거래 모델의 설계 방법

여기에서는 주로 다양한 관련 자료의 분류 방법을 언급하며 이를 기술적 분석 거래 모델, 기본 분석 거래 모델, 수학적 측정 거래 모델의 세 가지 유형으로 분류합니다.

1. 기술적 분석 거래 모델

기술적 분석 거래 모델은 시가, 종가, 거래량 등의 시장 거래 데이터를 컴퓨터 거래를 통해 활용하는 것을 말합니다. 지표를 체계적으로 탐색, 테스트, 최적화 처리하는 매매모델의 이론적 기반은 패턴분석, 이동평균이론 등 기존의 전통적 기술투자이론을 중심으로 다수의 통계분석을 통해 테스트를 거쳤습니다. . 이 모델의 가장 큰 장점은 거래 결정에 대한 투자자의 감정, 특히 주요 사건에 대한 판단의 주관성과 맹목성을 제거한다는 것입니다. 제어 방법.

다음은 기술적 분석 거래 모델 중 세 가지 거래 모델에 중점을 둡니다.

1) 그래픽 패턴 인식을 기반으로 한 거래 모델

이 유형의 모델은 주로 헤드앤숄더, 이중바텀, 트라이앵글 등 전통적인 클래식 그래픽을 기반으로 시장 동향을 파악하고 포지션 트레이딩을 수행하는 시스템입니다. 그러나 실제 전투에서는 여전히 많은 문제가 있습니다. 위험 통제 측면에서 전통적인 거래 관점에 따르면 헤드 앤 숄더, 이중 바닥, 삼각형 등과 같은 거래 차트에서 투자 위험/보상 비율은 일반적으로 1:1입니다. 실제 전투에서 관리자는 막대한 펀드 순 가치 위험에 직면하게 됩니다. 현재 국내 선물 시장에서는 기술적 분석을 사용하는 사용자가 증가하고 있으며, 이는 주관적인 판단에 기초하고 있습니다. 고전 차트 형태의 잘못된 신호; 외국 고전 차트 분석 이론 국가 내에서 상당한 차이가 있으며 통계 데이터가 부족합니다.

2) 추세 추종 기반 거래 모델

이 유형의 모델은 주로 디자이너의 데이터 통계를 기반으로 가격의 전환점을 포착한 다음 추세가 계속해서 추세 방향을 따르십시오. MACD, SAR, 이동 평균 등과 같은 포지션 구축을 위한 시스템입니다. 이 거래 모델의 특징은 가장 낮은 가격에 사거나 가장 높은 가격에 팔지 않고 시장 전후의 이익을 포기한다는 것입니다. 이익은 주로 큰 시장의 중간 부분을 장악하는 데서 나옵니다. 시장의 전환점을 포착하는 능력은 설계자가 설계한 민감도에 따라 다릅니다. 민감도가 강한 거래 모델은 추세 반전에 빠르게 반응하지만, 민감도가 낮은 거래 모델은 추세 반전에 느리게 반응합니다. , 그리고 또한 잘못된 신호를 가지고 있습니다. 포기하지 않을수록 더 많은 이익을 포기하게 됩니다. 이러한 유형의 거래 모델의 단점은 통합 중에 지속적인 손실이 발생한다는 것인데, 이는 투자자가 받아들일 수 없는 현상입니다. 따라서 추세를 따르는 거래 모델을 설계할 때 어려운 점은 추세를 포착하는 방법을 찾는 것이 아니라 위험을 피하기 위한 완벽한 추세 확인 및 필터링 원칙을 갖추는 것입니다. 또한, 추세 추종 거래 모델에서는 선물 펀드 매니저가 상대적으로 장기간(보통 2~3개월 이상) 포지션을 보유해야 하므로 선물 펀드 매니저는 추세 추종에 부합하는 일련의 심리적 통제 방법을 갖추어야 합니다. 거래 모델.

