構建「模型交易策略」時有哪些注意事項?
摘要:在投資領域,特別是量化投資領域,模型交易的策略大致可分為趨勢交易型(包括正反向、不同週期的趨勢),回歸交易型(包括震蕩模型、概率回歸),對沖交易型(包括指數和個股對沖、期貨和現貨對沖、不同品種對沖)。
在投資領域,特別是量化投資領域,模型交易的策略大致可分為趨勢交易型(包括正反向、不同週期的趨勢),回歸交易型(包括震蕩模型、概率回歸),對沖交易型(包括指數和個股對沖、期貨和現貨對沖、不同品種對沖)。
所有的策略本質上都是在預測未來,因為下一步的操作依據只能是根據現有的歷史資訊作出對盈利有益的判斷,如果真的未來不能預測(即未來和歷史完全無關),那麼所有的判斷是沒有意義的,也不存在穩定正盈利的可能,所以,說自己只做應對不做預測是一種誤解。
但是,模型交易是一種概率事件,絕不可能是決定性的預測,所以即使存在方向性的可能,也只有通過止損來獲取真正的單邊收益,不管採用什麼交易策略,止損是必須也是唯一使策略獲利的方法。
既然止損是必須的,那麼如果在選擇單一策略的時候,就不存在虧損發散的可能,所以,企圖把美國長期資本基金的破產歸為正態性誤用肯定是不可能也是不合理的,幾個獲諾獎的人不可能笨到不會止損卻可以用正態性盈利!
不管採用什麼策略模型,背後都是對一種最基本的自然律的堅信,趨勢交易型認為世界是存在突變的、非線性的、有特定結構化的,不管是人性或物質、宇宙、時空均如此;
回歸交易型認為世界最終要趨向符合正態分佈的均值,不管暫時、局部看起來是如何的具備特異性,最終的結果總是隨機的,平均的;
而對沖交易型本質上是正態性的沿用,任何正相關的因數如果存在足夠的偏離,終會回歸。

所有演算法交易的本質意義,從資訊論角度看就是盡可能在看似隨機的歷史數據中獲取對未來有用的特異性資訊,對於趨勢模型就是獲取突破的趨勢資訊,對於回歸模型就是獲取偏離均值的事件來等待回歸。
最神奇的是,趨勢模型和回歸模型在策略上是互為矛盾的,這也是世界平衡的一種方式。 結構和混沌、突變和穩定總是貫穿在每一個時空和事件,所以就不可能讓一種交易策略獨佔優勢。
很多人有個致命的誤解,就是把自己看得太聰明,他們開發了很多種相互矛盾的模型,然後根據不同的條件自動來選擇在不同的時空中最合適的策略模型來進行套利交易,表面上可以覆蓋所有情況。
殊不知,即使對一種交易策略我們也只能靠概率和止損來獲利,對於多個策略,我們必然面臨策略選擇的概率性。 如果在某一特定時刻,正好選反了兩種互為矛盾的策略(這種情況是很多的),那麼原來的止損將被破壞,整個系統將有可能變為發散,導致不可逆轉的後果!
所以,在量化投資領域,任何破產的發生只有以下原因:
1、槓桿太大,在足夠大的資金回撤時爆倉;
2、流動性太小,即使在正確策略下不能止損和交易;
3、策略混用,導致發散。

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