量化交易策略的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)[古期心得]
達(dá)爾文在 1859 年出版的《物種起源》一書中系統(tǒng)性地闡述了他的進(jìn)化論思想,
認(rèn)為生物是進(jìn)化的,而自然選擇是生物進(jìn)化的動(dòng)力。如果一個(gè)有利的變異更能適應(yīng)當(dāng)
前的環(huán)境,那么變異的個(gè)體就更容易生存下來并繁衍后代,保存自身的性狀,從而不
斷的進(jìn)化。一樣事物的產(chǎn)生并興起,往往是因?yàn)樗玫倪m應(yīng)了環(huán)境。好像量化交易
策略一樣,因?yàn)閷W(xué)術(shù)理論的不斷產(chǎn)生、交易環(huán)境的不斷更新、計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步
而持續(xù)發(fā)展。而由于量化交易策略在這種大環(huán)境下表現(xiàn)出了種種優(yōu)點(diǎn),以及對比其他
交易策略的一些優(yōu)勢,從而呈現(xiàn)出了欣欣向榮之勢。 { 來源 www.tumamayizhan.com }
由于量化交易策略自身的特質(zhì),其首先存在著比較強(qiáng)的可度量性。作為采用數(shù)量
化手段構(gòu)建而成并進(jìn)行決策的交易策略,其在構(gòu)建過程以及決策過程中,都是可以被
精確度量的。對比而言,主觀化、定性化的交易策略雖然在復(fù)盤等過程中可以得到數(shù)
量化的交易結(jié)果,但是由于缺乏整體性的精確度量,因此局部的定量化結(jié)果往往波動(dòng)
較大、在很大程度上不具備穩(wěn)定的刻畫能力。
這一特性帶來了量化交易策略的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn),即可驗(yàn)證性。由于未來數(shù)據(jù)的不可
得,實(shí)際上交易員在判斷一個(gè)交易策略時(shí),很大程度上都依賴于策略在歷史數(shù)據(jù)上的
測試結(jié)果。然而主觀的交易策略在復(fù)盤或者其他測試過程中含有人為判斷的成分,因
此歷史驗(yàn)證就成為了一個(gè)不可精確重復(fù)、缺乏穩(wěn)定性和說服力的部分,這對于此類交
易策略而言是一個(gè)比較嚴(yán)重的缺陷。量化交易策略就不存在這個(gè)問題,在策略構(gòu)建和
策略表述數(shù)量化的基礎(chǔ)上,多次重復(fù)歷史回溯測試均能夠得到一致的結(jié)果。如果測試
結(jié)果是正向的,至少可以說明該量化交易策略在歷史檢驗(yàn)上具有盈利能力。{ 來源 www.tumamayizhan.com }
上述兩個(gè)特性使得量化交易策略具有較強(qiáng)的客觀性。由于構(gòu)建交易策略的過程中
數(shù)量化手段占主導(dǎo)地位,交易決策更是具有明確的數(shù)量化規(guī)則,因此量化交易策略可
以在很大程度上規(guī)避策略開發(fā)者的主觀臆斷,在構(gòu)建的過程中始終獲得客觀的對待。
同時(shí),明確的數(shù)量化交易決策規(guī)則這一特點(diǎn),也使得交易員在執(zhí)行量化交易策略
時(shí),有希望完全排除情緒對于整個(gè)交易過程的干擾和影響。基于數(shù)量化規(guī)則,量化交
易策略本身具備相當(dāng)?shù)莫?dú)立性,不需要交易員的主觀判斷也可以完整的指導(dǎo)整個(gè)交易
流程。而主觀的交易策略由于在交易操作中需要持續(xù)的人為控制和判斷,因此不可避
免的存在一定的偏向。行為經(jīng)濟(jì)學(xué)里研究了很多相關(guān)的問題,包括損失厭惡偏向、過
度自信偏向、參考點(diǎn)偏向等等,都是一些人類固有的行為偏向。當(dāng)這些客觀存在的偏
向影響到交易策略的實(shí)際執(zhí)行時(shí),交易結(jié)果的預(yù)期從最優(yōu)點(diǎn)處發(fā)生偏移就無法避免了。
雖然量化交易策略不可能幫助我們完全的規(guī)避這些問題,但是數(shù)量化的框架和規(guī)則確
實(shí)可以盡量減小這些不安定因素所帶來的損害。
上面所說的排除情緒化操作,實(shí)際上也包含了交易員常常談到的一致性,也就是
保證交易策略在執(zhí)行過程中,使用相同的交易規(guī)則,其中包括買入點(diǎn)、賣出點(diǎn)、交易
