一个量化交易策略师的自白
? ? ? ? 我之前在全球top5券商工作時也主要以CTA研究為主,每天都在不停的進行各種回測和開發(fā)。彼時,部門的CTA交易主要集中在股指期貨的日內(nèi)投機上,基本市場上能搜集到的各種書籍和報告我都瀏覽過。不過,從實際運用的角度來看,不同的技術(shù)分析方法,指標類切線類也好,形態(tài)類波浪類也罷,無論其歷史背景和基本原理如何,其實質(zhì)都是基于證券交易過程中量價時空等歷史資料基礎(chǔ)上的統(tǒng)計、分析和計算。
? ? ? ?由于可供交易的期貨標的只有滬深300股指期貨,雖然所在部門同時跑了多個日內(nèi)交易模型,但基本都是一榮俱榮,一損俱損。更為關(guān)鍵的是,一般趨勢跟蹤系統(tǒng)的獲勝概率都低于40%,真正幅度大的單次盈利都是好不容易才熬來的,這說明大部分交易其實都是瞎折騰,當賬戶資金在短期內(nèi)出現(xiàn)較大回撤的時候,很容易對自己的模型失去信心,繼而陷入反復(fù)優(yōu)化的怪圈。要知道,部門的考核都是以年為單位的,如果一年下來賺不到什么錢甚至虧錢,后果你懂的。
? ? ? ? 我在讀研究生期間,有過一段奇妙的際遇,至于這段際遇是如何而來,至今想想都覺得傳奇。當時,我作為一個博士一年級的學(xué)生,曾幫一私募大佬全權(quán)管理了一只3000萬的CTA量化基金,為期一年,金字塔決策交易系統(tǒng)全自動下單,偶爾也人工干預(yù)。就是這段經(jīng)歷,讓我在畢業(yè)求職時的簡歷比同齡人豐富了不少。也正是這段交易經(jīng)歷,讓我知道了趨勢交易就是一種煎熬,因為趨勢交易是反!人!性!的:幾乎總在最高點開多,最低點開空,所以每次下單都是如履薄冰。最致命的是,由于日內(nèi)單邊走勢的下單滑點一般都比較大,如果你因為限價單沒能成交,基本這千年等一回的機會就和你說拜拜了;而如果你不顧一切去追單,則很大可能剛成交一會就觸發(fā)了止損命令,實際虧損是理論虧損的2倍還多。
? ? ? ?正因為知道了交易執(zhí)行的艱難,畢業(yè)后進入全球top5券商后,對于交易下單和盯盤,一開始我就是拒絕的。部門的交易一直都是另一海歸博士GG在做,而我只負責模型的研發(fā)和維護。他每日的工作流程就是,每天早上打開電腦,檢查數(shù)據(jù)流是否正常,然后打開模型,讓程序自動執(zhí)行,盤中各種糾結(jié),盤后各種悔恨。而這,基本就是一天的生活。
? ? ? 盤中糾結(jié):由于資金量巨大,股指期貨隨便一個波動,就是幾十萬的盈虧。落袋為安(干預(yù)模型)還是讓堅決執(zhí)行模型?這是個問題。畢竟一切浮盈皆是虛妄。
盤后悔恨:今天曾浮盈過百萬,最后居然止損出局,唉;今天要是不干預(yù)的話,本!可!以!盈利數(shù)百萬的,結(jié)果少賺了近一半,唉,唉。
? ? ? 別問我為啥總想干預(yù)模型。事實上,任何一個趨勢跟蹤系統(tǒng)都是很難堅持的,因為它們都是以捕捉相對罕見的大趨勢為基礎(chǔ)的,而大趨勢通常難得一見。在漫長的等待中,交易者很容易對自己的系統(tǒng)產(chǎn)生懷疑,轉(zhuǎn)而相信自己能夠戰(zhàn)勝概率。
別問我一年下來賺了多少。事實上,CTA的容量是非常有限的,相比于部門的中介業(yè)務(wù)動輒上億的利潤,CTA的盈利基本可以忽略。雖然后來我們又把趨勢交易拓展到了商品期貨上,同時交易了十幾個品種,但隨后很多商品期貨都開啟了夜盤模式,遂逐步放棄。
? ? ? ?因為選擇了CTA,導(dǎo)致我每天都在對自己的職業(yè)生涯產(chǎn)生懷疑,直到后來我跳槽到陽光私募開始管理對沖產(chǎn)品,開始了股票alpha模型的盈利模式。
此是后話,有時間慢慢表來。
在中國的股票、期貨市場,幾乎所有的投資者多多少少都懂點技術(shù)分析,什么MA、MACD、KDJ等等,諸如此類,不一而足。至于自己所理解的技術(shù)指標能否盈利,另當別論。
? ? ? 由于量化投資的門檻實在太低,大凡交易過商品期貨的朋友(尤其是理工科學(xué)生,畢業(yè)后想進入金融機構(gòu)以此為職業(yè)的),基本都在用自己編譯的模型進行程序化自動下單,或按模型提示的信號進行手擼。至于所交易的品種,究竟是橡膠、螺紋鋼,還是豆粕、焦炭(股指期貨的開戶門檻太高,在校生一般玩不起),則不是他所要關(guān)心的。相信大家都有這樣的體驗,如果有朋友邀請你去打麻將或斗地主,而你卻不怎么會玩,你多半會拒絕。但期貨市場不同,對于一個自己幾乎一無所知的品種,卻也敢用真金白銀去交易。
? ? ? ?這是為什么呢?
