从菲里四价突破体系看量化的优劣

量化是不是一定要懂代码？

量化是一个越来越普及，但是入门门槛很高的技术性行业。数据分析是量化交易的底层逻辑，量化建模是量化交易的核心体系，程序化是量化交易的实现手段。

从这个上面就可以看出，其实在量化交易层面，最不重要的反而是程序化。而很多人才开始接触量化最大的误区，实际是认为量化等于码农，必须会代码，才可以实现交易量化。但是实际上，我们会发现，其实很多码农在日常做交易时，并不一定做的有多好。

编写代码的过程，实际是将人的自然语言，翻译成机器可以看懂的代码语言。所以如果以为学会代码，就能学会量化交易，是非常错误的，这仅仅只是一个翻译的过程。

我们从菲里四价突破体系，来看看量化交易的逻辑。

首先菲里四价系统，是由昨日最高价、昨日最低价、昨日收盘价、今日开盘价四个价格共同构成四根价格线，以昨日最高价作为上轨，昨日最低价作为下轨。

趋势交易

开仓条件：当今日价格突破上轨时做多，当今日价格突破下轨时做空。

平仓条件：当日收盘前5分钟平仓。

止损条件：开仓后破当日开盘价止损。

其实从这个策略本身可以看出，这是一个条件非常单一，非常简单突破策略，通过历史回测，也能发现其具备一定的盈利的能力。但是其盈利能力，更多是来源于趋势产生时，而在震荡时期，资金回撤就比较厉害。

按照菲阿里四价模型的历史回测期累计收益率为52%，年化收益率为55%，最大回撤为17%。

所以从菲里四价，我们就可以发现，交易的核心还是在于交易模型本身，以及与交易环境是否匹配。

程序化的代码，只是更利于历史数据的回测与执行的高效性。

同样量化的误区还有，量化模型是不是越复杂越好？

在大多数情况下，复杂的量化模型，不一定有简单的量化模型有效。

简单的模型并不一定容易，要从简单模型中，设计出有效的方式，并不是一件简单的事情。

而复杂的模型，如果只是因子、参数的堆叠，过度贴合历史行情，其设计难度可能比简单模型还容易，但实际效果可能远不如简单模型。

同时简单模型，往往决定了收益的下限。复杂模型则决定了收益的上限。

所以这两者之前还是存在着一定平衡。适度设计模型，在有一定基础收益的情况下，才考虑更大的超额收益。

上述案例方法分享，仅供参考，不作为买卖依据。

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