- UID
- 2
- 积分
- 2874674
- 威望
- 1387366 布
- 龙e币
- 1487308 刀
- 在线时间
- 13156 小时
- 注册时间
- 2009-12-3
- 最后登录
- 2024-11-24
|
以梦为马追寻量化真谛-佩里·考夫曼的传奇人生
交易大师佩里·考夫曼的传奇人生
180125d4.JPG
登月科学家
1943年,佩里出生于纽约布朗克斯区,当时的布朗克斯区是东欧移民的聚集地。深受数学家母亲的影响,佩里从小就表现出了严谨与自律,学习成绩优异。
从高中时代到威斯康星大学时期,一丝不苟的态度贯穿了佩里的学习生涯。这一点,在其作为交易员的阶段也得到了最好的体现。“我觉得作为一名专业交易员,最重要的品质和做一名医生差不多,都是别造成伤害。我坚信保守是最好的行事方式,应该具有风险规避的特质,至少要把风险控制在可控的范围。我把投资看作是一种严肃的责任,自律是最重要的。我选择了成为一名算法交易员,以此来体现自律的精髓。另外一个重要的品质是正直,永远向客户诚实告知风险,及时告知产生的损失和回撤。”佩里如是说。
佩里的学习生涯是顺遂的,读大学时选择了数学和物理专业,目标是成为一名工程师。谈及选择威斯康星大学的理由,佩里坦言是被其计算机实验室所吸引。威斯康星大学是当时极少数拥有计算机实验室的学校,计算机在上世纪60年代还非常罕见,而且非常非常大!威斯康星大学的物理研究中心有当时最先进的“小型”计算机,佩里在读研究生时就非常幸运地加入了威斯康星大学的宇宙航天实验室,开始接收美国航空航天局(NASA)的研究项目。
谈起登月项目,佩里好似又回到了意气风发的研究生时期。“这些事情相当酷!”佩里感叹道。
佩里的第一个研究项目是航天器的宇航定位系统,需要通过计算恒星的亮度和相对角度来定位,其团队发射了全球首架航天探测机,用来测试定位程序。令人意想不到的是,1972年,佩里成立的第一家基金所用的策略就是趋势追踪策略,趋势线用的是“指数平滑”方法(Exponential Smoothing),而不是简单均线。“指数平滑”是佩里在宇宙航空研究时常用来测算天体轨道的方法,他却将其运用到了交易中并且获得了3倍的收益,是一次非常成功的尝试。对此,佩里也联想到了现今很多机构投资对冲基金的依据之一就是他们研究团队里面有多少个PHD,认为这样能保证他们获得前沿优势。不过,科学家出身却从事量化交易的佩里有着自己的见解:“我个人的经验告诉我其实并不是这样的。数学能力很重要,但市场经验也同样重要。单从计算机里是找不出好的交易策略的,交易策略必须有合理的市场前提,并且只有通过不断地观察和理解市场才能获得。所以一个新的PHD只有在其获得了‘真正的’知识之后,才能算得上有用。而反过来,一位有经验的大厅交易员可以给量化分析师讲一个交易想法,基于他长期对市场的观察,量化分析师再根据他的想法把系统实现出来。所以,真正重要的还是交易理念,而不是数学功底。”
从佩里的从业经历我们也能够看到其将市场经验与技术分析结合并运用到极致。佩里参与过阿波罗登月导航系统设计。NASA的载人航天计划有三个,分别是“水星计划”、“双子座计划”和“阿波罗计划”,佩里主要设计“双子座计划”中的巡航系统,后来被成功应用到了阿波罗的登月计划。佩里的专业和思维被很好地运用到了创业中,离开登月计划后,佩里成立了自己的计算机开发公司The Bottom Line,为医疗机构开发和维护记账系统。一次偶然的机会,英国伦敦的一家交易所找到了佩里,希望佩里用计算机帮助他们开发一个黄金期权的对冲策略。佩里在这次经历中初识金融市场并被深深地吸引住了。
量化交易之父
