钟丽缇在舞林大会总决赛上用的慢歌音乐名是什么 - 音乐 - 中国广告知道网
>>音乐>>问题页
已解决问题
钟丽缇在舞林大会总决赛上用的慢歌音乐名是什么
问题补充：
/Article/mpj/7.html有视频，后半部分的舞曲
详细问题描述及疑问：期待您的答案，你是我的宝贝,你是我的花,感谢你对我的帮助！
Jennifer Lopez早期歌曲Could this be love
热心网友 &
•回答
•回答
•回答
•回答
•回答
|||||||||||||
还没有人回答，请耐心等待！
猜您感兴趣
本页网址：我是菜鸟，要拍请轻拍。&br&&br&个人认为技术分析由于往往以肉眼看图为基础，加上各种宣传和忽悠，确实误导了很多人。&br&我引用一篇文章[1]，发表在顶级学术期刊上(Journal of Finance)的。&br&&p&在这片文章里，作者使用非参数核回归的方法进行技术识别，利用从1962年到1996年的美国股票数据，比较出来基于一些技术指标的自动交易策略，比如头-肩，两波谷，能够给出一些增量信息。&/p&&br&&p&作者是学界大牛。估计这里也有很多人都认识，特别是Jiang Wang先生。&/p&&br&&br&&p&[1] ANDREW W. LO, HARRY MAMAYSKY, AND JIANG WANG* Foundations of Technical Analysis:
Computational Algorithms, Statistical
Inference, and Empirical Implementation, The Journal of Finance, VOL. LV. NO. 4 AUGUST 2000&/p&
我是菜鸟，要拍请轻拍。 个人认为技术分析由于往往以肉眼看图为基础，加上各种宣传和忽悠，确实误导了很多人。 我引用一篇文章[1]，发表在顶级学术期刊上(Journal of Finance)的。 在这片文章里，作者使用非参数核回归的方法进行技术识别，利用从1962年到19…
简单的回答：不是。&br&&br&但是这二者之间的确有千丝万缕的联系，所以在此尝试梳理一下。&br&&br&经典的经济学理论讲的是供需关系决定价格，一般会画两条曲线分别表示供需双方，曲线交点处就是市场价格。这种理论相对来说是很宏观的，因为它只能告诉你根据计算市场价格应该是什么，但不会告诉你这个价格在真实的市场上是怎么形成的。在真实世界，显然不会有人在做买卖之前会先拿出一张白纸往上画供需曲线然后求价格，实际上大家是通过一系列的协商和交互才能最终确定价格。市场微结构就是对交易市场的规则和交易过程的研究，目的是从微观层面上理解价格形成的过程，以及市场规则和结构对交易的影响。&br&&br&对市场微结构的研究本身由来已久，但第一次把这种工作冠上市场微结构这个名字的，应该是1976年 Mark Garman 的一篇论文 &a href=&///?target=http%3A///science/article/pii/00064& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Market microstructure&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，论文名字就叫市场微结构，堪称本领域的开山之作。这片文章分析了两种交易模式（Dealer 和 Auction），给微结构研究提供了一个很好的示范。&br&&br&但真正将微结构研究系统地梳理总结，形成一门学科的集大成者，则是1995年出版的康奈尔大学教授 &a href=&///?target=https%3A//www.google.co.uk/url%3Fsa%3Dt%26rct%3Dj%26q%3D%26esrc%3Ds%26source%3Dweb%26cd%3D1%26cad%3Drja%26uact%3D8%26ved%3D0CCEQFjAA%26url%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.johnson.cornell.edu%252FFaculty-And-Research%252FProfile%252Fid%252Fmo19%26ei%3DWjInVJ3hMIPLaOjUgfAN%26usg%3DAFQjCNFwl2Epr0YB9nus5qclLnLFsosOgA%26sig2%3DsnchYHwGfIeLK0Vhwh6Wbg%26bvm%3Dbv.Cd.d2s& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Maureen O'Hara&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 的经典著作《&a href=&///?target=http%3A///books%3Fid%3DudXjR2Dg7bwC%26dq%3DMarket%2BMicrostructure%26hl%3Den%26sa%3DX%26ei%3D0CQnVK-cGcXuaJ_kgIgH%26ved%3D0CB8Q6AEwAA& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Market Microstructure Theory&i class=&icon-external&&&/i&&/a&》。在那个年代，交易电子化才刚刚起步，今天的高频交易还远未萌芽，那个时候对微结构的研究显然和高频交易扯不上什么关系。事实上这本书也是理论意义远大于实践。这本书提供了一套理论分析框架，用博弈论，贝叶斯学习等技术对微结构建模和分析。&br&&br&那个时代的学者们更多的是想要建立起交易市场的物理模型，希望像分析物理问题一样来分析交易市场。在这本书里提到的模型大都是理论上的创造，比如会把市场中的参与者分成几种类型，例如做市商，内幕交易者（informed trader），无内幕消息者（uninformed trader）等。有的模型很简单地假定市场价格是做市商通过对自己的库存管理来决定的，有的则是假定价格是通过内幕交易者和其他人之间的博弈来决定，其他人通过贝叶斯方法来不断推测市场上的内幕消息。这些假设的不同会导致模型中的均衡点随之变化，研究者一般是希望通过这些分析来揭示市场中的内在规律，比如 Spread 是如何形成的，成交量对价格有没有影响等。&br&&br&特别的，这本书以由浅入深的方式一步一步拓展研究的深度，通读本书可以很好地帮助你理解学者们是如何构建分析理论的。比如说最初的模型可能只是假设内幕交易者根据内幕消息来下单，整个市场按照每人轮番下单的顺序方式进行交易。在此基础上，可以增加一点变化，使做市商可以通过分析市场上的订单流来推测有多少内幕消息。更进一步，内幕交易者可以变得更聪明，通过模仿无消息者的交易模式来隐藏自己的交易。再然后，可以让无消息者也采取策略，让他们对做市商和内幕交易者的行为做出推断和应变。如此，每一步的改进都会让模型更加复杂，也更加逼近真实世界，通过对不断完善的模型的分析，很多市场的内在特质就会不断被揭示出来。&br&&br&但可以看出这门学科的重点是帮助理解市场结构和运作原理，并非探索赚钱秘笈。所以如果你想通过学习研究这些内容来寻找或者制定交易策略，很可能要失望。甚至在早期，这些理论模型也不需要考虑实际数据，其中很多更是直接假定价格过程是一个&a href=&///?target=http%3A//zh.wikipedia.org/wiki/%25E9%259E%2585& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&鞅&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，走的是Q宗的路子（&a href=&/question//answer/& class=&internal&&P Quant 和 Q Quant 到底哪个是未来？&/a&）。&br&&br&沿着这条道路，2006年出版了一本纽约大学教授 &a href=&///?target=http%3A//www.google.co.uk/url%3Fsa%3Dt%26rct%3Dj%26q%3D%26esrc%3Ds%26source%3Dweb%26cd%3D1%26cad%3Drja%26uact%3D8%26ved%3D0CCMQFjAA%26url%3Dhttp%253A%252F%252Fwww.stern.nyu.edu%252F%7Ejhasbrou%26ei%3DLDInVNy-IYPPaPPcgfAG%26usg%3DAFQjCNHpg8dOg9U_84y5hf_kmX1CFRvuCA%26sig2%3DAG8lG8-3t-Iz1VSClgtaHA%26bvm%3Dbv.Cd.d2s& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Joel Hasbrouck&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 的著作《&a href=&///?target=http%3A///books%3Fid%3D8IUAQXqMDE0C%26printsec%3Dfrontcover%26dq%3DMarket%2BMicrostructure%26hl%3Den%26sa%3DX%26ei%3D0CQnVK-cGcXuaJ_kgIgH%26ved%3D0CDAQ6AEwAw& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Empirical Market Microstructure : The Institutions, Economics, And Econometrics of Securities Trading&i class=&icon-external&&&/i&&/a&》，提供了该领域内一些较新的进展。这本书出版于《&a href=&///?target=http%3A///books%3Fid%3DudXjR2Dg7bwC%26dq%3DMarket%2BMicrostructure%26hl%3Den%26sa%3DX%26ei%3D0CQnVK-cGcXuaJ_kgIgH%26ved%3D0CB8Q6AEwAA& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Market Microstructure Theory&i class=&icon-external&&&/i&&/a&》的十年之后，思路上一脉相承，两本对照着看可以看到很多熟悉的概念，比如序贯交易模型（Sequential Trade），库存模型等等。思想上仍然是用理论模型教你去理解市场结构。&br&&br&也许一些实战大牛会对这些研究表示不屑，认为这种纸上谈兵的理论模型根本不能刻画真实的市场和人性。但我认为要想真正对市场结构有深入理解，这是唯一可行的科学道路。真实世界中的变化有千千万，如果不能有效地化繁为简，提炼出抽象的数理模型，我们根本无从探寻市场本质。的确有些传说中的交易员通过经验或是直觉把握到了一些致胜秘笈，但很难让人相信这些技能在脱离了当时的市场环境或是操作人本身的特点之后还能够轻易地复刻。微结构的很多研究或许看起来简陋，但是这些简陋的模型却给更深层次的研究提供了坚实的基础，是无法忽略的。&br&&br&到此为止，微结构的研究都和今天我们所说的高频交易没有太直接的联系。你在这些书里不会看到所谓的低延迟，Co-location等新名词。但学者们显然更清楚这些问题，高频交易作为一个新兴的热门话题也得到学界的关注。2014年 &a href=&///?target=https%3A//www.google.co.uk/url%3Fsa%3Dt%26rct%3Dj%26q%3D%26esrc%3Ds%26source%3Dweb%26cd%3D1%26cad%3Drja%26uact%3D8%26ved%3D0CCEQFjAA%26url%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.johnson.cornell.edu%252FFaculty-And-Research%252FProfile%252Fid%252Fmo19%26ei%3DWjInVJ3hMIPLaOjUgfAN%26usg%3DAFQjCNFwl2Epr0YB9nus5qclLnLFsosOgA%26sig2%3DsnchYHwGfIeLK0Vhwh6Wbg%26bvm%3Dbv.Cd.d2s& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Maureen O'Hara&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 就给出一篇论文 &a href=&///?target=http%3A//www2.warwick.ac.uk/fac/soc/wbs/subjects/finance/fof2014/programme/maureen_ohara.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&High Frequency Market Microstructure&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，介绍在高频交易时代微结构的研究方向，比如高频时代交易规则应该怎么设计，如何监管等。&br&&br&这里值得一提的是一篇同胞的论文，&a href=&///?target=http%3A//www.yueshen.me/pages/about/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Zhou Yueshen&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 的 &a href=&///?target=http%3A//goo.gl/MhwNz& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Queuing Uncertainty&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 就把延迟这个概念引入了微结构的理论模型中，对有延迟情况下的做市商策略做了理论分析。这篇论文赢得了 11th International Paris Finance Meeting 的 &a href=&///?target=http%3A//www.tinbergen.nl/news/bart-zhou-yueshen-wins-best-paper-award/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Best Paper Award&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，&a href=&///?target=http%3A//www.yueshen.me/pages/about/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Zhou Yueshen&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 本人也凭这篇论文拿到 INSEAD 的教职（顺带一提，此人师从 &a href=&///?target=http%3A//www.tinbergen.nl/fellow/dr-albert-a-j-menkveld/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Albert Menkveld&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，近两年在高频交易方向也有好几篇很好的论文）。&br&&br&最后要提的是一本最为切合本题的著作，2013年出版的《&a href=&///?target=http%3A///books%3Fid%3Di2j3nQEACAAJ%26dq%3Disbn%3A%26hl%3Den%26sa%3DX%26ei%3DviUnVJ3VOsGVaqqsgKAG%26ved%3D0CB8Q6AEwAA& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Market Microstructure in Practice&i class=&icon-external&&&/i&&/a&》。这本书不同于之前几本的地方在于，通过大量的数据分析从实践角度解释了微结构在交易方面的价值。比如介绍了因为欧美市场碎片化（fragmentation）而导致的一系列包括高频交易在内的新兴技术（Smart Order Routing，HFT，Dark Pool），各家交易所是如何通过改进交易机制（缩减 tick size，引进做市商等）来竞争客户，交易市场上的一些特征数据（order size，spread）的变化趋势等。&br&&br&这本书的价值和深度如何，我觉得可以由这句我最喜欢的金句来说明：&br&&blockquote&HFT (High Frequency Trading) is the price to p it is not possible to put trading venues in competition without agents building high-frequency liquidity bridges across them.&/blockquote&这可算是对 HFT 的存在和发展最透彻的解读了。&br&&br&另外，虽然本书主题是微结构，但实际上会让你对交易技术的发展历史和趋势有一个宏观的了解。看完这本书，你会对高频交易者到底在做什么有更深入的了解。（特别一提，这本书实际上对 HFT 持批判态度，并且给出了很多非常有含金量的分析，这也是本书非常值得一读的一个原因。）
