认识程式化交易

大家都认为投机是一种了解未来，是一场预测未来的游戏。他们都错了。投机是一种发展致胜策略，把获胜的金额或机率拉到自己身边来，而所谓的预测，只是一种想证明我们高人一等的不成熟行为，没有人可以预测未来，过去没有，未来也不会有。
≡机械式计算机程序系统交易≡
【一】（金融操作）人为交易/程序交易差异比较：
1.市场变化处理方式
人为判断交易：预测市场变化
程序系统交易：顺从市场变化

2.分析基础
人为判断交易：基本面为主
程序系统交易：技术面为主

3.投资报酬率稳定性
人为判断交易：不稳定
程序系统交易：稳定

4.专业能力需求
人为判断交易：高
程序系统交易：中

5.人才依赖度
人为判断交易：高
程序系统交易：低

6.服务工作时间
人为判断交易：8-12H（人力）
程序系统交易：24H （计算机）

7.长期交易平均损失机率
人为判断交易：60%～70%
程序系统交易：30%～40%

8.交易纪录＆风险警示管理
人为判断交易：人工手动
程序系统交易：计算机自动

9.运算速度＆执行能力
人为判断交易：缓慢
程序系统交易：快速

10.智能＆价值
人为判断交易：人性智能/无价
程序系统交易：人工智能/有价

11.决策判断方式
人为判断交易：感性/主观/恐惧贪婪
程序系统交易：理性/客观/资料讯号

【二】系统化交易发展过程：
Systematic trading is the ticket leves of system development
①Supply and demand moves prices up and down→
②Develop a philosophy toward exploiting the markets→
③Select a general type of math or logic that matches philosophy→
④Build a computer program that is based on logic below→
⑤Evaluate the program on how well it matches your philosophy

