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拓空

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王黎:程序化交易(转)  

2013-08-22 15:55:31|  分类: 人物 |  标签: |举报 |字号 订阅

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2013年7月27日,由期货中国网与汇鑫投资联合举办“短线交易高手30人论坛”在上海举行,以下是期货中国网对部分内容的录音整理:

王黎:

首先我非常高兴能有这么一个机会参加这个高手的论坛,我本身是去年从美国回来,以前一直做股票为主,期货刚刚开始做,可能一年左右,我们从去年开始操作,目前还比较顺利。能够跟这么多高手在一起探讨,感觉非常激动。首先今天我准备了一个PPT,是今天的一个内容提要,大概介绍一下我们公司的背景。我们公司刚刚开始运行一年左右,可能大家都不太了解。这次我主要集中在量化投资这部分,对量化投资做一个基本的简介。在座的很多都是通过主观交易,日内操作的高手,量化方面大家可能比较陌生。因为我是海外回来的,对国外的量化的基本情况比较了解,做一个基本的介绍,一个是量化投资的简介,另外对于海外量化的高频交易,国外的人是怎么做的,可能我稍微了解得多一些,可以做一些简介。最后我们一年左右操作的心得跟大家做一下交流。首先这是我的一个背景介绍,我毕业于清华大学,获得了计算机系学士,后来到美国进修,开始是在弗吉尼亚理工大学读计算机系的博士,学了一段时间后,感觉自己性格里有一些赌性,做一些赌博的事情。当时做了自己人生中很大的一个赌注,我离开了当时计算机博士的培养计划,借了很多钱,进入了密西根大学读统计学硕士,很快申请到了博士,在这个过程中,一共读了三个硕士,分别是统计学硕士、金融工程学硕士、工业工程及运筹学硕士,完成了工商管理学博士学位。我在密西根大学,每天想的都是怎么样将我学的计算机的知识和数理统计结合在一起,用在金融市场。早在我刚到美国的时候,就对金融市场非常感兴趣,我把所有的钱拿到股市里去投资,结果第一个星期损失大半,特别惨,非常不服气。然后就一直琢磨着,怎么样才能通过我自己掌握的一些知识,在金融市场里站起来。金融市场这么多波动,当时主要以做股票为主,怎么样能够通过学的知识战胜这个市场。我当时的研究工作是一个交叉学科,很少有人做交叉学科,这是很多方面的综合体,包括人工智能,数据挖掘,统计学的高维度数据分析,运筹学的优化。本身做这些研究的时候,发文章是挺吃亏的,计算机类的我得跟计算机的人去竞争,统计类我跟统计系的很多科班出身的去竞争,运筹学的跟很多做运筹学的人去竞争。因为不是专攻的那方面,无论发文章还是其它的,与做那行的人相比都有很多劣势,但是这几个组合在一起是我非常独特的一个特点,这是别人没有的。当时我的基本目标是怎样掌握那些知识,放在金融市场里面进行预测,我觉得这三个组合在一起是别人没有的知识结构,因此一直没有放弃依然在这些领域里面进行研究。毕业以后也是有一些美国的大学,包括犹他大学请我去当教授,当时也经过一系列的权衡以后,决定还是走入工业界,进入金融领域。所以当时进入了世界上最大的资产管理公司,它的前身叫巴克莱权证投资,后来09年的时候跟贝莱德合在一起。巴克莱就是世界上最大的资产管理公司,后来09年跟第三大的资产管理公司贝莱德合在一起,形成了一个巨大无比的资产管理公司,是第二名的将近一倍以上,总共管理3.6万亿美元资产。以前我一直是做股票量化为主,我们当时的那个部门叫ICE,这个部门在全世界是非常有名,以量化投资出名,我们部门一共不到一百人,大多数人是博士,使用各种数学模型、统计模型。