简单的回答：不是。 但是这二者之间的确有千丝万缕的联系，所以在此尝试梳理一下。 经典的经济学理论讲的是供需关系决定价格，一般会画两条曲线分别表示供需双方，曲线交点处就是市场价格。这种理论相对来说是很宏观的，因为它只能告诉你根据计算市场价格应…
&img src=&/v2-d831ba723fe86_b.png& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&700& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&/v2-d831ba723fe86_r.png&&&p&抛砖引玉，动态更新于 &a href=&/?target=https%3A///thuquant/awesome-quant& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&/thuquant/awe&/span&&span class=&invisible&&some-quant&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 欢迎各方面的PR。&br&&/p&&h1&Awesome Quant&/h1&&p&一份精心挑选的中文Quant相关资源索引。&/p&&h2&目录（知乎专栏里不可点击，github正常）&/h2&&ul&&li&数据源&/li&&li&数据库&/li&&li&量化交易平台&/li&&li&策略&/li&&li&回测&/li&&li&交易API&/li&&li&编程&ul&&li&Python&/li&&li&R&/li&&li&C++&/li&&li&Julia&/li&&/ul&&/li&&li&论坛&/li&&li&书籍&/li&&li&论文&/li&&li&政策&/li&&li&值得关注的信息源&/li&&li&其他Quant资源索引&/li&&/ul&&h2&数据源&/h2&&ul&&li&&a href=&/?target=http%3A//tushare.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&TuShare&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
- 中文财经数据接口包&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quandl&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 国际金融和经济数据&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//.cn/NewSite/edb.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Wind资讯-经济数据库&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 收费&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&锐思数据 - 首页&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 收费&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///Home& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&国泰安数据服务中心&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 收费&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///cloud/open/apilibrary/queryLibraryMenu.html%3Fparent_id%3Dmenu_id%3D100307& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&恒生API&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 收费&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///api/libraries/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Bloomberg API&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
- 收费&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数库金融数据和深度分析API服务&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 收费&/li&&/ul&&h2&数据库&/h2&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A///manahl/arctic& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&manahl/arctic: High performance datastore for time series and tick data&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 基于mongodb和python的高性能时间序列和tick数据存储&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//kx.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&kdb | The Leader in High-Performance Tick Database Technology | Kx Systems&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 收费的高性能金融序列数据库解决方案&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//blog.mongodb.org/post//schema-design-for-time-series-data-in-mongodb& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MongoDB Blog&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 用mongodb存储时间序列数据&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///time-series-platform/influxdb/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&InfluxDB – Time-Series Data Storage | InfluxData&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - Go写的分布式时间序列数据库&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///OpenTSDB/opentsdb& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&OpenTSDB/opentsdb: A scalable, distributed Time Series Database.&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 基于HBase的时间序列数据库&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///kairosdb/kairosdb& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&kairosdb/kairosdb: Fast scalable time series database&i class=&icon-external&&&/i&&/a& -
基于Cassandra的时间序列数据库&/li&&/ul&&h2&量化交易平台&/h2&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&JoinQuant聚宽量化交易平台&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 一个基于Python的在线量化交易平台&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//uqer.io/home/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&优矿 - 通联量化实验室&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 一个基于Python的在线量化交易平台&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Ricequant 量化交易平台&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 支持Python和Java的在线量化交易平台&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&掘金量化&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 支持C/C++、C#、MATLAB、Python和R的量化交易平台&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//.cn/portal.php& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Auto-Trader&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 基于MATLAB的量化交易平台&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MultiCharts 中国版 - 程序化交易软件&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&/ul&&h2&策略&/h2&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A////& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&JoinQuant聚宽: 量化学习资料、经典交易策略、Python入门 - 雪球&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///myquant/strategy& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&myquant/strategy: 掘金策略集锦&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//uqer.io/community/share/e5b91df6d5d19& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&优矿社区内容索引&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///community/topic/1863//3& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&RiceQuant米筐量化社区 2016年4月以来优秀策略与研究汇总&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&雪球选股&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&/ul&&h2&回测&/h2&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A///quantopian/zipline& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Zipline&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 一个Python的回测框架&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///gbeced/pyalgotrade& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&pyalgotrade&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 一个Python的事件驱动回测框架&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///Yam-cn/pyalgotrade-cn& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&pyalgotrade-cn&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - Pyalgotrade-cn在原版pyalgotrade的基础上加入了A股历史行情回测，并整合了tushare提供实时行情。&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///ricequant/rqalpha& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ricequant/rqalpha&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - RQalpha: Ricequant 开源的基于Python的回测引擎&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///QuantFans/quantdigger& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&quantdigger&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 基于python的量化回测框架,借鉴了主流商业软件（比如TB, 金字塔）简洁的策略语法&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///harveywwu/pyktrader& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&pyktrader&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 基于pyctp接口，并采用vnpy的eventEngine，使用tkinter作为GUI的python交易平台&/li&&/ul&&h2&交易API&/h2&&ul&&li&&a href=&/?target=http%3A//.cn/5_2_DocumentDown.