【轉】程序化交易的黑箱 [開拓者 TB]
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來源：第一財經日報 作者：揚韜
市場的機會就擺在那里，未免讓高手心癢難耐。所以，中國的程序化交易已經起步了。只是，遠景燦爛，不意味著這口飯好吃。最重要的是，如何打開程序化交易的“黑箱”呢？
過去十五年，我曾有幸遇到過三位勤奮的股市研究者。每人都很用功，很刻苦，但很不幸卻都走了彎路。
第一位是中年人，1997年的時候來找我，帶著一書包的研究資料，希望與我交流切磋一下。打開書包，厚厚一疊資料，全是密密麻麻手寫的小字，還有一張張圖表，全是手工畫的趨勢線和波浪線。看得出，幾年辛苦，期望幾分香甜。可惜，那時候我早已轉向基本分析，對波浪之類的東西沒什么興趣，只能勸回。
2002年，一位南方的小伙子帶著三大本書稿遠道而來，希望我做一下評判、寫個序言。打開書稿，讓人有點頭疼，竟然是與股市實戰相關的純K線戰法研究。彼時，我沉醉于量化投資研究，而國內證券市場正在興起數學金融，K線之類的東西未免太落伍了吧。雖然透過書稿，能看到他的認真和辛苦，但我也只能婉拒了。不過，他是幸運的，兩年后，三本書都出版了，據說賣得還不錯。再后來，他也小有名氣了，還創辦了一家私募投資公司，只是私募產品的業績欠佳而已。
今年初秋，一位西部的年輕人又慕名而來，他帶來的是筆記本電腦里的程序化交易系統，在上海灘闖蕩許久，卻未見成果，希望我給鑒定和評判一下。此時，程序化交易正在中國證券界大行其道，看起來還是一個很前沿的課題。只是，見面后，我多少有點失望。他使用的是市面常見的交易軟件，編寫的是相對簡單的東西，但問其原理，他卻三緘其口，顯然顧忌到自己的知識產權問題。拋開細節詢問，才知道用的是類似于均線戰法的東西，理論未見創新，程序未見突出，回報率不高，回撤率卻太高。
拒絕人是困難的。我詢問了一下他的個人情況，原以為只是二十多歲的小青年，卻不料早已讀完研究生了，這位先后畢業于名牌大學數學系和計算機系的碩士，2007年曾經在股市大賺，隨后就對市場一腔熱情，竟然辭去在外企的工作，快四十歲的人了，還暫緩與女友結婚，一門心思鉆入金融研究領域，力圖搞出點名堂來。但積蓄用完，卻找不到在市場的容身之地，只得訕訕而回。
這么多年股市的低迷，多少優秀青年，將大好韶光浪費在股市中，疲于奔命卻難以賺錢，耗費了青春更耗費了金錢，讓人嘆惋。對于不是科班畢業于金融領域的年輕人來說，如果在股市中找不到合適的方向，切不可貿然丟掉原來的飯碗轉戰股市。而一眾醉心于股市研究的人，更應該警醒，如果不能選準方向，則研究越深，傷人越深！
最近流行于中國金融市場的程序化交易的研究，也存在類似的問題。
程序化交易，說簡單點，就是讓電腦執行研究、分析、決策、交易的投資全過程。選什么品種，是買還是賣還是對沖，數量多少，持倉時間長短，止損止盈與否等等，都不再有人的主觀參與，而是完全把設計好的程序交給計算機去執行。看起來，人隱在背后，機器唱主角，但機器畢竟聽命于程序，而程序是人設計的，所以，從本質來說，這是一種人機對話的模式。
程序化交易最早被對沖基金使用。1950年代，美國市場才誕生了第一只對沖基金，隨后幾十年，美國市場的對沖基金越來越多，量化投資登上舞臺，隨著計算機技術的發展，程序化交易逐漸成為對沖基金的主流。2008年，全球金融市場崩潰，但依靠數量化投資的大獎章基金獲得了逾80%的費后收益率而傲視群儕，它的創立者西蒙斯更創下了持續20年年化超過60%的收益率，將股神巴菲特遠遠甩在身后。至此，新的神話出爐，西蒙斯成為程序化交易者崇拜的新偶像。
