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量化交易

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某海马

小插曲•其六十•量化的三个错觉

    今天早上随便想的段子而已。

    三大错觉是:觉得这个做法很容易、觉得这一步调整没什么影响、觉得自己要财务自由了。

    字数不够,所以随便解释下。

    觉得这个做法很容易:基于大数据的研究,没有什么做法是容易的。就是最简单的一个均线突破,在实际写代码时也会有无数的问题与设计。量化交易是一门“纵深”很深的学科,也就是从上到下要有很长的距离。但我们一般讨论问题都会停留在最上方,于是自然就觉得容易了。...


    今天早上随便想的段子而已。

    三大错觉是:觉得这个做法很容易、觉得这一步调整没什么影响、觉得自己要财务自由了。

    字数不够,所以随便解释下。

    觉得这个做法很容易:基于大数据的研究,没有什么做法是容易的。就是最简单的一个均线突破,在实际写代码时也会有无数的问题与设计。量化交易是一门“纵深”很深的学科,也就是从上到下要有很长的距离。但我们一般讨论问题都会停留在最上方,于是自然就觉得容易了。

    觉得这一步调整没什么影响:有时候,一种简单的改变,都会造成结果千差万别。特别是我说过这门学科“纵深”深,于是底层的简单改变对顶层的结果冲击会更大。比如,漏了剔除涨跌停股票,这种程度的疏漏,可能就会直接影响一种思路的有效性。但是,反过来说,我们一直致力寻找的,也恰恰就是调整了一些步骤,结果却依旧比较稳定的策略。

    觉得自己要财务自由了:这是最典型的错觉。特别是对于新手而言,随便有什么想法,一测试发现净值曲线每年翻10倍,最先想到的不是自己这个框架中的疏漏之处,而是自己会财务自由了。可以说,在这种地方,把人性展现的颇为真实。

    

Leonid Wang

A股财报摘要历史数据查询Web API使用方法

例如,要查询长城汽车(601633)最近的财报摘要,发送请求

http://shuorel.com/ws/share/finance/v1/601633

返回结果

{"data":[{"code":"601633","date":"2016-03-31","asset_per_share":4.4661,"earning_per_share":0.2625,"cash_per_share":-0.0182,"spare_asset_per_share...

例如,要查询长城汽车(601633)最近的财报摘要,发送请求

http://shuorel.com/ws/share/finance/v1/601633

返回结果

{"data":[{"code":"601633","date":"2016-03-31","asset_per_share":4.4661,"earning_per_share":0.2625,"cash_per_share":-0.0182,"spare_asset_per_share":0.1546,"asset":70393200000,"liability":1744530000,"income":20879700000,"profit":2396100000}],"status":"done"}


说明最新财报是2016年一季度。


如果要查询长城汽车2014年的财报摘要,发送请求http://shuorel.com/ws/share/finance/v1/601633?year=2014

得到结果

{"data":[{"code":"601633","date":"2014-03-31","asset_per_share":9.8606,"earning_per_share":0.6592,"cash_per_share":0.5188,"spare_asset_per_share":1.4639,"asset":51441000000,"liability":1739410000,"income":14735100000,"profit":2005420000},{"code":"601633","date":"2014-06-30","asset_per_share":9.6826,"earning_per_share":1.2997,"cash_per_share":1.6969,"spare_asset_per_share":1.4639,"asset":50928600000,"liability":1721550000,"income":28527400000,"profit":3954310000},{"code":"601633","date":"2014-09-30","asset_per_share":10.2112,"earning_per_share":1.8361,"cash_per_share":2.1708,"spare_asset_per_share":1.4639,"asset":54305500000,"liability":1708900000,"income":42586600000,"profit":5586250000},{"code":"601633","date":"2014-12-31","asset_per_share":10.9951,"earning_per_share":2.6431,"cash_per_share":2.0036,"spare_asset_per_share":1.4639,"asset":61345300000,"liability":1682110000,"income":62599100000,"profit":8041540000}],"status":"done"}

