Author Archives: laofish

对波动率的观测

博客又很长时间没写了,其实平时和同学朋友聊天,多是观点的输出,而技术层面的东西,多是在自我的把握了。 期权交易最重要的是隐含波动率,但是隐含波动率本身并非是可观测的量,可观测的量只是价格。这也就是所谓的,隐含波动率就是把一个错误的数字放倒一个错误的公式,得到一个正确的价格了。 这里不说隐含波动率,说下我们能到到的已实现波动率。 实际上,已实现波动率也很懒说是一个客观的量,因为取样频率不同,已实现波动率就不同了,就和我们大家说的,被平均了一样。不过我认为,只要固定观测窗口,所得到的值就是有意义的。 曾经在股灾前,我放了一个类似下面的图片,我怕认为波动率还要增加,最后股灾发生了,波动率自然而言的增加了,这不是说我预测到了股灾很快就要发生,只是我当时推测无论如何后续涨跌,波动率是在一个上行通道中。 同样的,在今天这个感觉整个市场风雨欲来的时间点,我在放上两张张波动率的图片。 下面一个是日内利用 5 分钟数据计算得到的日内波动率数据,上面的极值点一般是 IH 跳空高开低开引起的。 尽管目前 C2C 的波动率有一路上行趋势,但是我认为从日内来看,虽然振幅在增加,但是没有看到逐步抬升的趋势线。 对此,我认为,市场的走向就是,日内波动不大,但是跳空风险增加,有点趋向美国市场那种波动一步到位的情形,这是不是说明,至少在 50 股票上,去散户化已经完成了。

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阶层分裂,话语权与治理

周五晚上看了两则新闻,不吐不快。 关于康乐县景古镇阿姑山村 5 人死亡刑事案件调查进展情况的通报 通告基本观点,1 夫妻自杀,2 整体脱贫,3 家庭经济水平尚可,3 政府花费近 8 万处理后事,4 地方政府行为尽职免责。 调查 | 甘肃母亲砍杀 4 子女事件疑云 上述通告再结合这条新闻一起看,对比中窥视地方政府和底层老百姓的分裂。什么北京折叠上海折叠,可以因为房子而苦恼,早就比绝大多数人幸运了。真正的弱势群体,都是被扼住了喉咙发不出声音的。文中似乎暗指其他村民欺负这个最老实的一家,或许是没错,不过欺负人的这些老百姓,过得也应该一样很辛苦。仓廪实而知礼节。证监会今天还发布了扶贫举措,希望他们的一片好心在层层收租之后,能漏出一点阳光下来。   新闻看下来,我就有了更多的思考。把人因穷逼死,这样的社会肯定不是一个健康的社会,虽然中国历史上这样的事情不要出现的太多。但出现的多,不等于合理。这样的事情被晒在阳光下,让很多人震惊,本来也是一个社会进步的体现。 但是社会进步了,地方政府没有。地方政府的通告字里行间冷静客观,充分有效的把自己择出去。如果这是普通社会纠纷,比如拆迁纠纷,比如劳资纠纷,我会觉得处理得当。一般而言,纠纷时间之外的我们,很难搞清楚谁对谁错,双方可以各自声明立场,让外界评判,要求任何一方承认自己的不对都是违背人情伦常的。 不过对于这个事件我有更多的想法,因为我把他看成做为老实人被欺负的典型案例。这里的老实人,就是在这个社会中,话语权被剥夺的个体。 政府通报中,详细罗列了出事家庭的各项收入数据,学术研究中,都要通报数据来源,上述数据详细明确,似乎言之凿凿,那就更有必要告诉我们如何得到的数据了。我看就是采用了村民之前评贫困户的数据,但是这个评比明显这家被欺负了(后面记者调查,这家公认最穷)。最初网上传言,因为落选贫困帮扶自杀,如果还用这个数据证明落选程序没有问题,不就是导致因果。 但是这件事情让我想的更多,当前社会生态中,最底层的老百姓几乎是毫无话语权的,或许他们当中一部分也用上了微信,少部分年轻一点的也知道在网络社区评论发帖,但是这个整体真实的意见表达是缺失的。网易评论或者其他新闻评论中,我们常常可以看到各自愤怒,看上去这是底层的声音,实际上不是。如果对政府当局能产生刻骨的愤怒,大概就已经脱离了社会底层,有更多的权利伸张了。而地方政府无论从任何角度,也是不希望其治下出现以死抗议的现象。 这里插一句,很多时候出现拆迁户和政府对峙,这时候在话语权利争夺中的背景是维稳体制的利益博弈,基本上不涉及生存权。拆迁户以死相逼,一般都是为了争取自身的经济权利。 本来想写更多,回到 25 平方的落脚地,心就冷了。

