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尚守哲:程序化真正成为市场的主角

欢迎发表评论 2013-5-27 08:39   来源:和讯期货    编辑:queena
      和讯期货消息 由中国证监会研究中心、北京证监局、北京市金融局联合主办的第八届中国期货暨衍生品市场论坛将于5月25日在北京召开。和讯期货受邀参与此次报道。文华财经资讯有限公司总经理尚守哲做了题为“IT部门如何促进期货公司业务发展”的主题演讲。他讲到,从一个比较浅显的,从交易类的分类讲起,从交易者的交易方式分类可以分成两类,第一个就是基本面交易,就是基于基本面的供求、库存、资金等效吸,对涨跌的判断进行交易,包括主观性的趋势交易。基于积累面的中长期套利,套保交易,这些都属于基本面交易。期货公司对这些客户对接的是研究部门,为什么基本面交易的成功率偏低呢?90%以上的客户,这种主观交易者都是亏损的。这个原因我总结有两个方面,一方面价格是供求和标尺双重因素决定的,在复杂的竞争环境里,货币这个标尺是美元贬值还是升值,人民币的贬值、升值往右左右了价格,这个价格很多时候不是跟着供求走的,是跟着标尺走的。

  以下是演讲实录:

  尚守哲:首先,感谢会议的主办方给我一个机会在这里给大家做汇报,更感谢这么长时间,这么劳累,还在这儿坚持听讲的各位!下面我开始今天的演讲,期货公司资管业务开展以来有一个现象大家应该留意到了,就是绝大多数的资管产品都是量化产品,可以说大家都感受到一个事实,就是量化交易时代真的来了。在量化交易时代,IT部门的定位应该有所转变,IT部门也可以成为拉动公司业务发展,也可以成为公司的利润中心,这就是我今天演讲的主题。在这个主题开始之前,我来讲一下与这个主题相关的背景资料。

  首先,我从一个比较浅显的,从交易类的分类讲起,从交易者的交易方式分类可以分成两类,第一个就是基本面交易,就是基于基本面的供求、库存、资金等效吸,对涨跌的判断进行交易,包括主观性的趋势交易。基于积累面的中长期套利,套保交易,这些都属于基本面交易。期货公司对这些客户对接的是研究部门,为什么基本面交易的成功率偏低呢?90%以上的客户,这种主观交易者都是亏损的。这个原因我总结有两个方面,一方面价格是供求和标尺双重因素决定的,在复杂的竞争环境里,货币这个标尺是美元贬值还是升值,人民币的贬值、升值往右左右了价格,这个价格很多时候不是跟着供求走的,是跟着标尺走的。

  还有一个原因,也是另外一个很重要的方面,就是交易者的情绪,或者是大部分的交易者缺乏信息的解析能力。交易者这种不理智,对缺乏信息的解析能力,往往不理智左右了行情。我举的两个例子,一个是我们的抢金大妈,竟然改变了黄金的走势。还有一个例子,也是发生不久,今年房地产的新五条第二条万科股票断崖式的下跌。实际我们专业的分析都知道,实际今年的房地产政策是中性偏利多的,政策的出发点让房地产不再停滞,让这个行业重新转起来,让大家买房子,买新房,让房地产把房子卖出去,重新拿地,解决政府的财政困难。可是不理智的投资者把偏利多的消息解析成利空了,这就是不理智的导致了行情。

  第二类就是技术面交易的方式,基于对行情报价数据,历史成交数据的分析,统计的技术手段进行交易,包括传统的技术分析派、策略型的程序化交易、日内的高频交易、日内的统计型套利,基于对冲原理的多合约组合投资方法,还有炒单其实也是技术型的交易,技术因素往往起了决定性的因素。我上个月走访了几家在程序化方面走的比较靠前的公司,这些公司程序化的交易量,它的占比都达到20%-30%。在开展程序化交易的业务方面,IT部门起到很关键的作用,程序化交易在国外占比的70%以上,在国内的比例我们已经从两年前的5%上升到现在的20%-30%,应该是进步挺快的。但是,我认为还有很大的发展空间。再过几年我们能看到50%,甚至70%的比例。

  现在我进入我今天演讲的主题,我们IT部门如何拉动期货公司的业务发展?首先,是我们IT解决方案,就是为高端客户搭建基础,基础设施,基础平台,为高端客户提供更快的交易通道,更快的行情数据,更多的原始数据,这个工作是各个期货公司技术部门来做。但是,做的深度各个技术公司做的不同,完成质量也有好有坏,今天在座的有许总,还有陈总,我给老总提一个小的建议,就是这个公司能不能技术部成为一个解决方案小组专门做这件事,小组直接接触客户。工作的精心程度实际上直接影响这个业务的成效,既然这样我们能不能给小组一些激励政策,小组可以不给业务额,但是是不是应该和业务人员分享这个程序化交易客户的奖金呢?这样可以充分调动IT人员的积极性,可能是不当之处,请谅解,仅供参考。