【三】系统化交易（Sysematic trading）的3大优势：
1.避免人性化交易的缺点：贪婪→追高/恐惧→杀低。
2.提高投资绩效：落实个人交易经验＆具体化呈现在自选＆自创的交易系统中。
3.可持续性改进操作绩效：稳定性的交易系统籍由历史数据库最佳化（Optimize）回测＆统计绩效
【四】何谓程序交易：
系统程序交易，顾名思义即是将市场常用之技术指针，利用计算机软件将其写入系统中，籍由程序计算出买卖点，操作人只要依据其讯号进行买进或卖出的动作，而不以自身的看法（Trend view）进行操作。程序交易的优点在于利用计算机化的讯号，以杜绝投资人可能因为盘势所产生的情绪化追涨杀跌的操作。一般来说，指针系统的设定通常可以分几个方向：顺势系统，逆势系统，形态操作三种。一般市场上常见的交易系统多为顺势系统，顺势系统即为我们所称之「趋势单」，此种系统的胜率（Percent Profitable）不高，大约仅有40%～50%，也就是作十次大约只会赚四次，不过这四次却足以弥补其它六次的亏损，基本上属于「赚大赔小」的策略；第二种称为逆势系统，事实上即为震荡系统，一般而言该种系统的胜率较高，大约为50%～60%。
【五】如何建构较佳的程序交易系统：
一般来说，要建构一个好的程序交易系统，需要以下几项商品：计算机程序系统，技术指针等。目前市面上的计算机程序交易系统相当多，不过最为常用的分析软件有国外的Omega Tradestation，MetaStock，OmniTrader等系统，国产软件有分析家，飞狐，指南针等系统，其中以TradeStation和分析家功能最为强大，可对于所作之交易策略进行回溯测试（Back-Testing），不过由于其程序撰写难度稍高，因此需要花较多的时间学习，目前一般专业股票期货或证券自营商，或是国外的金融交易人员大都以此种系统为主要交易依据。
在技术指针部分，则就有较大的差异，一般而言，要看投资人的交易偏好而言，若是以趋势系统作为出发点，则采用的操作指针可以像趋向指针（MACD），动能指针（MTM）等为主轴，搭配其它交易规则进行操作；相反地，若以逆势系统为出发点，则可以考虑以RSI，KD等指针为主轴，再搭配其它停损的机制作为辅助即可；至于形态系统，由于每个人对于盘势形态的看法不尽相同，因此此种策略在撰写上难度比较高，实务上较少人操作。上述的三种操作策略其中以趋势系统较被广泛运用，初学者可以该系统为出发点，找到赚钱的策略，而后再进行修改
通常来说，指针的选取上必须要注意到参数的设定不能过份的最佳化（Over fitting），否则将有可能形成最佳范例的问题，毕竟过去的优异绩效不能代表未来的绩效，因此当我们建构了一项策略，就必须要留意其它参数的绩效是否稳定，如此才可以规避过度优化的迷思。
【六】如何破解虚假的程序交易系统：
在上述文章中，我们了解了可用的程序交易如何产生后，接下来的文章中我们将来看看，市场上标榜的优异交易策略，到底有哪些迷思存在？如何去破除迷思？
1.有许多的程序交易系统标榜有着超高的胜率，60%，70%......乃至100%，不过若我们细想可以发现，这些指针都有着相同的迷思，虽然十次可以获利五到六次，不过剩下的次数足以吃掉先前的获利，因此虽然有着超高的胜率或报酬率，但是长期下来却是赔钱的，在震荡行情中往往可以博取小利，但是若遇到大波段的趋势行情却是一败涂地，因此，当我们拿到一个超高胜率或超高报酬率的策略时，首先要作的便是以往的交易明细，对照K线图形，找到是否是因为大趋势发生而重伤，若有此种现象，则此种策略还是少跟为妙！
2.一般而言，程序交易的绩效取决于两项因素，第一为技术指针的选择，第二为指针对于行情的灵敏度，有时候投资人可以发现，若未计入交易成本，会有一个不错的策略，但是一旦加入交易成本的考量，则绩效将大幅缩水，而市面上有些出售的交易策略即未加入交易成本的因素，使得其交易绩效过份美化，另外，倘若有个交易策略每天进出市场五次以上，则投资人也必须考察是否可行，毕竟交易次数过于频繁，不但会侵蚀原先的获利，而且投资人也不一定跟的上讯号价格，因此成本交易的计入也是一个好策略考察的因素。
3.当我们有了一个好的交易策略，能否获利的另一项关键在于下单的技巧与纪律，在整个交易过程中，纪律大概就占了成败的六成，至于其余的四成就决定在策略，虽然程序交易的发明，可以有效去除人性的弱点，不过当我们在操作中，若无法有效遵守指针讯号而进出场，即使有稳赚不赔的策略也无法让您致富，因此，当讯号出现买进或卖出时，身为交易者（Trader）必定要遵守讯号操作，如此才能有机会依循着策略的目标而获利。
综上所述，一个依靠好的程序交易致富的投资人，重点只有一个，就是要严守交易纪律，也只有遵守每一笔策略的讯号，才可能抓住每一次操作的获利！金融投资是一项严肃的工作，不要追求暴利，因为暴利是不稳定的，我们追求的是稳定的交易。做交易的本质不是考虑怎么赚钱的，本质是有效地控制风险，风险管理好了，利润自然而来，交易不是勤劳致富，而是风险管理致富！

