方国家多年来资本市场的发展，涌现出一大批优秀的量化投资基金。根据Reuters(路透)数据，截至2019年11月，1600只量化基金的总资产高达2600亿美元，年均增长速度高达20%，同期非量化基金的年增长速度仅为8%. 国外量化基金

4、发展迅猛： 量化投资简介 7伴随着市场复杂度日益提升，以个人主观判断为主的传统投资面临较大挑战。量化投资逐渐被认识和认可，国内市场掀起一股量化产品发行热潮，基金、券商、私募都纷纷推出各自的量化产品。据Wind资讯数据统计，截止2019年9月14日，共有22只量化型券商集合理财产品已成立，18只量化基金产品成立，40只量化型阳光私募产品成立。 国内量化投资仍处于起步阶段： 量化投资简介 8尽管量化投资日益受到关注，量化产品发行数量大幅增加，但从目前量化基金所表现的特征看，国内的量化投资发展仍处于起步阶段。 从规模上看量化投资产品总规模仍然较小。 量化类产品投资策略较为单一，缺乏多元化量化策略的支

5、持。 现有量化产品中多数产品投资业绩表现分化，且缺乏稳定性和持续性。 国内量化投资仍处于起步阶段： 量化投资简介 提 纲 研发背景 量化投资简介 程序化交易简介程序化交易简介 程序化交易发展与现状 策略开发模式的变革 程序化交易策略智能生成系统 原理简介 系统功能演示 功能、性能对比 应用与发展程序化交易简介程序化交易简介10程序化交易(Program Trading)，是指投资者将交易思想与交易规则模型化，构建成量化交易策略，并由计算机执行策略，实现自动判定买卖时机并下单交易的交易方式。程序化交易使得量化投资方式由人工向计算机自动化转变。利用量化投资的理论方法与数据挖掘等技术手段构建的交易模

6、型，可以高效捕捉市场的有效信息，对市场进行不带有任何情绪的跟踪，同时产生稳定的投资收益。 程序化交易量化研究在投资中的具体运用方式： 程序化交易简介 11 投资者投资者主观主观交易交易程序化交易程序化交易决策判断方式感性/主观/恐惧贪婪理性/客观/数据讯号精力与时间投入高低运算速度/执行能力缓慢快速交易记录/风险警示人工手动电脑自动投资回报率稳定性不稳定比较稳定 程序化交易与主观交易： 程序化交易简介 12 程序化交易优势： 程序化交易简介 提 纲 研发背景 量化投资简介 程序化交易简介 程序化交易发展与现状程序化交易发展与现状 策略开发模式的变革 程序化交易策略智能生成系统 原理简介 系统功

7、能演示 功能、性能对比 应用与发展程序化交易发展与现状程序化交易发展与现状14 国外程序化交易发展现状： 根据美国纽约证券交易所(NYSE)统计：2019年以来，NYSE市场上程序化交易量所占比例基本维持在30%左右。案例一纽约证券交易所(NYSE)统计信息 程序化交易发展与现状15 国外程序化交易发展现状：案例一纽约证券交易所(NYSE)统计信息 根 据 N Y S E 最 新 统 计 ，2019年12月17日12月21日股票交易量为20.952亿股，其中44.3%是通过程序化交易方式实施的。 程序化交易发展与现状16 国外程序化交易发展现状： 2009年高盛的程序化交易量占NYSE交易量的

8、50%，这个比例在2019年年底是27%. 2009年第二季度，高盛公布了创纪录的交易收入，其中有46个交易日每天利润超过1亿美元，相当于该季度交易总量的71%. 此后第三季度有36日每日交易利润超过1亿美元，并且在该季度中只有一天发生了交易亏损。案例二高盛集团(Goldman Sachs)程序化交易纪录 程序化交易发展与现状17 国外程序化交易发展现状： 1988年3月，大奖章基金成立，其产品基金经理是两位美国著名数学家：西蒙斯和埃克斯。大奖章基金使用了复杂的数学模型分析并执行交易，其中很多过程已经完全自动化。自1988年以来，大奖章创造了年复合收益率不低于40%的神话；即使2019年面对全

