量化投资:昨天的模型还能赚钱吗

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  不少机构和个人都赢利颇丰,然而从今年8月开始,不少量化投资者都在遇到同一个问题,以前稳定赢利的模型现在开始不灵了,屡屡大幅回撤亏损
  近年来,投资领域的众多精英纷纷投身量化投资领域,利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现自己的投资理念、投资策略。他们以自己的智慧加数学的方法组成投资策略,设计出自己的赢利模型,来克服交易中人性的弱点,实现稳定的赢利。
  不少机构和个人都赢利颇丰,然而从今年8月开始,不少量化投资者都在遇到同一个问题,以前稳定赢利的模型现在开始不灵了,屡屡大幅回撤亏损。
  “好奇怪,每一次回撤都打到止损点后,再重新起来,这模型到底怎么了?”渤海证券某分析师告诉记者。
  国内如此,国外量化同行也遇到同样的困惑,经常出现很大的回撤。尤其是最近,全球CTA策略都不太景气,很多传统CTA做得比较大的公司,今年都面临倒闭窘境。
  倒在反向策略?
  2013年11月17日上午,清华大学深圳研究生院报告厅。第四届(2013秋季)中国量化投资国际峰会上,100多位金融界菁英汇聚一堂,交流着量化投资出现的问题。
  不少同行都遇到了和渤海证券分析师类似的问题,模型失灵,行情每次回撤都打在止损位后,再重新起来,一次次止损都在亏钱,是模型出了问题吗?
  “你的反向策略是如何制定的呢?”在上午的论坛上,台下的提问给嘉宾制造了些许紧张,在量化这个圈子里,大家对模型都是讳莫如深,避而不谈,更何况是反向策略的制定,这位被问嘉宾顾左后而言他,并没有正面回答。
  反向策略揭开了近几个月大多数模型亏损的冰山一角。投资界有这样一种说法,投资者都是在赚犯错方钱。显然当量化投资者在逐渐增多时,在市场中这部分人群都在用类似方法,也就有了相同的属性,这时聪明者就针对这部分人群制定出了相应的反向策略,专剪这个人群的羊毛,多数模型失灵也就不足为奇了。
  上述提问者没有轻易放弃,又把问题转向了本次论坛的主持人原美国骑士资本董事总经理、高频交易总监明可炜。
  “反投资策略的方式我听得很少。现在的问题是很多的量化投资同时进入市场,使得市场的价格实现机制出现了偏差,反策略发现了很多的量化投资策略在做同一件事情的时候,把价格推到了不合理的位置。”如果说主持人上面的回答相对中肯,下面则有意淡化反投资策略。
  “犯错误的投资人可以使别的投资人的回报变得更多,但并不是说你要有收益必须是别人犯错误的结果。就像巴菲特说,他买一只股票绝对不是因为这只股票今年便宜点,而是他认为这只股票在未来30年、50年会给他带来很高的利益。我认为量化投资者也不是在寻求别人犯错务的时机,如果是基本面,或者说发现了一个趋势,就可以获得很好的收益,这个时候谁都没有犯错误。”
  策略失效另有隐情
  反向策略并不是策略模型失效的唯一原因,会场嘉宾各抒己见。
  中国量化投资学会理事长丁鹏认为,如果说它是有经济学原理做支撑的策略,它未来一定再次有效。比如说套利策略,平常讲的股指期货套利,它是有经济学原理做支撑的;还有大的趋势性策略,只能抓大牛市或者大熊市的,可能很多年都不会再次有效,像这种策略一旦失效的话,一定要考虑背后的真正驱动因素是什么。
  “对于一些趋势策略来讲,它可能是暂时的失效,因为进入趋势振荡阶段,它必然会这样。有一些事件操作的策略,它可能因为事件的消失而长期的失效。”渤海证券金融工程部总经理何翔认为,“对于短期失效的趋势策略,从个人来讲,你要有一个风险容忍度,要清楚能不能坚持这样的策略。”
  风控不容忽视
  不少的量化交易者,都有过不错的收益,但亏损更甚,原因之一是没有把握住风险控制。会场几位重量级嘉宾畅谈了风控的方法。
  “控制风险比收益更重要,控制风险才是投资者最核心的东西。”丁鹏认为,在银行、保险、券商和期货这几大金融行业中,期货的收益应该是最高的,但做期货往往是最穷的;而银行的收益是最低的,银行理财只有5、6个点,但银行是最富的。为什么?因为银行的风控能力是最强的,所以真正的富人敢把钱存在银行,但没人把大钱拿给期货公司玩。通常是把风险控制住之后,靠规模、放大杠杆去赚钱的。
  通过多策略的方法降低风险。职业投资人、宽客俱乐部总经理冯正平认为,金融投资的策略体系一定要符合保险学原理。比如你交易200个标的,用了200个策略,其一个标的出了问题,仅影响0.5%。要从这个角度去研发策略、组合策略。
