在中国，做量化交易一天的工作是怎样的？【转】

作者：Edward.Fu
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作为一个管理规模超5亿的CTA基金经理，回答这个问题简直是义不容辞。一般来说，所有quant trader的日常工作分2块，1是对现有策略的管理和维护，2是开发新策略。而回答这个问题，又可以分为2个版本，一个是屌丝版，一个是高大上版。
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屌丝版首先，是屌丝小A对于现有策略管理和维护：1. 早上开盘前半小时，小A手忙脚乱开启各种交易软件，包括文华财经、大智慧、同花顺、快期、万德、TB、MC等，随后七手八脚手工调整各账号、各策略在各品种上的资金比例、标的合约、隔夜shibor利息等；2. 开盘后，小A人工盯盘N个品种，开启8、16、32个行情窗口，确保程序正常交易，无明显bug，无乱发单现象，中途对行情提心吊胆，然后当扯淡的行情超越小A心理承受底线，撕毁小A自尊后小A果断停掉策略，修改参数，再迫不及待再把新策略丢进实盘，结果盘中突现行情，新策略没有发单，回溯时惊喜的发现老版策略早已满仓并盈利满满，小A心想，草，原来老版比新版更好；3. 收盘后，小A开始用excel统计今日盈亏、发单、滑点等情况，然后做交易记录和净值图，惊喜的发现上周净值创新高之后的连续一周回撤后今天终于开始略有盈利，暗爽了一把，随后发给客户交易记录。期间最大的土豪客户B突然打电话过来，责问为何最近回撤太大，模型是否失效，是否需要减仓。小A淡定的各种解释波动率，ZF维稳，神华调价，乌克兰动乱。经过1个小时的不断解释后土豪B终于被说服，反过来安慰略显急躁的小A，表示如果下次再创新高后会考虑在加一倍的资金。小A长嘘一口气之后，看了下表，已经下午5点，遂开始自我打鸡血，为自己制定了新策略开发的进度和计划，但又考虑到目前策略盘中仍需跟踪观察，于是把计划中的deadline又延迟了1倍。在看表，已经6点，于是整理了下自己的老式联想手提，关机，心想下次提成后是不是该换个苹果，但又担心Mac各种软件的兼容性。回家的路上，在路边的永和吃完了晚餐，疲惫的面容下却依然掩饰不了小A内心的狂热与自豪；第二天，在确保各交易数据和信息无误后，小A开始了新策略开发之旅：1. 各种看K线，希望自己的火眼金睛能从纷杂混乱的走势中扑捉到些许信息，绞尽脑汁后突发灵感，于是埋头写代码2小时，写完后小A的内心开始无限憧憬牛逼新策略的绩效曲线，恨不得马上丢进去回溯绩效。结果发现新策略的盈利因子PF平均只有1.1，夏普0.8，年化收益风险比1.2。小A傻眼了，顿时赶脚不可能，开始怀疑数据不对，或者数据周期太短，内心实在无法接受这么牛逼的新策略怎么可能绩效如此鸡肋。在无比蛋疼的接受了这个狗血的事实后，小A出门在楼下的全家买了2个包子，决定下午再战；2. 吃完午饭后，小A伸了个懒腰，扭了2下僵硬的脖子，再次投入到上午未完成的代码之旅。苦苦思索了4个小时后，依然毫无收获。小A表示压力山大，决定下楼透透气，走一走，放松下自己那纷杂无章的思绪。上海的4月，虽然有点小小的阳光，但依旧乍暖还寒。小A感受到些许的凉意后，拉上了下自己身上泛黄的adidas外套的拉链，然后漫无目的的走过1条街，到了一个十字路口。小A望着前面穿梭的各种车辆，终于等到了绿灯，而就在小A决定过马路那电光石火的瞬间，突然，小A有了一个崭新的想法：既然在全样本统计下，新策略没有明显效果的话，那我可不可以做一个类似红绿灯的机制，选出特定的模式作为绿灯，把不符合的行情作为红灯，做一个类似于模式识别的开关，来决定策略是否交易呢？想到这，小A开心的咯咯笑了出来，立马回头一路飞奔到办公室，在原有策略的基础上加了一个类似于KNN的模式识别。这次，小A不急着回溯了，因为他的内心，已经灰常淡定，他很自信这次的改进能让新策略脱胎换骨。果然，回溯报告验证了小A的想法。好几个品种测试下来，绩效都非常满意。而更让小A内心奔腾、无比狂热的是当他把新策略在20多个品种上来回测试后，吃惊的发现原来新策略的普适性如此之强，20多个品种上，几乎没有一个亏损，平均盈利因子PF有2.0，夏普2.5，年化收益风险比5.3。经过3年的摸索，终于，小A依靠最新开发的策略成功逆袭，接下来，便有了高大上的版本；