当时我们最多的时候,管理四千亿美元资产,全球一万多只股票。我在日本的时候,四个人管理日本市场,在日本市场我们就属于最大的基金,最多的时候有可能有六百多亿多美元。无论是交易量还是持仓量,都是日本市场最大的一个投资者。反正我们这个部门还是非常有名,以量化投资为主。他的优势就是少数的人可以控制极大的资产,当然它从收益的角度来说永远比不上在座的各位。当时在发达市场的收益,每年能够有稳定的百分之六七,因为我们面对的是机构投资者,如果一年能够超过百分之十,是非常非常好的,能到百分之六七其他投资者已经非常高兴了,所以回报非常低。但是这种收益模式通过巨大的量来赚钱。当时我们的一个组合包括Business week都有很多的报道,给了很多赞誉。很多著名的教授,包括当时的MIT商学院的副院长,也在我们那里,他也离开了他的教职,和我同一年进入巴克莱。还有这个行业很多经典的书籍,叫Active Portfolio Management,也是我们那的两个元老,Richard Grinold 和 Ronald Kahn 两个人写出来的。我2102年的时候回来,2011年的时候我们有一个对冲基金的旗舰产品32Cap,以30%的一个回报,非常稳定的,几乎每个星期都是这个收益。当然30%在国外是一个非常高的收益,一个很大的量的对冲基金,击败了文艺复兴科技和另外一个非常有名的SAC,获得了年度最佳量化对冲基金奖。这是我以前的一个工作经历,我在离开贝莱德之前,做了一件自己感觉比较自豪的事情,就是建立了股票的大中华基金。我的一个同事,李笑薇博士是09年回来的,当时她在的时候是我们一起参与做了这个产品,后来她走了之后我独自完成了这个产品,在我走的时候这个产品也正式的上线了。李笑薇博士现在在富国基金担任量化投资部总经理,并且是富国的总经理助理。去年五月份我回到杭州,跟我的合伙人一起创建了龙旗科技。这是我们的网站,主要以量化投资,投资股票为主。去年六月份开始我们推出了期货投资,现在准备推出债券的投资。反正我们想做一个非常全面的资产管理,就像贝莱德一样。虽然现在非常小只有二十人左右,但是这里面包括我自己有七名博士,硕士四名,基本是来自于国内外的一些知名院校,像北大、清华、浙大,还有一些国外的学校。刚才谈的都是一些背景介绍,现在谈量化投资。主观投资在座很多人如果通过抄单的形式,那肯定是属于一个主观投资,像刚才汪斌讲到的,用人的大脑、眼睛看到形态,是主观投资。这种就像中医,需要很多年的经验,需要交很多学费摸索,最后找到一个非常好的模式。量化非常像西医,可能很多新手,比如我们做期货是非常新的,去年刚开始做,但利用过去的很多经验,做研究,可以说没有赔钱,马上找到一条非常稳定的盈利措施。它的好处就非常现成,有很多指标,通过这些指标,机器学习人工智能,经过大量计算机的计算以后,迅速找到盈利模式,可能不用付什么学费我们就可以获得一个很好的回报。但是这两种投资方式不能说谁优谁劣,完全是符合不同人的背景,不同人的操作方法。当然很多人做量化的时候,操作不当也是非常不好的,我们目前还是比较幸运,一直属于一个比较稳定的状态。关于这个量化投资,主要介绍一下海外的情况。最早是从1971年,从我这个公司巴克莱全球投资开始的。1971年推出了一个非常简单的量化,就是把股票按照分红进行排序,买最高的。但是在1971年这其实是非常难做的事情,当时没有计算机,将美国几千只股票从头到尾排一遍,在当年也算是一个非常好的创新了,推出以后获得一个非常好的收益,获得了投资人的追捧。但随着时间推移,这样的原始肯定是不能持久,在过去三十年中,海外量化基金得到了突飞猛进的发展,现在保守估计,30%的市场份额是由量化占领的,另外保守的说40%-50%交易量是由量化的人做出来的。