隨著金融市場的快速發展，自動化交易策略越來越受到重視。本文將探討如何使用 Python 建構自動化交易策略，涵蓋風險管理、技術指標計算、交易訊號產生及線上交易演算法的實作。首先，文章將介紹如何計算年度化平均收益、變異數和波動率，並利用凱利準則計算最佳槓桿比率。接著，將深入探討風險管理，包括最大回撤、最長回撤期和 VaR 的計算，並提供程式碼範例。此外，文章還會介紹如何計算技術指標，例如收益率、簡單移動平均線、動量和波動率，並將這些指標應用於特徵工程。最後，文章將演示如何建構一個根據機器學習的線上交易演算法，並結合實時資料處理和訂單處理邏輯。
年度化平均收益、變異數和波動率
首先，我們需要計算交易策略的年度化平均收益、變異數和波動率。假設我們已經有了策略的月度收益資料，則可以使用以下公式進行年度化：
- 年度化平均收益：( \text{Annualized Mean} = \text{Monthly Mean} \times 12 )
- 年度化變異數：( \text{Annualized Variance} = \text{Monthly Variance} \times 12 )
- 年度化波動率：( \text{Annualized Volatility} = \sqrt{\text{Annualized Variance}} )
凱利準則和最佳槓桿比率
凱利準則是一個用於確定最佳投注（或槓桿比率）以最大化長期資產增長率的公式。根據凱利準則，最佳的槓桿比率可以使用以下公式計算：
- 全凱利（Full Kelly）：( f = \frac{bp - q}{b} )
- 半凱利（Half Kelly）：( f = \frac{1}{2} \times \frac{bp - q}{b} )
其中，( b ) 是賠率，( p ) 是勝率，( q ) 是敗率（( q = 1 - p )）。
槓桿比率最佳化
使用半凱利準則，最佳的槓桿比率可以大於50。這意味著，與某些經紀人（如Oanda）和某些金融工具（如外匯對和差價合約）相比，如此高的槓桿比率對於零售交易者是可行的。
效果比較
為了比較不同槓桿比率下的交易策略績效，以下是使用交易成本的策略在不同槓桿比率下的表現：
import matplotlib.pyplot as plt
# 假設的槓桿比率列表
leverage_ratios = [10, 20, 30, 40, 50]
# 繪製不同槓桿比率下的策略績效
for lev in leverage_ratios:
# 根據槓桿比率計算並繪製策略績效
# 這裡省略了具體的計算和繪製程式碼
pass
plt.xlabel('時間')
plt.ylabel('收益')
plt.title('不同槓桿比率下的策略績效')
plt.legend()
plt.show()
這個圖表可以幫助交易者視覺化地比較不同槓桿比率下的策略績效，從而選擇最適合自己的槓桿比率。
風險分析：瞭解交易策略的潛在風險
風險分析是評估交易策略的重要組成部分，尤其是在使用槓桿（leverage）時。槓桿可以放大收益，但也會增加風險。因此，進行深入的風險分析是必要的。
最大回撤和最長回撤期
最大回撤（Maximum Drawdown）是指交易策略從最近的高點到低點的最大損失。最長回撤期（Longest Drawdown Period）則是指交易策略需要多長時間才能從最近的高點還原。
風險分析例項
假設初始資金為 3,333 歐元，槓桿比率為 30。這意味著初始頭寸大小為 100,000 歐元。風險分析假設沒有對資金進行任何調整，無論績效如何。
import pandas as pd
import numpy as np
# 初始資金
equity = 3333
# 風險分析資料
risk = pd.DataFrame(test['lstrategy_tc_30'])
# 計算累積最大值
risk['equity'] = risk['lstrategy_tc_30'].cumsum().apply(np.exp) * equity
risk['cummax'] = risk['equity'].cummax()
# 計算回撤
risk['drawdown'] = risk['cummax'] - risk['equity']
# 找到最大回撤和發生時間
max_drawdown = risk['drawdown'].max()
t_max = risk['drawdown'].idxmax()
print(f"最大回撤：{max_drawdown}")
print(f"發生時間：{t_max}")
視覺化風險分析
風險分析結果可以透過圖表進行視覺化，展示最大回撤和回撤期。
import matplotlib.pyplot as plt
# 視覺化風險分析
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(risk['drawdown'])
plt.title("風險分析")
plt.xlabel("時間")
plt.ylabel("回撤")
plt.show()
風險管理：最大虧損和風險值
風險管理是交易營運中的重要組成部分，涉及評估和控制潛在損失。這個章節將介紹如何計算最大虧損和風險值（Value-at-Risk, VaR）。
最大虧損
最大虧損是指投資組合從最高點到最低點的最大損失。計算最大虧損的步驟如下：
- 計算高點：找出投資組合的最高點。
- 計算低點：找出投資組合的最低點。
- 計算最大虧損：計算高點和低點之間的差值。
import numpy as np
# 計算最大虧損
def calculate_max_drawdown(equity):
max_equity = equity.cummax()
drawdown = (equity - max_equity) / max_equity
max_drawdown = drawdown.min()
return max_drawdown
# 範例使用
equity = np.array([100, 120, 110, 130, 140, 120, 110, 100])
max_drawdown = calculate_max_drawdown(equity)
print("最大虧損：", max_drawdown)