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一觉醒来，发现知乎上这篇拙文已被20多位大内高手连续点赞，深感惶恐。接下来讲的是小A逆袭变身高大上后的故事，各位请不要以为高大上必然就是权二代或富二代的大概率事件。在量化投资领域，只要你能静下心2-5年如一日的研究，每个人都可以逆袭。你的内心，必须要能做到即便在喧闹的菜市场依然能不被卖菜大妈七寸不烂之舌忽悠买发芽的土豆，即便在脱光的吉泽明步+波多野结衣+濑亚美莉3人面前一想到新的idea必须打开电脑，且鼻血狂飙且狂敲代码。淡泊明志，宁静求远。一定要相信70分的智商+100分的努力+70分的背景+100分绝对深入和专注的细节研究可以完败100分的智商+100分的背景+80分努力+BS/GARCH/DL/SVM/HMM/machine learning(这个打ML会让人误会,不太好)样样精通的学霸。这个领域，个人认为未来是比互联网金融的更火的热门,而最最最重要的是，这个行业，还没有3巨头。如果您有幸从事这个领域，那恭喜你，如果你够努力，够钻研，大概率你还是会被历史滚滚的车轮压过你的尸体，不过回首往事，你依然可以给你的后辈讲述那一个个或宏伟或悲壮的大佬故事和一路走来自己伴随这个行业成长的心酸过程。要相信，这个行业目前在中国的现状，绝对是一群聪明绝顶的geeks抢占技术制高点的群雄逐鹿。而大部分从业人员，终将成为历史的尘埃，就像当年那一批批的互联网创业者炮灰。但是，如果你已尽自己全力一搏，那之后的成与败，于你来说，真的那么重要么？大丈夫生于乱世，当带三尺之剑，立不世之功。至于后话，永远是留给后人说的。如果你年过30，有房贷车贷，而未从事这个行业，个人建议不要尝试轻易转行，要知道风险和收益本身便是一回事 。如果你是个只图安稳，只听父母之言的襁褓之儿，请你不要选择这个行业。要知道若你的性格缺少血性，没有屡败屡战的勇气，你的淘汰率将会是100%，这个行业不适合弱者，也不相信关系，更不相信眼泪。有的只是优胜劣汰，胜者为王。如果你是个初出茅庐的热血少年，对这一行有点兴趣，也愿意倾其功于一役，那请你颤抖吧，鸡东吧，怒吼吧。若你背景和经验都不错，我说的不错是至少国外重点大学本科以上或国内10大名校本科以上，请选择一个相对的高起点，去目前已略有名气的山寨，搬搬砖，打打下手，谦虚好学，跟个愿意教你的师傅，千万千万不要觉得自己牛逼。这一行，不图名气，默默赚钱的实力派到处都是。而假若你非上述此类，请你先没事自学点编程，高数和金融工程，少看点岛国片和跟朋友鬼扯，静下心安安静静为自己未来充电，不要妄自菲薄。这个行业，只相信绩效和实力，不关心你的出身。我自己的背景，非十大名校，也非211，更非985，属于典型的后者。
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高大上版：1. 早上8点10分，闹钟响第二下还没结束，小A迅速按停闹钟。蹑手蹑脚、小心翼翼地起床，生怕不小心吵醒了还在睡觉的老婆。随后开始洗漱，煮了点燕麦，从冰箱里拿出牛奶，倒好后放到冰箱外面，边吃还边为老婆水煮了一个土鸡蛋，这样老婆起床后就能吃到热腾腾的燕麦、鸡蛋和牛奶了。小A看了下表，8点50分，这时手机响了一下，一个叫“交易小助手”的APP收到了一条提示：今天上海气温15-25度，有小雨，请带伞。**证券、**期货、IB、万德、Bloomberg五大数据源数据已正常订阅，策略组合矩阵已根据2014/6/13最新行情自动调整。看到这，小A心满意足的笑了笑。之所以选择三星，就是为了在安卓下更方便的为自己写一个交易监控的APP，确保每日的日常交易无误。这时候小A带上伞出门，走了大概15分钟，到达公司，随后便开始了一天的交易：1. 早上9点开盘，小A新买的工作站+UPS已自动开启所有交易相关的软件。像往常一样，这个时候小A人工开始核对他的策略组合矩阵，确保所有策略所分配的头寸比例一切正常；2. 开盘后，小A便投入到最近手头上的一些研究课题，如遗传算法在策略组合上的应用，做市商类高频策略的开发，隐马尔科夫在下单算法上的应用，以下省略1000字......现在的小A，已经没有之前的那种高强度的压力了。因为就算这些课题失败了，那也无所谓，毕竟像这类难题的攻克又不是一朝一夕的事情。再说，目前现有的策略体系前期都已经构建完成，至少在目前的1-2年，国内的环境还不至于让小A之前的老策略这么快淘汰掉。