期货量化趋势跟踪策略 管理期货的趋势跟踪策略

李焕逸:趋势跟踪让程序化做得更漂亮

翻看2014年“期货实战排排网”的年终数据，昵称“扬韬”的期货管理账户，在累计展示的309天内，以参考收益率66.43%，累计净利润超过400万元的成绩位居前列。在向来不乏高手的“期货缓竖实战排排网”同台竞技中，这样的成绩也许还不够靓丽。但若从程序化交易的角度来衡量，如此战绩就足以说明这一账户背后的交易策略“火力十足”。为此，期货日报记者专访了该账户管理人—上海高程投资经理扰慎大李焕逸。

制胜关键：多模型趋势跟踪策略

“去年很多品种都走出了较大的趋势，所以我们的趋势跟踪系统表现得还不错。”在自我评价去年不错的收益表现时，李焕逸将此归因于市场配合，策略给力。

翻看“扬韬”账户从2013年12月初以来的净值增长曲线图，在整体向上的趋势中两个重要“爬坡”阶段清晰可见。在2014年3月底至5月底、8月11日至10月底这两个阶段，该账户的投资收益基本上呈现90度直线攀升。

“第一阶段我们的盈利主要来自期指的交易。”李焕逸回忆说，而随后第二阶段盈利则主要来自商品期货交易，而在这一阶段，国内大部分商品品种都出现了下跌趋势，这对于趋势跟踪策略非常有利。

就程序化交易而言，快速识别并捕捉市场波动发出的交易信号至关重要。李焕逸坦言，程序化交易并不预测行情走势，而一旦有行情能够抓得住才是最重要的，去年交易中的主要盈利就来自市场发生大波动的时候。

“期货实战排排网”供应的分析数据显示，“扬韬”账户的交易品种非常广泛，几乎实现了全品种覆盖。这其中既有棉花、白糖等软商品，也有大豆、豆粕等油脂油料品种，还有橡胶、PVC、PTA化工品种，此外还有沪深300股指期货。对此，李焕逸告诉期货日报记者，交易品种的选择并没有特别的偏好，基于趋势交易的策略，交易品种选择坚持两个标准：历史上较具波动性的品种；市场流动性较高成交较为活跃的品种。

而在日常交易中，仓位管理也是程序化交易的重要组成部分。李焕逸表示，去年5月之前，主要运行股指期货交易，加上当时市场波动较大，所以持仓比例偏重。而在去年下半年主要对多品种运行趋势交易，而且基本上是在确认市场有趋势的时候才参与交易，所持仓比例也相对较低。

群策群力：策略模型的普适性很重要

优异的成绩背后是优秀的交易策略，而这些策略又是来自一个富有经验且紧密协作的团队。

“我们的交易策略都是集体智慧的结晶。”对于账户的优秀业绩，李焕逸更愿意将这归功于团队的力量。现在，公司投资团队拥有多名有着丰富经验的投资经理。这其中既有曾就职于国内大型券商量化部门的专业人士，也有对港股、A股及商品期货市场都有丰富经验的专业投资人士，还有擅长对市场基本面挖掘并利用数学统计方法建模的高手。此外，公司投资团队中还有熟悉投资流程及各业务环节的专职风控人员。

“团队内各个人分兵把守，各司其职。”李焕逸告诉期货日报记者，作为“扬韬”账户的管理人，其主要职责就是对数据运行挖掘并研究制定量化交易模型。“由于对量化交易有着浓厚兴趣，过去的几年中自己主要研究不同的交易模型，主要有多品种趋势跟踪、期指多系统中期交易、商品期货行为分析、多品种跨期套利等多个模型。”

程序化交易，策略的多样化和广泛的市场适应能力的重要性不言而喻。对此，李焕逸告诉记者，公司交易团队非常重视策略的市场适应能力。在研发策略的过程中，团队也曾常出现过度拟合的情况，过往历史阶段的优异表现并不代表策略未来依然有效。“所以稳定性可能比历史表现更为重要。”李焕逸表示，在实际研发中，团队重点关注策略的基本标准是：模型孝陆应该具备较强的行为理论支撑；模型应该在较长时间内持续有效；模型应该对大部分品种同时有效。

值得注意的是，近两年来国内期货程序化交易的发展势头迅猛，这自然也带来了更大的市场竞争，策略的趋同化问题日渐突出。对此，李焕逸直言，最近随着市场参与者的变化，市场中出现了交易滑点的扩大、市场短时间内的波动加大等问题。“总的来说，市场可能比以前更为复杂，对交易者来说将面临更多的挑战，我们也需要花更多的精力去解决这些问题。”

管理理念：安全环境下赚取预期利润

不同于主观交易，程序化交易对于风控标准更高、更严格。对此，李焕逸向记者表示，公司风险管理理念的核心是在安全的环境下赚取预期的利润，即公司所有产品在设立之时，即需全面权衡市场基本情况，判断是否可以尽可能在不承担风险的环境下运行投资，该种投资能否获取稳定的、符合预期的利润。

