程序化交易策略的应用及风险

　　不仅带来交易方式的革命性变化，也不断引发新的问题

　　程序化交易，顾名思义就是利用程序语言将交易者的交易策略写入计算机软件里面，让计算机自动按照策略的要求判断并给出买卖指令从而进行交易的技术。这种技术的关键在于交易策略，讲究数学模型的建立与实现，广义来说就是要“营造”一种偏向于交易的优势，以此来战胜大概率事件，捕捉小概率事件。程序化交易技术以及由策略的需求而开发出来的依赖极速网络和极速运算的高频交易，都是对交易和策略的实现，是一种对交易者思想的科学的演绎。

　　程序化交易的发展

　　程序化交易对交易策略的研究开发及完善提供了很大的帮助。一方面，把各种不同的交易策略和想法进行组织、梳理和设计，可以让交易员同时把多个不同的逻辑思维(即策略)应用到交易上去。程序化交易的回测，可以让你在进行实盘交易之前，对自己的交易思路有一定的了解。当然，这种使用历史数据进行的回测，从理论上来说可能会造成对参数的过度优化；但是在参数的优化过程中，交易者同样可以了解到其交易策略本身的特性和情况，也就是可以获得一些观察值的实例。而这些实例可以观察和指导你去完善策略。另一方面，程序化交易突破了人体器官上的极限。

　　由于程序化交易有了上述的优点，利用程序化进行交易的人或者团队就逐渐地多起来，其中使用程序化交易的CTA策略(即管理期货策略)以及高频交易等占据了不少的份额。而其他的主流策略当中，特别是股票策略当中，虽然可能不会应用到狭义上的程序化交易；但是它们也同样依赖于计算机技术进行决策和交易。因此，程序化交易的重要性日渐显现。

　　程序化交易与主观交易对盈利曲线的影响

　　下面举一个简单的案例，看看同一种策略在有限的时段里通过主观交易和程序化交易两种方式，各自的盈利情况以及盈利曲线的形状，以此来阐述这两者之间的优劣与联系。同时我们选用最普通最常见的策略，这些策略在交易的发展历史上扮演着十分重要的角色，它们有些在上个世纪初就被发明，然后一直在交易中被大多数人使用并延续下来。

　　K线图也称为蜡烛图，是一种最直观反映价格的方法，反映了一个特定时间段内所代表的标的物的开盘价、最高价、最低价以及收盘价等信息。它是一种记录价格信息的方式，利用这种方式，交易者可以非常容易地记录价格的波动，并由此来研究价格波动的规律。

　　在K线图的基础上，人们研究了各种各样的规律，其中比较出名的海龟交易法则就是利用K线图的形态结构突破来给出买卖信号。在我们的策略里面，我们也使用唐吉安通道的原理，即价格向上或者向下突破特定的连续周期的最高价或者最低价作为给出买入或卖出信号的判断依据。

　　在K线图的使用上面，有一种评价价格波动的方法十分常见，那就是均线系统。它的原理就是用不同长度的特定周期的价格平均(或者加权平均)来衡量价格变化的方向。通过这样的系统，对价格走势的判断会有一定的帮助。

　　SAR是一种在计算机普及之后发展出来的指标，用于判断价格变化的趋势是否依然完整。

　　利用上述的技术指标，我们构建了一个最为简单的交易策略。我们把资金分成相等的两份，一份由交易者来进行主观判断，并手动进行买卖下单；而另一份则由软件工程师根据交易者的思想，把交易策略写入计算机程序当中，由计算机运行程序来自动交易，这就是最常见的程序化交易了。

　　先看主观交易运用以上策略所得到的观察值。这里的观察值就是我们所说的盈利曲线。当然，我们的主观交易所应用到的品种有限，这是由于人体器官的局限性所决定的，因为一个交易者很难同时关注过多的品种。此外，虽然在主观交易者当中，不同的个体其交易的择时、仓位以及止盈止损等的控制会有所不同，但是只要是运用了以上的交易策略，那么他们所取得的盈利优势水平应该是相当的。我们大约进行了约10个交易日的交易，客户权益图如图1所示。