不过，出于未雨绸缪考虑，小A最近和公司的管理层一直有在协商，是否需要从google、百度、物理实验室等这些工业界再挖几个做算法的人过来。小A这个想法已经存在有一段时间了，虽然目前的老策略仍在继续盈利，但是已经可以很明显的感觉到传统策略的盈利能力一直在下降。若非最近半年新研发成功的一些策略，也许今年的年化收益风险比就不能像往年一样上3了吧；3. 收盘后，系统已将今日所有的绩效统计数据自动生成，包括滑点、成交概率、委托到成交的平均回报时间等等。比较后发现**公司的速度相对略慢，于是给**公司老总打了个电话，要求其尽快对IT部门技术升级。打完电话后小A还在逼叨叨逼叨叨、自言自语地说尼玛连个行情端口都这么慢，明年我们自己买个小点的经纪公司得了，这样还能省下验证保证金这档子事。不过小A想了想还是还是算了，一是这个风险好像还是蛮头痛，毕竟去年光大事件还历历在目；二是这年头经纪商也赚不了几个钱，要不是交易所返个佣，估计十有八九的经纪商都得饿死；

作者：风雨晚来急
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作为一个先后在券商自营和私募基金从事期货和A股交易的从业者，非常乐意将自己的经历与各位分享，也算对自己过去工作的一个总结。有答主关于量化投资入门版和高大上版的回答很有趣，但出发点和讨论内容都是基于CTA的，与股票的量化交易关系不大。我之前在全球top5券商工作时也主要以CTA研究为主，每天都在不停的进行各种回测和开发。彼时，部门的CTA交易主要集中在股指期货的日内投机上，基本市场上能搜集到的各种书籍和报告我都浏览过。不过，从实际运用的角度来看，不同的技术分析方法，指标类切线类也好，形态类波浪类也罢，无论其历史背景和基本原理如何，其实质都是基于证券交易过程中量价时空等历史资料基础上的统计、分析和计算。由于可供交易的期货标的只有沪深300股指期货，虽然所在部门同时跑了多个日内交易模型，但基本都是一荣俱荣，一损俱损。更为关键的是，一般趋势跟踪系统的获胜概率都低于40%，真正幅度大的单次盈利都是好不容易才熬来的，这说明大部分交易其实都是瞎折腾，当账户资金在短期内出现较大回撤的时候，很容易对自己的模型失去信心，继而陷入反复优化的怪圈。要知道，部门的考核都是以年为单位的，如果一年下来赚不到什么钱甚至亏钱，后果你懂的。我在读研究生期间，有过一段奇妙的际遇，至于这段际遇是如何而来，至今想想都觉得传奇。当时，我作为一个博士一年级的学生，曾帮一私募大佬全权管理了一只3000万的CTA量化基金，为期一年，金字塔决策交易系统全自动下单，偶尔也人工干预。就是这段经历，让我在毕业求职时的简历比同龄人丰富了不少。也正是这段交易经历，让我知道了趋势交易就是一种煎熬，因为趋势交易是反！人！性！的：几乎总在最高点开多，最低点开空，所以每次下单都是如履薄冰。最致命的是，由于日内单边走势的下单滑点一般都比较大，如果你因为限价单没能成交，基本这千年等一回的机会就和你说拜拜了；而如果你不顾一切去追单，则很大可能刚成交一会就触发了止损命令，实际亏损是理论亏损的2倍还多。正因为知道了交易执行的艰难，毕业后进入全球top5券商后，对于交易下单和盯盘，一开始我就是拒绝的。部门的交易一直都是另一海归博士GG在做，而我只负责模型的研发和维护。他每日的工作流程就是，每天早上打开电脑，检查数据流是否正常，然后打开模型，让程序自动执行，盘中各种纠结，盘后各种悔恨。而这，基本就是一天的生活。盘中纠结：由于资金量巨大，股指期货随便一个波动，就是几十万的盈亏。落袋为安（干预模型）还是让坚决执行模型？这是个问题。毕竟一切浮盈皆是虚妄。盘后悔恨：今天曾浮盈过百万，最后居然止损出局，唉；今天要是不干预的话，本！可！以！盈利数百万的，结果少赚了近一半，唉，唉。别问我为啥总想干预模型。事实上，任何一个趋势跟踪系统都是很难坚持的，因为它们都是以捕捉相对罕见的大趋势为基础的，而大趋势通常难得一见。在漫长的等待中，交易者很容易对自己的系统产生怀疑，转而相信自己能够战胜概率。别问我一年下来赚了多少。事实上，CTA的容量是非常有限的，相比于部门的中介业务动辄上亿的利润，CTA的盈利基本可以忽略。虽然后来我们又把趋势交易拓展到了商品期货上，同时交易了十几个品种，但随后很多商品期货都开启了夜盘模式，遂逐步放弃。因为选择了CTA，导致我每天都在对自己的职业生涯产生怀疑，直到后来我跳槽到阳光私募开始管理对冲产品，开始了股票alpha模型的盈利模式。此是后话，有时间慢慢表来。