本帖最後由 ambercrystal 於 13-4-13 09:20 編輯
昨日看到有一篇分享文, 讀後覺的文中轉貼裡講的"程式交易"似乎是有點挾隘, 以行業的角度來看, 剛查了一下紐交所 NYSE 過去三周交易一百萬美金以上的單的統計 (Barron 網站每周更新), 程式交易單就佔了27-30%, 其他交易所如 Nasdaq 比例應該更高, 如果再加在場外交易黑池的部份那又更多了. Morgan Stanley 過去一周在 NYSE 程式交易量統計排機構裡第一. 至於紐交所如何判斷什麼單是程式交易單或人工單, 這個人就沒研究了.
只是電腦下出了的都算程式交易, 不管是造市商或各種簡易型只拼速度的套利模型電腦單, 為了速度直掛在交易所機房, 簡易 algorithm 甚至是燒在 FPGA, 一般投資者無法作的程式交易模式, 不能說不是"程式交易", 這些模式還只能靠程式(和高速運算和連線)來達成, 人工反應如何能達到毫秒或微秒, 怎麼會有末日說.
另外一個是程式交易所倚賴的資訊源, 作經濟數據發佈時與預期值比對的瞬間電腦單需要訂路透社這類信息源. 另外所謂的 level-2 信息 (對岸滬深交易所被閹割過的 level-2 不算, 台灣証交所實在需要考慮開放 level-2), 或場外交易商提供更多的即時買賣單信息, 如果無法靠這類信息寫程式, 但不能說這類程式打出來的交易不算程式交易.
至於一般投資者所設計或使用的程式, 一般常見的問題是在各種狀況的處理上.
如果一個賽車比賽, 所遇到的路會有高速路, 路況差的越野路, 雪地路, 最基本的處理方式就是一定要換胎, 甚至要換車, 不然不要說得第一, 也許連終點都跑不到.
如果以全天交易商品一天交易行情來論, 開個 1分K, 就有不同的振蕩或趨式或瞬間spike等狀況, 或以一年來看, 開個 15分K周期. 也就是在 backtest 就會遇到這麼多狀況, 但測試的程式都是用同一支, 有點像用同台車和同個輪胎要跑全場, 您不覺的"慘忍"點嗎? 就算是拿個十年歷史資料來測也類似, 只是又再多一些"路況".
當然人工來判斷換車換輪胎 (換程式) 來求得最佳化, 但這又牽扯到人工判斷 (其實人還是要作點事, 不然人的腦袋是作什麼的), 還有一種就是用多策略同時跑, 有點像多種車同時跑, 但跑車在越野路上跑時會拖到越野車的成績. 當然困難總是有, 但相信在這論壇裡一定是有朋友已經穩定克服上面的問題了, 看到問題需要的是解決, 而不是一直看負面的那面, 只要知道問題在那裡是最重要的.
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