倉位大小的確定等等。如果交易員在執(zhí)行量化交易策略時(shí)不主動(dòng)加入人為判斷,量化
的交易規(guī)則可以幫助其很輕松的完成這個(gè)任務(wù)。更為重要的是,量化交易策略可以做
到歷史驗(yàn)證過程和實(shí)際交易行為的一致性,因?yàn)椴徽撌钦鎸?shí)交易決策,還是歷史回溯
測試,所參照的交易規(guī)則都是由數(shù)量化表達(dá)精確定義了的。這種整體上的一致性,是
絕大部分主觀交易策略都無法保證的。
量化交易策略的數(shù)量化特點(diǎn),及其帶來的一致性,使得這種策略具備了比較好的
可移植性。除非使用特定的量化因素,一般而言量化交易策略是比較容易在一個(gè)市場
或者資產(chǎn)上證實(shí)有效后,移植到其他的市場或資產(chǎn)上使用的。例如,當(dāng)策略使用的量
化數(shù)據(jù)僅限于價(jià)格時(shí),所有存在報(bào)價(jià)的市場都能夠使用歷史數(shù)據(jù)來驗(yàn)證這種量化交易
策略。而當(dāng)使用的量化數(shù)據(jù)包括價(jià)格和成交量時(shí),除了外匯市場等少數(shù)情況外,量化
交易策略也是能夠移植到其他大部分的場內(nèi)交易市場上的。量化交易策略所使用的數(shù)
據(jù)的可得性越強(qiáng),其移植能力也就越強(qiáng)。
同時(shí),由于量化交易策略可以很方便的得到數(shù)量化的驗(yàn)證結(jié)果,收益、風(fēng)險(xiǎn)等策
略特征都能夠通過數(shù)據(jù)形式得以呈現(xiàn)。因此,在量化交易策略被應(yīng)用到多個(gè)市場或者
資產(chǎn)上時(shí),策略開發(fā)人員可以通過數(shù)量化結(jié)果這樣的直觀形式來進(jìn)行橫向?qū)Ρ龋瑥亩?/p>
針對性的選取適合某一特定量化交易策略的市場,或者在多個(gè)市場之間進(jìn)行配比。而
由于量化交易策略的執(zhí)行過程中不需要交易員的主觀判斷,因此相比于主觀化的交易
策略,其有能力同時(shí)覆蓋大量的市場和資產(chǎn),這對于投資組合的分散化來說具有很好
的輔助作用。在現(xiàn)實(shí)中,大部分的量化基金都持有數(shù)量較多的資產(chǎn)和資產(chǎn)種類來組成
投資組合,這正是利用了量化交易策略的特性從而更方便的分散風(fēng)險(xiǎn)。
另一方面,對于量化交易策略而言,這種多個(gè)市場間的策略移植所需要的成本很
小,在一些情況下甚至不需要變動(dòng)原先的基礎(chǔ)工具,因此降低了研發(fā)成本,同時(shí)節(jié)省
了寶貴的研發(fā)時(shí)間。而量化交易策略不僅僅可以在策略研發(fā)的過程中幫助節(jié)省時(shí)間、
降低成本,由于其具有非常明確的數(shù)量化規(guī)則用以指導(dǎo)交易,因此策略在實(shí)際使用的
過程中可以脫離人為判斷,執(zhí)行速度更快,運(yùn)作效率得到了提高。不論是否采用程序
化的執(zhí)行手段,量化交易策略都能夠在實(shí)際交易中減少人的負(fù)擔(dān),也就減少了許多重
復(fù)性的勞動(dòng)。對于一個(gè)交易策略的控制者而言,就能夠把更多的精力放在最為核心的
策略創(chuàng)新上。
而在策略創(chuàng)新上,量化交易策略本身也具有一定的優(yōu)勢。在科學(xué)不斷進(jìn)步的今天,
越來越多的先進(jìn)技術(shù)被創(chuàng)造出來并應(yīng)用到各種情境之下。通過結(jié)合多個(gè)不同學(xué)科的知
識和相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,量化交易策略更有可能發(fā)現(xiàn)一些隱藏較深的復(fù)雜數(shù)據(jù)規(guī)律,而
這些規(guī)律往往不太容易被主觀交易者察覺得到。時(shí)至今日,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、
隱馬爾科夫模型等機(jī)器學(xué)習(xí)模型已經(jīng)開始被量化交易從業(yè)人員頻繁提起。
實(shí)際上就整個(gè)行業(yè)的狀況而言,量化交易策略還有一個(gè)不太被人提及的優(yōu)點(diǎn)或者
說特點(diǎn),那就是能夠在一定程度上幫助公司減小對所謂的明星交易員的依賴。由于在
交易流程當(dāng)中,做決策的不再是具體的交易員,而是已經(jīng)具有明確規(guī)則的量化交易策