  “我们公司对策略风控、模型回撤要求非常严格。” 何翔表示,“我们在策略开发的过程中,特别注重三个方面,一是时间纬度上,要在不同的时间架构上对策略进行分散,有长期、中期、短期,甚至日内的;二是在空间上进行分散;三是在策略的类别上分散,有趋势型策略,也有振荡型策略,多策略使风险最小化。”
  算错成本没赢利
  张华(化名)是近年从华尔街回来的博士,在国内做了一个阿尔法套利,平均每周交易4次,每次交易扣除交易成本之后可以盈利千分之三,一个月做16次,一年收益率应该是50%。做出来之后,在数据回溯和模拟上都很吻合,但是做进去之后,第一个月亏了,第二个月又亏了,第三个月还是亏损。
  “这种情况是没有算清楚冲击成本和交易成本。”上海铸铭投资管理中心总裁张向阳认为,在进行历史数据回溯的时候,他应该是拿一口价格来算账,而那口价格是在买价上成交的还是在卖价上成交的,他是不知道的,只能在卖价上买。这样就形成了误差,导致设计模型时就不能赢利。
  好模型如利剑
  量化赢利如同一辆好车在路上跑,风险控制如同刹车,计算成本如同估计路况,遇到路况不好时踩刹车放缓速度避免翻车,而好的策略模型则如同油门,路况好时要想跑的快,必须踩油门。
  和多数宽客人对自己的模型三缄其口不同,渤海证券金融工程部总经理何翔分享了团队几年来几种模型的赢利情况。“在整个量化策略开发过程中,我们以风控为前提,然后把握一些趋势性的机会,顺势而为,分析市场的行为,做好策略开发的分散,最终严格执行策略,实现了好的收益。”   何翔团队在2010年开发了MT-SVM量化预测模型,结合技术指标、宏观指标,对每个月市场涨跌的情况进行预测。市场本身混沌、非线性的,团队用人工智能的方法,预测每个月上证指数的涨跌,然后得到一个从2001年到现在涨跌方向的预测结果。这是一个比较粗糙的预测方向,给出一个市场方向的大参考。最近的预测是从10月份开始预测市场上涨。用上证指数做一个标的,用这个模型做一个简单的模拟操作,测出来一个净值,预测的效果很好。
  另一个是量化定增套利策略。这是何翔和团队在去年年初开发的,他们更关注定向增发前的部分,从董事会预案公告,股东大会公告通过,然后到证监会审核通过,再到定增公告,不同的阶段去分析、统计哪些阶段会有超额收益。基于这样的思路,他们建立了量化定增套利策略模型,年化可以到10%-20%,但是波动也比较大。
  最后分享的策略是基于量化均线突破策略——短线交易策略。这个策略用在所有的股票上,分析、识别均线和K线形态,在历史上满足这个形态的样本,就可以满足这个的策略,一般持有1到3天。这个策略效果还不错,只是可容纳的资金有限,如果扩大样本量,还会有比较好的结果的。
  何翔对自己团队的策略如数家珍,看得出来,对策略出来的效果巨满意。
  明天还能赚钱吗?
  随着对量化的熟络,越来越多的投资者进入了这个圈子,“悍马定理”创始人冯正平给这些新的宽客提出了宝贵建议:
  原来做主观交易的投资者有盘感、经验、好心态、能够操作大资金,建议他们组建一个团队,和一些做量化投资者结合起来,一起做市场,会少走弯路。
  现货投资者,因为原来现货做的好,规模大,拥有丰富的社会资源,基于现货市场的定价机制形成了自己的一些的方式,如果做量化,建议他们先实现程序化,做一些套保或者对冲,无需高深的数学知识也会收入颇丰。
  如果是纯量化投资者,因将来的发展趋势会更加智能化,所以要向更复杂的非线性的数据工具倾斜。
  对于量化投资的未来发展趋势,丁鹏认为会形成两大流派,一个是策略流派,一个是工具流派。策略流派是开发出各种各样的好策略,发现更多的机会;工具流派是用传统的策略,但工具做得更好、数据更全、效率更高、数据更快。
  “我一开始是策略流派,发了一些产品,有非常好的理念,但做了交易之后,在工具上实现不了,在机会出来的一瞬间我抢不到,国内的工具差距太大,我现在重点转向工具流派。” 丁鹏更看好工具流派,“我现在还是主要做工具,目前做的最好的是中信的一个平台,目前还没做完,总投资是5000多万,整个配置在交易所机房,系统从发出信号到执行只要两毫秒,传统基金公司的分控系统发单时间是两秒钟,在这种情况下,你各种套利玩都玩不转。公募基金里有很多海归派,他们学会了AK47的打法,但现在国内工具只能给你匕首去打兔子,这显然有问题。”
  对国内量化投资的过热现象,凯纳量化投资总监晨曦认为,目前有太多投资者想进入这个领域,但现状是钱越来越难赚了,预计明年会有很多人退出这个领域。他还认为,经济呈周期性发展,当所有人都做的时候,它就不好,当有一部分人慢慢退出的时候,剩下那些就可能做好,当你把别人都淘汰出去的时候,或者是别人不愿意进来的时候,你在这里面坚持下去,就能获得很好的回报。
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