量化交易的天花板, 找感兴趣的伙伴一起玩.

liming

先分享一下我是怎么盈利， 和目前量化的进度 还存在的问题。 欢迎高手交流

在金融行情交易里，我们主要识别以下内容，进行操作 就能盈利（你说得容易）。

一）感知当前趋势的涨跌起伏。
我们需要对当前的趋势（市场情绪）的方向进行感知判断。顺着方向做。

特别是在趋势起始时做，趋势快结束时收手 或做反方向。

遗憾的是，传统指标都是滞后的。实时算出来的趋势曲线是这样

二）K线形态（又称行为过程）的识别
我们通过观察，发现形态会走出一些特定的形态。常见的K线形态有M顶、W底、N涨、反N跌等。 熟练玩操盘的朋友一定都很熟悉

非常神奇，可能是人类的性格，或整体社会的决策策略导致。

M顶，就是两个上攻的峰的顶部价格持平，或基本持平（说明可能遇到压力了，冲不过去了）；同时，第二个峰在上升的底部浪连成的切线之外（说明趋势变缓了）；

当最后 价格跌破M形中部的低谷那个位置，下跌趋势就已经形成， 大概率一泻千里，直到到市场认可的另一个价格支撑位为止。

W底则相反。

我的观察，还总结出更多的行为过程。

但传统的指标，都是滞后的。即是等你看得出这样的形态时，实际已是时间走得很远之后了。

熟练的操盘手，都会根据之前的形态，来预估将出现的形态的概率、可能的时长等。我用这套识别来决策进场/出场（开仓前，预定好止损、初期止盈策略），实际操盘 轻松在约大半个月时间本金翻倍，连续几个月，最大动态回撤小于15%。但投资人认为，这是我脑子里的知识，不能用实际的方法描述出来，就可靠性不高。纵使做单有高达95%以上的成功率（事实没那么简单，还要对价格支撑/压力位判断、仓位管理博弈 等很多金融知识）。我也承认，精力不可能有计算机好，在疲劳时 会出现误判。
  于是，需把所有的算法逐一实现。 一路摸索走来9年，是我人生中坚持最长的项目，实属不易。

绘出的实时的波段切割线（红线）。 看得更明了了，是吧。

在这上面做模式识别等量化，容易多了。简易的模式识别‘N’。 即便在横盘水平震荡的区域 , 切割波段也能表现很好。

还有更多内容要识别，如：
中枢震荡、振铃/异方差震荡、波段的拐点择时预判（提前减仓，回避风险）、在上升趋势的底部 或下降趋势的顶部画趋势切线（作为趋势可能停止的第二道预警）。

还有，最末段的：根据之前的波动方差来画上下夹线作为趋势通道（过滤噪音 防止误触发止损预警）、上升趋势中逐步提升止损价 等。

交易的优先条件是：择时；尽量不要去预判价格会走到那里反转；

震荡市，可以预判价格大概率可到达哪里，如反弹到上个下跌波段的45%。

传统的指标策略，我认为比较好的如这个：
在价格下穿布林上轨时,和kdj的D在80以上，和macd在比较大的值，做空。

做多的策略 相反。如图

我认为这是比较坑的策略。

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这是掏底摸顶策略。当然,没有比买在（近）最低点，卖在（近）最高点的事更让人更兴奋了。

但是,这是反向操作的，是逆势行为，要非常多次的尝试失败 才能成功一次。在数学统计上，我认为不是好信号。正确，应该是，如 在跌势里，每次反弹高点尝试做空，顺势而为。
总结: 传统指标，只是向你表明行情有这些特征。 但如果你用这些指标，不断摸索改良，得到对历史数据表现比较好的信号，然后想去实盘做单，连你都不怎么信任，对吧。

三)多周期共振。

如果你将行情放大/缩小，会发现在不同时间周期的K线里，很多行为过程是相同的。 类似分型。
1）应该顺大势，逆小势。 顺着大时间周期的K线，根据上面的行为过程识别，预估这段将可能持续多长。这段能否有足够的时间空间让小周期进行操作。
2）小周期已盈利的单，逐步移到更大的周期进行决策，抓取得到更长时间的利润。

