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从Trading System Lab看国内交易趋势

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发表于 2014-7-10 21:17:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
【半年前写的一篇软文,现在贴出来】
Trading System Lab看国内交易趋势
至1985年创建的以教育全球股票和商品期货交易者为理念的Futures Truth杂志有这么几个有趣的关于交易系统的排名榜单(Issue #2 2012 - published in July 2012),见附录1,从中可以看到一批以TSL-XXX命名的交易系统。
TSL是什么?Trading System Lab的简称。创始人是Mike Barna,本科念的是美国亚利桑那州立大学的数学,硕士在斯坦福读的航空与航天工程。著名交易系统Big Blue和R-mesa交易系统的设计者。Mike作为商品期货交易顾问于1977年加入的美国全国期货协会,从90年代开始开发交易系统,单独建立过Aaron Asset Management, LLC 来运行他的交易系统,也曾任Trading and Systems with Regency Stocks and Commodities Fund, L.P的副总裁。1993年创立了Trading System Lab,1998年开始管理资金,拥有将近40年的建模经验。
Trading System Lab可以短时间内基于自动生成任何交易市场的交易系统,它是基于一种高级计算机编程技术——AIM-GP(Automatic Induction of Machine Code with Genetic Programming) 。通过三个简单的步骤可以在Trading System Lab建立一个交易系统:1.通过一个预处理器从你想进入交易的市场中自动抽取出相关必要的数据;2.交易系统生成器在运行数分钟(或更多)之后,可以演化出一个新的交易系统,辅以自己的各种数据、指标、模式、相关性等等;3.演化后的系统基于诸如TradeStation的平台自动产生交易信号。
Trading System Lab的遗传编程技术通过以下几条特征来减少曲线拟合(curve fitting):1.尽可能的简化模型参数,因为一个交易系统越简单那么其未来的表现越好;2.进化过程中引入了随机性,避免了陷入局部最优的尴尬,这里随机的加入不仅体现在染色体配对上,还引入在更高阶的遗传编程承参数上的修订上;3.样本内外的同时测试保证了交易系统的稳健性;4.演化终止的设置必须没有市场偏见。Trading System Lab并不是从一个预设的交易系统开始进行演化的,这与任何人工设计的交易系统有着本质的区别。
说到这里不得不说下交易系统?Mike将交易系统定义为告诉交易者该做什么的这些命令的逻辑集合。而就中国个人投资者而言,也就是所谓的散户,这些年来,就我所知,大多数部分根本没有系统交易的概念,勉强知道交易信号,止损的概念,便杀入市场,但无奈与人性的斗争太艰难,最终亏损离场。6月底有幸免费参加了一个程序化交易的培训,不妨从其演讲主题中看出一些端倪,这些主题包括:交易管理系统设计;实战交易风险控制;程序交易系统建置;程序交易系统与模拟交易的运用;系统绩效报表与回测,优化的应用;行业对于收益产品设计;多策略组合共振;高频交易频谱分析与算法管理,等等。一般说是需求催生供给,或者说主办发认为国内投资者缺少这些东西的知识。可以看出,交易系统的概念是国内投资者很缺乏的。在程序化交易与量化浪潮的冲击下,券商等服务机构也开始给交易者(消费者)普及相关常识,当然,他们为的是更多的佣金。高频交易就是一个炒作的热点,但就我个人认为,中国上交所跟国外相比那相当慢速的tick数据与收取的如此高的交易费用,中国暂时还根本没有所谓的“高频”可言。一个交易系统从根据交易策略的逻辑集合产生交易信号,到资产组合管理,到风险控制,更要触及到范·撒普提到的交易心理控制。算法交易也好,策略套利也好。这些对于个人投资者而言还是门槛太高。这也许正是美国市场个人投资者人数占比不多的原因吧。换句话说,中国现在缺乏的知识,或者说是常识。
过去20年来,精通数学与计算机的人们不断地研究着各种指标与模式以期望指明市场的方向。我们将这整个探索过程可以视为一个复杂的数据挖掘过程。通过计算机将一些人耗费几周几个月的时间建立交易系统的过程快速的在几分钟内模拟出来,也许这正是Trading System Lab的逻辑。毫无疑问,这个逻辑是十分吸引人的。假设这种系统能够像它所宣传的那样针对适合的市场产生适合的交易系统,我相信,超额的alpha收益是暂时的。不过保持这种暂时的方法还是有的,比如Trading System Lab的收费,不过可能Mike自己也明白,Trading System Lab并不适合普及。众所周知,金融市场上最大的风险是资本越来越集中,使得羊群效应越来越普遍。由于投资者不断的从一种资本类别进入另一种资本类别,并在身后留下一片狼藉,因此泡沫膨胀与破裂的频率也越来越高。当使用Trading System Lab的人越来越多的时候,便是泡沫的开始。
一个稳健的交易系统依赖的是一个流动性高的市场去喂饱交易系统产生的订单。纵观国外市场,技术进步推动了电子通信网络(ECNs)的发展。极讯公司(Instinet,后被纳斯达克交易所收购)和群岛公司(Archipelago,后被纽约泛欧交易所集团收购)等电子交易商的出现,使成千上万的买卖订单能在很短的事件内完成匹配,而且不需要任何人力的参与。其次,在2001年,美国证券交易委员会要求主要的几大股票交易所不再使用分数计价,而采用美元和美分计价,每一美元内的价格点由之前的8个增加到了100个。良好的市场环境使得那些场内交易的人逐步走向了场外,这其间花费了10年,而那些刚进入行业的“新人”毫无疑问具备着技术的实力,对冲基金、算法交易、高频交易、统计套利,一些相互叠杂的名词的曝光率越来越多,电子交易的世界里有了技术竞赛的的影子。这毫无疑问又从反面更加丰富了这个市场,使得市场环境更加趋于成熟。
反观国内市场,一些券商技术部还根本不知FIX为何物,期货倒是走的CTP+API的结构,但现有的策略交易平台文华,TB那离TradeStation根本不是一个级别,部分个人投资者还是停留在指标进出场的原始阶段,交易佣金居高不下,没有做市商制度,没有电子交易商,缺乏投资标的合约品种,想给这个市场投入流动性都难。给散户推荐程序化交易,无非就是给散户多了一种亏钱的手段而已。不过这些都是必经的阶段,未来一段时间,国内市场会孕育出一些真正赚钱的交易策略,利用它们制定合理稳健的交易系统,肯定会给未来中国资本市场建设铺好基石。
或者中国正在发生的关于“交易系统”的孕育过程正是Trading System Lab代码里那几分钟的一刹那罢了。
nino,2012,beijing