風險值（VaR）
風險值（VaR）是指在一定的信心水準下，投資組合在一定時間內可能發生的最大損失。計算VaR的步驟如下：
- 計算收益率：計算投資組合的收益率。
- 計算VaR：使用統計方法（例如，分位數）計算VaR。
import numpy as np
from scipy import stats
# 計算VaR
def calculate_var(returns, confidence_levels):
var_values = []
for confidence_level in confidence_levels:
var = stats.scoreatpercentile(returns, confidence_level)
var_values.append(var)
return var_values
# 範例使用
returns = np.array([0.01, 0.02, -0.03, 0.04, -0.05])
confidence_levels = [0.01, 0.1, 1.0, 2.5, 5.0, 10.0]
var_values = calculate_var(returns, confidence_levels)
print("VaR值：", var_values)
結合風險管理工具
風險管理工具可以幫助投資者評估和控制潛在損失。結合最大虧損和VaR可以提供更全面的風險評估。
import numpy as np
from scipy import stats
# 結合風險管理工具
def risk_management(equity, confidence_levels):
max_drawdown = calculate_max_drawdown(equity)
returns = np.log(equity / equity.shift(1))
var_values = calculate_var(returns, confidence_levels)
return max_drawdown, var_values
# 範例使用
equity = np.array([100, 120, 110, 130, 140, 120, 110, 100])
confidence_levels = [0.01, 0.1, 1.0, 2.5, 5.0, 10.0]
max_drawdown, var_values = risk_management(equity, confidence_levels)
print("最大虧損：", max_drawdown)
print("VaR值：", var_values)
圖表翻譯：
此圖表展示了最大虧損和VaR值的關係，提供了風險管理的視覺化表現。
flowchart TD
A[投資組合] --> B[計算收益率]
B --> C[計算最大虧損]
C --> D[計算VaR]
D --> E[風險管理]
E --> F[視覺化表現]
內容解密：
本節內容解釋了風險管理的重要性和計算最大虧損和VaR的方法，提供了風險管理工具的結合使用示例。
風險管理和交易策略
風險管理是交易策略中的一個重要組成部分，涉及評估和控制投資的潛在風險。以下是使用 Python 實作的風險管理和交易策略的範例：
VaR 計算
VaR（Value-at-Risk）是一種常用的風險衡量指標，表示一定信心水準下，投資組合在一定時間內可能遭受的最大損失。以下是使用 Python 計算 VaR 的範例：
import numpy as np
# 定義信心水準和時間範圍
percs = [0.01, 0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9, 0.95, 0.99]
time_horizon = '1H'
# 載入資料
equity = np.array([...]) # 資產價格資料
# 計算 VaR
VaR = np.percentile(equity, percs)
# 輸出 VaR 結果
print('信心水準\tVaR')
for perc, var in zip(percs, VaR):
print(f'{100 - perc:.2f}%\t{var:.3f}')
風險管理
風險管理涉及評估和控制投資的潛在風險。以下是使用 Python 實作的風險管理範例：
import numpy as np
# 定義風險管理引數
risk_free_rate = 0.02 # 無風險利率
confidence_level = 0.95 # 信心水準
# 載入資料
returns = np.array([...]) # 投資回報資料
# 計算 VaR
VaR = np.percentile(returns, (1 - confidence_level) * 100)
# 計算風險管理指標
risk_management_indicator = VaR / (risk_free_rate * (1 - confidence_level))
# 輸出風險管理結果
print(f'風險管理指標：{risk_management_indicator:.3f}')
交易策略
交易策略涉及根據市場資料和風險管理結果進行買賣決策。以下是使用 Python 實作的交易策略範例：
import numpy as np
# 定義交易策略引數
buy_threshold = 0.05 # 買入閾值
sell_threshold = 0.1 # 賣出閾值
# 載入資料
prices = np.array([...]) # 市場價格資料
# 計算交易訊號
buy_signals = prices > buy_threshold
sell_signals = prices < sell_threshold
# 輸出交易訊號
print('買入訊號：', buy_signals)
print('賣出訊號：', sell_signals)
線上交易演算法
線上交易演算法涉及根據實時市場資料進行買賣決策。以下是使用 Python 實作的線上交易演算法範例：
import numpy as np
# 定義線上交易演算法引數
buy_threshold = 0.05 # 買入閾值
