彭博用Python赋能对冲交易

过去,金融只是金融。投资组合经理根据市盈率和直觉选股,交易员试图分析市场以寻找切入点。然而,此一时彼一时。人类现在必须借助电脑算法和其他技术来解决问题。

越来越多的投资组合经理和交易员拥有计算机学位,金融专业人士也更多地倾向于用编写代码来替代老式的电子表格。金融领域的通用语言从微软Excel变成了开源编程语言Python。彭博也已开始通过Bloomberg Python MARS API在Python环境中提供广泛的市场价格数据库和定价分析。

大数据模拟,发现最优策略

为了阐释Bloomberg Python MARS API的强大功能,彭博分析师编写了样本代码,测试在2018年10月9日到11日,标普500指数下跌5.3%期间,能够将损失降到最低的5种算法对冲策略选择。确定这三天最有效对冲策略的最好方法是什么?通过程序来运行数字,而非在彭博终端上敲击键盘人工地一个个输入。这样可以确保分析师能够模拟大量对冲操作,最终得出的结果会比个人有限的测试可靠得多。

样本代码模拟了10月份的市场动荡情景,运行了投资组合及5种对冲操作,其中包括一个追踪标普500指数的交易所交易基金(ETF)的看跌期权、一个看跌价差、一个双限期权、一个VIX指数期货合约和一个VIX期权,并将投资组合及每种对冲操作的市值输出。分析发现,最佳对冲策略是看跌价差,该操作在3天大幅动荡之后产生了292,792美元的收益。从总回报率来看,VIX看涨期权表现最佳,期间内的总回报水平高达9,200万美元。

追踪交易表现,实现稳健交易

通过Bloomberg Python MARS API,交易员可以发现有效的对冲结构及其他操作,以实现稳健的算法交易

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