1972年,佩里成立了第一家基金,运用趋势追踪策略交易,趋势线用的是“指数平滑”方法,业绩非常好。1973年,美国和俄罗斯签订了小麦出口协议,但美国向俄罗斯出口小麦后遇到了罕见的干旱,导致国内的小麦供给极度短缺,小麦价格飙升,佩里的团队在一年里就获得了3倍的收益。1978年,佩里加入纽约最大的证券经纪商Prudential & Beige,为其开发了很多成功的交易策略。而后佩里成立了第二家CTA基金,募集到了1千万美元,是当时市场上规模最大的CTA基金。在这一阶段,佩里写下了全球算法交易策略开发的经典著作——《交易系统和方法》,他肯定了技术分析的重要性,认为长期趋势追踪是一个基础逻辑坚实的系统。
结合现在的市场环境,佩里认为现在的市场与过去的差别在于噪音增加了,参与者也越来越多,所以趋势越来越难以被迅速地捕捉到,交易员的平均收益也有所下降。在此前提下,佩里以自己开发的“效率比”(Efficiency Ratio)来有效探测市场噪音。“效率比”也被称为“分形效率”(Fractal Efficiency),简单来说,它是n时段内价格的变化净值除以该时段内路径变化的总和(见图1)。它的思路是,如果从A点到B点的路径是一条直线,那么效率比就是1.0(没有噪音);如果你在路上来来回回游荡,那么效率比就会降低;如果走来走去回到原点,那么效率比就是0。佩里从上世纪80年代就开始使用这个指标,但该指标唯一有用的地方就是用来判别某个市场应该应用什么样的系统。比如说,如果比率较高,说明该市场趋势明显,那我们应该使用趋势追踪系统;如果该比率较低,那么均值回归的系统可能更好些。
图2是佩里于2012年参加亚洲金融论坛时制作的,对亚洲市场进行了噪音排名。通过观察你会发现,越成熟的亚洲市场,越是噪音最大的市场;而较新的市场,如斯里兰卡和越南是趋势较强的市场。对期货市场来说,美国和欧洲的证券指数是噪音最大的(排除收到周期性影响的农产品市场)。
根据佩里的经验,长期趋势作为短期交易模型的过滤指标是不错的选择,用什么方法并不重要。大部分趋势计算方法从长期来看得到的结果都大相径庭。对于趋势追踪来说,市场形态的重要性远远超过所选择的计算方法。如果市场趋势性强,用什么趋势计算方法都能盈利;如果市场没有趋势,所有的方法都会失灵。几种测量方法之间有些内在的差别:例如移动均线有很多小额损失和少量大额收益;突破系统几乎相反,小额收益少,大额损失多。从长期来看,两种方法的总收益是几乎相同的。有两张图可以证明这一点,一张是标普500,另一张是5年国债,都是期货合约(见图3a、图3b)。
两张图分别代表了对两个市场在100天周期内应用趋势追踪策略的利润计算,并对三种流行的趋势计算方法进行了比较:移动均线(MA)、突破(BO)和线性回归斜率(LRS)。从前面的市场噪音研究中,我们已经看到债券市场的趋势性更强,从图中也可以看出,三种计算方法获得收益的模式也十分相似。而对于标普500市场来说,三种方法的形状也类似,但并不如国债市场统一。但这仅是单一市场的比较,如果选取的市场样本比较大,并对其取平均值的话,我们几乎区分不出三种计算方法的差异。
若还想了解更多的话,还有图4a、图4b针对三种方法,以收益因子(总收益除以总损失)为目标进行了优化。两张图都表明,较长周期的趋势表现更佳。
180125d01.JPG
180125d02.JPG
180125d03.JPG
180125d04.JPG
180125d05.JPG
180125d06.JPG
关于交易的建议与感悟
佩里一直将1978年出版的《交易系统与方法》视为对其职业生涯最有帮助的一本书。在书中,他提到研究和开发算法的过程应该是一个“综合架构”。这个“综合架构”最基本的理念是先要有一个合理的前提,比如经济趋势或套利机会。你不能让计算机替你思考。之后你需要用很多的数据并找到合适的方法去测试,数据包括样本内数据和样本外数据,你需要理解如何解读测试结果。佩里倾向于看所有的测试结果,“成功”的结果意味着70%以上的测试是盈利的,而他的预期收益是这些结果的平均值。他不认同从中选取最优的一组参数,然后祈祷它在下个月也能表现最好,因此他选择多组参数,以期获得一个平均的结果。那么,算法交易如何处理市场中的突发事件呢?佩里的经验是:在考虑突发事件时,只问两个问题:第一,系统是否能控制住极端风险?例如不会在2008年时损失50%;第二,系统与我们的参照目标相比,收益回报比是否具有竞争力?如果这两个问题得以解答,就不必太在意每次个别的市场事件。
