所谓量化,就是把行为模式中的事件或信号数字化,通过一套固定的逻辑来分析,而不是单凭人的感觉或直觉进行判断和决策。量化交易策略,是采用数量化手段构建而成并进行策略的交易策略。那么如何设计一个量化交易策略呢?
交易策略其实就是完整的交易规则体系。它分为几个组成部分,下图给出了一个最为基本的量化交易策略研发流程,该流程是一个较为松散的、但是同时相对典型的研发流程,这里仅对一个较为完整的量化交易策略进行了初步说明。
交易策略的设计就是通过长期对市场的观察和总结,在市场的波动中提炼出这些交易方法,或者说在不确定性中发掘出某种确定性。具体来讲,交易策略的设计应遵循以下原则:
1、交易策略应该具有完整性和客观性。
一个完整的交易策略至少应该包括几个组成部分:交易理念、宏观判断、策略逻辑、操作、资金管理与风险控制等等子策略。简单地说,一个完整的交易策略,应该包括进场、出场和资金管理等各项条件。
交易策略的客观性有两方面的含义:
2、交易策略的设计应该符合自己的性格。
交易策略没有对错,只有适不适合自己的性格,有些人喜欢做长线,能拿住单子,但有些人喜欢做短线。首先要剖析自我,客观地评价自己的优势、劣势(尤其是自己性格中的缺陷)以及偏好等个人因素,在此基础上开发设计出适合自己的交易策略。
3、交易策略的设计要避免坠入“追求完美”的陷阱。
每个人对市场都有自己不同的认识和理解,但有一点是毫无疑义的,即:世上不存在100%正确的交易策略。策略的成功率固然重要,但并非唯一重要的因素。
一个成功率达到90%的策略也会造成重大损失,相反一个成功率仅为40%的策略也可以取得良好的收益。如果一个策略的成功率能够优于大猩猩“掷飞镖”,比如30%~40%,盈亏比超过3,它可能就是一个相当不错的策略。当然,前提是以严格合理的资金管理和止损出场措施作保证。衡量一个交易策略好坏最简单标准是:从整个交易来看,能够做到“小输大赢”;从长期来看,就能够做到稳定赢利。
4、交易策略应力求简单,不宜太过复杂。
交易策略并非越复杂越有效,更多是时候,简单的便是最好的。华尔街大佬斯坦利·克罗就认为,交易策略应该尽量简单,即:KEEP IT SIMPLE,STUPID!因为简单的策略往往具有反脆弱性。
交易策略设计的步骤这里我们所说的策略设计,主要是指“决策模式”的设计,其中包括了分析、预测、决策等项内容。
尽管决策模式是交易策略的核心部分,但决策模式决不等于就是交易策略。决策模式与资金管理等均是一个完整的交易策略不可分割的组成部分。
一般地,我们可以将具体的设计过程分为五个步骤:
策略设计从“概念”开始
这里所说的“概念”,既可以是一种简单朴素的想法,也可以是一种赢利模式,其本质是我们对市场认识的基础上所形成的理念的“具化”。这是设计交易策略的出发点。
比如说,假如我们认为市场是有趋势的,我们就可以对“趋势”进行定义,并形成“趋势”的概念。再比如,我们认为“物极必反”,股票跌得多了就会涨,我们就可以由此形成“超跌反弹”和“反转”的概念。不同类型的概念对应着不同的交易策略。一般来说,有三种主要的交易策略:
将“概念”转换为一套客观的准则
这是策略设计的一个重要步骤,它关系到我们设计的交易策略是否客观,是否具备可操作性。目前,很多机构甚至个人投资者已开发出功能强大的分析软体,这使得普通的投资者也能够在电脑上比较容易地完成此项工作。
根据历史图表对交易准则进行初步回测
流览历史图表,初步估算步骤二中所制订准则的可靠性。
用电脑进行正式回测
目的是正式回测步骤二中所提出的量化准则的效果,得出统计结果。正式回测时可以考虑以下因素:
对回测结果进行评估
在回测完成后,我们需要对统计数位进行分析,在此基础上评价策略的效果。评估时主要考虑以下几项指标:
说明:这里所说的五个步骤主要针对新开发的交易策略而言,对于原有策略的改进和完善,情况有所不同,在此不再赘言。
量化交易策略经过历史数据的回测后,策略并不能直接就使用,还需要有小资金的实盘检验,观察交易策略在真实交易环境中的可行性和稳定性。历史数据回测与实盘检验有很多的不同的地方,在历史数据回测的过程中,所有的买卖指令都是按照可成交来计算的,但在实盘当中,很有可能由于某种原因影响而不能成交,例如在下单的时候,出现滑价导致成交失败等。在进行历史检验的时候很多问题都会被忽略,过于理想化,所以很多问题只有在实盘检验的时候才可能出现。
如果在小资金实盘检验中出现与回测的信号有不同的地方,那么就需要返回到交易策略的策略设计步骤进行修改,有时候问题如果比较严重,还可能需要推翻策略,重新设计交易策略。当交易策略进行调整之后,接着重复进行这一过程,只有这样,才可能设计出好的量化交易策略。