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这个系列是全球顶级CTA对冲基金AHL的基金经理Robert Carver的Systematic Trading书籍（中文译）

笔者在AHL工作的十几年里管理了数十亿的全球宏观对冲基金，运用这一套系统规则超过7年。其本人有Pyton写的开源回测框架及交易系统.https://qoppac.blogspot.com/

我抽空余时间把书籍按照自己的理解翻译出来。因为内容真的很多，所以见谅，更新的会比较慢。翻译会有出入点或者不到位的地方，有异议建议看原著确定含义。

本书作为入门书籍，仍旧有难度，因为有相当多的东西和实盘实战挂钩。框架建立于理论，但其它包括回测等等的很多细节问题都仍旧需要单独解决。

无论是主观交易、半自动交易、程序化交易，都推荐阅读的，从入门到放弃的书籍。

细节的备注和超级链接会在后续添加。

经常白嫖的人会 1产生幻觉 2记忆力差 4不识数 6神志不清 这九点大家记牢

已翻译章节回顾：

人的主观认知缺陷；

金融行为学；

引出系统化交易的必要性；

市场历史数据表现的分布状态；

好的系统必备特征；

系统失效的特征（盈利的来源）；

交易风格在历史统计上的表现区别；

可实现的夏普率表现；

提高夏普率的方式；

拟合分类；

过拟合的危险；

当拟合开始走坏；

一些有效拟合的规则；

如何选择拟合规则；

优化变坏；

节省优化；

手动设定权重；

结合夏普率； 

举一个不好的例子：一个存在致命缺陷的交易系统；

为什么要做框架模块化：框架模块化对系统化交易策略的重大意义；

框架包含的元素：框架中各种模块的简要说明；

什么样的预测是好预测

带止损的主观交易

大类资产配置交易者的“无规则”的规则

系统化规则的两个例子（趋势跟踪，套利）

创建、调整规则

选择交易规则和规则变量

交易规则和预测的总结

第三大块——框架

第九章——波动率目标（我认为非常重要的一章，想在市场长期活着，当成一件事业来做，必须深刻理解）

风险目标的重要性

    在设计交易系统时，处理你的整体交易风险是你必须要做的最重要的决定。几乎所有的业余交易者都亏钱，而且大多数人这样做是因为他们的头寸与他们的账户规模相比太大了，遭受痛苦的损失是业余人士和专业人士干预交易系统而不是让它们畅通无阻地运行的主要原因。

    做出正确的决定需要理解两件事。首先，你必须了解你的系统，特别是它可能的表现，以及它可能有正偏还是负偏。你必须避免过度自信，正如我在第一章所讨论的。你不应该通过过度拟合的回测结果来创造高回报预期。你确定你的策略在覆盖成本后，夏普比率能达到2.0吗？你真的真的真的真的真的真的真的真的真的真的真的真的确定吗？

    其次，你必须了解你自己，以一种完整而诚实的方式。你能面对每天亏损5%、10%或20%自己资本的可能性吗？这些观点也适用于那些受雇为他人理财的人。此外，专业人士需要了解他们的客户对赔钱的忍耐力。如果投资者对所承担的风险不是很满意，那么当出现重大损失时，你会看到他们成群结队地赎回。

设定波动率目标

       想象一下财务顾问和我之间的对话：财务“专家”：“你想承担多大的风险？”我：“你说风险是什么意思？”金融“专家”表示：“呃…你如何定义自己对赔钱的容忍度？”我：“嗯，这可能是我明年准备损失的金额。还是明天。或下星期。你说的是我能应付的绝对最大损失，还是平均损失，或者是我每100天预计95天的最大损失(所谓的“风险价值”)？你想让我回答哪个问题？”金融“专家”：“等等。我需要和我的主管谈谈。”

