前?言
本書所涉及的是一個(gè)適用于散戶和機(jī)構(gòu)交易者的、實(shí)用型的交易算法及相關(guān)策略，但它并不是一個(gè)在金融理論方面的學(xué)術(shù)專著。相反，我希望向讀者呈現(xiàn)過去幾十年里一些最有用的金融研究成果，將它們與我實(shí)際交易中運(yùn)用這些理論所獲得的見解相融合，使其通俗易懂。
因?yàn)樵诒緯��?dāng)中，交易策略處于一個(gè)中心的位置，所以，我們將廣泛地涵蓋這些交易策略，它們大致可分為：均值回歸序列和動(dòng)量序列。我們將為每一類策略所相關(guān)的交易制定相應(yīng)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，而同樣重要的是，我們要探尋交易策略運(yùn)行的基本原理。同時(shí)，所有研究的重點(diǎn)是簡(jiǎn)易型的以及線性的交易策略，以此避免復(fù)雜策略常常會(huì)有的過度擬合和數(shù)據(jù)探測(cè)問題。
在均值回歸交易策略相關(guān)的序列當(dāng)中，我們將討論多種統(tǒng)計(jì)技術(shù)［如擴(kuò)展版的迪基-富勒檢驗(yàn)（Dickey-Fuller檢驗(yàn)，即ADF檢驗(yàn)）、赫斯特（Hurst）指數(shù)、方差比檢驗(yàn)、半衰期檢驗(yàn)?zāi)Ｊ降龋菀詸z測(cè)時(shí)間序列的均值回歸之屬性，以及相關(guān)的平穩(wěn)性；同時(shí)，我們還要檢測(cè)一個(gè)由金融工具所構(gòu)建的投資組合之協(xié)整屬性［相關(guān)檢測(cè)模式包括協(xié)整型ADF檢驗(yàn)（CADF檢驗(yàn)）、約翰森（Johansen）檢驗(yàn)等］。我們不只要把這些統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)應(yīng)用到時(shí)間序列上，我們還想讓你明白相關(guān)測(cè)試的真正用意以及簡(jiǎn)易數(shù)學(xué)方程背后的深層含義。
我們將解析一些具有均值回歸屬性之投資組合所相關(guān)的最簡(jiǎn)單的技術(shù)和策略模式［如線性交易模式、布林帶線、卡爾曼過濾法則（Kalman filter）等］。另外，我們還要解析在向相關(guān)的測(cè)試模型和交易策略模型輸入相應(yīng)數(shù)據(jù)之時(shí)，我們應(yīng)該輸入原價(jià)還是價(jià)格對(duì)數(shù)，抑或是價(jià)格比率到底哪種形式是最有效的，特別是我們還要說明：多用途的且與多種交易策略相關(guān)的卡爾曼過濾法則對(duì)交易者而言是不是有效。在本書當(dāng)中，時(shí)間序列與橫截面式的（橫向的）均值回歸交易策略的區(qū)別將被討論。我們將探討在均值回歸交易策略之中，尤其是在處理點(diǎn)差的時(shí)候，縮放技術(shù)和突出錯(cuò)誤數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的做法到底有哪些優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)。
均值回歸交易策略的案例來自日間和盤中的股票交易模式、交易所交易基金（ETF基金）之間的配對(duì)交易和多重交易、ETF基金與成分股票之間的交易、貨幣之配對(duì)交易、期貨之跨期與跨市場(chǎng)的套利交易。我們將解釋最近幾年，由于暗池交易和高頻交易的興起，使得前述這些交易策略在實(shí)際的操作過程中面臨很大的挑戰(zhàn)；我們還將說明某些基本面的要素是如何能夠應(yīng)對(duì)一個(gè)目前非常有利可圖的ETF基金之配對(duì)交易所出現(xiàn)的、暫時(shí)性的背離情境的；同時(shí)，我們要說明如何應(yīng)用同樣的要素構(gòu)建一種改進(jìn)型的交易策略。在討論貨幣交易時(shí)，我們很小心地對(duì)相關(guān)問題進(jìn)行了相應(yīng)解析，即我們要解釋為什么其收益率的計(jì)算方法相對(duì)于股票交易者而言，似乎很陌生，而且，在相應(yīng)的概念當(dāng)中，諸如滾動(dòng)收益率之類的問題有時(shí)可能是非常重要的。我們特別強(qiáng)調(diào)要致力于研究：現(xiàn)貨收益率與滾動(dòng)收益率之間的關(guān)系，以及一些從期貨價(jià)格相關(guān)的簡(jiǎn)易數(shù)學(xué)模型中衍生的期貨交易策略。本書當(dāng)中，我們還以圖示以及數(shù)學(xué)的表現(xiàn)形式探討了現(xiàn)貨溢價(jià)和期貨溢價(jià)的概念。另外，相應(yīng)的章節(jié)將介紹貨幣工具均值回歸的屬性，并且，引入期貨之中一個(gè)非常特殊的形式波動(dòng)率期貨（VX期貨），同時(shí)，解析其形成有利可圖交易策略的基本過程。
