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期货量化交易渐成市场宠儿

近20年来,随着金融信息化建设的不断完善以及金融工程学和金融数学理论的不断发展。量化交易逐渐从幕后走向台前,逐渐被广大投资者认识、接受。

近20年来,随着金融信息化建设的不断完善以及金融工程学和金融数学理论的不断发展。量化交易逐渐从幕后走向台前,逐渐被广大投资者认识、接受。据统计显示,在美国的证券市场中有60%的指令是由程序发出的,占比十分可观。

从国内外历史经验上看,量化交易的持仓周期一般较短,频繁地进出操作,要求交易标的必须具有良好的流动性,并且价格波动较大以便获利。

期货合约作为交易所上市的标准资产,往往具有极好的流动性,而且支持做空和T+0结算,交易手续费低廉,是量化投资的理想对象。如国外的标准普尔500指数期货、美国国债期货、布伦特原油期货,国内的股指期货、塑料、白糖、PTA期货等,都是量化交易者青睐的交易标的。

几种典型的期货量化交易策略

经过20余年的发展,期货量化交易的理论和实践有了较大的发展,诞生了多种不同思路的量化交易策略。

1. 期货期限套利策略

期限套利是最常见的期货套利策略,赚取现货和期货的瞬间价差,以股指期货为例,当沪深300股指期货价格显著高于现货时,可以做空股指期货,同时买入沪深300一揽子股票,等待价差减小后将期货和现货头寸平仓。同样对于商品期货,也可以有类似的期现套利操作。笔者在实际应用这种策略操盘时发现,当基差扩大至30基点和负基差时,可明显观察到有大量套利盘平仓。

采用这种策略操作存在的问题是,虽然套利策略相比单边投机策略风险较小,但若期货和现货价差继续扩大,则头寸将面临损失。另外,一手股指期货对应的是100万元左右的现货资产,加上股指期货的保证金,一个套利头寸的建仓成本在115万元左右,仅适合资金量较大的投资者。

2. 跨品种统计套利策略

期货市场往往存在统计相关性较高的期货品种,如大豆和豆油豆粕,原油和塑料,菜籽油和菜粕等等。若当前价差显著大于或者小于历史水平时,可以建立头寸,等待二者的价差恢复到正常水平。与期限套利相同,统计套利也面临着当价差扩大后头寸面临损失的风险。

3. 趋势跟踪类策略

与主观交易经常预测未来行情走势不同,趋势跟踪类策略往往不预测也不预见,它们以价格为基础,每当价格有所变动发出趋势信号时,就跟进追涨杀跌。比较经典的趋势跟踪型策略有均线交易系统、MACD交易系统、布林带交易系统等。量化交易员往往使用不止一个指标来识别趋势,并利用多种过滤方法来过滤虚假信号,提高胜率。

4. 事件驱动型量化交易策略

随着自然语言处理和数据挖掘技术的不断增长,出现了基于舆情挖掘的交易策略,量化交易者的服务器会在互联网搜索任何与该期货合约有关的文本的信息,基于搜集到的信息判断该合约在短期内的价格走势。

5. 高频交易策略

随着计算机技术和网络技术的不断发展,传统基于K线交易系统的交易速度,已经无法满足量化交易者的需求。从而产生了以Tick数据为单位的高频交易策略,现有的高频交易策略包括自动做市,订单流跟踪,统计套利等。高频交易成功的关键在于交易速度,为了追求极致,高频交易者往往不惜花重金在期货交易所周边购置服务器,以图达到最快的交易速度。

主观交易VS程序化交易

关于主观交易和量化交易孰优孰劣的问题一直是投资界争论的话题。从经验上看,若交易方法得当,辅以不错的手气,主观交易往往能在短时间内带来巨大的收益,但是由于投资者在主观交易中经常违背交易纪律,不能做到坚决的止盈和止损,“净身出户”的例子屡见不鲜。

与主观交易不同,量化交易的交易纪律是由计算机程序保证的,若价格运行到程序设定的止损点位时计算机会坚决止损,不会出现主观交易者常犯的“死扛等反弹”的情况,其收益曲线一般较主观交易者更为稳定。除了维护交易纪律,量化投资者对比主观人工交易者还有以下几点比较优势:

1. 体力与精力

受制于体力和脑力,主观交易者无法时刻保持最旺盛的精力,进而影响交易绩效。而且当前三大商品期货交易所纷纷推出了夜盘交易,这更对主观交易者的脑力和体力提出了严峻挑战。

2. 交易速度与滑点

主观交易者在投资决策前需要用肉眼收集相关信息,进行思路整理,进行必要的计算,最后打开软件下单,即使是最富有经验的交易员完成这一系列动作平均也需要5秒左右的时间,对于以日内短期交易为主的期货交易来说,5秒延迟的滑点成本巨大,严重影响交易绩效。而由计算机执行的量化交易从收集信息到执行交易,仅仅需要毫秒级别的时间,滑点成本显著小于主观交易者。

3. 理性与感性

按照行为经济学的理论,投资者在投资活动中存在各种认知偏差。如损失厌恶偏差,自确认偏差、参照点偏差、过度自信偏差、后悔厌恶偏差等等,这些负面的认知偏差往往令主观交易者在金钱与身体上面临双层煎熬,而计算机执行的量化交易显然无需考虑此问题。

近日,微量网和国内某媒体合作举办了“首届全国期货全明星人机大战实盘争霸赛”,通过对比主观交易组和程序化交易组的成绩我们发现了有趣的结果。大赛排名前十名的选手中主观交易和程序化交易各一半,其中前3名全部都是主观交易选手,但在11名到50名的选手中,程序化组的选手却占到70%以上,而且即使排名靠前的主观交易选手大都是身经百战,程序化交易选手的平均回撤率也显著小于主观交易选手,达到8%之多。

量化交易发展空间巨大

2005年之后,伴随着量化投资的传播,程序化交易开始出现在内地市场。在开始阶段,量化交易主要利用模型辨别交易信号,并以手工下单为主。

2010年股指期货推出后,由于市场流动性好,交易信号明显,成为程序化交易的主要标的,但参与量化交易的仍然以机构投资者居多。2011年至2012年,市场上涌现出文华财经、交易开拓者、天语等交易软件,他们大多使用简单,上手容易,推动了程序化交易的普及,使采用程序化交易的投资者数量快速增加。2012 年开始,随着期货资管的开闸,私募基金开始大量利用程序化交易参与到期货市场中,程序化交易技术和成交量均得到飞速发展。

2014年初,微量网成立,策略提供者可以运用官方提供的策略开发软件将自己的量化投资策略上传到网站出售,而投资者在注册后可以直接在微量网上选购策略,并可以在自己的期货和股票账户交易中运用这些策略,这标志着量化交易这种投资方式进入了全民时代,不再由机构投资者独享。

据不完全统计显示,目前股指期货市场10%~20%的成交是通过量化交易实现的,笔者相信,随着我国期货市场的不断完善,期货合约的设计逐渐合理,投资者逐渐成熟,在可预见的未来,量化交易还有较大的发展空间。

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