　　需要注意的是，这段时间内交易有了不错的收益，这主要得益于重仓的铁矿石期货延续了它的涨势，向着开仓的方向又前进了许多。但是，在最后的5个交易日却一直在亏损，而且资金的回撤在25%以上。因此，如果你是投资者，你完全有理由相信资金的回撤会继续加剧。

　　然后，我们看一下程序化交易的结果。在开始正式的交易以前，我们把程序写进了电子计算机。由于这些策略并不需要运用在极短的时间周期内，并且交易的次数并不十分多，因此我们利用办公室里面的电脑和一般的光纤网络就可以了，不需要使用到高频交易等技术。交易程序被应用到超过十个品种的商品期货中去，我们利用过去的历史数据进行回测并对程序的参数进行了优化。优化的结果如图2所示。

　　图中的黑色线是组合的收益，可以看到，在同一策略运用到多个品种的交易中去的时候，它们的组合收益会有平滑的迹象，即在客户权益增长图中的资金回撤相对会小。当然，在参数的优化过程中，收益曲线也会被优化，但是我们认为，当参数被优化之后，至少胜率是站在有利的一边的。另外，假如没有电子计算机程序的帮助，单靠个人的能力，在短时间内是无法进行如此繁多的演算的；而正是程序化交易使得这样的前期工作变得可能。

　　进行策略优化之后，我们也同样运行了约十个交易日。在这一段时间里，程序化交易的品种和次数都比主观交易要多，而收益如图3所示。在图中，我们看到，相比主观交易来说，虽然某段时间里面，程序化交易的收益可能会有所不及，但是程序交易的回撤则相对较少，因而收益也相对比较稳定。为此，我们完全有理由相信，在接下来的时间里，盈利和权益将会进一步上升。

　　对于以上的交易策略及其背后的模型，我们还希望作出更深入的讨论。因为金融市场价格的变动是由许许多多的因素所影响从而发生变化的，就是说，价格在短时间内的变动是在一个概率的空间内的随机运动，也许大多数人认为，趋势是存在并且可以被捕捉的。因此，大量的基于这种经典假设所研发出来的策略，都在利用价格变化的线性关系来模拟出价格的走势。结果你会发现，当前及过往价格的变动并不能影响之后的价格变动。

　　当然，如果在一个有杠杆的市场，你单凭这一点去交易，那么肯定会被反向的波动所伤害；然而某些情况下，这种伤害是巨大的。我们利用电子计算机技术，对上海期货交易所的天然橡胶合约1601今年内的10个月数据进行了统计分析，结果如图4所示。在1分钟的时间间隔里面，我们一共统计了57775个数据，得到了一个服从于的N(-0.0609，17.746902)正态分布结果。

　　结果说明，应用传统的价格指标分析和预测行情的发展具有很大的局限性。这种策略背后的数学模型是线性的，而价格的变化往往又是非线性的。利用程序化交易，我们就可以更加清楚地认识到这一点。这就是为什么传统的策略模型即使进行了参数的最优化，但是其长期运行之后仍然很容易失效。

　　程序化交易对比传统主观交易的优势

　　程序化交易把主观交易者的策略进行了量化，然后通过计算机语言写入程序内让计算机来自动交易，从而形成以下特点：

　　第一，克服贪婪、恐惧、犹疑等人性的弱点。交易的信号是明确的，这样就可以克服主观交易者的交易纪律问题和心理因素对实际信号判断的干扰。该出手时就出手，该收手时就收手。比如说，在价格突破时坚决买入或者卖出，而在价格向对自己头寸不利的方向发展时及时地止损平仓。正是因为这一个优点，程序化交易的收益曲线才会比主观交易的收益曲线平滑而稳定。

　　第二，帮助交易者突破生理机能的极限。首先，它可以帮助我们突破肉眼的极限。因为当把同样的策略应用到不同的品种甚至市场上时，特别是操盘的资金量急剧增大以后，我们所要关注(即“盯盘”)的市场就会变得很多，这就完全超乎了我们这双眼睛所能覆盖的范围。另外，由于市场经济的全球化，资本市场已经是24小时连续运作，而人的脑力是需要休息的，不可能日夜兼程，而利用电子计算机则可以实现这一点。如果你要是怕电脑系统会崩溃，那么只需要并行运行多台电脑便可解决。进入了“互联网+”时代以后，随着网络云服务器的兴起，我们已经可以把程序化交易的系统托管到网络的主机上，这样就更不用担心机器运行的问题了。