sell_threshold = 0.1 # 賣出閾值
# 載入實時市場資料
prices = np.array([...]) # 實時市場價格資料
# 計算交易訊號
buy_signals = prices > buy_threshold
sell_signals = prices < sell_threshold
# 輸出交易訊號
print('買入訊號：', buy_signals)
print('賣出訊號：', sell_signals)
實時交易演算法的設計與實作
在實時交易中，預測市場走勢的方向是非常重要的。這個預測是由交易演算法生成的，根據預測的結果，系統會決定是否下單或保持現有的倉位不變。
訂單處理
根據當前的倉位和交易演算法生成的預測訊號，系統會決定是否下單或保持現有的倉位不變。這個過程需要實時監控市場資料，並根據交易演算法的邏輯進行決策。
實時資料處理
在實時交易中，需要從資料來源中實時取得資料。例如，可以使用Oanda API來實時取得tick資料。這個過程需要重新定義tpqoa.tpqoa類別中的.on_success()方法，以實作交易邏輯。
載入交易演算法
首先，需要載入已經訓練好的交易演算法。這個演算法包括了訓練好的模型和特徵資料的正規化引數。這些引數是演算法的核心部分，需要被正確地載入和使用。
algorithm = pickle.load(open('algorithm.pkl', 'rb'))
print(algorithm['model'])
實作實時交易演算法
為了實作實時交易演算法，需要建立一個新的類別MLTrader，這個類別繼承自tpqoa.tpqoa。這個類別需要實作.on_success()方法和其他輔助方法，以便將交易演算法轉換為實時上下文。
class MLTrader(tpqoa.tpqoa):
def __init__(self, config_file, algorithm):
super(MLTrader, self).__init__(config_file)
self.model = algorithm['model']
self.mu = algorithm['mu']
self.std = algorithm['std']
self.units = 100000
self.position = 0
self.bar = '5s'
self.window = 2
self.lags = 6
self.min_length = self.lags + self.window + 1
self.features = ['return', 'sma', 'min', 'max', 'vol', 'mom']
self.raw_data = pd.DataFrame()
圖表翻譯：
classDiagram
class MLTrader {
+__init__(config_file, algorithm)
+model: algorithm['model']
+mu: algorithm['mu']
+std: algorithm['std']
+units: 100000
+position: 0
+bar: '5s'
+window: 2
+lags: 6
+min_length: self.lags + self.window + 1
+features: ['return', 'sma', 'min', 'max', 'vol', 'mom']
+raw_data: pd.DataFrame()
}
class tpqoa.tpqoa {
+__init__(config_file)
}
MLTrader --|> tpqoa.tpqoa
圖表翻譯：
此圖表展示了MLTrader類別的結構和繼承關係。MLTrader類別繼承自tpqoa.tpqoa類別，並增加了自己的屬性和方法。這個圖表有助於理解MLTrader類別的設計和實作。
技術指標計算與特徵工程
在進行交易策略的開發時，技術指標的計算和特徵工程是非常重要的步驟。以下是這些步驟的詳細解釋和實作。
技術指標計算
技術指標是用於分析金融市場趨勢和預測未來價格走勢的工具。以下是一些常用的技術指標：
- 收益率（Return）：計算資產在一定期間的收益率。
- 簡單移動平均線（SMA）：計算資產在一定期間的平均價格。
- 動量（Momentum）：計算資產在一定期間的價格變化率。
- 波動率（Volatility）：計算資產在一定期間的價格波動率。
特徵工程
特徵工程是指從原始資料中提取有用的特徵，以提高模型的效能。以下是一些常用的特徵工程方法：
- 標準化（Standardization）：將資料標準化，以消除不同單位的影響。
- 歸一化（Normalization）：將資料歸一化，以消除不同尺度的影響。
- 延遲（Lag）：將資料延遲一定期間，以捕捉時間序列的關係。
實作
以下是技術指標計算和特徵工程的實作：
import numpy as np
import pandas as pd
class FeatureEngineer:
def __init__(self, window, lags, features, mu, std):
self.window = window
self.lags = lags
self.features = features
self.mu = mu
self.std = std
def prepare_features(self, data):
# 計算收益率
data['return'] = np.log(data['mid'] / data['mid'].shift(1))
# 計算簡單移動平均線
data['sma'] = data['mid'].rolling(self.window).mean()
# 計算動量
data['mom'] = np.sign(data['return'].rolling(self.window).mean())
# 計算波動率
data['vol'] = data['return'].rolling(self.window).std()
# 移除缺失值
data.dropna(inplace=True)
# 標準化
data[self.features] -= self.mu
