EBC金融集團：這五項分析技能，堪稱未來交易領域最核心的力量

越來越多的算法技術在交易領域中被應用，據估計，在2021年至2025年之間，算法交易市場将增長37億美元。

利用算法技術、深度神經網絡(DNN)優化交易執行，是EBC金融集團一直探索的方向。

我們的高層管理團隊均具有資深的機構交易背景，在外彙、期貨期權、固定收益、大宗商品和差價合約領域有着超過30年的工作經驗。我們和交易客戶呼吸着同樣的空氣，我們感同身受在交易中取得成功是多麽困難的。

所以，我們非常全面地了解哪些方面對客戶交易是至關重要——卓越的交易環境。核心要素就是，低交易成本、快速執行和極其幹淨可靠的交易環境，沒有任何人爲延遲或其他幹擾。

依托EBC集團強大的算法交易研發團隊，不斷地評估檢測交易環境、動态響應市場的變化，基于海量數據回溯，自主研發了交易黑盒，正在更有效的獲取流動性來源和提升訂單執行能力。

由于算法執行的流動性是定制的，我們得以實現最緊密的點差和最小的市場影響。由智能訂單路來對流動性提供商價格、曆史成交率、響應時間和每筆交易的市場影響進行優先排序，爲客戶靈活匹配專屬流動性。

算法領域對很多投資者來說，可能很陌生。但是，我們相信在不久的将來，這将會是你交易緻勝的關鍵力量。

本篇文章，EBC帶大家走近算法技術在交易中應用的五大關鍵領域。

定量分析

定量分析是基于移動平均線、震蕩指标等技術指标對市場進行的統計的科學研究。簡而言之，定量分析是在使用技術指标的同時對策略進行統計回測，非常類似于技術分析。

技術分析是通過分析曆史市場數據來預測金融證券價格的研究。技術分析采用基于價格和交易量的模型和交易規則。例如，技術分析使用相對強弱指數、移動平均線、震蕩指标或圖表模式和波浪理論。

在定量分析的情況下，市場的表現是通過利用神經網絡、機器學習和其他統計工具來開發可量化的交易策略。爲了量化分析，需要數學統計研究工具方面的專業知識。通常，定量分析比技術分析對交易者的幫助更大，因爲它提供了科學的結果來幫助開發具有進場、出場和頭寸規模的算法。

例如，定量分析使用燭台模式運行統計測試，然後在可以量化的分析的基礎上找出策略是否可以運行。

定量分析涵蓋的技能是：

• Python
• 機器學習
• 數學能力
• 财務技能
• 投資組合理論
• 線性代數和微分方程
• 數據庫管理
• 回測

Python

對于任何想要利用機器學習或曆史數據回溯測試等技術的新老交易者來說，編程語言是先決條件。

在選擇編程語言之前，需要考慮幾個重要的概念，例如成本、性能、彈性、模塊化和各種其他交易策略參數。

根據交易系統的要求，決定編程語言的選擇。2020年12月，Python已成爲第二大流行語言。

下圖顯示Python收到的評分遠遠高于其他計算機語言，除了位于頂部的語言“C”。

資料來源：ZDNet

Python語言幫助交易者快速輕松地編碼以導入數據和以圖形的形式進行數據可視化。圖形表示可以更容易地解釋數據以進行分析。此外，Python具有用于機器學習和數據科學的API，與其他語言相比，這些API使分析更加流暢。

python涵蓋的技能有：

• 數據結構
• 數據類型和變量
• 機器學習
• 神經網絡
• 自然語言處理
• 數據科學中的分析技能

另一項交易技巧是回測，它可以幫助交易者根據曆史數據分析交易策略。接下來讓我們了解更多關于回測的信息。

回測

回測是使用曆史數據測試交易策略以确定該策略有效性的過程。回測結果通常根據流行的性能指标（如夏普比率、排序比率）顯示策略的性能。績效指标通常有助于量化風險回報。如果結果符合必要的标準，則可以以合理的置信度實施該策略。如果結果不太理想，則可以修改、調整和優化策略參數以達到理想的結果。

