如何快速交易模型

1. 交易模型的設計方法

在這里主要參考各類有關資料的分類方法，將其分為以下三類模型：技術分析交易模型、基本分析交易模型、數學計量交易模型。
1、技術分析交易模型
技術分析交易模型是指使用市場交易數據如開市價、收市價、成交量等，並通過計算機交易指標，經過系統化搜索檢驗，並進行優化處理的交易模型，其理論基礎主要建立在已有的傳統技術投資理論如圖型分析、均線理論等基礎之上，並經過大量統計學分析檢驗。該模型最大的優點在於：消除了投資者的情緒在交易決策中的影響，特別是在對重大事件中判斷的主觀性和盲目性；避免了由於信息不對稱性造成的分析失誤；保證了交易分析中的連貫性；給投資者提供了風險控制的方法。
下面重點討論技術分析交易模型中的三個交易模型：
1）以圖形形態識別為基礎的交易模型
該類模型主要是依據傳統的經典圖形如頭肩頂、雙底、三角形等，進行行情趨勢捕捉，進行建倉交易的系統。但在實戰中，它還存在許多問題：風險控制方面，像頭肩頂、雙底、三角形等交易圖，根據傳統的交易觀點，投資風險/報酬比一般為1：1，實戰中管理者將面對巨大的基金凈值風險；分析上多以主觀判斷為主，缺乏客觀判斷標准；目前國內期貨市場的技術分析使用者增多，導致經典的圖表形態假信號隨之增多；國外經典的圖表分析理論在國內存在相當大的差別；缺乏統計學數據。
2）趨勢跟蹤為基礎的交易模型
該類模型主要是根據設計者的數據統計，捕捉價格的轉折點，然後假定趨勢會繼續，並按趨勢方向建倉交易的系統，如MACD、SAR、移動平均線等。該交易模型的特點是不會在最低價處買入，也不會在最高價處賣出，放棄行情前後一段的利潤，利潤主要來源於捕捉一波大行情的中間部分。其捕捉行情的轉折點的能力根據設計者設計的靈敏度不同而不同，靈敏度強的交易模型對趨勢反轉反應迅速，但假信號也多；靈敏度低的交易模型對趨勢反轉反應慢，假信號也少，放棄的前後部分的利潤也多。該類交易模型的缺點是在盤整行情時產生連續虧損，使投資者不能接受。所以設計趨勢跟蹤交易模型的難度不在於尋找捕捉趨勢方法，而在於要有一套完善的趨勢確認和過濾原則，才能迴避風險。另外，趨勢跟蹤交易模型要求期貨基金管理者的持倉時間比較長，一般都有2－3個月以上，所以要求期貨基金管理者要有一套與趨勢跟蹤交易模型相適應的心理控制方法。
3）反趨勢為基礎的交易模型
該類模型是根據設計者的數據統計，然後假定市場需要調整，並在相反方向建倉交易的系統。它與趨勢交易模型的區別在於，趨勢交易模型可以自動調整，而反趨勢交易模型由於與主要趨勢相反操作經常會帶來不可估量的風險，所以該類交易模型必須帶有一套止損條件。
2、基本分析交易模型
基本分析交易模型是指交易者使用市場外的數據信息，通過對所有影響基本經濟關系的信息進行考察，並對這類因素進行量化分析，建立資料庫，從中判斷市場的均衡價格而進行投資的模型。該模型的特點主要是：為大規模資金進場提供良好的分析依據；理論基礎雄厚，容易為投資大眾接受；對於短線和時機把握幫助不大；信息收集難度大；分析滯後於市場價格；分析主觀性強。
下面介紹「價值評估」和「評估積分」兩種基本分析交易模型。
1）價值評估交易模型
期貨價格對現貨價格將產生相互牽引的作用，據資料統計，近10年來，我國大豆期價與現貨價格的相關系數為0.9。而對於期貨市場產生的期貨價格，期貨市場的參與者包括現貨商和投機者，對同一商品的期貨價格有自己的判斷，而由於成熟的期貨市場絕大多數的參與者是投機者，期貨市場的成交量往往是現貨貿易量的數倍或數十倍，所以期貨價格不單是由現貨價格和倉儲成本決定的，除了成本定價還包括資本定價部分。所以，作為期貨基金的基本分析交易模型，還要包括期貨市場的投機因素：期貨價格=（現貨價格+倉儲成本）×投機系數。投機系數根據突發事件、市場投機資金等情況確定。
2）積分評估交易模型
基本分析交易模型的主要缺點是信息收集難度大造成的信息不對稱，分析滯後於市場價格且分析主觀性強，但隨著信息科技的發達和交易制度的完善，信息的公平共享將進一步縮小信息不對稱，最新信息的獲取也相對容易了，困難的是如何去辨別信息真偽、主次和克服信息處理中過分主觀判斷的影響。積分評估交易模型的主要步驟如下：
A、確定分析因素
為了使分析統計因素保持全面，多空兩方面分析因素的數量不能過少，一般不少於5個。如供求分析因素，以大豆期貨為例，供求類因素包括：預測種植面積和實際種植面積因素；預測產量和實際產量因素；大豆進出口量；大豆壓榨加工量；庫存因素；突發事件因素等。
再比如周期性分析因素，還以大豆為例，周期性分析因素包括：3－4月份左右——中美大豆播種期，種植面積預測因素，同時南美新豆開始上市，價格處在谷底。5－8月份左右——中美大豆的天氣與產量為主要分析預測因素，消費旺季到來，價格從前期的緩慢上升，至7、8月份大豆受青黃不接和天氣炎熱等波動因素的影響，價格達到年度高峰。9－11月份左右——中美大豆實際收成因素、南美大豆播種面積預期因素，10月份後由於中美新豆上市，價格再次回落至當年的最低價區域。
B、確定分析的時間段
無論何種交易模型的分析方法，都需要足夠統計分析樣本數據，才能保證統計結果的可靠性，因此要經歷一個以上的循環周期，如農產品的生長周期、金屬的經濟周期等，其中更應該包含突發事件或政治的因素，以檢測交易分析模型應對的能力和控制風險能力。
C、確定分數值
確定分數值的方法可以使用普通正負分數法、權重分數百分比值法等，利多因素的分值為正值，利空因素的分值為負值，無明確利多、利空傾向的因素取為0分。
D、計算分值結果
將各影響因素的分數值累計，得出分值結果，分數為正數，則市場的趨勢以上升為主；分數為負數，則市場的趨勢以下跌為主；分數為0或接近0分，市場將處於盤整。
E、分值跟蹤系統
不同事件的發生和時間的推移變化，各因素對價格的影響不一，如突發事件對價格的影響隨事件的變化影響力會逐漸消退，所以要對各因素分數值不斷調整，確定分數結果，調整對交易模型的決策結果。
3、數學計量交易模型
數學計量交易模型是指設計者根據現代投資理論，對歷史交易數據進行大量的統計學分析，從中找出一定規律，在市場出現偏差時或特定情況時進行投資的模型，如套利交易模型、跳空交易模型等。
從使用者角度進行分類，主要有以下兩種：一種是分析型的交易模式，另一種是操作型的交易模型，技術分析交易模型和基本分析交易模型之間有著相當大的區別：
1、分析型的交易模型側重於預見性，對於市場的走勢分析具有提前性；而操作型的交易模型側重於反應式，當市場已出現某種價格應該採取的交易決策。
2、分析型的交易模型側重於個別效益，對某段市場的行情要求高准確度，忽略對不利市場情況的分析；而操作型的交易模型著重於實戰中的整體效益，要求交易模型對市場的所有情況產生的收益結果作出整體評估。
3、兩者最大的區別在於實際操作者要面對來自各方面的壓力，包括市場、投資者、基金管理者自己等的壓力，因此在模型上的設計還應包括如何通過某種方法去控制心理壓力的因素，有效執行交易模型發出的信號。