量化投资的迅猛发展主要还是来源于技术,以前计算机技术非常落后的时候,很难想象把数万只股票进行排序,现在主要有计算机技术的发展,另外在金融理论上有很大的发展,投资组合优化理论,还有风险的预测理论,管理、统计学的发展,使得量化投资成为可能。另外交易方式,以前下单方式只能通过人,后面是电子下单的方式,使得任何人都可以直接连到市场里交易,使得量化投资成为可能。然后另外从人来说,我们感觉到,大量做量化投资的人从亚洲、中国、韩国,还有俄罗斯,这些有非常深厚的理工科背景的国家来的人才。因为在美国,他们的人更想去做律师,更想去做人文多一点,他们对量化工程类相对会薄弱一些。大量的移民进入欧美国家,使得他们做量化成为可能。从策略来说有很多种,像股票多空策略,像我们以前做的主要是以这种为主,买一些股票,卖空一些股票。还有全球宏观,全球宏观大多数是以期货实现的,可能跟大家做的非常像,但相对来说比较长期,一般可能预测几个月,甚至半年一年,长期的一种策略,以基本面为主进行预测。另外统计套利,D.E. Shaw、Citadel,这种国外非常有名的对冲基金为主。还有做事件驱动的一些公司发生了一些事件,他们可以做一些事情。另外就是高频交易,可能高频跟大家在做的非常像,像Two Sigma、Jump Trading 都是以这种高频交易,主要以期货交易来实现的。对于我们来说,像我们公司所有的量化投资产品基本上是以下面的这种结构。首先它最基本的输入,是各种各样的金融数据,是它的一个基本的原始材料。经过我们大量的加工后,最重要的是对未来走势的预测,对于股票或者期货这是一个最重要的模型,未来到底是涨是跌,哪些股票要涨哪些股票要跌,是最重要的一个模型。另外风险预测也是非常重要的,看它有多大风险,它的波动率是多少,然后加以平衡,另外在交易的时候,冲击成本非常重要。像我们现在做期货,一个模型经常在回测的时候感觉非常好,但是如果冲击成本算的不够,很有可能实际交易完后,一上手数反而亏钱了,有的时候不能下那么多手,相对来说可以市场容量更大一些,不同时间它的冲击成本也不一样,所以冲击成本的预测也是非常重要的。那么最后这三类,未来走势,对于风险,和这个冲击成本集合在一起有一个优化的模块,包括对不同策略的优化,怎么样配合在一起,那么形成一个组合,最后进行交易,交易完后由于像我们很多策略在一起要进行一个归因。很多交易混在一起,有时候多和空同时在做,最后你要把它拆分出来,这个业绩是由哪个策略造成的,所以业绩归因也是非常重要的,相对来说你会知道哪些策略是在工作,哪些是在亏钱。这是我们所有做股票期货的一个结构。然后对于我们做量化,从理论上说,我认为这个公式是最最重要的,包括前面我提到的量化投资这本书,Active Portfolio Management 这本书非常厚,七百多页,其实我自己都没有读完过,这是我们当时期货公司两个元老写的,是这个行业的一个宝典。但是这七百多页的书里头我认为最重要的就是这个公式,就是上面写的, 。这是什么意思呢?IR指的是信息率(information ratio),就是衡量一个交易策略好坏的指标(性能价格比) ,一个策略的好坏是由什么决定的呢,它是由两部分一个是IC,IC指的是信息系数(information coefficient),衡量每一次预测的准确性 另外一部分是Breadth,是由你的投资广度,投资广度指的是每年单独做的预测有多少个,因为不同的策略预测个数是不同的。比如说你要一个策略基于一些基本面,假如基于宏观数据,比如GDP,GDP只有一次公布,如果你是基于这么一个数据,你的breadth就是1,如果你是基于PMI,每年有十二次PMI,那么你的breadt。