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Prefacio

¿Por qué estudiar esta carrera? ¿Qué has ganado al estudiar este curso? En primer lugar, este curso se basa en los lenguajes de programación JavaScript y Python. El lenguaje es solo una tecnología y, en última instancia, aún tenemos que aplicar esta tecnología a una industria. El comercio cuantitativo es una industria emergente que actualmente se encuentra en una etapa de rápido desarrollo y tiene una enorme demanda de talento.

A través del estudio sistemático de este curso, podrá tener una comprensión más profunda del campo del trading cuantitativo. Si es un estudiante que se está preparando para ingresar al campo del trading cuantitativo, también le será útil. Si es un inversor en bolsa Si es un entusiasta de la inversión en futuros, el trading cuantitativo puede ayudarlo por completo con sus operaciones subjetivas. Al desarrollar estrategias comerciales, puede obtener ganancias en el mercado financiero y expandir sus canales y plataformas de gestión financiera y de inversión.

Antes de eso, déjenme hablarles de mi experiencia personal en el trading. No soy especialista en finanzas, sino en estadística. Comenzó a dedicarse a la negociación subjetiva de acciones cuando era estudiante. Más tarde, por casualidad, se convirtió en un profesional de la negociación cuantitativa de un fondo de capital privado nacional, dedicado principalmente a la investigación y el desarrollo de estrategias.

He estado en el círculo comercial durante más de diez años y he desarrollado varios tipos de estrategias. Mi filosofía de inversión es: control del riesgo por encima de todo y enfoque en la rentabilidad absoluta. El título de nuestro curso es: Del trading cuantitativo a la gestión de activos: desarrollo de estrategias CTA para retornos absolutos.

1. La lógica de ganar dinero con estrategias de CTA de futuros

1.1 Comprensión de la CTA de futuros

Algunas personas pueden preguntarse qué es CTA. ¿Qué es exactamente CTA? A CTA se le denomina asesor de comercio de materias primas en el extranjero y generalmente se le denomina gestor de inversiones en el país. Los CTA tradicionales reúnen los fondos de un gran número de inversores, luego los confían a instituciones de inversión profesionales y, finalmente, invierten en futuros de índices bursátiles, futuros de materias primas y futuros de bonos del Tesoro a través de asesores comerciales (es decir, CTA).

Pero, de hecho, a medida que el mercado global de futuros continúa creciendo y desarrollándose, el concepto de CTA también se expande constantemente y su alcance supera ampliamente los futuros tradicionales. No solo puede invertir en el mercado de futuros, sino también en el mercado de tipos de interés, el mercado de valores, el mercado de divisas, el mercado de opciones, etc. Siempre que este producto tenga una cierta cantidad de datos históricos, se puede aplicar la estrategia CTA correspondiente. desarrollado en base a estos datos históricos.

Antes de la década de 1980, la tecnología de comercio electrónico no estaba muy madura. En ese momento, la mayoría de los operadores juzgaban la tendencia futura de los futuros de materias primas mediante la elaboración manual de indicadores técnicos como los indicadores Williams, KDJ, RSI, MACD, CCI, etc. Más tarde, algunos comerciantes crearon fondos CTA especiales para ayudar a los clientes a administrar los activos. No fue hasta la popularización del comercio electrónico en la década de 1980 que los fondos CTA en el verdadero sentido comenzaron a aparecer.

Cambios en la escala de gestión de fondos de la CTA Unidad: Miles de millones de dólares estadounidenses

Si observamos el gráfico anterior, especialmente con el auge del comercio cuantitativo, el tamaño de los fondos CTA globales ha aumentado de US\( 130,6 mil millones en 2005 a más de US\) 300 mil millones en 2015. Además, la estrategia CTA también se ha convertido en una de las estrategias de inversión más habituales de los fondos de cobertura globales.

El rendimiento de los fondos CTA también ha aumentado junto con su escala. Echemos un vistazo al índice CTA de Barlake en la siguiente figura. El índice CTA de Barlake es un punto de referencia representativo de la industria para los asesores de comercio de materias primas globales. Desde finales de 1979 hasta finales de 2016, la rentabilidad acumulada del índice Barlake CTA Fund fue de 28,95 veces, con una rentabilidad anualizada del 9,59%, un ratio de Sharpe de 0,37 y una caída máxima del 15,66%.

Porque en la cartera de asignación de activos, las estrategias CTA suelen mantener una correlación extremadamente baja con otras estrategias. Como se muestra en el círculo rojo de la figura siguiente, durante la caída del mercado bursátil mundial de 2000 a 2002 y la crisis mundial de las hipotecas de alto riesgo de 2008, el índice Barlake CTA Fund no solo no cayó, sino que también logró rendimientos positivos. Cuando ocurren crisis en En los mercados de acciones y bonos, CTA puede proporcionar fuertes ganancias. Además, también podemos ver que el nivel de ganancias del índice Barclays Commodity CTA desde 1980 siempre ha sido más alto que el del S&P 500, y su caída también es mucho menor que la del S&P 500.

El desarrollo de CTA en mi país se ha producido solo en la última década, pero el impulso es muy fuerte. Esto se debe principalmente al entorno comercial relativamente abierto de futuros de materias primas nacionales, el bajo umbral de capital comercial y el sistema de margen que permite posiciones largas y cortas. -comercio entre pares y tarifas de transacción bajas, la arquitectura técnica del intercambio es más avanzada que la de las acciones y es más fácil comerciar en el sistema, etc.

Desde 2010, los fondos CTA existen principalmente en forma de fondos de capital privado. A medida que las políticas nacionales abren gradualmente el ámbito de inversión de las cuentas especiales de los fondos, los fondos de CTA comienzan a existir en forma de cuentas especiales de fondos. Sus métodos operativos más transparentes y abiertos también se han convertido en una herramienta necesaria para la asignación de activos para un mayor número de inversores.