2015.12.21++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++在中国的股票、期货市场，几乎所有的投资者多多少少都懂点技术分析，什么MA、MACD、KDJ等等，诸如此类，不一而足。至于自己所理解的技术指标能否盈利，另当别论。由于量化投资的门槛实在太低，大凡交易过商品期货的朋友（尤其是理工科学生，毕业后想进入金融机构以此为职业的），基本都在用自己编译的模型进行程序化自动下单，或按模型提示的信号进行手撸。至于所交易的品种，究竟是橡胶、螺纹钢，还是豆粕、焦炭（股指期货的开户门槛太高，在校生一般玩不起），则不是他所要关心的。相信大家都有这样的体验，如果有朋友邀请你去打麻将或斗地主，而你却不怎么会玩，你多半会拒绝。但期货市场不同，对于一个自己几乎一无所知的品种，却也敢用真金白银去交易。这是为什么呢？因为交易者用自己所构建的模型对该产品的历史数据进行过回测，每个月均实现了正收益。这TM不就是传说中的印！钞！机！么！然而，只有真正交易过的人才知道，要想在期货市场凭自己所理解的技术分析去赚钱，太难！太难！要写一个回测结果很好的趋势跟踪模型，对于熟手来说，基本就是分分钟的事。但如果你把测试和实盘等同，我只能说你图样图森破。因为历史测试充其量只是对未来的粗略估计，它或许夸大了系统的内在优势本来是纯随机的现象，结果导致一个在历史回测中看似有效或曾经有效的系统不再有效。并且，很多初入期市的朋友，在写模型时或多或少都犯了过度优化的毛病，对于历史上那些模型本没抓住的单边走势，改个参数就抓住了；对于那些模型反复开仓的震荡走势，加个限制就避免了。可惜的是，要是可以交易历史数据的话，这个市场上还有亏货么？更为致命的是，即便你写的模型确实符合逻辑，也没有过度拟合，你以为就可以一劳永逸，躺着数钱了吗？那是因为你忘了，测试时，你可以把几年的模拟交易集中在几分钟之内完成，即使有几个月的回撤期，你也不觉得有啥，因为你知道了净值曲线的未来走势。但实盘交易时，分分钟都是煎熬，盘中每一个波动都会刺激你的神经。此外，模型测试时，你关注的全是盈利带来的喜悦；而实盘交易时，你感受到的全是亏损带来的痛楚。在实盘交易中，交易者的行为是复杂多变的，很多模型都由于与历史的吻合度太高，市场行为的一个轻微变化就会造成效果的明显恶化。再加上投资者某些情绪化和草率的出入场，承担了一些本没有必要承担的风险，再加上佣金和滑点，如此，根据市场的实际结构来说，大部分投机者注定就应该发生亏损。事实上，真正在市场上赚大钱的人，大都是悲观者和幸运者。说悲观，是因为他们都曾有过亏得睡不着觉的经历，知道赚钱的艰难；说幸运，是因为他们起起伏伏，但最终都活下来了。还记得，当年部门年会时，领导让我作为新人代表发言，我balabala，洋洋洒洒上千言，直听得他们无不击掌。但作为结尾，我话锋一转，说了下面的话：要想在期货市场上用技术分析赚到大钱，无它，两个字而已，靠命！2015.12.22++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++周末去了一趟王府井书店，没想到这年头到实体店买书的人还挺多。在里面转悠了一圈，来到股票板块，那家伙，各种分析、战法，直叫人应接不暇。我随意挑了几本翻阅了一下，看完后甚是惆怅，原来自己这么多年的书都白念了，这么多年的交易体验都白瞎了，因为所有的书都给人一种感觉：“炒股太简单啦！”“股市就是提款机！”“我们的目标是星辰大海！”。回家路上，我对老婆说：“要不咱别做交易了，怪辛苦的，改写书吧？” “我看你有这个潜质。”回到家，有朋友在微信朋友圈给我说他在私募排排网上看到了我的署名文章，我大吃一惊，一搜，好家伙，各大股票期货类门户网均转载了上面的文章。更有甚者，把文章的题目也改了，“盘中纠结，盘后后悔，这就是量化交易员一天的生活？” 真叫人无语。这篇文章其实是我在知乎上的首答，没想到收获了这么多的关注，不少朋友都在私信问我，技术分析究竟能不能赚钱？你说的熟手分分钟就能写一个回测不错的模型，怎么做到的？考虑到当前国家全面建设小康社会的宏伟蓝图，咱也作一个正能量的回答：在期货市场，散户凭借技术分析是能赚钱的，但前提是你能够战胜自己的内心。但即便你战胜了自己的内心，要指望大赚特赚，基本还得靠命。下面这篇文章，是我2012年发表在《量化投资与对冲基金》上的一篇旧文（灌水为主，在校生嘛，你懂的），现有删节的粘贴于此，供那些期货技术分析不得要领的朋友参考。