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程序化交易的黑箱(下)

2012-12-29 01:14:00 必赢亚洲网站 

  扬韬

  [ 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不用。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。

  (作者为职业投资者、经济学博士)

  后记:自2011年10月开设《行为韬略》专栏以来,笔者先后撰写了与市场行为分析相关的文章近30篇。由于研究重点转向程序化交易,相关工作非常繁重,故本系列文章将告一段落。谢谢读者和编辑一年来的厚爱,希望未来仍有机会再见!

(责任编辑:叶知秋 HX003)
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