2. 如何建立自己的交易模型

交易模型即交易理論、交易方法，投資者構建一套完整的交易模型需要經過以下幾個步驟：
1、認清自己的投資偏好，是對自己的一個定位，投資者可以根據自己的性格特點和交易風格先把自己的交易流派區分清楚：趨勢交易者，短線交易者，日內交易者等。
2、在認清自己的投資偏好之後，選擇有針對性的技術指標進行學習，比如，對於趨勢交易者，可以學習均線理論，根據均線理論中多頭排列的特點進行買賣。
3、紙上得來終覺淺，絕知此事需躬行，投資者可以先進行模擬操作，檢驗技術指標的正確性，對自己的交易方法進行總結，歸納出自己交易方法的框架和思路，如果發現自己以往的交易方法和自己的交易流派有沖突時最好重新總結歸納另一套方法。
4、模擬檢驗完成之後，進行實戰，在實戰中，投資者應嚴格按照交易模型執行。

3. 什麼是量化交易模型

量化交易模型是一種基於數學模型和演算法的交易方式。

量化交易模型的具體解釋如下：

量化交易模型是基於數學、統計學以及計算機技術的交易策略。 它通過收集大量的歷史數據，利用統計學和機器學習的原理，建立一個可以預測市場走勢的模型。這個模型可以自動執行買賣決策，並且可以根據市場變化實時調整交易策略。

在構建量化交易模型時，重點在於模型的構建和策略的選擇。模型的構建涉及到數據的收集、處理以及演算法的設計。策略的選擇則基於對市場走勢的分析和預測，比如動量策略、套利策略、價值投資等。量化交易模型會運用復雜的數學模型和演算法，通過對市場數據的深度挖掘和分析，以尋找可以帶來穩定收益的交易機會。

此外，量化交易模型具有顯著的優勢。 它能夠處理大量的市場數據，快速做出交易決策，並且可以有效地避免人為情緒的影響。同時，量化交易模型可以通過回測來測試其策略和模型的有效性，這對於提高交易的成功率和降低風險至關重要。然而，量化交易模型也面臨一些挑戰，如數據的質量、模型的復雜性以及市場的波動性，都需要交易者進行仔細的考慮和有效的管理。

總的來說，量化交易模型是一種利用數學、統計學和計算機技術進行交易決策的方式。它通過對市場數據的深度分析和挖掘，尋找交易機會，並自動執行交易策略。隨著技術的發展和市場的變化，量化交易模型將在未來的金融市場中發揮越來越重要的作用。