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【宽客网络课堂】石破天惊之作:可量化的期货基本面策略Python机器学习策略工作坊(深圳)
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量化投资之中国式程序化交易

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发表于 2017-5-3 11:10:45 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 Mr_wulei 于 2017-5-3 11:12 编辑

过去十五年,我曾有幸遇到过三位勤奋的股市研究者。每人都很用功,很刻苦,但很不幸却都走了弯路。
【故事】
第一位是中年人,1997年的时候来找我,带着一书包的研究资料,希望与我交流切磋一下。打开书包,厚厚一叠资料,全是密密麻麻手写的小字,还有一张 张图表,全是手工画的趋势线和波浪线。看得出,几年辛苦,期望几分香甜。可惜,那时候我早已转向基本分析,对波浪之类的东西没什么兴趣,只能劝回。
2002年,一位南方的小伙子带着三大本书稿远道而来,希望我做一下评判、写个序言。打开书稿,让人有点头疼,竟然是与股市实战相关的纯K线战法研究。彼时,我沉醉于量化投资研究,而国内证券市场正在兴起数学金融,K线之类的东西未免太落伍了吧。
虽然透过书稿,能看到他的认真和辛苦,但我也只能婉拒了。不过,他是幸运的,两年后,三本书都出版了,据说卖得还不错。再后来,他也小有名气了,还创办了一家私募投资公司,只是私募产品的业绩欠佳而已。
后来,一位西部的年轻人又慕名而来,他带来的是笔记本电脑里的程序化交易系统,在上海滩闯荡许久,却未见成果,希望我给鉴定和评判一下。此时,程序化交易正在中国证券界大行其道,看起来还是一个很前沿的课题。
只是,见面后,我多少有点失望。他使用的是市面常见的交易软件,编写的是相对简单的东西,但问其原理,他却三缄其口,显然顾忌到自己的知识产权问题。抛开细节询问,才知道用的是类似于均线战法的东西,理论未见创新,程序未见突出,回报率不高, 回撤率却太高。
拒绝人是困难的。我询问了一下他的个人情况,原以为只是二十多岁的小青年,却不料早已读完研究生了,这位先后毕业于名牌大学数学系和计算机系的硕士,2007年曾经在股市大赚,随后就对市场一腔热情,竟然辞去在外企的工作,快四十岁的人了,还暂缓与女友结婚,一门心思钻入金融研究领域,力图搞出点名堂来。但积蓄用完,却找不到在市场的容身之地,只得讪讪而回。
这么多年股市的低迷,多少优秀青年,将大好韶光浪费在股市中,疲于奔命却难以赚钱,耗费了青春更耗费了金钱,让人叹惋。对于不是科班毕业于金融领域的 年轻人来说,如果在股市中找不到合适的方向,切不可贸然丢掉原来的饭碗转战股市。而一众醉心于股市研究的人,更应该警醒,如果不能选准方向,则研究越深,伤人越深!
