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【2019ATS】Linktrade Technology Limited:如何通过大数据寻找交易机会

文 / Cherry来源:FX168财经网

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在3月25日的2019亚洲交易博览的现场,Linktrade Technology Limited CTO 高雁与现场观众分享了如何通过大数据寻找交易机会,演讲内容主要围绕交易行为与量化分析展开。

在演讲的开始,高雁先生与大家分享了策略的核心原理,第一,它是基于行为金融学,完全遵循零和交易的市场规律,通过交易者个人行为,寻找群体效应。第二,是基于大数据采样,通过大数据,对数据进行建模,对所有数据进行特征化。同时,通过大量交易数据分析双端用户行为。进行基础建模。第三、机器学习量化模型,基于监督式学习对已知结果进行训练学习,基于非监督式学习快速寻找交易机会。第四、就是基于交易行为对冲,根据数据模型以及大数据分析后的结果,对符合条件的交易行为进行对冲。

关于第二点,大数据的采样,高雁指出,市场上有"两端"客户,即一种绝对盈利的,收益率也十分稳健,另一种就是亏损几率非常高的客户。这两类客户,前者我们可以叫他正向对冲,后者是反向对冲。另外,通过人工智能的处理,就可以找到目标信号源,然后对它进行模型的确定以后,再进行对冲,这是Linktrade量化模型的处理。

这同样也关联回第四点,基于交易行为对冲。通过量化模型,可以将大同小异的事情找到它相似的特征。

高雁指出,对交易行为的分析,包括了性别分布、年龄分布周期、地理分布周期、交易时段、交易数据以及所擅长的交易品种和订单、交易资金体量等大概约七十多个数据指标。通过深度学习,对不同数据指标进行模式化匹配,就可以找到大概有几个指标满足一个特定条件,这个用户就是投资者可以对冲的账户。

高雁介绍称,Linktrade机器学习的模型是基于五种机器学习的算法,通过量化、建模以及最终的运算,最终归结到一个数据。通过数据学习进行二次的学习建模,确保要找到数据的精准度、准确性以及它的误判率。这两个模型执行完之后,基本上就能很明确知道对这个账户做什么处理(做正向策略还是反向策略)。

他表示,这种交易工具和跟单的区别在于交易细节的处理和账户信息的把控。在做用户行为分析一定要遵循核心原则,即"用户行为力度问题",需要把一个用户看成整体,而不是对单个用户行为进行拆分,这是做行为金融学和量化对冲的核心问题。如果将用户拆分了,那么就是一个非完整模型。

高雁指出,他也十分关心风险管理的问题,比如所有的交易策略都会有失效的可能性,在不同的特定场景之下,交易策略会在什么情况下失效呢?风险点是什么?

高雁表示,在风险管理方面,Linktrade使用独立的风控系统,通过自动化监控系统,根据不同的资金和风险偏好,生成不同策略自己的风控参考,并自动化进行风控,以此来保障策略的正常运作。

最后他指出,目前这一数据模型可能对个人投资者用处不是很大,因为需要大量的用户数据以及比较成熟的策略团队,还需要自动化的执行系统,因此更适用于机构客户。

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