为此，公司设立的风险管理架构主要有两个部分：

第一个部分是产品设立时的风险决策专家组。在产品设立时，基金经理需要在公司内路演，除产品要素外，重点回答风控小组的问题，即在各种极端环境下，公司和客户所能承受的风险极值，这种极值只有满足公司和客户的双重需要，才会允许产品的设立。

第二个部分是产品运营时的风险监控顾问组。公司风控委员会在产品初期建仓、运行期间、产品结束前夕三个阶段对产品净值运行全天候监控，如果产品回撤幅度在预期范围内，则基本不干涉基金经理的操作。如果产品回撤幅度超出预期，则随时启动预警机制，要求基金经理根据预案运行仓位调整，以此来降低产品投资组合面临的市场风险。

具体到实际操作阶段，管理基金的主要风险在于净值回撤的风险和组合中个股的风险。例如，在运行股指期货交易中，首先是限制股票组合占沪深300的权重为六成到七成，保证对冲的时候可以同向变化，偏离不大。对单一个股的基本面和消息面实时跟踪，有重大基本面和消息面变化的时候再运行人工处理。

“而从更广泛的风控管理角度看，我们主要靠定量分析技术来控制风险。”李焕逸告诉期货日报记者，公司一般设定净值高位回撤5%止损。单一个股如果基本面和消息面出现重大变化，会人工做一些调整。同时每天跟踪个股的信息，并适时监控这些风险。

期货程序化交易真能挣钱吗

程序化交易可以赚钱，但有三个关键因素。

市场上做量化的人很多，但能长期下来稳定盈利的策略也不是菜市场的白菜，遍地都是。量化策略可以简单分成三类，趋势跟踪策略，波段策略，高频策略。

第一，取决于策略模型的适应性。真正优秀的高频策略，目前很难在市场上面找到，加上研发成本巨大，基本都被各大基金公司垄断。换句话，现在市场上能找到的高频策略，要么有缺陷，要么是市场上的一些有心人设计的圈套，目的肯定是盯着你的手续费。至于波段策略，开发起来相对简单，策略针对的是某一类行情，适应性有限。能否盈利，和盈利多少和行情关系巨大，真正能够长期下来稳定盈利的也是极少，多数人不舍得分享，市场中能够找到的波段策略，多数属于适应部分行情的。最后一类是趋势跟踪策略，起源道氏理论，经过多代人的验证，是一种简单有效性的策略。长期跟踪下来能够赚钱的趋察州势策略猛没握不再少数，但收益率有限，遇到震荡行情盈利会有一定回撤。

第二，取决于交易员的心态，分析水平。成熟的交易员不会迷恋量化策略，知道量化只是一个工具，只是一个支持下单的交易软件。会去仔细了解策略的优势和缺点，分析策略适合的行情，找出策略不适合行情。分析出因为不可控因素出现的正常回撤是多少，分析出行情适合的时候能有多少盈利。最后通盘布局，制定出策略使用的具体方法细节等。交易员的心态能够影响交易员的干涉策略的频率，能不能执行好量化策略的具体使用方案。例如，启动策略的时间，关闭时间，什么情况下手动干预，添加止盈止损，或者会不会把该出局的单子提前手动出局，该要止损的单子，没有枝庆让量化程序自动止损等等。

第三，取决于风险控制。量化程序化交易虽然可以减轻情绪对交易的影响，但并不能降低投资的风险。一个优秀的交易会制定合理风控措施，比如调整账号资金，调整下单手数，以及定下终止使用策略的红线，盈利后何时推出策略等

量化对冲基金的优缺点

一、优点：量化对冲基金最扒衡大的优点就是预期收益高，风险小，回撤低，是二级市场股票投资当下最春中做好的选择。

二、缺点

1、策略的市场容量：以我们常见的CTA为例，几乎每个CTA策略的市场容量都是有限的，现在不少CTA策略改为做长线的趋势跟踪也是这个原因。尤其是在中国，由于各个商品期货策略的相关性高，100个期货品种里面差不多能分成3-5个大类，并且均由人民币定价，规模上限比较明显。虽然过去几年CTA策略在国内表现很好，但从国外的经验来看，Barclay CTA Index自1980年以来的年化收益率在10%左右。市场容量约束往往还会引发策略共振的副作用。在2008年初，长期资本系的基金就发生了策略共振，这是一帮由长期资本管理公司出来的一群天才二次创办的多家基金公司，交易标的和策略非常类似，在2007年下半年，他们都看到了在日本债券收益率的机会，建立了相似的头寸，结果这个机会容纳不了这么多头寸，一起把桥震垮了，大部分长期资本系公司在金融危机之前就已经倒掉了。

2、存在大量无法量化的情形：真实市场中不是每个因素都可以被量化的，主要有三类：

（1）宏观的事件。宏观事件的因素不是太少，而是太多，多到难以量化，或者量化的性价比不高。

（2）过去出现次数太少的事件。比如某个事件只出现过一次，那么很难知道这个事件具体受到什么因素的影响。

（3）未知事件。在量化策略设计时，对已经发生过的事件考虑的比较充分，每个突发事件都会有相应的处理方法，但是对于没有发生过的事件，几乎没有办法考虑，往往会做出错误的决定。