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 楼主| 发表于 2014-7-10 21:23:21 | 显示全部楼层
金融信息交换协议
金融信息交换协议(FIX,Financial Information exchange)协议是适用于实时证券、金融电子交易开发的数据通信标准。 它是由国际FIX协会组织提供的一个开放式协议,目的是推动国际贸易电子化的进程,在各类参与者之间,包括投资经理、经纪人,买方、卖方建立起实时的电子化通讯协议。Fix协议的目标是把各类证券金融业务需求流程格式化,使之成为一个个可用计算机语言描述的功能流程,并在每个业务功能接口上统一交换格式,方便各个功能模块的连接。
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 楼主| 发表于 2014-7-10 22:45:37 | 显示全部楼层
系统交易策略新动向:遗传规划智能方法 业内程序化交易策略开发基本上都是从研究经典交易策略开始的,在前人的基础之上,结合自身的交易特点、风格以及心得或融合各家之长,或对若干进行改进而最终形成自己的交易策略,而当策略逐渐失效之后,再回头检查问题,挖掘失效原因,寻找新的市场特点对原有策略进行改进升级为新一代策略,如此反复。而这一过程与达尔文之物种进化颇有相似之处,物种适者生存及进化繁衍的过程与系统交易策略强者为王及策略改进升级的过程如出一辙,人工智能领域的遗传规划因此可以用来进行系统交易策略研发。事实上,BIG BLUE及R-MESA的创始人已经成功的将遗传规划运用于系统交易策略开发,并在Futures Truth Magazine跟踪的TOP10策略排行榜中占据六席。智能交易策略生成首先我们构建了自己的遗传规划算法框架,在设定了群体规模为500,个体适应度为收益回撤比的情况下,以股指期货5分钟为交易周期,进行日内程序化交易策略的进化迭代生成,算法在迭代至54次之后收敛,累计测试了27000个策略。

    最优策略的实证结果如下,全样本来看,年化收益率为116%,胜率为42.68%,赔率为1.91倍,历史最大回撤为-8.2%,分年度来看,2010、2011、2012年化收益率分别为118%、67%、34%,胜率分别为39%、42%、45%,赔率分别为2.36、1.80、1.54,最大回撤分别为-6.18%、-7.48%、-8.09%,交易次数方面,每年交易在400次左右,平均每天1.6次。


————————————————另类交易策略系列之九:基于遗传规划的智能交易策略方法 广发证券量化专题2012
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