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量化交易是數(shù)量金融學(xué)中一個(gè)極其艱深復(fù)雜的領(lǐng)域。若要通過(guò)面試或構(gòu)造你自己的交易策略，就需要你投入大量的時(shí)間學(xué)習(xí)一些必備知識(shí)。不僅如此，它還需要你在MATLAB、R或Python至少一門語(yǔ)言上具備豐富的編程經(jīng)驗(yàn)。隨著策略交易頻率的增加，技術(shù)能力越來(lái)越重要。

　　一個(gè)量化交易系統(tǒng)包括四個(gè)主要部分：

　　策略識(shí)別：搜索策略、挖掘優(yōu)勢(shì)、確定交易頻率?；厮轀y(cè)試：獲取數(shù)據(jù)、分析策略性能、剔除偏差。交割系統(tǒng)：連接經(jīng)紀(jì)商、使交易自動(dòng)化、使交易成本最小化。風(fēng)險(xiǎn)管理：較優(yōu)資本配置、較優(yōu)賭注或凱利準(zhǔn)則、交易心理學(xué)。

　　我們首先來(lái)談?wù)勅绾巫R(shí)別一個(gè)量化交易策略。

　　策略識(shí)別

　　所有量化交易流程都肇始于一個(gè)初期研究。這個(gè)研究流程包括搜索一個(gè)勝率差策略、檢驗(yàn)它是否適合你可能正在運(yùn)作的策略組合、獲取任何測(cè)試策略時(shí)所需數(shù)據(jù)、努力優(yōu)化策略使其收益更高且(或)風(fēng)險(xiǎn)更低。如果你是一個(gè)“散戶”交易員，一定要清楚自己的資金是否充足，以及交易成本對(duì)策略的影響。

　　你可能會(huì)問(wèn)，個(gè)人與公司怎么可能愿談他們的可盈利策略，特別是當(dāng)他們知道，如果其他人“復(fù)制相同的策略”，長(zhǎng)期而言它終將失效。原因就在于，他們通常不會(huì)透露具體的參數(shù)以及他們所使用的調(diào)參方法，而這些優(yōu)化技能才是把一個(gè)表現(xiàn)平庸的策略調(diào)成一個(gè)回報(bào)豐厚的策略所需的關(guān)鍵技術(shù)。實(shí)際上，若要?jiǎng)?chuàng)建你自己的、獨(dú)一無(wú)二的策略，一個(gè)較好的法子就是尋找相似的方法，爾后執(zhí)行你自己的優(yōu)化程序。

　　你所看到的很多策略都可歸入均值回歸交易策略、趨勢(shì)跟隨或動(dòng)量交易策略兩類。均值回歸策略試圖利用這么一個(gè)事實(shí)：“價(jià)格序列”(如兩個(gè)關(guān)聯(lián)資產(chǎn)的價(jià)差)存在一個(gè)長(zhǎng)期均值，價(jià)格對(duì)均值的短期偏離終將回歸。動(dòng)量交易策略則試圖“搭上市場(chǎng)趨勢(shì)的順風(fēng)車”，利用投資心理和大基金結(jié)構(gòu)信息在一個(gè)方向積聚動(dòng)量，跟隨趨勢(shì)直至回歸。

　　策略或策略集合一旦確定，現(xiàn)在就需要在歷史數(shù)據(jù)上測(cè)試其盈利能力，這就進(jìn)入了回溯測(cè)試的工作范圍。

　　回溯測(cè)試

　　回溯測(cè)試的目標(biāo)是提供證據(jù)，佐以證明通過(guò)以上流程所確定的策略，無(wú)論是應(yīng)用于歷史(訓(xùn)練)數(shù)據(jù)還是測(cè)試數(shù)據(jù)均可盈利。它可以反映該策略未來(lái)在“真實(shí)世界”中的預(yù)期表現(xiàn)。由于種種原因，回溯測(cè)試不能保證一定成功。這或許就是量化交易最為微妙之處，由于它包含了大量的偏差，我們必須盡盡力仔細(xì)審查并剔除它們。我們將討論幾種常見(jiàn)類型的偏差，包括先窺偏差、幸存者偏差與優(yōu)化偏差(亦稱“數(shù)據(jù)窺視偏差”)?；厮轀y(cè)試中其他幾個(gè)重要方面，包括歷史數(shù)據(jù)的可用性與清潔度、真實(shí)交易成本及可靠回測(cè)平臺(tái)上的決定。