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&上海期货信息技术有限公司CTP API&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 期货交易所提供的API&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///vnpy/vnpy& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&vnpy&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 基于python的开源交易平台开发框架&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///QuantBox/XAPI2& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&QuantBox/XAPI2&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 统一行情交易接口第2版&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///shidenggui/easytrader& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&easytrader&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易，量化交易组件&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//.hk/cn/index.php%3Ff%3D5234%26ns%3DT& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&IB API | Interactive Brokers&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 盈透证券的交易API&/li&&/ul&&h2&编程&/h2&&h3&Python&/h3&&h4&安装&/h4&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A//www.continuum.io/downloads& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Anaconda&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 推荐通过&a href=&/?target=https%3A//mirrors.tuna./help/anaconda/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&清华大学镜像 &i class=&icon-external&&&/i&&/a&下载安装&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//www.lfd.uci.edu/%7Egohlke/pythonlibs/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - Windows用户从这里可以下载许多python库的预编译包&/li&&/ul&&h4&教程&/h4&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A///learn/python& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python | Codecademy&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/hipython& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&用 Python 玩转数据 - 南京大学 | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/python-data-analysis& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Introduction to Data Science in Python - University of Michigan | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//docs.python.org/3/tutorial/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Python Tutorial — Python 3.5.2 documentation&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python for Finance&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/algorithmic-thinking-1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Algorithmic Thinking&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - Python 算法思维训练&/li&&/ul&&h4&库&/h4&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A///vinta/awesome-python& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&awesome-python: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//pandas.pydata.org& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&pandas&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - Python做数据分析的基础&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///enthought/pyql& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&pyql: Cython QuantLib wrappers&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//pmorissette.github.io/ffn/quick.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ffn&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 绩效评估&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///mrjbq7/ta-lib& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ta-lib: Python wrapper for TA-Lib (http://ta-lib.org/).&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 技术指标&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//statsmodels.sourceforge.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&StatsModels: Statistics in Python — statsmodels documentation&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 常用统计模型&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///bashtage/arch& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&arch: ARCH models in Python&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 时间序列&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///quantopian/pyfolio& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&pyfolio: Portfolio and risk analytics in Python&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 组合风险评估&/li&&/ul&&h3&R&/h3&&h4&安装&/h4&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A//mirrors.tuna./CRAN/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Comprehensive R Archive Network&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 从国内清华镜像下载安装&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///products/rstudio/download/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&RStudio&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - R的常用开发平台下载&/li&&/ul&&h4&教程&/h4&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A///courses/free-introduction-to-r& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Free Introduction to R Programming Online Course&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - datacamp的在线学习&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/r-programming& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&R Programming - 约翰霍普金斯大学 | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///community/open-courses/computational-finance-and-financial-econometrics-with-r& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Intro to Computational Finance with R&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 用R进行计算金融分析&/li&&/ul&&h4&库&/h4&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A//cran.r-project.org/web/views/Finance.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&CRAN Task View: Empirical Finance&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - CRAN官方的R金融相关包整理&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///qinwf/awesome-R& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&qinwf/awesome-R: A curated list of awesome R packages, frameworks and software.&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - R包的awesome&/li&&/ul&&h3&C++&/h3&&h4&教程&/h4&&ul&&li&&a href=&/?target=http%3A///courses/course-v1%3APekingX%2Bx%2B2015T1/about& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&C++程序设计&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 北京大学
郭炜&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///courses/course-v1%3ATsinghuaX%2BBsp/about& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&基于Linux的C++ &i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 清华大学
乔林&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///courses/course-v1%3ATsinghuaX%2BBsp/about& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&面向对象程序设计（C++）&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 清华大学 徐明星&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///subject/1485468/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&C++ Design Patterns and Derivatives Pricing &i class=&icon-external&&&/i&&/a& - C++设计模式&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///w/cpp& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&C++ reference - &i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 在线文档&/li&&/ul&&h4&库&/h4&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A///fffaraz/awesome-cpp& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&fffaraz/awesome-cpp: A curated list of awesome C/C++ frameworks, libraries, resources, and shiny things.&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - C++库整理&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///rigtorp/awesome-modern-cpp& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&rigtorp/awesome-modern-cpp: A collection of resources on modern C++&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 现代C++库整理&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//quantlib.org/index.shtml& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&QuantLib: a free/open-source library for quantitative finance&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&/ul&&h3&Julia&/h3&&h4&教程&/h4&&ul&&li&&a href=&/?target=http%3A//julialang.org/learning/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Learning Julia&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 官方整理&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//quant-econ.net/_static/pdfs/jl-quant-econ.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&QUANTITATIVE ECONOMICS with Julia&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 经济学诺奖获得者Thomas Sargent教你&a href=&/?target=http%3A//julialang.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Julia&i class=&icon-external&&&/i&&/a&在量化经济的应用。