如何建立量化交易模型

翁富

“量化交易”這一新生事物，國內近年才興起的新鮮交易方式，在西方國家早已出現已久。“量化交易”也叫量化投資，就是借助現代統計學和數學方法，利用計算機技術從金融市場中龐大的歷史數據中海選出高成功率規律信號，用數量模型驗證這些規律。并在其中加入具體操作策略，然后嚴格執行已固化的信號和策略來進行交易。“量化交易”追求的是可持續的，較穩定的回報。

量化交易實際就是一個選股與操作相結合的交易模型。量化信號系統實際就選股系統，與之配套的交易系統就是執行買賣操作系統，二合為一就形成量化交易模型。歷史過去證券市場都是以人工方式選股和交易。科學的進步選股和交易方式推陳出新，現在已發展到利用電腦程序進行自動化對選股和交易評估操作。這是科學發展過程人工智能的直接成果！

對于一般單個投資者而言，要建立一套程序化量化交易模型，需要投入大量的精力和資金成本，這并不實際。但采用老辦法建立一套原始的人工，有限量化交易模型并不難。無論是電腦自動化程序交易模型，還是人工有限量化交易模型，第一要素就是先要建立信號系統。信號系統用最簡潔的語言表述就是“選股與選時”系統。可交易目標，交易的時間，這是操作前第一個要解決的要素。也就是說建立交易模型的第一步是：“找出高成功率的可交易信號”。

現時的交易可分為做多和做空，“高成功率的可交易信號”包含這兩方面。建立做多交易模型還是做空交易模型，在于自己的選擇。本文以做多為例作介紹。高成功率的可交易信號就是選什么股票，在什么時間買入。這是大家股票操作都必須要解決但又難以很好解決的問題。選股選時的方法很多，其中以特定K線、特定分時走勢、特定數據、特定事件等作為選股與選時研究標的物都可行。筆者以特定的主力行為作為研究標的物進行選股。

事實上，以哪種或者多種客觀存在的要素或數據作為選股選時研究標的物，這與個人的學識、閱歷經驗、愛好等有關。技術派建立交易模型一般可以以特定K線、特定分時走勢等可見的、已有理論依據為基礎的標的物為研究對象。

在筆者已建立的一套交易模型中，邏輯是這樣的：在每日下午開盤的幾分鐘時間內，幾乎每日都出現有個股下午一開盤就快速大幅狂飆。這種異常盤口引起筆者的注意和興趣，看盤感覺這些異常行為當中可能存在機會，于是開始大量搜集出現這種走勢表現的個股進行分析研究。大量研究后發現：每日下午開盤后股價馬上出現快速拔高的行為，大部分是一個主力獨立有計劃的操盤行為，只有小部分是因有突發利好刺激而上升。研究發現這種異常盤口是有價值的，這些異動的股票中有部分個股包含較強的短線機會。

高成功率的選股系統即信號系統，不可能隨手可得。實戰中發現有機可尋的蛛絲馬跡，那是腦電波脈沖信號瞬間一閃而過的事情，發現機會只是個人的第一感觸，并不能只靠這瞬間個人感觸就去確定一定是機會。發現機會時，一定要用心盡力去搜集相應的數據資料進行深入研究，探索是否存在真正機會。

股票市場搜集數據來源就兩種，一是搜集市場過去的歷史案例數據；二是搜集即時出現的案例數據。所謂史能明鑒，研究歷史總結歷史規律，在歷史規律中借鑒預測未來。電腦程序化交易模型的建立，在建立之初找到并確立具體信號源后，通過電腦程序進行統計演算。計算出歷史數據中該信號出現次數，各時期的頻率，成功率等。演算期間要經過人工反復進行各種條件的修改設置優化才能完全設計。理論上可行后，就是利用程序化交易模型在交易市場中進行模擬操作進行驗證。只有經過長期的驗證后確認可行才能真正投入交易使用，量化交易和電腦程序化統計演算的基本原理，來自早期的人工建立量化交易模型設計思路和統計原理。