Como se muestra en la figura anterior, ya sea en términos de dificultad para comenzar, umbral de capital, método de ejecución de la estrategia comercial y acoplamiento de API, la estrategia CTA también es más adecuada para comerciantes individuales que otras estrategias comerciales. Los contratos de futuros nacionales son muy pequeños. Por ejemplo, un lote de maíz o harina de soja se puede negociar por unos pocos miles de yuanes, sin casi ningún umbral de capital. Además, dado que algunas estrategias de CTA provienen del análisis técnico tradicional, es relativamente fácil en comparación con a otras estrategias. .

El proceso de diseño de la estrategia CTA también es relativamente simple. Primero, los datos históricos se procesan preliminarmente y luego se ingresan en el modelo cuantitativo. El modelo cuantitativo incluye estrategias comerciales formadas por modelado matemático, diseño de programación y otras herramientas, y genera señales comerciales mediante el cálculo y analizar estos datos. Por supuesto, en el desarrollo real, no es tan sencillo como se muestra en la imagen anterior. Esto es solo para darles a todos una idea general.

1.2 Tipos de estrategias de futuros CTA

Desde la perspectiva de las estrategias comerciales, las estrategias CTA también están diversificadas: pueden ser estrategias de tendencia o estrategias de arbitraje; pueden ser estrategias de mediano y largo plazo en grandes ciclos o estrategias de corto plazo dentro de un día; la lógica de la estrategia puede basarse en Análisis técnico o fundamental. Análisis superficial; puede ser trading subjetivo o trading sistemático.

Existen diferentes métodos de clasificación para las estrategias CTA. Según el método de negociación, se pueden dividir en: negociación subjetiva y negociación sistemática. El desarrollo de las estrategias CTA en el extranjero es relativamente avanzado y la estrategia CTA de negociación sistemática ha alcanzado casi el 100%. Según el método de análisis, se puede dividir en: análisis fundamental y análisis técnico. Según la fuente de ingresos, se puede dividir en: trading de tendencia y trading de swing.

En general, en todo el mercado comercial, las estrategias de tendencia representan alrededor del 70% de las estrategias de CTA, las estrategias de reversión a la media representan alrededor del 25% y las estrategias de contratendencia o reversión de tendencia representan alrededor del 5%. Entre ellos, la estrategia de tendencia, que representa la mayor proporción, se puede dividir en: negociación de alta frecuencia, negociación intradía, negociación de mediano a corto plazo y negociación de mediano a largo plazo según el período de tenencia.

Estrategia de creación de mercado de alta frecuencia Actualmente, existen dos estrategias comerciales de alta frecuencia principales en el mercado: una es la estrategia de creación de mercado de alta frecuencia y la otra es la estrategia de arbitraje de alta frecuencia. La estrategia de creación de mercado consiste en proporcionar liquidez en el mercado de negociación. Es decir, en un mercado de negociación con creadores de mercado, si alguien quiere comprar o vender, el creador de mercado debe asegurarse de que su orden pueda ejecutarse. Si no hay suficiente liquidez en el mercado y la orden no se puede ejecutar, el creador de mercado debe comprar y vender contrapartes de otras personas.

Estrategias de arbitraje de alta frecuencia El arbitraje de alta frecuencia es la negociación de dos acciones o ETF altamente correlacionados y combinaciones de ETF. Basándose en el método de cálculo del ETF, se puede utilizar el mismo método para calcular el precio esperado de un ETF. El precio del índice del ETF se puede restar del precio esperado del ETF para obtener una diferencia de precio. Por lo general, esta diferencia de precio operará dentro de un canal de precios. Si la diferencia de precio rompe los canales superior e inferior, puede negociar esta diferencia de precio y esperar. para que la diferencia de precio vuelva a generar ganancias.

Estrategias intradía Si seguimos el significado literal, siempre que la posición no se mantenga durante la noche, se puede llamar una estrategia de day trading. Dado que el período de tenencia de las operaciones intradía es relativamente corto, generalmente después de ingresar al mercado, uno no puede obtener una ganancia inmediatamente y saldrá del mercado rápidamente. Por lo tanto, este método de negociación conlleva un menor riesgo de mercado. Sin embargo, debido a que el mercado cambia rápidamente en un corto período de tiempo, las estrategias intradía suelen tener requisitos más altos para los operadores.

Estrategias a mediano y largo plazo En teoría, cuanto más largo sea el período de tenencia, mayor será la capacidad de la estrategia y menor la relación riesgo-rendimiento. Especialmente en las transacciones institucionales, debido a que la capacidad de las estrategias de corto plazo es limitada y los grandes fondos no pueden entrar y salir del mercado en un corto período de tiempo, se asignarán más estrategias de mediano y largo plazo. Normalmente el período de tenencia es de varios días, meses o incluso más.

Datos de la estrategia de CTA En términos generales, las estrategias de CTA utilizan datos de minutos, horas y días como objetos de investigación, incluidos el precio de apertura, el precio más alto, el precio más bajo, el precio de cierre, el volumen de operaciones, etc. Solo una pequeña cantidad de estrategias de CTA utilizan datos de ticks. Por ejemplo, datos de profundidad como precio de compra, precio de venta, volumen de compra, volumen de venta, etc. en datos L2.

Cuando se trata de las ideas básicas de las estrategias de CTA, lo primero que pensamos son en los indicadores técnicos tradicionales, porque hay más materiales de referencia públicos al respecto, la lógica suele ser más sencilla y la mayoría de ellos se basan en principios estadísticos. Por ejemplo, los diversos indicadores técnicos con los que todo el mundo está familiarizado: MA, SMA, EMA, MACD, KDJ, RSI, BOLL, W&R, DMI, ATR, SAR, BIAS, OBV, etc.

También existen algunos modelos de trading clásicos en el mercado que pueden usarse como referencia y mejorarse, entre ellos: combinación de medias móviles múltiples, DualThrust, R-Breaker, Turtle Trading Method, Grid Trading Method, etc.