&/li&&/ul&&h4&库&/h4&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A///JuliaQuant& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quantitative Finance in Julia&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 多数为正在实现中，感兴趣的可以参与&/li&&/ul&&h3&编程论坛&/h3&&ul&&li&&a href=&/?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Stack Overflow&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 对应语言的tag&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&SegmentFault&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 对应语言的tag&/li&&/ul&&h3&编程能力在线训练&/h3&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A///domains& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Solve Programming Questions | HackerRank&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 包含常用语言(C++, Java, Python, Ruby, SQL)和相关计算机应用技术(算法、数据结构、数学、AI、Linux Shell、分布式系统、正则表达式、安全)的教程和挑战。&br&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&LeetCode Online Judge&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - C, C++, Java, Python, C#, JavaScript, Ruby, Bash, MySQL在线编程训练&br&&/li&&/ul&&br&&h2&论坛&/h2&&ul&&li&&a href=&/?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quantitative Finance StackExchange&i class=&icon-external&&&/i&&/a& -
stackexchange 系列的 quant 论坛&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///community& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&& JoinQuan社区&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - JoinQuant社区&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//uqer.io/community/list& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&优矿社区&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 优矿社区&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///community/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&RiceQuant量化社区&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - RiceQuant量化社区&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&掘金量化社区&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 掘金量化社区&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&清华大学学生经济金融论坛&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 清华大学学生金融数据与量化投资协会主办&/li&&/ul&&h2&书籍&/h2&&ul&&li&&a href=&/?target=http%3A///My-Life-Quant-Reflections-Physics/dp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&My Life as a Quant: Reflections on Physics and Finance&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - In My Life as a Quant, Emanuel Derman relives his exciting journey as one of the first high-energy particle physicists to migrate to Wall Street.&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&量化交易&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - Ernest P. Chan撰写的量化投资理论&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&量化投资与对冲基金丛书：波动率交易&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Following the Trend&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///subject/1464795/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Statistical Inference&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 统计推断入门&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///subject/4251603/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&All of Nonparametric Statistics&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 非参统计入门&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///subject/3294335/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Elements of Statistical Learning&i class=&icon-external&&&/i&&/a& -
Data Mining, Inference, and Prediction&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///subject/4719140/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Analysis of Financial Time Series&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - Ruey S. Tsay
的时间序列分析&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///subject/6127888/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Options, Futures, and Other Derivatives&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 期权期货等衍生品&/li&&/ul&&h2&论文&/h2&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A//www.researchgate.net/publication/_Computational_Intelligence_and_Financial_Markets_A_Survey_and_Future_Directions& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Computational Intelligence and Financial Markets: A Survey and Future Directions&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A//arxiv.org/abs/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Online Portfolio Selection: A Survey&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&/ul&&h2&值得关注的信息源&/h2&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A//arxiv.org/archive/q-fin& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quantitative Finance arxiv&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///engineer& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&雪球工程师1号&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 财经社交网络雪球的量化相关账号。&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///ricequant& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Ricequant量化&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - Ricequant量化平台的雪球账号。&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&量化哥-优矿Uqer&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 优矿Uqer量化平台的雪球账号。&/li&&li&&a href=&/topic/& class=&internal&&宽客 (Quant) - 索引 - 知乎&/a&&br&&/li&&li&量化投资与机器学习 - 微信公众号&/li&&li&THU量协 - 微信公众号 &/li&&li&优矿量化实验室
- 微信公众号&/li&&li&Ricequant
- 微信公众号&/li&&/ul&&h2&政策&/h2&&ul&&li&&a href=&/?target=http%3A//www./pub/newsite/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中国证券监督管理委员会&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//www./cyry/kspt/ksbm/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&考试报名-中国证券业协会&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 证券从业资格报名&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//www./& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中国证券投资基金业协会&i class=&icon-external&&&/i&&/a& - 内有相关法规教育和从业资格报名入口&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//.cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&大连商品交易所&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//.cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&上海期货交易所首页&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//.cn/portal/index.htm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&郑州商品交易所网站&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//.cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&上海证券交易所&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深圳证券交易所&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&/ul&&h1&其他Quant资源索引&/h1&&ul&&li&&a href=&/?target=https%3A///articles/Quantitative-Finance-Reading-List%23general-quant-finance-reading& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Quantitative Finance Reading List - QuantStart&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=https%3A///threads/master-reading-list-for-quants-mfe-financial-engineering-students.535/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Master reading list for Quants, MFE (Financial Engineering) students | QuantNet Community&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&/ul&&h1&其他 Awesome 列表&/h1&&ul&&li&英文版 awesome-quant &a href=&/?target=https%3A///wilsonfreitas/awesome-quant& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&wilsonfreitas/awesome-quant: A curated list of insanely awesome libraries, packages and resources for Quants (Quantitative Finance)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&Other awesome lists &a href=&/?target=https%3A///bayandin/awesome-awesomeness& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&awesome-awesomeness&i class=&icon-external&&&/i&&/a&.&/li&&li&Even more lists &a href=&/?target=https%3A///sindresorhus/awesome& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&awesome&i class=&icon-external&&&/i&&/a&.&/li&&li&Another list? &a href=&/?target=https%3A///jnv/lists& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&list&i class=&icon-external&&&/i&&/a&.&/li&&li&WTF! &a href=&/?target=https%3A///t3chnoboy/awesome-awesome-awesome& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&awesome-awesome-awesome&i class=&icon-external&&&/i&&/a&.&/li&&li&Analytics &a href=&/?target=https%3A///onurakpolat/awesome-analytics& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&awesome-analytics&i class=&icon-external&&&/i&&/a&.&/li&&/ul&抛砖引玉，动态更新于 &a href=&/?target=https%3A///thuquant/awesome-quant& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&/thuquant/awe&/span&&span class=&invisible&&some-quant&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 欢迎各方面的PR。&p&更多关于量化投资的文章请关注专栏：&a href=&/thuquant& class=&internal&&清华大学量化投资协会成果集萃 - 知乎专栏&/a& 。&/p&
