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揭秘宽客交易员高压之下的一天

gyshssl 科技金融 2019-8-29 06:42 161134人围观

      作为MediBank 交易员高压之下艰难困苦,终于忍不住揭露出来,引起同行的共鸣、客户的同情。quants一天的工作内容因他公司的风格、他研究的策略方向不同而有所区别。我说下我们团队一个quants一天的工作吧!我们团队的风格主要是统计套利交易和高频流动性交易。

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  8:30:quants来到公司,开始为今天的交易准备数据,包括从终端导出数据,喂给程序化交易系统。然后根据昨晚优化的结果,配置今天的核心参数。


  9:00:所有数据准备好,配置文件设置好后,风控专员过来检查风控参数,包括每个交易员级别的、每个交易策略级别的、每个品种级别的指标。比如每个策略配置的资金、总交易的较大手数、每个品种交易的较大手数、当日较大持仓量、流控参数等等;如果是套利交易策略检查进场出场点的基差,如果是流动性交易,检查基准基差等等。


  9:30前:所有交易参数、风控指标检查完毕后,使用暂停和手动模式启动程序化交易系统,自检成功后,切换到手动模式,手动挂撤几笔单子,没有问题的话,启动自动交易模式。今天的交易就算正式开始了。


  交易启动成功后,quants的主要工作就是启动matlab,继续优化或者研发新的量化交易策略,正在交易的策略就完全通过耳朵来监控,对于不同的信息有不同的声音,比如行情延迟中断报警、下单成功、盈亏、交易异常报警等等。这里的策略研发也分不同的阶段,比如早期或者一个新的quants,更多的是做papertest。或者要做个新的方向,首先也是先做paper test. paper test的过程中,免不了大量的回测,这里回测要注意几个关键的坑:


  1、脏数据:这里包括数据粒度问题,做套利交易的还得考虑不同交易市场的时间戳对齐问题。


  2、高收益:有时候回测会发现,某个策略跑的数据真漂亮呀,这个时候千万不要得意忘形,很认真剔除那些单次高收益的点,这些点往往贡献了很高的收益,却在未来不可重现。


  3、过优化:过优化,过拟合这些坑就不说了。


  当一个量化交易策略在历史回测中表现不错,并且样本外测试也符合的话,就可以考虑准实盘测试了,这里的表现不错主要是看年化收益、较大回撤、夏普率、市场容量。有时候也会根据公司的短板有意识的补充一些策略。这里的准实盘测试是指用实盘行情,模拟下单在实盘跑。


  准实盘测试后,就开始真正的实盘小资金试水拉。


  而另一群做高频交易策略的quants,更多就是编程工作了,考虑着怎么降低系统延迟,怎么更优的下单。


  15:30:下载当日历史数据,用历史数据重跑一次交易,比较与实盘的差异。如果有差异,找出差异点;写交易日报。


  17:00:投资总监发起每日的组会,讨论每个交易策略的交易情况。


  18:00:晚餐。


  19:00:回到工作区开始继续盯盘研究策略,有的写报告,有的做图表,的娱乐就是市场部的小妹妹端着榆木脑袋过来学习策略,表现的机会就这么来了。


  22:00:晚上22点后的夜生活就因人而异了,有的技术宅继续回家研究策略的,也有灯红酒绿、纸醉金迷的……



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原作者: 量子量化
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