Todas las anteriores son estrategias comerciales basadas en el análisis técnico tradicional. El proceso consiste en extraer factores o condiciones de compra y venta con ventajas probabilísticas basadas en datos históricos y conceptos comerciales correctos, y suponer que el mercado seguirá teniendo este patrón en el futuro. . Por último, utiliza el código para implementar estrategias comerciales y automatizar completamente tus operaciones. Abrir una posición, tomar ganancias, detener pérdidas, agregar posiciones, reducir posiciones, etc., generalmente no requieren intervención humana. De hecho, se trata de una estrategia de comprar caro y vender barato aprovechando el coeficiente de autocorrelación positivo de las series temporales de precios.

La mayor ventaja de la estrategia CTA es que puede obtener retornos absolutos independientemente de si el mercado actual está subiendo o bajando, especialmente cuando el mercado está cambiando rápidamente entre mercados alcistas y bajistas, o cuando la tendencia del mercado es obviamente suave. Esta estrategia es muy amplia. En resumen, hay una tendencia. En cuanto a las ganancias, la hay. Sin embargo, si el mercado está en un estado volátil o la tendencia no es obvia, esta estrategia puede resultar en comprar en máximos y vender en mínimos, moviéndose constantemente de un lado a otro para detener las pérdidas.

1.3 Principios de rentabilidad de las estrategias de futuros CTA

La razón por la que las estrategias de CTA de futuros pueden generar dinero se debe principalmente a las siguientes razones:

1. Los movimientos de precios son reflexivos y siempre continúan en forma de tendencia. Cuando los inversores observan que los precios suben, compran, lo que hace que los precios suban aún más. Lo mismo ocurre con la caída de los precios. Como los inversores se comportan de forma más irracional, a veces vemos que los precios suben a un nivel anormal cuando suben y bajan a un nivel anormal cuando bajan.
2. Cada inversor tiene una tolerancia asimétrica a la relación beneficios-pérdidas y una tolerancia al riesgo diferente. La mayoría de los inversores minoristas prefieren elegir un método de negociación de seguimiento de tendencias más conservador, y es más probable que el mercado se mueva siguiendo una tendencia.
3. La formación de precios está determinada por las transacciones, y las transacciones son impulsadas por las personas. Sin embargo, la naturaleza humana es difícil de cambiar, por lo que los patrones fijos aparecen repetidamente. La estrategia es eficaz cuando se prueba retrospectivamente con datos históricos. Esto indica que puede ser eficaz. en el futuro.

Otra característica del trading siguiendo tendencias es que se pierde una pequeña cantidad de dinero cuando no hay mercado y se gana mucho dinero cuando hay mercado. Sin embargo, todo aquel que haya hecho trading sabe que el mercado se encuentra en un estado volátil la mayor parte del tiempo. del tiempo, y sólo en un pequeño lapso de tiempo es una tendencia. Citas. Por lo tanto, la estrategia de seguir tendencias tiene una tasa de ganancias más baja al operar, pero en general las ganancias y pérdidas de cada transacción son relativamente grandes.

Dado que las estrategias de seguimiento de tendencias tienen rendimientos inestables, muchas instituciones de inversión construirán una cartera de inversiones utilizando múltiples variedades y estrategias, que también incluirán una cierta cantidad de estrategias de reversión. La estrategia de reversión es que la serie temporal de precios tiene un coeficiente de autocorrelación negativo, lo que significa vender caro y comprar barato.

Correlación entre los CTA y los activos tradicionales

Si observamos el gráfico anterior, en teoría, cuando nos enfrentamos a varios cambios en los precios del mercado al mismo tiempo, múltiples estrategias con diferentes estilos o bajas correlaciones producirán señales comerciales que a veces son las mismas y a veces diferentes. A medida que varias curvas de rendimiento se superponen, los rendimientos generales se complementan entre sí y la curva de rendimiento se vuelve más plana, lo que reduce la volatilidad de los rendimientos.

Desde los puntos de vista anteriores, se puede concluir que en lugar de desarrollar una estrategia de nivel maestro, es mejor desarrollar múltiples subestrategias mediocres. Entonces, ¿cómo controlar estas estrategias? Aquí podemos hacer referencia al algoritmo de bosque aleatorio en el aprendizaje automático. El bosque aleatorio no es un algoritmo independiente, es un marco de toma de decisiones que incluye múltiples árboles de decisión. Es equivalente a la estrategia padre por encima de la subestrategia del árbol de decisión. Organizar y controlar grupos de políticas secundarias a través de políticas principales.

A continuación, debemos diseñar una estrategia maestra. Podemos evaluar la liquidez, la rentabilidad y la estabilidad de varios productos básicos en todo el mercado de futuros de productos básicos, descartar las carteras de futuros de productos básicos con baja volatilidad y luego llevar a cabo una neutralidad del sector. A través de la selección diversificada de los En la industria, la volatilidad general se puede reducir aún más. Por último, la cartera multivariante de futuros de materias primas reales se construye mediante la comparación de valores de mercado para la negociación.

Cada producto también se puede configurar con estrategias de parámetros múltiples. Puede elegir una combinación de parámetros que tenga un buen rendimiento de backtest. Cuando la tendencia del mercado es obvia, las estrategias de parámetros múltiples suelen tener un rendimiento consistente, lo que equivale a agregar posiciones. Cuando el mercado está en una En un mercado volátil, se pueden utilizar estrategias con múltiples parámetros para aumentar el rendimiento. Las estrategias suelen comportarse de forma inconsistente, por lo que cada uno toma posiciones largas o cortas para cubrir los riesgos, lo que equivale a reducir las posiciones. Esto puede reducir aún más la tasa de rendimiento máxima de la cartera mientras mantiene sin cambios la tasa de rendimiento general.

2. Caso de estrategia CTA de futuros clásicos

Newton dijo una vez: Si puedo ver más lejos que los demás, es porque estoy parado sobre hombros de gigantes.