    不开玩笑了，我们该如何回答这个看似简单的问题呢？为了简单起见，我用一个数字来衡量风险偏好——预期标准差，我称之为波动率目标。你可以用百分比来衡量，也可以用现金来衡量，也可以用不同的时间段来衡量。例如，每日现金波动率目标是每日投资组合收益的平均预期标准差。因为它是一种现金价值，你需要指定你的账户或基金是以哪种货币计价的。

    当我第一次在第44页讨论风险时，我谈到了可预测和不可预测的风险。你的波动率目标是预期的、可预测的风险的长期平均值。你在某一天所拥有的确切的可预测风险取决于你预测的强度，以及当前预期的资产价格相关性。如果你对波动性或相关性的预测是错误的，你还将面临不可预测的风险。在任何情况下，你在任何一天的实际得失都是随机的，因为即使是对风险的完美估计也只能告诉你接下来你的平均收益损失。

    我发现，年度现金波动率目标(即年度预期日收益率标准差)更容易计算。和以前一样，你每年都要乘以时间的平方根；考虑到一年中大约有256个交易日，所以这个数字是16。注意：年化波动率目标不是你可能预期的一年损失的最大值，甚至不是平均值。事实上，有时你一年的损失可能会超过这个数字。

    认清你的现金账户价值和这些钱的适当风险水平就跟容易了。你交易的现金金额就是你的交易资本。然后你决定你的波动率目标占资本的百分比。如果你把这个百分比波动率目标乘以你的交易资本，那你会得到以现金计算的波动率目标。因此，如果有100万美元的交易资本和10%的年化百分比波动目标，那你的年化现金波动目标将为10万美元。

    在本章的其余部分，我将讨论设定交易资本和百分比波动目标，而不是直接设定现金波动目标的含义。这意味着，账户中仅有1000欧元的业余交易员可以使用与数十亿欧元的对冲基金相同的准则来设定百分比波动率目标。以下是在设定交易资本和波动率目标时需要考虑的要点：

        1. 你能损失多少？你有多少钱用于交易或投资？

        2. 你能应对多大的风险？你能承受失去一切吗？你能承受损失一半吗？你觉得损失一半的概率是多少？十年内失去90%的几率会让你失眠吗？

        3.你能意识到这种风险吗？：考虑到你所投资的标的资产和你可以使用的安全杠杆(如果有的话)，你真的能达到风险目标吗？

        4. 这种风险水平对你的系统合适吗？：考虑到贵公司交易系统的特点、预期的夏普比率和偏差，风险金额是否合理？

你能接受多少损失？

       初始交易资本是你开始时的现金量，记住有可能你会损失全部或几乎全部，尽管你希望这是不太可能的。下面我将告诉你如何根据你对损失的接受程度来设定你的波动率目标。对于机构投资者来说，事情通常很简单；你有1亿美元，你会用完它的100%。有时候，如果你已经为部分资金提供了担保，或者需要为潜在的赎回保留现金，你可能就不会“全押”。如果你用自己的钱进行投资，那么你的交易资本将取决于你的储蓄以及你愿意承担多少风险。在任何情况下——这点我再强调也不为过——投入的永远不要超过你所能承受的损失。永远不要用借来的钱或用来偿还债务的钱进行交易。即使你完全按照这本书的建议去做，你还是很有可能不幸地赔光你的整个账户。

你能应对这样的风险吗？

    假设你决定把10万美元的交易资金存入你的账户，然后以200%的波动目标运行，相当于年化现金波动目标为20万美元。你能应付一天损失2万美元吗？如果累计损失或回撤超过6万美元怎么办？如果不是你的钱，你的客户能应付吗？希望如此，因为你很可能在最初几周的交易中就看到这种损失（大写的惨字）！如表20所示，通常每个月亏损20,000美元，累计亏损62,000美元的概率为10%。

表20:对于特定的波动率目标，我们会看到什么样的损失?

