岑的交易小苑7:量化交易,做,不做


(alphaplus) #1

这个标题稍微有点标题党,我想讲的,其实是最近看的EP Chan博士的一个演讲,叫《The Dos and Don’ts of Quant Trading》,觉得蛮有启发的,就分享一下。

先说说EP Chan吧,如果给他一个定位的话,可以说是近些年最厉害的量化交易教育者了,书籍教程产量很高,尤其是他本人还有基金管理工作。如何兼顾平衡好自己交易和教别人交易,他的段位算是很高了,这确实值得敬佩和学习。

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EP Chan本人

而且,他管理的CTA基金,其实业绩还挺不错的。这是他的公开业绩。

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EP Chan的投资业绩

虽然16年和17年没赚钱,但是最近几年其实是全球CTA策略比较灾难的几年,对比巴克莱CTA指数,从相对意义上来看,还是非常稳健的。同时,今年市场一好转,就马上开始盈利了。看他在量化教育行业忙忙碌碌,其实本职工作也没有放下。

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过去十几年的CTA平均收益

今天要分享的内容,主要来自于EP Chan博士受Quantopian邀请的一次分享,讲了很多他作为一个基金经理,这几年的体验,内容都是比较干的,有很多体会,我也是感同身受。

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EP Chan的分享标题

这个分享目前我只在YouTube上找到了,因此为了广大的墙内同胞,我会简单把他分享的内容全部过一遍。先说两个核心收获,然后再介绍其他的。

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不做:花光你的收益

首先是一个不做,就是把你的收益全部花了,比如用在买跑车豪宅上。EP Chan一直在讲的,就是,现在,不能像过去一样,把交易,当成一个现金提款机,因为现在,交易竞争越来越激烈了。

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交易变难了,为了证明不是自己菜,Ep Chan拉来了DE Shaw和ML de Prado垫背

所以,他的观点是,现在,需要运营交易,像运营生意一样。今年你赚了钱,需要投入相当比例,在数据、设备、人员等等。这些投入,会在未来竞争变得更加激烈时,救你一命,成为你盈利能力的护城河。这无论是对个人,还是公司,都是适用的。现在国内,和欧美比,竞争还是相对缓和,因此,你如果个人赚了钱,不如也投入一部分,去学习提高,这会在未来,成为你的新的盈利优势。

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做:和其他人合作

这个可能是这次分享最大的启发。之前,说实话,做交易,有时候很担心和别人合作,因为交易,很多时候就是靠信息优势、知识优势和经验优势,让别人获得一部分信息知识和经验,就会削弱自己的优势。但是EP Chan身体力行的解释了他愿意分享想法的原因,我的体会是,如果你对你的竞争优势有足够深的理解的话,分享,其实是利大于弊,分享可以帮助你产生新的理解,和纠正过去的错误认知,虽然会花一定时间,但是这些收益,和你传统研究的相关性很低,对于量化,低相关就是大家的梦想,想法和思维的低相关,也是一个不错的事情。

所以反思就是,之前的几年,确实思维也好、工作也好,过于闭环了。说实话,交易者的社会性一直很难界定,比如,如果你在一般工作岗位上,除了收入,你还会有信息和资源,对于身边的亲朋好友有用。但是做交易,你除了给自己赚钱,或者帮别人赚钱,好像别无大用,赚钱还是冷冰冰的合同关系,是不是朋友其实影响不大。但是,从最近几年同学朋友的经历来看,广泛的合作和社会身份的开环性,对于个人成长和发展,都是非常有帮助的。所以我最近也在一直思考这个问题,无疑,Ep Chan给了我很多启发。

所以啊,我打算借助知乎,做一些小的创建,除了交易本身,其实我有一些挺想做的事情,不如写出来,如果有人感兴趣,我们一起做,也是挺开心的。这个之后会在接下来几篇文章写出来,把我想做这些事情的动机写清楚,希望能找到同行者,也对同行者有帮助。

回到EP Chan的分享。

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不做:杠杆过高

不要使用过高杠杆。这个我也是有体会的,就是凯利公式。凯利公式对于正态分布,是最优的。但是像是CTA策略,肥尾特性明显,凯利公式会让你太容易爆仓。另外,收益不容易预测,但是波动性相对稳定,这也是正确的。回测收益和实际收益,可能差的很多;但是波动性,基本是八九不离十的。

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不做:关注特别短期的业绩

这个EP Chan给出了他的看法,至少看三年。

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数据很重要

这是做量化的人都比较关注的吧,数据和数据质量,坑非常多。说实话,做量化的经验,可能50%在理解数据上,当然也可能是我干的脏活太多,很多大佬可能不以为然吧。但我是强迫症,没办法,不是事必躬亲真的没信心,内心舒服和活的轻松,很难两全哈哈。

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数据很重要

Ep Chan这里提到他有个朋友从基金经理,转行干首席数据官了,在国内,大家觉得一线转后台,肯定完了;但实际上,在国外的大基金,这是一个大大的升职。

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设备:不要用云!

Ep Chan对云服务有偏见,估计被谁坑了吧,这个不多说了。

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人员:比较优势

Ep Chan提到了比较优势,就是每个人有不同的优势,现在基本上大的量化基金,都是内部全公开,团队获利的,没谁能说这个策略是自己的,这点国内很多文化上接受不了,国外团队倒是很常见。

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做:研究现象,而不是策略

现在做量化有两个流派,一个是经济意义派,就是做什么,都得从直觉上和常识上,讲出道理;一个是机器学习派,就是黑盒上,赚钱就行。我是实用主义者,都觉得行,这边我不给Ep Chan站台哈,他年纪大了。

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做:从好的经济直觉开始

同上,不站Ep Chan。

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做:简单策略加预测

其实就是给简单策略加上更多条件,这个差不多。就是游走在overfitting边缘,皮一下。

这就是全部的ppt内容了。如果大家谁发现了国内的资源,记得联系我分享给大家,十分感谢!对了,可能还需要个字幕组。这个我不太懂,希望获得大家的帮助。