　　策略一旦確定，我們就需要獲取歷史數(shù)據(jù)，并藉此展開(kāi)測(cè)試，如有可能還可改進(jìn)策略。對(duì)于歷史數(shù)據(jù)，人們主要關(guān)心的問(wèn)題，包括數(shù)據(jù)精度或清潔度、幸存者偏差、應(yīng)對(duì)如分發(fā)紅利、拆分股票等公司行為的調(diào)整。

　　如果經(jīng)過(guò)回測(cè)，策略的夏普比率很高且其最大資金回挫已經(jīng)最小化，則可以認(rèn)為它趨于無(wú)偏，下一步就是要搭建一個(gè)交割系統(tǒng)。

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　　交割系統(tǒng)

　　交割系統(tǒng)是一個(gè)方法集合，由它來(lái)控制交易策略生成的交易列表的發(fā)送和經(jīng)紀(jì)商的交割行為。事實(shí)上，交易可以半自動(dòng)、甚至全自動(dòng)生成，而執(zhí)行機(jī)制可以手動(dòng)、半自動(dòng)(即“點(diǎn)擊一次交割一項(xiàng)”)或者全自動(dòng)。盡管如此，對(duì)于LFT策略，手動(dòng)和半自動(dòng)技術(shù)卻比較常見(jiàn);對(duì)于HFT策略，則必須創(chuàng)建一個(gè)全自動(dòng)交割機(jī)制，由于策略和技術(shù)彼此依賴，還要經(jīng)常與交易指令生成器緊密相接。

　　在搭建交割系統(tǒng)時(shí)，我們需要考慮幾個(gè)關(guān)鍵因素：連接經(jīng)紀(jì)商的接口、交易成本(包括傭金、滑動(dòng)價(jià)差與價(jià)差)最小化、實(shí)時(shí)系統(tǒng)與回測(cè)時(shí)系統(tǒng)性能的差異。在一家大型的基金管理公司，交割系統(tǒng)的優(yōu)化通常不在量化交易員的工作范圍。但是，在小點(diǎn)的公司或高頻交易公司，交易員就是交割人，所以技術(shù)面越廣越好。你要想進(jìn)一家基金管理公司，一定要記住這一點(diǎn)。你的編程能力不說(shuō)比你的統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)稟賦更重要，至少也同樣重要!

　　另外一個(gè)屬于交割系統(tǒng)的重要問(wèn)題是交易成本最小化。一般地，交易成本由三部分構(gòu)成：傭金(或稅收)、損耗與價(jià)差。傭金是向經(jīng)紀(jì)商、交易所和證券交易委員會(huì)(或類似政府監(jiān)管機(jī)構(gòu))支付的費(fèi)用;滑動(dòng)價(jià)差是你的預(yù)期交割價(jià)位與真實(shí)交割價(jià)位的差值;價(jià)差則是待交易證券的賣出價(jià)與買入價(jià)之差。注意價(jià)差不是常數(shù)，它依賴于市場(chǎng)當(dāng)前流動(dòng)性(即買單和賣單數(shù)量)。

　　交易成本是決定一個(gè)策略是高夏普比率且盈利豐厚，還是低夏普比率且極不盈利的關(guān)鍵。根據(jù)回溯測(cè)試正確預(yù)測(cè)未來(lái)的交易成本很具有挑戰(zhàn)性，你需要根據(jù)策略頻率，及時(shí)獲取帶有賣出價(jià)與買入價(jià)信息的歷史交易數(shù)據(jù)。為此，大型基金管理公司量化交易的整個(gè)團(tuán)隊(duì)都專注于交割優(yōu)化。當(dāng)基金管理公司需要拋售大量交易時(shí)(原因五花八門)，如果向市場(chǎng)“傾瀉”大批股票，會(huì)迅速壓低價(jià)格，可能都來(lái)不及以較優(yōu)價(jià)格交割。因此，縱使遭受損耗風(fēng)險(xiǎn)，基金管理公式也會(huì)選擇使用算法交易，通過(guò)“打點(diǎn)滴”的方式向市場(chǎng)出單。此外，其他策略如若“捕到”這些必要性條件，也能利用市場(chǎng)失效(獲利)。這是基金結(jié)構(gòu)性套利的內(nèi)容。