3) 카운터 추세 기반 거래 모델

이 유형의 모델은 디자이너의 데이터 통계를 기반으로 한 시스템으로 시장 조정이 필요하다고 가정하고 개방됩니다. 반대 방향의 위치. 추세 트레이딩 모델과의 차이점은 추세 트레이딩 모델은 자동으로 조정될 수 있는 반면, 역추세 트레이딩 모델은 주요 추세에 반하는 운영으로 인해 측정할 수 없는 위험을 초래하는 경우가 많기 때문에 이러한 유형의 트레이딩 모델에는 일련의 세트가 있어야 합니다. 정지 손실 조건.

2. 기본 분석 거래 모델

기본 분석 거래 모델은 거래자가 시장 외부의 데이터 정보를 이용하여 기본적인 경제 관계에 영향을 미치는 모든 정보를 검토한 후 정량적으로 수행하는 모델입니다. 요인분석, 데이터베이스 구축, 투자시장의 균형가격 판단 등을 담당합니다. 이 모델의 주요 특징은 대규모 자본 진입을 위한 좋은 분석 기반을 제공하며, 탄탄한 이론적 기반을 갖추고 있으며 단기 및 타이밍 파악에는 별로 도움이 되지 않습니다. 정보 수집이 어렵고, 분석이 시장 가격보다 뒤떨어집니다. 매우 주관적입니다.

다음은 "가치 평가"와 "평가 포인트"라는 두 가지 기본 분석 거래 모델을 소개합니다.

1) 가치 평가 거래 모델

선물 가격은 현물 가격에 상호 견인 효과를 미칠 것입니다. 통계에 따르면 지난 10년간 우리나라 대두 선물 간의 상관 계수는 가격과 현물 가격은 0.9입니다. 선물시장에서 발생하는 선물가격의 경우, 선물시장 참가자에는 현물거래자와 투기꾼이 포함되며, 이들은 동일한 상품의 선물가격에 대해 자체 판단을 갖고 있습니다. 성숙한 선물시장 참가자의 대다수는 투기꾼이기 때문입니다. 선물시장 선물의 거래량은 현물거래의 몇 배에서 수십 배에 달하는 경우가 많기 때문에 선물가격은 현물가격과 창고비용에 의해서만 결정되는 것이 아니라 원가가격 외에 자본가격도 포함되어 결정됩니다. 따라서 선물 펀드의 기본 분석 거래 모델에는 선물 시장의 투기 요인도 포함되어야 합니다. 즉, 선물 가격 = (현물 가격 + 보관 비용) × 투기 계수입니다. 투기계수는 비상사태, 시장투기자금 등을 기준으로 결정된다.

2) 포인트 평가 매매 모델

기본 분석 매매 모델의 가장 큰 단점은 정보 수집의 어려움으로 인한 정보 비대칭성이며, 분석이 시장 가격에 뒤떨어진다는 점입니다. 분석은 매우 주관적이지만, 정보기술의 발달과 거래시스템의 개선으로 인해 정보의 공정한 공유는 정보의 비대칭성을 더욱 감소시킬 것이며, 최신 정보를 구별하는 방법이 상대적으로 쉬워질 것입니다. 정보의 진정성, 우선순위 및 극복 처리에 있어서 과도한 주관적 판단의 영향. 포인트 평가 거래 모델의 주요 단계는 다음과 같습니다:

A. 분석 요소 결정

분석 통계 요소를 포괄적으로 유지하기 위해 두 분석 요소의 수는 다음과 같습니다. 길고 짧은 측면은 일반적으로 5보다 작을 수 없습니다. 예를 들어, 대두 선물을 예로 들면 공급 및 수요 요인에는 예상 재배 면적 및 실제 재배 면적 요인, 대두 분쇄 및 가공량 예측; 재고 요인, 긴급 요인 등.