Las estrategias CTA disponibles públicamente en el mercado incluyen la estrategia de media móvil, la estrategia de bandas de Bollinger, el método de negociación de tortugas, la estrategia de impulso, la estrategia de arbitraje, etc. Todas las estrategias de trading cuantitativo tienen una característica: morirán con la luz del día. Una vez que la estrategia se haga pública, gradualmente se volverá ineficaz. Pero esto no afecta nuestro aprendizaje de estas estrategias y el aprovechamiento de su esencia, de modo que podemos mirar los problemas desde la perspectiva de estar parados sobre hombros de gigantes.

2.1 Análisis de los fundamentos de futuros (inventario, base, precio)

El análisis fundamental no necesita preocuparse por las tendencias de precios a corto plazo. Cree que el valor se reflejará eventualmente en el precio. Se trata más bien de analizar los factores detrás del precio y juzgar cuánto vale esta variedad. Generalmente se adopta un método de análisis de arriba hacia abajo: desde factores macro, factores de variedad y otros factores.

Si observamos la imagen de arriba, hay muchos factores que afectan los precios de las materias primas, hasta decenas de artículos en total. Si la desglosamos aún más, hay decenas más y estos datos cambian constantemente. Está fuera de la capacidad de los inversores minoristas individuales obtener cantidades tan enormes de datos, y mucho menos realizar análisis objetivos.

De hecho, el análisis fundamental de los futuros de materias primas no implica analizar todos los factores. Solo necesitamos comprender los elementos básicos del análisis fundamental para encontrar patrones a partir de la información compleja.

Factores macro Los datos macroeconómicos son complejos y cambiantes. Cada día y a cada momento, los políticos, los bancos centrales y los bancos de inversión de varios países publican una gran cantidad de datos económicos, tanto oficiales como no oficiales. Aparte de las crisis políticas y económicas, el análisis macroeconómico es un buen material de conversación, pero no muy práctico. Peter Lynch, un famoso experto estadounidense en gestión de fondos, expresó una vez su opinión: “No dedico más de quince minutos al año a analizar las tendencias económicas”.

Factores de variedad En el análisis fundamental, el análisis de productos analiza principalmente las primas y los descuentos, las relaciones de oferta y demanda, los inventarios de materias primas, las ganancias de la industria, etc. Se puede decir que dominar el análisis de los factores de los productos de futuros de materias primas puede determinar básicamente la mayoría de las tendencias del mercado.

Los amigos que han realizado operaciones de futuros saben que los futuros de productos básicos nacionales se pueden dividir simplemente en: productos industriales y productos agrícolas. Los métodos de análisis para productos industriales y productos agrícolas son diferentes. Lo explicaremos desde los dos aspectos de la oferta y la demanda. Para los productos industriales, la oferta es relativamente estable. A menos que haya un gran avance tecnológico, es poco probable que la capacidad de producción aumente. Aumento en el corto plazo. Hay grandes cambios a lo largo del tiempo, por lo que el factor que afecta los precios de los productos industriales es principalmente la demanda. La demanda de productos agrícolas es relativamente estable. A largo plazo, hay cambios en la demanda de productos agrícolas, pero a corto plazo, la demanda de productos agrícolas tiende a ser estable. Por lo tanto, el factor que afecta el precio de los productos agrícolas Se trata principalmente de suministro.

Por lo tanto, según las leyes de la economía, es la relación entre la oferta y la demanda la que determina en última instancia el precio de un producto. En teoría, siempre que podamos obtener los datos de la oferta y la demanda, podemos calcular el precio futuro del producto. En el caso de los productos industriales, los datos sobre la oferta son relativamente fáciles de obtener, pero los datos sobre la demanda son difíciles de obtener. En el caso de los productos agrícolas, los datos sobre la demanda son relativamente fáciles de obtener, pero los datos sobre la oferta son difíciles de obtener.

De hecho, podemos ir más allá y hacer una resta. El resultado mutuo de la oferta y la demanda en el mercado económico es el inventario. Podemos utilizar los datos del inventario para juzgar la solidez de la relación entre la oferta y la demanda del mercado. Si el inventario de un determinado producto es muy alto, significa que el poder de la oferta del mercado es mayor que la demanda y el precio del producto caerá si las condiciones externas permanecen sin cambios. Si el inventario de un determinado producto es muy bajo, significa que la fuerza de la demanda del mercado es mayor que la oferta y el precio del producto aumentará pronto si las condiciones externas permanecen sin cambios.

Además de analizar los inventarios de materias primas, también es necesario analizar la diferencia de precios entre el mercado al contado y el mercado de futuros, que es la llamada base. Si el precio de futuros es mayor que el precio al contado, lo llamamos prima; si el precio de futuros es menor que el precio al contado, lo llamamos descuento. Según el sistema de entrega de futuros, en la fecha de entrega de futuros, el precio de futuros debe ser igual al precio al contado.

Independientemente de si se trata de una prima o de un descuento, debido a las limitaciones del sistema de entrega de futuros, en teoría el precio de futuros en la fecha de entrega debería ser igual al precio al contado. A medida que se acerca la fecha de entrega, el precio al contado y el precio de futuros tenderán a ser consistentes, uno es el retorno del futuro al contado, el otro es el retorno del contado a los futuros.

Basándonos en los principios anteriores, podemos utilizar el inventario y la base para determinar simultáneamente los precios de futuros. Si el inventario de un producto básico es bajo y el precio de futuros es mucho menor que el precio al contado, entonces podemos concluir que la demanda en el mercado al contado es mayor que la oferta y la probabilidad de futuros aumentos del precio al contado es alta. A medida que se acerca la fecha de entrega, los precios de futuros aumentarán para igualar el precio al contado, y la probabilidad de que los precios de futuros aumenten en el futuro es mayor.

Finalmente, hemos determinado la dirección más probable de los precios futuros a través del inventario y la base, pero no hay puntos de compra y venta más precisos, por lo que se necesita un análisis técnico para dar señales claras de entrada y salida. Todo el marco del análisis fundamental es: inventario bajo + gran descuento + señal alcista de análisis técnico = largo; inventario alto + gran prima + señal bajista de análisis técnico = corto.

