※ 引述《ciccio (三叶虫要)》之铭言： : 小弟来讲一下我见过比较偏财工方面的交易方式好了 : (前文有点多 暂时无法一一看完 我就随意乱入了) : 首先 市场不是随机的 但是市场的现象发生点是随机的 : 我们无法预测说怎样的市场现象会在接下来的哪个时间发生 : 但是我们可以知道市场上会有人去尝试预测这些现象 : 所以我们可以交易这些交易者/程式 而不是交易市场 : 假如这些交易者(程式)的交易逻辑都是固定的 : (一般来说一个交易者大概顶多主打三种策略 其他都是杂讯) : 当你把所有市场的可能性都预测出来 然後跑统计 : (这边是用蒙地卡罗模拟法) : 你就可以取出在大量乱数後 这个交易者/程式的模拟绩效跟风险值 : 然後你再把这些交易者/程式组合成一个portfolio : 找出最低drawdown跟稳定获利的那个点 然後就是放钱跟监控 : 假如交易者/程式不改变 照理说长期下来会在你演算的模拟框架内 : 一般来说 再经过两年到三年的观察期後 就会确定放钱进去 : 这需要超大量的演算过程跟电脑需求 还要时间 跟大量的资金 : (你想像在每一天都用蒙地卡罗模拟法去跑几百档基金跟组合......) : 不过这方法在亚洲无效 : 因为亚洲很难找到长期可以令人信任的稳定又不更改操作逻辑的交易者 : 传闻就连Vegasoul都不行......LOL 用monte carlo来跑很耗资源的 就算用C++来跑还是要几分钟 如果是跑几百档的股票组合 搞不好需要一两天 (如果用parallel computing可能可以缩短到几分钟吧) 所以一般如果是要跑monte carlo的algo 交易频率还是以中长期(持有期间大概用月为单位)为主 短期间(当冲或持有期间以日为单位)交易频率的数量方法 大部分都用简单的closed-form做pricing 如果是衍金就是用自家modified BS model直接算解 毕竟BS是业界公认的pricing model 就算有缺点 每个trader还是都会参考 加上BS的一阶二阶参数特性衍伸出来的避险交易策略很好用 所以程式交易特别是在衍金这块 几乎就是直接用BS来解closed-form 不会去用monte carlo monte carlo虽然好用 但是坏处除了耗时之外 还有就是参数的设定也很有攸关性 参数的设定越贴近现况 跑出来的结果会让你越有机会赚到钱 但是参数要怎麽设定的贴近现况? 这就又进入另一个随机/不随机的问题了 --

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