9、球金融危机的重挫，其回报率也高达80%. 案例三大奖章基金(Medallion Fund) 程序化交易发展与现状18 国外程序化交易发展现状：案例四芝加哥商品交易所(CME)2019年部分期货合约程序化交易比例期货合约程序化交易占比(%)成交量成交量指令信息流量指令信息流量微型标准普尔500指数(E-mini S&P 500)51.66%69.93%欧元外汇(Euro FX)69.32%83.41%欧元(Eurodollar)51.29%64.46%10年期国债年期国债(10-Yr T-Note)49.88%68.33%原油(Crude Oil)35.34%71.24% 程序化交易发展与现状1

10、9 国外程序化交易发展现状：案例四芝加哥商品交易所(CME)2019年部分期货合约程序化交易比例期货合约程序化交易占比(%)成交量成交量指令信息流量指令信息流量微型标准普尔500指数(E-mini S&P 500)47%64%欧元外汇(Euro FX)62%83%欧元(Eurodollar)44%74%10年期国债年期国债(10-Yr T-Note)46%67% 程序化交易发展与现状20 国内程序化交易发展现状： 起步较晚，与国外相比有很大差距。 主要集中在期货市场。 2019年1月至8月股指期货总成交量中，约有20%通过程序化交易实现。 自动程序化交易的投资者数量占投资者总数的1%左右。 借

11、助程序化交易系统提示交易信号的投资者数量占5%10%. 程序化交易发展与现状21 国内程序化交易平台： 程序化交易发展与现状 研发背景 量化投资简介 程序化交易简介 程序化交易发展与现状 策略开发模式的变革策略开发模式的变革 程序化交易策略智能生成系统 原理简介 系统功能演示 功能、性能对比 应用与发展策略开发模式的变革策略开发模式的变革 提 纲 23 程序化交易的技术瓶颈策略开发： 策略开发模式的变革24 传统策略开发流程： 策略开发模式的变革25 传统策略开发流程： 策略开发模式的变革26 策略的有效生命周期与失效时间判断： 一个静态的策略很难永远在动态的市场行情中盈利。 激烈的市场竞争可

12、能会使更多策略的有效周期缩短。 更新策略(限于新策略开发的时间和成本)或延长失效判断期本质上都会带来损失。2019.12.04 策略开发模式的变革27 国外策略智能生成模式的探索： 策略开发模式的变革28 传统策略开发流程： 策略开发模式的变革29 高效策略开发流程（智能生成模式）： 策略开发模式的变革30 高效策略开发流程（智能生成模式）： 策略开发模式的变革31 策略智能生成模式特点： 策略逻辑由机器智能构建并优化，批量得到可用于实盘交易的策略执行代码，降低策略开发的技术门槛。 缩短策略开发周期，降低策略开发成本。策略开发周期与成本占策略有效周期收益的比例大幅降低。 策略开发模式的变革32

13、Trading System Lab(TSL)是一家商品交易策略服务商，由大名鼎鼎的R-mesa交易系统的创始人Mike Barna所创。Mike Barna利用遗传规划方法(Genetic Programming, GP)，针对不同交易标的智能生成各种程序化交易策略。从Futures Truth Magazine的跟踪结果可以看到这种模式在交易策略研发中的成功的一面。 国外策略智能生成模式的探索TSL： 策略开发模式的变革33在标准普尔指数(S&P)上的交易系统排名Top10(以三倍保证金为初始资金)：排名排名 交易系统名称交易系统名称年收益率年收益率1 TSL-SP_1.0Z75.5% 2

14、TSL-CEL_SP152.0% 3Impetus SP49.3%4Big Blue 239.1%5STC S&P Daytrade36.1% 6FT Classic35.3%7%C DayBreaker34.5%8R-Breaker34.1%9Tzar30.2%10AlfaMAXX28.5% 国外策略智能生成模式的探索TSL： 策略开发模式的变革34过去12个月交易系统排名Top10(截至2019/07/31，以三倍保证金为初始资金)：排名 交易系统名称年收益率1Ruggerio Bond336.3%2TSL_US1217.9%3TSL_CEL_NG_1.1143.3% 4MESA Bond

