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程式交易介紹及 FinTech 創作分享

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2017-03-19 臺大黑客松 FinTech 數據分析黑客松

Published in: Economy & Finance
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程式交易介紹及 FinTech 創作分享

  1. 1. 程式交易介紹及 FinTech 創作分享 Philipz (鄭淳尹) 2017-03-19 臺大黑客松 Tech. Talk
  2. 2. ※注意※ 此程式交易分享,只是證明資料 分析及程式決策應用於期貨交易 上,並非鼓勵從事高風險投資。
  3. 3. 個人經歷 元智大學資工所 臺北榮總資訊工程師 玉山銀行資訊處專員、Acer eDC 維運工程師(CCNA) 2014 COSCUP/iThome Summit 講者 2015 Microsoft Azure 開發者大會 講者 2016 COSCUP Docker 進階工作坊 2016 Microsoft 社群開源營 元智資工專題演講、義守資工 Docker 研習營 逢甲資工 Docker 研習班
  4. 4. 翻譯著作 歐萊禮《基礎架構即程式碼》譯者 歐萊禮《Docker 錦囊妙計》譯者 碁峰《Docker入門與實戰》、 《Kubernetes使用指南》審譯者 研究領域 Docker, 雲端架構, 大型主機 Java, Matlab, 機器學習
  5. 5. FinTech創作過程
  6. 6. 期貨很可怕! 小孩別碰~
  7. 7. MA? MACD? KD? RSI? 布林 通道?
  8. 8. 2008 TradingBot 2009 Plurk 2010 Twitter 2011 Facebook粉絲頁 2012 部落格 透過即時傳送訊息 日曆紀錄每日交易紀錄 History
  9. 9. 程式交易是什麼?
  10. 10. 程式交易的 誤解 1. 沒有捷徑 2. 人工替代方案 3. 仍是高風險 4. 環節多 5. 風險承受度不同 6. 主觀,沒有答案 7. 發展自己的交易程式
  11. 11. Why use? 好處 1. 紀律 - 恐懼貪婪 2. 省時省力 3. 反應快、準確 壞處 1. 缺乏彈性 2. 影響”因數”多 3. Normal Accidents 真實案例
  12. 12. Why use? Flash Crash 2010-05-06 2013-04-23*** 2015-01-15 2016-10-06
  13. 13. Very Difficult
  14. 14. 充分了解金融商品的本質
  15. 15. 正確的 投資心態 1. 程式交易當成副業 2. 別想一夕致富 3. 追求穩定獲利 4. 天下沒有白吃的午餐 5. 投資跟投機
  16. 16. 審視自身條件 1. 心理建設 2. 程式能力 3. 風險控管 4. 確定金融商品 5. 進出頻率 6. 恆心
  17. 17. 程式交易類型
  18. 18. Rule-based 演算法 資訊領域亦稱白箱方法 主流方法,直接因果關係 TS、MC、HTS等等 入門簡單、清楚直觀,適合非資訊領域使用者
  19. 19. ML-based 演算法 全名 Machine Learning 機器學習 資訊領域亦稱黑箱方法,資料分析 高階方法,交易軟體無直接支援,R、Matlab 入門困難、倚賴輸入資料建立模型,資訊背景
  20. 20. Pattern Recognition ● OCR ● Speech recognition ● Face recognition ● Trading system
  21. 21. 高頻交易演算法 全名 High Frequency Trading 純粹比網路速度和運算速度,建置於交易所旁 造市補貼,成本限制,不適合個人投資者 客製化硬體 - ASIC 特殊應用積體電路
  22. 22. Statistics vs Machine Learning
  23. 23. http://trump2cash.biz https://github.com/maxbbraun/trump2 Trump2Cash
  24. 24. TradingBot 演算法
  25. 25. 系統架構
  26. 26. 開發流程
  27. 27. 利用訊號處理技術 ● Input ○ Tick only ● DWT ○ 簡單 ○ 快速 ○ 去除雜訊
  28. 28. 模式 Pattern? Right man + Right thing + Right moment ● 進出頻率 ● 跨領域方法 Ex: OP Open Interest?
  29. 29. 模式 Pattern? Right man + Right thing + Right moment ● 進出頻率 ● 跨領域方法 Ex: OP Open Interest?
  30. 30. TradingBot - Trend following
  31. 31. TradingBot - Trend reversal
  32. 32. TradingBot - Overweight
  33. 33. Why Day Trading? ● 以一天為分割點 ● 每天都是獨立,方便切割 ● Cross-validation較簡單 ● 留倉交易,如何切割回測資料? ● 留倉交易,如何界定是Pattern還是運 氣? ● 留倉交易,需參考資料是否更多? ● TradingBot is Day Trading~
  34. 34. Machine Learning - SVM
  35. 35. TradingBot Flowchart
  36. 36. Big Problems 1. 盤整及突破的判斷 2. 區域的最高點及最低點 3. 轉折的判斷 4. 出場條件 - 停損停利 5. 加碼問題 6. Patterns or Just Lucky
  37. 37. 範例1:加碼問題 2012年回測結果
  38. 38. 範例2:選擇權回測 直接拿選擇權價格來回測,倒果為因? 1. 利用期交所每日收盤Tick資料來回測 2. 動態定商品(7500CALL或8000PUT) 3. 再以商品及時間點取Tick價格。 4. 一定要有選擇權回測的資料才能確定策 略的可用性。 期交所每筆成交資料
  39. 39. 選擇權程式交易的困難 股票、基金: 1. 方向正確 期貨: 1. 方向正確 2. 時間正確 選擇權: 1. 方向正確 2. 時間正確 3. 價格正確
  40. 40. 回測程式 - In Memory Walking Forward - 低變異高偏差 記憶體直接存取 多核心平行計算 暴力法能解決的 就不要花腦力去最佳化
  41. 41. 程式交易 是 沒有一步登天的 交易領域的物理嫉妒 金融風暴背後的公式
  42. 42.  辦事員 ⇒ ATM/CDM 電話行銷 ⇒ ChatBot  交易員 ⇒ Trading Sys.???
  43. 43.  辦事員 ⇒ ATM/CDM 電話行銷 ⇒ ChatBot  交易員 ⇒ Trading Sys.??? 众
  44. 44. 名與利是伴隨而來, 並非追尋的主要目標 感謝您的聆聽

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