至于文中提到的算法，究竟是故弄玄虚，还是真实有效，见仁见智罢。正文：一、引言投资者之所以会买东西，是因为他相信在一段时间之后，他的投资会升值，巴菲特就是个投资者，他买卖的是股票所代表的企业，而非股票本身。交易者却不会去买卖像企业这样的实物，他们买卖的是股票、期权或期货，他们只关心价格，从本质上讲，他们买卖的是风险，比如西蒙斯。长期以来，经济学和金融理论一直都是以理性行为理论为基础的。与此同时，几乎所有的基金经理都在寻求战胜市场的方法，以期获得超过市场基准的超额收益，但是从我国市场上公开的开放式基金净值排行来看，无论是以基本面分析为主的传统型投资理念，还是以指数化投资为主的被动型投资策略，绝大部分基金经理的绩效似乎都摆脱不了靠“天”(经济周期)吃饭的命运。而沪深300股指期货的推出，则一定程度上了改变我国股票市场只能单向做多的历史，使得投资者获取独立于股市大盘的绝对收益成为可能。股指期货的推出既为我国证券市场的发展提供了新动力，使对冲基金的出现成为必然，又加速了我国股票市场的机构化进程，使机构博弈成为市场投资的主流。而程序化交易，正是机构投资者在瞬息万变的证券市场中规避风险和提高收益的利器。其最大好处在于，交易是通过电脑自动执行的，最大程度克服了人性的贪婪和恐惧，从而在风险控制和成本管理等方面具有无可比拟的优势。程序化交易可以遵循的交易指标种类繁多，如移动平均线(MA)、随机指数(KD)、相对强弱指数(RSI)等等，不一而足。这些指标在市场上被投资者广泛使用，又反过来加强了这些指标的作用。与一般的技术分析有所不同，程序化交易的模型设计必须遵循一定的原则，才能使模型更具一般性和可操作性。这些原则主要包括：参数选择不宜过多，模型优化应有一定限度和足够的时间检验等等。从国际经验看，在发达市场一般很难设计出能稳定盈利的日内程序化交易模型，但我们在对沪深300股指期货的日内数据研究中，却发现能够找到可以盈利的模式，这也从一定程度上说明了我国的证券市场不是强有效的，在此基础上尝试程序化交易研究也是非常有意义的。在程序化交易的模型设计中，构建的系统越复杂，相应的对应法则也就越多，有时候我们很难判断某条法则发挥作用的频率和程度。鉴于这个原因，本文的模型并不尝试追求复杂和繁多的条件设计，而是从经典的几何布朗运动出发，把市场中的“局部行为”作为决策的关键因素，而非用模型来预测股指的未来点位，从而使得模型更具一般性和可操作性。二、模型构建（一）几何布朗运动（略。本节涉及一些数学公式和算法，下文中mu和sigma的具体算法，感兴趣的朋友可以自己去补一下相关知识。不补充也不要紧，重要的是下面的开平仓条件。）（二）模型构建1、基本假设假设1、交易者以趋势交易为主，（预期）上涨时做多股指，（预期）下跌时做空股指，趋势结束后获利（或止损）了结；假设2、每次固定交易一手，不考虑冲击成本；假设3、开仓平仓均能以信号发出时的价位成交，不会发生不能成交的现象；假设4、不同时持有多头和空头；假设5、每日收盘前强制平仓，不持仓过夜；假设6、每手股指交易费用为单边50元；假设7、帐户初始保证金充足，不会发生因保证金不足而强制平仓的现象。2、开仓条件为叙述简便，以下我们主要对多头的开平仓条件进行叙述，空头开平仓条件类似。1）开仓时间：股指期货的交易时间为上午9：15—11：30和下午13：00—15：15（结算日下午交易时间为13：00—15：00）。统计表明，开盘一段时间的波动往往比较剧烈，趋势也不明显，加之我们只做日内交易，需要用到前一段时间的价格信息，所以我们限定开仓时间在某个时点之后，比如9：45；另外，尾盘波动一般较小，收益与风险不成比例，14：45之后我们也不再开仓。2）漂移率mu：如何区分横盘与趋势几乎是所有交易者都必须面临的难题。统计规律告诉我们，不是所有的市场都在我们的掌控范围之内，我们只做有行情、有趋势的市场，其趋势用漂移率mu来刻画。要求mu1 < mu < mu2。3）波动率sigma：每一个交易时段，多空双方都会展开一场对决，多方因为价格上涨而受益，空方因为价格下跌而获利，波动率sigma在一定程度上描述了多空双方的力量均衡程度，明智的交易者应该在多空双方胜负逐渐明朗的时候才选择进场。要求sigma1 < sigma < sigma2。4）其他条件：简单移动平均线MA作为市场上应用最为广泛的指标，也可用来辅助漂移项，以确认趋势的形成。要求MA1 < MA2。