回測系統主要有兩種形式：矢量化回測和事件驅動回測。

矢量化回測是回測策略的初始階段。在矢量化回測中，市場互動的所有方面都沒有完全模拟。但是，會進行近似以确定潛在策略的性能。

在更現實的環境中進行嚴格的回測之前，您可以利用矢量化回測來測試核心策略思想。例如，您可以在回測平台上運行您的策略，生成交易信号并計算策略回報，以了解該策略的效率。

這些回測系統通常是用Python、R或MatLab編寫的。

在事件驅動的回測中，自動交易策略與實時市場反饋相關聯。交易執行是在模拟賬戶上完成的，而不是在真實的交易賬戶上完成。該策略接收市場信息，然後分析此數據以觸發事件，進而生成交易信号。

主要優點是事件驅動的回測可以有子組件，例如曆史數據處理程序和代理模拟器，允許以非常類似于實時執行的方式執行回測。

使用Blueshift這樣的平台，可以很容易地使用Python語言回測您的交易想法或策略并執行算法交易。

當您有交易想法但沒有平台進行回測時，無法保證根據這些想法構建的交易策略會提供有益的結果。

回測需要以下技能：

• 數據分析
• 了解性能指标，例如回撤、銳利比率
• 編程技巧

機器學習

機器學習，顧名思義，是機器學習的能力。它是一種人工智能，它基于算法來檢測數據中的模式并相應地調整程序動作。基本上，它是人工智能的一個子領域。

機器學習算法使用“學習”模型。學習模型允許算法學習輸入和輸出組合，然後根據新數據做出自己的決定。

在交易中，線性回歸模型是一種機器學習模型，有助于預測金融證券的價格。此外，機器學習算法使用最少的人力或幹預來完成任何複雜的任務。機器學習算法可以使用Python開發，這已經是一項關鍵技能。

機器學習技能包括：

• 神經網絡
• 自然語言處理
• 應用數學
• 機器學習算法，如随機森林、邏輯回歸、線性回歸等。
• 編程

風險管理

交易中的風險管理對于控制交易損失至關重要。風險管理涉及識别、評估和減輕風險。當市場朝着與預期相反的方向移動時，通常會出現風險。

因此，根據對市場的徹底分析和對所有風險的預測來設定您的期望非常重要。

在風險管理中，趨勢是最重要的因素。趨勢意味着市場、資産價格或其他此類指标的總體方向或勢頭。

最流行的風險管理策略和要素如下：

• 投資組合優化-投資組合優化是構建投資組合以最大化預期回報同時最小化風險的過程。它涉及通過計算每個投資組合的風險和回報來分析具有不同投資比例的投資組合。
• 對沖——對沖是一種旨在抵消潛在損失的投資策略。對于對沖，保險、期貨合約、掉期、期權等金融工具可用于對沖。
• 1%規則和2%投資規則-交易中的1%和2%規則意味着每筆交易可行的最大風險應該是1%或2%。這有助于您避免否則可能發生的過度損失。
• 利用先進技術監控交易-應使用算法交易和回溯測試等技術監控交易。
• 避免不明确的交易設置-如果您使用移動指标，如EMA、MA等，其中一個顯示清晰的交易設置，但與其他指标的交易設置不一緻，則會造成混淆。在這種情況下，最好等待正确的交易，不要在不确定時做出任何決定。
• 止損-止損是當價格達到稱爲止損價的指定價格時觸發的買入或賣出訂單。這有助于交易者避免對市場的持續監控。

風險管理所需的技能是：

• 交易經驗
• 投資組合管理
• 市場監測

好了，以上五種最前沿的交易技巧，希望給各位交易者打開思路，借此提高自己的交易技能。

客戶通常隻看到交易業務的前端，但實際上，後端有更多您從未見過的複雜性。

EBC緻力于爲全球專業投資者創建高度信任、安全和高效的交易環境。我們擁有世界上最負盛名的監管機構監管，包括英國FCA和澳大利亞ASIC，您可以放心地選擇與EBC合作。