交易小苑23:AQR说,量化策略都是垃圾


(kikidai) #1

前段时间和一些自媒体的朋友合作,感觉人啊,学坏很容易的,写这种夸大性的标题也不会脸红了。这周加入了一个量化论文阅读小组,每周交一篇论文读后感,这篇文章就是小组读后感的第一篇。

AQR是美国最大的量化对冲基金之一,公司的特点是学术氛围很浓厚,员工除了工作之余,很喜欢给学术期刊投稿。另外一个很重要的就是,目前在量化领域广泛应用的一个python开源工具包pandas,就出自于AQR的前员工Wes McKinney。因为我一个同事之前在AQR工作的时候和他关系很好,了解到了很多他在AQR时开始创业时的小故事,无论是Wes McKinney还是AQR,他们无私的价值观和对业界的贡献都是非常令人敬佩的。

2015年的时候,AQR的管理期货投资组合经理,Ari Levine,和他的同事,Lasse H. Pedersen(Lasse同时也是NYU和哥本哈根商学院的教授)发表了一篇很有争议性的文章《Which Trend is Your Friend?》

这篇文章的价值在于,以一个量化组合经理的视角,将很多量化策略的价格因子(实际上也可以扩展到价量因子,但是就需要考虑量的分布),和Lasse之前的工作,TSMOM,即时间序列动量联合在一起。所以理论不是新的,但是案例很多。尤其是将策略,分解成了依据过去周期价格或者周期价格变动的权重图形,策略的本质结构就一目了然了。

我们看几个案例。

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这是策略因子在过去价格上的分布权重。这时什么策略?可以看到,在最近的20个周期,策略在这个区间价格上有比较大的正权重,而之后的20到260,则是比较小的负权重。想想?这其实就是20天均线减去260天均线嘛!当然,这是价格权重图,我个人觉得更有价值的是,收益(价格变动)权重图,看到这个,你就可以知道因子对于哪段时间的价格变动更加敏感。

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20天-260天均线,换成价格变动,就成了这个样子。也就是说,其对20天前附近的价格变动很敏感,近期和远期都有钝化。

近期钝化问题,据说可以用EMA(指数平均)来优化,是不是这样的呢?

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当当当当,指数EMA的权重图来了,是不是好一点呢?不过依然不咋地。我们上个高端的,卡曼滤波。

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是不是好了点呢?但是近期权重大了,近期噪音的影响也就大了。

所以完美的权重是什么?

当你理解了所有的价格策略,不过是一个过去价格的权重加和之后,事情就变得简单了。就是你喜欢啥,就用啥。你喜欢20,40,60多,其他少也可以;你可以画成正弦函数,你可以画成笑脸,你也可以画成任何你喜欢的emoji表情。

文章还提出了,可以使用其他的策略组合,来模拟出另外一个策略的相似权重,也就会产生非常相似的业绩表现。

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘779’%20height='528’>)

所以这篇文章看到这里,文章的精华你就全吸收了。之前费尽力气搞了一大堆不同的看似千差万别的策略,其实本质都是相似的权重,因为对市场有预测性的权重就那么几种,变来变去也逃不出如来佛的五指山。你以为你的筋斗云可以辗转腾挪,但是宇宙的本质就在这里。

结论

为了迎合目前的阅读习惯,我们不说一般结论,而是聊一聊这篇文章最有争议的几个推论。不过这些推论是AQR说的,我只是信息的传递者,要撕逼找AQR,憋找我哈。

  1. 大部分看似有意义的,费尽周折的策略(非条件性的线性价格策略,或者价量策略),其实本质都是在赌时间序列的自相关性,赌的就是过去哪个阶段的价格变动,对未来的价格变动最有预测能力。但是最有预测能力的部位是一直在变的,虽然大部分的部位都有一点点预测能力,这也是为什么没有明显错误的量化策略都可以赚钱的原因,但是谁赚得最多,还是要看赌中赌不中最好的。

关于这个,可以看量信石川先生的文章。

石川:从 CTA 趋势策略的表现看量化投资面临的挑战​zhuanlan.zhihu.com图标

2. 单个回测或者一段时间实盘看起来很厉害的策略,其实就是幸运的押中了好的预测部位。但是之后,市场有了这部分信息,你压中部位的信息就公开了,大家是可以通过其他的策略组合调参,来完全模拟出你的策略相似的业绩的。所以你无论保不保密,都无秘密可言。所以在面试中有些人神神道道的,把自己的策略说的很神秘,或者一些贡献了一两个刚好压中部位的策略的,就觉得自己是星中之星,其实都是没有必要的,甚至有些幼稚的。真正的游戏,需要的是更复杂的整合的能力,就像NBA,有很多角色球员偶尔投入了关键球,这都是很正常的,但是能不能成为星中之星,需要更多的技能和一定的天赋;当然,运气也非常重要,非常非常重要。

3. 在压预测性部位这件事上,机构和个人投资者是完全公平的,一个长期玩有正收益的游戏,个人投资者没理由不参加,你写出几个双均线组合一下,其实就可以组合出来和机构的复杂策略差不多的权重分布,并不一定要用复杂的数学理论才可以赚钱的(我觉得帮助个人投资者参与这个游戏是一个很有趣,并且可以学习到很多东西的事情,我帮助了几个朋友实现了一些基本的功能,还算不错;不过还不是很完善产品,如果有感兴趣的朋友可以私信我,可以免费帮助你搭建一个自动化的简单的量化系统,不过要给我需求、意见和反馈,帮助我完善,不能嫌烦)。

4. 机构的护城河不是压预测性的这种策略,而是策略前的和策略后的东西,比如更丰富的数据,更好的风险管理和组合管理,更好的下单能力,更好的投资者服务,每一样做好,都会提升一点点收益,收益累加起来,才值得上机构收取的费用。