交易小苑23：AQR说，量化策略都是垃圾
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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。
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。
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？
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。
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。
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。
- 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 
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。
交易小苑23：AQR说，量化策略都是垃圾