2.2 Reglas para el comercio de tortugas

Cuando se trata de estrategias comerciales, tenemos que hablar de las reglas representativas del Turtle Trading. Las reglas del trading de tortugas provienen de uno de los experimentos más famosos en la historia del trading, cuando el especulador de materias primas Richard Dennis quiso descubrir si los grandes traders nacen o se hacen. Para ello, en 1983 reclutó a 13 personas y les enseñó los conceptos básicos del comercio de futuros, así como sus propios métodos y principios comerciales. A estos estudiantes se les llama “tortugas marinas”.

Durante los siguientes cuatro años, las Tortugas lograron un rendimiento compuesto anual promedio del 80%. Dennis también demostró que utilizando un sistema y reglas simples, las personas con poca o ninguna experiencia en el trading pueden convertirse en excelentes traders. Sin embargo, algunas Tortugas venden las Reglas de Comercio de Tortugas en el sitio web para obtener ganancias. Para detener este comportamiento, dos Tortugas originales, Curtis Faith y Arthur Maddock, decidieron poner las Reglas de Comercio de Tortugas a disposición del público de forma gratuita en un sitio web.

Después de que la verdad salió a la luz, la gente descubrió que las Reglas de Trading de Tortugas adoptaron un Canal Donchian optimizado y utilizaron el indicador ATR para la gestión de posiciones. Después de décadas de pruebas históricas, se ha convertido en un método comercial que los inversores minoristas comunes pueden utilizar para ganar dinero fácilmente y sigue siendo eficaz para ciertos productos.

Principios básicos de las tortugas

• Obtenga la ventaja: encuentre una estrategia comercial que tenga un valor esperado positivo porque generará retornos positivos a largo plazo.
• Gestione los riesgos: controle los riesgos y manténgase firme, de lo contrario, es posible que no llegue a ver el día en que obtenga resultados.
• Compromiso inquebrantable: solo implementando su estrategia de manera firme podrá lograr resultados verdaderamente sistemáticos.
• Simplicidad y claridad: a largo plazo, los sistemas simples son más viables que los sistemas complejos.

A continuación, echemos un vistazo a lo que realmente dicen las Reglas de Comercio de Tortugas. 1. Mercados: qué comprar y vender, en esencia, en qué mercados operar. Las Tortugas eran comerciantes de futuros y solo elegían mercados con grandes volúmenes de negociación y alta liquidez, porque elegir mercados con volúmenes de negociación bajos aumentaría el riesgo de perder. dinero. El deslizamiento adicional al salir del mercado también hará que pierda muchas oportunidades de tendencia. 2. Tamaño de la posición: Cuánto comprar o vender es una parte muy importante de toda la estrategia, pero la mayoría de las personas suelen ignorarla o tratarla incorrectamente. Las reglas de trading de Turtle utilizan ATR, o indicador de rango verdadero promedio, para calcular posiciones de apertura, agregar señales y señales de stop-loss. Este es un diseño muy inteligente, que tiene como objetivo ajustar el tamaño de la posición de acuerdo con la volatilidad absoluta del mercado. Cuando la volatilidad del mercado es fuerte, el tamaño de la posición se reduce, y cuando la volatilidad del mercado es débil, el tamaño de la posición se aumenta. . Primero define una unidad, la fórmula de esta unidad es: (activos totales*1%)/ATR. La posición inicial es de 1 unidad. Incluso si la caída del producto en ese día alcanza el nivel ATR, la pérdida en ese día puede controlarse dentro del 1% del total de activos. Si el precio sube en 0,5 unidades, la posición larga se incrementará en 1 unidad, hasta un máximo de 4 unidades. 3. Entrada al mercado: la entrada de la tortuga al mercado se basa en el canal de Donchian. Cuando el precio sube por encima del precio más alto de las 20 o 55 líneas K anteriores, ingresa al mercado para entrar en largo. Cuando el precio cae por debajo de la línea de Donchian, precio más bajo de las 20 o 55 K-line anteriores, entra al mercado para entrar en largo. , simplemente entra al mercado y entra en corto. Entre en la operación cuando aparezca la señal, sin esperar el cierre o la siguiente línea K. 4. Stop loss: a largo plazo, las transacciones sin stop loss no tendrán éxito, pero la mayoría de los traders mantienen posiciones perdedoras con la esperanza de que el mercado cambie. Las Tortugas tenían reglas estrictas sobre cuándo salir de una posición perdedora. Si se mantenía una posición larga y el precio caía 2 unidades, la posición larga se cerraba con un stop loss. Si mantiene una posición corta y el precio aumenta 2 unidades, la posición corta se cerrará con un stop loss. 5. Tomar ganancias: la toma de ganancias de la Tortuga significa perder una gran cantidad de ganancias flotantes, que también es la parte que a muchos traders les resulta difícil de aceptar. Si actualmente mantiene una posición larga y el precio cae por debajo del recorrido inferior del canal Donchian de 10 días, cierre todas las posiciones largas; si actualmente mantiene una posición corta y el precio sube por encima del recorrido superior del canal Donchian de 10 días, cierre todas las posiciones largas. Canal Donchian, cierre todas las posiciones cortas.

De esto podemos ver que, aunque las reglas de comercio de Turtle parecen simples, de hecho, han formado el prototipo de un sistema de comercio real. Cubre todos los aspectos de un sistema de comercio completo y no deja espacio para los comerciantes. Hay lugar para la imaginación subjetiva. y toma de decisiones, lo que permite sacar a relucir las ventajas del funcionamiento programado del sistema. Incluyendo: reglas de entrada y salida, gestión de fondos y control de riesgos, etc.

La mayor ventaja del método de trading Turtle es que nos ayuda a establecer un método de trading efectivo. Es una estrategia que combina la apertura por lotes, el stop-profit y stop-loss dinámicos y el seguimiento de la tendencia del mercado, especialmente el uso del valor ATR y la posición. Gestión. Vale la pena aprender el concepto. Por supuesto, también tiene un problema común con las estrategias de seguimiento de tendencias, que es la obtención de ganancias no realizadas. Es muy posible que las ganancias flotantes obtenidas al perseguir la subida se pierdan debido a la fuerte caída posterior. Es muy fuerte en la gran tendencia, pero tiene un desempeño pobre en el mercado volátil.