抛砖引玉，动态更新于
欢迎各方面的PR。 Awesome Quant一份精心挑选的中文Quant相关资源索引。目录（知乎专栏里不可点击，github正常）数据源数据库量化交易平台策略回测交易API编程PythonRC++Julia论坛书籍论文政策值得关注的信息源…
&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A///doi/full/10.3905/jpm..094& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Deflated Sharpe Ratio: Correcting for Selection Bias, Backtest Overfitting, and Non-Normality&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&&a href=&///?target=http%3A///services/player/bcpid1%3Fbckey%3DAQ%7E%7E%2CAAAAt6-8xFk%7E%2Cr8nyyutNWdB9cOzqmiiiQxC0oXMNGP7d%26bclid%3D1%26bctid%3D1& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/ser&/span&&span class=&invisible&&vices/player/bcpid1?bckey=AQ~~,AAAAt6-8xFk~,r8nyyutNWdB9cOzqmiiiQxC0oXMNGP7d&bclid=1&bctid=1&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&ILLEGITIMATE SCIENCE: Empirical Discoveries in Finance&br&Presentation at the Annual Conference of Wharton's Jacob Levy Equity Management Center for Quantitative Financial Research.&br&&br&Jacobs Levy Equity Management Center for Quantitative Financial Research, Wharton, University of Pennsylvania.&br&&br&&a href=&///?target=https%3A///watch%3Ffeature%3Dplayer_embedded%26v%3DKKduDAbZ4Uk& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&/watch?&/span&&span class=&invisible&&feature=player_embedded&v=KKduDAbZ4Uk&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
ILLEGITIMATE SCIENCE: Empirical Discoveries in Finance Presentation at the Annual Conference of Wharton's Jacob Levy Eq…
一. 前言&p&在公司工作已经有9个月，在这九个月里，辅助上司完成了几个项目。作为一个量化新人，我的角色主要是一个执行者，要快速、准确地完成上司布置的任务。一个项目结束之后，我可能熟悉策略的每个细节、能默写回测函数的每一行代码，但是总有一种“只见树木不见森林”的感觉——我没能完全领会在策略开发过程中所蕴含的逻辑顺序。因此，在每一个项目结束之后，我会像过电影一样回顾一下策略开发的过程，尝试把这个过程抽象出来，形成比较详细的框架。当我以后独立开发的时，可以借鉴之。今天我想写的“一点思考”，就是我自己抽象出的几个框架中的一个。&/p&&p&这里必须说明，&b&&u&出于保密需要，我不会在文章中透露任何策略的信息，这是我们基本的职业操守&/u&&/b&。此外，这个框架是我个人抽象总结得来，可能并不好，也不是一个可以套用的万能框架，大神们轻喷。&/p&&p&这是我第三次发这篇文章，前几次知乎的排版全部有误（知乎专栏对于item排版的支持差到令人发指。。），所以我发了一分钟就删了。这一次我决定自己手动为框架标号。第一层次为Step+数字，第二层次为小写字母，第三层次为小写字母+数字（如，a.1）。希望不要给大家阅读增加难度。&br&&/p&&br&&p&二. 策略开发框架&/p&&p&&b&Step 1&/b&. 阅读文献，产生初始但具体的策略idea&/p&&p&&b&(a) &/b&想要通过什么样的市场条件或者投资者行为赚钱？&/p&&p&&b&(b)&/b& 如何去model该市场条件或投资者行为？&/p&&p&&b&(c)&/b&文献中是如何做的？存在哪些问题？这些问题如何解决？&/p&&p&&b&Step 2&/b&. 准备数据&/p&&p&&b&(a) &/b&交易标的的tick level/minute
level/ day level数据&/p&&p&&b&(b)&/b&其他与信号有关的数据&/p&&p&&b&(c)&/b& 将数据整理成所需格式&/p&&p&&b&Step 3&/b&. 形成初始策略&/p&&p&&b&(a) &/b&利用数据，画图或做统计分析，印证初始idea&/p&&p&&b&(b)&/b& 针对文献中的问题，结合交易经验以及对市场的了解，细化初始idea&/p&&p&(b.1) 为市场条件或投资者行为建模&/p&&p&(b.2) 明确交易信号的产生方式&/p&&p&&b&(c)&/b& 将测试数据区间分成样本内、外&/p&&p&(c.1) 一个可行的方案：在时间线上，中间样本内，两边样本外&/p&&p&&b&(d)&/b& 设置样本内、样本外目标&/p&&p&(d.1) 比如，收益回撤或者sharpe比要大于某阈值&/p&&p&(d.2) 一般而言，样本内的目标值是样本外的两倍&/p&&p&&b&Step 4&/b&. 实现初始策略&/p&&p&&b&(a)&/b& 编写易于修改、拓展的回测程序&/p&&p&&b&Step 5&/b&. 对策略进行样本内寻参&/p&&p&&b&(a)&/b& 将回测参数分类&/p&&p&(a.1) 需要寻参的参数（尽量少）&/p&&p&(a.2) 不需要寻参的参数&/p&&p&&b&(b)&/b& 分析需要寻参的参数，框定每个参数的寻参范围&/p&&p&&b&(c)&/b& 循环所有参数，找到样本内最好的一组参数&/p&&p&(c.1) “最好”的定义：可以使最大的收益回撤比或最大的夏普比率&/p&&p&&b&Step 6&/b&. 如果策略样本内最优效果不满足目标&/p&&p&&b&(a)&/b& 分析最优参数下的回测结果，给出可能存在的问题P_1, P_2, …, P_n&/p&&p&&b&(b)&/b& 找到其中最核心的一个问题。所谓“最核心”，即&/p&&p&(b.1) 金融逻辑最强&/p&&p&(b.2) 对PnL影响最直接的&/p&&p&&b&(c)&/b& 根据该问题修正策略，得到修正后的策略&/p&&p&&b&(d)&/b& 分析修正后的策略需要寻参的参数列表&/p&&p&(d.1) 若与原策略需要寻参的参数列表相同:（I）测试改进后的策略在原策略最优参数下的表现；（II）如果表现不如原策略，返回Step 6.(a).&/p&&p&(d.2) 若与原策略需要调整的参数列表不同: (I) 固定旧的最优参数，遍历新增的参数; (II) 如果表现不如原策略，返回Step 6.(a).&/p&&p&&b&Step 7&/b&. 样本外测试。如果样本外表现不满足目标&/p&&p&&b&(a) &/b&分析原因，列出问题P_1, P_2, …, P_n&/p&&p&&b&(b) &/b&找到最核心的问题&/p&&p&(b.1) 金融逻辑强、对PnL影响直接&/p&&p&(b.2) 且，针对该问题的修改，最好不要影响样本内的表现&/p&&p&&b&(c)&/b& 根据该问题，修改策略&/p&&p&&b&(d) &/b&如果修改后的策略与原策略寻参参数列表相同&/p&&p&(d.1) 比较改进后的策略在原参数下的表现&/p&&p&(d.2) 如果效果更差，返回Step 7.(a)&/p&&p&&b&(e)&/b& 返回Step 5&/p&&p&&b&Step 8&/b&. 除了样本内外，最好测试下极端行情下的情况&/p&&p&&b&(a)&/b& 以做到心中有数&/p&&p&&b&(b) &/b&亦可以进行相关修正，但修正后的仍然应该使得样本内外结果达到要求&/p&&br&&p&三. 总结&/p&&p&最后，照例谈一谈我自己对于这个策略开发框架的观点。&/p&&p&首先，策略的调整过程很像一个greedy algorithm。当我们修改一个策略时，通常会面临很多不一样的选择，而这些选择又可以相互组合。我们必须明白，尝试所有的组合是非常耗时的。因此，我们常常会在诸多的选择中选择最佳的一个，添加到既有的策略中来。这样，我们能在有限的时间内找到了一个还不错的策略，尽管这个策略可能不是最优的。这实际上是在策略的表现和时间的消耗上做一个tradeoff。&/p&&p&我们应该比较严格地区分样本内外。注意到，在step 7的结尾我们可能已经得到了满足样本外目标的结果，但是我们还是回到了step 5。原因在于，我们希望自己不是在overfit样本外的数据，而希望策略在样本内的最优参数能够自然地泛化到样本外。&/p&
一. 前言在公司工作已经有9个月，在这九个月里，辅助上司完成了几个项目。作为一个量化新人，我的角色主要是一个执行者，要快速、准确地完成上司布置的任务。一个项目结束之后，我可能熟悉策略的每个细节、能默写回测函数的每一行代码，但是总有一种“只见…
Pre-MFE 这个项目肯定是有筛选人，毕竟只招40个，每年都是招满的。对其他MFE项目怎么样我并不知道，但是对Baruch MFE 来说是非常有用的。因为只要你在读pre MFE 那么你就一定能拿到面试。然后所有上课的老师其实都是你面Baruch MFE 的面试官，你在上课如果有出色的表现的话，会提高你录取的概率。目测最近几年每年都是7,8 个人都是通过Pre MFE 进入Baruch MFE。&br&&br&对于课程的质量的话，还是有保证的。能够学到很多对未来面试有用的内容。而且学了这个，如果进了Baruch MFE，就不需要上我们开学前暑假的Refresher Seminar (要交钱）。所以Pre MFE 的钱就没有白花哈哈~~
Pre-MFE 这个项目肯定是有筛选人，毕竟只招40个，每年都是招满的。对其他MFE项目怎么样我并不知道，但是对Baruch MFE 来说是非常有用的。因为只要你在读pre MFE 那么你就一定能拿到面试。然后所有上课的老师其实都是你面Baruch MFE 的面试官，你在上课如果…
我还真买到过一本，晚上发照片上来。&br&&br&昨天晚上有事没来得及发，不好意思。&br&&img src=&/v2-33cfae44b7e4c151d30d11b7_b.png& data-rawwidth=&1516& data-rawheight=&2048& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1516& data-original=&/v2-33cfae44b7e4c151d30d11b7_r.png&&&img src=&/v2-85b2e84b9a2bf49c06809c9f_b.png& data-rawwidth=&1516& data-rawheight=&2048& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1516& data-original=&/v2-85b2e84b9a2bf49c06809c9f_r.png&&&img src=&/v2-eedba060f6abc2bba277b3_b.png& data-rawwidth=&1516& data-rawheight=&2048& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1516& data-original=&/v2-eedba060f6abc2bba277b3_r.png&&&br&大概5年前在英国亚马逊买的，不太清楚国内有没有中文译本，看到评论里的留言数量感觉对MT4感兴趣的人挺多啊，或者考虑我们专门开个帖子来聊聊MT4/零售外汇这个话题？（翻了下当前知乎上相关的回答可以说95%都是广告或者胡扯）
我还真买到过一本，晚上发照片上来。 昨天晚上有事没来得及发，不好意思。 大概5年前在英国亚马逊买的，不太清楚国内有没有中文译本，看到评论里的留言数量感觉对MT4感兴趣的人挺多啊，或者考虑我们专门开个帖子来聊聊MT4/零售外汇这个话题？（翻了下当前知…
&img src=&/v2-b77223bbb5c154c0cfcd3_b.png& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&340& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&/v2-b77223bbb5c154c0cfcd3_r.png&&&p&本文旨在对套息策略做简单的介绍，通过最新的学术研究成果呈现套息策略的收益与风险。辨析学术界和华尔街大牛们（Kent
Daniel 曾就职高盛的Quantitative
Investment Strategies group，现为哥伦比亚大学教授；Tobias Moskowitz 芝大布斯商学院教授，Fischer Black Prize winner，Kauffman Prize Medal winner；Clifford Asness，全球第二大对冲基金AQR创始人，砝码学生）的学术论文，结合本人的海外量化策略研发经历，尝试回答以下问题：&/p&&p&什么是Carry Trade？&/p&&p&经典的外汇套息策略怎样设计？&/p&&p&通过量化模拟，简单的外汇套息策略（散户可以直接使用的）能赚多少钱？&/p&&p&外汇套息策略的风险在哪？&/p&&p&如何提高外汇套息策略的收益/风险比（Sharpe Ratio）？ &/p&&p&对冲基金如何使用的Carry Trade？&br&&/p&&br&&p&1.
Carry定义&/p&&p&一个资产的“Carry”定义为，当市场环境不发生变化时，在一定的时期内获取的收益（Koijen
et al. 2015）。当然，资产的Carry收益并不等同于资产自身的实际收益，两者关系为：&br&&/p&&img src=&/v2-fd82f95ed7c23c34de889a_b.png& data-rawwidth=&886& data-rawheight=&97& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&886& data-original=&/v2-fd82f95ed7c23c34de889a_r.png&&&p&可见资产实际收益等于，Carry收益 + 期望资产价格变动带来的收益 + 随机价格冲击。Carry收益与预期资产价格变动带来的收益，在特征上有显著的不同，Carry收益在事前是可以观察到的，而期望资产价格变动则需要运用资产定价模型进行估计。Carry的经济驱动因素是平衡Supply和Demand，高借贷利率意味着高需求和低供给，而低借贷利率意味着低需求和高供给（Asness
et al. 2015）。&br&&/p&&p&通俗的说，Carry收益就是你花钱买了一个资产（可以是任意资产），隔了一段时间后将其按原价卖出所获得的收益。&/p&&p&更多的举例参见知乎回答 &a href=&/question/& class=&internal&&有大神能介绍下外汇套息吗？ - 金融&/a&&br&&/p&&br&&p&2.