就是12,如果你有很好的预测的话,你就预测PMI,你的广度就比一年一次的明显好很多,如果你是每天都可以进行预测,每天进行多次预测,那你的广度就会非常不一样,从这个公式上来说,即使你的准确性相同,那么你的广度越大,最后的成功率就会越高,这个对于任何投资方式都是非常重要的一个公式。IC和广度一般很难同时都获得很高,如果对于主观投资来说,假如我一般做基本面分析,做期货,假如一个调研员花了很多时间调研橡胶,他没有其他时间去调研铜,他的IC会很高,但他的广度就相对降低了,所以任何一个人他的精力是有限的,你或者提高你的IC,或者提高你的广度。主观来说它的优势是做预测的准确性非常高,但是它是由人去决定的,相对来说广度是有限的。以量化为主的这种模式相对来说每次预测不是很准确,但是它的好处就是通过计算机可以大量扩展投资,计算机把这种投资理念扩展出去,极大提高广度,最后我们的IC非常低,没法跟在座的相比,但是我们可以短时间内做大量的投资,多品种多策略,我们的广度非常大。所以整体来说,投资的效果还是不错的。举个例子,假如说你开了一家赌场,38个数里赌奇偶数,赌场的概率比赌客要高。现在来了一个赌客,带了两千万,他有两种赌法,一种就是他一次性跟你赌,两千万一次跟你赌奇偶,另外一种方式他觉得他要控制风险,他认为这样风险很大,我一次一次跟你赌,一次赌两千,我跟你赌一万次奇偶数,那么作为赌场老板,你希望他是用第一种风险很大的方式还是第二种方式。我们可以进行一下分析,如果是第一种,对于赌场老板有52%的概率,非常非常低,略高于50%,你可以获得两千万,同时47%的概率输掉两千万,综合而言,两种不同的概率乘起来,对于赌场老板,你的预期收益是105万,但是风险是非常非常大的,因为你可能挣得两千万,或者亏掉两千万,那么你的预期风险,根据这个公式,经过计算是1997万,这个盈利跟风险比是非常非常低的,对于赌客看似是一个非常大的风险方式,其实这个恰恰是不利于赌场的,如果赌客赌的话应该是采取这种方式,这样对于赌场来说,虽然他收益高,但是他的性价比非常低,只有5%左右。但赌客过来,他如果分批赌,对于赌场来说收益还是105万,但是风险由于它分散了,它每次都有这么多的概率会获得胜利,所以根据这个计算公式,他的风险极大降低,只有19万,预期收益跟风险比是5。如果一个投资策略达到这个比,是一个非常好的策略,是一个非常稳定的策略。王黎:程序化交易(转) - stonee - 拓空

从图上的分布来说,第一种如果赌客跟你豪赌的话,就是左边的这种图,或者会获得一大笔钱,但有可能会亏一大笔钱,当然概率会略高于亏的钱。第二种情况,如果是赌客分散跟你赌,他频繁地跟你赌,其实你看它的尾端很少会减,那么这种情况下,赌场基本没什么概率会亏钱,他是非常稳定的挣到105万。所以像我们做投资,胜率略高于50%,如果低于50%你肯定会亏钱,如果高于50%,方式就是通过加大投资的广度,我们就可以把豪赌变成稳定的收益,像右边这个图一样,稳定的可能没有亏钱。像汪斌一样,他的曲线非常稳定,因为他每天做很多的投资,跟我们的理念也非常相似,通过大量的程序化,把投资分散开,不同时间做不同事情,不同的策略分散,形成一个稳定的投资回报。接下来介绍一下海外高频的基本情况。在海外,高频交易是一个非常流行的方式,因为速度要求很高,他们很多甚至在几毫秒内做出买卖的成交,所以大多数是通过高性能的计算机进行交易,寻找机会。而且这里很多人是以提供流动性,即作势为主,高频从98年开始,发展了15年左右。98年美国证券交易委员会(SEC)首次授权采用了电子平台,过去都是交易商人在里面撮合,后来98年正式采用了电子平台,那么高频交易从此开始流行。到2000年,高频交易只有占领10%左右的市场交易量,到了2012年非常保守的估计也有50%的市场交易量。海外的高频交易量主要有哪几种策略?