大家好！我是參賽選手“趙客”，我畢業(yè)于中國科技大學物理系，2014年的一個機會，我有幸跟隨一位行業(yè)內(nèi)資深的校友進入到了量化交易領(lǐng)域。在這之前，我剛讀過一本書叫做《解讀量化投資：西蒙斯用公式打敗市場的故事》。作者把量化交易的故事講得非常精彩，對于喜歡數(shù)據(jù)挖掘的我來說，感覺像是打開了一扇大門。

交易經(jīng)歷順利之中含波折

2014年，我入行涉足股指期貨，年底前開始做實盤交易。

一直到2015年，我都是專門研究股指期貨，那時候市場上專注做股指期貨的人比較多。

我起初研究的策略，核心思想就是趨勢跟蹤。由于那時股指期貨波動大并且市場有效性低，日內(nèi)策略和隔夜策略都相對容易研發(fā)?？傮w來說，收益風險比為4，夏普率為2大概是那個階段我做股指期貨策略的一個收益風險特征。

2016年，因為股指期貨的流動性變差了，我開始轉(zhuǎn)做商品期貨。商品期貨比較容易研發(fā)的策略是中長周期趨勢跟蹤策略，這類策略在2016年之前的商品期貨單邊市場也比較適用。

我所做的中長線趨勢策略持倉比較長，平均在5至10個交易日。2016年正好是商品期貨大牛市，所以這一年的實盤效果也還可以。當時我天真地認為收益風險比為3，夏普率為1.5是這類策略的收益風險特征，然而隨后的兩年，市場就給了我教訓。

從2016年底到2018年，我的中長期趨勢跟蹤策略表現(xiàn)很差，2017年微虧，2018年也盈利不多。這是在內(nèi)盤歷史回測中沒有出現(xiàn)過的情況。我找來外盤期貨數(shù)據(jù)測試了一下策略的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)從1970-1990年，策略的夏普率在3-4；1990-2000年，夏普率下降到2-3；2000年以后就不穩(wěn)定了。

我記得除了2008年外，好像只有2012年是很好做的，其他有的年份甚至開始出現(xiàn)穩(wěn)定虧錢的現(xiàn)象。雖然這僅僅是我的策略的表現(xiàn)，但是卻反應了在一個日漸成熟有效的市場中，這一類策略收益風險特征的變化。長期來看，收益風險比為1，夏普率為0.5是這類策略大致的收益風險特征。

認識到這一點后，我也就比較坦然了，同時也想找到一種更加穩(wěn)定的盈利方式，所以我把主要精力用來研究短線交易策略。商品期貨短線策略，相對于股指期貨短線策略，更難研發(fā)，因為商品期貨的波動小。但商品期貨的優(yōu)勢是品種多，組合效果會更好。

2018年的時候我開發(fā)了幾個商品期貨短線趨勢跟蹤策略，在黑色系和化工系上的組合夏普率達到3.5，但是不能適用于全品種。2019年、2020年以后，我把策略做到了全品種交易，并從趨勢策略，擴展到趨勢、反轉(zhuǎn)、特殊模式策略的組合。

我的短線策略，是大量策略信號的組合，單個信號出現(xiàn)的頻率可能比較低，整體組合的日換手率在100%-400%。收益風險比為8，夏普率為4是我短線策略大致的收益風險特征。

周期有別策略構(gòu)建方法異

我認為，中長線趨勢策略和短線策略有很大不同。

對于中長線趨勢策略，我一般不對交易信號進行過濾，以免錯過大行情。主要的精力是放在定義趨勢上，這種定義一般是只有一兩個維度。只要行情特征符合自己的定義，就可順勢而為，方向?qū)α司湍弥^寸，讓利潤奔跑，錯了就止損出場。

做短線的核心在于尋找高確定性機會，因為它的持倉時間短，行情在持倉期間的波動小，如果策略信號做得不精細，那么盈利就覆蓋不了交易成本。

研發(fā)時，我會先定義一個基本的策略信號，這時會出現(xiàn)大量的交易機會，但是平均單筆收益較低，然后再嘗試一個個地添加過濾條件，每添加一個過濾，都要做到在減少交易機會的同時提升信號的單筆收益，這樣在某個合適的單筆收益下，這個策略信號就可以為我們所用了。另一種獲得精細策略信號的方法是用機器學習，它的優(yōu)勢在于能夠?qū)v史行情進行更加完美的擬合。