  另外一个就是我觉得我们IT部门做什么?就是我们还能提高IT服务的层次,还能为投资者提供产生模型,开发灵感的素材,就是一些深度的交易统计资料。2012年是一个程序化交易者比较北运的一年,去年程序化交易的机构还有个人大部分情况都不好,我去年下半年在深圳地区走访了几个机构客户,深圳是咱们私募基金比较活跃的地区,我走访的结果可能有一定的代表性。这些机构的程序化团队发现他们工作是怎么做的呢?他们首先找一个开放的、自由的、强大的程序化语言平台,把以前多年手动交易成功的经验,成功的方法写成模型,一个模型从人脑转化为电脑谈何容易,因为电脑的智能化程度和人恼还是差的很远,所以这个工作是很难的。一个模型的转化常常需要半年,甚至一年才能完成,可是跑起来,转化的大部分盈利效果实际上并不理想。我们也观察过很多程序化交易大赛的优胜者,很多都是大学毕业没多久,没有什么经验,但是他们的程序化能力挺好。还有一个现象,国外华尔街的程序化大玩家,团队的大部分成员是学航天的,原子弹的,和金融不沾边,但是他们也没有实战经验,但是他们是成功者?

  这是为什么呢?有经验的人程序化做不好,没经验的反而做的好了。我有时候喝点酒,喝酒实际上不是因为我们乙醇摄入的太多,是酒里面含的微量的甲醇,所以导致了我们的头疼。所以,这也是不是因为1%的杂质影响了交易的效果,因为我们人脑很多时候是主观交易,是人灵活的一些直觉,这个东西肯定是没法量化的。

  由此,我总结出几个观点,第一个程序化交易是一个有别于主观交易的全新事物,作程序化坚决不能穿新鞋走老路。第二个程序化策略的成功概率,与思路简单的程度,持仓时间成反比。你的程序化的思路越简单,持仓时间越短越容易成功,这个模型越另类,越简单,实际上是最好的程序化交易模型,因为持仓短是因为涉及到市场的大环境变数少,成功的概率自然就高了。第三个观点就是基于数据统计,完全在电脑环境产生的模型,程序化成功的概率高。电脑有自动化不足的局限,但是有它自己擅长的事情,计算速度比人脑快,电脑的特点决定了电脑最适合做的工作是新模型开发的实验,对模型的回测和演算。具体什么意思呢?就是我最近,我可以根据我对这个行情的观察,我产生一个想法,这个想法做交易行不行呢?我把这个思路写下来,让电脑来测。开发模型的思路,我可以总结成两个,一个就是推理法开发模型,什么叫推理法,就是根据大量的历史交易数据,挖掘出新的交易思路和模型,就是完全我没有任何思路,完全用历史数据去挖掘,计算机产生这种规律,这是一个推理法。另外一个叫实验法产生模型,这个方法用的更多,更普遍,人脑根据行业的历史,行业的走势,波动性的特点产生一些灵感,总结出小规律,这个规律不需要多完善,但是你就写成模型,找一些历史数据去测,根据测试的结果去逐步完善模型,逐渐让模型越来越完善,经过很多次修改测试的过程,最终形成一个好模块。举个例子,2010年股指刚上市的时候,IF的特点就是投机度特别高,很多人大众投资者都是我早晨半小时进场,闭市前半小时离场,根据这个简单的现象,我们能不能写出一个模型呢?如果说早晨深看涨进场了,是不是今天做多的人多,做多的人多,下午要闭市的时候还有半小时,我看是不是今天真的涨了,如果今天确实是大阳线,说明早晨开沧还留在盘子里,利用这个规律,我每天只做一次交易,很另类,很简单,但是很有成效。最近几年期货市场扩容很快,品种越来越多,投资者自己的精力还有机构,没有那么多人力,无法对品种每天都盯盘关注,也就没有精力对每个合约的交易属性做深入的研究,就总结不出很有意义的小的想法,这就给IT部门新的施展空间,在拉动期货公司业务方面的作用能不能也能作出第二个研究部门,什么意思呢?就是我们IT部门可以利用自己的技术优势,对技术交易者提供更有效的支持,为期货公司的客户提供合约的交易属性的研究报告。我们可以对行情的走势做统计,可以对时间段的客户的实际资料做统计,比如这个星期什么类型的交易赚钱,什么类型的加以亏欠,我讲的都是抛砖引玉,我们还可以统计一些更好的,我们可以做每天盘中的主动买卖,和增减仓与大单涨跌的成交性。另外一个就是根据客户的资料,根据客户的交易数据可以统计处最近一段时间的交易划点是几个点。我们可以对跨越市场的做统计,比如隔夜盘,我们可以统计这段时间是国内盘今天收益阳线的时候,如果以今天P市做开盘价,它也收阴线,收阳线,有的客户根据这个统计作出一个很有效的模型。我相信我讲这些统计可能都是一些抛砖引玉的东西,我相信大型期货公司技术人员能做的比我还多得多,我相信IT公司的技术转变,一定能拉动期货公司的发展。

  展望一下未来,我们相信在技术部门的拉动下,两年之后程序化交易量在期货公司总交易量的占比我相信超过50%,让程序化真正成为市场的主角,让我们IT部门真的起到我们应该起到的作用,谢谢大家。

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