
关于投资仓位管理,很多基金,包括做量化交易的,甚至包括股神巴老爷子,都爱用所谓的凯利公式(Kellycriterion)。
凯利公式有离散型和连续型两种形式。
离散型的一般用于像赌马、扔骰子等非连续性的博弈。
而投资是连续过程,不是离散事件,一般用连续型的凯利公式。
连续型的凯利公式的简化形式是:
其中
f-应该投资的比例
m-期望年回报率(算术[
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一提到个人做算法交易,不少同学可能会说,人家大的金融机构拥有庞大的人力和物力,光是名校出来的这个或那个屁挨着地就是一大堆,还有强大的计算机系统和算力,个人如何比得了?
的确,像高频交易中做Marketmaker的,靠的是计算机的速度和进入交易所服务器获取数据的速度,这个本身技术含量并不高,有点像靠蛮力,但需要进出数据的高速,需要强大的计算机系统[
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股市交易的策略和方法当然有很多种,但通常用的绝大多数不外乎是以下这两种:
1)回归交易(MeanReversion)
2)趋势交易(trendfollowing,ormomentumtrading)
回归交易讲究的是买低卖高,而趋势交易的策略是买高卖更高。回归交易的人热衷去抄底,而趋势交易是买涨不买跌。
比如说现在,股市近高点,回归交易的思维是,现在股市到顶,该回撤了,所以该卖了。而趋势交易[
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先来看一篇在这个领域蛮有影响力的获奖论文,论文始发于2016年,2021年做过数据更新,这是论文的链接,可以免费下载PDF全文:
LeveragefortheLongRun-ASystematicApproachtoManagingRiskandMagnifyingReturnsinStocks
有些同学可能没耐心读完全文,我来简介一下。
论文的重点是以下这张表格:
这张表格实际上比较了三种投资策略:
1)原汁原味的SP500
2)LeveragedSP500(SP500的倍数基金)[
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看到亮线兄起的关于算法交易的帖子,正好也对这个问题感兴趣,评论几句。
从年初开始到现在,我一直在苦学TA和算法交易,除了读了十几本TA方面的书,恶补了一下TA方面的知识欠缺,绝大多数时间都花在写程序和数据回测上面。
大多回测结果跟书本上写的基本是一直的。
首先,我对DT不感兴趣,DT要面对大的机构,尤其是拥有庞大算力的大机构,没有胜算。
比较[
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前几天刚写了一篇关于TQQQ等倍数基金磨损的文章:
TQQQ的磨损
我对TQQQ等倍数基金的兴趣,始于前一段时间,看了坛子上几位大佬写的知识性很强的文章。
第一篇是slow_quick老大的以下文章:
TQQQ到底靠什么拟合每天3xQQQ回报?-slow_quick发表于投资理财
这篇文章列出了TQQQ的持有组合,让我明白了TQQQ是如何实现杠杆化的,知道它主要是通过Swap(绝大多数)和小部分Future[
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看到大家经常讨论TQQQ,觉得好奇,主要也想弄明白磨损到底有多少。
像TQQQ这种倍数基金的磨损,主要有三个来源:
价格波动引起的磨损(VolatilityDecay):如果NDX(NASDAQ-100指数)价格波动一段时间再回到原点,TQQQ不会恢复到以前的价格,其中有价格波动带来的损耗。
杠杆费用,TQQQ要达到NDX三倍的回报,需要类似于利息的费用
基金管理费用,目前TQQQ约0.84%
这里[
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前几天圭妈写了一篇很好的文章:
股市十年不涨怎么办?
无独有偶,几乎是同一天,华尔街大佬HowardMarks写了一篇类似的文章:
OnBubbleWatch
并且两者引用了同一张图,可见英雄所见略同。两篇文章都很好,值得一读。
下面简单说说HowardMarks文章中提到的两件事。
这第一件事,是关于NiftyFifty的。
如果狗狗"Nifty50",会发现原来这是印度股市的一个指数。
[
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昨天写的那篇关于量化交易的文章中提到,JimSimons是炒股最牛的人,没有之一。
Simons不仅在数学上有很大的成就(他和他的老师陈省身先生合作发表的论文曾经获过数学界的大奖),同时也是个出色的密码解密专家。
自己成立投资公司后,Simons的招人原则是:不要懂金融和华尔街的人。有些人可能自以为是商学院毕业的会有优势,可人家偏偏不要你,只因你跟华尔街有瓜[
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2024年读了8本有关华尔街、对冲基金和量化交易的书,这8本书及其涉及的主要内容分别是:
1)TheBigShort,byMichaelLewis:次贷危机
2)Liar'sPoker,byMichaelLewis:投行SalomonBrothers的浮沉
3)WhenGeniusFailed,byRogerLowenstein:对冲基金LTCM的覆灭
4)ADemonofOurOwnDesign,byRichardBookstaber:金融产品的复杂化加剧了金融危机
5)AManforAllMarkets,byEdwardO.Thorp:量化交易之父自传
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