包括四个季度的数据。


如果要查询2014年第1季度的数据,发送请求http://shuorel.com/ws/share/finance/v1/601633?year=2014&quarter=1

得到结果

{"data":[{"code":"601633","date":"2014-03-31","asset_per_share":9.8606,"earning_per_share":0.6592,"cash_per_share":0.5188,"spare_asset_per_share":1.4639,"asset":51441000000,"liability":1739410000,"income":14735100000,"profit":2005420000}],"status":"done"}


Leonid Wang

A股股本结构历史数据查询Web API使用方法

例如,要查询长城汽车(601633)最新的股本结构,发送请求

http://shuorel.com/ws/share/structure/v1/601633

返回得到


{"data":[{"code":"601633","date":"2015-10-14","total_share":9127260000,"circulating_share":6027720000,"executives_share":0,"limited_share...

例如,要查询长城汽车(601633)最新的股本结构,发送请求

http://shuorel.com/ws/share/structure/v1/601633

返回得到


{"data":[{"code":"601633","date":"2015-10-14","total_share":9127260000,"circulating_share":6027720000,"executives_share":0,"limited_share":0,"B_share":0,"H_share":3099540000,"announcement_date":"2015-09-30","reason":"送、转股"}],"status":"done"}


最新数据是在2015-09-30公布,2015-10-14生效。其中circulating_share为自由流通股数量,H_share为港股流通数量。


如要获得长城汽车在特定历史日期的股本信息,如2015-6-1,发送请求

http://shuorel.com/ws/share/structure/v1/601633?date=2015-6-1


得到结果


{"data":[{"code":"601633","date":"2014-09-29","total_share":3042420000,"circulating_share":2009240000,"executives_share":0,"limited_share":0,"B_share":0,"H_share":1033180000,"announcement_date":"2014-09-20","reason":"其它上市"}],"status":"done"}


如果要获得长城汽车在2015年全年的股本变化数据,发送请求

http://shuorel.com/ws/share/structure/v1/601633?year=2015


得到结果


{"data":[{"code":"601633","date":"2015-10-14","total_share":9127260000,"circulating_share":6027720000,"executives_share":0,"limited_share":0,"B_share":0,"H_share":3099540000,"announcement_date":"2015-09-30","reason":"送、转股"}],"status":"done"}


说明长城汽车在2015年中只在2015-10-14日发生了股本变动。

Leonid Wang

A股分红送股历史数据查询Web API使用方法

例如,要查询长城汽车(601633)在2015年的分红送股,发送请求

http://shuorel.com/ws/share/dividend/v1/601633?year=2015

返回结果

{"data":[{"date":"2015-05-26","cash":8.0,"transfer_issue":0,"bonus_issue":0,"register_date":"2015-05-25"},{"date"...

例如,要查询长城汽车(601633)在2015年的分红送股,发送请求

http://shuorel.com/ws/share/dividend/v1/601633?year=2015

返回结果

{"data":[{"date":"2015-05-26","cash":8.0,"transfer_issue":0,"bonus_issue":0,"register_date":"2015-05-25"},{"date":"2015-10-13","cash":2.5,"transfer_issue":10,"bonus_issue":10,"register_date":"2015-10-12"}],"status":"done"}

说明长城汽车在2015年分红送股两次,除权日分别是2015-05-26和2015-10-13,第一次每十股现金分红8元;第二次每十股分红2.5元,转增10股并且送送股10股。