最近三年，中國證券市場萎靡不振，無論多么牛的投資者，都在市場面前進退維谷，而依靠數量化投資的一些準對沖基金則開始嶄露頭角，程序化交易由此進入中國金融市場，并有日益燎原之勢。相關的講座、座談會、交流會接踵而至，美好的前景似乎就在不遠的將來：美國市場有超過2萬億美元的資金專事程序化交易，一些主要市場的近五成交易量來自機器下單，而中國的市場，尚屬空白，潛力巨大。
事實上，程序化交易在此時走入中國，離不開市場發展的背景。目前，中國內地股市正在交易的股票近2600只，債券和基金也上千只，純粹依靠人的主觀分析和研究，已經很難獲得有效成果。五年前，市場還有一批研究者每天研究上市公司公告，并可不時發掘一些投資機會。但如今，季報披露與年報和中報重疊，要在三四個月內看完五千多份公司定期報告，根本是不可能完成的任務。程序化研究和選股是勢在必然。這為中國未來的程序化交易的發展奠定了基礎。
但程序化交易在中國雖然說前景無限好，只是市場自身的陰霾，卻給這個新興的工具平添了一些障礙。首先，歐美市場的股票是T+0交易，為像西蒙斯這樣的數學高手創造了高頻乃至超高頻交易的舞臺，他們可以抓住市場的瞬時變化，在毫秒級的運算中捕捉住稍縱即逝的交易機會——而這種交易，是包括了買和賣的超短線交易的。中國股市人為設置的T+1交易，就此熄滅了所有超短線交易者的夢想火焰。
其次，對沖基金的核心是買賣同時進行，消除系統性風險，賺取市場偏差的可能利潤，所以，他們必須同時建立多頭和空頭的倉位。在歐美市場，這是不成問題的，但中國股市天然地只能做多，卻一下子堵住了所有通向套利交易的大門。最近兩年，融資融券交易才姍姍來遲，但融券數量少得可憐，即便將來轉融通能實行，融券的數量可以增加，卻也不能簡單賣空。
問題遠不止如此。在美國，對沖基金融資融券的成本最低可以到年息0.5%，這使得對沖基金的資金和股票使用成本極低。但在中國，融資融券的綜合年成本超過10%！在一個波瀾不驚的市場里，這幾乎讓套利者寸步難行。
當看到這些攔路虎的時候，程序化交易者卻仍信心百倍：股市不行，可以轉戰期貨市場。沒錯，如果說程序化交易要在中國蓬勃發展，目前唯一的出路是期貨市場。但中國的期貨市場規模雖然已經達到2000億元，卻仍顯得容量太少，不適合數百億資金的基金行事，這將制約對沖基金的發展規模。相比之下，美國的外匯交易市場日均交易量就超過3萬億美元（而中國目前還沒有發達的外匯市場），各種債券的日交易量超過1萬億美元。
就算可以從事期貨的程序化交易，中國市場的另一個天然屏障是交易費用的高昂。國外一些對沖基金實施的超高頻交易，每天可以有數萬乃至幾十萬筆交易，靠的是低廉的交易傭金（比如傭金包干制等），而國內所有交易所的收費都是天文數字。如果在中國期貨市場從事高頻交易，無非是給交易所和經紀商打工而已，談何賺錢！
當然，對于有心人、聰明人來說，這一切，也許都不是問題。市場的機會就擺在那里，未免讓高手心癢難耐。所以，中國的程序化交易已經起步了。只是，遠景燦爛，不意味著這口飯好吃。最重要的是，如何打開程序化交易的“黑箱”呢？
對每一個意欲在這個領域深入發展的人來說，首先都要問一下：沒日沒夜地辛苦工作、鉆研、編程，會不會南轅北轍？你的“黑箱”里準備裝點啥進去呢？會不會像本文開頭提到的三位研究者一樣，播下的是龍種，收獲的是跳蚤呢？ - TB技術人員：
