本文為讀書筆記和思考域醇。
- 一些交易理念的來源
- 通過哪些指標(biāo)來衡量策略
信息比率：超額收益率的均值/超額收益率的標(biāo)準(zhǔn)差
評價一個多頭策略時所用的指標(biāo)。
夏普比率：信息比率的特殊模式
夏普比率越高越好蓉媳。因?yàn)樗屇憧梢杂酶叩母軛U獲取更高的利潤譬挚。
如果一個策略年交易次數(shù)不多，那么夏普比率不可能大酪呻；如果一個策略回撤很大减宣，或者回撤時間很長，也不可能有很大夏普比率玩荠。
任何夏普比率低于1的策略都不適宜單獨(dú)使用漆腌。幾乎每個月都盈利的策略贼邓，其夏普比率一般大于2；幾乎每天都盈利的策略闷尿，其夏普比率一般大于3.
回撤：有最大回撤塑径，和回撤最長時間
3.哪些因素影響策略收益
a. 數(shù)據(jù)無存活偏差
b. 交易成本
c. 隨時間變化：存活偏差，狀態(tài)改變填具，大環(huán)境改變统舀，政策改變等，都會導(dǎo)致策略在不同時期表現(xiàn)不一樣劳景。誉简。當(dāng)考慮一項(xiàng)策略的適應(yīng)性時，不應(yīng)該考慮過長的時間盟广，而要考慮近期的表現(xiàn)闷串。
d. 過渡擬合
- 避免常見的回測陷阱
a. 未來信息：比如“選擇當(dāng)日最低價成交”，在收盤之前筋量，是不知道最低價的窿克。
b. 數(shù)據(jù)過擬合
如何降低數(shù)據(jù)過渡擬合的問題：
* 按照要優(yōu)化的自由參數(shù)的個數(shù)，使用足夠多的樣本進(jìn)行回測
* 分訓(xùn)練集和測試集毛甲，取兩個都能取得好結(jié)果的參數(shù)
* 敏感性分析
c. 存活偏差
5.策略改進(jìn)
a. 要同時提高訓(xùn)練集和測試集的表現(xiàn)
b. 最好基于經(jīng)濟(jì)學(xué)基本原理年叮，而不是數(shù)據(jù)試錯。否則容易導(dǎo)致過度擬合
6.資金和風(fēng)險管理
任何策略都有可能遭遇回撤虧損玻募。如何建立合適的頭寸只损，如何把頭寸分布在不同策略上，有助于降低風(fēng)險七咧。
追求最大收益跃惫，就是追求長期復(fù)合收益率最高。
Edward Thorp 博士的證券資產(chǎn)管理討論有助于我們的策略組合討論艾栋。
以下信息來自維基百科忍法。
愛德華·奧克利·索普（英語：Edward Oakley Thorp，1932年8月14日－）诉探，昵稱愛德·索普（Ed Thorp）掏击，生于美國伊利諾伊州芝加哥市，為數(shù)學(xué)教授悼粮、作家闲勺、對沖基金管理者、以及廿一點(diǎn)玩家扣猫。他深入發(fā)展了現(xiàn)代的概率論菜循，并應(yīng)用于金融市場中。
生平
1958年申尤，于洛杉磯加利福尼亞大學(xué)取得數(shù)學(xué)博士學(xué)位癌幕。1959年至1961年間衙耕，于麻省理工學(xué)院擔(dān)任摩爾講座教授。在這個期間內(nèi)勺远，利用IBM 704臭杰，愛德華·索普寫作Fortran程式，將凱利公式應(yīng)用于廿一點(diǎn)游戲中谚中。
在麻省理工學(xué)院期間渴杆，認(rèn)識克勞德·香農(nóng)，兩人共同研究以凱利公式應(yīng)用在輪盤賭博上宪塔。在1961年磁奖，兩人制造出一臺小型計算機(jī)，用來計算概率某筐。愛德華·索普穿戴著這套機(jī)器比搭，至拉斯維加斯賭場，進(jìn)行賭博南誊，以驗(yàn)證他們的公式是否正確身诺。這可能是史上最早的可穿戴式電腦。
1961年至1965年抄囚，愛德華·索普至新墨西哥州立大學(xué)數(shù)學(xué)系任教霉赡。1965年，轉(zhuǎn)至加州大學(xué)爾灣分校數(shù)學(xué)系任教幔托，1977年至1982年間穴亏，在財經(jīng)系任教。
1967年重挑，與證券經(jīng)紀(jì)人杰伊·里根（Jay Regan）合組對沖基金嗓化。公司最早稱為可轉(zhuǎn)換對沖（Convertible Hedge Associates）公司，1974年改名普林斯頓-新港合伙（Princeton-Newport Partners）公司谬哀。
1987年12月17日刺覆，因離職員工向FBI檢舉杰伊·里根涉嫌偽造假交易逃漏稅，普林斯頓-新港合伙公司遭到檢察官起訴史煎。1989年宣布結(jié)束營業(yè)谦屑。
愛德華·索普之后又開立自己的公司，名為愛德華·索普（Edward Thorp Associates）資產(chǎn)管理公司劲室，以獨(dú)資方式進(jìn)行投資伦仍。