最近流行于中国金融市场的程序化交易的研究,也存在类似的问题。
程序化交易,说简单点,就是让电脑执行研究、分析、决策、交易的投资全过程。选什么品种,是买还是卖还是对冲,数量多少,持仓时间长短,止损止盈与否等等,都不再有人的主观参与,而是完全把设计好的程序交给计算机去执行。
看起来,人隐在背后,机器唱主角,但机器毕竟听命于程序,而程序是人设计的,所以,从本质来说,这是一种人机对话的模式。
程序化交易最早被对冲基金使用。
1950年代,美国市场才诞生了第一只对冲基金,随后几十年,美国市场的对冲基金越来越多,量化投资登上舞台,随着计算机技术的发展,程序化交易逐渐成为对冲基金的主流。
2008年,全球金融市场崩溃,但依靠数量化投资的大奖章基金获得了逾80%的费后收益率而傲视群 侪,它的创立者西蒙斯更创下了持续20年年化超过60%的收益率,将股神巴菲特远远甩在身后。
至此,新的神话出炉,西蒙斯成为程序化交易者崇拜的新偶像。
最近几年,中国证券市场萎靡不振,无论多么牛的投资者,都在市场面前进退维谷,而依靠数量化投资的一些准对冲基金则开始崭露头角,程序化交易由此进入中国金融市场,并有日益燎原之势。
相关的讲座、座谈会、交流会接踵而至,美好的前景似乎就在不远的将来:美国市场有超过2万亿美元的资金专事程序化交易,一些主要市场的近五成交易量来自机器下单,而中国的市场,尚属空白,潜力巨大。
事实上,程序化交易在此时走入中国,离不开市场发展的背景。目前,中国内地股市正在交易的股票近2600只,债券和基金也上千只,纯粹依靠人的主观分析和研究,已经很难获得有效成果。
五年前,市场还有一批研究者每天研究上市公司公告,并可不时发掘一些投资机会。但如今,季报披露与年报和中报重叠,要在三四个月内看完五千多份公司定期报告,根本是不可能完成的任务。程序化研究和选股是势在必然。这为中国未来的程序化交易的发展奠定了基础。
但程序化交易在中国虽然说前景无限好,只是市场自身的阴霾,却给这个新兴的工具平添了一些障碍。
首先,欧美市场的股票是T+0交易,为像西蒙斯这样的 数学高手创造了高频乃至超高频交易的舞台,他们可以抓住市场的瞬时变化,在毫秒级的运算中捕捉住稍纵即逝的交易机会——而这种交易,是包括了买和卖的超短 线交易的。中国股市人为设置的T+1交易,就此熄灭了所有超短线交易者的梦想火焰。
其次,对冲基金的核心是买卖同时进行,消除系统性风险,赚取市场偏差的可能利润,所以,他们必须同时建立多头和空头的仓位。
在欧美市场,这是不成问题 的,但中国股市天然地只能做多,却一下子堵住了所有通向套利交易的大门。最近两年,融资融券交易才姗姗来迟,但融券数量少得可怜,即便将来转融通能实行, 融券的数量可以增加,却也不能简单卖空。
问题远不止如此。在美国,对冲基金融资融券的成本最低可以到年息0.5%,这使得对冲基金的资金和股票使用成本极低。但在中国,融资融券的综合年成本超过10%!在一个波澜不惊的市场里,这几乎让套利者寸步难行。
当看到这些拦路虎的时候,程序化交易者却仍信心百倍:股市不行,可以转战期货市场。没错,如果说程序化交易要在中国蓬勃发展,目前唯一的出路是期货市场。
但中国的期货市场规模虽然已经达到2000亿元,却仍显得容量太少,不适合数百亿资金的基金行事,这将制约对冲基金的发展规模。相比之下,美国的外汇 交易市场日均交易量就超过3万亿美元(而中国目前还没有发达的外汇市场),各种债券的日交易量超过1万亿美元。
就算可以从事期货的程序化交易,中国市场的另一个天然屏障是交易费用的高昂。
国外一些对冲基金实施的超高频交易,每天可以有数万乃至几十万笔交易,靠的是低廉的交易佣金(比如佣金包干制等),而国内所有交易所的收费都是天文数字。如果在中国期货市场从事高频交易,无非是给交易所和经纪商打工而已,谈何赚钱!
当然,对于有心人、聪明人来说,这一切,也许都不是问题。市场的机会就摆在那里,未免让高手心痒难耐。所以,中国的程序化交易已经起步了。只是,远景灿烂,不意味着这口饭好吃。最重要的是,如何打开程序化交易的“黑箱”呢?
对每一个意欲在这个领域深入发展的人来说,首先都要问一下:没日没夜地辛苦工作、钻研、编程,会不会南辕北辙?你的“黑箱”里准备装点啥进去呢?会不会像本文开头提到的三位研究者一样,播下的是龙种,收获的是跳蚤呢?
