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量化那點事兒:我的阿狗故事

(2023-12-26 21:10:35) 下一個

給你機會你不中用啊!最近這句台詞兒老在我耳邊轉,心裏那個愧和悔啊。

三個月了,納指呼呼地漲,我的那個獲了頭彩的algo呢,那個首次被機構投了一百萬米刀的算法啊,還在水下5%。雖然規則上說了,賺了我拿百分之十,虧了我也不負責。但這業績,自己沒掙到不說,還給組織競賽和投資的機構賠了幾萬刀,於心不忍啊。雖然我相信長達17年的曆史回測擺在那裏(Sharpe ratio > 1.1),長達4個月的Live交易也擺在那裏 (Sharpe ratio =8.05),在後麵的幾個月裏,我那個阿狗(algo) 應該能芙蓉出水, 給我貢獻幾個毛毛錢吧,主要還是不要讓機構丟了信心。

所有的量化也好,算法也好,歸根結底有一個假設:曆史可以重複。但曆史實際上是不會完全重複的,像所有的交易一樣,凡事隻有概率大小,沒有一定之規。四五年前,當quantopian還很熱鬧的時候,我偶然接觸到量化領域,就是用因子建模嘛,就是對衝基金的老把戲嘛,在選定的一個股票池子裏,可以是100個到5000個標的,同時買可能漲的賣可能跌的。因為量大,如果你的模型有一點點的預測能力,你的勝率大於50%,那就是一個成功的阿狗。 那時候quantopian有每天的比賽,排名前麵的有10刀到50刀的獎勵,我就贏了不少的盒飯,主要是因此也練了python,覺得這個比那兩千刀的盒飯錢更有意思。

Quantopian也組織一些專題比賽,比如日本股票選股,基於內部持股insider變化的策略等等。主要是它的論壇和講座組織得不錯,我從那裏學了不少東東。後來資本家投資好像撤了,quantopian也沒有找到真正可以變現的運作模式,二三年前垮掉了。搞笑的是,垮掉那年我的一個阿狗被他們看上了,還正式的簽了約準備投資,結果不了了之。幾個星期前,它的funder又開始活躍了,準備把原來的量化人馬找回來搞什麽事兒,我也被通知了好幾回,但還沒有精神仔細研讀一下他們要幹什麽。

因為花了時間練了python,也把美股數據的收集整理和建模之類弄了個大半熟,於是開始找類似的量化組織和機構,競賽也好投資也好,就想去弄個輸贏。 還真找到了兩個:一個是quantiacs,一個是numerai。Quantiacs能夠持之以恒,已經搞了20輪比賽了,現在正在進行第21輪基於納斯達克100成分股的量化大賽。基本過程是:組織方提供股票每日數據,從2005到今天,你用量化模型回測17年(2006到今天),回測的sharpe ratio必須大於1才能入圍,即17年的平均收益率除以平均收益率的波動率大於1(一般長持標普在0.5左右,納指在0.6至0.7)。入圍以後,有四個月的Live實測,以四個月後在所有參賽模型中的前7名將得到共200萬美金的投資分配:第一名1百萬,第二名50萬,第三名25萬,第四名10萬,第五名至第七名各5萬,投資1年,看效果是否中斷或繼續。我從第15輪開始發現這個機構以後開始參賽,搞過一個第四,兩個第五,在第19輪的時候運氣好弄了個第一。這就是本文開頭說的那個給你機會不中用的感歎。總的來說,幾回下來也就還是幾千刀盒飯錢,給機構弄了10倍左右。當然機構要組織要操心要擔風險,個人主要就是練個python,同時看能不能真的摸到點兒大規模量化的門道。

Numerai規模要大些,那是真正的對衝基金基於集體量化模型的預測打分。有全球四千多隻股票,每天有上千個數據科學家給出每個股票20天後的上漲概率預測,同時每個模型要想參與基金收益就得押注數字貨幣NMR(1個NMR=17USD today)。模型以20天回報為預測對象,同時每天都可以有模型預測下一個20天的回報。 前些年我在那裏混了一陣,中間因為別的原因停了,最近又認真建了模,好像過去的一兩個月每天都是綠的,不知道哪個模型或是哪個因子搞對了。

至於模型怎麽建,因子怎麽選,指標,趨勢,宏觀,回測這些具體細節,有時間另文再述。 

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