3、平仓条件理论上，在任何一个价位都能找到做多或做空的理由（实盘交易中也正是如此，否则便不可能成交了）：认为趋势还将延续，则顺势而为；认为趋势已经到头，则逆市入场，区别只在于获利的概率大小。如果说开仓条件还比较平常的话，平仓条件的设定则是能否盈利以及盈利多少的关键。通过实证分析，我们建立了如下几种平仓条件：条件1、资金止损在期货市场中，输家最致命的弱点就在于缺乏随机性概念，自认为能战胜概率。资金管理的第一目标是确保生存，第二才是稳定盈利。对于每一笔交易，交易者都必须预先知道能承受多大损失。止损点位过大，连续几次亏损就将使交易者出局；止损点位过小，又会频繁的止损。研究显示，在不损及长期展望的情况下，单笔交易的损失不宜超过保证金的2%。本文的模型也参考了这个标准。条件2、资金止盈一些交易者喜欢预先设定获利目标，一旦价格触及预先设定价位，便及时获利了结。这是因为这些交易者是情绪化的，为了取得确定的报酬，宁可牺牲期望报酬更大的机会，因为后者涉及不确定性。当前，A股市场正处于半强有效阶段，羊群效应比较明显。统计数据显示，股指日内涨得越高，投资者情绪也越高，潜在的获利机会也就越大，反之亦然，这就是力度的体现。但由于A股的日内涨跌幅限制，我们设置资金止盈点为earn0。条件3、技术止损与技术止盈1）止损不等于亏损。开仓后，一旦价格朝预期方向变化，则实时调整止损点位，让账户在保本与获利之间选择，而不再是亏损或获利。本文模型采用“50%法则”，即半数的帐面获利是自己的，另外半数的账面获利属于市场。举例来说，如果价格已经发生10点的有利走势，即时设定停损点为5。为避免频繁离场，一般要求账面获利点位超过earn1。2） 交易者通常会对自己的仓位抱有某种念想，持有多单就预期上涨，持有空单就预期下跌，技术止损则要求交易者摒弃这种幻想。它是技术性的提前退出，而非被动止损。举例来说，如果当前持有多头仓位，程序又发出开空信号，那么或者离场，或者开反向仓位。 条件4、时间因素对交易者而言，“数学期望”是一个非常重要的概念。刚开始建仓时，我们设定的止盈点位会比较高，但随着时间的推移，交易者应根据实际情况灵活调整止盈点位的大小。如果时间已临近收盘，而账面浮动盈利微小，若此时交易者还将止盈点位设为earn0，显然不合时宜。本模型采用的即时止盈点为earn0 * f(t)，其中 f(t) 是当日剩余交易时间长度的函数。条件5、强制平仓为降低次一交易日指数跳开的风险，当日收盘前强制平仓。三、实证分析（略）四、改进方向（略）2015.12.28编辑于 2016-01-1961597 条评论分享收藏感谢收起James Ge136 人赞同了该回答不邀自来，终于见到一个自己能答的了，不能放过！！！鄙人现在管理2个亿的套利策略账户，至于什么套利，呵呵，圈子真心小。反正市场容量20亿上下这种吧。。。。+++++++++++++++++++++++++++++++我素疯哥线+++++++++++++++++++++++++++++++盘前：大概8:20到公司，做各种盘前准备，主要是启动一下交易软件啦，话说公司自己研发的系统启动起来真是麻烦，以后一定要找个运维做这种事情！！关注一下早间新闻（99%的概率是没什么用），刷个微博，泡咖啡，吃面，然后给其他交易员开个晨会，嗯，其实就是扯扯淡。早上开盘时间：进入紧张而又无聊的开盘时间。做我这个事情，一天大概只有半个小时是在成交的，其他时间就是看着。看看行情是不是正常，程序有没有乱发单，手动调整一下参数，手感来了可以开张多单玩玩，不要超过风控上限哦亲~~ 这个时候主要有两件事情：1. 监控程序和持仓，2. 观察市场，为策略开发寻找灵盖。午休： 出去跟大家吃个饭呗。。。什么？！你以为交易员会谈论很高大上的内容？？！！我会告诉你我们只是服务员面前装13吗？不过，那个女孩的确有点像某岛女神。。。下午开盘时间：基本跟上午一样，不同是的收盘前一个小时是仓位调整阶段，这个时候如果仓位不合适，就要紧张一下了。最纠结的就是收盘前30分钟出行情。。。尼玛，我刚调好仓位，要不要这样啊。。。收盘后一个小时：算账（当之无愧最重要的事情），盘后处理工作（记录持仓，算一下波动率，统计滑点），想想明天的交易策略（大概率时间要做微调，大调的时候也时有发生），打电话给其他公司交易员扯扯蛋（赚钱的时候）。复盘总结会，也是扯淡。之后的时间：交易员盘后的时间非常灵活的，当然，我也去过很变态的公司，每天待到7,8点，不过这绝13不是常态。