    现在，表20假设你的回报为零偏差。你运行一个正偏的趋势跟踪系统，或负偏的均值回归、套利交易系统。具有不同偏度的系统具有不同的风险特性。如表21所示，对于负偏策略来说，最糟糕的天数、周数和月数要比零偏策略糟糕得多。对于正偏策略，大损失的可能性要小得多，如表22所示。但典型的累计损失较高。

表21：负偏情况下的典型损失是怎样的？单个损失高于表20，但累计损失较小

    该表显示了不同的预期损失(行)和不同的百分比波动目标(列)，对于负偏期权卖方策略，给定交易资本为10万美元，该策略的夏普比率为0.5，偏度约为-2。

表22：正偏时损失模式如何变化？用正偏个人损失比表20和表21要好得多，但是平均累计损失稍差

    之前我说过，你可以根据你准备在一生中损失多少来定义风险。如果不知道你的预期寿命，这很难量化，所以让我们假设你将交易10年。在表23中，我展示了在给定目标波动率的情况下，在结束10年的交易生涯时，剩下不到一半或不到10%的交易资本的可能性。只有你自己知道你能应对多大的风险。然而，你、或你的客户，必须要承受可能的损失。如果你不能，那么你应该设置一个较低的百分比波动率目标，或者如果可能的话，考虑使用更少的初始交易资本。

表23：失去全部或大部分钱的几率有多大？

    这个表格显示了在不同的波动率目标下，假设夏普比率为0.50，偏度为零的情况下，以初始交易资本的一定比例(行)出现亏损，结束十年交易生涯的可能性

你能理解这种风险吗？（深入骨髓的理解）

    如果你投资于杠杆衍生品，比如期货和价差交易，那么很容易面临非常高的风险，尽管你不想有这么高的风险。这类系统可以轻松地以超过100%的年度目标波动率运行，甚至留有余量。但如果你无法获得足够的杠杆，或者任何杠杆，那么你可能就无法实现目标波动率。如果你购买的是预期波动率为每年5%的短期政府债券，那么如果没有杠杆，就不可能创建一个目标波动率为50%的投资组合。在没有杠杆的情况下，你受限于你的金融标的资产所具有的自然风险。如果只有100%的杠杆，你就只能承受两倍的自然风险，以此类推。因为这对于非杠杆资产配置投资者来说是一个大问题，我会在第四部分的相关部分，第十四章，更详细地讨论这个问题。

    所以，你的杠杆到底是不是太高了？

    即使你能够按照要求提高杠杆率，达到某个特定的波动率目标，但如果过度杠杆，是非常不明智的。对于负偏标的资产和交易策略来说，这尤其成问题，因为它们自然风险往往较低——直到崩盘之前，山盟海誓都化成灰。

    我之前提到过，瑞士法郎在2015年1月的几分钟内大幅升值。在交易日开始时，持有欧元/瑞士法郎头寸的自然风险很小，每年约1%。如果这是你交易的唯一标的资产，那么要实现50%的年化波动率目标，就需要50倍的杠杆。零售外汇经纪商对此毫不犹豫，因为一些经纪商的杠杆率高达500倍。

    如果你在这次行动中站错了一边，你的整个交易资本的杠杆率是50倍，只需要2%的升值就会让你一败涂地。但实际的振幅超过了16%！只有那些杠杆率为7倍或更低的公司才能幸存下来，这意味着最高可实现7%的波动率目标。

    你应该确保在给定的波动率目标下，在最大的波动之后，任何单个头寸都不会将你抹去。多样化多种不同的投资标的资产也会有所帮助，我们将在第十一章“投资组合”中回到这个问题。如果欧元/瑞士法郎在你的投资组合中只占10%，假设在其他地方没有发生其他损失，那么在杠杆率为50倍的情况下，16%的波动几乎是可以承受的。

    理想情况下，这种需要高得离谱的杠杆率且低波动性的标的资产应该被排除在任何交易系统之外。（懂得都懂，指的什么）

    这是正确的风险水平吗？

    假设你设定了200%的波动目标。你有了你需要的筹码；但你没有忘乎所以。此外，你有信心应对20到23号表暗示的，你的账户将遇到的异常颠簸。假设你是一个盈利的交易员，那么你是否应该将目标设定在200%，并期望通过神奇的复利而最终变得非常富有？