交易系统之三：交易方程式
　　一、交易公式
　　　　每个人对交易的理解不同，便会构造出不同的交易公式。
　　1、波涛的交易公式：　　交易成功＝交易策略＋资金管理＋自我控制
　　2、史泰米亚的交易公式：交易成功＝市场理解*（自我认识＋交易策略）
　　　　　相比之下，我更认同史氏对交易的理解，即市场理解是所有问题的关键，它的作用是以乘法的关系体现出来并同时作用于自我认识及交易策略的。我觉得如果不能深刻地理解市场，在很多情况下是基于黑箱原理构造交易系统的，我对这种情况下构造出来的交易系统的性能深表怀疑。而在史氏看来：资金管理本身，属于交易策略中的有机组成部分。
　　　　　当然，波涛强调资金管理，也就是更强调对风险的控制，这对交易者来说，怎么强调也不过分。我们还注意到一点：两人对“自我”，即交易者本身在交易中的作用，都赋予了足够的重视。
　　3、系统交易方程式
　　　　本文想讨论的是交易本身，即构成交易系统的几个变量。在思考这个问题的过程中，发现居然可以至少构造出三个交易方程式：
　　（1）加法方程式
　　　　交易收益＝V1R1＋V2R2＋V3R3＋......＋VnRn　（其中V，R分别为每次交易的投入额及损益额）
　　加法方程式是对交易的原始记录，它本身不刻画交易系统的任何性质，尤其是交易系统的统计性质。
　　（2）乘法方程式
　　　　交易收益率＝风险赌资率*所有交易的收益率期望*F（交易次数或者路径）
　　　　这个公式是基于系统交易原理的，从总体上来刻画交易系统性能的公式。其中，风险赌资率，可以用我们熟悉的仓位来近似。因为对于风险市场来说，一次下注额，往往小于总资本额，否则交易者很容易过早出局。收益率率期望值在交易系统中，一般用算术平均数。简单地用交易次数来作第三个因子，也是可以的，但考虑到复利效应，以及交易系统在实际过程中可能出现的集串或者收益率偏差作用的顺序，因此这里将其描述为交易次数或者路径的函数。
　　　　将收益率期望展开更能说明问题：收益率期望＝胜率*成功交易的收益率均值－（1－胜率）*失败交易的亏损均值
　　　　对于那些成败收益率相等的交易来说（比如赌大小），只要胜率小于50％，那么，必然是一个亏损系统。
　　（3）指数公式
　　　　当交易成功率很高（比如在90％以上），风险赌资率也很高（接近100％，即任何交易都满仓水平），且收益率方差较小（尤其是单次损失很小）时，交易系统的回报变成了一个指数增长模型，即交易收益＝初始赌本*（1＋R）的N次方。此时，R为收益率，N为总交易交易次数。
　　　　这个交易系统是一个神奇交易系统，神奇到什么程度？以初始赌本为1000元、R＝8％、N＝400计算，那么交易收益＝2.3万兆元，即2.3*10的16次方。相当于60亿地球人每人400万元左右。
　　二、一组直观数据
　　　　假设一个简单的交易系统，比如赌大小，或者划拳，或者赌骰子。
　　　　每赢一次得1元，每输一次失1元。（即在乘法方程式中盈亏收益皆为1元），现在你有100元，那么“交易”过程和交易的一些数据如下：
　　　1、胜率、风险赌资率与收益率的关系：
　　胜率　　　　　　　　　风险赌资率
　　　　　　5％　　10％　　14％　　20％　　30％　　40％
　　63％　　3.24 　 8.22 　 14.50 　 25.28 　 27.99 　 9.95
　　60％　　2.40 　4.50 　6.23 　7.49 　　 4.37 　 0.78
　　57％ 　1.78 　 2.46 　 2.67 　2.22 　　 0.68 　0.06
　　可以注意到：当胜率较低，且风险赌资率较高时，在不利的集串情况（连续输N次）下，是很容易出局的。
　　　2、既定胜率下，交易次数与风险赌资率的关系：
　　次数　　　　　　　　　风险赌资率
　　　　　　5％　　10％　　15％　　20％　　25％　　30％
　　50次　　1.55 　 2.12 　 2.57 　2.74 　 2.56 　　 2.09
　　100次 　2.40 　4.50 　 6.59 　 7.49 　6.56 　　4.37
　　200次 　5.76 　20.25 43.38 　　56.10 　 43.06 　19.10
　　400次 33.21 　 410.25 　1881.52　 3147.0 1854.41 　364.83
　　这些数据我没有算过，是引自《技术分析精要》，这两组数据说明了1、在不同胜率下，有相应的“最佳”风险赌资率，2、交易次数的累积对于有一定胜率的交易系统最终收益的巨大作用。3、胜率的巨大作用。（63％与57％已经差很远了）。