经典外汇套息策略&/p&&p&套息策略最早出自外汇交易，从低利率的市场借入货币，买入高利率市场货币，获取套息收益。经典的量化外汇套息策略怎样实施？首先确定交易的标的物，即买卖哪些外汇，发达市场还是新兴市场？通过哪类金融资产实现买卖（现货、期货、远期）？&br&&/p&&p&学术研究在进行外汇套息策略有不同的考量，例如Daniel
et al. (2016) 选取了G10（5个欧洲货币，3个亚太货币，2个北美货币，&a href=&/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Group_of_Ten_%28economics%29& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Group of Ten (economics)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&），Lustig and Verdelhan
(2007) 选择了81个国家的外汇，Barroso and Santa-Clara
(2015) 选取OECD的27个国家作为样本池。&/p&&p&根据The Bank for International Settlements trinnial
survey(2014)，G10交易占2013年4月全球外汇交易量的88%；欧元在发行前，意大利、葡萄牙、西班牙国家的利率显著高于德国利率，如果赌欧元区成立则可以构建相应的外汇套息策略，赌意大利、葡萄牙、西班牙利率回归到德国的基准利率上，因此标的池中加入欧元区国家货币会显著提升外汇套息策略的量化回测收益，而事前关于欧元区的创立是一个未知的风险（Daniel et al. 2010）；新兴市场外汇自带主权违约风险属性，而理想的外汇套息策略收益来源是外汇波动风险而不是主权风险（Daniel et al. 2010）；使用新兴市场的外汇有显著的生存者偏差，因为在过去并不知道哪些外汇具有投机价值（Barroso and Santa-Clara 2015）。&br&&/p&&p&我认为交易策略一定要具有可投资性且经济意义明确，因此根据以上几点理由，推荐选取G10作为外汇交易的对象。并且选择远期为交易工具。基础货币一般选取美元，理解为通过持有美元去购买其他9个资产，根据过去30多年的样本内回测经验，以美元为基础货币获取的套息策略优于其他基础货币策略。&/p&&p&交易规则如何设定？首先，在每个交易时点对G10外汇计算其Carry值，一般有两种方式，一是直接使用该国银行的名义利率（隔夜拆解利率，或7天利率）计算利率差，第二种方法是根据远期市场货币的即期和1月后到期的远期价格差（又称贴水升水，负基差正基差，折价溢价）。在利率平价的条件下，两种方式定义的Carry等价。&br&&/p&&img src=&/v2-dde691e2dcc8_b.png& data-rawwidth=&366& data-rawheight=&80& class=&content_image& width=&366&&&p&第二步，按一定配比买入高Carry外汇（1月到期的forward），及卖空低Carry外汇，一直持有到下一交易日平仓，然后不断重复以上过程（标准的量化模型回测方式）。考虑交易成本，多头开仓用远期卖出价，空头开仓用远期买入价，多头平仓用即期买入价，空头平仓用即期卖出价。&/p&&br&&p&3.
外汇套息能赚多少钱？&/p&&p&根绝相关论文中（年的月度数据）回测结果，以美元为基础货币的年化收益为3.96%，夏普比率0.78，但偏度显著为负（-0.49）。&/p&&p&&img src=&/v2-cd13dd17dab36_b.png& data-rawwidth=&737& data-rawheight=&361& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&737& data-original=&/v2-cd13dd17dab36_r.png&&（上表为基于不同基础货币的外汇套息策略统计量分析）&/p&&p&&br&基于我的回测（，数据来源为Bloomberg），可以从下图看到收益在2004年后显著降低，并且有较大的尾部风险。很多朋友可能会认为外汇套息策略没有收益，所以不宜拿来构建投资组合，这种观点是不严谨的。Asness（2011）认为尽管动量因子在日本失效，但动量因子相对日本的砝码三因子有显著的alpha，高达9.3%！！！其中的基本的原理来自马克维茨告诉我们的“资产配置是投资中唯一的免费午餐”，这里所讲的资产不仅涉及大类资产，同样适用于另类资产。因此即使资产无正收益，价值和动量本源上的负相关（Asness et al. 2013; Asness and Frazzini 2012），使其相互结合后能显著提升收益风险比。alpha和收益是两个独立的维度，alpha更多是相对的概念，正如在风险度量中，波动率和最大回撤是两个独立的维度一样。量化策略研究员往往期望通过深度研究一个策略，使其趋近完美（比如夏普率提高到3，当然国内是有空间的），但为什么不尝试下“免费午餐”呢？话说回来，尽管外汇套息策略表现平平，但其针对其他资产的风险因子，有显著的alpha，具有较高的配置价值（Asness et al. 2015）。&/p&&p&&img src=&/v2-cae68f8d272e96f8472937_b.png& data-rawwidth=&909& data-rawheight=&493& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&909& data-original=&/v2-cae68f8d272e96f8472937_r.png&&&img src=&/v2-52e933e9e2bd0f84bcf14c_b.png& data-rawwidth=&579& data-rawheight=&290& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&579& data-original=&/v2-52e933e9e2bd0f84bcf14c_r.png&&（上表为各个国家动量收益回归到砝码三因子上的回归结果）&/p&&br&&p&4.
外汇套息策略风险&/p&&p&从下图可以看到，风险并未暴露在权益砝码三因子上，而负向暴露在利率风险（beta_10y）上，以及汇率市场的HML策略上（Daniel et al. 2016）&/p&&img src=&/v2-6c26c53cdb443ec9cae94_b.png& data-rawwidth=&410& data-rawheight=&590& class=&content_image& width=&410&&&p&（上图为基础外汇套息策略收益回归到股票、外汇、债券基准风险因子上的回归结果）&/p&&p&但是否在汇率下行风险上有暴露？Daniel
et al. (2016) 使用情境分析，根据一个标准差的布林带线将市场划分为上升和下降的不同时期，发现下行风险能解释0-40%的alpha收益，但不同策略存在差异，例如完全美元暴露策略（EQ-D$）在市场下行时有负的alpha。&/p&&p&也有研究发现套息策略（包括除外汇的其他资产）的回撤主要发生在全球经济衰退期（Koijen
et al. 2015）。&/p&&img src=&/v2-f5b14e0a9e5a01e362d92e_b.png& data-rawwidth=&851& data-rawheight=&464& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&851& data-original=&/v2-f5b14e0a9e5a01e362d92e_r.png&&&br&&p&总的来说，套息策略的未暴露在传统的权益、债券、外汇市场风险上，而改进的外汇套息策略更加不能被市场和风险因子所解释，alpha显著为正。&/p&&br&&p&5.
怎么提高外汇套息策略的收益/风险比（Sharpe Ratio）？ &/p&&p&5.1
仓位分配，暴露调整&/p&&p&Daniel
et al. (2016) 认为经典外汇套息策略的收益来自于其对美元的暴露，而风险来自美元中性的部分，因此将经典外汇套息策略拆分为一个美元中性策略（EQ-0$）和一个完全美元暴露策略（EQ-$），其中EQ-$有较高的收益但其尾部风险显著降低。&/p&&p&&img src=&/v2-38fd81ad98c8546bdaa659aaf8c37d6e_b.png& data-rawwidth=&289& data-rawheight=&101& class=&content_image& width=&289&&（上图为EQ-0$策略的配比定义，当某国利率大于G10利率中位数时，配置权重1/N，反之则相反; N为总的国家数量）&/p&&p&&img src=&/v2-fd4bc6c561f62f6ea310_b.png& data-rawwidth=&484& data-rawheight=&381& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&484& data-original=&/v2-fd4bc6c561f62f6ea310_r.png&&（上图为EQ-$策略的配比定义，例如当美国利率小于G10利率时，中位数利率国家权重配置1/N，小于中位数利率但大于美国利率时配置2/N; N为总的国家数量）&/p&&p&在EQ-$中，当美国利率非常接近利率中位数时，则最终选择的国家数量可能会非常少，因此风险集中度较高。考虑将美元暴露部分调整为动态策略EQ-D$，回测结果发现收益和风险较EQ-$提升。&/p&&p&&img src=&/v2-ddb9c59cf24adcd9905cd4ce_b.png& data-rawwidth=&286& data-rawheight=&74& class=&content_image& width=&286&&（上图为EQ-D$策略的配比定义，当美国利率小于G10利率中位数时，所有9个国家均配置1/N，反之相反）&/p&&br&&p&5.2
组合构建&/p&&p&Barroso
and Santa-Clara (2015) 构建了一个基于套息、动量和价值的外汇策略最优权重组合，考虑交易成本后的夏普率从0.49提升到1.06。&/p&&p&Ackermann
et al. (2016) 认为尽管马科维茨均值方差模型在传统资产上有诸多弊端，特别是输出参数的不稳定会导致模型产生较大跟踪误差，并且优化结果对参数敏感，但外汇资产具备的一个特质恰好是其Carry因子较为稳定，也就是MVO中关于对未来收益的预测值有了依据，具备使用MVO模型的条件。在传统资产上，MVO模型不如简单的等权模型（equal weighted），但应用在外汇资产上，MVO带来的夏普率（0.91）显著高于等权模型的夏普（0.15）。&/p&&p&&img src=&/v2-bb7c5fa68ae9d701f54079_b.png& data-rawwidth=&657& data-rawheight=&530& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&657& data-original=&/v2-bb7c5fa68ae9d701f54079_r.png&&（上图为MVO模型下的外汇配置模型收益图）&/p&&br&&p&6.