做研究这种事情。。。有了灵感想不做都难受，但是没灵感的时候硬做，一般做出来都是废的。一般一周中研究和学习的时间一半一半吧。我很佩服每天能固定时间做研究的人，鄙人绝对是三天打渔两天晒网那种。 没办法。。。只能去女澡堂找找灵感咯~+++++++++++++++++++++++++++++++我素疯哥线+++++++++++++++++++++++++++++++最后说一句，见了很多量化交易员之后，我的感觉就是每个人都有自己的风格，有那种20年如一日做研究的，也有像我这样赚了钱就要去旅游三个月的，也有吃斋念佛的。上次交流会见了一个60岁的老爷爷，做TB的程序化，真心佩服。所以没有必要太在乎别人做什么，跟交易本身一样，只要自己舒服就行啦~

作者：吴敌
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谢谢Vas Brandon的邀请， 目前在run一个HFT， 每日基本流程如下：8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划17:00~18:00: 运动另外，贴一个比较欣赏的国外量化交易员Ernie Chan对这个问题的回答。 Can you describe a typical work day for us?I start the day at 7:30am, downloading data and starting up various applications to prepare for sending the day’s orders, and sometimes conferring (via phone or instant messages) with my partner in Chicago on unusual situations. In theory, all these steps can be automated, but it would require heavy investments in some software that we are not prepared to make just yet. And of course, even if they are all automated, you still want to monitor them to make sure no unexpected errors have occurred. I also try to check and reply to a few urgent emails during this time. Oh, and a 5-minute breakfast too. So this takes me to 9:30am, when the market opens, and our applications spring into action. I will sit there for maybe half an hour more to make sure the applications run normally, and then get back to doing research, strategizing with my partner over the phone, or speaking to my clients. At noon, I typically take an hour’s break to exercise, either swimming, yoga, or just hiking around the wildlife preserve near my house. I will then have my 5-minute lunch, and get back to my research and client calls. At 4pm, market closes and I shut down all the applications, and that ends the first part of my working day. I may work for another hour or so around 8pm, mostly doing research and answering emails. I also try to put in a few hours on the weekend doing the same, maybe updating my blog too.

