德璞学院

在反复测试与各类系统的推敲中，一些平时肉眼难以察觉的行情特征会逐渐显现。这种不断猜想、尝试、否定、改进、再尝试的循环过程，与自然科学领域的实验室研究颇为相似。和实验员一样，我们需要记录实验报告：将每次调整所引发的变动记录下来，进行纵向与横向的比较，并解读其中的深层含义。为了更深入地认识研究对象，有必要自定义一些指标来揭示变化规律，就像实验室需要配置新仪器一样。就个人而言，我始终坚信这才是真正的程序化研究。

程序化研究的核心对象，是行情自身的特征。如同自然科学研究，其根本目的在于理解某一事物——厘清其特征、结构和演变规律。这项工作的艰难与不确定性，尤以分子层面以下的研究为甚；由于量子效应，非线性特征逐渐占据主导，此领域的材料科学、化学及分子生物学研究，除了依托现代科学分析方法和仪器，更离不开海量试错，且结果未必如愿，还要凭借一些运气。

程序化交易，则是思考如何运用这些特征。然而，缺乏程序化研究支撑的交易往往难以走远。多数尝试只是将既有主观系统进行客观化，到达一定阶段便会遭遇瓶颈。真正深入的研究，在解决一个问题的过程中往往会衍生出更多新的问题，这是原先难以预料的，在科学领域实属常态。唯有这样的研究，才能持续催生灵感，使对行情的理解与策略库本身不断充实。通过程序化研究，基于对市场的新见解生成新策略，或许是交易者不可或缺的重要收获，DooPrime德璞资本同样认同这一理念。

一位专业从事基本面交易的团队负责人曾这样评价交易的本质：“这是逐渐接近事物本真的过程。”对此我深表认同。这句话隐含了三层含义：其一，过程曲折且艰苦，没有捷径可走，这个行业是精英的竞技场；其二，方向是更深入、更细致、更纯粹，那些试图以宏大叙事或过度猜测解释市场的做法，难以立足；其三，过程比结果更重要，无需迷恋他人以不同方式获取的巨大回报。我认为，这一评价同样适用于程序化研究与交易。只不过，基本面领域的“事物”主要指品种、产业链和市场，而程序化领域对应的“事物”则主要指波动。程序化研究正是以计算机程序探索波动规律的过程。若将程序化仅仅看作把自己的交易思路编写为程序，便如同买椟还珠，未得精髓，自然只会将其视作一种工具。当我读到波涛《原理》引言中提到程序化发展的两条路线，“革命”与“改良”的划分，与我对这个圈子的认知几乎一致。颇为荣幸的是，波涛与我观点相同，认为后者只是传统技术分析方法的计算机化应用，而前者代表的才是真正意义上的“计算机化的技术分析方法”。工具论者并未真正理解程序化，我的感受没有错。

实际上，国内许多程序化研究者是半路出家，缺乏自然科学研究的系统性训练，缺少西方科学中从分析到综合的自下而上的思路。相反，他们中间有些人倾向于在较为宏大的立场上创设和推广观点。目前国内公认的程序化交易著作仍是波涛的三本书，但有网友认为其思想精髓并未超越《通向金融王国的自由之路》。若要了解程序化应有的样子，或许应把目光投向海外市场。20世纪70年代及其后数年，是程序化研究的黄金时期。当时，石油危机、经济滞胀、国际货币体系变动等因素导致市场波动率大幅上升，趋势行情层出不穷，与近十年颇为相似。但彼时个人电脑尚未普及，程序化研究的测试离不开高性能计算机，只有大公司和专业机构具备此类资源。加之程序化交易属于新生事物，投入应用前的深入研究必不可少，因此当时研究与实际应用处于相对分离的状态，也正因如此，催生了大批量化交易领域的基础性学术报告。

这些报告主要揭示了金融市场的一些共性与内部差异，即回答金融市场如何运动的问题，但直接盈利的方法并不多。著名的唐奇安通道便源自此类研究报告。在约翰·墨菲的《期货市场技术分析》中，也时常提及这类研究成果。这并非说后来的报告消失了，而是这段时期的报告为如今常用且形成共识的理论与工具奠定了基础。我相信，随着专业投资机构的兴起以及个人电脑性能的提升，程序化研究不再是一种集中行为，而是趋于分散，机构与个人均能独立深入研究，并自行决定是否公开成果。然而，量化交易规模一旦扩大，市场容量便成为一种零和博弈的资源。为独占市场容量，商业机构与个人自然倾向于将有实用价值的成果视为机密。后来的报告更多偏向适用性统计分析，与实用及行情本质特征的揭示渐行渐远。

在国内，最早一批程序化实战者其实并非期货从业者，而是地下外汇保证金交易者。地下外汇保证金交易于上世纪80年代末便已出现，国外软件平台天然提供较为成熟的程序化交易编程功能；加之汇市连续交易且无涨跌停的特性，令程序化策略的施展更为充分。但外汇市场的全球一体化也使得部分简单经典策略难获盈利，因为这些方法早已被海外同行广泛使用。

程序化交易实践中，我们常会遇到一些值得思考的问题。

在墨菲的书中可以看到，同一策略下不同品种拥有不同的优化值。这个值，我认为可以视为表征品种特性的参数，就像中国人与英国人的差异一样，这种差异客观存在，甚至能够追踪并证明其稳定性。我起初坚持认为，用同一参数与逻辑对待这些明显有别的品种或周期，缺乏足够说服力。当然，我们可以进一步证明，这种差异不仅历史稳定，还具备一定规律。但随着实践经验积累，我发现，对待这类差异完全可以采用微调策略的方式解决，这属于研发收尾阶段的工作，而更关键的在于逻辑与思想。