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关于交易策略的回测

上次写技术相关的内容应该是前年研究delta对冲和gamma的关系了,后面实在没有什么技术升级可言。交易上面有一些心得,但总觉得太过粗浅,也不用记录在博客上了。 今天说这个回测,倒是最近半年持续关注的话题,因为做策略回测最基本的。 初期,我在matlab上自己写回测,这个基本上就很基础了,统计一下收益率和波动率。倒是后来照抄丁鹏有一本matlab的书后面的代码,还加上了一些其他的持仓回测指标。 这种自己手工写代码回测,好处在于随便怎么折腾,坏处也明显,效率很低,任务比较简单还成,任务一旦复杂,各种数据处理就是非常困难的任务。 后来来到公司,开始关注wind的backtest和天软的回测平台。天软用了一套自己的语言,实话说,语法奇怪,关键问题是,我实在不想学它那种奇葩的语言和函数,自己稍微编了几段试用了一段时间,就放弃了,不过因为我试用这些日子,他们客服还可以过来忽悠我们买。 wind的回测机构版自带,一开始在matlab里面使用,它的backtest只是交易函数的回测,还算方便,但是并不支持期权,因此我编过几个简单的策略回测也就停止了。 后来就是各种量化量化平台在今年雨后春笋,纷纷扩大,我花时间最多的是ricequant,它的语法是python的。自己感觉到确实python才是未来策略回测的通用语言,于是开始强迫自己熟悉python。 但是有个问题是量化平台都是在流量器运行,导致程序调试非常麻烦,后来ricequant又开源了它的回测,ricequant alph。我深度使用了一段时间,觉得这个确实是个好东西,实话说,比wind的backtest不知道好多少倍。 如果仅仅是回测股票策略,肯定就使用ricequant alpha了。不过这个开源平台的局限是,它只能支持日线数据,没法回测更高频的数据,我想,他的机构版应该就可以开放平台下回测高频数据了吧。我和他的合伙人简单聊过,据说有这个计划,本来说在上海再聊聊,后来也没音信,大概觉得我们这个机构对回测平台缺乏投入诚意吧。 另外,ricequant还没有支持期权回测,我想他未来肯定也会支持吧,不过最近我发现wind PMS支持期权,于是就在这个上面研究了一段时间。 wind PMS 主要用两个函数 wpf 和wupf,wpf从pms下载数据,wupf向pms上传数据。不过需要特别注意的是:wupf上传的是持仓数据,也就是说,每次上床当天的持仓界面,不在持仓截面里面的,就自动清仓了,而且应该是按照结算价清仓。 和按照交易回测相比,这种处理方式非常粗暴,但是目前也只能适应,想wind去修改wupf函数,还不如指望ricequant增加期权。 实际上,对于我们这样的机构来说,早就应该开发一套自己的回测平台了,这应该算是一个基础设施,但是一个好的回测平台,开发时间肯定也不断,各种人力投入,这也不是我能轻易建言了,只能感叹一下,然后自己将就着,准备着,后面应该能用的上的,毕竟策略开发这个活,亲自动手总归更放心些,也不会那么容易被机器取代。

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