    简短的回答是否定的。风险有一个Goldilocks等级——不太少也不太多。即使你愿意并且能够超越这个层次，你也不应该这样做，因为你最终得到的不仅仅是舌头烧伤。

    天真地说，如果你希望盈利，那么你应该尽可能多地下注。然而，这忽略了长期回报的复利。假设在给定的押注规模下，你每笔交易的预期平均回报率为100%。然后你在第一次交易中损失了90%的资本，在下一次交易中赚了190%。不幸的是，你的现金只剩下29%，即使你已经达到了每笔交易的预期平均回报100%。为了使你的最终利润最大化，最优的赌注实际上是最初规模的四分之一。

    几乎所有的职业赌徒、许多职业基金经理和这两个领域的一些业余爱好者都知道，这个最优点应该用所谓的凯利标准来计算。Kelly对于如何设定百分比波动率目标有一些有用但有潜在危险的建议。根据交易系统的夏普比率(SR)，可以使用一个简单的公式来确定你应该如何设置波动率目标。你应该将你的波动率目标设定在与预期SR相同的水平上。因此，如果你认为你的年化SR是0.25，那么你应该有一个25%的年化波动率目标。你可以在图21中看到这一点，其中对于SR 0.5系统，最佳表现是通过最佳的50%波动性目标实现的。这对于所展示的三个系统都是如此，不管偏态是怎样的。

    图21：凯利准则暗示了夏普的最佳风险百分比比率是0.5，为50%。风险越大，情况就越糟，尤其是负偏态策略。

表24：更高的夏普值意味着更大的风险和指数级的利润

    该表显示了在不同的夏普比率(SR)(行)和使用最优的凯利波动率目标的情况下，预期年回报率(作为交易资本的百分比)。预期回报率是SR乘以目标波动率百分比。当过度自信的投资者使用这一发现时，可能会带来潜在的危险。在Sharpe ratio (SR)为2，3甚至更高的情况下，使用回测软件很容易获得超拟合的表现。如果你相信这些是可以实现的，那么100%或200%的风险比例似乎是合理的。如表24所示，以200%的风险和2.0的SR运行意味着每年400%的巨大回报！

    不幸的是，许多拥有2万美元资本的人会认为，作为全职交易员，他们可能一年赚400%，也就是8万美元。也有很多经纪人愿意为他们提供必要的杠杆。大多数这些人很快就会失去2万美元，因为他们不会实现他们的期望SR。很难确切知道你真正的夏普比率在过去是多少，回测给你只有一个粗略的看似向上的统计，但完全不可能通过这些就知道SR未来是多少。

    即使你有一个水晶球，准确地知道自己预期的夏普值，你也可能不走运，有10年或更长时间的表现低于平均水平。图21显示，如果你意识到SR只有0.5，那么200%的波动率目标将会让你最终深陷水中。一般来说，如果你对SR的估计有误，并且赌的比最优值还多，那么你就很有可能输得精光。

推荐的百分比波动率目标

    我运行着一个高度多元化的期货交易系统，大约有45种标的资产，4种不同风格的8条交易规则，以及30条不同的交易规则变量。35年回测，保守的做了一些样本外自举，覆盖成本后的SR约为1.0，但它的最高波动目标我提倡是37%，而不是回测或者凯利公式标准建议的100%。为什么用这么一个保守的数字，我是懦夫吗？

    我的谨慎有几个原因。首先，未来不太可能实现回测中的SR。平均而言，实际已实现的账户表现永远不会像回测表现的那样好。这是因为如果你忽视第三章和第四章的建议，就很容易过拟合。此外，在理念优先的情况下，避免只使用你已经知道会有效的交易规则是很困难的。即使你可以避免过度拟合，实际利润也不太可能像过去那样高。这是因为，未来资产回报率很可能低于我们通常用于回测的历史数据集，正如我在第二章“系统性交易规则”中关于可实现的夏普比率一节所讨论的那样。