还有哪些对冲基金使用的Carry
Trade？&/p&&p&套息策略不仅适用于外汇市场，在股票、商品、债券、国债、信用债等市场上都可以应用（Koijen
et al. 2015）。看个最简单的例子，国内股指期货限仓后，造成持久且大幅度的负基差，负基差正是Carry因子的定义，简单做多股指期货的年化超额收益高达24%（近约有2%的负基差），而这正是套保者为投机者提供的免费安全垫。AQR也一直秉持在多资产上配置相同风险因子的思路，下图可以看到套息策略在不同资产上配置后，显著优于单一外汇套息策略，且2004年后仍有持续正收益！！&/p&&p&&img src=&/v2-08ab097b98c02ead225a31dbde7499dd_b.png& data-rawwidth=&646& data-rawheight=&381& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&646& data-original=&/v2-08ab097b98c02ead225a31dbde7499dd_r.png&&（上图为Global Carry Factor的累积alpha）&/p&&br&&p&7.
总结&/p&&ul&&li&外汇是全球最主要的交易品种，尽管随着量化交易的普及、金融科技的发展，套利机会不断缩窄，但由于市场参与者包含大量的非盈利追求性机构，如外贸企业、中央银行等，外汇中anomalies的存活期显著长于权益市场，例如技术分析在权益市场失效而在外汇市场仍然有效（Barroso and Santa-Clara 2015）。&br&&/li&&li&高净值人群进行海外资产配置大多仅购买海外房产，极少部分会选择智能投顾（Betterment，Wealthfront，Schwab），仍然沿用过去纯多头、无风险对冲保护、配置大类资产的思路，隐含了较高的风险暴露。如果能运用简单的量化模型，配置更多的另类策略，享受投资中的免费午餐，普通个人也可轻松享受alpha与beta收益。&br&&/li&&li&查理芒格：“人最好欺骗的就是自己。”量化从业人员在战术上勤奋的时候，切忌战略上的懒惰。在开发单个策略时，时刻铭记构建投资组合才是终极目标，避免德银所提到的七宗罪。&br&&/li&&li&希望能找到更多的朋友一起从学术角度研究海外市场的另类资产配置。&br&&br&&/li&&/ul&&p&8.
参考文献：&/p&&br&&p&Ackermann F., Pohl W.,
Schmedders K. 2016. Optimal and Na?ve Diversification in Currency Markets. Swiss
Finance Institute, Research Paper Series NO. 12-36.&/p&&p&Asness C. and Frazzini A. 2012. The Devil in HML’s details. Working paper, AQR Capital Management.&/p&&p&Asness C., Moskowitz T., and Pedersen
L. 2013 . Value and Momentum Everywhere. Journal of Finance, 68(3), 929–985.&/p&&p&Asness C., Ilmanen A., Israel
R., and Moskowitz T. 2015. Investing with Style. Journal of Investment
Management, Vol. 13, No. 1, pp. 27-63. &/p&&p&Bekaert G. and Panayotov G.
2015. Good Carry, Bad Carry. Working Paper.&/p&&p&Barroso P. and Santa-Clara P.
2015. Beyond the Carry Trade: Optimal Currency Portfolios. Journal of Financial
and Quantitative Analysis, pp. .&/p&&p&Daniel K., Hodrick R., and Lu Z.
2016. The Carry Trade: Risks and Drawdowns. Working Paper.&br&&/p&&p&Koijen R., Moskowitz T., Pedersen L., and Vrugt E. 2012. Carry. Working Paper.&/p&
本文旨在对套息策略做简单的介绍，通过最新的学术研究成果呈现套息策略的收益与风险。辨析学术界和华尔街大牛们（Kent
Daniel 曾就职高盛的Quantitative
Investment Strategies group，现为哥伦比亚大学教授；Tobias Moskowitz 芝大布斯商学院教授，Fischer…
&p&从去年入坑算法交易到现在也一年多了，这中间断断续续地自学随机控制，并且尝试性地把它带到研究里面来。可惜从学习到研究再到学习它，也没有研究出什么的成果，最近也没有再追踪学界在这方面的研究了。随机控制给我的感觉就是主线很清晰，但系统学习的话要学习很多定理，而掌握这些定理又直接决定你能不能自己把问题推导的下去。所以它还真是个不小的坑。我一身狼狈地从坑里爬出来，没挖到什么矿。所幸还有这么多还没下坑的工友，且听我把话拉。&/p&&br&&p&随机分析在金融数学（计算金融/数量金融/金融工程）里应用非常广泛，基础概念可以参考Shreve的Stochastic Calculus for Finance I & II。但随机分析的应用很难一下子列举得完，因为它其实不单是一门科目了，它更是研究金融问题的一种方法论。&/p&&p&我这里单说随机控制和算法交易。先从随机过程开始吧。随机过程可以用来描述order book的各种动态变化，像Markov process，Poisson process都是常见常用的模型。离散的随机过程用的更多，连续的随机过程主要是为了analytically tractable（便于发论文）。举个以前提到过的例子就是Rama Cont的第二有名的论文：A stochastic model for order book dynamics（他最著名的应该还是stylized facts那篇，也推荐大家都去学习一个），他就是把order book上每个价位上的的order的数量&img src=&///equation?tex=X_t& alt=&X_t& eeimg=&1&&的变化规律看作一个birth-death process，也是Markov Chain的一种，其中每一个event（包括市价单、限价单和撤单指令）都是独立的泊松过程：&/p&&img src=&///equation?tex=X_%7Bt%2B1%7D%5Csim+x_%7Bt%7D%2BD%5Cleft%28+x_%7Bt%7D%5Ctheta+%28p%29%2B%5Cmu+1_%7Bp%3Dp_%7Ba%7D%7C%7Cp%3Dp_%7Bb%7D+%7D+%5Cright%29_%7Bt%2B1%7D%2BB%28%5Clambda+%28p%29%29_%7Bt%2B1%7D+& alt=&X_{t+1}\sim x_{t}+D\left( x_{t}\theta (p)+\mu 1_{p=p_{a}||p=p_{b} } \right)_{t+1}+B(\lambda (p))_{t+1} & eeimg=&1&&&p&其中&img src=&///equation?tex=D%28%5Ccdot+%29& alt=&D(\cdot )& eeimg=&1&&为death process，&img src=&///equation?tex=x_t%5Ctheta+%28p%29& alt=&x_t\theta (p)& eeimg=&1&&代表撤单的rate，&img src=&///equation?tex=%5Cmu+1_%7Bp%3Dp_%7Ba%7D%7C%7Cp%3Dp_%7Bb%7D+%7D& alt=&\mu 1_{p=p_{a}||p=p_{b} }& eeimg=&1&&代表市价单下达的rate，&img src=&///equation?tex=B%28%5Ccdot+%29& alt=&B(\cdot )& eeimg=&1&&为birth process，&img src=&///equation?tex=%5Clambda+%28p%29& alt=&\lambda (p)& eeimg=&1&&代表限价单下达的rate，&img src=&///equation?tex=p& alt=&p& eeimg=&1&&代表order对应的价格，&img src=&///equation?tex=%5Clambda+%28%5Ccdot+%29& alt=&\lambda (\cdot )& eeimg=&1&&可以看作是一个关于某order对应价格到bid/ask的距离的函数。因为限价单是提供/增加流动性的，所以是birth process，而市价单和撤单都是吸收/减少流动性的，所以是death process。&/p&&p&这个模型本身并不完美，但这是一个非常重要的发凡起例之作，很多应用的展开都可以依据此模型为起点，求解或者模拟出各种各样的概率，比如Rama Cont在论文里主要阐述的mid-price涨跌的概率会在做市策略或者高频趋势里用到（高频领域不是我专长，不再展开）。还有比如某个价位上的限价单被执行的概率，或者市价单以ask价买入或以bid价卖出可被执行的概率（说穿了也就是mid-price在此市价单下达之前不会发生变动的概率），有了这些执行概率，算法交易也就变得更加具体化，而不仅仅是几个通用算法了。