3、过度拟合的策略：过度拟合指的是量化策略的开发者，通过不断增加或优化参数培告，找到表现最好的股票，注意这个最好往往没有之一。过度拟合的策略往往有以下特征：

（1）回撤很小，甚至几乎没有回撤；

（2）交易次数很低；

（3）参数很多；

（4）符合条件的标的很少。

过度拟合策略是在追求低回撤且稳健回报的目标导向下，添加了太多的参数，对历史行情进行了过多的拟合，尤其是考虑了很多偶然

4、基金经理对策略的信任度：量化基金并不是完全不受人为因素的影响，有时反而更加考验人性。每个基金经理都清楚，每个量化策略都有适合其生存的环境，以及会受到同类策略会对手策略的影响。此前，就有新闻爆出国内某知名量化基金，在市场好的时候，为了赚的的更多，动了凡心，改了策略，这还是赚钱的时候，尚且难以完全信任模型，如果处于较大亏损的情形之下，基金经理很难不怀疑自己的模型。

5、量化投资对基本面的研究深度不足：主动管理型基金会对个股有着深入的研究，每个拟投资的标的一般都会有估值的上下限，但量化投资往往很难做到类似的深度，导致一些优质标的的买入时机不好，或者仓位太小。

操作环境：

Magicbook

Microsoft Edge 96.0.1054.43

量化对冲策略有哪些 量化对冲策略解读

随着证券市场的不断发展，先关产品的衍生产品不断涌现，身为行业从业人员就需要懂得这些产品的策略，那量化对冲策略有哪些？具体内容是什么？

1.什么是量化对冲策略？

是指利用量化的手段对冲风险，以期独立于股票市场走势获悉升哪取超额预期年化预期收益。在我国对冲基金市场中，常见的量化对冲策略有股票多/空、市场中性、套利及管理期货等子策略。

2.股票多/空策略

就是既做多股票，也做空股票的策略。为了获取确定性的超额预期年化预期收益，多空策略一般采取配对交易的方式来进行。配对交易就是根据股票之间的历史相关系数将股票配对，一旦配对组中的股票价格发生波动导致相关系数偏离一定的范围，就可以通过买入低价股票，睁码卖空高价股票的价格获利。采用股票多空策略需要利用数理统计技术对股票的大量历史数据建模，并利用模型实时监测配对股票间的相关关系。

3.市场中性策略

就是构建投资组合，使得组合与市场之间相关系数为0，也就是投资组合不随市场的波动而波动。

中性策略根据实现手段可分为市值中性，行业中性和贝塔中性。贝塔中性是指投资组合的贝塔值为0。市值中性是指组合中多头部位中大、中、小盘股票的配比与空头部位指数的配比一致，做到市值中性不一定能实现贝塔中性，例如多头选一篮子创业板股票，空头用同市值的沪深300股指期货对冲，显然空头头寸无法覆盖多头头寸全部的风险敞口。行业中性是指多头头寸与空头头寸行业板块配置一致，没有偏配。一般做到市值中性与行业中性的组合可以近似认为达到贝塔中性。

4.套利策略

是指利用同一资产标的在不同市场或不同时间的双重定价，低买高卖获取差价的投资策略。可以用来套利的标的资产包括金融指数、商品、基金、期权和外汇等。套利策略常见的子策略有期现套利、跨期套利、分级基金套利和ETF基金套利等。

期现套利是交易期货和现货价差获取预期年化预期收益的策略。常用的是对股指期货的套利。因为期货价格在交割日会强制收敛于现货价格，所以一旦出现可交易的价差，开仓即可获得确定性的预期年化预期收益。

笑吵跨期套利是利用同一期货品种不同月份合约价格之间价差的波动套利的行为。理论上，远月合约与近月合约之间的价差应为远月减去近月之间的持有成本。一旦价差超出合理的范围，即出现套利机会。

分级基金套利和ETF套利都是利用基金套利。分级基金套利是利用母基金净值与A、B级交易价格之间的价差获利的策略。ETF基金套利是利用ETF基金净值即成分股一篮子股票价格与其场内交易价格之间价差获利的策略。

因为套利机会的本质是市场失效导致的，这样的机会转瞬即逝。所以通常需要利用程序化交易来实时监测全市场的套利机会并以最快的时间开仓交易。

策略

即管理期货策略，也可分为非量化和量化交易。非量化的管理期货策略就是凭借基本面分析和技术分析主观做多或做空期货标的。

量化CTA策略主要是趋势跟踪策略。与股票多因子模型类似，趋势跟踪策略也是利用量化模型对期货历史数据进行统计分析，得到趋势性指标判断标的资产的趋势。一旦发现趋势性信号，立即开仓交易。CTA策略一般也是采用程序化交易的。