貌似神秘的“黑箱”其实不黑,里面存在的逻辑也一目了然。期指交易者主要还是散户,有着浓重的做多情结,对后市永远看好,在他们看来,一个月后才到期的期指合约,出现1%的溢价是可以接受的。他们对后市的预期,给程序化交易者基本无风险坐收渔利的机会。
套利交易,往往意味着较低的利润率和较小的风险,是程序化交易者所喜爱的。不过,最近一段时间,有家机构在募集资金,准备从事期限套保(做多股票而做空期 指),追求的目标回报率是每年100%,颇让不少投资者惊叹。
细究之下,实现目标也不难。此前,上海一家机构实战一年多,期限套保的年收益是15%,而最大的资金回撤幅度还不到2%。在资金走势图上,是比较标准的倾斜向上的准直线。而今,类似方式怎么可能达到年化一倍的收益率呢?
是杠杆的作用。
这家机构准备募集9000万元优先资金,许诺给予5%的固定回报;另外募集1000万元劣后资金,要承担固定回报和可能的风险。这样,1亿元总资金预期年收益1500万元,扣除优先级的500万元回报,剩下1000万利润就全归劣后资金所有,年化正是100%。
杠杆资金,放大了承担风险者的收益,这或许正是西蒙斯的基金可以每年保持50%以上回报的原因。事实上,巴菲特、索罗斯都是靠放大的资金做到高回报的。在资金成本低廉的美国,很多资金的年成本往往不到1%,给稳健的投资者提供了施展身手的舞台。
如果国内的资金成本能降低到5%以下,交易成本也能在现有水平降低一半以上,则中国的程序化交易才会有更大的市场。
话题转回上述套利模式。他们程序化交易里的“黑箱”是什么呢?很简单,买进沪深300成份股并持有,然后,在股指期货出现升水1%上下的时候做空期指。
由于期指新合约往往比沪深300指数高1%左右(主要是时间价值所致),而在期指交割日,升水必然会到0,这就给套利者提供了机会。只要每月能稳赚这升水下降的利润,年化收益率就有13%。在股票分红季(每年3月~7月),期指升水会下降,但套利者还可以获得股票分红的收益。再加上捕捉一些瞬间的期指高升水 过程,实现每年15%的收益并不难。
所以,貌似神秘的“黑箱”其实不黑,里面存在的逻辑也一目了然。更重要的是,这种盈利模式符合当前的市场行为——期指交易者主要还是散户,有着浓重的做多情结,对后市永远看好,在他们看来,一个月后才到期的期指合约,出现1%的溢价是可以接受的。他们对后市的预期,给程序化交易者基本无风险坐收渔利的机会。
当然,如果类似交易模式越来越多,在套利资金重压下,期指的升水幅度将越来越小,套利者实现年化10%的收益都将变得困难,这种盈利模式也将逐渐失去吸引力。
对一些初涉程序化交易的人来说,这种套利模式太过“小儿科”。他们要追求的是年收益30%以上甚至100%以上的盈利模式。
在编程测验阶段,他们经常能找到一些资产净值会像飘带一样上扬的模型,胜率甚至会达到90%以上。但如果将这个模型纳入实战,却并不尽如人意。此时检查模型,却发现原来是程序编制出现了差错的类似情况,往往是把事后发生的交易看作是事前行为。
比如,假如今日收阳线,则买进,收阴线则卖出。买卖点应该是收盘价,很多新手却设置成开盘价。 这一点差错,会导致检验结果与实战效果大相径庭。
很多人会把过去实战中的经验带进程序化里来。
比如,有一位专门从事涨停板交易的高手,今年前10个月的利润率就超过70%。他也有自己的一整套追涨停板的思路,但将这些思路量化成程序后,却发现胜率极低——只有不到四成的交易是盈利的,而且收益率也并不高。
