市场的不确定性是参与交易的乐趣

市场的不确定性是参与交易的乐趣
2016年05月20日 10:46 fx678

黄灿是国内早期量化交易者,2010年开始从事量化分析交易,业内号称“机器狼”,擅长构建程序化交易系统以及实现程序化交易策略,交易风格以稳健为主。在2011年-2015年的量化套利交易中,投资平均收益都超过了25%,产品最大回撤3.85%,2013年12月创办盛冠达资产投资有限公司,持续专注量化策略研究和交易。

问:随着国内市场的不断成熟,怎样才能成为一名出色的交易员?

黄灿:我认为,一名交易员的核心竞争力是他的学习能力和应变能力。与纯技术的人不同,不是掌握了某项技术就能靠技术吃饭。在交易的过程中,由于市场一直在变,所以作为一个优秀的交易员,需要不断地学习,时刻感受这个市场的变化。无论是70后、80后还是90后,要时时刻刻保持一种学习的心态,对市场保持敬畏之心,如果在一个品种或者一个策略上赚钱就骄傲自满,总有失败之日。

问:有人说,如果没有经历过大赚大亏的交易历程是不完整的,您是否认同此类观点?

黄灿:我进入期货行业之前有过大亏的经历,是在股票市场。其实不同人对于大亏的定义不同,我认为,超过10%的回撤就算是大亏了,毕竟投资者一年的收益不一定能达到100%、50%这么高,而我们在2015年部分产品也曾有过10%的回撤。的确,如果你一直在赚钱,那你的交易经历并不完整。

问:您是国内早期的量化交易者,为什么会选择量化交易这条路?早期在研究中会遇到哪些阻碍及瓶颈,又是如何克服的?

黄灿:其实我刚刚进入市场时并不清楚量化交易。只是在慢慢学习交易的过程中发现需要计算机和数据来辅助我做交易,所以我建立了数据系统和交易系统。在我的交易系统开始渐渐完善和成熟后,“量化投资”在国内市场也热起来,我才知道原来自己一直在做的是量化交易。

因为我不是金融科班出身,早期最大的阻碍是不了解金融技术和工具。此时最主要的还是学习能力,你必须要面对很多新的知识,努力去学习,甚至有很多东西是书本中学不到的,要向交易市场中经验丰富的前辈请教和学习。所以我早期主要是通过学习书本上的知识和请教前辈来克服这些障碍的。

问:套利交易是否属于低风险?在您眼中套利交易主要存在哪些风险?

黄灿:首先套利的风险并不低。套利属于交易模式中的一个范畴,其中包含内外盘套利、跨期套利、跨品种套利、期现套利等。

其实最大的风险是流动性风险,如果市场的流动性足够好,可以在当前价位立即止损,那么承担的损失和风险不会太大。如果市场存在流动性风险,当你想止损时,却发现这个价格满足不了你的交易量,那么可能实际的亏损会比风控系统所显示的风险更大。除此之外,就是对不同策略而言都有一些极端的事件。比如黄金、白银的套利,当黄金的流动性足够好,市场足够大时,如果突然爆发了战争或者宏观数据的公布等,都可能增加套利的风险。

问:在您的套利运作体系中,如何去分析和发现套利机会?如何制定和执行套利方案?

黄灿:如何去分析和发现套利机会实际上是一个套利策略研发的过程。我们起初是从观察、模拟交易、手动交易开始的,我们会用极低的成本让交易员去执行此类交易。如果我建立了一个套利策略,要先进行试验,然后对你的交易行为做分析,之后再用历史数据回测。从这3点进行综合分析后,再制定套利方案,以及写程序、做模型,把它运用到实盘上去。对于刚上实盘交易的模型我们都会用少量的资金去验证,也许会产生较大的亏损或者遇到我们之前没有想到的问题,我们在发现问题后对模型进行修正。如果模型试验很久后并没有遇到什么问题,我们才会用大量的资金去操作这一策略。就像一个孩子的成长,即便我们拥有了很多的数据和经验,还是会发生亏损。不管这一策略运行的结果如何,都要预设止损的方案。

根据行情的变化调整套利方案,是每个交易员操作实盘之后要做的事情。虽然每天程序会自行运转,但是每个交易员依然会盯盘,并根据市场的变化产生新的想法,这也是优化策略最基本的信息来源。我们要做的是根据这些信息来调整模型的代码和参数,让策略表现得更好。

问:量化交易的两大痛点是策略失效与黑天鹅事件,对此您怎么看?

黄灿:我认同这一观点。去年的股指期货就发生了缺乏流动性的情况,如果你赚钱了,那是你的运气;如果你亏钱了,损失会很惨重。这种“黑天鹅”事件对于量化交易来说是一件令人头痛的事,但目前市场上没有特别好的方法来规避黑天鹅事件。

此外,我认为策略一定会失效,没有一套代码或模型会一直在市场上赚钱。无论是一个团队,还是一位交易员,其核心能力不是因为有一个模型,而是因为他的模型会随着市场行情的变化而不断地优化。

黑天鹅事件很难避免,只能通过策略配置来解决。我不会把所有的资金都压在一个策略上,而是分散到各个策略中,同时这些策略要保持一定的低相关性。当市场发生黑天鹅事件时,我制定的某个策略可能会损失惨重,但是不至于所有的策略都亏得很惨。

文/七禾网 黄灿

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