또 다른 예로는 순환분석 요소가 있는데, 콩을 예로 들면 순환분석 요소에는 3~4월경 - 중국과 미국의 콩 파종 시기, 재배면적 예측 요소, 동시에 남아메리카의 새로운 콩이 시장에 출시되기 시작했고 가격은 최저 수준이었습니다. 5~8월경은 중국과 미국의 대두 생산량이 분석 및 예측의 주요 요인으로, 소비 성수기가 도래하면서 7~8월 대두 가격은 초반부터 완만하게 상승했습니다. 8월은 공급 부족, 더운 날씨 등 변동성 요인의 영향으로 대두 가격이 연중 최고치를 기록했습니다. 9~11월경 - 중국과 미국의 실제 대두 수확량, 남미의 예상 대두 면적 등 요인. 10월 이후에는 중국과 미국의 새로운 대두 출시로 인해 가격이 다시 하락함. 올해 최저 가격대를 기록했습니다.

B. 분석 기간 결정

어떤 종류의 거래 모델 분석 방법이든 통계 결과의 신뢰성을 보장하려면 샘플 데이터에 대한 충분한 통계 분석이 필요하므로 농산물의 성장 주기, 금속의 경제 주기 등과 같은 위의 주기에는 거래 분석 모델이 위험을 처리하고 통제하는 능력을 테스트하기 위한 긴급 상황이나 정치적 요인이 포함되어야 합니다.

C. 점수 결정

점수 결정 방법에는 일반적인 긍정 및 부정 점수 방법, 가중 점수 백분율 방법 등을 사용할 수 있습니다. 긍정적 요인의 점수는 다음과 같습니다. 긍정적이고 부정적 요인의 점수는 부정적이며 명확한 긍정적 또는 부정적 경향이 없는 요인에는 0점을 할당합니다.

D. 점수 결과를 계산합니다.

점수 결과를 얻기 위해 각 영향 요소의 점수를 계산합니다. 점수가 양수이면 시장 추세는 주로 상승합니다. 가 음수이면 시장 추세는 주로 하향세입니다. 점수가 0이거나 0에 가까우면 시장은 횡보 상태에 있을 것입니다.

E. 점수 추적 시스템

시간에 따른 다양한 이벤트 및 변화의 발생, 다양한 요인이 가격에 미치는 영향은 다양합니다. 예를 들어 긴급 상황이 가격에 미치는 영향은 다양합니다. 이벤트의 영향은 점차 줄어들 것이므로 각 요소의 점수를 지속적으로 조정하고 점수 결과를 결정하며 거래 모델의 의사 결정 결과를 조정해야 합니다.

3. 수학적 정량적 거래 모델

수학적 정량적 거래 모델은 설계자가 특정 규칙을 찾기 위해 현대 투자 이론을 기반으로 과거 거래 데이터에 대한 대량의 통계 분석을 수행하는 것을 의미합니다. 차익거래 모델, 갭 트레이딩 모델 등과 같이 시장 편차가 발생하거나 특정 상황에서 투자하기 위한 모델입니다.

사용자 관점에서 볼 때 크게 두 가지 유형이 있습니다. 하나는 분석 거래 모델이고 다른 하나는 운영 거래 모델이며, 기술적 분석 거래 모델과 기본 분석 거래 모델에는 상당한 차이가 있습니다. :

1. 분석적 거래 모델은 예측에 초점을 맞추고 시장 동향을 사전 분석하는 반면, 운영 거래 모델은 시장에서 특정 상황이 발생했을 때 어떤 가격을 사용해야 하는지에 중점을 둡니다. 거래 결정.

2. 분석 거래 모델은 개인의 이익에 초점을 맞추고 특정 시장 부문에 대한 높은 정확성을 요구하며 불리한 시장 상황에 대한 분석을 무시하는 반면, 운영 거래 모델은 실제 전투의 전반적인 상황에 중점을 둡니다. 효율성을 위해서는 거래 모델이 시장의 모든 상황에서 생성된 수익 결과를 전체적으로 평가해야 합니다.

3. 이 둘의 가장 큰 차이점은 실제 운영자는 시장, 투자자, 펀드매니저 자신 등 모든 측면에서 압력을 받아야 한다는 점입니다. 따라서 모델 설계도 특정한 방법을 통해 심리적 스트레스 요인을 제어하고 거래 모델이 보내는 신호를 효과적으로 실행하는 방법을 포함합니다.