3. Desarrollo práctico de estrategias futuras de CTA

3.1 Desarrollo de estrategia de tendencia de CTA basada en lenguaje Mai

A finales del siglo pasado, un método de comercio mágico comenzó a popularizarse en el campo de la inversión financiera en los Estados Unidos. Después de que miles de personas lo practicaran, la gente descubrió que este método era efectivo y tenía un gran valor práctico. , fue reconocido por muchos expertos en inversiones. Es reconocido por los comerciantes profesionales y todavía se puede aplicar perfectamente a casi todos los campos de inversión financiera, ya sea divisas, oro, acciones, futuros, petróleo crudo o índices y bonos. Esto es El método de operación del caos.

La palabra caos originalmente se refiere a la descripción del estado caótico del universo. La idea es que el resultado es inevitable, pero no se puede calcular debido al conocimiento existente, porque el cálculo en sí también está cambiando el resultado, y el máximo o mínimo El resultado puede aparecer al final, pero no hay nada inevitable. Esto es muy similar a operar en el mercado, donde los participantes cambian el mercado a medida que lo analizan y compran y venden operaciones. El mercado es eternamente variable. Cuando los participantes se enteran de una nueva forma de mercado, el mercado también se entera de que los participantes la reconocen y entonces se produce la mutación. Y definitivamente tenderá a mutar en una dirección desconocida para los participantes. Tiene suficiente sabiduría para evitar que los participantes capten sus patrones cambiantes. En otras palabras, el mercado no es estable y la comprensión del pasado del mercado no puede representar el futuro.

El método operativo Chaos es un conjunto completo de ideas de inversión, estrategias comerciales y señales de entrada y salida inventadas por Bill Williams. En la actualidad, muchos inversores internacionales utilizan métodos de operaciones caóticas para participar en transacciones de mercado. Debido al retraso en el desarrollo del mercado financiero de mi país y al hecho de que la teoría del caos es una idea relativamente nueva, hay pocas personas en China que estudien métodos de operaciones caóticas. Dado que el Método de Operación del Caos es una estrategia comercial altamente universal que se puede aplicar a casi todos los campos de inversión financiera, incluidas acciones, bonos, futuros, divisas y monedas digitales, este curso utiliza una versión simplificada de la Estrategia del Caos como punto de partida. . Mejorar los intereses y la rentabilidad de las inversiones de todos.

Como sugiere su nombre, la base teórica del método de operación del caos es la teoría del caos, propuesta por el meteorólogo Edward Lorenz y uno de los mayores descubrimientos científicos de finales del siglo XX. Fue él quien propuso el famoso “efecto mariposa”. Bill Williams aplicó creativamente la teoría del caos al campo de la inversión financiera y la combinó con geometría fractal, dinámica no lineal y otras disciplinas para crear una serie de indicadores de análisis técnico muy efectivos.

Todo el método de operación del caos se compone de cinco dimensiones (indicadores técnicos):

• Caimán

• El fractal

• El impulso

• Aceleración

• La línea de equilibrio

Veamos la imagen de arriba. La línea de cocodrilo es un conjunto de líneas de equilibrio que utilizan geometría fractal y dinámica no lineal. Su esencia es la media móvil ponderada exponencialmente extendida, que es un tipo de media móvil, pero el método de cálculo es ligeramente más complicado. que el promedio móvil ordinario. Algunos. A continuación, veamos cómo definir la línea Alligator en el lenguaje Mai:

// 参数
N1:=11;
N2:=21;

// 定义价格中线
N3:=N1+N2;
N4:=N2+N3;
HL:=(H+L)/2;

// 鳄鱼线
Y^^SMA(REF(HL,N3),N4,1);
R:=SMA(REF(HL,N2),N3,1);
G:=SMA(REF(HL,N1),N2,1);

Primero, definimos dos parámetros externos N1 y N2, y luego calculamos el HL promedio del precio más alto y el precio más bajo en función de los parámetros externos. Luego, calculamos el HL promedio con diferentes parámetros respectivamente. Para el beso de labios, es el Ciclo pequeño de la línea media. Para promediarlo nuevamente, los dientes son el promedio del período medio de la línea media y la mandíbula es el promedio del período grande de la línea media. En esta estrategia utilizamos las mandíbulas.

El concepto de fractal está definido de forma muy vívida en el Método de la Operación del Caos. Podemos utilizar una analogía: abra la palma de la mano con los dedos hacia arriba. El dedo medio es el fractal superior, el meñique y el anular están a la izquierda y el índice está a la derecha. El dedo índice y el pulgar de la derecha representan la zona no lesionada. Línea K del nuevo punto alto. Un fractal básico está compuesto de estas 5 líneas K. Luego puedes definir un fractal usando el siguiente código:

// 分形
TOP_N:=BARSLAST(REF(H,2)=HHV(H,5))+2;
BOTTOM_N:=BARSLAST(REF(L,2)=LLV(L,5))+2;

TOP:=REF(H,TOP_N);
BOTTOM:=REF(L,BOTTOM_N);

MAX_YRG^^MAX(MAX(Y,R),G); 
MIN_YRG^^MIN(MIN(Y,R),G); 

TOP_FRACTAL^^VALUEWHEN(H>=MAX_YRG,TOP);
BOTTOM_FRACTAL^^VALUEWHEN(L<=MIN_YRG,BOTTOM);

Después de calcular la línea Alligator y el fractal, podemos escribir una estrategia de operación de caos simple basada en estas dos condiciones, utilizando un conjunto de promedios móviles ponderados exponencialmente como precio de referencia para calcular los indicadores de línea Alligator y fractal. Por supuesto, la estrategia original de la operación del caos es más complicada. El código es el siguiente:

// 如果当前无多单，并且收盘价升破上分形，并且上分形在鳄鱼线上方时，多头开仓
BKVOL=0 AND C>=TOP_FRACTAL AND TOP_FRACTAL>MAX_YRG,BPK(1);
// 如果当前无空单，并且收盘价跌破下分形，并且下分形在鳄鱼线下方时，空头开仓
SKVOL=0 AND C<=BOTTOM_FRACTAL AND BOTTOM_FRACTAL<MIN_YRG,SPK(1);

// 如果收盘价跌破鳄鱼的下巴时，多头平仓
C<Y,SP(BKVOL);
// 如果收盘价升破鳄鱼的下巴时，空头平仓
C>Y,BP(SKVOL);

Para facilitar la comprensión, he incluido comentarios detallados en el código. Podemos enumerar simplemente la lógica comercial de esta estrategia de la siguiente manera:

• Abrir una posición larga: si no hay ninguna orden larga en este momento y el precio de cierre rompe el fractal superior, y el fractal superior está por encima de la línea Alligator.
• Abrir una posición corta: si no hay ninguna orden corta actualmente, y el precio de cierre cae por debajo del fractal inferior, y el fractal inferior está por debajo de la línea Alligator.
• Salir de posición larga: Si el precio de cierre cae por debajo de la mandíbula del caimán.
• Salir de la posición corta: si el precio de cierre supera la mandíbula del caimán.

A continuación, echemos un vistazo a los resultados del backtest de esta sencilla estrategia de operación de caos. Para que el backtest se acerque más al entorno comercial real, la tarifa de transacción se establece al doble de la del intercambio y se agrega un deslizamiento de 2 saltos para abrir y cerrar posiciones. El tipo de datos para la prueba retrospectiva es el índice de barras de refuerzo, el tipo de negociación es la barra de refuerzo principal continua y la posición de apertura se fija en 1 lote. A continuación se muestra un informe preliminar del rendimiento del backtest a nivel de 1 hora.

A juzgar por la curva de capital y los datos de rendimiento de las pruebas retrospectivas, la estrategia funciona bien y la curva de capital general está en constante ascenso. Sin embargo, las características del mercado de varillas de refuerzo han cambiado desde finales de 2016, desde la tendencia unilateral anterior de alta volatilidad a una amplia gama de fluctuaciones. A juzgar por la curva de capital, los beneficios han sido obviamente débiles desde 2017.

En resumen, la esencia del método de operación del caos es encontrar el punto de inflexión. No necesita preocuparse por cómo va el mercado o si es un avance verdadero o falso. Si logra atravesar el fractal, puede ingresar. el mercado directamente. Nunca intente predecir el mercado, sino sea un observador y seguidor.

3.2 Desarrollo de estrategia de arbitraje de CTA basada en lenguaje JavaScript

En su libro “La alquimia de las finanzas”, escrito en 1987, Soros planteó una vez una importante proposición: “Creo que los precios del mercado siempre son erróneos en el sentido de que están sesgados hacia el futuro”. Considera que la hipótesis de la eficiencia del mercado es sólo un supuesto teórico. De hecho, los participantes del mercado no siempre son racionales y, en todo momento, es imposible que los participantes obtengan e interpreten objetivamente toda la información. Además, incluso si la misma Información, la opinión de cada persona es diferente. En otras palabras, el precio en sí ya incluye las expectativas erróneas de los participantes del mercado, por lo que los precios del mercado siempre son erróneos en esencia. Esta puede ser una fuente de ganancias para los arbitrajistas.

Con base en los principios anteriores, sabemos que en un mercado de futuros ineficiente, los impactos del mercado sobre los contratos de entrega en diferentes períodos no siempre están sincronizados y su fijación de precios no es completamente efectiva. Luego, en función de los precios de los contratos de entrega del mismo objeto comercial en diferentes períodos, si hay una gran diferencia de precios entre los dos precios, puede comprar y vender contratos de futuros de diferentes períodos al mismo tiempo para realizar un arbitraje entre períodos.

Al igual que los futuros de materias primas, las monedas digitales también tienen una combinación de contratos de arbitraje entre períodos asociados. Por ejemplo, en el intercambio OkEX, existen: ETC Weekly, ETC Biweekly y ETC Quarterly. Por ejemplo, supongamos que la diferencia de precios entre ETC semanal y ETC trimestral se mantiene alrededor de 5 durante mucho tiempo. Si el spread llega a 7 en un día determinado, esperamos que vuelva a 5 en algún momento en el futuro. Luego puedes vender ETC semanalmente y comprar ETC trimestralmente para acortar el spread. viceversa.

Si bien esta diferencia de precios existe, el arbitraje manual a menudo implica muchas incertidumbres debido a la operación manual que consume mucho tiempo, la poca precisión y el impacto de los cambios de precios. El encanto del arbitraje cuantitativo radica en capturar oportunidades de arbitraje a través de modelos cuantitativos y formular estrategias comerciales de arbitraje, así como colocar automáticamente órdenes comerciales en las bolsas a través de algoritmos programados, a fin de capturar oportunidades de manera rápida y precisa y obtener ganancias de manera eficiente y estable.

Este curso le enseñará cómo utilizar la plataforma de negociación cuantitativa Inventor y el contrato de futuros ETC en el intercambio OkEX en el comercio de divisas digitales, y utilizar una estrategia de arbitraje simple para demostrar cómo capturar oportunidades de arbitraje instantáneas y aprovechar cada oportunidad para obtener ganancias mientras cubrir posibles riesgos.

