一些消息,我回到演算法交易的遊戲了。我花了 ~3 個月打造一套以主題(thematic momentum)為核心的輪動系統,投資標的為股票(不再做匯入加密貨幣的 algotrade)。我會對主題進行排名,在最強的主題裡交易最強的個股。以下是我一些發現:
1) 你的彩券會付出一切。這種動能策略中,你需要同時在足夠多的股票代碼與主題裡佈局,才能抓到贏家。
2) 要產生資料非常困難,我花了很多時間在分類股票。
$TSLA 是一家機器人公司?還是汽車公司?電動車公司?AI 公司?你需要用投機者的角度來看,而不是去看這些領域在營收組成中的實際百分比。定性 > 定量。
3) 動能會均值回歸,跟人生中的任何事一樣,最好的方式是要嘛第一個,要嘛最後一個。你要嘛交易短線動能趨勢(非常常會死掉),要嘛交易跨季/跨年、型態發生制度性改變的趨勢。如果你在交易會持續的趨勢,忽略一些近期資料是個好主意,避免買在高點。
4) 出場(exits)跟進場(entries)一樣重要,甚至更重要。動能策略很容易讓你被切碎。你得願意承受一些中等規模的損失。如果你不願意承受 -30%,你就會錯過 +500%。
5) 延續上一點,制度(regime)濾波器很微妙。它們不應該讓投組從 100 -> 0,反過來也一樣。
6) 交易者使用的「智慧」濾波器是有毒的。我用效率比率(efficiency ratio)、趨勢的 R²、RS