此时回去查验过去的交易记录,才发现盈利主要出现在股市上涨阶段。当股市上涨的时候,他买进当日封涨停的股票,随后几天卖出,胜率很高——问题是此时其他股票也多数在上涨。当市场下跌的时候,他交易频率降低,亏损也很小,这样确保了整体利润较高。但这样的思路如何实现编程,需要费点心思。
还有人喜欢把技术指标纳入程序化交易中。
市面上常见的技术指标,用起来省事,不用太费脑筋,但效果却不佳。趋势跟随系统,包括通道、均线、KD、MACD 等等,尽管是即时模型,却也经常滞后,难以准确捕捉到市况的转折,更重要的是,在市场趋势不明朗的时候,频繁的交易会损耗掉绝大多数此前的利润。
比如,有人用60日均线来做沪铜的交易,简单测算一下,历史收益率可以达到数十倍。但放到程序中呢?有无数次在均线上下翻飞的交易,整体测算的利润就十分有限了。有人不服气:我可以人工判断是否有效上穿或下穿均线,这样可以降低无效交易,提高胜率。遗憾的是,无数人正是因为人工判断失败才想到了程序化之路。
可见,程序化交易的黑箱里放什么“货”是最重要的。每个人都可以有自己的思路,但无论什么思路,如果要想通过系统的检验,就得首先通过行为理论的检验:这样一个模型,反映了怎样的市场行为,而这种行为又符合怎样的人性理论。
如果能通过行为检验,知道模型背后体现的人性,则这样的系统就会长期稳定地带来盈利。否则,就算它检验结果再好,也无法持久有效。
此外,模型检验过程中,还会遇到“虚假繁荣”的情况。
笔者此前曾测试过多个模型,年化收益率都在3倍以上。但回撤的幅度不理想。
比如,1手螺纹钢,一年可以赚1.5万元,对应着3倍的收益率,看起来很好。不过,回撤(从任意市值最高点回落的幅度)有点大,达到4000元。
外行人一看,会觉得盈亏比率是满意的,这种风险可以承受。只是,螺纹钢1手所需要的交易保证金还不到4000元。这种回撤,意味着一笔交易可能把本金赔光——其实不用等你赔光,早已被强制平仓了。
一种模型如果被装进“黑箱”用于实战,我们永远不知道它会首先带来利润还是亏损。如果不幸该模型正好进入调整期,本金先赔光再带来利润,又有什么用呢?
另一种趋势模型,会带来较多利润,但胜率很低,只有三四成。这样的模型,一旦进入实战,难免首先持续较长时间的盈亏平衡略有亏损,很多人耐不住寂寞而弃之 用。但人工一旦干预,效果还不如机器操作。
而且还会发现,越是频繁亏损的时候,随后越能带来利润。所以,程序化交易模式一旦确立,是要有一些耐心来听机器带来结果的。胜率不是最主要的,利润才是根本。
有没有胜率高且回报率也高的程序呢?
也有的。笔者此前测试的一个模型,胜率会达到100%,而且能经得起检验,年化收益率会达到3倍。看起来很美,只是利润需要煎熬,有时候已经出现了20%的利润,却还会有较大的回调乃至于出现了15%的亏损。如果不止损,最后还是能有30%的利润。这样大幅度的回撤,你是否有承受的勇气呢?
更何况,如果这笔交易最终亏损20%平仓,下一笔交易还是出现了20%的亏损,此时,你是否还有勇气坚持这个模型呢?此时,它考验的是你的智慧。
所以,程序化交易的黑箱,并不是不可泄露的天机。它体现的是交易者的智慧。
编制一个交易的模型不难,通过检验也不难,难的是执行者的决断。在很多情况下,执行者的决断远比智慧更重要。而如果一个人有足够的智慧又有恰如其分的决断力,有没有程序化交易的东西,反而并不重要了。
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