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如何寻找是什么原因导致了实际业绩与预期的偏差

时间:2017-07-04 16:29:02  来源:量化交易  本篇文章有2512字,看完大约需要8分钟的时间

如何寻找是什么原因导致了实际业绩与预期的偏差

时间:2017-07-04 16:29:02  来源:量化交易

终于,经过辛勤测试和准备之后,你输入了第一条指令并被执行!不管是赚钱还是亏损,你明白,要判断交易业绩是否与预期吻合,仍为时过早。但如果一个月、两个月甚至一个季度后,策略业绩依然不佳甚至亏损,怎么办?对星化交易的新手来说、这种令人沮丧的经历再正常不过了。这时候就该找出是什么原因导致了实际业绩与预期的偏差。

如何寻找是什么原因导致了实际业绩与预期的偏差

先从最简单的诊断开始:

·自动交易系统软件是否有漏洞?

·自动交易系统生成的交易与回测程序生成的交易是否匹配?

·执行成木是否远高于预期?

·是否交易了流动性差的股票从而导致了市场冲击?

在完成上面的简单诊断后,就要面对造成偏差的两个最令人头痛的原因:数据迁就偏差和状态转换。

为了观察数据迁就偏差是否造成真实交易的糟糕业绩,可以尝试尽可能地减少策略中的规则和参数。如果减少后回测业绩完全崩溃,这种偏差就是存在的,就要放弃这个策略。如果回测业绩仍然合理,交易业绩不佳很有可能是运气不好。

状态转换是指金融市场结构或宏观经济环境发生了巨变,从而使得原本盈利的策略现在不盈利了。

近年来,两次明显的与市场(或监管)结构相关的状态转换,对某些策略造成了影响。

一次是股票价格采用十进制报价。2001年之前,美国股票价格采用1/16美分或1/18美分的整数倍进行报价。2001年4月9日开始,所有美国股票都采用十进制报价。这个看似无关紧要的变化,对市场结构产生了剧烈的影响,特别是对统计套利策略的盈利能力产生了负面影响。

要解释其中的原因,可能需要专门写一本书。简单来说,十进制报价减少了价格发现过程中的摩擦,而统计套利者与做市商一样,是从这个过程中的摩擦和低效来获利的。(这是2008年Andrew Sterge博士在哥伦比亚大学“所有的统计套利盈利都到哪儿去了?”的金融研讨会上给出的解释。其他机构从业人员在私下里也对我讲了相同的观点。)因此,我们可以预期,统计套利策略2001年之前的回测业绩要远远好于现在的业绩。

另一次状态转换关系到卖空股票。

2007年之前,SEC规定,除非股票处于“涨点”或“零涨点”,否则不允许卖空。因此,如果回测用了在此之前的数据,很有可能由于缺少涨点而不会建立一个非常有利可图的空头头寸,或者以较大滑价建仓。2007年6月,SEC取消了涨点规则。因此,卖空策略的回测结果相比于2007年之前的真实交易业绩有一个人为的抬高。

事实上,除了这一监管状态转换.评价卖空策略业绩还面临另一个问题。即便没有涨点规则,许多股票,特别是小盘股或低流动性股,其实很难借到。比如你要卖空一只股票,你的经纪人就必须从其他人那里先借入这只股票(通常是大型共同基金或其他经纪客户),然后再借给你卖空。如果没人能够或者愿意借给你股票,你就无法卖空。因此,一个非常盈利的历史空头头寸,可能由于借不到股票而不可行。

上面所说的两次状态转换是较为明显且众所周知的。但是,还有其他一些与你的股票类别相关但非众所周知的细微状态转换,也会对策略业绩造成并不小的影响。

小结

自动交易系统是基于策略自动生成指令并将其传送给经纪账户的软件。这类软件的优点是:

·保证与回侧的策略完全一致。

·不需手工操作,因此可以同时运行多个策略。

·最重要的是,可迅速传送指令,这对高频交易策略尤其重要。

半自动交易系统和全自动交易系统的区别有:

·半自动交易系统,交易员仍需向组合交易器或差价交易器手动上传包含指令详细信息的文本文件,并在恰当的时间手动点击按钮传送指令。不过,指令文本文件可由MATLAB等程序自动生成。

·全自动交易系统,程序能够在整个交易日(甚至多日)自动下载数据并传送指令。

自动交易系统完成后,你就要面对交易执行中的重要问题:最小化交易成本和仿真交易。最小化交易成本主要是别让你的指令规模过多偏离平均日交易量和市值。

仿真交易可以:

·发现策略和执行程序中的软件漏洞。

·发现前视偏差或数据迁就偏差。

·发现操作困难,进而规划操作流程。

·更真实地估计交易成本。

·获得有关盈亏波动、资本使用、投资组合规模和交易须率的重要直觉。

最后,在真实交易业绩不如回测业绩时该做些什么呢?通常先处理以下常见问题:消除策略或执行软件中的漏洞;降低交易成本;通过减少参数简化策略。但从根本上来说,你的策略可能还存在数据迁就偏差和状态转换影响。

如果你相信(并且只能相信,因为永远无祛证明)真实交易业绩差只是因为运气不好,而不是由数据迁就偏差或状态转换造成,在面对继续交易和保全资本这两个截然不同的选项时,你该如何选择?这个关键问题将在下一章讨论,我们将系统讨论在面临亏损时如何保全资本并在市场好转时仍能东山再起的方法。


来源:量化交易 编辑:零点财经

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