中国程序化交易的发展需要更多分享和合作。希望大家支持 [开拓者 TB]
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本帖最后由 飞鸟 于 2013-1-22 15:14 编辑
大家好，我刚加入TB这个大家庭几天。目前我在新加坡一家对冲基金工作工作，我们旗下也有一只挺大的量化基金。虽然我对量化，程序化的了解也才一年多，但我可以清楚的看到中国与海外的差距。我忍不住想和大家分享下我的看法：
我深感：我们在做的并不是真正的’量化‘，这是对量化，对算法，对程序化的曲解。我们做的仅仅是’计算机化‘。很多国内的策略我也在测试，但这主要只是为了学习，因为我知道他们中的大部分都不具备实盘的能力。我想简要说要我的感受，希望大家一起讨论并指正。
1. 量化的含义。
量化不是计算机化。把技术指标做成程序放在一起只是量化的初级阶段。一个均线相交，MACD突破，开盘，通道突破还不是成熟的策略。他们或许可以产生不错的利润，但是他们并不是真正的算法交易。真正的算法交易又叫黑箱交易，这是因为它的原理一般较为复杂。真正的量化模型应该是类似这样的模型：1）多因子模型 2）市场机制转换模型 3）delta对冲套利，跨期套利，跨市套利 4）配对交易 5）模式识别 6）机器学习 7）基于计量经济学的模型 （比如利用滤波 + 平滑等隔离噪音和趋势）8）遗传神经分析， 小波分析 9）决策树，等等。
虽然我相信’大道至简‘，比如海龟法则一直驰骋市场很多年，但是我也相信，我们还有很多路要走啊！
2. 开发
开发的平台。当然，TB是一个很好的平台，毋庸置疑。然而，这也只是初级阶段。好的程序化模型一定是直接基于高级语言的：比如C++/C, Python, Java, MATLAB. 比如我们公司的模型，大多基于JAVA和MATLAB搭建，然后基于MATLAB到Bloomberg， Routers的API接口直接下单。只有这样，我们才能编出真正的灵活的模型。
4. 我们需要更多分享， 只有分享才能进步
我们需要更多分享，只有分享才能进步。大家不必把自己的模型藏在衣服里，深怕被别人偷走了。其实，我们大部分的模型还不成熟，我们需要更多的愿意分享的人，把他们的思路说出来，让大家一起思考与提高。程序本身并不重要，关键是那背后的算法和逻辑。与其发出一篇长长的代码，谁也看不懂，不如做三两句对模型的总结。希望大家把这个帖子顶起来！谢谢，让我们共同进步。
- TB技术人员：
等有时间，我会把一些海外的策略分享出来。不过我的了解尚浅，希望大家一起分享自己的成果。共同进步。
- TB客服：
国内的分享精神不够，大家多分享交流。
- 网友回复：
强烈支持
- 网友回复：
bingxue 发表于 2013-1-22 15:48
国内的分享精神不够，大家多分享交流。
是的，大家一起改善氛围呀。
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