&/p&&p&如果你要优化一个目标函数（比如要收益最大/成本最小），而决定你收益/成本的策略是一个随机过程的话，你要做的就是随机最优控制来找到这个达到优化目标的策略。随机最优控制的应用还真就是算法交易方面比较多，也就是@雷骁 同学提到的optimal execution和optimal order placement。&/p&&p&可是，想没想过为什么这么多人把随机控制的方法都集中在研究算法交易上？&/p&&p&我想可以从经典的Merton problem上找原因，也就是如果你的投资组合（价值为&img src=&///equation?tex=X_t%5E%7B%5Cpi+%7D& alt=&X_t^{\pi }& eeimg=&1&&）包含一项风险资产（如股票，投资于该资产的金额为&img src=&///equation?tex=%5Cpi+_t& alt=&\pi _t& eeimg=&1&&）和一项无风险资产（如现金），在连续时间内，如何使效用&img src=&///equation?tex=U%28X_T%5E%7B%5Cpi+%2A%7D%29& alt=&U(X_T^{\pi *})& eeimg=&1&&最大化，也就是如何找到最优的投资策略&img src=&///equation?tex=%5Cpi+%5E%2A& alt=&\pi ^*& eeimg=&1&&的问题。Merton problem就是个绕不过的随机最优控制的问题。&/p&&p&在经典的Merton problem框架下，你的&img src=&///equation?tex=%5Cpi+_t& alt=&\pi _t& eeimg=&1&&只影响你的&img src=&///equation?tex=X_t%5E%7B%5Cpi+%7D& alt=&X_t^{\pi }& eeimg=&1&&，而不会影响风险资产的价格变化；但当你要在很短的时间内频繁变动&img src=&///equation?tex=%5Cpi+_t& alt=&\pi _t& eeimg=&1&&，且会大量买卖风险资产的时候，风险资产的价格&img src=&///equation?tex=S_t& alt=&S_t& eeimg=&1&&势必受到影响，也就进而影响了你的&img src=&///equation?tex=X_t%5E%7B%5Cpi+%7D& alt=&X_t^{\pi }& eeimg=&1&&，这时候风险资产的价格是个维纳过程，你的财富&img src=&///equation?tex=X_t%5E%7B%5Cpi+%7D& alt=&X_t^{\pi }& eeimg=&1&&也是一个维纳过程。这然后才有了进一步的思考——&img src=&///equation?tex=%5Cpi+_t& alt=&\pi _t& eeimg=&1&&是如何影响&img src=&///equation?tex=S_t& alt=&S_t& eeimg=&1&&的？&/p&&p&直观来看，影响来自于两方面：一方面是&i&可能&/i&不利的影响，即&img src=&///equation?tex=%5Cpi+_t& alt=&\pi _t& eeimg=&1&&使得&img src=&///equation?tex=S_t& alt=&S_t& eeimg=&1&&向着于你不利的方向走，也就是各种冲击成本（temporary和permanent）。为了最大化我们的效用，我们就要控制这种不利影响——这就是optimal execution；另一方面是&i&可能&/i&有利的影响，即把&img src=&///equation?tex=%5Cpi+_t& alt=&\pi _t& eeimg=&1&&部署在一个有利的点位上，等着&img src=&///equation?tex=S_t& alt=&S_t& eeimg=&1&&向你走来，也就是设定限价买单指令价格&img src=&///equation?tex=%28S_t-%5Cvarrho_t+%5E%7B-%7D%29& alt=&(S_t-\varrho_t ^{-})& eeimg=&1&&和限价卖单指令价格&img src=&///equation?tex=%28S_t%2B%5Cvarrho_t+%5E%7B%2B%7D%29& alt=&(S_t+\varrho_t ^{+})& eeimg=&1&&，其中 &img src=&///equation?tex=%5Cvarrho_%7Bt%7D%5E%7B%5Cmp+%7D+& alt=&\varrho_{t}^{\mp } & eeimg=&1&& 就是到mid-price的距离，为了最大化我们的效用，我们就要抓住这种有利影响，得到&img src=&///equation?tex=%5Cvarrho_%7Bt%7D%5E%7B%5Cmp+%7D+& alt=&\varrho_{t}^{\mp } & eeimg=&1&&的最优解 ——这就是optimal order placement。&/p&&p&这基本上就是算法交易要解决的两大问题了。这两大问题下面也会细化为各种小问题，而且这两个问题也并不是完全并列的关系，常常会有覆盖和交叉。但它们的共同点都是要解决一个tradeoff：价格不确定性和时间不确定性，这两个不确定性无法同时解决。&/p&&p&在optimal execution方面，我们要优化的对象无非两个：什么时间下单，每单下多大的量。算法交易的早期算法TWAP/VWAP之类，不就是这回事嘛。目前的研究主要就是尝试不断放宽各种条件，使其更接近真实的市场环境。这些条件通常包括：执行一个order是会造成当前可执行价格变动但不会影响mid-price（temporary impact）还是连同mid-price也一起变动（permanent impact）？impact是个关于时间和数量的线性还是非线性的函数？要不要加入一个关于inventory的惩罚函数（也就是是否允许以及多大程度允许指定数量的order到期时没有全部执行）？要不要设定一个价格阈值，超过多少钱我就不买，或者低于多少钱我就不卖？如果考虑到其他交易者造成的市场冲击呢？如果引入dark pool呢？&/p&&p&但这些条件都只是适用于市价单，如果要引入限价单，就涉及到optimal order placement了。把限价单和市价单结合起来，同时放在上面各种限制条件之下求取的优化结果，可能才是一个完整的optimal execution。当然optimal order placement也被单独拿出来用于高频做市方面的研究。&/p&&br&&p&我相信肯定会有不少人质疑说这些东西是否实用。我本不想理会这些cynical的声音，但哪怕就放在一个实用的层面来看，随机控制也是真有用。它会为我们提供一种视角，一种世界观，可以使我们相信过去怀疑的东西，也可以使我们怀疑过去坚信的东西。所以如果把我们面对的问题比作一个苹果，我还没有能力咬破它的表皮。而随机控制就像是一把水果刀，就算你把表皮都削掉，我们还是要亲口把苹果咬下去。&/p&&br&&br&&br&&p&-----尾声-----&/p&&p&最后说回到Merton problem，顺便爆一点自己三个月前研究留下的边角料。我的资金配置的问题，也就是上面提到的&img src=&///equation?tex=%5Cpi+& alt=&\pi & eeimg=&1&&，一直是拍脑袋处理的，就是预设我的持仓中最多有N个股票组合，那就把资金等分为N份，每当有出现交易信号，就把1/N的资金投进去，然后每次平仓之后再把资金做一次rebalance。这显然不是一个最优的配置，但我一直糊弄boss说这怎么着也算是个sub-optimal了，可是我自己都说服不了自己啊。所以我就拿出Merton problem的框架，假设每个协整组合的价差都服从OU过程，资金&img src=&///equation?tex=X_t%5E%7B%5Cpi+%7D& alt=&X_t^{\pi }& eeimg=&1&&依然服从维纳过程，然后上HJB解偏微，我倒要看看这最优的&img src=&///equation?tex=%5Cpi+& alt=&\pi & eeimg=&1&&到底长啥样。（还有个边角料的边角料就是我把每一个协整组合的内部的资金配置&img src=&///equation?tex=%5CPi+& alt=&\Pi & eeimg=&1&&也算过了，结论还真是协整系数的倍数呢。。。）&/p&&p&这里顺带说一句，在买方做策略也好，做算法也好，并不是很多人想象的P宗的天下，你要真拿出一个P measure的方法，投决会的那些boss们会想尽办法打你的脸，如果你能拿出Q measure来证实你的想法，那你分分钟就可以打投决会的脸了。所以买方根本离不开Q宗，而且Q measure的部分既是重点也是难点（至少对我而言），但是解出来的结论哪怕是无堪大用的边角料，也是能供人咂摸赏玩的边角料。&/p&&p&好了，说回到我的边角料：结论倒也（同样）没什么意外的，如果有N个协整组合，&img src=&///equation?tex=%5CPi+& alt=&\Pi & eeimg=&1&&为T*N的矩阵，列均值向量与OU过程中的&img src=&///equation?tex=%5Cmu+& alt=&\mu & eeimg=&1&&向量成线性相关，而不是等权重。所以等权重的&img src=&///equation?tex=%5CPi+& alt=&\Pi & eeimg=&1&&显然不是最优解。。。不过在实际操作中我们通常是会提前减掉协整系数的常数项，&img src=&///equation?tex=%5Cmu+& alt=&\mu & eeimg=&1&&都差不多大小，所以等权重的&img src=&///equation?tex=%5CPi+& alt=&\Pi & eeimg=&1&&被说成是次优方案也未尝不可。&/p&&p&铺垫了这么多，好玩的边角料终于要来了：在求解每一个协整组合的内部的资金配置&img