data[self.features] /= self.std
# 延遲
for f in self.features:
for lag in range(1, self.lags + 1):
col = f'{f}_lag_{lag}'
data[col] = data[f].shift(lag)
return data
def on_success(self, time, bid, ask):
# 建立DataFrame
df = pd.DataFrame({'bid': float(bid), 'ask': float(ask)}, index=[pd.Timestamp(time).tz_localize(None)])
return df
圖表翻譯：
此圖示為特徵工程的流程圖，展示了從原始資料到提取有用特徵的過程。
flowchart TD
A[原始資料] --> B[技術指標計算]
B --> C[特徵工程]
C --> D[標準化]
D --> E[歸一化]
E --> F[延遲]
F --> G[有用特徵]
內容解密：
特徵工程是機器學習中非常重要的步驟，透過提取有用的特徵，可以提高模型的效能。以上的實作展示瞭如何計算技術指標和進行特徵工程，以提取有用的特徵。
技術指標計算與交易訊號產生
在進行技術分析時，計算指標和產生交易訊號是非常重要的步驟。以下是使用Python進行技術指標計算和交易訊號產生的範例：
import pandas as pd
class TradingSystem:
def __init__(self, raw_data, bar, min_length):
self.raw_data = raw_data
self.bar = bar
self.min_length = min_length
self.data = None
self.position = 0
self.units = 1000 # 交易單位
def prepare_data(self):
# 將原始資料進行重取樣和填充
self.data = self.raw_data.resample(self.bar, label='right').last().ffill()
self.data = self.data.iloc[:-1]
# 判斷資料長度是否超過最小長度
if len(self.data) > self.min_length:
self.min_length += 1
# 計算中間價
self.data['mid'] = (self.data['bid'] + self.data['ask']) / 2
# 準備特徵
self.prepare_features()
def prepare_features(self):
# 這裡可以新增特徵工程的程式碼
pass
def generate_signal(self):
# 將資料傳入模型進行預測
features = self.data[['bid', 'ask', 'mid']] # 範例特徵
signal = self.model.predict(features)[0]
return signal
def create_order(self, instrument, units):
# 這裡可以新增下單的程式碼
print(f'下單：{instrument}, {units}單位')
def run(self):
self.prepare_data()
signal = self.generate_signal()
print(f'新訊號：{signal}', end='\r')
if self.position in [0, -1] and signal == 1:
print('*** 進入多頭 ***')
self.create_order('instrument', (1 - self.position) * self.units)
self.position = 1
# 範例使用
if __name__ == '__main__':
raw_data = pd.read_csv('data.csv')
bar = '1min'
min_length = 100
trading_system = TradingSystem(raw_data, bar, min_length)
trading_system.run()
內容解密：
在上述程式碼中，我們定義了一個TradingSystem類別，該類別包含了資料準備、特徵工程、訊號產生和下單的方法。prepare_data方法負責將原始資料進行重取樣和填充，同時判斷資料長度是否超過最小長度。prepare_features方法可以用於新增特徵工程的程式碼。generate_signal方法將資料傳入模型進行預測，產生交易訊號。create_order方法可以用於新增下單的程式碼。run方法是主方法，負責呼叫其他方法進行交易訊號的產生和下單。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[資料準備] --> B[特徵工程]
B --> C[訊號產生]
C --> D[下單]
D --> E[交易執行]
此圖表展示了交易系統的流程，從資料準備到交易執行。每個步驟都對應到程式碼中的方法。
自動化交易策略基礎
自動化交易策略是利用程式設計來自動執行買賣交易的過程。這種策略可以根據預先設定的規則和條件來進行交易，從而減少人為干預和情緒化決策的影響。
從技術架構視角來看，建構一個穩健的自動化交易策略，涵蓋資料處理、特徵工程、訊號產生和訂單執行等關鍵模組，缺一不可。本文深入探討瞭如何利用 Python 和相關函式函式庫，例如tpqoa和pandas，實作一個根據機器學習的實時交易系統。技術指標計算和特徵工程是策略的核心，透過標準化、正規化和延遲等技巧，能有效提升模型預測的準確性。然而，目前系統的回測和實盤交易仍存在一定的差距，尤其在滑價和交易成本的模擬方面有待改進。玄貓認為，雖然自動化交易策略能有效降低人為干預，但仍需嚴格控制風險，例如透過凱利準則最佳化槓桿比率，並監控最大回撤和風險值，才能在波動的市場中保持長期穩定獲利。未來發展方向將著重於整合更多金融資料來源、最佳化演算法模型和提升系統的容錯能力，以期在實時交易環境中達到更佳的績效。
