量化金融作為一個(gè)相對(duì)新興的領(lǐng)域，已經(jīng)吸引了越來越多的人才和投資者的關(guān)注。大家渴望學(xué)習(xí)和掌握各種量化金融模型，以期在未來的職業(yè)生涯中取得持續(xù)的盈利能力，特別是量化模型在回測(cè)中的表現(xiàn)優(yōu)秀，很容易讓人認(rèn)為實(shí)盤中也是類似表現(xiàn)。但是，有一件事情需要提前說明：能賺錢的方法一定不會(huì)寫在書本里。

為什么能賺錢的方法不會(huì)寫在書本里？這是因?yàn)榻鹑谑袌?chǎng)本身就是不斷變化和演化的。書本所介紹的各種模型和策略只是基于歷史數(shù)據(jù)和假設(shè)的理論，并不能保證一定能在未來的市場(chǎng)中取得成功。真正能夠在市場(chǎng)中獲得成功的方法，需要不斷地進(jìn)行實(shí)踐和改進(jìn)，并且需要不斷地適應(yīng)市場(chǎng)的變化。

此外，許多能夠賺錢的方法是由個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和洞察力積累而來的，并且經(jīng)常受到個(gè)人和團(tuán)隊(duì)的保密。這些方法可能包括各種因素，如特定的交易技術(shù)、私人數(shù)據(jù)和信息源、特殊的聯(lián)系人和資源等。這些因素是不會(huì)被公開的。

但是書本所介紹的各種量化金融模型和策略基于不同的假設(shè)和統(tǒng)計(jì)方法，可以幫助我們更好地理解市場(chǎng)，了解各種交易策略的優(yōu)缺點(diǎn)，并根據(jù)市場(chǎng)情況進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，所以讀書必不可少。而且很多分享會(huì)、培訓(xùn)也會(huì)提供新的思路，盡管只是一些策略靈感和框架，這就是我們需要和愿意對(duì)外交流的主要原因。

書本中的模型必然會(huì)失效，今天分享七禾網(wǎng)合作的濮元愷老師經(jīng)歷的幾次印象深刻的模型失效：

1、2016年期貨市場(chǎng)瘋狂波動(dòng)后，2017和2018進(jìn)入到一個(gè)低波動(dòng)率區(qū)間，傳統(tǒng)的線性量?jī)r(jià)擇時(shí)模型，特別是小時(shí)線、日線級(jí)別的模型，長(zhǎng)時(shí)間回撤，而之前歷史數(shù)據(jù)尋到的參數(shù)也大幅度衰減，參數(shù)的不穩(wěn)定性第一次生動(dòng)地呈現(xiàn)出來。這段時(shí)間我也經(jīng)歷了比較痛苦的反思，迭代，主要就是提高頻率，以及做不同源的模型。

2、2020年10月開始，股票橫截面alpha選股模型衰退，進(jìn)入到權(quán)重股大幅度領(lǐng)漲，中小盤股或者說大部分股下跌的場(chǎng)景中，我們稱之為抱團(tuán)股行情。當(dāng)時(shí)我使用了機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的模型，但是我的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，并不包含這種行情，模型馬上進(jìn)入到回撤期，大概回撤了5%才剎車開始恢復(fù)。當(dāng)然我也積極調(diào)整了模型，主要是訓(xùn)練過程中控制size因子的負(fù)向暴露，以及強(qiáng)調(diào)大盤股的量?jī)r(jià)特征，以及優(yōu)化器等多種方式。

3、2022年下半年，我的好友代丹斌老師引入大量基本面數(shù)據(jù)做一些另類模型，以及徹底轉(zhuǎn)向橫截面對(duì)沖為主的模型結(jié)構(gòu)。當(dāng)時(shí)正值量?jī)r(jià)模型大幅度上漲后的回撤期，很多CTA基金表現(xiàn)開始衰退。我們都意識(shí)到，量?jī)r(jià)因子的擁擠導(dǎo)致失效，以及量?jī)r(jià)數(shù)據(jù)太容易獲取，太容易被加工得到類似的歷史買入賣出點(diǎn)位，所以期貨模型的門檻需要抬高，模型才有競(jìng)爭(zhēng)力。