下跌时，每次回到中线时空； 上涨时，每次下到中线时多。顺着大周期的趋势，逆小周期的趋势。

四）用决策树进行决策。
我本身是机器学习、数据挖掘大牛，自己也创造过几个神经网络算法。今年ChatGPT火的时候，也做了2个多月的智能人工客服研发，成功落地了2个项目。 但由于没有非常富裕的公司合作（很多夕阳行业的公司是想借这个技术创新弯道超车，但连开正常高劳动力的研发工资能力都没有。画饼，需要研发人员承担太多的风险），GPT还存在非常严重的联想胡说话问题（虽然我在技术上已经基本解决这个问题，但在落地的具体案例里，细致的工作量还是非常多的。总体说，目前替代了7成以上的人工客服工作量，还是可以用的），等待有更好的人工智能方案出现 再继续吧。

如有实力的公司想应用，还是可以开展合作的。我认为，我提出的解决方案给年轻工程师，他们就可以实现。他们胜在年轻、精力充沛，解决这些事情有学习需要，成就感。而我 就没有什么成就感了，走下去（在这个人工智能框架上）也可能不会有太多突破，就不在上面深研了。 说远了。

今年写的高频策略，用不到十个（高不相干）的因子，让决策树进行学习后，在新的行情数据上由原来的自然准确率3~40%，轻松提升到83%。

高频策略是相对最容易做，目前国内做得最多的。
一般有： 定价止盈，如开仓价+1点止盈； 定时止盈，如股票买了，第二天就卖。
评判策略有效性就非常容易了，只要对开仓信号进行 筛选就行，因为平仓不用考虑了。 不断地加因子，一般量化公司有几百，甚至过千个以上因子的库，都很常见。
好处是，资金曲线能非常平缓，不会出现大起大落，因为有问题一下就能发现，马上就终止策略了。
坏处是，资金容量不大，很多只能容纳几W，多不了了。也是个累活，常要加因子，重新学习，纯粹是个计算机累活，很占时间。太多公司在竞争了，很多公司靠这个生活，盘口哪怕有那么一点机会，都被大家抢光。

所以我不怎么想发展。 高频策略现在还被大家骂，说是薅广大股民的羊毛，可能还有政策的风险。

决策树的实力是非常强的，输入的特征（即因子）哪怕是个反指，主要鲜明，就能协助最终的决策。比如这个人是个亏货，他做单大概率都是亏的，那可以把他的做单时都做为特征输入，哪可以帮计算机做出正确的决策。

事实上，我上面做的所有量化，都是为了提取当前环境的特征，让计算机可以很好地感知，特别是包括不同周期的当前状态。一个K线的趋势的状态包含涨/跌/震荡、可能反转，需要超过半数识别方法都投票相同才认可，如5种识别方法里 需至少有3种。

像价格穿越布林上下轨这些，也可以丢给决策树做特征输入。但我不是很喜欢， 喜欢泾渭分明的特征。 这种，有时能赢，有时又亏的特征,是在为难计算机吧。 调试时不会用，最后运行时还是会挂上，一百个臭皮匠或许能顶半个诸葛亮吧。

我今年还根据金融行情的特征，开发了流式数据的决策树。
因为普通决策树 是需要把所有待学习的历史数据喂完，最终才能拿到决策分配的结果。  
但金融行情的风格可能会一直在变，之前没出现过的套路，现在就出现； 之前有效的套路，现在就专门反着来。
我在里面设置了近景和远景学习结果，只有两种结果不冲突时才生效。 新增的数据 可以不断更新这些学习结果。