交易之初掃清兩大“攔路虎”

剛開始做交易的時候，由于經(jīng)驗不足，我遇到的困難主要有兩點：

一是策略做得不完善。有時候策略回測曲線看起來不錯，但是真正交易起來，會發(fā)現(xiàn)暴露的風險卻很多，只是風險沒有在歷史行情中爆發(fā)出來而已。這就需要不斷完善策略中的應對方案，盡量避免未來的風險。

二是策略容易過擬合。過度擬合的問題，可以通過數(shù)據(jù)驗證和主觀判斷來解決一部分，比如滾動回測和邏輯推演。實際上市場的特征是在變化的，有時候策略回測時效果很好，但是實盤表現(xiàn)卻不行，不好說是過擬合的原因還是市場變化導致策略失效了。

市場變化迭代永遠在路上

策略失效是交易中一個很普遍的事情，最直接的原因就是市場交易者的行為模式發(fā)生了改變。

在市場中，交易者的組成結(jié)構(gòu)在變化，交易者的交易水平也在提升。未來的交易中，我們面對的競爭者主要是機構(gòu)投資者或?qū)I(yè)投資者，而新手等不成熟的交易者的市場占比會越來越低。機構(gòu)化、專業(yè)化是市場發(fā)展的必由之路，所以策略的失效是不可避免的。

交易者只有持續(xù)地投入精力來迭代自己的交易策略，才可能實現(xiàn)持續(xù)、穩(wěn)健、長期地盈利。

舉個例子，A是市場的參與者，假設A的策略實現(xiàn)了穩(wěn)定盈利，那么這種策略的容量有一個理論上限。市場中必然早晚會出現(xiàn)參與者B，與A研究出相似的策略。當B參與交易后，他會與A分享這個理論上限，同時A會發(fā)現(xiàn)收益率變低。這時A需要尋找在B、C、D……參與進來后，新的市場環(huán)境下的最佳交易策略。

防止失效操作方法有講究

解決策略失效問題，我主要從兩個方面著手：

一是構(gòu)建的策略信號要有道理。好的策略信號，我往往能理解它的含義。但是久而久之，我發(fā)現(xiàn)很多理解不了，或者數(shù)學形式不好的策略信號，一般壽命都不長。

二是通過優(yōu)化策略歷史績效，來對抗未來的失效。我們可以通過滾動回測的方式來解決大部分過擬合問題，假設我們已經(jīng)大致避免了過擬合。此時改進策略細節(jié)，使其結(jié)構(gòu)不變的情況下，提升夏普率，本質(zhì)上是在解決欠擬合的問題，改進后的策略在未來行情中的表現(xiàn)大概率也比原策略好。

量化投資盈利高手具共性

量化交易者可以采用不同類型的策略，交易不同的市場。盡管大家在個人性格、交易理念等方面千差萬別，但是優(yōu)秀的量化交易者往往有一些共同的特征：

第一、能正確認識并且接受自己交易策略的收益風險特性。比如優(yōu)秀的中長線交易者，他們不會指望高收益風險比；優(yōu)秀的短線交易者，他們不會輕易躺平而放棄迭代。

如果對自己策略的收益風險特性認識不到位，或者心理上不接受這種收益風險特征，交易者在交易過程中就難免焦慮，就會堅持不下去，甚至會去盲目進行人工干預。如果這樣，往往就可能會成為市場中的失敗者。

第二、能盡量避免策略的過擬合。策略的過擬合，雖然對一些新手來說可能是一個技術(shù)和經(jīng)驗問題；但是對于比較有經(jīng)驗的量化交易者來說，它卻可能是一個心理問題。

優(yōu)秀的量化交易者對自己誠實，不會為了滿足自己內(nèi)心在策略上的“烏托邦式”的欲望而過擬合。

第三、始終敬畏市場保持謙虛。交易中未來的風險是無限的，不是通過歷史回測能看出來的。

我們的策略都是通過冒著一定的風險來賺錢。有時候看似越穩(wěn)定的策略，蘊含的風險反而越大，比如賣期權(quán)策略及期貨中的價格回歸策略等。很多類策略都可以用，但是風險是難免的。賺錢時不要歸功于自己的智慧，而要慶幸風險沒有爆發(fā)。