15、s138.5%5Big Dipper127.7%6XS Bonds119.9%7TSL_SP_1.0Z114.2%8Delphi II EMD105.1% 9FedSwing102.0% 10TSL_US292.4% 国外策略智能生成模式的探索TSL： 策略开发模式的变革35交易系统自发布以来排名Top10(截至2019/07/31，以三倍保证金为初始资金)：排名排名 交易系统名称交易系统名称年收益率年收益率1TSL_CEL_NG_1.1168.1% 2TSL_US2102.0% 3TSL_US179.6% 4TSL_SP_1.0Z75.5% 5Delphi II EMD74.7%6Trend

16、 Finder - Tiger66.3%7NatGator 61.2% 8TSL_DX57.9% 9TSL_CEL_SP152.0%10Propero ES51.7% 国外策略智能生成模式的探索TSL： 策略开发模式的变革36 国外策略智能生成模式的探索TSL：策略TSL_US2： 测试周期：日线 时间：2019/05/14至2019/03/16 测试初始资金：$100,000 总盈利：$159,000 收益率：159% 总盈亏比：1.63 日内最大回撤：$9,906.25 总交易次数：612 胜率：62.75% 策略开发模式的变革37策略TSL_SP_1.0Z： 测试周期：日线 时间跨度：2

17、3年10月20天 测试初始资金：$100,000 总盈利： $1,080,600 收益率：1080% 总盈亏比：2.69 日内最大回撤：$63,775 总交易次数：556 胜率：70.5% 国外策略智能生成模式的探索TSL： 策略开发模式的变革 研发背景 量化投资简介 程序化交易简介 程序化交易发展与现状 策略开发模式的变革 程序化交易策略智能生成系统 原理简介 系统功能演示 功能、性能对比 应用与发展程序化交易策略智能生成系统 提 纲 程序化交易策略智能生成系统 程序化交易策略智能生成系统,是由山东大学金融研究院风险管理与量化投资研究所完全自主研发的，集策略智能生成、策略评估、筛选优化、报表

18、批量生成等功能于一体的综合策略研发平台。 研发背景 量化投资简介 程序化交易简介 程序化交易发展与现状 策略开发模式的变革 程序化交易策略智能生成系统 原理简介原理简介 系统功能演示 功能、性能对比 应用与发展原理简介原理简介 提 纲 41 策略智能生成步骤： 原理简介42 策略构建原理： 技术指标库的建设 约束条件与自适应算法的过滤 交易逻辑模块的组合 策略代码格式化 原理简介43 策略优化原理： 构建原始策略种群 策略评估与筛选 策略种群繁衍优化 输出优质策略种群 原理简介 研发背景 量化投资简介 程序化交易简介 程序化交易发展与现状 策略开发模式的变革 程序化交易策略智能生成系统 原理简

19、介 系统功能演示系统功能演示 功能、性能对比 应用与发展系统功能演示系统功能演示 提 纲 45 系统功能： 市场数据的导入与设置 策略生成 策略交易报表系统 系统设置 系统功能演示 研发背景 量化投资简介 程序化交易简介 程序化交易发展与现状 策略开发模式的变革 程序化交易策略智能生成系统 原理简介 系统功能演示 功能、性能对比功能、性能对比 应用与发展功能、性能对比功能、性能对比 提 纲 47 程序化交易策略智能生成系统Adaptrade Builder 功能、性能对比 48 软件功能对比： 功能对比 49 市场数据，账户信息对比： 程序化交易策略智能生成系统Adaptrade Builde

20、r数据来源数据文件导入数据文件导入数据使用区间可截取全数据样本数据检验三段式检验两段式检验样本内外数据切换商品属性系统内置手动输入查看交易所交易品种自定义商品、交易所资金账户设置费率方式3 种1 种 功能对比 50 策略基本选项设置对比： 程序化交易策略智能生成系统Adaptrade Builder交易制度T+0 / T+1T+0多空头逻辑对称多空头数量确定方式3 种6 种数量变动、单笔上限限制每日交易次数限制开仓时间日内定时平仓持仓周期限制风险控制风险控制 功能对比 51 策略逻辑设置对比： 程序化交易策略智能生成系统Adaptrade Builder进场方式市价 / 限价 / 突破市价 /

