四个“肉夹馍”看透程序化交易、算法交易、量化投资、统计套利之间的关系

本文主要是介绍四个“肉夹馍”看透程序化交易、算法交易、量化投资、统计套利之间的关系,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

看着这乱七八糟花里胡哨的概念就让人感到神神叨叨,一头雾水。但其实如果你改行去做肉夹馍也许就能立马对这些看起来遥不可及的东西有所体会。好了,就让我们从假设你是一个肉夹馍店的老板开始这段文字吧。

如果你是一个肉夹馍店的老板,每天起早贪黑辛勤劳作就是为了让你的肉夹馍味道更好、销量更客观,抱着这样的目标你开始了一段神奇的经历。

店老板的经历一:

常年累月的制作肉夹馍,你对肉夹馍的制作工艺可谓是了如指掌,随着这些不可言说的技艺在你脑子里越来越深刻,有一天你突然发现了一些可以记录下来的小窍门:用重150克的面团滚上3mm的干面粉,拍打9下并揉成57.6cm的长条,卷成面饼制作成肉夹馍用的烧饼。再配上事先煮好的肉,浇上10.2ml肉汤,撒上2.9g香菜夹入饼中,味道实在鲜美。

这一系列用数字说话的过程就是量化投资。

只不过量化投资也并不是完全的机械化数字化。就像对门那家肉夹馍店的老板也学你,结果他的肉汤多了1.8ml,面团揉成的长条长了2.4cm,结果味道差劲了许多。由此可以知道,即使是量化交易,同样需要直觉和盘感作为一种指向。

店老板的经历二:

你有了你的肉夹馍宝典,可你总觉得这个过程真是耗时耗力,还不如收个徒弟,把这个宝典交给他,可宝典的数据有时候是需要灵活调动的,那就授之鱼不如授之以渔,把整个的算法都交给他吧。于是乎,你的徒弟也开始按照你的算法来做肉夹馍、掌握宝典了。

这个过程就是把量化东西加以计算和应用的算法交易。

不过这里有一点需要注意,即使是算法交易,仍然需要人来参与这个过程。毕竟每次的肉质不太一样、面粉质量似乎也不能完全保证,那样的话,死死的程序可就没有用武之地了。当然,一些机械性的浇汤和撒香菜是可以交给机器人来完成的。

店老板的经历三:

有一天你的徒弟在学着你的样子做肉夹馍,你突然发现他总不能掌握好那些看起来简单而重复的流程,那既然动作死板重复那为什么不能像用机械手撒香菜那样找一个智能点的机器人来把你的宝典和算法落实下来呢?于是你就真的买了一个机器人,准确率可以说是完美,不过你还要每天检查机器人的各个部件是否正常运行。

这个神奇的做法就是程序化交易。

店老板的经历四:

在你做肉夹馍,经营店子的这几年里你发现似乎屋顶上的旗子向南飘的时候来店里买肉夹馍的人格外的多,这是为什么呢?而且这个似乎又不是一个规律,因为有北风来的时候顾客并不是一定会多,只是这么长时间下来,刮北风的时候普遍会多那么一点。所以,你决定在有北风的时候就比以往都做几个肉夹馍预备着。

这大概就是所谓的统计套利了,通过统计学的结果来指导做一些交易上的动作。

不过还存在着一个问题,就在经历描述里提到过的问题:为什么旗子南飘、北风袭来的时候顾客会多呢?

可能这些人都是追寻着风儿的脚步自北方而来吧,也可能北风吹来的时候人们会对肉夹馍的味道倍感思念?不过这些并不是最最重要的,因为统计套利里有时候很难搞清楚到底为什么会存在着价差,那些存在着的但又说不清道不明的波动是如何引起?这些都不重要,存在即合理,只要通过这个能赚钱,又何必去苦苦思考原因呢?

不过有一点需要十分明确地深入内心 ,本篇所讲到的所有概念绝非像表面这样简单,他们的分支和具体细节多之又多,只是整个的概念正如本文中介绍到的那样。

说到这里,你有了四个神奇而有意思的经历,应该对量化投资、算法交易、程序化交易和统计套利有一个深刻的印象了吧。不过,还有一个不得回避的问题没有解决。学习做肉夹馍到底哪个方法更合适呢?各有利弊吧!

推荐阅读:

1.一个量化策略师的自白(好文强烈推荐)

2.股票期货经典的量化交易策略都在这里了!(源码)

3.期货/股票数据大全查询(历史/实时/Tick/财务等)

4.三分钟弄明白为什么贝叶斯是量化工作者最常用的工具

5.学习Python有哪些书籍?这里有一份书单送给你

6.江湖中常说的“网格交易法”到底是什么?

7.10种经典的日内交易策略模型思路

8.干货 | 量化选股策略模型大全

9.量化金融经典理论、重要模型、发展简史大全

这篇关于四个“肉夹馍”看透程序化交易、算法交易、量化投资、统计套利之间的关系的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/182532

相关文章

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

hdu1496(用hash思想统计数目)

作为一个刚学hash的孩子,感觉这道题目很不错,灵活的运用的数组的下标。 解题步骤:如果用常规方法解,那么时间复杂度为O(n^4),肯定会超时,然后参考了网上的解题方法,将等式分成两个部分,a*x1^2+b*x2^2和c*x3^2+d*x4^2, 各自作为数组的下标,如果两部分相加为0,则满足等式; 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

poj 3974 and hdu 3068 最长回文串的O(n)解法(Manacher算法)

求一段字符串中的最长回文串。 因为数据量比较大,用原来的O(n^2)会爆。 小白上的O(n^2)解法代码:TLE啦~ #include<stdio.h>#include<string.h>const int Maxn = 1000000;char s[Maxn];int main(){char e[] = {"END"};while(scanf("%s", s) != EO

day-51 合并零之间的节点

思路 直接遍历链表即可,遇到val=0跳过,val非零则加在一起,最后返回即可 解题过程 返回链表可以有头结点,方便插入,返回head.next Code /*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode() {}*

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

dp算法练习题【8】

不同二叉搜索树 96. 不同的二叉搜索树 给你一个整数 n ,求恰由 n 个节点组成且节点值从 1 到 n 互不相同的 二叉搜索树 有多少种?返回满足题意的二叉搜索树的种数。 示例 1: 输入:n = 3输出:5 示例 2: 输入:n = 1输出:1 class Solution {public int numTrees(int n) {int[] dp = new int