1 min
0
在风噪与回撤之间:以算法思维重构交易边界
当市场充满噪音、流动性分层与结构性断点,直觉与经验难以持续复制优势。AI程式交易以数据为源、模型为核、执行为刃,将“可重复的边际”编码为系统,借由回测、仿真与风控闭环,追求稳态下的期望收益与风险对称。 从规则到模型:交易范式的迁移 传统规则化策略依赖显式条件(如均线穿越),在结构稳定期表现良好;当市场结构漂移、噪声上升时,泛化能力不足。以机器学习为核心的AI程式交易强调从数据中自动学习特征与决策边界,通过交叉验证、在线学习与回撤管理在动态环境中维持稳健性。 核心组件速写 数据与标签:多源行情、订单簿、新闻与因子,标签需贴合交易决策(方向/概率/时机)。 特征工程:去噪、压缩、稳定化;重视时序泄漏防范与样本独立性。 模型与训练:树模型、线性模型、深度网络、强化学习;以业务约束为正则。 执行与撮合:滑点模型、冲击成本、分拆下单、智能择时。 风险控制:仓位、杠杆、止损/止盈规则、相关性限额、情景压力测试。 回测与监控:事件驱动回测、交易日志可追踪、线上/离线一致性校验。 策略设计的四层金字塔 假设层:市场微结构与行为模式的可检验命题。 证伪层:滚动窗口、走样测试、时点和品种外推,验证稳定性。 成本层:点差、佣金、冲击、延迟;以净Alpha为目标优化。 资金层:凯利比例的保守化、分散化与相关性预算。…