　　第三，通过技术手段提前优化交易系统。在确定交易模式并且实施之前，我们可以通过计算机对历史数据进行回测和整合，从而在准备阶段就尽可能改进和优化我们的交易策略。即便是存在着过度优化的问题，然而通过优化，我们至少可以发现参数的不同水平对于胜率的影响情况。如果一个参数变动了很小的范围但是回测的盈利水平大打折扣，甚至由盈利变为亏损，那么就说明这个策略的设计存在问题，交易的优势其实并不明显。

　　程序化交易相对于传统主观交易的劣势

　　第一，思维定式难以适应价格变化的非线性波动。相对于主观交易者来说，程序化交易者经常注意到程序化在某些价格波动的情况下表现得相当不如人意。如该加仓时不加仓，该平仓时不平仓。这是由于交易策略其本身的线性思维所造成的。也就是说，目前的程序化交易技术比较多地去拟合价格变化的线性关系，如果要做到非线性的交易决策和过程，程序化交易还有许多需要改善的地方。

　　第二，策略定式难以摆脱固化模式，缺乏灵活度。对于主观交易者来说，交易的策略可以比较灵活多变，有时甚至可以根据自身的感觉或者灵感，在多个策略之间来回地切换。这种交易方式的灵活度，或者说我们通常所认为的交易风格，是由人的大脑所具有的非线性思维来完成的。但是，程序化交易要想实现这种灵活性则不那么容易。

　　第三，概率定式难以发现和防范小概率的“黑天鹅”。美国的长期资本管理公司(LTCM)是由两位诺贝尔奖得主坐镇的以数学模型为核心的量化对冲基金，它的倒闭就是反映小概率导致“黑天鹅”的最好案例。长尾理论告诉我们，同样在程序化交易当中，“黑天鹅”事件总会发生，然而应对这类事件的交易程序则难以设计。因此，程序化交易在运行的过程中也离不开交易者的管理和调整，特别是在发现和防范小概率的“黑天鹅”事件上，人机结合非常必要。

　　程序化交易和主观交易的未来前景

　　程序化交易带来交易方式的革命性变化，也不断引发出新的问题和风险。11月3日，美国联邦法院裁定高频交易员米歇尔·科斯夏(Michael Coscia)商品交易欺诈以及幌骗罪名成立，这是美国以及全球针对这种违法交易行为的首宗刑事起诉。

　　目前，世界各国的政府对程序化交易有所顾忌，这主要是由于高频交易等极速交易的监管难度以及其对交易价格所造成的影响而引起的风险，另外，对于传统的交易者，由于计算机技术和数学模型知识的相对欠缺，使得程序化交易的应用受到了限制。但是，在可以预见的未来，程序化交易和主观交易必然会相互整合、互相促进、共同发展，而这两者之间也必定会产生新的共鸣。

　　对于程序化交易者来，技术的进步将会使得更多的策略得以通过计算机来实现。这其中高频交易只是把做市的策略发展到了极致。然而另一方面，以非线性模型，即神经网络、支持向量机、人工智能等为代表的高新技术正在被应用于程序化交易当中。而这些新的数学型结合计算机的应用，不但会大大增加策略的多样化，也会使传统交易者的理念和思维得以更加有效地实现，让程序化交易能够为交易者带来更大的操作空间。

　　与此同时，主观交易者对程序化交易的兴趣也逐渐增强。我们能够看到一些知名的交易大师，特别是过去二十年伴随着我国金融市场成长而积累起来的投资界的明星们都在组建自己的程序化交易团队。他们都在想方设法把自己成功的经验模型化、程序化，尝试着让自己的交易向前更进一步。当然，在这个过程当中所遇到的问题也不少。比如说，一些主观判断的问题，即我们所说的“凭感觉”是比较难被量化的。然而，程序化交易在这些方面的应用正在通过更新的数学模型和更加智能化的计算机程序来解决。