关于组合方式，波涛在书中以统计数据提出单策略多品种或单策略多周期优于多策略单品种的观点。我个人认为，这与统计中策略模型异质性不足，而跨市场中各品种异质性较强有关。组合的价值在于业绩波动性的错位平滑效果，须通过业绩差异性实现——无论是策略间还是品种间。遗憾的是，国内合法投资渠道相对有限，门槛高、政策限制多、交易成本较高，许多品种之间又高度联动。例如，黄金期货与黄金T+D便不具备组合价值；债券市场仅限具备资质的机构参与，个人可投资的债券品种较少；票据市场个人无法参与；股市为T+1交易制度；合法外汇渠道缺乏杠杆。在国内，我们能够感受到的只是有限几个活跃期货品种之间的高度联动性，而农产品与工业品虽存在行情风格差异，但农产品在应用常规趋势系统时表现并不理想。

因此，在国内，合法品种数量较少、品种间相似性较大的现实条件下，我认为多策略比多品种更为重要，前提是这些策略必须具备足够的异质性；否则近亲繁殖，可能导致业绩波动加剧，尤其是建立在趋势追踪系统上的策略，因为趋势追踪系统的丰富性远不及非趋势系统。不过，趋势追踪系统长期数学期望水平远高于非趋势系统，因而应作为整个组合的核心。“多策略比多品种更重要”这一认识，源自我的直观观察、朋友的实践体会以及业内交流。事实上，国外真正的多品种组合，是机构在全球范围内寻找一切可交易标的——现货、期货、股票、股指、期权、汇率、利率、债券、CDS、房地产、各类基金等。如果放眼全球，哪怕只做股票，不同国家与地区的股市也足以提供充分异质性。

与其寻找一把倚天剑或屠龙刀式的万能策略，不如积累大量具有特异性的策略。这好比中西方厨房的差异。传统中国厨房工具少、技巧多、一具多用——一把菜刀可切肉切菜切丝切块，一只海碗可盛酒盛水盛饭盛菜，一双筷子可扒饭夹菜剥皮剔肉。而欧美厨房，每个特定功能都有专门工具与之匹配。哪种更好？看看当下年轻人的选择便可知晓：越来越多的人将各类非必需厨房工具搬回家，而非像老一辈那样在用法研习上耗费时间，效率自然有所区别。在交易中，无论研发还是实践，我都感受到非对称策略、缺陷策略拥有广阔空间，并且能在实践中做到有的放矢；它们的选取与组合，本身便可构成有效的资金管理方式。由这些策略构成的组合，凭借独立性，比一把屠龙刀式策略在内部实现资金管理可构造更多变化、相互干扰更小，从而减少不确定性。

此外，这类组合还应包括跨参数组合，我之前提到的参数意义挖掘便应用于此。若存在多个参数组的“稳定岛”，其对应不同特征形态，内在逻辑已然产生偏移，便可视为两个策略进行组合。同样，还可进行跨变量组合、跨逻辑组合。前者是通过对关键控制变量进行调整，额外增强对某些特征的捕捉或规避可能影响业绩稳定性的特征，从而视为新策略或加减仓依据；后者则是增减一些逻辑开关，比如分别写成日内交易和隔夜交易，即可视为两个独立系统。总之，丰富而特异性的非对称策略与缺陷策略，带来了多样的组合手段与资金管理方式。程序化交易的组合架构，类似于航空母舰编队——一支编队可能只有一艘航母，但拥有大量各式辅助舰只，其整体作战能力超越三艘裸航母，经济性同样更优，岂不更好？

程序化交易的未来

如果现在不会使用电脑、智能手机以及各类社交软件，或许不会影响基本生活，但我担忧这类人未来将如何适应。也许他们的孩子长大后会说：“和你聊天真没劲，这也不懂，那也不知道。”如果仅将期货视为随身携带的老虎机，不懂程序化也无可厚非；但若自认已经很懂期货，却对程序化一无所知或理解肤浅，那便难以令人信服。

金融行业在十年前便是美国最赚钱的职业之一，而制造业及其研发机构则面临巨大压力。大量高级人才遭裁员后，一部分进入金融部门成为研究员；原本想从事研发的高校毕业生，在传统领域面临就业困难，也纷纷涌入金融行业。他们带来了先进而复杂的数学工具。金融危机期间，这批人又辗转至伦敦、新加坡、香港、上海等地。危机后的三年，成为对冲基金快速发展的黄金时期。对于程序化交易的未来，我们不应无视国际先行者的动向，DooPrime德璞资本持续关注全球量化领域的发展趋势。

基于对市场复杂性及行情波动性的基本认识，我认为程序化可从以下领域汲取养分：

1、基于混沌的模糊化分析与控制理论

2、基于分形，尤其是其中的统计自相似部分

3、人工神经网络理论

4、模式识别领域

5、波谱分析领域

6、非线性期望的数学理论（用于风险控制）

……

程序化交易也可以超越波涛所论的计算机化技术分析，深入至计算机化基本面分析、计算机化突发事件分析、计算机化舆情分析等领域。或许正是通过这一过程，非专业的散户与非专业的投机方法会逐渐被市场淘汰。未来，市场的竞争会愈发激烈，你准备好了吗？