五）用深度学习，筛选出最好的策略。

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五）用深度学习，筛选出最好的策略。

这步还没做到。 愿景是，用深度学习自动挖掘出除了我们已知的M头、W底等以外未知的行为过程。 就像AlphaGo与人对弈围棋时，下的？130手子。

回想很多个交易日，网上玩家们被行情折磨得胡言乱语，我在静待机会 ，一到就发。 等行情过后，大家讨论时 我晒的单，大家惊呼基本开平在最低最高点。 大家恐慌时，我反而高兴，主力的筹码掉到我的嘴巴里。看跌不是跌，看涨不是涨。8年来 拜访多位成功投资大佬，研读过历史上有名的操盘大作手 如克罗、杰西利佛摩尔的书， 发现操作方式都是相近的。
但在极少些交易日，自己一点都看不明白，但网友非常笃定地指出后面的行情，然后进行操作， 如期爆发。看得我一脑蒙，知道自己并不是知道了所有。 想用计算机去挖掘未知的行为过程，可能应该识别那些特征 我并不知道。

想进行模式识别的机器学习挖掘，需先将波段的每一段进行符号化，整个行为过程可以用马尔科夫链来表示，推断未来行为的可能。
但每段的信息，不止有涨跌、高低比较，还有所在的上个大周期的行为过程的节点 的影响、涨跌气氛的影响、是否有震荡分歧、上下的支撑压力位， 这些都会影响未来行为走向。这么多维的特征，如何量化塞进马尔科夫链，该如何构建此神经网络结构，我还没想好。有好想法提议的同学，跟我说说，谢谢。

也可以发挥普通指标信号的玄学： 反正我就发出这个信号了，到达另一个条件时就平仓，才不管中间发生什么。 大道至简。 哈哈。只要机器算力足够大，谁知道这种圣杯是否有存在呢。
还总觉得现在对特征的分析，都是视为单独孤立的，并没有考虑过他们互相组合时情况（正想在前方加一个cnn解决）。如果有200多个特征，用传统方法穷尽， 可能得到宇宙结束的时间。这时，量子计算机就派上用处了。想远了。

总结

目前，就上面已经做好的，最难的平滑趋势、趋势判断、波段切割、趋势通道等算法已经完成。 为什么最难？下文有补充说明。

再提高模式识别的准确率， 排除 各个周期（层次）的波动的串扰(就算不排除,能吃掉已经识别得出来的波段,都已经很够)，程序就能上线了。
估计离实用还要2~3月个工作量。前2个月用于提高识别准确度，实现策略。 后1个月 对接实盘，各种问题。

欢迎合作， 或合作研发（想快实盘了）。 有认识好的私募或基金的，帮忙内推一下，谢谢。 年纪大了，外面投档根本进不去。

今年 进了小公司，确实折腾。



谢谢大家看到这里，送大家一个 特别厉害的方法：

大家都喜欢用macd分析，对吧。但macd的过零点总是不准，什么原因呢？
来， 看我画一束macd， 看你能发现点什么




仔细观察,你会发现 只有最贴近行情那根macd的过零点是生效的。

意思 行情里你可以画一万根均线，但没有任何一根会一直是压力/支撑，因为行情的快慢是在变化的。只有最贴近的那根才能拟合行情。

也就是说，公开书上说的什么10日、50日均线压力/支撑，都是人云亦云，子虚乌有。只是表示一个范畴, 不一定存在.

一切用数据说话。

为什么计算趋势均线最难实现？ 放在过去，可能用均线等指标，就能做进一步的策略的编写，而且成功。

如今这些年的行情，波动的噪音非常多，可能是太多的量化加入了导致。用传统指标，不会被误触发、误识别是不可能的，到处是诱导。 规律依然还是那个规律，人性依然。 而趋势等平滑结果，是其他识别的基石。其他识别，相对容易得多。今年花了尽2个月在这算法上，用尽了各种算法。（历史上，我不花少于2年研究在这算法上。小波分解、核平滑、RBF、LSTM、微积分...这个星球上公开的最优秀的算法我都试过，玩得滚熟。） 尽量地要接近人类观察的结果。最终今年，我把阶数定在最多3阶，认为人类预判一般基于不大于3阶。抛弃过去所有标准算法的思路，根据金融特征，做平滑。 当然，结果还不能完全理想，但我认为够用了，能表达我的观察结果。

欢迎数学好的朋友一起玩,

狒狒V

程序化交易吗