(触手译)1/N_exAHL顶级对冲基金经理:系统化交易

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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的十几年里管理了超过百亿的全球宏观对冲基金。离开AHL后，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。

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。

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人的大脑缺陷

    人脑可以做很多很棒的事情，但是在做金融方面决定的时候有非常严重的缺陷，在这一章我会展开有关的行为金融学，为什么系统化交易和投资更靠谱。我也会展示我们会在设计交易系统的过程中做出什么样的不理智的干预。

    1950年传统金融理论发展起来的时候，经济学家认为市场参与者的行为是纯理性的，从而产生了完全有效的市场。随着时间推移，这个理论被渐渐的取而代之，新领域就是行为金融学，行为金融学有一个统一的模型：前景理论。

    前景理论解释了为什么投资者在做决策时会犯错。这种对损失的厌恶是一种非常强大的本能（作为人）。我们不把账户上的损失当成是真实的，直到它被具体化，这样可以推迟损失金钱的痛苦。我们也不愿意承认我们做出的决策是错误的，平仓等于承认错误，承认失败。

    相反，如果盈利了，我们很高兴的迅速平仓，潜在的推动因素是我们为了避开某种可能的后悔和遗憾：比如说价格新高后开始回落了，我们就开始责备自己没有早点获利平仓。平仓也相当于在反馈我们一开始的交易是对的。感觉做的对的时候，我们很急切的想要得到确认。

    这两种效应都和传统金融理论相悖。笔者通过回测来证明少赢多亏是SB行为。对31份合约进行回测后发现，27份合约的回测中，少亏多盈的做的比少盈多亏的做的好。    这31份合约覆盖了各类资产。少盈多亏的交易者就是在模仿我们作为人的本能，结果就比较惨。

    另外还有赌徒理论，为什么交易容易上瘾，可能是因为某些因素在交易过程中加强了大脑受到的刺激，笔者解读似乎有三个主要因素和让人上瘾有关：1，游戏中有一种控制错觉。比如买彩票的喜欢自己选号码；2，游戏里存在一些很明显的机会，经常有那种可以让自己几乎赢得非常彻底的机会。如果这些机会的同时你付出的成本又很低，那就更刺激了。3，这种刺激反馈一直持续连续，像游戏一样，比如买彩票不像刮刮卡那样容易上瘾，因为刮刮卡是立即可以知道结果的。你想要的那种反馈可以立即获得。

    这种控制错觉在各种主观投资/投机里都存在，但是，极具讽刺意义的是，如果你是一个系统化交易者，你是几乎没有什么掌控感的。所以多数人感觉，系统化交易很难被驾驭。

    这种大脑缺陷会引起非常糟糕的财务决策，做的不好就是毁一生。

简单的规则

    所以说考虑到人类大脑存在严重影响我们做出决策的缺陷，我们怎么做呢？答案就是我们应该使用系统的交易规则来做决定（触手OS：或者从入门到放弃也可以），这个可以帮助我们减轻自身的严重缺陷，同时也可以让我们利用其它交易员仍然存在的弱点：他们的认知偏差导致市场行为异常。例如截断亏损这个规则不仅仅是在纠正我们作为人类的本能，让我们避免早早获利&亏损扛单，同时也会在别的交易者坚持做亏损扛单的时候，我们可以获得更多的额外收益。

    就笔者个人而言，基于认知偏差的这类解读可以用来解释为什么有些交易规则始终是有利可图的，所以从这点去思考的话就比较靠谱，因为这意味着我们在回测系统的过程中看到的不仅仅是一堆统计信号，它也意味着除非人类行为发生根本性改变，否则相关的这些交易规则会持续有效（触手OS：其实这个也跟市场的参与者结构有关。例如以机构为主，散户几乎没有的美股市场，同时期权交易量超过了原标的品种的交易量，市场更复杂，市场行为其实是会不同的，例如程序化的机构不太可能有作为普通散户的认知偏差。）