其中一种海外叫指数基金调仓策略,因为国外像贝莱德巨大的仓位,他们持有很多是指数型基金。根据我在网上找的一个图,现在保守估计有一万亿资金在指数型基金,他们可能是跟踪ICMP500,或者rarcle3000,很多这种指标。这些指标每个月或者每个季度,发生变化的时候,这些基金都需要相应的调仓。比如说股票被加进来了,这些基金必须将相应的标的物加到他们投资的组合里面,这是很好预测的。首先调仓以后大家都知道这些信息,而且这些大的基金需要很多时间才能把这些仓位加进去,所以会创造大量机会给这些高频交易者,每次大的调仓的时候,很多很多高频交易者,他先知道哪个股票要被加进去,或者知道哪个股票要被踢出来,他首先先占位,先买了,或者卖了做空了,等到这些大家伙花几天时间建仓了,把这个价格推高了,他们再卖出去。所以当时我在贝莱德的时候,我们旁边一个组就是指数基金,其实他们也知道,每次他们调仓的时候,当时他们可能有几千亿的资金,非常多,每次调仓,他们特别担心,就是怕这些高频交易者赚他们的钱,索性最后他们想一个办法,他们自己预测那些东西,他们抢在高频交易前,可能买更多的,反而先进去,这就是一个猫捉老鼠的游戏,基金也在想办法去赚高频交易者的钱,高频交易者也在想办法去赚基金的钱,到底最后谁能赚钱,完全看最后策略的进化,这是我亲身体会到的,隔壁组的指数型基金,他们也非常关心这个事情,也想各种办法去应对。另外一种是作势商策略,就是通过下限价单的方式。因为国外,比如说我们现在做股指期货一手,交易费用可能占一半以上,一跳60块,手续费有的三十多块,那么占一半以上,但在国外手续费是非常低,因为我很多朋友是作势商策略,他们的手续费非常非常低,相对股指可能只是十分之一,所以他们每次只要预测一跳,买卖之间他们只要赚这个钱。他们的手续费基本可以忽略不计,大量的作势商通过买一和卖一之间各下一手,就是下很多手,通过赚这个差价,会跟传统的作势商分得他们的利润。另外很多这种高频交易,海外70%是机构交易者,量是非常大的,像我当时在贝莱德的时候,我们在香港的一个基金,我们一度做空汇源果汁,有一次汇源果汁传出来被可口可乐收购,我们当时重仓做空的一个股票,占我们基金7%左右,这个股票一夜之间涨了百分之一百,一下损失巨大,开始决定要把这个股票买过来。但因为资金量很大,当时根据市场容量,也不想买的太多,我们一个买的行为持续了一个月的时间,才把我们所有仓位清空出来,因为我们量太大了,不可能不惊动市场。大量的机构每只股票买卖,它都可能会经历,有的时候可能会经历一周,有的时候可能是几天,有的甚至是一个月,像我们以前就是有一个月的时间,大概每天都去买这个股票。所以很多高频交易者通过这种方式,追踪大单。现在国内股指期货机构还是比较少,机构受到各种限制,目前这样的策略还不太有,但是在国外这样的机构也想千方百计的掩藏他的意图,毕竟量太大了,没有办法掩藏的了,一旦露出蛛丝马迹,有很多高频交易用复杂的程序想发现他们的踪迹,发现巨人的身影,一旦发现了,就要赚他们的钱,所以很多人是做这种高频交易的。另外就是这种事件驱动,一般这种事件发生了以后,因为在美国,很多这种政府公布的宏观数据,还有每周三能源部公布石油的存储量,它都是在交易时间公布,一旦公布以后,就会对市场形成一个巨大的冲击。当然很多人,比如从美国能源部的网站上,他用自动程序不停地抓,大概十点钟,能源部会把数字公布出来,马上炒石油天然气这帮人,如果能第一手获得这个时间,他会获得巨大的利润,所以很多人就赌这一下子,对于市场冲击,他抓对了,他就可以获得后面的趋势,可以获得一轮很大的收益,所以很多人是做事件驱动的,这个在于时间的快。另外就是配对交易,统计套利,很多人做,就是找不同相关性,非常相似的产品种类,赌价差,国内可以做的,比如期指里面远近月套利,不同品种之间套利,这都是属于配对交易,都是统计套利的一种。