    要从回测结果中找到实际可行的SR，一个好的经验法则是使用表14(第100页)中的比率。这表明，对于一个样本外自举，正如我在自己的系统中使用的那样，应该应用0.75的比率来找到一个更现实的夏普比率。如果你不小心搭配的话，应该使用更低的比例。我还在第二章中说过，我认为忠实系统交易者应该期望达到的绝对最大SR是1.0，不管他们的回测有多好。

    其次，使用完整的Kelly标准过于激进，因为即使SR预期是正确的，也会有运气不佳的风险和可能导致的大量亏损。在表23中，使用正确的凯利50%的目标的人在10年后有10%的机会损失一半的钱；这让大多数人感到担忧。最好使用Half-Kelly，将风险设为最佳风险的一半。表25的A列显示了给定的真实数据回测SR的推荐波动率目标百分比。

    该表显示了那些可以对其动态交易系统进行回测的人所推荐的百分比波动率目标，这取决于回报的偏度(列)和第100页表14的回测结果后可实现的回测夏普比率(SR)(行)。采用Half-Kelly算法计算最优波动目标。对于负偏策略，还是减半。（我们假设最大SR为1.0是可以实现的）。

    资产配置投资者的收益受到静态交易策略的限制。对于一个规模较小、相对单一的投资组合，你不应该期望有高的夏普比率。正如我在第二章所说的，如果你持有来自同一个国家的不同行业的十几只股票，那么你可能会达到0.20左右的SR。那些拥有较大的投资组合，将其分散于多种资产类别的投资者，可以获得0.4的最大现实SR。

    表26的C列显示了给定资产分配者的SR期望的正确目标。然而，正如你将在第十四章中看到的，即使是这种水平的波动也不太可能实现，因为这些投资者不使用杠杆。

    半自动交易员的系统无法进行回测，通常只有一套规模较小、头寸集中在特别标的资产的交易系统。我最初会假设一个可实现的SR为0.20，除非你非常有经验，在多种资产类别之间进行交易，并有良好的真实资金记录。正如你在第二章看到的，在我看来，0.5的SR是最大的安全可达到的水平，所以你应该将波动率目标设置在不超过25%。

    同样，如果你的交易策略可能有负偏，比如卖出期权波动率，或者在多数押注中表现出稳定利润但偶尔出现巨额亏损的类似回报模式，那么目标价应该减半。表26的D和E列显示了这类交易者的适当波动目标。

    该表显示了根据交易者类型和预期的偏度 (列)和夏普比率(SR)预期(行)推荐的百分比波动率目标。采用Half-Kelly算法计算最优波动目标。我们假设资产配置者的预期不应超过0.40 SR，而半自动交易者的预期不应超过0.50 SR。资产配置者的偏度为零。我们将负偏半自动交易的波动率目标减半。

    这意味着没有人会使用超过50%的波动率目标，大多数人应该使用更少。表20至23表明，50%的年化波动率就已经意味着时不时会出现相当大的损失。仅仅因为表25和表26中的波动率目标是最优的，并不意味着它们就适合你。这只是意味着你不应该把风险目标定得比这更高。

何时应改变百分比波动率目标

    我不建议你改变你的波动率目标，因为这存在被干预的潜在风险；当你不相信你的系统时，减少它就行，当它与你一致时，增加它就行。除非你严重误判了自己的风险承受能力。你开始交易的第一天有50%的目标，但第一个巨大的损失就会让你或你的投资者陷入恐慌。在这种情况下，你应该大大减少你的百分比目标。然而，理想情况下，这应该是一次性的改变，并且永远只向下降低。

