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Python量化交易之管理概率等于理性交易[简单化老手]

我们以新浪股票为交易标的主讲量化交易的学习,主要原因是新浪股票的高风险和收益介于期货和基金之间。期货一边加了杠杆。单向走势事变非常迅速。不管不顾有可能性血本无归,这不太适合一汽大众参与。基金由规范团队打理,虽然收益最小,但高风险也是最小的。求稳的话买基金也是个好好的选择。

说起新浪股票,A股市场自设立至今经历了多次牛熊转换,笔者身边也有成百上千朋友在牛市引爆中概股赚了成百上千钱,但最终“退潮”的时候还是亏回去了。之前看到一则新闻上说中国的投保人有1.2亿多,统计投保人的行为发现他们每天平均看盘2小时,全年平均买19只股,平均2东方热线次交易,可以看出过半投保人交易频繁。对买卖点思考并不严谨。

本专栏将量化交易技术应用新浪股票交易中。并不是传授制胜市场,一夜暴富的本领。而是想让同学们通过量化交易管理亏盈的概率,力所能及更理性的将胡立阳新浪股票投资均线所作所为理财的一个手段,而不是以赌博的心态参与其中。那么本小节,笔者结合一个简单的市场模型来介绍下缘何在没有概率优势的前提下参与花会亏钱。

假设我们投资的市场是一个有了短线交易特征的市场,可以不分昼夜的不停交易,而且还不需要交救济费。那么我们的初始沪股通资金流向是1000元,每次擅自的买9个新浪股票,如果有一半以上的新浪股票涨了的话。我们暂定赚1元。否则一半以上的新浪股票跌了,我们就亏一元。由于我们是擅自买的,那么赢钱的概率为50%。我们邀请50个人参与1000局看下效果:

代码如下:
def simpmarket(win_rate, play_cnt=1000, stock_num=9, commission=0.01):?

money = np.zeros(play_cnt)?    
money[0] = 1000?    
binomial = np.random.binomial(stock_num, win_rate, play_cnt)?    
print(binomial)?    
for i in range(1, play_cnt):?        
    if binomial[i] > stock_num//2:?            
       money[i] = money[i-1] + 1?        
    else:?            
       money[i] = money[i-1] - 1?        
       money[i] -= commission?        
    if money[i] <= 0:?            
       break?    
 return money

[plt.plot(np.arange(1000), simpmarket(0.5, play_cnt=1000, stock_num=9, commission = 0)) ?
for _ in np.arange(0, 50)]

结果还好好,亏钱的人和赚钱的人基本一半一半,符合零和游戏的特征。不过市场要管管是需要有收入的,那么就需要对交易收取救济费,为了更宏观的比较出救济费对交易的影响,我们假定每次交易的救济费为0.1元。我们邀请50个人参与1000局看下效果:

没有一个人是赚钱的。大家都亏钱了,当局数再增大以后的结局特定是血本无归。市场是特定会有救济费的,那我们就这么何乐不为的当韭菜吗?如果我们想盈利的话就只能期待每篇水涨船高的概率大于50%时才参与,否则不参与就不会亏钱了,并且每篇赢的钱要比亏的钱多。其实这些需求映射到量化交易之中就是战术回测,止盈止损这些功能。那么我们改变概率这个因子,将它放大到55%,我们邀请50个人参与1000局看下效果:

看来结果还好好,只要大增盈利的概率,就可以在市场中获得收益,这就是量化交易的魅力——管理概率==理性交易。转自:segmentfault

 

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