最后一种非常简单,但也是拼技术拼装备,硬件加速,就是利用最先进的硬件装备极大提高他获得信息的速度,这样先于其他投资员,他的竞争对手,能够抢先获得市场先机,高频交易者这种竞争赛尤其惨烈。2010年,一个叫spread networks的公司,因为美国的两大金融中心,纽约和芝加哥,芝加哥是以期货、期权为主,纽约是以股票为主,当时为了获得之间的通道,他们这个公司花了三亿美元,专门铺垫了一个纽约到芝加哥的专线光缆,如果其他的竞争对手是通过路由器,是通过网络过来的话,他这个专线光缆的速度会极大地高于其他的竞争对手。两年以后,2012年一个叫mckay brothers的公司,他发现了非常传统的微波通信,这是很多年前的一种方式了,他的传播速度比光纤还快,就只有1%的速度,就为了这1%的速度,他专门花了很多钱,铺设纽约到芝加哥的微波专线通讯,就是为了赶超之前spread networks的专线光缆,他只有百分之一就花了这么钱,所以他们对这个装备的拼抢是非常惨烈的。前面讲的基本是海外的一些策略,我们做期货确实比较短只有一年左右。我们的一些经验,主要是两类,一个是套利类,主要是从远近月之间的套利,传统的一些跨品种套利,还有一些期现套利,我们股票有很多仓位,然后赌基差,有时候是正有时候是反,我们就正反这么做,基差的套利类是这么一类。还有一种是期货的单边投机,无非就是趋势或者反转之类的。我觉得我们的主要优势就是,对于我们的模型来说,首先第一步就是判断市场处于一个什么行情,这是非常重要的,我们要各种各样的指标输入,然后输给计算机,经过过去大量的研究,有一定的甄别能力,发现市场是属于比如急拉急升期,市场是属于波动非常大的时期还是属于一个上下盘整期。首先我们把市场分成了两类,如果是在高速急升趋势的时候,我们有大量的趋势策略,加大手数做这种趋势。趋势策略一般胜率都不高,可能到不了50%,但是每次一旦赢,一定是大赢,赢很长的一轮,输的话快速地斩仓,所以我的盈亏比,赢的时候,赚很多,亏就亏得较小,通过这个获得收益。比如说红线,我通过计算机模拟出来的,这个是我们比较典型的趋势追踪的策略,它会可能经常亏,大多数时间在亏,一旦抓住一轮,它会一下子就起来,亏的时间从笔数上来说,可能亏的时间比较多。然后另外一种,如果进入盘整期,我们就迅速通过计算机进行判断,尽量做一些反转策略,反转策略一般赚的非常多,就是说命中率非常高,一般可以达到百分之七八十的命中率,但是每次赚都是赚小钱,亏会亏大钱,但整体只要我们命中率高,集合在一起,也是能赚钱的。绿线就是一个比较典型的反转策略,可能经常在挣钱,突然被市场冲击一下,一下子亏了很多,再慢慢往上爬,整体通过高的命中率获得收益。另外我们通过人机结合的方式,纯计算机还是不行,尤其是在判断第一步市场是在什么状态的情况下,计算机还是达不到一个人的判断,所以我们除了计算机加以判断,人盯盘的能力也是非常重要的,我们会紧紧地盯着盘,随时进行调整,如果计算机判断的状态我们认为是不对的,迅速用人的方式进行调整过来。但主要还是调整第一步市场的状态为主,后面一旦市场判断正确了,因为计算机的优势在于它的速度,如果认为现在是处于一个急速拉升或者升降这么一个状态,我认为手工它的速度是远远追不上的,不会说手工去追,去模拟计算机的策略,但远远达不到计算机的水平,它可以迅速地发现一个机会,在第一步的时候就以最快的速度冲进去,因为我们测试过,在几毫秒内就可以收到,人是反应转不过来的,它可以迅速进去,迅速获得第一步趋势的开始,基本上这就是我们自己的经验,谢谢大家。

 
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