规则化投资策略是指利用事先制定的规则来进行投资决策和操作的策略。这类策略可以大大减少投资者的主观判断,降低认知偏差造成的风险。本文首先介绍了规则化投资策略的常见组成部分,以及不同类型的交易策略,然后推荐了多种优质的开源回测框架、策略代码集锦和数据源,这些资源对于学习和改进规则化投资策略非常有用。

规则化投资策略的组成包含方法、交易范围、入場和出場邏輯以及風險管理
根据文章,交易策略主要包含以下组成部分:方法用于制定交易策略,如技术分析、基本面分析、量化分析等;交易范围指投资品种和市场,如股票、期货、期权、加密货币等;入场和出场逻辑规定何时买入卖出;风险管理控制每笔交易的资金投入额和止损点。这些都是构建一套规则化投资策略需要考虑的要点。
常見的交易策略類型有趨勢交易、均值回歸、突破交易等
文章介绍了几种常见的交易策略类型:趋势交易根据价格走势建立交易信号;均值回归假设价格会回归均值进行交易;突破交易在突破关键价格位的时候进场;按 carry 收益率交易;事件驱动交易等。这些策略各有优劣,投资者可以根据个人偏好和市场状况选择使用。
市面上存在多种优质开源回测框架,可用来测试和改进交易策略
文章列出了vnpy、zipline、backtrader等多达20多个开源回测框架,这些框架使用Python或其他语言开发,可以快速进行策略回测。此外,文中还整理了超过60个来自专业机构和学者的策略代码,涵盖股票、加密货币、外汇等品种,这些都是非常好的学习案例。这些框架和策略对于探索不同的规则化投资策略非常有帮助。
数据源也极为重要,文中提供了多种免费和付费数据获取途徑
优质的数据源是调试和运营规则化投资策略的基础。文中列出了一些常用的数据源,比如Yahoo Finance、AkShare、TuShare等免费数据源,也有一些经纪商和加密货币交易所提供的API,可以获取更及时和详细的市场数据。此外,文章也介绍了一些金融指标和定价库,可以用来丰富策略的输入特征。这些资源为探索不同的规则化策略提供了基础数据支持。
本文介绍了规则化投资策略的常见组成部分、类型,并推荐了多种优质的回测框架、策略代码和数据源,这些资源可以用来学习、测试和改进规则化投资策略,从而获得更好的投资回报。