21、 限价 / 突破离场方式市价 / 止损 / 目标跟踪止损 / 佣金获利 / 通道市价 / 止损 / 目标跟踪止损参数设置全局参数设置 / 局部参数设置全局设置平仓反手连续建仓技术指标数量92 个31 个自定义指标 功能对比 52 评估、优化功能对比： 程序化交易策略智能生成系统Adaptrade Builder度量指标数量101 个84 个度量指标标准化算法7 种1 种适应度算法6 种1 种选择算法6 种1 种策略复杂度可控性未达目标重生成样本内 / 样本外 / 样本内外样本外策略代码语言交易开拓者(TBL)（可扩展为用户需要的任何交易语言）TradeStation 功能对比 53 报表功能对

22、比： 程序化交易策略智能生成系统Adaptrade Builder策略性能图表盈亏曲线图 / 盈亏面积图盈亏柱状图 / 交易分布图盈亏曲线图交易记录样本内 / 样本外样本内 / 样本外策略代码查看 / TXT文件导出查看 / 复制设置选项报表查看 / EXCEL文件导出无交易分析报表详细 / 查看 / EXCEL文件导出简略 / 查看策略池统计报表查看 / EXCEL文件导出无策略池信息样本内 / 样本外 / 样本内外样本内 / 样本外策略存储 功能对比 54 策略性能对比：以下为程序化交易策略智能生成系统和Adaptrade Builder两款软件在股指期货(IF000)、沪铜商品(cu00

23、0)上的策略性能测试结果对比。每组测试比较都是从10组策略库中挑选出一组优质策略库，然后按照样本内适应度排序，取前10名策略进行比较。最后对每组策略的各统计指标取均值进行比较。 性能对比 55测试品种：IF000测试周期：5mins测试时间：2019/07/022019/12/28 初始资金：500000元手续费：每笔交易450元交易数量：1手/笔 样本内比例：60% 第一组： 性能对比 56 第一组（净利润）： 性能对比 57 第一组（盈利比例）： 性能对比 58 第一组（总盈亏比）： 性能对比 59 第一组（最大回撤）： 性能对比 60测试品种：IF000测试周期：15mins测试时间：2

24、019/11/302019/12/30 初始资金：500000元手续费：每笔交易450元交易数量：1手/笔 样本内比例：70% 第二组： 性能对比 61 第二组（净利润）： 性能对比 62 第二组（盈利比例）： 性能对比 63 第二组（总盈亏比）： 性能对比 64 第二组（最大回撤）： 性能对比 65测试品种：IF000测试周期：5mins测试时间：2019/04/162019/12/30初始资金：500000元手续费：每笔交易450元交易数量：1手/笔 样本内比例：89% 第三组： 性能对比 66 第三组（净利润）： 性能对比 67 第三组（盈利比例）： 性能对比 68性能对比 第三组（总盈

25、亏比）： 性能对比 69 第三组（最大回撤）： 性能对比 70测试品种：cu000测试周期：日线测试时间：2019/04/032019/01/11初始资金：500000元手续费：每笔交易150元交易数量：1手/笔 样本内比例：60% 第四组： 性能对比 71 第四组（净利润）： 性能对比 72 第四组（盈利比例）： 性能对比 73性能对比 第四组（总盈亏比）： 性能对比 74 第四组（最大回撤）： 性能对比 75 每组均值对比（净利润） ： 性能对比 76 每组均值对比（盈利比率） ： 性能对比 77 每组均值对比（总盈亏比） ： 性能对比 78 每组均值对比（最大回撤） ： 性能对比 79

26、美股策略性能分析：以下为【程序化交易策略智能生成系统】针对美股数据生成的策略性能测试结果。每组测试结果都是从10组策略库中挑选出一组优质策略库，然后按照样本内适应度排序，取前几名策略进行分析。 性能对比 80测试品种：美股DIS（迪士尼）测试周期：5mins测试时间：2019/06/162019/02/15初始资金：$60000.00手续费：按成交金额的2%交易数量：1手/笔 样本内比例：60% 第一组： 性能对比 81策略00736策略编号策略编号净利润净利润盈利比率盈利比率总盈亏比总盈亏比交易手数交易手数最大回撤最大回撤收益率收益率年度收益率年度收益率 手续费总额手续费总额 收益曲线收益曲