　　交割系統(tǒng)最后一個(gè)主要問(wèn)題關(guān)系到策略的實(shí)時(shí)性能與回測(cè)性能的差異。這種差異由多種因素造成，比如我們?cè)?ldquo;回溯測(cè)試”一節(jié)已經(jīng)深入討論過(guò)的前窺偏差與較優(yōu)化偏差。然而，對(duì)于有些策略，在部署之前不易測(cè)得這些偏差。這種情況對(duì)于HFT最為常見(jiàn)。交割系統(tǒng)和交易策略本身均可能存在程序錯(cuò)誤，回溯測(cè)試時(shí)沒(méi)有顯現(xiàn)卻在實(shí)時(shí)交易時(shí)出來(lái)?yè)v亂。市場(chǎng)可能受到繼交易策略部署后的一場(chǎng)政變的影響，而新的監(jiān)管環(huán)境、投資者情緒與宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化也均可能導(dǎo)致現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)表現(xiàn)與回溯測(cè)試表現(xiàn)的差異，從而造成策略盈利性上的分歧。

　　風(fēng)險(xiǎn)管理

　　量化交易迷宮的最后一塊是風(fēng)險(xiǎn)管理程序。風(fēng)險(xiǎn)包含我們之前談?wù)摰乃衅睢Ｋ夹g(shù)風(fēng)險(xiǎn)，比如所有在交易所的服務(wù)器突然發(fā)生硬盤故障。它還包括經(jīng)紀(jì)風(fēng)險(xiǎn)，如經(jīng)紀(jì)商破產(chǎn)?？偠灾采w了幾乎所有可能干擾到交易實(shí)現(xiàn)的因素，而其來(lái)源各不相同。目前已經(jīng)有成套的書(shū)籍介紹量化交易策略的風(fēng)險(xiǎn)管理。

　　風(fēng)險(xiǎn)管理還包括投資組合理論的一個(gè)分支，即所謂的“較優(yōu)資本配置”，涉及到如何將資本分配給一組策略、如何將資本分配給策略內(nèi)不同交易的方法。這是一個(gè)復(fù)雜的領(lǐng)域，依賴于一些高級(jí)數(shù)學(xué)知識(shí)。較優(yōu)資本配置與投資策略杠桿通過(guò)一個(gè)名為凱利準(zhǔn)則(注11)的業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)建立聯(lián)系。本文是一篇入門文章，我在此不詳談其計(jì)算。凱利準(zhǔn)則對(duì)策略收益的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)做過(guò)一些假設(shè)，但是它們?cè)诮鹑谑袌?chǎng)中并不一定成立，交易員因此在實(shí)現(xiàn)時(shí)通常會(huì)有所保留。

　　風(fēng)險(xiǎn)管理的另外一個(gè)關(guān)鍵成分涉及到交易員自身心理因素的處理。盡管大家都承認(rèn)，算法交易若無(wú)人為干涉，不太容易出現(xiàn)問(wèn)題。交易員在交易時(shí)，稍不留神仍然可能會(huì)摻入許多認(rèn)知偏差。一個(gè)常見(jiàn)的偏差是厭惡規(guī)避，當(dāng)人發(fā)現(xiàn)損失已成定局，其所帶來(lái)的痛苦，可能會(huì)麻痹人的行為，不能做到及時(shí)拋盤止損。類似地，由于太過(guò)憂心已經(jīng)到手的收益可能賠掉，人們可能也會(huì)過(guò)早拋盤收利。另外一個(gè)常見(jiàn)的偏差是所謂的近期偏好偏差：交易員太看重近期事件而非長(zhǎng)遠(yuǎn)地看問(wèn)題。此外，當(dāng)然不能落下“恐懼與貪婪”這對(duì)經(jīng)典的情緒偏差。這兩種偏差常導(dǎo)致杠桿不足或杠桿過(guò)度，造成爆倉(cāng)(賬戶資產(chǎn)凈值近乎為零或更糟)或盈利縮水的局面。

　　總結(jié)

　　由此觀之，量化交易是數(shù)量金融學(xué)中一個(gè)雖趣味十足但極其復(fù)雜的領(lǐng)域。我在文中三言兩句帶過(guò)的問(wèn)題，已經(jīng)有大量的相關(guān)書(shū)籍和論文出版。因此，在你申請(qǐng)量化基金交易職位前，務(wù)必要進(jìn)行大量的基礎(chǔ)調(diào)研，至少應(yīng)當(dāng)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的廣泛背景，以及使用MATLAB、Python或者R程序語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的豐富經(jīng)驗(yàn)。如果應(yīng)對(duì)的是更加復(fù)雜的高頻端策略，你的技能組合可能還要包含Linux內(nèi)核修改、C/C 、匯編編程和網(wǎng)絡(luò)延遲優(yōu)化。

　　如果你有興致創(chuàng)建自己的算法交易策略，我的頭條建議就是練好編程。我偏向于盡可能多地自己實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集器、策略回溯測(cè)試系統(tǒng)和交割系統(tǒng)。

　　量化金融分析師AQF實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目