本次課程中的時(shí)序模型截面管理

成功的交易者需要不斷地學(xué)習(xí)和實(shí)踐，并且需要具備深入了解市場(chǎng)的能力和判斷力。這些年我們很多交易者之所以存活于市場(chǎng)，關(guān)鍵就是我們主動(dòng)求變，主動(dòng)獲取新知識(shí)，主動(dòng)迭代模型發(fā)現(xiàn)之前沒捕捉到的盈利機(jī)會(huì)。所以我們和七禾網(wǎng)合作的培訓(xùn)，也是重點(diǎn)講模型框架、迭代思路，尤其是今年我們注重風(fēng)險(xiǎn)歸因和新的機(jī)器學(xué)習(xí)工具的使用，內(nèi)容一直在變化。

品種分配的初級(jí)思路：按照投機(jī)度調(diào)整

2022年開始，商品期貨市場(chǎng)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，波動(dòng)率呈現(xiàn)不規(guī)律出現(xiàn)，波動(dòng)的延續(xù)時(shí)間也降低，大部分CTA程序化交易者體會(huì)到盈利困難。而從市場(chǎng)全局觀察，可交易品種數(shù)量越來越多，選擇越來越豐富，品種間關(guān)系也更加顯著。在此背景之下，七禾網(wǎng)經(jīng)過長(zhǎng)期籌備和用戶調(diào)研，推出新的精品量化課程內(nèi)容——《從信號(hào)模型到截面因子投資 從中長(zhǎng)期模型到多周期交易》。

課件中關(guān)于過擬合的分析

在之前豐富的時(shí)間序列模型基礎(chǔ)上，我們將帶領(lǐng)各位投資者進(jìn)一步提升交易技能，將模型因子化分析，著重進(jìn)行橫截面CTA交易策略拓展，著重介紹機(jī)器學(xué)習(xí)工具的使用，以及python開發(fā)環(huán)境下的策略部署。

一、動(dòng)量的捕捉和基本交易方法

1、動(dòng)量的概念

2、動(dòng)量的描述方式

二、以海龜交易法則為例，中長(zhǎng)期高性能風(fēng)控改進(jìn)

1、原版海龜交易法則介紹

2、發(fā)現(xiàn)海龜不足

3、尋找止盈點(diǎn)

4、尋找全市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)

三、python交易環(huán)境和強(qiáng)化學(xué)習(xí)擇時(shí)框架

1、以vnpy為例的python交易環(huán)境

2、強(qiáng)化學(xué)習(xí)在擇時(shí)中的效果初探

四、橫截面對(duì)沖交易模型

1、TB版本截面對(duì)沖交易的原理

2、編程方法

3、績(jī)效測(cè)試

五、Python單因子測(cè)試工具

1、Python知識(shí)導(dǎo)入

2、繪制凈值圖和相關(guān)矩陣

3、Python數(shù)據(jù)獲取

4、單因子測(cè)試工具使用方法

六、單因子開發(fā)思路

1、單因子的評(píng)價(jià)方法

2、單因子的思路

3、因子的合成方法

4、現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試幾個(gè)單因子績(jī)效

七、以O(shè)pen Range Breaker為例，期貨日內(nèi)突破交易

1、突破一般識(shí)別方法

2、參數(shù)優(yōu)化與績(jī)效分析

3、品種選擇

八、專業(yè)機(jī)構(gòu)期貨交易策略類型拓展

1、交易策略概覽

2、交易模型搭配與資金容量分析

3、基本面對(duì)沖類策略概覽

九、資產(chǎn)配置方案簡(jiǎn)述

1、常見資產(chǎn)配置方法

2、各方法原理與局限

3、期貨交易部分建議，實(shí)盤細(xì)節(jié)

幾個(gè)橫截面因子的介紹

最后，我們需要明確一個(gè)重要的事實(shí)：金融市場(chǎng)是高度競(jìng)爭(zhēng)和復(fù)雜的。沒有一個(gè)模型或策略能夠完全預(yù)測(cè)市場(chǎng)的變化，并且能夠在所有情況下保持有效性，絕對(duì)不存在拿來就能用的模型或者源碼，這種東西如果存在，就是對(duì)市場(chǎng)中交易者最大的侮辱，因?yàn)樗C明了市場(chǎng)處于高度的無效性。我們提供的培訓(xùn)內(nèi)容一直希望通過持續(xù)迭代，讓課程有生命力，讓參與者有所得。

本期課程時(shí)間：

2023年5月13日（周六）上午9:30--11：30，下午14:00--17:30（線上直播）

培訓(xùn)后，可申請(qǐng)加入課程微信群，共同學(xué)習(xí)進(jìn)步

報(bào)名咨詢電話：15658003152（同微信）

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