27、线R R2 20073628627.1943.57%1.62280-7352.7047.71%61.49%4822.810.93800086725484.3952.00%1.32525-7396.0539.82%55.13%8935.610.8927 美股（DIS）策略分析：策略00867 性能对比 82测试品种：美股MCP（Molycorp）测试周期：5mins测试时间：2019/06/162019/02/15初始资金：$90000.00手续费：按成交金额的2%交易数量：1手/笔 样本内比例：60% 第二组： 性能对比 83策略01053策略编号策略编号净利润净利润盈利比率盈利比率总盈亏比总

28、盈亏比交易手数交易手数最大回撤最大回撤收益率收益率年度收益率年度收益率 手续费总额手续费总额收益曲线收益曲线R R2 201053124695.541.96% 1.451630-8753.94 146.70%112.86%17734.500.96450104096257.4447.01% 1.271740-10180.67 120.32%86.85%18862.560.961 美股（MCP）策略分析：策略01040 性能对比 84测试品种：美股AAPL（苹果）测试周期：5mins测试时间：2019/06/162019/02/15初始资金：$80000.00手续费：按成交金额的2%交易数量：1手

29、/笔 样本内比例：60% 第三组： 性能对比 85策略00115策略编号策略编号净利润净利润盈利比率盈利比率总盈亏比总盈亏比交易手数交易手数最大回撤最大回撤收益率收益率年度收益率年度收益率 手续费总额手续费总额 收益曲线收益曲线R R2 200115583323.14 42.18%1.4084461159.0776.75%98.86%172326.860.974102997663880.58 50.18%1.8027354080.7181.96%112.52%55109.420.9776 美股（AAPL）策略分析：策略02997 性能对比 86测试品种：美股ABX（巴里克黄金）测试周期：5mi

30、ns测试时间：2019/06/162019/02/15初始资金：$60000.00手续费：按成交金额的2%交易数量：1手/笔 样本内比例：60% 第四组： 性能对比 87策略01787策略编号策略编号净利润净利润盈利比率盈利比率总盈亏比总盈亏比交易手数交易手数最大回撤最大回撤收益率收益率年度收益率年度收益率 手续费总额手续费总额 收益曲线收益曲线R R2 20178768007.7041.16%1.5848110459.47 106.26%145.43%8142.300.96660172154531.9447.08%1.603087789.4486.56%117.39%5258.060.962

31、7 美股（ABX）策略分析：策略01721 性能对比 88测试品种：美股EQIX（易昆尼克斯）测试周期：5mins测试时间：2019/06/162019/02/15初始资金：$60000.00手续费：按成交金额的2%交易数量：1手/笔 样本内比例：60% 第五组： 性能对比 89策略00746策略编号策略编号净利润净利润盈利比率盈利比率 总盈亏比总盈亏比 交易手数交易手数最大回撤最大回撤收益率收益率年度收益率年度收益率 手续费总额手续费总额 收益曲线收益曲线R R2 200746146786.77 0.7791 1.95163-35598.8145.87%37.93%9483.230.9473

32、00776161110.36 0.3452 1.44336-28271.6342.51%41.63%19939.640.9602 美股（EQIX）策略分析：策略00776 性能对比 研发背景 量化投资简介 程序化交易简介 程序化交易发展与现状 策略开发模式的变革 程序化交易策略智能生成系统 原理简介 系统功能演示 功能、性能对比 应用与发展应用与发展应用与发展应用与发展 提 纲 91 其他功能： 应用与发展 92 程序化交易平台： 面向期货市场投资用户的综合性程序化交易平台，为投资者提供一体式服务： 实时行情 自动交易 策略生成 策略分析 应用与发展 93 金融风险计算与预警系统： 彭实戈院士创立的倒向随机微分方程和非线性风险度量理论是该领域的创新性前沿技术，为我们下一步的工作打下了坚实的理论基础。 本团队在继续完善程序化交易策略智能生成系统的同时，还将致力于对市场数据进行实时跟踪、分析和特征提取，充分运用以上理论基础，建立动态优化建模系统，完成一套金融风险计算与预警系统。 应用与发展 94 金融风险计算与预警系统： 应用与发展 95策略开发模式的变革传统策略开发流程：96策略开发模式的变革高效策略开发流程（智能生成模式）：谢谢