机器学习量化期货 机器量化交易

机器学习怎样应用于量化交易

机器学习怎样应用于量化交易（一）

曾有朋友问过，国内现在量化领域机器学习应用的少，是否因为效果不如简单的策略。其实，把机器学习应用在量化交易上始终面临着两难，却并不是无解的两难。很多时候并不是机器学习不work，而是真正懂如何用正确科学的统计思维使用Machine Learning的人才太少。

机器学习涉及到特征选择、特征工程、模型选择、数据预处理、结果的验证和分析等一整套建模流程，广义角度来说就不单单是模型选择的问题。所以，如果认为“用支持向量机成功预测股票涨跌”这样的研究，就是把机器学习应用于量化交易，这种狭义的认识无疑是买椟还珠，对机器学习领域散落遍地的珍珠视而不见。如果把机器学习的崛起放在历史进程中考量，无非就是趋势的延续：现在，可通过系统的数据分析证实过去模糊不定的经验，机器学习算法将未曾被察觉的规律得以浮现纸面。

在我看来，未来的发展概有两个方向：

1.针对量化交易的统计学习算法被提出，使其适合于噪声大，分布不稳定的金融数据分析；

2.对于机器学习的热情回归理性，从工具为导向回归到问题为导向。

针对如何以问题为导向，在机器学习算法中挑选合适的工具，分享一些思路。

1.多因子模型的因子权重计算

当我们在构建多因子模型且已经选定了一系列因子之后，要如何根据不同的市场情贺扒况调整各个因子的权重呢？在以往的研究中发现，与其它算法相比较，随机森林算法对于存在非线性、噪音和自变量共线性的训练集的分析结果更出色。所以，目前在多因子模型的权重上，采用当期收益率对上期因子进行随机森林回归分析，以确定下一期多因子模型的因子权重。

2.缺失值处理

处理缺失值在金融的量化分析中是个无可避免的问题。选取合理的缺失值处理方法，依赖于数据本身的特点、数据缺失的情况、其对应的经济学意义，以及我们需要使用数据进行何种计算。在尝试构建多因子模型时，我们选择了两种缺失值替换方法：（1）采禅早昌用期望最大化算法来用同一变量的已知数据对缺失值进行极大似然估计。（2）把模型中包含的所有因子作为特征变量，并赋予其相同的权重，再采用机器学习中的K-近邻算法来寻找最相似的标的，保证缺失值替换后，不会强化一部分因子的影响力。

其实在量化领域，机器学习解决着线性模型天生的缺陷或弊端，所以还是有着很深的介入的。除去凸优化、降维(提取市场特征)等领域的应用，目前“非动态性”和“非线性”是两个重要的弊端。金融关系之间并非静态，很多时候也不是线性的。统计学习的优势此时就会体现出来，它们能够迅速地适应市场，或者用一种更“准确的”方式来描述市场。

在国内，机器学习在量化内应用跟领域有很大的关系，跟频率也有很大的关系。比如，CTA的运用可能就要多于股票，它处理数据的维度要远小于股票，获取市场的长度和动态又强于股票。股票市场的momentum要弱于期货市睁凳场的momentum，它的趋势与股票相比更明显和低噪声。这些特征对于机器学习发挥作用都更加有利。

很可能国内一些交易执行算法的设计上就借鉴了机器学习。我们可以通过学习订单薄特征，对下一期盘口变化做一些概率上的预测，经过一定样本的训练之后，可以显著地提升算法表现。

而我仍谨慎看好深度学习等机器学习方法的原因在于，在认识市场上，现行的大部分方法与这些方法并不在一个维度上，这个优势让它们与其他方法相比，捕捉到更多的收益。也就是说，一个新的认识市场的角度才能带来alpha。

做量化需要学什么专业

做量化需要学的专业有金融学、统计学、计算机科学与技术。

1、金融学是量化投资的基础，它涵盖了金融市场的各个方面，包括股票、债券、期货、期权、外汇等。金融学专业的学生需要学习金融市场的基本原理、金融工具的定价方法、风险管理等内容。

2、统计学是量化投资的核心学科之一，它主要研究如何收集、处理和分析数据。在量化投资中，我们需要对大量的历史数据进行分析，以找出其中的规律和趋势。

3、计算机科学与技术是量化投资的重要支持学科，它主要研究计算机硬件、软件和网络等方面的知识。在量化投资中，我们需要利用计算机拍配肢对大量的历史数据进行处理和分析，因此，计算机科学与技术专业的学生需卖尺要掌握各种编程语言、数据库管理和云计算等技能。

量化的就业前景如下：

1、量化分析在金融行业的应用非袭世常广泛，包括风险管理、投资策略、资产定价等方面。随着金融科技的发展，越来越多的金融机构开始重视量化分析人才的培养。未来几年，金融行业的量化分析师预计将持续增长。

2、量化分析是人工智能和机器学习领域的基础，为这些技术的发展提供了强大的支持。在未来，随着人工智能和机器学习技术的不断成熟，对量化分析人才的需求也将持续增长。

3、随着大数据时代的到来，企业和政府部门对于能够处理和分析大量数据的专业人士的需求也在不断增加。量化分析师可以在数据分析与咨询领域发挥重要作用，为企业提供有针对性的数据解决方案。

4、量化分析在科学研究和教育领域也有着广泛的应用。许多科研机构和高校需要具备量化分析能力的研究人员来开展各类研究项目。

量化交易是什么

量化交易（Quantitative Trading）是一种利用数学模型和计算机程序进行交中含易决策的交易方式，也称为算法交易（Algorithmic Trading）或机器交森则易（Machine Trading）。

量化交易的核心思想是使用数学模型和算法来分析市场数据，并根据分析结果制定交易策略。交易策略可以是基于技术指标、基本面分析、市场情绪等多种因素制定的，也可以是基于机器学习、人工智能等技术自主学习并制定的。

量化交易通常需要大量的数据分析和计算，因此需要使用专业的软件和硬件设备来支持。量化交易可以通过直接交易、交易所交易、期货交易等多种方式进行。

量化交易的优点包括能够此培棚快速响应市场变化、减少人为情绪的干扰、提高交易效率等；但也存在着风险，如模型错误、技术风险、市场风险等。

需要注意的是，量化交易是一种高度技术化的交易方式，需要具备一定的技术和数学背景，同时也需要遵守相关的法律法规和道德规范。

什么是量化交易

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下，作出非理性的投资决策。

一、证券，是多种经济权益凭证的统称，也指专门的种类产品，是用来证明券票持有人享有的某种特定权益的法律凭证。证券主要包括资本证券、货币证券和商品证券型兆等。狭义上的证券主要指的是证券市场中的证券产品，其中包括产权市场产品如股票，债权市场产品如债券，衍生市场产品如股票期货、期权、利率期货等。

证券的风险性，表现为由于证券市场的变化或发行人的原因，使投资者不能获得预期收入，甚至发生损失的可能性。证券投资的风险和收益是相联系的。在实际的市场中，任何证券投资活动都存在着风险，完全回避风险的投资是不存在的。

二、量腔弊化交易具有以下特点：

1、纪律性

根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

2、系统性

具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、卜圆租估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。

3、套利思想

定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

4、概率取胜

一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。