Creación de una estrategia de arbitraje de criptomonedas entre períodos Dificultad: Normal Entorno estratégico

• Asunto de la transacción: Ethereum Classic (ETC)
• Datos de diferencia de precios: ETC semanal - ETC trimestral (prueba de cointegración omitida)
• Ciclo de negociación: 5 minutos
• Coincidencia de posiciones: 1:1
• Tipo de transacción: Mismo producto entre períodos

Lógica de estrategia

• Condiciones de apertura de spread largo: si la cuenta actual no tiene posiciones y el spread es menor que el track de bolitas inferior, abra una posición larga en el spread. Es decir: comprar ETC para la semana y vender ETC para el trimestre.
• Condiciones para abrir una posición corta de spread: Si la cuenta actual no tiene posiciones y el spread es mayor que el límite superior del activo, abra una posición corta en el spread. Es decir: vender ETC para la semana y comprar ETC para el trimestre.
• Condiciones para cerrar un spread largo: Si la cuenta corriente tiene una posición larga semanal en ETC y una posición corta trimestral en ETC, y el spread es mayor que el track medio de boll, el spread largo se cerrará. Es decir: vender ETC para la semana y comprar ETC para el trimestre.
• Condiciones para cerrar un spread corto: Si la cuenta corriente tiene una posición corta para ETC esta semana y una posición larga para ETC en el trimestre, y el spread es menor que la trayectoria media de Boll, el spread corto se cerrará. Es decir: comprar ETC para la semana y vender ETC para el trimestre.

Lo anterior es una descripción simple de la lógica de la estrategia de arbitraje entre períodos de la moneda digital. Entonces, ¿cómo se implementan las ideas en el programa? Primero intentamos construir el marco en la plataforma de comercio cuantitativo Inventor.

function Data() {}  // 基础数据函数
Data.prototype.mp = function () {}  // 持仓函数
Data.prototype.boll = function () {}  // 指标函数
Data.prototype.trade = function () {}  // 下单函数
Data.prototype.cancelOrders = function () {}  // 撤单函数
Data.prototype.isEven = function () {}  // 处理单只合约函数
Data.prototype.drawingChart = function () {}  // 画图函数

function onTick() {
    var data = new Data(tradeTypeA, tradeTypeB);  // 创建一个基础数据对象
    var accountStocks = data.accountData.Stocks;  // 账户余额
    var boll = data.boll(dataLength, timeCycle);  // 计算boll技术指标
    data.trade();  // 计算交易条件下单
    data.cancelOrders();  // 撤单
    data.drawingChart(boll);  // 画图
    data.isEven();  // 处理持有单个合约
}

//入口函数
function main() {
    while (true) {  // 进入轮询模式
        onTick();  // 执行onTick函数
        Sleep(500);  // 休眠0.5秒
    }
}

¿Te imaginas cómo es nuestro proceso de transacción en el trading con supervisores? No existe una diferencia esencial en el trading de sistemas, no es más que: obtener datos, calcular datos, colocar órdenes y procesarlas después de colocarlas. Lo mismo ocurre en el programa. Primero, el programa ejecutará la función principal en la línea 20. Esto es una convención. Cuando el programa complete el preprocesamiento de la estrategia comercial (si lo hay), entrará en un modo de bucle infinito, es decir, Modo de sondeo circular. En el modo de sondeo, la función onTick se ejecutará repetidamente.

Luego, en la función onTick, tenemos el proceso de negociación en el comercio subjetivo: primero obtenemos los datos básicos del precio, luego obtenemos el saldo de la cuenta, luego calculamos el indicador, luego comenzamos a calcular las condiciones comerciales y realizamos un pedido, y finalmente el procesamiento después de realizarlo. el pedido, incluyendo: Cancelar pedidos, realizar sorteos y procesar contratos individuales.

Al comparar las ideas estratégicas y los procesos comerciales, puede construir fácilmente un marco estratégico. La estrategia completa se puede simplificar en tres pasos:

• Procesamiento previo a la transacción.
• Obtener y calcular datos.
• Realizar un pedido y gestionar el seguimiento.

Una vez creado el marco de la estrategia comercial, debe completar el código de detalle necesario en el marco de la estrategia según el proceso comercial real y los detalles de la transacción.

1. Procesamiento previo a la transacción

1. Declarar las variables globales necesarias

• Declarar un objeto gráfico para configurar el gráfico var chart = {}
• Llamar a la función Chart para inicializar el gráfico var ObjChart = Chart ( chart )
• Declarar una matriz vacía para almacenar la secuencia de diferencia de precio var bars = []
• Declarar una variable para registrar la marca de tiempo de datos históricos var oldTime = 0

2. Configurar parámetros externos de la estrategia

var tradeTypeA = "this_week"; // 套利A合约
var tradeTypeB = "quarter"; // 套利B合约
var dataLength = 10; //指标周期长度
var timeCycle = 1; // K线周期
var name = "ETC"; // 币种
var unit = 1; // 下单量

3. Definir funciones de procesamiento de datos

• Función de datos básica: Datos ( ) Crea un constructor Data y define sus propiedades internas. Incluye: datos de cuenta, datos de posición, marca de tiempo de datos de línea K, precio de oferta/demanda de contrato de arbitraje A/B y diferenciales de arbitraje forward/back.

”` function Data(tradeTypeA, tradeTypeB) { // 传入套利A合约和套利B合约 this.accountData = _C(exchange.GetAccount); // 获取账户信息 this.positionData = _C(exchange.GetPosition); // 获取持仓信息 var recordsData = _C(exchange.GetRecords); //获取K线数据 exchange.SetContractType(tradeTypeA); // 订阅套利A合约 var depthDataA = _C(exchange.GetDepth); // 套利A合约深度数据 exchange.SetContractType(tradeTypeB); // 订阅套利B合约 var depthDataB = _C(exchange.GetDepth); // 套利B合约深度数据 this.time = recordsData[recordsData.length - 1].Time; // 获取最新数据时间 this.askA = depthDataA.Asks[0].Price; // 套利A合约卖一价 this.bidA = depthDataA.Bids[0].Price; // 套利A合约买一价 this.askB = depthDataB.Asks[0].Price; // 套利B合约卖一价 this.bidB = depthDataB.Bids[0].Price; // 套利B合约买一价 // 正套价差(合约A卖一价 - 合约B买一价) this.basb = depthDataA.Asks[0].Price - depthDataB.Bi