程序员学量化第三讲:量化交易就是OSEMN
我之前说过,你并不需要懂量化交易,你只需要懂量化交易,你只需要懂数据抓取(爬虫),数据清洗,特征工程(因子),机器学习模型,和回测,你就能进行量化交易。这就像买来 CPU、内存、主板、硬盘、风扇、电源,装上之后就是一个整机了一样。
量化交易就是OSEMN
量化交易是数据科学在金融领域的一种重要应用,既然如此,它就一定遵循数据科学的OSEMN步骤(数据获取、数据清洗、数据探索、数据建模、数据解释),以下是量化交易按照OSEMN的表述:
- 数据获取:量化交易首先需要收集大量的历史数据,如股票价格、成交量、财务信息等。这些数据可以通过交易所、第三方数据提供商等渠道获取。
- 数据清洗:原始数据往往存在缺失值、异常值等问题,因此需要进行数据清洗。这包括删除异常值、填充缺失值、数据转换等步骤,以确保数据的质量和可靠性。
- 数据探索:在数据清洗后,进行数据探索,这一步骤涉及对数据的深入挖掘和分析。常用的方法包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析等,目的是发现数据中的模式和规律。
- 数据建模:基于探索出的数据特征,构建数学模型来预测市场走势。常见的模型包括线性回归模型、支持向量机、神经网络等。模型的选择和训练是量化交易中的关键步骤。
- 数据解释:最后,对模型的输出进行解释,理解其市场含义,并根据这些信息制定交易策略。这包括评估模型的性能、调整模型参数以及将模型应用于实际交易中。
金融领域知识的应用场景
我们换个视角看一下,金融领域知识在哪些步骤是必要的:
- 数据获取:这个阶段需要用到你的搜索能力,和爬虫知识。毕竟很多金融人士并不需要亲自取数据,更不需要自动化取数据。
- 数据清洗:简单的缺失值填充是整个数据科学领域通用的,并不需要金融领域知识。
- 数据探索:描述性统计学(如均值方差)和数据科学化也不需要金融领域知识。
- 数据建模:机器学习模型并不需要金融领域知识,它可以从数据中自行总结规律。另一部分比如特征工程,需要金融领域知识。
- 数据解释:回测需要金融领域知识来指定评价指标。其实任何复杂任务都有一套自己的评价指标,不仅仅是精度和召回等等。
只有一个半步骤需要金融领域知识。反正我一点也不惊讶,机器学习模型太强大了。
程序员在量化交易上面有何优势。
我们对比两个其它工种,一个是施工人员,它们是理工科思维,但不坐在办公室,另一个是财会,它们是文科思维,但一直坐在办公室。
- 技术技能和编程能力:
- 程序员具备高级编程技能,能够设计和实现复杂的量化交易模型和算法,这是量化交易的核心。相比施工人员,他们通常没有这种编程背景;而财务人员虽然可能对金融市场有深入了解,但编程能力可能不如程序员。
- 数据处理和分析能力:
- 程序员能够高效处理和分析大量数据,这对于从金融市场数据中提取信息、识别模式和趋势至关重要。施工人员可能不具备这种数据处理能力,而财务人员虽然能处理财务数据,但在处理大规模、高频率的市场数据方面可能不如程序员。
- 逻辑思维和数学能力:
- 程序员通常具有强大的逻辑思维和数学能力,这对于理解和应用数学模型来预测市场行为非常有帮助。施工人员的工作可能更侧重于物理操作和建筑知识,而财务人员的数学能力可能更多集中在财务分析而非量化模型上。
除了以上提到的优势,程序员相比其他人还有以下显著优势:
- 程序员通常具有强大的逻辑思维和数学能力,这对于理解和应用数学模型来预测市场行为非常有帮助。施工人员的工作可能更侧重于物理操作和建筑知识,而财务人员的数学能力可能更多集中在财务分析而非量化模型上。
- 自动化和系统化思维:
- 程序员习惯于通过编写代码来自动化和优化流程,这对于构建自动化交易系统尤为重要。施工人员和财务人员可能更依赖于手动流程和传统方法。
- 对技术的适应性和学习能力:
- 程序员通常能够快速适应和学习新技术,这在量化交易领域尤为重要,因为技术和策略需要不断更新以保持竞争力。
- 跨学科应用能力:
- 程序员能够将计算机科学知识与其他学科(如统计学、物理学、经济学)结合,创造出新的量化交易策略和方法。