【2019ATS】Linktrade Technology Limited:如何通過大數據尋找交易機會

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在3月25日的2019亞洲交易博覽的現場,Linktrade Technology Limited CTO 高雁與現場觀眾分享了如何通過大數據尋找交易機會,演講內容主要圍繞交易行為與量化分析展開。

在演講的開始,高雁先生與大家分享了策略的核心原理,第一,它是基於行為金融學,完全遵循零和交易的市場規律,通過交易者個人行為,尋找群體效應。第二,是基於大數據采樣,通過大數據,對數據進行建模,對所有數據進行特徵化。同時,通過大量交易數據分析雙端用戶行為。進行基礎建模。第三、機器學習量化模型,基於監督式學習對已知結果進行訓練學習,基於非監督式學習快速尋找交易機會。第四、就是基於交易行為對沖,根據數據模型以及大數據分析後的結果,對符合條件的交易行為進行對沖。

關於第二點,大數據的采樣,高雁指出,市場上有”兩端”客戶,即一種絕對盈利的,收益率也十分穩健,另一種就是虧損幾率非常高的客戶。這兩類客戶,前者我們可以叫他正向對沖,後者是反向對沖。另外,通過人工智能的處理,就可以找到目標信號源,然後對它進行模型的確定以後,再進行對沖,這是Linktrade量化模型的處理。

這同樣也關聯回第四點,基於交易行為對沖。通過量化模型,可以將大同小異的事情找到它相似的特徵。

高雁指出,對交易行為的分析,包括了性別分布、年齡分布周期、地理分布周期、交易時段、交易數據以及所擅長的交易品種和訂單、交易資金體量等大概約七十多個數據指標。通過深度學習,對不同數據指標進行模式化匹配,就可以找到大概有幾個指標滿足一個特定條件,這個用戶就是投資者可以對沖的帳戶。

高雁介紹稱,Linktrade機器學習的模型是基於五種機器學習的算法,通過量化、建模以及最終的運算,最終歸結到一個數據。通過數據學習進行二次的學習建模,確保要找到數據的精準度、準確性以及它的誤判率。這兩個模型執行完之後,基本上就能很明確知道對這個帳戶做什麼處理(做正向策略還是反向策略)。

他表示,這種交易工具和跟單的區別在於交易細節的處理和帳戶信息的把控。在做用戶行為分析一定要遵循核心原則,即”用戶行為力度問題”,需要把一個用戶看成整體,而不是對單個用戶行為進行拆分,這是做行為金融學和量化對沖的核心問題。如果將用戶拆分了,那麼就是一個非完整模型。

高雁指出,他也十分關心風險管理的問題,比如所有的交易策略都會有失效的可能性,在不同的特定場景之下,交易策略會在什麼情況下失效呢?風險點是什麼?

高雁表示,在風險管理方面,Linktrade使用獨立的風控系統,通過自動化監控系統,根據不同的資金和風險偏好,生成不同策略自己的風控參考,並自動化進行風控,以此來保障策略的正常運作。

最後他指出,目前這一數據模型可能對個人投資者用處不是很大,因為需要大量的用戶數據以及比較成熟的策略團隊,還需要自動化的執行系統,因此更適用於機構客戶。

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