　　三、交易方程式的要素及着眼点

　　1、风险赌资率：从风险赌资率出发，可以构造交易系统的风险管理策略。风险赌资率受到单次交易的最大风险的影响最深。分析一个交易以及交易系统的性能，它的收益与风险结构是首要考虑的因素。不同的交易类型或者说交易机会，它所要求的风险赌资率是不同的。即资金管理策略是不同的。在上面的例子中，是盈亏相同的。那么我们构造一个指数交易系统时，它应该是多少呢？我目前知道一些：期权卖方的风险最大，因此它由类似保险公司一样的大金融机构来担当。当然，这些公司自己对最大风险，是有严密估算而且有办法对冲的。期权买方由是收益不定，风险确定的一种交易，其收益风险结构类似于博彩。因此，其风险赌资率应该是很低的，比如，月收入的5％。至于指数期货，我只知道从最大风险角度看：隔夜的大于日内的，对于日内来说，开盘区的大于其它区域的。具体到期货交易的定量风险管理策略，则跟交易对象的波幅及交易规则有关。
　　2、胜率：胜率对一个交易系统的作用可能不小于交易系统的平均盈利水平。因为在交易次数的指数增长作用下，一个单次收益率不高、但胜率极高的交易系统，也可以成为“神奇交易系统”。这一点，充分体现了薄利多销的原则。
　　　　从胜率入手，是构造交易系统的一个主要出发点。
　　3、成功交易平均收益率与失败交易平均收益率
　　　　从交易方程式中，还可以从这一角度来构造交易系统，当成功交易平均收益率远大于失败交易平均收益率时，即使胜率小于50％，也会是一个不错的交易系统。这里面引出交易的“二八原则”以及止损策略、风险报酬率等大家耳熟能详的一些交易原则。
　　4、交易次数与路径
　　　　除了高胜率之外，交易次数对于神奇的复利效应来说，其作用是决定性的。因此，从这个意义上来说，短线交易系统比中线，长线交易系统有更大的优势。此外，系统交易方法的本质是从统计角度，即科学的角度来刻划交易，因此，短线交易系统由于样本数量大，更容易满足“分离非随机波动”这一系统交易的本质。
　　　　路径问题，是一个很有意思的问题。假若LTCM在俄罗斯停止兑付债券利息前解散，那么，关于他们的神话将千古流传。小概率事件是一种集串现象，至于集串为什么在你身上出现，只能用“缘”来解释。缘，是随机过程中的路径。
　　四、利文斯顿对赌行交易系统
　　　　1、交易规则：根据电报报价的交易所实际行情，100美元面值的股票，1美元可买一股，与对赌行老板对赌。可做多或者做空。赌客完成一次反向交易时，对赌行老板按照涨多少元付多少元给赌客。在平仓前，只要出现反向波动1元，则赌金被赌行老板赢得。
　　　　　这是一种自动止损的模拟股票交易。
　　　　2、利文斯顿。他对于数字的记忆天才是令人惊叹的。从他能够横扫全美对赌行的情况看，其交易系统无疑是一个胜率极高的交易系统。而且他至少不会把风险赌资率设定为100％。由于盈利时收益率大于亏损时收益率，因此已经具有“神奇交易系统”的某些特点了，但从一单次失败交易的损失情况看，它一直对风险赌资率有的提高有着很强的制约。利文斯顿投机生涯中的见次破产以及最后结局，除了经常被迫成为市场的多数这一因素外，与他的交易系统中受到较强的风险赌资率制约是有很大关系的。

