不同行情下算法的具体使用!

上一篇我们说到了不同公司算法交易的区分,有朋友提出了不同的行情下的算法交易应该怎么使用,小编今天就带大家了解下!

当然具体实际状况百出,这种可以实际为准(韭菜修养全拼实际探讨交流)!我们在了解算法交易应该运用在什么行情下的时候需要知道算法交易的应用场景和算法交易主要涉及对象!

第一:首先我们先来看应用场景:

算法交易的主要应用场景有大额交易、篮子交易、回购交易等应用场景。

1.对于大额交易,如果直接向市场下单容易造成严重的市场冲击,且易于被交易对手发现交易意图。算法交易的拆单功能可以很好的平滑市场冲击防止被交易对手发现。

2.对于篮子单交易或者称组合交易,通过交易员一只证券一只证券的去交易已不太现实,需要通过自动化交易的方式交易。算法交易给交易员提供了极大的便利性使得交易员一次可以交易上百只证券,同时降低交易成本。

3.对于回购交易,交易时间长、交易金额大,极度耗费交易员精力。使用算法交易可以把交易员从繁重的键盘敲击下单的过程中解放出来,使得交易员专注择时,以提高工作效率。


第二:算法交易在券商中的运用主要涉及以下方面:

1. 私募机构、个人客户、账户建仓,批量买入;

2. 私募机构、个人客户、账户调仓,同时批量卖出、买入;

3. 上市公司回购股份用于股权激励或员工持股计划;

4. 上市公司股东(如个人股东、PE公司)股份解禁,卖出;

5. 价值投资基金重仓单票。


第三:那么自动算法交易适合什么样的股票?

自动算法交易主要是抓取股票日内波动差价,所以适合日内波动大,交易活跃的中长期持有的股票1)被套牢的活跃股(天天心电图的银行大蓝筹除外),短期内不打算操作;

(2)主动中长期持股的活跃股,成长股/热点概念股策略最佳;

(3)单票持有市值在6万以上,最优为市值20万以上;

操作前—准备步骤:

1、看底仓--股票底仓,即已经持有一定数量的标的股票;

2、做匹配--与算法支持标的股票相匹配;

3、备资金--足以支持操作模式进行买卖操作的存量资金。


第四:自动算法交易的收益如何?


算法操作后,表现为您的持仓股数不变,可用股数变为0,持仓成本、流动资金发生变化。


当然这里统计的数据都是单票的情况,每个投资者不可能只持有一只股票,且每只股票留的资金比例也不同,所以整个账户的收益率会根据实际情况打一定折扣。举个例子:

A账户:持有100万市值,但其中50万都是银行股等没法做算法的股票,40万可以做算法的股票,然后留有10万现金;

B账户:持有100万市值,但持有80万可以做算法交易的活跃股,留有20万现金;

那么显然B账户的算法交易收益率要高于A账户;

实际情况下每个投资者的持仓情况都不一样,但平均水平实现单票15%+年化是比较容易的。

第五:不同的行情应对应哪些算法?一般行情我们就分为单边上涨,单边下跌,震荡行情;当然也有弱势行情、熊市行情。当然按照行业板块属性还有什么新能源、房地产、大消费、白酒、医药、科技、文化传媒等等。这里我们就单一的说行情来看,不看行业板块和风格板块。

1、弱势行情:这种在选择的时候成交量低,不方便判断,一般都是震荡行情为主,这时候日内T0算法和大平台的算法公司就可以参考,毕竟这种运用较多,涉及面较广回测风险就相对较小;如果有这中间自己持有爆火的题材,也有一定判断,那么主动算法也是适合的。

2、牛市行情:这种时候当大盘都在上涨,自己持仓也有在上涨,但是大面积不清楚怎么选择的时候,就不要盲目去T,这个时候跟着大盘比较好,就时候被动算法交易。

以上我们对不同的算法公司又做了不同新的总结,当然这个也只是浅显讲解。具体实盘操作肯定还有许多发生,就具体分析。关于韭菜修养,了解更多投资知识!

©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 216,919评论 6 502
  • 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 92,567评论 3 392
  • 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 163,316评论 0 353
  • 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 58,294评论 1 292
  • 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 67,318评论 6 390
  • 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 51,245评论 1 299
  • 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 40,120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 38,964评论 0 275
  • 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 45,376评论 1 313
  • 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 37,592评论 2 333
  • 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 39,764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 35,460评论 5 344
  • 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 41,070评论 3 327
  • 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 31,697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 32,846评论 1 269
  • 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 47,819评论 2 370
  • 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 44,665评论 2 354

推荐阅读更多精彩内容