在動(dòng)量交易策略相關(guān)的序列中，我們首先分析了一些關(guān)于時(shí)間序列型動(dòng)量模式的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，其中，最為重要的主題是探索股票和期貨動(dòng)量運(yùn)行模式的四個(gè)驅(qū)動(dòng)因子，并且，為從時(shí)間序列型和橫向型動(dòng)量運(yùn)行模式中提取相應(yīng)收益而貢獻(xiàn)相關(guān)的策略。期貨的滾動(dòng)收益是動(dòng)量模式的一個(gè)驅(qū)動(dòng)因子，但事實(shí)證明：在許多不同的情況下，被迫減價(jià)出售資產(chǎn)和回購(gòu)模式是股票與ETF基金動(dòng)量運(yùn)行模式的主要驅(qū)動(dòng)因子。同時(shí)，基于新聞事件、對(duì)信息的敏感度、杠桿式ETF基金、訂單流量以及高頻交易等因素，一些較新型的動(dòng)量型交易策略被開發(fā)出來。最后，我們將探討動(dòng)量型交易策略與均值回歸型交易策略之利弊，進(jìn)而在近期金融史上，且于不同的市場(chǎng)機(jī)制之下，去發(fā)現(xiàn)那些具有完全不同特質(zhì)的風(fēng)險(xiǎn)收益。
我一直認(rèn)為：在發(fā)表的刊物之中，在許多圖書、雜志和博客當(dāng)中，我們會(huì)很容易地找到所謂的盈利型交易策略，但是，如果要探究相應(yīng)策略為什么存在缺陷，那就非常困難了，這也許是最終注定的。所以，盡管強(qiáng)調(diào)了原型策略的重要性，我們還是要討論相應(yīng)算法與交易策略中常見的缺陷，這在使相關(guān)讀者深入理解交易策略的本來面目方面，是最有價(jià)值的，而且從相應(yīng)的回測(cè)程序來看，前述的這些缺陷會(huì)導(dǎo)致實(shí)時(shí)交易的結(jié)果與回測(cè)的績(jī)效之間存在很大的差異。即使是精通交易算法的專業(yè)人士也會(huì)同意這樣一種說法，那就是：相同的理論策略既可產(chǎn)生可觀的盈利，也會(huì)造成糟糕的損失，這取決于策略實(shí)施的細(xì)節(jié)。因此，在本書當(dāng)中，我會(huì)著重檢驗(yàn)相應(yīng)交易策略的回測(cè)效果和實(shí)施效果；同時(shí)，我還要解析如下概念，即數(shù)據(jù)探測(cè)過程中所產(chǎn)生的偏差、與企業(yè)退市相關(guān)聯(lián)的相應(yīng)股票的生存偏差問題、初級(jí)市場(chǎng)與綜合市場(chǎng)的報(bào)價(jià)問題、貨幣報(bào)價(jià)的地區(qū)依賴性、賣空限制所引發(fā)的細(xì)微差別、連續(xù)期貨合約的構(gòu)建問題，以及期貨的收盤價(jià)格與結(jié)算價(jià)格的回測(cè)問題。另外，我們也突出了一些情況，即在相應(yīng)的歷史事件當(dāng)中，一旦策略屬性發(fā)生變更，即使是最正確的回測(cè)系統(tǒng)也無法預(yù)測(cè)此策略的未來收益。
我還注意到：我們需要選擇合適的軟件平臺(tái)來進(jìn)行相應(yīng)的回測(cè)和自動(dòng)化的運(yùn)行工作，而既定的MATLAB?軟件（其中，有我最喜歡的編程語(yǔ)言）也不再是本書的唯一選項(xiàng)；我們還需要根據(jù)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，對(duì)相應(yīng)編程技巧的每一個(gè)層次和許多不同的預(yù)算功能進(jìn)行相關(guān)的調(diào)查；特別是，我們已經(jīng)注意到交易者的集成開發(fā)環(huán)境可以從具有工業(yè)實(shí)力的平臺(tái)（如Deltix平臺(tái)）到無數(shù)開放式的源代碼版本（如TradeLink版本）進(jìn)行依次排列。就像我們解釋的那樣，從回測(cè)系統(tǒng)到現(xiàn)實(shí)交易的切換模式是評(píng)估相應(yīng)平臺(tái)最重要的標(biāo)準(zhǔn)在這種情況下，時(shí)下較熱的復(fù)雜事件處理的概念也將被引入本書所設(shè)置的情境之中。
