程式交易 - 投資組合管理 PortfolioManagement

--- title: '程式交易 - 投資組合管理 PortfolioManagement' disqus: hackmd tags: AlgoTrading description: font-size: 12px; letter-spacing: 0; --- # 程式交易 - 投資組合管理 ![downloads](https://img.shields.io/github/downloads/atom/atom/total.svg) ![build](https://img.shields.io/appveyor/ci/:user/:repo.svg) ![chat](https://img.shields.io/discord/:serverId.svg) # Table of Contents [TOC] # 每月結算 SOP 結算日當周進行本月投組策略體檢 1. 排名策略表現倒數幾名 2. 衡量近 6 個月績效表現與近 3 個月績效表現, 包括 MDD, 平均 DD, 獲利 3. 檢查近 3 個月累積損益 (= X), 近 6 個月累積損益 (= X + Y) 4. 撈出 X < 0 or Y < 0 or X + Y < 0 者 5. 找近 3 個月獲利 < 0 & 上 3 個月獲利 < 0  6. 每個月重新挑選新策略組成新投組放入備選投組中, 一樣留樣本外判斷, 重組結束時間最好破DD (目的是為了找出互補) 7. 當體感覺得投組跟不上走勢, 日損益偏大時, 可以從備選投組中選出適合的直接替換 # 檢視投組流程 ## 策略 ### 績效獲利門檻值: - 近 3 個月均獲利 > 歷史 9/12/18/24 個月均獲利的 60% - 近 3 個月若為虧損, 是否超過歷史 9~12 個月中前 3 大虧損月的平均值 - 不符合上述條件者先下架並檢視策略, 修改後放入備選庫 ### 策略分類標準/依據: * 質化標準 - 數據來源: 純價/價差 (data2)/籌碼 OI - 純多/純空/多空翻 - 當沖/留倉 * 量化標準 - 損益分布 - 持倉多空比例 - 持倉時間分布 - 交易次數分布 ## 投組建置 SOP - 輸出所有策略 tradelist (看是否要開細部回測 != IOG (要關IOG)) - 計算所有策略是否達門檻值標準, 以及所有策略的分類 - 篩出符合門檻值的策略 - 將策略透過最佳化計算哪些策略具有互補效果並加入投組中 - 觀察大投組的最大部位(曝險)以及損益分布狀況 ### 投組的架構與 benchmark: - 主體主力: 多單 - 多單的管理 = 多單出場 = 空單進場 - 空單的管理 = 空單出場 = 空單停損停利 - 台指期純多單本身的表現 (賠要賠比較少, 賺要賺比較多) - 賺錢月份風報比 > x 倍 BNH (x 尚未定義) - 賠錢月份風報比 > 1/y 倍 BNH (y 尚未定義) ### 投組檢視依據 - 投組本身相較過去一段時間的表現 - 目前取 20/60 個交易日的日損益平均值 +- 1.5~2.5 個標準差為範圍 - 若投組淨值曲線連續一段時間(3~5天) 掉出這個 bound 表示可能需要檢視 - 也有可能是經濟事件造成, 因此主觀作微調, 而不是大調 (過度調整通常結果都不好) ## 每日收盤處理 RPA - 1345 收盤 `代辦: reload price/recalculate after 日盤收盤, 可以跟MR_Output 寫在一起` - 1350 吐 tradelist 到 GgoogleDrive - 1400 跑 QM 自動化更新報價資訊 + 下載 - 1400 吐最新價格資料到雲端資料夾 GoogleDrive - 1415 跑理論損益 + Googlesheet 記帳 - python 排程 + GoogleSheetAPI 自動上傳所有理論損益資料 - 核對理論損益差異 = 滑價 - 平均單口滑價 = (當日損益 - 理論損益)/當日實際交易口數 - 有其他要動投組或調部位的都在1415後 ## 投資組合最佳化 (策略挑選演算法) ### PortfolioOptimization (Stragey Selection Algorithm) 1. 找出策略池中, `目標函數`最高的單支策略作為投組 P (主體) 2. 所有策略池中單支策略 S 與 P 的所有策略合成的 P' 3. `目標函數`最高的 P' 是加入哪個策略 (S*) 4. 將 S* 加入 P 中, 重複 2~3, 直到 P 無法再改善, 定為 P* 5. 將策略池排除 P* 中的所有策略, 把P* 定為 P1, 重新執行 1~4, 依序產出 P2...Pn 6. 將 P1~Pn 所有策略選出來後, 等權重組成大投組 P** 7. 