列向量F就是我們要求的倉位比例结窘。
凱利公式求出來的fi 就是 最有桿杠很洋。
由于參數(shù)一般都有誤差，收益率的分布也不是標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布隧枫，為了避免過大風(fēng)險喉磁，大家也會使用半凱利倉位谓苟。
使用凱利公式推導(dǎo)，得到最大復(fù)合收益 :** g = r + s^2/2**
其中s為sharpe率协怒。所以夏普率越高涝焙，杠桿收益率越高。
舉個例子：
- 策略A 平均收益率 = 10%孕暇，收益率標(biāo)準(zhǔn)差為16%
- 策略B 平均收益率 = 12%仑撞，收益率標(biāo)準(zhǔn)差為15%
- 策略C平均收益率 = 15%，標(biāo)準(zhǔn)差為20%
則各部分的杠桿：
A f = m/s^2 = 10%/ 16%^2 = 10%/2.56% = 3.9
B f = 12%/2.25% = 5.3
C f = 15%/4% = 3.75
則得到倉位為：
t_A = 3.9/(3.9+5.3+3.75) = 30%, t_B = 41%, t_C = 29%
看似收益最高的策略C妖滔，其實(shí)可利用的杠桿最低隧哮，導(dǎo)致最終的投資占比也最低。
7.止損只有在趨勢形態(tài)時才是正確的：股票一直在下跌趨勢座舍，這個時候止損能夠降低損失沮翔。如果實(shí)在均值回歸形態(tài)，止損反而會失去機(jī)會曲秉。不要過快地止損采蚀，等待均值回歸反而是正確的。
- 均值回歸和慣性策略
8.1 慣性策略：一般來源于：重要性喜的逐級擴(kuò)散承二；大訂單的分拆執(zhí)行榆鼠；羊群效應(yīng)。
8.2 相同策略的競爭將導(dǎo)致什么結(jié)果亥鸠？均值回歸策略：策略套利機(jī)會逐步消失璧眠；慣性策略：慣性時間越來越短。
9.馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型
9.1 假設(shè)價格在兩個或多個狀態(tài)上分布的概率不同读虏，一般情況下是假設(shè)為不同的正態(tài)分布责静，均值和方差不同
9.2 假設(shè)兩種狀態(tài)之間存在某種轉(zhuǎn)化概率
9.3 通過諸如最大似然率這樣的統(tǒng)計方法，來估算狀態(tài)分布以及轉(zhuǎn)移概率的參數(shù)盖桥。
9.4 根據(jù)上述參數(shù)模型灾螃，估計下一個補(bǔ)償?shù)钠谕麪顟B(tài)，更重要的是揩徊，找到期望價格腰鬼。
10.拐點(diǎn)模型：輸入所有可能改變狀態(tài)的變量。比如當(dāng)前波動率塑荒，最近收益率熄赡，消費(fèi)者信心指數(shù)，石油價格變化齿税，債券價格變化等宏觀數(shù)據(jù)變化等彼硫。文章指出，當(dāng)媒體上開始頻繁地討論繁榮或者衰落的時候，就是下一個拐點(diǎn)到來的時候拧篮。
11.平穩(wěn)性和協(xié)整性
大多數(shù)股票的價格序列都不是平穩(wěn)的词渤，通常表現(xiàn)為幾何隨機(jī)游走 ，不斷離初始點(diǎn)越來越遠(yuǎn)串绩。盡管如此缺虐，你能找到像買入一只股票，賣出一只股票這樣的股票配對礁凡，配對的市場價值是平穩(wěn)的高氮。這種情況下，兩個獨(dú)立的時間序列被稱為協(xié)整顷牌。
這是一種常見的交易策略纫溃，在配對的差價低的時候買入配對組合，在價差高的時候賣出（賣空）配對韧掩。
12.因子模型紊浩，或者套利定價理論，常用于模擬基本面因素對股票收益率的線性影響疗锐。
13.最著名的因子模型之一是Fama-French三因子模型坊谁，它假設(shè)股票收益率與貝塔值和賬面市值比率正相關(guān)，與市值負(fù)相關(guān)滑臊。
14.因子模型會因?yàn)闋顟B(tài)轉(zhuǎn)換而有一個較長的持有期和回撤期口芍。均值回歸策略和趨勢策略的清倉信號不同
15.均值回歸策略的最佳持有期由Ornstein-Uhlenbeck公式而比較可靠。
16.慣性策略的最佳持有期容易因?yàn)閰?shù)較少而出錯
17.止損適用于慣性趨勢策略雇卷，而非均值回歸策略鬓椭。
18.根據(jù)大數(shù)定律，高頻交易策略有較高的夏普率而復(fù)合收益率較高关划。
19.高杠桿低貝塔值的組合小染，比低杠桿高貝塔值的組合，有更高的符合收益率贮折。
