实现稳定的收益,是我们从事程序化交易一直追求的目标,这也是能够让我们区别真程序化交易和假程序化交易的一个标准，也是唯一标准。 在程序化交易研究中不断的思考方方面面程序化研究员来说是极为复杂的工作，而且有时候得不偿失--研究工作当中，每一个细小的
实现稳定的收益,是我们从事程序化交易一直追求的目标,这也是能够让我们区别真程序化交易和假程序化交易的一个标准，也是唯一标准。 在程序化交易研究中不断的思考方方面面程序化研究员来说是极为复杂的工作，而且有时候得不偿失--研究工作当中，每一个细小的方面思量，都可能导致研究的时间和工作量成倍的增加，但是真正要设计符合实际情况的程序化交易模型，往往又必须要捉住每一个细微的地方，通过逐步分块解决、交易模拟、严格的处理好交易中遇到的各种问题。无论使用什么方法，最终要解决问题依然需要依靠这些方法。程序化交易就是通过研究大量的历史数据，找出历史当中出现的大比例、大概率事件，从而为交易决策提供使用依据。有可能这一工作枯燥乏味，但当预期的结果通过我们的努力得以实现的时候，那种感觉恐怕会盖过之前的枯燥，这是我们通过在众多纷繁复杂的数据当中不懈努力下发现的成果，我们当然有理由希望自己的成果能被未来所证实。择时研究是投资领域无法得到最优效果的难题，无论是宏观层面，是中观层面，还是微观层面，都缺一不可。宏观择时是容易实现的不靠谱，靠谱的不容易实现，在研究顶部拐点的时候，仅仅分析转向力度不行，还有分析力度和力度的区别。而微观择时目前是投资领域的宝库。投资者择时行为是目前股票最难的程序化交易研究领域之一。程序化交易通过将非参数方法引用到行业内选股并达到有效区分多空组合的效果,让我们各个层面上的策略研究得到实现的可能。随着对我们在量化交易、程序化交易领域研究的部断深入,我们的程序化交易体系从策略的开发到交易的实施都已经形成了一个完整的体系,在这个体系的各个方面,我们都拥有自主研发、通过现实检验的主力研究技术。在将来一段时间,在现有研究继续进行的同时,整合现有优势技术,将会成为我们新的研究方向。一个没有策略存量的程序化交易决策系统是不健全的，这样的系统可能随时会钝化或者失效。所以这就要求我们要对现有的策略进行不断的改进，使研究方法具有多样性，从而策略和方法实现复合，尽可能的减少单一策略对整个交易系统造成的影响。我们相信未来程序化交易的核心竞争力应该是交易系统的持续性应用性。一个程序化交易管理团队中，应该具体维护多层次分析的实力，和激励团队探寻更多新思路的机制。对投资市场不断有新颖想法的人，也是我们一直需要寻找的人才。在实现稳定收益的漫漫征途中，我们有无限追求。
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发表于 2011-12-24 09:20:57