    为了避免这种情况，最好从较低的交易资本开始，然后逐渐增加，直到全部投资进去。保持百分比波动率目标不变，并允许你的现金波动率上升，直到你感到不舒服的程度。这也有助于你在交易策略和回测任何自动化系统中获得信心。

累计利润和亏损

    一旦设定了百分比波动率目标，就不需要再改变了。然而，你的交易资金肯定会从它的初始价值改变。这意味着你的现金波动目标也会随着时间而调整。

    让我们假设你有10万美元的交易资本，在阅读了本章之后，你决定了30%的波动目标。你以3万美元的年度现金波动率目标开始交易。第一天就失去了2000美金。你应该继续使用3万美元的波动率目标吗？

    你不应该。凯利标准的含义是，你应该根据你的流动资本调整你的风险。你确实有10万美元的资本，但现在你只有98000美元。你的目标不是30%的波动率(100，000美元中的30，000美元)，而是30，000美元除以98，000美元= 30.6%。这看起来可能没什么大不了的，但你现在赌的比你预想的要多，而且你破产的几率略有增加。如果你进一步亏损，情况可能会迅速恶化。

    正确的做法是将波动性目标降至当前98，000美元的30%。

    现在假设情况开始改善，你赚回了2000美元。你的累计损失已降至零，你的波动率目标将回到10万美元或3万美元的30%。在又一个盈利的一天赚了3000美元之后，你现在处于正领域，账户价值为103000美元——高于你的初始资本。你现在应该把风险偏好提高到高于最初水平的水平吗？

    如果你想使你的财富最大化，那么Kelly说你应该增加你的利润并增加你的资本新的波动率目标将为103，000美元或30，900美元的30%。这意味着你将获得复利收益，从长远来看，这将更快地增加你的收益。

    你也应该减少你的交易资金，也就是你的现金波动目标，如果你从你的交易帐户取钱或投资者赎回。同样地，如果你投入更多的资金，你通常会增加你的最大资本。（有例外情况是，如果你将现金存入一个杠杆账户，以满足保证金或减少借款，但你不想增加风险资本的数量。敞口部分保持稳定）

    在我自己的交易中，一个自动化流程会检查我的账户价值，并相应地调整风险，每小时一次。如果你的系统不是自动化的，如果你运行的波动率目标超过15%，我建议至少每天检查。如果目标较低，你可以更不频繁地检查，但如果你使用杠杆，我建议你至少每周计算一次波动率目标。

每笔交易的资本比例是多少？

    传统的资金管理系统将一定比例的交易资金分配给每笔交易或押注。如果你熟悉这些系统，你可能想知道这与这里的波动率目标有什么关系。如果你知道大致的持有期，持仓的平均数量和每笔交易的最大风险资本，就可以推断出特定交易系统隐含的波动率目标百分比。你只需要假设平均赌注是最大赌注的一半，这与我推荐的平均预测10和最大预测20的比例相同。

    表27给出了结果，假设同时持有两个头寸的平均值。如果平均交易的数字大于或小于这个数字，那么你只需要适当地乘或除这些数字。因此，平均4个仓位，你需要将其翻倍，而对于单个仓位，你需要将其减半。

    该表显示了给定平均持有期的隐含年化波动率目标(行)和分配给每个头寸的最大资本百分比(列)，假设投资组合中持有两个押注的平均值。“！”表示波动率大于200% /年。

    以我在绪论章中简要讨论的系统为例。该基金持有头寸约一周，风险资本不超过10%。让我们假设平均一次下两个赌注，尽管作者在这一点上不清楚(交易账簿上的一个常见缺点)。

    这一切听起来相当稳定，但从表中可以看出，这是一个自杀式的160%的波动目标。如果这个目标是Kelly最优，那么可实现的夏普比率必须至少为1.6，这意味着预期回报率为1.6 x 160%或256%一年！这里有一些严重的过度自信。更糟糕的是，这远不是我见过的最具攻击性的系统。

波动率目标总结