坚持计划

    如果你不能坚持执行，那一个系统的交易策略就会失去意义。比如说现在是2022年了，你下定决心新得一年截断亏损让利润奔跑，但是这跟你下决心去健身房健身一样，很难执行。在交易中你会为自己对交易系统的干涉找一堆千奇百怪的理由，你的内心独白堪没有任何意义。笔者把这类内心独白的过程称作干涉。干涉的原因是最大且最严重的认知偏差：过度自信。你认为你比别人聪明；你认为你比交易系统聪明；哎确实，确实是这样。我们认为自己比交易系统知道的多，哎确实，确实是这样。但是，这个交易系统专注于一堆比较集中的可量化的输入数据，我们可以分析各种复杂的信息，我们认为聪明和了解更多意味着我们可以做出更好的决定，但由于认知偏见，我们通常是反着来的。

    为了避免干涉我们的交易系统，我们需要建立一个承诺机制。

交易系统必须客观

    要做到这一点，交易系统必须客观。许多系统不客观，需要主观判断力，比如一个非常主观的规则可能类似：小损失时卖出，有大盈利的时候持仓。本质上类似截断亏损，但是太模糊了。因为实际交易中，一旦出现亏损了，你就会开始思考和定义小到底是多小，以给自己寻找不卖/扛单的理由（陷进认知偏差）。很多主观交易系统会存在一些比上述要好的一些基础规则。技术分析几乎不可能针对一个图表得到一个统计的结论。（触手OS：所以讨一般论是啥大意义的）

    于是建议一个纯粹的客观系统可以帮助我们形成一种非常强大的承诺机制，如果你是主观交易，你的本能会在你的余生里都跟你反着来，你时不时就会违反规则；但是如果所有规则都是明确定义的，那任何不合理都会很明显。如果都做到这份了，你还公然无视客观的规则，你就别说自己是一个系统交易者了。笔者备注，只有客观的系统化规则可以回测。

    系统化规则不意味着用程序化执行，你也可以手动执行。对于简单的规则，程序化没有必要。而且，即便是程序化，也没办法停止干涉，首先考虑程序化的程度，如果需要人参与执行，那就存在干涉，如果是一个电脑全执行的策略，那干扰就很难。比如说，一台电脑，一个人，一条狗，电脑执行，人喂狗，人要是碰电脑，狗咬人。

    此外，再好的系统都需要有一个紧急情况下覆写的备案，如果你频繁干涉，那说明紧急情况太多了，程序化交易的作用就减弱了，除非你对自己所设计的交易规则非常有信心。完全自动化但不完全可信的系统可能是致命的。随便一个理智的人都会在有麻烦的迹象时想着把它停掉。因此，程序化交易可以帮助建立承诺机制，但是程序化交易本身必须可靠。

设计一个好的交易系统

    怎样的设计是好的？怎么设计出一个能让你自己信任，投入资金而且你自己不会干涉的系统，不管它到底是不是程序化。首先给出一堆可靠的数据，其次进行历史回测，通过回测告诉你系统的历史行为。假设一个设计可靠的系统在历史里通常每10个交易日就有一个交易日回撤5%左右，那实盘中出现这种情况就不用担心。

    设计系统的时候有三个大坑一定要避开：过度拟合，过度交易，过度下注（触手OS：无论是不是程序化交易，这三个坑都需要避免）

过拟合

    新的交易系统不可能凭空出现，它必须由一个真实存在的人（很可能是过度自信）设计出来。由于他们想通过程序化交易来避免的那些认知偏差，在设计过程中犯错也会变得同样简单（和认知偏差一样很难被认识到也很难克服）

    首先是叙述谬误，我们得大脑很擅长看到并不存在得东西（触手OS：类似得描述，Tom Hugarrd得交易心理学。看水龙头以为是只蝴蝶）。在制定交易规则时，通常会有一个拟合历史数据得过程，在这个过程，通过回测来寻找最佳得规则。可能一个不小心，发现规则和历史数据非常吻合。这个规则就只是匹配一组特定的市场条件，在实盘中的表现会比一个简单的规则还要差。这就是过拟。叙述谬误就是我们认为历史价格的可预测性比实际存在的要高，因此我们就会被很契合的交易规则吸引（不自觉地）