略,因此在量化交易策略研發(fā)完畢、甚至只是核心理念構(gòu)建完成之后,公司對于量化
交易策略的研發(fā)者的依賴程度就會(huì)迅速下降,這一方面可以幫助公司在人員配置上減
少支出,更重要的是提高了公司對于交易整體的控制程度。整個(gè)公司系統(tǒng)的核心優(yōu)勢
在于量化交易策略本身,因此不會(huì)由于人員變動(dòng)等問題而非常迅速的消失,有利于公
司在量化交易方面保持長期穩(wěn)定。
不過這個(gè)特質(zhì)在穩(wěn)定公司的同時(shí),實(shí)際上也損害了量化交易策略研發(fā)者的利益。
量化交易策略的研究人員在策略研發(fā)完成之后喪失了一定的價(jià)值,因此在薪資等方面
也不如主觀交易的明星交易員一般具有討價(jià)還價(jià)的底氣。這也導(dǎo)致一部分的量化交易
從業(yè)者較為消極的對待工作,甚至選擇保留核心交易策略,進(jìn)而隱性的損害了公司的
利益。好在很多情況下,量化交易策略即使在研發(fā)完成之后,仍然需要不斷的改進(jìn),
從而適應(yīng)市場環(huán)境的不斷變化,因此對量化交易策略研發(fā)人員的持續(xù)需求仍然是存在
的。當(dāng)然,這個(gè)問題要妥善解決,仍然在于公司對此的激勵(lì)政策。
量化交易策略由于其明確而數(shù)量化的交易規(guī)則,不僅僅會(huì)造成上面提到的這一缺
點(diǎn),更重要的是,這些明確的量化規(guī)則是非常容易復(fù)制的。量化交易策略和許多科技
創(chuàng)新一樣,具有研發(fā)困難、復(fù)制簡單的特點(diǎn)。即使在最終交易規(guī)則保密程度良好的情
況下,僅僅只是泄露出一些策略理念出來,相比于主觀交易策略,量化交易策略也有
更大的可能會(huì)被逆向工程破解從而外泄。這種特性一方面增加了量化交易策略使用的
成本,另外一方面也加大了量化交易策略在交易之外的風(fēng)險(xiǎn)。一些量化交易的從業(yè)者
在交流過程中非常的小心謹(jǐn)慎、公司在管理量化交易時(shí)執(zhí)行諸多規(guī)章條例、對員工加
以合同上的嚴(yán)格限制甚至最后走到對簿公堂的境地,都是由量化交易策略這樣的特性
引起的。
量化交易策略還有一個(gè)非常重大的缺點(diǎn),就在于量化這個(gè)特性本身。誠然這一特
征為量化交易策略帶來了多種優(yōu)勢,但是由于這一特點(diǎn),使得量化交易策略在對待無
法量化的因素時(shí),只能采取舍棄這樣較為無奈的處理辦法。因此,量化交易策略損失
掉了很多其實(shí)有可能帶來盈利的信息,也使得策略在處理信息時(shí)所覆蓋到的范圍變得
狹窄。當(dāng)然,隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,一些之前無法被量化的因素開始進(jìn)入量化交易策
略的研究范圍之內(nèi),例如針對網(wǎng)絡(luò)信息刻畫出的投資者情緒等等。但是,即使科技手
段會(huì)讓量化交易策略能夠處理的信息范圍更廣更深,對比起主觀交易策略而言,這樣
的缺陷始終是量化交易策略無法徹底擺脫的。這種來源于自身特性的缺點(diǎn),只能改善
而無法根治。
同時(shí),由于量化交易策略在構(gòu)建過程中采用的是數(shù)量化的方法,需要一定數(shù)量的
數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行研究,而相應(yīng)的數(shù)據(jù)都是隨著時(shí)間逐漸產(chǎn)生的,因此當(dāng)量化交易策略的
構(gòu)造形式?jīng)]有本質(zhì)上的改變時(shí),從數(shù)據(jù)中抽取的數(shù)量化特征也只會(huì)隨著時(shí)間逐漸變化,
策略所形成的交易也只能緩慢的變化。當(dāng)市場情形發(fā)生重大轉(zhuǎn)變時(shí),這種緩慢變化的
特性會(huì)導(dǎo)致量化交易策略無法適應(yīng)轉(zhuǎn)折期的市場,在短時(shí)間內(nèi)造成較大的損失。相比
較而言,一部分定性的交易策略由于主要基于邏輯上的思路來進(jìn)行交易,因此當(dāng)市場
情形發(fā)生改變時(shí),能夠基于主觀邏輯迅速進(jìn)行本質(zhì)上的策略調(diào)整。轉(zhuǎn)向緩慢這一特點(diǎn)
也是量化交易策略一個(gè)較難改善的缺陷。
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