如何建立量化交易模型

翁富

“量化交易”这一新生事物，国内近年才兴起的新鲜交易方式，在西方国家早已出现已久。“量化交易”也叫量化投资，就是借助现代统计学和数学方法，利用计算机技术从金融市场中庞大的历史数据中海选出高成功率规律信号，用数量模型验证这些规律。并在其中加入具体操作策略，然后严格执行已固化的信号和策略来进行交易。“量化交易”追求的是可持续的，较稳定的回报。

量化交易实际就是一个选股与操作相结合的交易模型。量化信号系统实际就选股系统，与之配套的交易系统就是执行买卖操作系统，二合为一就形成量化交易模型。历史过去证券市场都是以人工方式选股和交易。科学的进步选股和交易方式推陈出新，现在已发展到利用电脑程序进行自动化对选股和交易评估操作。这是科学发展过程人工智能的直接成果！

对于一般单个投资者而言，要建立一套程序化量化交易模型，需要投入大量的精力和资金成本，这并不实际。但采用老办法建立一套原始的人工，有限量化交易模型并不难。无论是电脑自动化程序交易模型，还是人工有限量化交易模型，第一要素就是先要建立信号系统。信号系统用最简洁的语言表述就是“选股与选时”系统。可交易目标，交易的时间，这是操作前第一个要解决的要素。也就是说建立交易模型的第一步是：“找出高成功率的可交易信号”。

现时的交易可分为做多和做空，“高成功率的可交易信号”包含这两方面。建立做多交易模型还是做空交易模型，在于自己的选择。本文以做多为例作介绍。高成功率的可交易信号就是选什么股票，在什么时间买入。这是大家股票操作都必须要解决但又难以很好解决的问题。选股选时的方法很多，其中以特定K线、特定分时走势、特定数据、特定事件等作为选股与选时研究标的物都可行。笔者以特定的主力行为作为研究标的物进行选股。

事实上，以哪种或者多种客观存在的要素或数据作为选股选时研究标的物，这与个人的学识、阅历经验、爱好等有关。技术派建立交易模型一般可以以特定K线、特定分时走势等可见的、已有理论依据为基础的标的物为研究对象。

在笔者已建立的一套交易模型中，逻辑是这样的：在每日下午开盘的几分钟时间内，几乎每日都出现有个股下午一开盘就快速大幅狂飙。这种异常盘口引起笔者的注意和兴趣，看盘感觉这些异常行为当中可能存在机会，于是开始大量搜集出现这种走势表现的个股进行分析研究。大量研究后发现：每日下午开盘后股价马上出现快速拔高的行为，大部分是一个主力独立有计划的操盘行为，只有小部分是因有突发利好刺激而上升。研究发现这种异常盘口是有价值的，这些异动的股票中有部分个股包含较强的短线机会。

高成功率的选股系统即信号系统，不可能随手可得。实战中发现有机可寻的蛛丝马迹，那是脑电波脉冲信号瞬间一闪而过的事情，发现机会只是个人的第一感触，并不能只靠这瞬间个人感触就去确定一定是机会。发现机会时，一定要用心尽力去搜集相应的数据资料进行深入研究，探索是否存在真正机会。

股票市场搜集数据来源就两种，一是搜集市场过去的历史案例数据；二是搜集即时出现的案例数据。所谓史能明鉴，研究历史总结历史规律，在历史规律中借鉴预测未来。电脑程序化交易模型的建立，在建立之初找到并确立具体信号源后，通过电脑程序进行统计演算。计算出历史数据中该信号出现次数，各时期的频率，成功率等。演算期间要经过人工反复进行各种条件的修改设置优化才能完全设计。理论上可行后，就是利用程序化交易模型在交易市场中进行模拟操作进行验证。只有经过长期的验证后确认可行才能真正投入交易使用，量化交易和电脑程序化统计演算的基本原理，来自早期的人工建立量化交易模型设计思路和统计原理。