檢測 P** 中所有單支策略移除後是否會改善`目標函數`值 8. 重複 7 直到無法移除任何一隻策略, 再將 P** 丟回此演算法重複執行 1~4 9. 產生無法再優化的 P**, 完成`目標函數`最佳化的投組 P** (本來挑選法是一純多一純空輪流挑選, 但看起來不是必要的, 直接讓演算法挑選即可) ### 目標函數 1. NP/MDD 2. AVG(NP/MDD) 3. AVG(NP)/AVG(DD) 4. Sharpe Ratio 5. SQN 6. Sortino Ratio 7. AVG(Recovery Period) 8. Corr ### 要點 1. 策略池中的策略體質不能太差 (交易次數多, 可以持倉時間長但要貼盤不凹單) => 為了樣本外的表現 2. 策略對投組的改善要好 (顯著提升投組的`目標函數`?) => 是要提高風報比跟互補性 3. 單支策略佔比不能過高 (減少單支策略失效影響整體的風險) => 最佳化投組的策略數要夠多 (總數 > 50?) ### Notes - 切過純多純空 & 短多短空的效果 => 短多幾乎沒權重, 長空幾乎沒權重 - 極致情況應該會是長分K多單 + 短分K空單 - 待測試組法: 移動停損選取法 - 針對每年取最高評分的投組 => 選取這些策略 - 需不需 by HoldingTimes 去取? (分短多短空, 長多長空四組) - 做出來結果多空比會在 1:1.5~2 左右 (1支多單配2支空單) ## 投組報告內容 1. 依年度平均每口損益, MDD, 風報比, 日勝率, 週勝率, 日賺賠比, 週賺賠比 2. 月損益, 週損益 3. 年度日損益累積曲線圖 4. 策略總支數, 純多支數, 純空支數, 各類型支數(純價, D2, 5. 多支一點換一點點的風暴比降追求不要一次爆炸的風險比較好 ## Notes - 有條件下的MDD加碼: 邏輯是沒有失效的策略 MDD加碼一定會比沒加碼表現好 - MDD加碼最怕的是碰到失效的策略 => 用近3個月總損益 > 0 & 不重疊近6個月總損益 > 0 擋掉那些可能失效的策略 - 任何策略只要從DD活過來我們都不用排斥都可以上 - 而且DD比之前大更好(`待確認`) 表示他爬起來更有可能是回到屬於那個策略的行情, 就是代表他開始可以賺錢 - 一直開發體質好的策略就對了, 一支策略不要花超過一天 - 而且我們還有一個設定是近 3 個月 + 不重疊6個月要賺錢所以也不會真的上到那種賠爛的策略, 一路賠的沒辦法上架XD - 條件就是策略不能失效, 所以只要定義"失效"就好, 把沒有失效的拿來加碼, 失效的都暫時下架 - 比較怪的是, 比較的是兩段的ＤＤ, 這兩個ＤＤ很看切的時間點 - 覺得應該是算出該策略平均的單口ＤＤ, 然後用3個月的去和那個ＤＤ比 - 抓好開發一支策略不要花超過一天的原則 (Leon 好像之前是說3小時還多久反正不要太久太久的話主邏輯就先丟一邊) - 新產品的開發 (option (python) & stocks (XQ)) 這應該是上面全部作完整的 SOP出來之後才會做 - 噱爆的開發 (看能不能一樣每隻都做到多空分拆我這邊有整理了一下以前到現在拿到的可以改來上) - python 分析 (策略分類, 小投組, 大投組整合, 多空分拆) --- ### 59支, 風報比60組合 ``` python ['TXALB1_tradelist', 'TXALB3_tradelist', 'TXALB4_tradelist', 'TXALB6_tradelist', 'TXALS1_tradelist', 'TXALS2_tradelist', 'TXALS4_tradelist', 'TXALS7_tradelist', 'TXALS8_tradelist', 'TXDNB15_tradelist', 'TXDNB16_tradelist', 'TXDNB17_tradelist', 'TXDNB19_tradelist', 'TXDNB1_tradelist', 'TXDNB21_tradelist', 'TXDNB22_tradelist', 'TXDNB26_tradelist', 'TXDNB6_tradelist', 'TXDNB7_tradelist', 'TXDNB9_tradelist', 'TXDNS13_tradelist', 'TXDNS16_tradelist', 'TXDNS18_tradelist', 'TXDNS19_tradelist', 'TXDNS1_tradelist', 'TXDNS21_tradelist', 'TXDNS22_tradelist', 'TXDNS24_tradelist', 'TXDNS27_tradelist', 'TXDNS3_tradelist', 'TXDNS4_tradelist', 'TXFDS11_tradelist', 