在之前的一本書中，我探討了風(fēng)險(xiǎn)和資金管理的問題，該書建立在凱利公式（Kelly formula）之上確定最優(yōu)杠桿比例以及平衡收益與風(fēng)險(xiǎn)的資本配置。在這里，我再次提及風(fēng)險(xiǎn)和資金管理，且仍然是基于凱利公式。但于本書當(dāng)中，我結(jié)合了經(jīng)過歷練的風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)際經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行分析，其中包括：所謂的黑天鵝事件（Black Swan）、投資組合之風(fēng)險(xiǎn)比例固化模式以及止損機(jī)制。［美國(guó)聯(lián)邦最高法院的法官羅伯特·杰克遜（Robert H. Jackson）已經(jīng)闡述過凱利公式的應(yīng)用，他說：我們要利用一點(diǎn)實(shí)踐的智慧來調(diào)和其純理性的邏輯。］而我們特別關(guān)注的情況是：在現(xiàn)實(shí)的條件下，當(dāng)我們不能設(shè)定收益率的高斯分布的模式之時(shí)，我們需要如何找到最佳的杠桿比例。此外，我們認(rèn)為，風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系可能是全面風(fēng)險(xiǎn)管理計(jì)劃中一個(gè)有用的組成部分。蒙特卡羅模擬法的應(yīng)用是我先前忽略了的一個(gè)普通技術(shù)。在這里，我們將演示：根據(jù)模擬的數(shù)據(jù)而不是歷史的數(shù)據(jù)來測(cè)試回測(cè)系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)意義，同時(shí)，評(píng)估某一特定交易策略相關(guān)的概率分布的尾部風(fēng)險(xiǎn)。
本書是我之前所寫的《量化交易》之后續(xù)文本。在那本書中，我專注于交易算法的基本技巧，例如如何確定新型交易策略的思路，如何回測(cè)一個(gè)交易策略，如何對(duì)自動(dòng)化執(zhí)行系統(tǒng)進(jìn)行基本的考量，最后，通過凱利公式得出風(fēng)險(xiǎn)的管理模式。但是，一些有用的典型策略被一定程度地忽略了，但這些不是重點(diǎn)，如果你對(duì)交易算法完全陌生，那么，《量化交易》則是一本好書，本書則完全是關(guān)乎交易策略的。
本書中的所有案例都是用MATLAB程序代碼構(gòu)建的，不熟悉MATLAB的讀者可能要研究量化交易的教程，或在平臺(tái)mathworks.com上觀看免費(fèi)的研討會(huì)。此外，MATLAB的統(tǒng)計(jì)工具箱也偶爾被使用（所有MATLAB產(chǎn)品都可以在并行計(jì)算工具箱MathWorks上進(jìn)行免費(fèi)試用）。
軟件和數(shù)學(xué)是交易算法的兩種語(yǔ)言。讀者會(huì)發(fā)現(xiàn)：相較于我之前的一本書而言，本書涉及更多的數(shù)學(xué)知識(shí)。這是因?yàn)槲蚁Ｍ�在討論金融市�?chǎng)的概念時(shí)，可以注入更多的精度；還有一個(gè)原因是我相信用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型比通常使用的數(shù)據(jù)挖掘方法更加具有優(yōu)勢(shì)；也就是說，我們不是把許多技術(shù)指標(biāo)或規(guī)則放在一個(gè)價(jià)格序列之中，并觀察哪個(gè)指標(biāo)或規(guī)則更加有利可圖。如此，在數(shù)據(jù)探測(cè)的過程中，容易出現(xiàn)相應(yīng)的偏差，而我們所試圖實(shí)現(xiàn)的是憑借一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型去提取一個(gè)價(jià)格序列的基本屬性，同時(shí)利用這個(gè)模型來計(jì)算我們的財(cái)務(wù)收益。然而，在股票、期貨和貨幣交易中，其所需的數(shù)學(xué)水平要遠(yuǎn)低于衍生品交易中所需的高度，任何掌握初級(jí)微積分、線性代數(shù)和統(tǒng)計(jì)的人士都能夠在此基礎(chǔ)上進(jìn)行討論而毫無障礙。如果你發(fā)現(xiàn)方程太混亂，那你可以直接去參看相應(yīng)的案例，并參看其具體操作的軟件代碼。
