【数量技术宅|金融数据系列分享】套利策略的价差序列计算,恐怕没有你想的那么简单 (3)

how=‘outer’:对应的是期货、股票双路行情的并发驱动,即只要有股票、期货任意数据的更新,我们的程序就更新价差,判断是否触发交易信号,此时的信号计算和触发,最为频繁。

how = 'left':对应的是期货行情的单路驱动,即我们不管股票行情是否到达,只要期货数据更新,股票采用最新存储的数据合并计算价差,并判断是否触发交易信号。

how = 'right':对应股票行情的单路驱动,即我们不管期货行情达到与否,只要股票数据更新,期货用最新存储的数据合并计算价差,并判断是否触发交易信号,left和right的触发方式,信号不如outer频繁。

how=‘inner’:对应的是期货、股票双路行情同时驱动,我们一般在回测、实盘中均不采用这种方式,在本文第一小节,为大家介绍过,行情基本上不可能同时到达,这种驱动方式太过理想化,也会在无形中减少很多交易机会。

实盘应该选用的驱动方式

综上,我们在回测、交易中可选的交易方式,可以分为两大类:双路行情的并发驱动、单路行情的驱动。那么,这两大类不同的驱动方式,究竟又该如何选择?

笔者根据统计套利策略的实盘交易经验,提出如下几点建议:

计算价差的两类资产,有明确的活跃度区分、从属关系:例如期货的远近月(近月合约的交易活跃度通常大于远月)、股票与股指期货的期现套利(股指期货对于股票现货有价格发现的作用)等,此时应该以交易活跃、具有领先作用的品种,作为主驱动品种,采用单路行情的驱动

计算价差的两类资产,无明确区分、从属关系:例如数字货币的跨交易所套利(OKEX、火币交易所之间的套利,活跃程度相当,关系对等),可以采用双路行情的并发驱动,以此来捕捉更多的交易机会

一旦确定了驱动方式,在数据合并、回测、以及实盘交易系统的开发中,都需要采用同一种驱动方式,以最大程度确保回测结果与实盘交易的一致性。

如果你对本次分享的Python代码感兴趣,欢迎添加技术宅微信:sljsz01,与我交流

【数量技术宅|金融数据系列分享】套利策略的价差序列计算,恐怕没有你想的那么简单

 

 

 

【数量技术宅|金融数据系列分享】套利策略的价差序列计算,恐怕没有你想的那么简单

往期干货分享推荐阅读

【数量技术宅|量化投资策略系列分享】股指期货IF分钟波动率统计策略

【数量技术宅 | Python爬虫系列分享】实时监控股市重大公告的Python爬虫

内容版权声明:除非注明,否则皆为本站原创文章。

转载注明出处:https://www.heiqu.com/wsxpdz.html