'TXFDS1_tradelist', 'TXFDS2_tradelist', 'TXFDS3_tradelist', 'TXFDS4_tradelist', 'TXFDS5_tradelist', 'TXFDS6_tradelist', 'TXFDS7_tradelist', 'TXFDS8_tradelist', 'TXFLB10_tradelist', 'TXFLB11_tradelist', 'TXFLB16_tradelist', 'TXFLB2_tradelist', 'TXFLB3_tradelist', 'TXFLB4_tradelist', 'TXFLB6_tradelist', 'TXFLB9_tradelist', 'TXFLS10_tradelist', 'TXFLS11_tradelist', 'TXFLS17_tradelist', 'TXFLS18_tradelist', 'TXFLS1_tradelist', 'TXFLS4_tradelist', 'TXFLS7_tradelist', 'TXFLS8_tradelist', 'TXFLS9_tradelist', 'TXOIS3_tradelist', 'TXOIS4_tradelist'] """ 多 23 ALB 4 DNB 11 FLB 8 空 36 ALS 5 DNS 11 FDS 9 FLS 9 OIS 2 共 59支多 23/59 * 100 = *38.98* % 空 36/59 * 100 = *61.01* % Data2 24/59 * 100 = *40.67* % 單支佔比 1/59 * 100 = *1.69* % 多方單支影響 1/23 * 100 = *4.34* % 空方單支影響 1/36 * 100 = *2.77* % """ ``` --- ### 39支風暴比70 ``` python [0 TXALB3_tradelist 1 TXALB4_tradelist 2 TXALB6_tradelist 3 TXDNB16_tradelist 4 TXDNB17_tradelist 5 TXDNB19_tradelist 6 TXDNB21_tradelist 7 TXDNB22_tradelist 8 TXDNB26_tradelist 9 TXFLB4_tradelist 10 TXFLB9_tradelist 11 TXOIB3_tradelist 12 TXFLB2_tradelist 13 TXFLB3_tradelist 14 TXALS1_tradelist 15 TXDNS13_tradelist 16 TXDNS18_tradelist 17 TXDNS19_tradelist 18 TXDNS1_tradelist 19 TXDNS21_tradelist 20 TXDNS27_tradelist 21 TXDNS4_tradelist 22 TXFDS11_tradelist 23 TXFDS1_tradelist 24 TXFDS3_tradelist 25 TXFDS5_tradelist 26 TXFDS6_tradelist 27 TXFDS7_tradelist 28 TXFDS8_tradelist 29 TXFLS10_tradelist 30 TXFLS11_tradelist 31 TXFLS17_tradelist 32 TXFLS1_tradelist 33 TXFLS4_tradelist 34 TXFLS7_tradelist 35 TXFLS8_tradelist 36 TXFLS9_tradelist 37 TXALS8_tradelist 38 TXFLS12_tradelist] """ 這組的組法是先1多1空 => 輪流1多1空加進去 => 第一組 (大概61), 排除第一組後的最高1多1空 => 輪流1多1空加進去 => 第二組 (大概56), 第三組我發現出來直接卡在25 上不去, 所以把第一 + 第二 => 變成啟始 => 再跑一次一多一空 => 70 DNB 6 FLB 4 ALB 3 OIB 1 DNS 7 FDS 7 FLS 9 ALS 2 多 14 空 25 多空比: 25/14 = *1.78* 多方佔比: 14/39 * 100 = *35.89* 空方佔比: 25/39 * 100 = *64.1* % 單支佔比: 1/39 * 100 = *2.56* % 多方單支影響: 1/14 * 100 = *7.14* 空方單支影響: 1/25 * 100 = *4* % - 多方影響比較大一點, 可能要壓在5%以下比較好? - Data2 總共14支 - 而且或許以後維持, 等權重會比較好 - 也許這是我們的優勢, 吃ＤＤ就條一次, 投組的配置 (重組投組/組新投組的時間點?) - 單支策略, 一定不能佔太高比例, 讓失效速度慢一點, 我們才有機會調整 - 潛在風險應該就真的是在單支失效的影響, 報表上看不到的 - 實際上可能打出去的比重空單可能會衝到64% - 缺點在資金使用率, 比如歷史多單最大33%, 空單最大48%, 衡量槓桿還是得以 48%, 甚至投組的最大 64%去計算比較保險 """ ``` --- # 新商品 ## 股票 - 資訊源: XQ, open api (FinMind, TEJ, ...) - 策略: XQ, python - 週期: 當沖空, 波段多? ## 選擇權 - 選擇權的條件策略(有條件的 bc/sc/bp/sp) 應該還是可以做 - 只是回測跟開發要怎麼更有系統的執行需要想一下 ## 海期 - 套用台指開發架構 User story --- ```gherkin= Feature: Guess the word # The first example has two steps Scenario: Maker starts a game When the Maker starts a game Then the Maker waits for a Breaker to join # The second example has three steps Scenario: Breaker joins a game Given the Maker has started a game with the word "silky" When the Breaker joins the Maker's game Then the Breaker must guess a word with 5 characters ``` > I choose a lazy person to do a hard job. Because a lazy person will find an easy way to do it. [name=Bill Gates] ```gherkin= Feature: Shopping Cart As a Shopper I want to put items in my shopping cart Because I want to manage items before I check out Scenario: User adds item to cart Given I'm a logged-in User When I go to the Item page And I click "Add item to cart" Then the quantity of items in my cart should go up And my subtotal should increment And the warehouse inventory should decrement ``` > Read more about Gherkin here: https://docs.cucumber.io/gherkin/reference/ User flows --- ```sequence Alice->Bob: Hello Bob, how are you? Note right of Bob: Bob thinks Bob-->Alice: I am good thanks! Note left of Alice: Alice responds Alice->Bob: Where have you been? ``` > Read more about sequence-diagrams here: http://bramp.github.io/js-sequence-diagrams/ Project Timeline --- ```mermaid gantt title A Gantt Diagram section Section A task :a1, 2014-01-01, 30d Another task :after a1 , 20d section Another Task in sec :2014-01-12 , 12d anther task : 24d ``` > Read more about mermaid here: http://mermaid-js.github.io/mermaid/ ## Appendix and FAQ :::info **Find this document incomplete?** Leave a comment! ::: ###### tags: `Templates` `Documentation`

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