机器学习与量化交易学习笔记(一)

  • CAPM Model:

Portfolio 资产组合
资产分配:[a%, b%, c%]
abs(a%)+abs(b%)+ abs(c%) = 100%

  • Market Portfolio:

eg:SP500、沪深三百、Etc
基于国家经济状态的一个指标
该指标往上走,大概可以看出股票市值往上走,但不是全部,有的会比股指高,有的会比股指低

  • 个股的CAPM model

r_i(t) = beta_i*r_m(t)+alpha_i(t)
t时刻某支股票的回报收益=在t时刻整个市场的回报收益*beta系数+在t时刻这支股票的残差

相信市场有效假说的人会说alpha的期望为0,理论上为0
CAPM says E(alpha(t)) = 0
但是事实上我们的市场是不会有效的,故alpha的期望是不会为0的

相信大盘model的人会认为:个股的收益和股票大盘呈线性
Liner scaled return of the market,with some noise at mean 0.

  • 被动式管理 vs 主动式管理基金

被动式管理:复制大盘指数,持有
主动式管理:选择个股,频繁交易
r_i(t) = beta_i*r_m(t)+alpha_i(t)
关键分歧:Alpha 是否是随机噪声,alpha的期望值是否为零

  • 投资组合的CAPM模型

r_p(t)=\sum_{i}w_i*(beta_i*r_m(t)+alpha_i(t))
    =\sum_{i}[w_i*beta_i*r_m(t)+w_i*alpha_i(t)]
    =\sum_{i}w_i*beta_i*r_m(t)+\sum_{i}w_i*alpha_i(t)

r_p(t)=beta_p*r_m(t)+alpha_p(t)

  • 几个推论

E(alpha) = 0
选择好的beta值。
牛市:大beta
熊市:小beta
如果市场有效假说成立,我们无法预测股市,也选不出来合适的beta

  • 价格套利理论(APT)

r_i(t) = beta_i*r_m(t)+alpha_i(t)
beta不是常数,而是变量
beta=w*r

  • 两只股票的例子

Stock A: +1% mkt , beta = 1.0
Stock B: -1% mkt , beta_b = 2.0
Long A, short B.

  • 技术分析 vs 基本面分析

历史数据:
◦ 价格,交易量
◦ 计算指标(features)
◦ 启发式选择(经验,机器学习)

  • 最基本的指标以及机器学习怎么介入

Momentum 动量线 mom[t] = price[t] / (price[t-n]) – 1
SMA : Simple Moving Average. (smooth, laggged) ... 可以看作一种滤波器
BB (bollinger bands) BOLL指标 : 决策边界是两个标准差

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 218,451评论 6 506
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,172评论 3 394
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 164,782评论 0 354
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,709评论 1 294
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,733评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,578评论 1 305
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,320评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,241评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,686评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,878评论 3 336
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,992评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,715评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,336评论 3 330
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,912评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,040评论 1 270
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,173评论 3 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,947评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容

  • 量化交易1: 算法交易流程: 大前提:基于某种平台:1.提出假设2.建立模型3.回测验证4.执行交易 交易策略来源...
    wong11阅读 1,513评论 0 5
  • 原标题:对于目前流行的量化投资与Smart Beta策略的一些看法作者wwqqer,2014年8月首发于经管之家。...
    wwqqer阅读 4,831评论 0 5
  • 选择重要还是努力重要,我也不知道,并且我的观点也是错的。 但是,我知道的是,舒克和贝塔。 哦,不! 是阿尔法(Al...
    铁哥炖阅读 233评论 0 1
  • ▷ 前言 心理学不是一门外人可以轻易发表判断性言论的学科:心理学是一门科学,是像物理、化学等学科那样必须遵循科学...
    Knight宣阅读 599评论 0 0
  • 1 “你洗碗哈,我买菜煮菜了!” 默不作声看电视…… “你不洗就放着吧,反正我不洗,凭什么你什么都不做!” …… ...
    小凡丫丫阅读 330评论 0 4