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外汇交易心得

多空持仓比在数字资产量化交易中的应用初探

更复杂的事件:如分析企业的突发事件,来对企业的各类金融资产进行投资,包括股票、债券及其衍生物

多空持仓比在数字资产量化交易中的应用初探

11月19日,Blofin联席CEO Mark应清华大学量化投资协会邀请,开展数字资产量化专题讲座。 活动当日,到场人员主要是来自清华大学量化协.

Chan加入Blofin担任COO,Blofin将持续引进顶级金融人才。 近日Chan加入 Blofin担任COO,负责Blofin风控及合规业.

活动回顾 (一)嘉宾介绍 大家下午好,我是Blofin的联合创始人Jack。Blofin是一个基于真实可信的数据分析、强大的风险监控和预警系统打.

多空持仓比在数字资产量化交易中的应用初探 | Blofin

可以发现,lspr可以转化为空头账户平均持仓量与多头账户平均持仓量之比。这意味着:lspr越高,空方平均资金量越大;反之亦然。例如,若此时lspr为3,就表示平均每个净空头用于做空的保证金为净多头用于做多的保证金的三倍。通常而言,我们认为信息交易者具有资金、消息上的优势,能够在市场中获得超额收益。在资金量较小的交易者贪婪地买入或者恐惧地卖出时,藏在阴影中的信息交易者便可能会在lspr因子上露出马脚。

(一) lspr移动平均值

(二) lspr变动率

(三) lspr波动率

相比上述两个因子,lspr波动率的计算可能稍有复杂。主观上分析,若lspr波动率较低,那么意味着这一段时间内多空持仓陷入了焦灼的状态,双方相持难下;反之,若lspr波动率较高,则说明资金博弈层面上,资金量较小的交易者的资金在多空两边反复横跳,这种情形可以被描述为“躁动”。而“躁动”和“焦灼”分别对应了未来的哪一种行情,则需要定量地进行分析。下面,我们分别对过去72小时和24小时内的lspr计算其变异系数(Coefficient of Variation),作为其波动率的估计量。

图中对A, B, C, …, L这些人进行了分类。蓝色的节点被称为分裂点,橙色的节点被称为叶片。叶片的数量也就决定了这一棵决策树最终将样本分成了几类。在本文的算法中,考虑到样本数量不是很多,最大叶片数可以设置为5,即最多将样本分为5份,单个叶片包含最小样本量为总体的16%。

(一) lspr移动平均值

(二) lspr变动率

在训练集中,通过观察f_roc的分组结果,可以发现:f_roc大幅减少确实意味着未来72小时更可能上涨,而f_roc大幅上涨对于多头来说却不是什么好迹象。如果当前lspr较3天前大幅上升,那么多头处于不利地位。若当前lspr较3天前大幅下降,那做多的预期收益可能会更高。不过,当变动率接近零时,这个因子对未来收益率的预测能力则几乎很弱。详情请见下图:

(三) lspr波动率

现在,我们得以回答上一节中提出的问题。资金层面上多空双方的“焦灼”更可能预示着未来的下跌,而lspr的“躁动”,实则是新一轮行情的预兆

量化交易策略

交易者根据市场微观形态(盘口信息,order book)对于市场下一刻涨跌算出概率分布,在概率超过一定值时建仓。由于高频交易频率很高,每天可以有几千,乃至几万次的开关仓,所以收益十分的稳定。常见工具有 HMM(隐马尔科夫模型)等。

随当前alpha go 的大热,很多交易者也开始挖掘机器学习在量化交易中的应用,试图通过遗传算法,SVM 在内的工具介入策略研发。

量化交易系统

简单而常见的事件:就是市场行情更新(占比 99%以上)

高级事件:如成交回报(去年股灾期间,有一家俄罗斯人经营的高频公司伊仕顿, 就是频繁运用自己报单的回报信息,获取了远高于市场行情的更新频率,获取了高额回报)

更复杂的事件:如分析企业的突发事件,来对企业的各类金融资产进行投资,包括股票、债券及其衍生物

这里有一个衡量系统性能的重要的指标:即所谓的tick to order。它指的是从市场行情达到系统边界到策略形成交易信号,报单离开系统所花的时间。

关于回测系统

量化交易系统一般还包含对应的回测系统,回测系统是策略构建过程中提供依据的平台。回测系统通过在历史上策略的各项表现(夏普率,收益回撤比,最大回撤,最长回撤周期等)的评判,以此评估一个策略是否达到上线标准。

本文作者:焦玮(点融黑帮), 就职于点融工程部,量化交易主管,复旦硕士毕业,致力于量化交易系统搭建/策略模型研发/风险管控/组合管理。

多空持仓比在数字资产量化交易中的应用初探

困境的时候,最能看清人性的真相与未来!

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