[ 貌似神秘的“黑箱”其實不黑，里面存在的邏輯也一目了然。期指交易者主要還是散戶，有著濃重的做多情結，對后市永遠看好，在他們看來，一個月后才到期的期指合約，出現1%的溢價是可以接受的。他們對后市的預期，給程序化交易者基本無風險坐收漁利的機會 ]
套利交易，往往意味著較低的利潤率和較小的風險，是程序化交易者所喜愛的。不過，最近一段時間，有家機構在募集資金，準備從事期限套保（做多股票而做空期指），追求的目標回報率是每年100%，頗讓不少投資者驚嘆。細究之下，實現目標也不難。此前，上海一家機構實戰一年多，期限套保的年收益是15%，而最大的資金回撤幅度還不到2%。在資金走勢圖上，是比較標準的傾斜向上的準直線。而今，類似方式怎么可能達到年化一倍的收益率呢？
是杠桿的作用。這家機構準備募集9000萬元優先資金，許諾給予5%的固定回報；另外募集1000萬元劣后資金，要承擔固定回報和可能的風險。這樣，1億元總資金預期年收益1500萬元，扣除優先級的500萬元回報，剩下1000萬利潤就全歸劣后資金所有，年化正是100%。杠桿資金，放大了承擔風險者的收益，這或許正是西蒙斯的基金可以每年保持50%以上回報的原因。事實上，巴菲特、索羅斯都是靠放大的資金做到高回報的。在資金成本低廉的美國，很多資金的年成本往往不到1%，給穩健的投資者提供了施展身手的舞臺。
如果國內的資金成本能降低到5%以下，交易成本也能在現有水平降低一半以上，則中國的程序化交易才會有更大的市場。
話題轉回上述套利模式。他們程序化交易里的“黑箱”是什么呢？很簡單，買進滬深300(2602.623,-3.80,-0.15%)成份股并持有，然后，在股指期貨出現升水1%上下的時候做空期指。由于期指新合約往往比滬深300指數高1%左右（主要是時間價值所致），而在期指交割日，升水必然會到0，這就給套利者提供了機會。只要每月能穩賺這升水下降的利潤，年化收益率就有13%。在股票分紅季（每年3月~7月），期指升水會下降，但套利者還可以獲得股票分紅的收益。再加上捕捉一些瞬間的期指高升水過程，實現每年15%的收益并不難。
所以，貌似神秘的“黑箱”其實不黑，里面存在的邏輯也一目了然。更重要的是，這種盈利模式符合當前的市場行為——期指交易者主要還是散戶，有著濃重的做多情結，對后市永遠看好，在他們看來，一個月后才到期的期指合約，出現1%的溢價是可以接受的。他們對后市的預期，給程序化交易者基本無風險坐收漁利的機會。
當然，如果類似交易模式越來越多，在套利資金重壓下，期指的升水幅度將越來越小，套利者實現年化10%的收益都將變得困難，這種盈利模式也將逐漸失去吸引力。
對一些初涉程序化交易的人來說，這種套利模式太過“小兒科”。他們要追求的是年收益30%以上甚至100%以上的盈利模式。在編程測驗階段，他們經常能找到一些資產凈值會像飄帶一樣上揚的模型，勝率甚至會達到90%以上。但如果將這個模型納入實戰，卻并不盡如人意。此時檢查模型，卻發現原來是程序編制出現了差錯的類似情況，往往是把事后發生的交易看作是事前行為。比如，假如今日收陽線，則買進，收陰線則賣出。買賣點應該是收盤價，很多新手卻設置成開盤價。這一點差錯，會導致檢驗結果與實戰效果大相徑庭。
