2022年高考结束了,像往年一样,刷刷今年各套卷子的语文作文,离开校园已经很久了,也许只有语文的题目才能看懂了。
其中热度最高,引发广大网友吃瓜的两个作文题目是全国甲卷的【红楼梦之贾政考宝玉】和全国新高考I卷的【围棋之俗手本手妙手】。
本来是抱着吃瓜心态来看看,今年的莘莘学子又会遭遇什么样"奇奇怪怪"的题目和要求,谁曾想,我从字里行间都隐隐约约看到了"创新"和"进化"这两个词儿,吃瓜怎么看出正经玩意儿了呢~
从第一篇的直接移用、借鉴化用和情景独创,到第二篇的俗手、本手和妙手,这不正是我们日常工作学习要经历的三个阶段嘛,虽然各个阶段的名字不一样,但其中的递进迭代关系是类似的,就如同之前写过的量化学习的"守、破、离"三阶段(原文《“28岁了,做了两年量化,没有做出策略,该怎么办?”》)
学前班小学的时候,我们整天抄生字抄课文,都是直接copy别人的,这就相当于“直接移用”,高年级一点,模仿着课文内容造句,这不就是“借鉴化用”嘛,等到五六年级中学往后了,学来的生字和造句本领,就可以让我们根据每次作文的要求,“独创”出自己的文章,这不就是“情景独创”嘛。
刚入职新公司是一个新人的时候,不熟悉环境缺乏经验,笨手笨脚做错事,就是类似于棋类当中的“俗手”嘛,等到工作上正轨了,完成上级安排各项事务,虽然可能不出彩,但也中规中矩,这就到“本手”了,后来领导遇到了头大的事情,你根据多年来积攒的经验和人脉,在他人不抱期望的情况下,出人意料的解决问题,这不就是我们时长说的“妙手”嘛。
说到量化投资领域,谁开始的时候(天才除外),不都是学习先辈们已经公开多年的经典策略嘛,然后在前人策略基础上进行优化和改进,最后创造出自己的实盘交易策略。
咱看着“妙手”这样的字眼觉得非常高大上,很多人都在孜孜不倦地追求,其实个人愚见,“妙手”更像是自然而然的水到渠成,或者说本无“妙手”,“妙手”只是一个延伸,很多表象上精彩绝妙的东西,背地里是无数灰头土脸的俗手和平平无奇的本手,再配上时运的加持,自然而然呈现出来的。
段永平先生在高考开始第二日发围脖说“其实妙手就是本手,所以其实本无妙手”,大佬都这样说了,萌新们就不要再学习焦虑了哦,刻意地追求妙手,追求一招致胜,就像基础没打好和条件不具备时追求创新一样,很有可能是败笔,还是老话说得好啊。
善弈者,通盘无妙手;
善战者,无赫赫之功;
善医者,无煌煌之名。
好吧,看个作文标题就胡诌了这么多,大道理其实大家都懂,只是没有比较深的体会,没有具象化,Talk is cheap,show me your strategy~~~
我就给大家举一个量化策略的小栗子吧。
扎扎实实做好量化投资研究(本手)的小伙伴,经常细心观察数据就很容易发现:数据是可以“切割”的。打个比方,涨跌幅里面有动量也有反转,资金流里面有大单也有小单,聪明钱里有占比高的时间段也有占比低的时间段。
因此,咱可以从中筛选出有利的部分,比如说只要涨跌幅里面的动量部分构建动量因子,也可以从中“一分为二”,选择对立两面做“对冲”,比如筛选资金流当中的大单和小单分别统计,然后做主力和散户的力量对比,或者计算股票的“含散率”。这种分场景/筛选的技巧,业内部分人称为“因子切割”,也有叫别的,大体上都是这个意思。
波动率大伙儿都晓得吧,金融市场的一个重要指标,经常被用来衡量交易的活跃性、交易的风险和期权的定价等,我们平常使用的收益率的标准差就是其中一种度量方式,今天咱换个方式,使用收益率的平方和RV(Realized Variance),计算公式如下,其中n值就是咱所考虑的序列长度。
根据因子切割的技巧,波动率也可以分为“好的”波动率和“坏的”波动率,也就是可以分为上行波动率和下行波动率,这点跟夏普率和索提诺比率的区别很像,夏普率使用全部波动率度量风险,索提诺比率只使用“下行”波动率度量风险。值得注意的是,说“好”与“坏”只是强调它们之间的对立关系,并不是说明就真的good或bad,因为对于持有空单的人来说,下行波动率往往是good的。
于是乎,咱就将RV拆解成了上行波动率RV+和下行波动率RV-,实际上怎么计算呢,就是把数值为正的收益率和为负的收益率区分开,单独对正的收益率序列计算标准差那就是上行波动率RV+,对负的收益率序列计算标准差就是RV-。其中I(...)就是条件判断函数,当括号内条件成立时函数值为1,不成立时数值为0。
这个波动率不对称性因子就被简称为RSJ,全称为Relative Signed Jump,是不是觉得名字怪怪的,这可不是我瞎编的,原著(参考资料3)就是这样写的,不信的话你往下瞅瞅,因为证券价格肯定有波动和跳跃嘛。
从公式中就很容易看出来了,RSJ可以很好地反映上涨下跌的情绪变化,当RSJ大于0时,说明证券的上行波动率大于下行波动率,涨势明显;当RSJ小于0时,说明证券的下行波动率大于上行波动率,跌势显著。
这样就可以形成一个朴素的期市策略:RSJ>0时做多,RSJ<0时做空,最好再加上价格中短期趋势辅助判断,平仓的话,用ATR跟踪止盈止损(常说的“吊顶”)就可以了。咱先用期市里大伙儿最熟悉最亲民的品种做小白鼠测试一下,净值曲线如下。作为朴素的基础策略,它还比较大线条和粗糙,单品种曲线跑成这样其实还看得过去,多品种多周期叠加应该净值曲线能平滑不少,有待大伙儿日后继续探索。
以上举的『波动率不对称性RSJ量化策略』中使用的量化技巧,其实不是啥“妙手”,也只是众多平平无奇的本手小尝试之一,但正是这些平平无奇的潜心观察和研究,可以让量化策略一步步走向精益求精,说不定让人耳目一新。
没头没脑说了这么多,权当是胡诌吧,若有启发,阁下大发,若有反对,皆是你对。
Be quant,have fun!
参考资料:
用Python的交易员,知乎,2021-11,《【Veighna量化策略实验室】RSJ高频波动率择时指标-1-源码复现》。
陶勤英,财通证券,2020-07,《高频波动率择时指标:RSJ市场情绪冷暖剂》。
Bollerslev T,Social Science Electronic Publishing,2018-12,《Good Volatility, Bad Volatility and ,the Cross-Section of Stock Returns》
PS:本文『波动率不对称性RSJ量化策略』测试源码已分享至『量化藏经阁』和『量化藏经阁Max』社群内,群友请在社群量化兵器库原路径中自取。
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