1、阿尔法 (α) - “真正的赚钱能力” 超越市场平均水平的收益。 市场平均赚 10%,你的策略赚了 15%,多出来的这 5%就是你的“阿尔 法”,是你比市场更聪明的部分。
2、贝塔 (β) - “随大流的程度” 策略收益对市场整体波动的敏感性。 市场涨 1%,你的组合也跟着涨 1%,贝塔就是 1。它赚的是市场大势 的钱,比较被动。 β赚的是市场趋势的钱,α赚的是你独门技巧的钱。
3、 回测 - “用历史数据做模拟考” 在历史数据上模拟运行交易策略以评估其表现。 通俗说:把你的交易策略拿到过去的股市里检测一遍,看看当时用这 招能盈亏多少。 注:回测成绩好不代表将来一定能赚钱,因为过去不等于未来
4、夏普比率- “性价比” 衡量你每承担一分风险,能获得多少超额回报。比率越高,说明你赚 得越稳当,不是靠提心吊胆搏来的。
5、 最大回撤 - “最惨的时候亏了多少” 在选定周期内,账户净值从最高点到最低点的最大跌幅。 通俗说:你曾经最倒霉的时候,本金最多亏掉过多少百分比。 这是衡量策略风险和控制能力的超级重要的指标!比如你本金从 100 万涨到 150 万,但后来又跌到 110 万。那你的最大 回撤就是 (150-110)/150 = 26.7%。 你必须问问自己:能不能承受本金一度亏掉超过四分之一?如果不能, 这个策略再能赚也别用。
6、高频交易—拼速度 利用极快的速度、复杂的计算机程序和算法进行大量交易的策略。 赚蚊子腿的钱,但积少成多。
7、因子 - “选股的标准” 用来解释股票涨跌或预测未来收益的特征或变量。 比如“市盈率低”(价值因子)或“最近涨得好”(动量因子)。量 化模型就是依靠一个或多个因子来做出买卖决策的。一个量化策略就 是由一个或多个“因子”组合而成的选股和交易规则。
8、过拟合 - “只会背答案的学霸” 模型在历史数据上表现过于优异,但因为包含了太多噪声而非规律, 导致在未来现实中表现糟糕。 通俗说:你的策略不是真聪明,而是把历史数据的巧合都当成了规律 给死记硬背下来了。 9、滑点 - “计划赶不上变化” 下单的点位和实际成交的点位之间的差异。 通俗说:你想用 10 块钱的价格买,但实际买到手的价格是 10.01 元。 这多出来的 0.01 元就是滑点。(市场变化太快,你的单子传过去、到排队成交,这短短一瞬间价格可能已经变动了。或者你的单子太大, 把市场价格买上去了。) 量化交易就是你用“回测”来模拟车队过去的路线。你希望找到能产 生“阿尔法”的独家优化算法,而不是只跟着“贝塔”大流走。
你用 “夏普比率”来衡量赚钱的效率是否高,用“最大回撤”来确保车队 不会出大车祸把本钱亏光。你最终看的是 “年化收益率” 这个年 终总结。但要小心,别设计出一个只会背地图(“过拟合”)的傻系 统,并且要考虑到实际路况会有延迟和堵车(“滑点”)。
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温馨提示:投资有风险,选择需谨慎。