如果要查询长城汽车所有年份的分红送股数据,发送请求

http://shuorel.com/ws/share/dividend/v1/601633?year=all

得到结果

{"data":[{"date":"2012-05-21","cash":3.0,"transfer_issue":0,"bonus_issue":0,"register_date":"2012-05-18"},{"date":"2013-05-24","cash":5.7,"transfer_issue":0,"bonus_issue":0,"register_date":"2013-05-23"},{"date":"2014-05-23","cash":8.2,"transfer_issue":0,"bonus_issue":0,"register_date":"2014-05-22"},{"date":"2015-05-26","cash":8.0,"transfer_issue":0,"bonus_issue":0,"register_date":"2015-05-25"},{"date":"2015-10-13","cash":2.5,"transfer_issue":10,"bonus_issue":10,"register_date":"2015-10-12"}],"status":"done"}

雷公子个人博客

海龟交易法则及公式(转载自:张翼轸老师博客)

因为一直用短线海龟模型做一些择时的判断,所以好几次都有访客和微信号读者来问这个所谓的短线海龟模型到底怎么回事。之前一致建议他们去看《海龟交易法则》这本书,因为我的模型也不过是脱胎于此。 

不过昨天又有访客来问,转念一想这也算是本博客重新启用留言系统后的首个外部留言,那就姑且当作福利贴,说说我用的模型吧——反正我自己的主力资金在美股,也不用这模型操作,真的披露了,也问题不大。

既然是福利贴,所以就只在本站发布,也不通过微信公众号群发了,是否看到就看诸位是否有缘了。就个人而言,微信公众号每天1条的频率限制颇多,而且在文字表现上也比较单一,所以还是建议大家多多访问本博客(http://...

因为一直用短线海龟模型做一些择时的判断,所以好几次都有访客和微信号读者来问这个所谓的短线海龟模型到底怎么回事。之前一致建议他们去看《海龟交易法则》这本书,因为我的模型也不过是脱胎于此。 

不过昨天又有访客来问,转念一想这也算是本博客重新启用留言系统后的首个外部留言,那就姑且当作福利贴,说说我用的模型吧——反正我自己的主力资金在美股,也不用这模型操作,真的披露了,也问题不大。

既然是福利贴,所以就只在本站发布,也不通过微信公众号群发了,是否看到就看诸位是否有缘了。就个人而言,微信公众号每天1条的频率限制颇多,而且在文字表现上也比较单一,所以还是建议大家多多访问本博客(http://seekingbeta.net/blog/),毕竟这是真正主场,内容更新更迅速。

先来说基本用法:

我的短线海龟模型用法

接下来说说这个模型的交易思想:

抓取二次低点而非V型反转后的新高突破行情

在很多人的印象中,海龟交易法则是纯粹的新高做法,只要创了新高就要追入,于是后来有了“海龟汤”策略,专门做这种假突破失败后的调整。所以我看到过的某个版本的海龟交易法则会增加均线的过滤,要能够实现10小时均线站上100小时均线,对于经历了一波下跌行情后,往往必须有一个筑底的过程才会出现,那些V型反转的失败就可以规避,比如下图。虽然上证指数一度出现五连阳的迅速上涨并且突破了50小时通道上轨,但缺乏均线配合,所以继续按兵不动。

如果再看下图,我们就可以看到如果仅仅看10小时和100小时均线,那么在第二次上攻中就已经金叉了,但因为没有突破前期高点,所以还是不做多。知道第三次上攻,均线又匹配,然后又有新高,这样的行情就比较有把握了。

当然,这个择时模型本质上是一个趋势跟随的模型,所以它最喜欢的是下图这样一气呵成的走势。

看到过某些回测数据,认为10期均线和100期均线以及50期通道突破主要利润在做多中,极少部分由做空贡献,所以我对这个模型也是仅给出做多的交易规则。当然在A股这样今年熊市漫漫的市场中,其实用来做空也不错,有兴趣的可以把上面的交易规则颠倒一下,自然可以用。不过考虑到股市长期是向上的,和商品期货等还是不同,还是建议纯做多。

当然,最后要说的是:

海龟交易法则》其实是一套很有意思的交易系统,我觉得其中最值得学习的不是技术择时而是资金管理尤其是分批建仓结合ATR止损的部分,所以还是强烈建议买几本相关的书研究研究。 


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