    其次就是第二种偏见，是所有偏见中最严重的：过度自信。表现在缺乏多样化。对散户投资者的调查发现，大多数散户的投资组合中资产类别非常少，而且倾向于只持有本国的资产，且缺乏多样化。

    你可能会认为。。。有了复杂的量化工具，职业交易者就不会犯错了。其实不是的，他们也经常犯错。当他们没有考虑资产回报的巨大不确定性时，就会犯错。最常用的优化模型是假设他们很清楚收益情况，对模型输入参数有微小的改变都会导致产生极端的投资组合，从而把所有仓位放在一个品种里。

过度交易

    交易者对自己的能力相比其它人的能力过度自信，这是另一种认知偏差：虚幻的优越感。例如，几乎所有司机都认为自己开车水平高于平均水平。理论上不可能。散户和职业交易员都有过度交易的倾向，频繁交易导致额外的交易成本。过度交易潜在透露着你对自己克服更高成本障碍的相对能力过于自信。还有上面指出的，频繁交易会让人上瘾，导致和赌博无差异的行为。

    如果在设计短线交易系统时你不自知却确实做了过拟合，得到了一个在历史回测里表现非常好的交易系统，就会错误的以为收益会很轻松的高到足以覆盖交易成本。（芭比Q了）

过度下注

    如果你担心自己会爆仓之类的，你就很难不干涉交易系统。以上面提到的系统为例，每天损失5%的概率是1/10。如果是10倍杠杆，那你有可能在一天之内就损失50%的本金。大多数理智的人会在一天损失50%后开始恐慌，然后疯狂干预。

    不幸的是，过度下注在散户中非常普遍，如果你比过度自信还牛逼（社交牛逼到宇宙自信），你可以在期货公司允许的范围内用最大的杠杆&最大的仓位。这里引用一个概念：标准差（触手OS：期货心灵砒霜合集——头寸风格分类。标准差贯穿整个交易系统设计的各个幻觉，解释什么样的系统&什么样的收益是现实的）

标准差

    标准差是衡量一组数据在其平均值附近的分散程度，是度量风险的一种工具。标准差经常用于描述资产收益或是交易系统利润的离散程度，笔者用波动率（Vol：Volatility）作为收益标准差的缩写；1个单位的标准差也叫做∑（σ）。

    笔者会处理每日收益率和每日波动率（日收益标准差），同时考虑年化标准差。（一年里大致看到多大的偏差）

    标准差不是线性增加的，是随着时间的平方根增加的，一年大约256个交易日，√256就是16。

日收益标准差×16=年收益标准差

日平均收益率×256=年收益率

    股票的年收益标准差大约20%。我们通常假定收益有一个特定的分布，分布只是描述数据的一种方式。笔者常用的一种分布方式是高斯分布。如果收益是高斯正态分布，那仅仅均值和标准差就可以说明某种收益的可能性多大。如果你的日收益是高斯正态的，那么你会看到68%左右的平均时间内在1个∑或更少的范围内波动，95%的时间回报小于2个∑。2.5%的时间，变化超过2个∑。

    假设我们计算上面提到的200%的年收益标准差。那日收益标准差就200%/16=12.5%，对于日平均回报率来说，即便乐观的每年赚200%，也就是每天赚200%/256=0.8%，0.8%加减一个标准差也就是13.3%和-11.7%。说明啥呢？68%的交易日里，你每天的波动在-11.7%到+13.3%之间。95%的时间，在-24.4%到+25.8%之间，有接近2.5%的时间，你当天亏损的风险会大到24.2%，很大的损失了，每几个月就有一次。大约每三年，你会在一个交易日内承担超过37%的风险。

    可怕的是啥呢，这还是乐观的，因为这是正态分布。正态分布往往低估了糟糕的回报率（触手OS：期货心灵砒霜——头寸风格分类，盈利者属性里，低频交易者，亏大钱的概率比赚大钱的概率要高）。根据正态分布，1个世纪才会出现一个交易日亏损超过4个∑。但是美国道琼斯从1914年到2014年，这种情况出现了约30次。