【摘要】：量化交易分析越來(lái)越受到關(guān)注,成為計(jì)算機(jī)應(yīng)用的熱門(mén)領(lǐng)域。人們不再喜歡憑經(jīng)驗(yàn)和感覺(jué)進(jìn)行投資,而更多希望通過(guò)科學(xué)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果來(lái)進(jìn)行合理的資金安排。股票更是大眾喜歡購(gòu)買(mǎi)的投資產(chǎn)品,很多人都想對(duì)于股票交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和一窺量化交易門(mén)徑。隨著量化分析需求的擴(kuò)大,出現(xiàn)了開(kāi)放性量化投資平臺(tái),提供了股票交易數(shù)據(jù)分析相關(guān)功能,能夠輕松在平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)量化交易策略并利用歷史數(shù)據(jù)回測(cè)收益情況。但是平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)和操作有限,數(shù)據(jù)處理過(guò)程過(guò)于透明,不利于股票數(shù)據(jù)的直接分析和交易策略的制定,特別是數(shù)據(jù)單一,不利于策略有效性的認(rèn)定,準(zhǔn)確度不夠,容易承擔(dān)較大的風(fēng)險(xiǎn)。開(kāi)放性平臺(tái)只提供了行情日交易數(shù)據(jù),是對(duì)一天的交易情況的綜合性概括,隱藏了股票價(jià)格變化的細(xì)節(jié)規(guī)律,制定的策略只適合判斷價(jià)格變化趨勢(shì)。變化趨勢(shì)與實(shí)際交易之間仍然存在一段需要研究的空間。顯然日交易數(shù)據(jù)也無(wú)法滿(mǎn)足在一天內(nèi)進(jìn)行多次交易的需求。本文從開(kāi)放性量化分析平臺(tái)入手,研究了平臺(tái)的使用方法,分析了平臺(tái)的功能性?xún)?yōu)勢(shì),總結(jié)了平臺(tái)在數(shù)據(jù)預(yù)處理、交易模擬、策略制定和有效性判定上的不足。特別是計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)背景下對(duì)價(jià)格變化規(guī)律的深層次挖掘?qū)?shù)據(jù)精度提出了更高的要求,我們必須獲取更細(xì)粒度的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究。然而粒度交易數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于行情日數(shù)據(jù),原有的量化回測(cè)模型不支持細(xì)粒度交易數(shù)據(jù)的操作,也不能對(duì)大數(shù)據(jù)量進(jìn)行有效回測(cè)。文中進(jìn)一步提出設(shè)計(jì)新的指標(biāo)驅(qū)動(dòng)交易模型,將原始數(shù)據(jù)與策略回測(cè)相分離,對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化存儲(chǔ)和處理之后,生成策略指標(biāo),最后由指標(biāo)驅(qū)動(dòng)策略回測(cè),將計(jì)算量和優(yōu)化工作集中在原始數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理上。通過(guò)列存儲(chǔ)分割數(shù)據(jù)表、差分運(yùn)算降低數(shù)據(jù)量、自適應(yīng)近似產(chǎn)生稀疏列,最終采用稀疏矩陣坐標(biāo)存儲(chǔ)思想,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮存儲(chǔ)。同時(shí)采用內(nèi)存壓縮技術(shù),降低大量數(shù)據(jù)內(nèi)存置換成本,創(chuàng)新性的將數(shù)據(jù)以?xún)?nèi)存壓縮形式保存在磁盤(pán)上,進(jìn)一步減少文件讀取輸入時(shí)間。最后實(shí)驗(yàn)說(shuō)明了計(jì)算效率的提高和存儲(chǔ)空間的節(jié)省。本文實(shí)現(xiàn)了對(duì)股票交易數(shù)據(jù)的分析研究,并針對(duì)存在的問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。提出了新的交易回測(cè)模型,通過(guò)存儲(chǔ)算法設(shè)計(jì)和文件讀取方式優(yōu)化提高了交易數(shù)據(jù)的存取效率,使得數(shù)據(jù)文件占用磁盤(pán)空間減少了49%,文件讀取速度提高了48.8%。并且在確保不影響數(shù)據(jù)使用效果的前提下,將5分鐘交易數(shù)據(jù)縮減了58.33%的數(shù)據(jù)量,逐筆交易數(shù)據(jù)縮減了96.6%。使得量化交易策略設(shè)計(jì)中可以有效使用細(xì)粒度交易數(shù)據(jù),添加多維度指標(biāo)判定和高頻次交易功能,提高交易點(diǎn)判定準(zhǔn)確性,降地風(fēng)險(xiǎn),展現(xiàn)了部分計(jì)算機(jī)技術(shù)和思想在股票數(shù)據(jù)分析和存取優(yōu)化上的應(yīng)用。
【圖文】：

handle_bar(context, bar_dict)函數(shù)是策略的核心，股票的買(mǎi)賣(mài)策略都在此函數(shù)中進(jìn)行編寫(xiě)，當(dāng)數(shù)據(jù)有更新時(shí)會(huì)自動(dòng)自動(dòng)觸發(fā)調(diào)用此函數(shù)，按照策略指定的操作進(jìn)行股票的交易。after_trading(context)：在每天交易結(jié)束后被執(zhí)行，一些交易結(jié)束后的操作可以放在此函數(shù)中，比如日志記錄等，一天只會(huì)被調(diào)用一次。擬定好量化策略后，開(kāi)始測(cè)試策略的有效性，，并根據(jù)測(cè)試結(jié)果對(duì)交易策略進(jìn)行修改和優(yōu)化。網(wǎng)頁(yè)版平臺(tái)直接提供了各回測(cè)參數(shù)的選擇按鈕，我們只需要直接通過(guò)鼠標(biāo)操作選擇策略回測(cè)的的時(shí)間跨度、股票數(shù)量、基準(zhǔn)合約等股票相關(guān)的參數(shù)來(lái)測(cè)試我們的策略的有效性。其中基準(zhǔn)合約是作為股票收益情況對(duì)比的參數(shù)，基準(zhǔn)合約的收益代表了市場(chǎng)的整體收益情況。網(wǎng)頁(yè)版回測(cè)參數(shù)選擇如圖 2-2 所示。

擬定好量化策略后，開(kāi)始測(cè)試策略的有效性，并根據(jù)測(cè)試結(jié)果對(duì)交易策略進(jìn)行修改和優(yōu)化。網(wǎng)頁(yè)版平臺(tái)直接提供了各回測(cè)參數(shù)的選擇按鈕，我們只需要直接通過(guò)鼠標(biāo)操作選擇策略回測(cè)的的時(shí)間跨度、股票數(shù)量、基準(zhǔn)合約等股票相關(guān)的參數(shù)來(lái)測(cè)試我們的策略的有效性。其中基準(zhǔn)合約是作為股票收益情況對(duì)比的參數(shù)，基準(zhǔn)合約的收益代表了市場(chǎng)的整體收益情況。網(wǎng)頁(yè)版回測(cè)參數(shù)選擇如圖 2-2 所示。圖 2-2 回測(cè)參數(shù)選擇Fig.2-2 Parameter selection of back measurement回測(cè)結(jié)果以圖片形式展示。我們以組合投資中的格雷厄姆數(shù)字價(jià)值投資法策略回測(cè)了 2014 年 1 月 1 日至 2017 年 1 月 4 日的數(shù)據(jù)。結(jié)果如圖 2-3 所示。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：F832.51;TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2708662