很多人會把過去實戰中的經驗帶進程序化里來。比如，有一位專門從事漲停板交易的高手，今年前10個月的利潤率就超過70%。他也有自己的一整套追漲停板的思路，但將這些思路量化成程序后，卻發現勝率極低——只有不到四成的交易是盈利的，而且收益率也并不高。此時回去查驗過去的交易記錄，才發現盈利主要出現在股市上漲階段。當股市上漲的時候，他買進當日封漲停的股票，隨后幾天賣出，勝率很高——問題是此時其他股票也多數在上漲。當市場下跌的時候，他交易頻率降低，虧損也很小，這樣確保了整體利潤較高。但這樣的思路如何實現編程，需要費點心思。
還有人喜歡把技術指標納入程序化交易中。市面上常見的技術指標，用起來省事，不用太費腦筋，但效果卻不佳。趨勢跟隨系統，包括通道、均線、KD、MACD等等，盡管是即時模型，卻也經常滯后，難以準確捕捉到市況的轉折，更重要的是，在市場趨勢不明朗的時候，頻繁的交易會損耗掉絕大多數此前的利潤。比如，有人用60日均線來做滬銅的交易，簡單測算一下，歷史收益率可以達到數十倍。但放到程序中呢？有無數次在均線上下翻飛的交易，整體測算的利潤就十分有限了。有人不服氣：我可以人工判斷是否有效上穿或下穿均線，這樣可以降低無效交易，提高勝率。遺憾的是，無數人正是因為人工判斷失敗才想到了程序化之路。
可見，程序化交易的黑箱里放什么“貨”是最重要的。每個人都可以有自己的思路，但無論什么思路，如果要想通過系統的檢驗，就得首先通過行為理論的檢驗：這樣一個模型，反映了怎樣的市場行為，而這種行為又符合怎樣的人性理論。如果能通過行為檢驗，知道模型背后體現的人性，則這樣的系統就會長期穩定地帶來盈利。否則，就算它檢驗結果再好，也無法持久有效。
此外，模型檢驗過程中，還會遇到“虛假繁榮”的情況。筆者此前曾測試過多個模型，年化收益率都在3倍以上。但回撤的幅度不理想。比如，1手螺紋鋼，一年可以賺1.5萬元，對應著3倍的收益率，看起來很好。不過，回撤（從任意市值最高點回落的幅度）有點大，達到4000元。外行人一看，會覺得盈虧比率是滿意的，這種風險可以承受。只是，螺紋鋼1手所需要的交易保證金還不到4000元。這種回撤，意味著一筆交易可能把本金賠光——其實不用等你賠光，早已被強制平倉了。一種模型如果被裝進“黑箱”用于實戰，我們永遠不知道它會首先帶來利潤還是虧損。如果不幸該模型正好進入調整期，本金先賠光再帶來利潤，又有什么用呢？
另一種趨勢模型，會帶來較多利潤，但勝率很低，只有三四成。這樣的模型，一旦進入實戰，難免首先持續較長時間的盈虧平衡略有虧損，很多人耐不住寂寞而棄之不用。但人工一旦干預，效果還不如機器操作。而且還會發現，越是頻繁虧損的時候，隨后越能帶來利潤。所以，程序化交易模式一旦確立，是要有一些耐心來聽機器帶來結果的。勝率不是最主要的，利潤才是根本。
有沒有勝率高且回報率也高的程序呢？也有的。筆者此前測試的一個模型，勝率會達到100%，而且能經得起檢驗，年化收益率會達到3倍。看起來很美，只是利潤需要煎熬，有時候已經出現了20%的利潤，卻還會有較大的回調乃至于出現了15%的虧損。如果不止損，最后還是能有30%的利潤。這樣大幅度的回撤，你是否有承受的勇氣呢？更何況，如果這筆交易最終虧損20%平倉，下一筆交易還是出現了20%的虧損，此時，你是否還有勇氣堅持這個模型呢？此時，它考驗的是你的智慧。
所以，程序化交易的黑箱，并不是不可泄露的天機。它體現的是交易者的智慧。編制一個交易的模型不難，通過檢驗也不難，難的是執行者的決斷。在很多情況下，執行者的決斷遠比智慧更重要。而如果一個人有足夠的智慧又有恰如其分的決斷力，有沒有程序化交易的東西，反而并不重要了。
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