　　五、从交易方程式出发对两类基本交易系统策略和相应投资理念的简短评价

　　1、“二八原则”类交易系统：它的关键是盈利时收益高，亏损时损失少。对应于交易的实际情况是：善于捕捉大的价格运动趋势，交易失败时及时止损并并且止损较为频繁。它需要配套的投资理念是“赢到尽”或者“好风驶尽帆”。这种交易系统似乎以中长线交易为主。
　　2、“薄利多销”型交易系统：它的关键是高的胜率，因此必须配套以极低的交易成本，大量的交易机会。不难推理，其交易系统必须“精确”地捕捉到“必涨”或者“必跌”点。最后在交易次数的神奇复利效应下聚沙成塔，集腋成裘。此外，这类交易系统在失败交易时的损失，应该比前类交易系统更小。当然，既然要多销，要大量交易次数，它必然是一个短线甚至超短线交易系统。
　　3、如果一个交易系统同时兼具两者特点，那么，它离一个神奇交易系统就很接近了。
     我也较认同公式2,这也是在股市中非专业人士有可能战胜专业人士的关键----市场理解. 我反对这2个公式中的“自我”，我认为在交易公式里，自我必须是“外化”和“量化”的，自我只应该在构筑、修改公式时起作用，不能在公式的运行中起作用。　　
     我是这样理解这个自我的，对于市场不同的理解，就会对自我有不同的认识，即知道自己知道什么，不知道什么，容易在什么地方对，什么地方错。这一切，在没有市场理解这一因素的情况下，它是不一样的。　　
      问一句：各位觉得哪一类交易系统更“好”一些呢？更容易开发出来呢？　　关键是对自我的把握，任何交易系统，操盘者本身就是系统的一部分，或说是个可变的函数！交易系统的成功，最终拼的是这个可变的函数！楼上的朋友以为如何？大老千，我觉得最重要的是对市场的理解。当然了，理解市场也是靠自我，但不是一回事。不过，波涛对自我这一因素，是看得很重的。　　
    　理解市场，即发现市场的非随机波动，即使发现者不行（比如有心理缺陷），但可能导致别人的成功，即积累关于市场的“知识”。　　
      所以要在市场理解与交易策略中都要对自我进行外化和量化工作。
      1。“二八原则”的交易系统无疑是容易开发的。其易操作性和胜率都比2类要高，它是靠减少交易次数来提高胜率的。
      2。“薄利多销”型开发难度大，操作的难度也大，所以必须尽量机械化和团队化，目前在中国股市t+0和高成本的情况下，几乎不可能成功。　　
       我觉得能开发出自我调整或者说具备学习适应能力的系统好些. 　
　　　市场理解：我的定义就是知道你在做什么，应该怎么做！这是基本功！占去成功操作的30％吧～　　操作系统并不复杂，否则会有操作难度，难度过大的操作系统，往往成本极高我倾向于1.对市场的理解是交易系统开发的重要因素。但是人不是机器，系统开发过程中充满着心里偏向。所以资金管理＋自我控制在交易中非常重要。　　
     我的公式是，交易成功=交易系统（狭义）+资金管理＋自我控制 　　
     方程式的目的是打算力求统一，只可惜目前物理界都还没有对那最基本的几种力统一起来。同样佛经中的几大构成要素也直到了那里，再无法化一或者化二了。　　4.刚才小股东说了阴阳五行。那好先从乙木这个名字开始，呵呵！乙木——东方甲乙木，栽种议论中表征肝，而且这个肝并不是解剖学上的那种肝。问题来了，木和肝如何联系到一起的，性质还是组成？这种表征问题的方法可以说是中医的创造，其实就是隐喻，实质上阐明的是一种规则。　　5..考虑过抛物线和康托尔点集吗？关于长度，平化以及连贯这些概念兄是如何考虑的？一条曲线的各处都是平滑的，但没有一个点又一个特定的放行，你可以很容易的从曲线的一点到另一点，但是平滑却会使您迷失，如果你沿着前进的点走，你又迷失方向的感觉，但是它是有起点和终点的，即开始和结束。波浪的原理所在就在于此。有时一想到这一点就感到一种可怕，一种开始的状态注定了他的结束状态，尽管我们身处抛物线的每一个点上是感觉不到的！如同一个人的出生，按照佛学说就是因缘促和四大而成，经过一生一世，如同抛物线的低潮和高潮，最终四大消散时，又回归到了起点状态，但是终点和起点惟一变化的量就是时间。这就是你说的缘吧，个股内部的缘（持筹，加入价位时间等等等！），个股间的缘（对于资源的争夺，消息反应的差异，目标计划的差异），市场整体与外界的缘（宏观政策等等方面）　　 　　还继续吗？呵呵！！　　呵呵！纠正：...关于长度，平滑以及连贯这些概念兄是如何考虑的？一条曲线的各处都是平滑的，....特定的方向...，你可以很容易的从曲线的一点到另一点，　　k兄悟得太透,我本没资格评,不过太透......嘻嘻　　据说长期资本的创建者获诺贝尔奖的理论就是解决了连续变量的问题。我没有看过他们的理论，不过这个市场是非线性的，所以我猜想长期资本的失败可能也是这个以连续变量为基础的模型不能适应这个非线性的市场。　　自反：你在做出1，2判断的时候，用到的就是市场理解。