而对于遗传算法,佩里也有着自己的见解:“我用遗传算法创建过一个投资组合,自认为应该可以超越行业里目前使用的标准均值方差方法。但让我交易的话,我不会选择这两者的任何一种,因为这只是‘拟合练习’。这些强大的工具听起来很吸引人,但我不认为它们能应用在市场中。我仍然相信最好的方法是最简单的方法。我也没看到任何文献表明这些模型具有预测能力。”
1981年,佩里加入了当时最大的原油公司Transword Oil,管理他们的能源交易团队。12年之后,佩里辞职准备享受自己的退休生活。很偶然地,一位老朋友从CME交易大厅打来电话,让佩里帮他修改一个交易程序,当时这位老朋友在运营一家名为Drapeau Research的公司,用的是短期日内交易策略,改好后是一个相当不错的交易系统。不甘寂寞的佩里忍不住成立了第三家基金,募集到了2.5亿美元,交易非常成功,夏普率达到3以上。1999年,运行了7年的基金被ED&F Man收购,佩里又加入了辛辛那提电力集团旗下的Synergy Trading Capital,为其管理能源、外汇和利率产品的交易。但是,2006年安然事件爆发,所有能源公司的交易都受到了影响,佩里的基金也被迫关闭了。现今,他在巴哈马群岛创立了自己的咨询公司,为一家80亿美元的CTA公司Graham Capital提供自动化交易策略开发的顾问服务,并帮他们培训交易员。从职员到成为管理者,佩里对于交易的专注从未改变。
对于系统的适用性,佩里认为是一个很难的问题。“理论上来说,我们构建一个交易模型时是按照一定的风险水平来设计的,通常用年化标准差来衡量。对于期货行业来说,这个风险水平大约为14%,约等于一个标准差。因此有16%的可能性,我们会在一年内遭受14%以上的损失。很有可能我们在一年内遭受两次这么大的损失,但我们真正要决策的是,这些损失到底是‘正常’损失,还是系统已经不再适用了。为了判断这一点,我们要更深入地去研究损失的频率、持续时间以及其他统计数据。我倾向于使用损失频率来告诉我哪里出了问题。也有可能最终你还是认为这些损失不过是‘正常损失’,但在不确定的情况下,我通常会试图降低杠杆。在这种情境下,我管理的是所谓的‘业务风险’,换言之,就是我和投资者都不愿意破产,宁可放弃一些潜在收益,也要先确认系统没有问题再继续正常交易。”佩里如是说。
佩里还认为:“在市场中,系统很重要,交易员也是关键。新交易员应该尽量减小交易的仓位,从小做起,但一定要实盘交易,这样才能经历真实的市场,也更容易诚实地看待自己。还有一个常见错误是在系统中应用太多规则,过度拟合数据,而缺乏基本逻辑。我的理念是规则越简单,系统越稳健。而对于有很多年经验的交易员来说,一个常犯的错误是不能与时俱进,守着已经不赚钱的模型和系统,忽略了市场是在不断变化之中的。”
现年74岁的佩里经营着自己的网站KaufmanSignals.com,并在重新撰写两本书,其中一本是《交易系统与方法》的第六版,将在2019年问世。与此同时,佩里也乐于参与到与教育培训机构的合作中。佩里强调培训的必要性,他认为课程培训对投资者来说很关键,很多投资者由于没有经过必要的培训,在交易中屡遭失败,而培训可以向他们提供更广泛的交易方法和思路,还有更关键的风险管理方法。这一切的工作将会使投资者的交易成功概率大大提升。
子在川上曰:逝者如斯夫,不舍昼夜。在量化交易的发展历程中,被奉为全球最早应用自动化策略交易的先驱之一的佩里始终保持着对市场的敬畏。佩里的故事不长却充满了传奇。追求梦想、积极进取,佩里的人生中机遇与挑战并存。我们期待着佩里的新发现。 |
论坛官方微信、群(期货热点、量化探讨、开户与绑定实盘)
|