雖然我在機(jī)構(gòu)型投資管理行業(yè)工作多年，但在寫第一本書的時(shí)候，我還是一個(gè)獨(dú)立的交易者。在隨后的幾年里，我已經(jīng)開始管理兩個(gè)對(duì)沖基金。有時(shí)我與一個(gè)合作伙伴共同工作，有時(shí)我自己?jiǎn)为?dú)操作。我在2007年夏的量子基金崩潰之時(shí)得以幸免，并且在2008年金融危機(jī)、2010年金融市場(chǎng)閃電崩盤、2011年美國(guó)聯(lián)邦債務(wù)評(píng)級(jí)下調(diào)以及2011～2012年歐洲債務(wù)危機(jī)中，我都能夠存活下來，因此，我比以前更有信心。我可以認(rèn)定：盡管我確實(shí)在過渡期間學(xué)到更多的金融知識(shí)，然而，初始開發(fā)的交易算法是合理的。例如，我發(fā)現(xiàn)無論市場(chǎng)預(yù)期多么險(xiǎn)惡，親手推翻某個(gè)模型始終都不是一個(gè)好主意；同時(shí)，保守的交易模式始終比過度放債要好，尤其是在管理他人資產(chǎn)的時(shí)候；還有，交易策略的表現(xiàn)形式往往具有均值回歸的特質(zhì)；另外，我們的過度自信對(duì)相關(guān)交易策略而言是最大的危險(xiǎn)；最后，在運(yùn)行錯(cuò)誤交易模式和接近災(zāi)難的時(shí)候，一個(gè)人所得到的教訓(xùn)較之于從成功交易所獲取的經(jīng)驗(yàn)而言，更加值得珍惜，而我就是想在本書當(dāng)中，記錄過去四年以來的諸多經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。
我的基金管理經(jīng)驗(yàn)并沒有改變本書中的重點(diǎn)，即本書的要旨是為散戶型交易者服務(wù)。如果具備足夠的決心且進(jìn)行一些修改和完善，所有的策略都可以由一個(gè)獨(dú)立的交易者來實(shí)現(xiàn)，此種類型的交易者不需要在券商所在公司開立一個(gè)七位數(shù)的賬戶，也不需要五位數(shù)的技術(shù)成本。我給這些交易者的信息仍然是一樣的，即一個(gè)資源有限和計(jì)算能力不強(qiáng)的人仍然可以按照其指定的游戲規(guī)則去挑戰(zhàn)強(qiáng)大的行業(yè)內(nèi)部人員。
寫作動(dòng)機(jī)
著書的交易人士需要回答其他交易者一個(gè)基本的問題：為什么他們會(huì)寫這樣一本書呢？更具體地說，如果所描述的交易策略是正確的，那么，為什么相關(guān)交易者會(huì)宣傳這些策略呢？而這種做法肯定會(huì)減少相關(guān)策略應(yīng)用方的未來收益。
我首先回答第二個(gè)問題。我所描述的諸多策略對(duì)于專業(yè)交易者來說是相當(dāng)熟悉的，所以我對(duì)它們?nèi)鐢?shù)家珍；其他有如此高能力的交易者在另外一些人運(yùn)用這些策略的時(shí)候，其盈利能力不會(huì)受到嚴(yán)重影響。但是，也有一些交易策略具有相反的特質(zhì)：它們的盈利能力較低，或者，有其他的局限性以至于沒有吸引力，而且，我不再認(rèn)為此類策略適用于我自己所構(gòu)建的基金式的投資組合，但是，它們?nèi)钥梢詣偃蝹�(gè)體交易者的賬戶。最后，對(duì)于我經(jīng)常描述的策略而言：其在第一眼看上去是非常有前途的，但是，可能包含各種缺陷。對(duì)此，我沒有進(jìn)行充分的研究和精化，例如在我的例證當(dāng)中，相應(yīng)的測(cè)試代碼就沒有包含相關(guān)的交易成本，而這一點(diǎn)恰恰是回測(cè)系統(tǒng)當(dāng)中一個(gè)有意義的關(guān)鍵值；還有，我經(jīng)常使用樣本內(nèi)數(shù)據(jù)以優(yōu)化參數(shù)、測(cè)試性能，如此，則肯定會(huì)導(dǎo)致回測(cè)的結(jié)果不準(zhǔn)。在例證當(dāng)中，所有前述這些缺陷都會(huì)使我犯錯(cuò)，因此，簡(jiǎn)化的版本則更具有說明性和可讀性，這些版本可以被稱為原型策略，它們并不用于交易，但以其闡述常見的交易算法與技術(shù)是有用的；同時(shí)，它們也可以為讀者進(jìn)一步完善和改進(jìn)其自身的交易水平提供可用的思路。
那么，我們的基本動(dòng)機(jī)是什么呢？它是這樣的：在收集信息方面，大眾的知識(shí)往往比其他任何方法都有效。因此，本書當(dāng)中所討論的策略以及我的第一本書都非常期待廣大讀者的反饋意見。