量化交易的三個必經之地，有了這些量化才算真的入門了

作者簡介：15年交易經驗、20年編程經驗；中國第一屆國際高校量化大賽指導老師；哈工大金融量化俱樂部實戰指導老師；知乎「量化投資」專欄原創作者。本文是第374篇原創文章。

學習是一個終身課題，而步入一個新領域最好的時機是10年前，其次，就是當下。在我的人生中，見過的所有成功人士，都具有超人一等的視野、立即行動的決斷和日拱一卒的韌性，如果你也能做到這三點，我相信你會是下一個成功者。

除了上述三點，路徑很重要。讀好書、看視頻、閱雜誌、逛論壇，這些都是學習路上的必經之地。


1、書單：重點閱讀：《華爾街狂人》---主要講述的是發生在當今世界金融市場中日新月異的技術變革的故事。《程序化交易初級教程》---主要講國信TS平台的使用。推薦閱讀：《期貨市場技術分析》、《寬客——華爾街頂級數量金融大師的另類人生》、《高頻交易員》、《解讀量化投資：西蒙斯用公式打敗市場的故事》、《以交易為生》。

2、視頻：17集《金融量化簡史》---主要講述200年來量化交易的發展歷程，以及交易思想的演變。

3、雜誌：重點推薦《futures truth》，以及國際上金融類的知名雜誌。

4、論壇：MT4\經管之家\聚寬等。

不要問我網址或連結是什麼，去問「百知谷」吧（百度、知乎、谷歌），這應當是你的一個基本學習能力。


一個人具備文字能力十分重要，你每周都應當把學習的心得通過300字左右來進行一個完整的歸納和表述。下面我舉個例子：

本周看了王老師翻譯並推薦的書《華爾街狂人》，我注意到在豆瓣里的評分是6.6分，屬於國內比較早的量化知識普及叢書。這本書讓我驚奇的是對人工智能論述用了很大的章節，你要知道這本書完成於10年前，我很想知道今天中國投資市場上喧囂塵上的人工智能，會不會重蹈10年美國的覆轍？

現在看來，任何事物都死於泡沫是有道理的，而這個泡沫其實與事物本身無關，而是人們過度的期望，美國上次的人工智能破產就是人們對它在金融市場上的表現期望過高，而當時的計算機硬件以及程式設計師對它的支持與今天相比，明顯不到位。人工進化和遺傳算法在10年前看起來是人工智能在金融領域應用的重大突破，而今天，已經變成了一個最基本的策略形成基礎。特別是利用遺傳算法來消除市場偏見或誤差仍然是一項艱難的工作，有的時候，我們消除的恰恰是市場真相。

在真實的世界中，一切預測都是未知數，我也不覺得人工智能會預測未來，但它所給出的對未來的概率，確實對我們交易策略的風險控制有着極高的價值。今天，深度學習又成為了人工智能在金融領域的新寵，但它所表達的數學描述，對於金融市場來說，究竟是更近了，還是更遠了呢？

備註：請注意，這個文章的結構屬於典型的三段式。1、總結並提出問題；2、用自己的視角來思考和回答問題；3、提出新的想法和問題。這個例子並不是要固定大家的思維，但如果離開了這三點，你總結的東西很難有什麼價值，文章段式僅供參考。


每一名同學在研究策略時，都應當養成備註的習慣，看別人的策略和自己寫策略都應當進行完整的備註，因為，人腦在代碼和自然語言間的轉換大多數時間並沒有你想的那麼順暢。下面舉一個金字塔背離模型的例子（用於股票t+0的無圖表交易）：

1. //策略名：背離模型
   
2. 
   
3. //類型：股票t+0
   
4. 
   
5. //適用：後台程序化
   
6. 
   
7. //使用市場：
   
8. 
   
9. //修訂時間：2017.12.12
   
10. 
    
11. //計算macd
    
12. 
    
13. DIFF:=EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26);
    
14. 
    
15. DEA:=EMA(DIFF,9);
    
16. 
    
17. MACD:=2*(DIFF-DEA),COLORSTICK;
    
18. 
    
19. N:=BARSLAST(CROSS(DIFF,DEA))+1; //計算最近金叉距離
    
20. 
    
21. N1:=BARSLAST(CROSS(DEA,DIFF))+1; //計算最近死叉距離
    
22. 
    
23. DIFF1:=REF(REF(DIFF,N-1),1);//查金叉時DIFF值
    
24. 
    
25. DIFF2:=REF(REF(DIFF,N1-1),1); //查死叉時DIFF值
    
26. 
    
27. C1:=REF(REF(C,N-1),1); //查金叉時收盤價
    
28. 
    
29. C2:=REF(REF(C,N1-1),1); //查死叉時收盤價
    
30. 
    
31. DBL1:=DIFF>DIFF1 AND CROSS(DIFF,DEA) AND C
    
32. 
    
33. DBL:=DIFFC2; //頂背離
    
34. 
    
35. //買賣條件
    
36. 
    
37. TBUY(DBL1 AND TNUMLOSSTRADE<2,100,MKT);//虧損一次後買入
    
38. 
    
39. TSELL(DBL AND TBUYHOLDINGEX('','',2)>0,100,MKT);//當前帳戶持倉大於0時
    
40. 
    
41. TSELL(EVERY(C<=REF(C,1),5),0,MKT);//連續5個周期下跌賣出

复制代码

研究一個策略，最重要的是要先把思維導圖構建出來，以方便進行調整和修改。

當你有想法、有代碼、有導圖的時候，就可以來跟我深入討論一些關於量化交易的問題了。


歡迎大家關注，留言參與這個方向的討論，我會保持和大家的在線交流