演算法交易策略的損益計算：完整指南

核心概念

本文提出了一套完整的損益計算方法，適用於評估任何交易活動的績效，特別強調了演算法交易模型。

摘要

論文資訊：

Glattfelder, J.B., & Houweling, T. (2024). Calculating Profits and Losses for Algorithmic Trading Strategies: A Short Guide. arXiv:2411.14068v1 [q-fin.TR].

研究目標：

本文旨在提供一個清晰且全面的框架，用於計算演算法交易策略的損益，涵蓋了已實現和未實現損益、點差、費用和不同貨幣對的影響等關鍵方面。

方法：

作者採用資產負債表記帳法，並根據買賣交易方向和價格（買入價或賣出價）追蹤基礎貨幣和報價貨幣的餘額變化。他們推導出計算未實現平均價格、已實現和未實現損益、個別交易回報以及投資組合績效的公式。

主要發現：

• 該方法強調了在計算損益時考慮點差的重要性，特別是在評估演算法交易策略的績效時。
• 作者提供了一個逐步的計算示例，說明了如何將其方法應用於真實世界的交易場景，包括買賣交易和點差的影響。
• 該論文還探討了如何將交易費用納入損益計算，以及如何根據基礎貨幣或報價貨幣來表示損益。

主要結論：

作者認為，準確計算損益對於評估交易策略的成功至關重要，他們提出的方法提供了一個強大且通用的框架，適用於各種交易活動，特別是在演算法交易的背景下。

意義：

該論文為交易者和研究人員提供了一個有價值的工具，用於評估交易策略的盈利能力，並深入了解演算法交易的複雜性。

局限性和未來研究：

該論文主要集中在損益計算的數學公式上，沒有深入探討風險管理、交易成本或市場影響等實際考慮因素。未來的研究可以探討這些方面，並驗證該方法在不同市場條件和交易策略下的有效性。

統計資料

初始帳戶餘額為 75,000 USDT，相當於 500 SOL（即 x0 = 150）。
交易對為 SOL/USDT。
進行了一系列買賣 SOL 的交易，價格和數量在文章的表格中列出。
最終損益為 1.5271 SOL 或 260 USDT。

引述

“Finance and economics are characterized by a high level of formal abstraction, akin to the level of mathematization seen in physics.”
“Nonetheless, calculating the profits and losses (PnL) from any trading activity is a multifaceted task that can be approached in various ways, each with its own set of assumptions, advantages, and limitations.”

從以下內容提煉的關鍵洞見

Calculating Profits and Losses for Algorithmic Trading Strategies: A Short Guide

by James B. Gla... 於 arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14068.pdf

深入探究

在高頻交易的環境下，如何調整本文提出的損益計算方法來考慮交易延遲和市場微觀結構？

在高頻交易環境中，毫秒级的延遲足以影響盈利能力，因此需要對損益計算方法進行調整以納入這些因素：

交易延遲:

訂單發送和成交延遲： 可以使用更精確的時間戳記（例如纳秒级）来记录订单发送、接收和成交的时间，并将延迟纳入交易成本中。
限價單 vs. 市價單： 模型需要區分限價單和市價單，並考慮限價單可能無法成交或市價單可能以不利價格成交的風險。
回测时模拟延迟： 在回测中，应使用历史市场数据并模拟实际的延迟情况，以更准确地评估策略的盈利能力。

市場微觀結構:

訂單簿深度： 模型需要考慮訂單簿的深度，因為大額訂單可能會導致價格滑移，从而影响实际成交价格和最终损益。
市場衝擊成本： 模型需要估計交易對市場價格的影響，并将市场冲击成本纳入损益计算。
高频数据： 使用更精细的市场数据，例如逐筆交易数据，可以更准确地捕捉市场微观结构的影响。

总而言之，在高頻交易中，損益計算需要更加精確和细致，以反映交易延迟和市场微观结构的影響。

文章假設交易者可以準確預測價格走勢，但在現實世界中，價格走勢存在很大的不確定性。這種不確定性會如何影響損益計算和交易策略的評估？

文章提出的損益計算方法建立在價格已知的前提下，但在現實交易中，價格走勢充滿了不確定性。這種不確定性會導致以下影響：

損益計算的偏差： 由於無法預知未來價格，任何損益計算都只能是基於歷史數據和當前信息的估計，存在偏差是不可避免的。
交易策略評估的困難： 價格的不確定性使得區分策略的盈利是來自於真正的预测能力还是仅仅是运气变得更加困难。
風險管理的重要性： 價格的不確定性突顯了風險管理的重要性。交易者需要設定止損和止盈點，以控制潛在損失並保護利潤。

为了应对价格的不确定性，可以采取以下措施：

概率思維： 不追求精準預測價格，而是采用概率思維，评估不同价格走势的可能性及其对损益的影响。
回测和模拟： 使用历史数据进行回测，并采用蒙特卡洛模拟等方法，模拟不同的市场情景，以更全面地评估策略在不同市场环境下的表现。
壓力測試： 对策略进行压力测试，模拟极端市场情况，例如市场崩盘或价格剧烈波动，以评估策略在极端情况下的稳健性。
总而言之，价格的不确定性是交易中不可避免的因素，需要在損益計算和交易策略評估中予以充分考虑。

如果將損益計算視為一種「度量」工具，那麼除了財務收益之外，還有哪些其他重要的「度量」指標可以幫助我們更全面地評估演算法交易策略的有效性？

除了財務收益 (Profit and Loss, PnL) 之外，還有許多重要的指標可以更全面地評估演算法交易策略的有效性：
1. 風險調整收益指標:

夏普比率 (Sharpe Ratio): 衡量單位風險所带来的超额收益，越高越好。
索提诺比率 (Sortino Ratio): 类似于夏普比率，但只考虑负收益带来的风险，更适合评估高风险策略。
最大回撤 (Maximum Drawdown): 衡量策略在回测期间内可能出现的最大亏损，越低越好。
2. 交易效率指標:

胜率 (Win Rate): 盈利交易次数占总交易次数的比例，越高越好，但需结合盈利的大小综合判断。
盈亏比 (Profit/Loss Ratio): 平均每笔盈利交易的收益与平均每笔亏损交易的损失之比，越高越好。
交易频率 (Trading Frequency): 衡量策略的交易活跃程度，过高的交易频率可能导致交易成本增加。
3. 其他指標:

策略容量 (Strategy Capacity): 指策略能够有效运作的最大资金规模，超过该规模可能会导致市场冲击成本增加，影响策略表现。
策略稳定性 (Strategy Stability): 指策略在不同市场环境下的表现是否稳定，稳定的策略更容易进行风险控制和资金管理。
策略可解释性 (Strategy Explainability): 指策略的交易逻辑是否清晰可解释，可解释性强的策略更容易进行优化和改进。
选择合适的指标组合，可以更全面地评估演算法交易策略的有效性，并帮助交易者做出更明智的决策。