? ? ? ?因為交易者用自己所構(gòu)建的模型對該產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)進行過回測,每個月均實現(xiàn)了正收益。這TM不就是傳說中的印!鈔!機!么!
? ? ? ?然而,只有真正交易過的人才知道,要想在期貨市場憑自己所理解的技術(shù)分析去賺錢,太難!太難!要寫一個回測結(jié)果很好的趨勢跟蹤模型,對于熟手來說,基本就是分分鐘的事。但如果你把測試和實盤等同,我只能說你too young too simple。因為歷史測試充其量只是對未來的粗略估計,它或許夸大了系統(tǒng)的內(nèi)在優(yōu)勢本來是純隨機的現(xiàn)象,結(jié)果導(dǎo)致一個在歷史回測中看似有效或曾經(jīng)有效的系統(tǒng)不再有效。并且,很多初入期市的朋友,在寫模型時或多或少都犯了過度優(yōu)化的毛病,對于歷史上那些模型本沒抓住的單邊走勢,改個參數(shù)就抓住了;對于那些模型反復(fù)開倉的震蕩走勢,加個限制就避免了。可惜的是,要是可以交易歷史數(shù)據(jù)的話,這個市場上還有虧貨么?
? ? ? ?更為致命的是,即便你寫的模型確實符合邏輯,也沒有過度擬合,你以為就可以一勞永逸,躺著數(shù)錢了嗎?那是因為你忘了,測試時,你可以把幾年的模擬交易集中在幾分鐘之內(nèi)完成,即使有幾個月的回撤期,你也不覺得有啥,因為你知道了凈值曲線的未來走勢。但實盤交易時,分分鐘都是煎熬,盤中每一個波動都會刺激你的神經(jīng)。此外,模型測試時,你關(guān)注的全是盈利帶來的喜悅;而實盤交易時,你感受到的全是虧損帶來的痛楚。
? ? ? ?在實盤交易中,交易者的行為是復(fù)雜多變的,很多模型都由于與歷史的吻合度太高,市場行為的一個輕微變化就會造成效果的明顯惡化。再加上投資者某些情緒化和草率的出入場,承擔了一些本沒有必要承擔的風險,再加上傭金和滑點,如此,根據(jù)市場的實際結(jié)構(gòu)來說,大部分投機者注定就應(yīng)該發(fā)生虧損。
? ? ? 事實上,真正在市場上賺大錢的人,大都是悲觀者和幸運者。說悲觀,是因為他們都曾有過虧得睡不著覺的經(jīng)歷,知道賺錢的艱難;說幸運,是因為他們起起伏伏,但最終都活下來了。
還記得,當年部門年會時,領(lǐng)導(dǎo)讓我作為新人代表發(fā)言,我balabala,洋洋灑灑上千言,直聽得他們無不擊掌。但作為結(jié)尾,我話鋒一轉(zhuǎn),說了下面的話:
? ? ? ?要想在期貨市場上用技術(shù)分析賺到大錢,無它,兩個字而已,靠命!
周末去了一趟王府井書店,沒想到這年頭到實體店買書的人還挺多。在里面轉(zhuǎn)悠了一圈,來到股票板塊,那家伙,各種分析、戰(zhàn)法,直叫人應(yīng)接不暇。我隨意挑了幾本翻閱了一下,看完后甚是惆悵,原來自己這么多年的書都白念了,這么多年的交易體驗都白瞎了,因為所有的書都給人一種感覺:“炒股太簡單啦!”“股市就是提款機!”“我們的目標是星辰大海!”。
回家路上,我對老婆說:“要不咱別做交易了,怪辛苦的,改寫書吧?”
? ? ? “我看你有這個潛質(zhì)。”
? ? ? ? 在期貨市場,散戶憑借技術(shù)分析是能賺錢的,但前提是你能夠戰(zhàn)勝自己的內(nèi)心。但即便你戰(zhàn)勝了自己的內(nèi)心,要指望大賺特賺,基本還得靠命。
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拓展閱讀:
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| 2 | alpha對沖(股票+期貨)??量化策略源碼 | https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/101 |
| 3 | 集合競價選股(股票)?量化策略源碼 | https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/102 |
| 4 | 多因子選股(股票)??量化策略源碼 | https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/103 |
| 5 | 網(wǎng)格交易(期貨)??量化策略源碼 | https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/104 |
| 6 | 指數(shù)增強(股票)??量化策略源碼 | https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/105 |
| 7 | 跨品種套利(期貨)量化策略源碼 | https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/106 |
| 8 | 跨期套利(期貨)?量化策略源碼 | https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/107 |
| 9 | 日內(nèi)回轉(zhuǎn)交易(股票)量化策略源碼 | https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/108 |
| 10 | 做市商交易(期貨)?量化策略源碼 | https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/109 |
| 11 | 海龜交易法(期貨)?量化策略源碼 | https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/110 |
| 12 | 行業(yè)輪動(股票)?量化策略源碼 | https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/111 |
| 13 | 機器學(xué)習(股票)?量化策略源碼 | https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/112 |
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| 33 | 《投資中最簡單的事》讀書筆記 | https://www.myquant.cn/community/topic/575/2 |
| 34 | 史上最全的量化交易資源合集 | https://www.myquant.cn/community/topic/624/2 |
| 35 | 七種量化選股模型 | https://www.myquant.cn/community/topic/663 |
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總結(jié)
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