期货投资是一个系统工程

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期货投资是一个系统工程

发布时间：2019-11-5 10:52阅读：415

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在我研究期货量化投资的过程中，逐渐领悟到任何方式的期货投资都应该是一个系统工程，而不仅仅是量化投资。这包含两方面的含义：一方面，期货投资的各个环节是一个系统，缺一不可，相互联系；另一方面，期货投资的交易策略的执行过程也是一个系统。

首先，交易的各个环节构成一个系统。整个期货交易的环节包括制定交易预期目标、形成交易理念，开发交易策略和资金仓位管理各个环节。

交易预期目标是其他各个环节的基础。交易预期目标包含预期风险目标和预期收益目标。在开始交易之前，最重要的是要制定一个可承受的风险目标来控制在期货投资中最大可能遭受的损失。其他的环节都要为这个最大可承受的风险目标来服务。

交易理念是对市场运行的总体看法。在我研究期货量化投资的过程中发现以下三条假设能比较好的反应市场运行总特征：1. 市场行为包容消化一切信息。2. 市场运行方式以趋势方式演变。3. 历史会重演。

基于第一条，我做量化投资所用的数据都是历史行情数据。第二条理念认为市场的趋势运行是主要特征，震荡是为了寻找新的趋势。但这不意味着基于震荡行情出发的交易策略不能盈利，震荡和趋势都是市场的常态。如果交易策略是基于震荡行情的，那就要识别出震荡行情。如果交易策略是基于趋势行情的，那就要过滤掉小级别的震荡行情。或者两者兼有也可。第三条理念告诉我们研究历史数据是有意义的，但历史会重演而不是重复。这就要求我们在分析历史规律的时候也要分析规律的演变方式。只有掌握了规律的演变规则，才能在未来的市场行情中抓住主要矛盾，不然就会出现过度拟合现象，一直追在规律后面跑。

下面先说说资金仓位管理。交易策略本身内部又是一个系统，这个我在后面专门讲。资金仓位管理也是一个非常重要的环节，它决定了期货投资者能在市场中生存多久。仓位的大小对爆仓概率有很大的影响。爆仓概率不一定指亏掉全部资本的概率，也可以指损失到投资者最大可承受损失的概率。影响爆仓概率有三个因素，分别是每次交易投入的资金比例，交易胜率和交易盈亏比。在给定的胜率和盈亏比的前提下，降低爆仓概率的办法就是减少每次交易投入的资金比例。只有控制资金仓位，使得在给定交易策略下，爆仓概率为零的策略才是真正安全的交易策略。

综上所述，交易预期目标由交易策略和仓位管理来决定的。在给定的交易预期目标下，我们来调整交易策略和仓位大小来满足预期目标的要求。而交易理念和交易策略又是有机统一的，交易策略是交易理念在不同市场情况下的具体反应。这样交易预期目标、交易理念、交易策略和资金仓位管理就构成了一个相互影响相互制约的系统。

接下来我主要谈一谈交易策略的开发，因为我是做量化投资的，所以这里我主要谈一谈量化策略的开发。

量化策略内部也是一个完整的系统。我们每一次交易面临的都是不确定的市场环境，在不确定的环境中的规律体现主要是以概率的方式展现出来的。而概率的展现又需要大量的次数来反映，所以我们看待量化策略的每一次交易应该以一个系统的思维看待。对于量化策略来说，最重要的是策略里面有没有包含稳定的规律。我们关注的应该是这个系统的整体运行情况还能不能反应市场规律，而不是纠结一次交易或一段时间的成败。这就比如我们抛一枚硬币，里面稳定的规律是硬币的质量是均匀的，在硬币下落过程中面临的环境是不确定的，所以要大量的实验才能表现出这个稳定的规律，即正反面的次数大致相等。

由于每次期货交易面临的市场环境都是不确定性的，这样我们就可以把期货交易看成一个在线问题（Online problem）。那么解决期货交易问题就只能用在线算法（Online algorithm）的方法了。一个经典的在线问题就是秘书问题。这个问题是说要聘请一名秘书，有n个应聘者。每次面试一人，面试后就当场决定是否聘用。如果当时决定不聘用，他便不再回来。面试后总能清楚了解应聘者的适合程度，并能与之前的每个人相比较。试问在什么样的策略下，才能使最佳人选被聘用的概率最大？这个问题的最优策略是对于前n/e个应聘者都不录用，从n/e +1个应聘者开始，如果当前应聘者的水平好于前n/e中最好的应聘者，那么就选这应聘者。这个策略中最佳人选被录用的概率是1/e，约为37%。这个问题对我做量化投资有很大的启发。在秘书问题中我们除了面对的不确定，其他什么信息也没有，但我们却可以通过一个策略把最佳人选被选中的概率精确地量化。这和做量化投资有异曲同工之处，做量化投资的精髓就在于怎么把市场的不确定性转化为可以用概率量化的风险。

那怎么才能开发出稳定盈利的量化策略呢？咱们接下来先看一个概念，叫做交易策略的预期。一个交易策略的预期可以用如下公式来表示：

预期= 胜率*平均盈利-败率*平均亏损。

一个交易策略只有它的预期是正的，才有可能是一个有效的策略。预期描述的是每次交易的平均收益情况，所以光有正预期还不够，还要有足够多的交易机会才行。于是交易策略盈利的核心是：

正预期*机会。

同样是正预期的策略，根据胜率和盈亏比不同的特性，可以把交易策略分为两类，一类是收敛的交易策略，一类是发散的交易策略。收敛类的交易策略有比较高的胜率，但盈亏比相对较低。发散类的交易策略胜率不高，但有较高的盈亏比。收敛的交易策略认为波动到了一定程度会收敛，代表的策略就是套利或回归类的策略。这类策略在市场行情稳定运行的时候盈利很好，但遇到市场极端行情，就会遭受比较大的损失。发散类的交易策略认为波动到了一定程度后就会加剧，代表的策略是趋势跟踪类的交易策略。这类策略在市场波动小的时候会发生小的亏损，但是在市场波动大或者发生极端行情的时候就会有很大的盈利。

正预期对交易策略的稳定盈利至关重要，那么正预期的本质是什么呢？我觉得正预期的本质是在正确的交易理念下，挖掘的市场运行规律反映了市场行情的主要矛盾。在挖掘数据规律的时候要注意规律也是在不断演变的，不同市场阶段相同的规律展现出来的形式并不完全相同。这就要求我们要分析市场规律的演变规则，要做到规律来源于历史数据又高于历史数据，这样才能在未来的市场中稳定盈利，不然很容易造成过度拟合的情况。

一个新的交易策略产生包含四个流程：分别是直觉产生、数据样本内测试、数据样本外测试和模拟交易验证。在期货量化投资策略开发过程中，衡量一个策略有效的评价标准一般是Calmar比率。它是策略年化收益率与策略最大回撤之比。因为期货策略收益率的波动不是随着时间稳定增加的，所以用夏普比率来衡量不够精确。市场上的大多数期货策略的Calmar比率分布在1.2-2.5之间。在量化策略开发过程中会有很多想法经过数据测试后证明无效，这是正常现象，开发量化策略需要持之以恒的耐力，经过反复测试和研究才能得到稳定盈利的策略。即使是有效的策略，随着市场拥挤程度和竞争的加剧也会慢慢变得无效。市场在不断地进化，唯有不断学习，不断更新自己的想法，才能在市场立于不败之地。

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