作者：吴敌
链接：https://www.zhihu.com/question/23244053/answer/24128270
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谢谢Vas Brandon的邀请， 目前在run一个HFT， 每日基本流程如下：8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划17:00~18:00: 运动另外，贴一个比较欣赏的国外量化交易员Ernie Chan对这个问题的回答。 Can you describe a typical work day for us?I start the day at 7:30am, downloading data and starting up various applications to prepare for sending the day’s orders, and sometimes conferring (via phone or instant messages) with my partner in Chicago on unusual situations. In theory, all these steps can be automated, but it would require heavy investments in some software that we are not prepared to make just yet. And of course, even if they are all automated, you still want to monitor them to make sure no unexpected errors have occurred. I also try to check and reply to a few urgent emails during this time. Oh, and a 5-minute breakfast too. So this takes me to 9:30am, when the market opens, and our applications spring into action. I will sit there for maybe half an hour more to make sure the applications run normally, and then get back to doing research, strategizing with my partner over the phone, or speaking to my clients. At noon, I typically take an hour’s break to exercise, either swimming, yoga, or just hiking around the wildlife preserve near my house. I will then have my 5-minute lunch, and get back to my research and client calls. At 4pm, market closes and I shut down all the applications, and that ends the first part of my working day. I may work for another hour or so around 8pm, mostly doing research and answering emails. I also try to put in a few hours on the weekend doing the same, maybe updating my blog too.

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