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量化投资 警惕模型的失效

发表时间:2014-07-24   文章分类:模型研究

    在量化投资策略的开发过程中,一套模拟运行表现优异的策略,在实际投入运行后就表现不佳,甚至出现连续性的亏损,让许多策略开发者痛苦不堪;在实盘运行中,曾经有效的模型也会经常不盈利,此时策略是否继续运行是基金管理者所面临的一个非常难的选择。针对策略模型是否继续有效的问题,笔者结合自身的实际经验,试图给出一些评判方法,以供读者参考。
 
失效——策略模型的必然结局?
 
    现实世界的复杂性决定了没有一个模型能够涵盖现实世界的所有特征,只能采取简化的办法,通过突出显示某些特点来描述真实的世界。而简化的结果就是我们将某些局部的特性看成是现实事物本身,这种以局部特征代替整体的方法,使得策略模型本身就具备很大的局限性。另外,在金融市场上,投资者的情绪以及未来的期望对资产的价格有着重大的影响,而这些主观性的想法却较容易发生较大的改变,使得市场运行的特征也发生改变,模型失效也就必然了。
    在程序化交易中,策略模型的实质是按照既定的规则进行买卖交易。投资者依据经验或者数理化的方法从历史行情中发掘出某些特定的规律,然后据此制定出相应的买卖规则。因此,规则本身是对行情的简化,将历史行情中某些特定的规律看成市场普遍的真理,但不同时间内,市场规律会呈现出不一样的特征,策略模型也就失效了。在不同的时间区间内,投资者对风险的偏好容易发生较大的改变,这样行情内在的规律性特征也将改变,以往适用的交易规则将不再有效。而投资者对风险的偏好是难以用数量化的方法加以度量的,这将使得策略模型很难获得持久的有效性。
    还有一个就是市场有效性的问题。只有极少数的人能够长期战胜资本市场,这也就意味着对于绝大多数的策略模型而言,不太可能长期有效,这也正是资本市场残酷性的体现。相反,一个非常奇特的现象就是如果某个交易策略一旦被大多数人所知道,那么该策略就将难以盈利,市场始终演绎着少数人赚钱的真理。比如,最为经典的海龟交易系统,曾经四年时间狂赚3000万美元,但是在其策略公布于世后,就难以获得好的盈利。而随着国内程序化交易的迅速发展,某种特定类型的策略模型一定会被更多的程序化交易者开发出来,策略模型的失效也将仅仅是时间上的问题。
 
如何断定策略已经失效
 
    如果我们无法阻止策略模型由高效转向低效,进而失效的命运,那留下来的问题就是该如何判定他是否已经失效。在未来行情不可知的前提下,判断模型是否依然有效是很难的。笔者提出两点思路供参考:第一,分析市场的运行特征是否已经转变,如果转变,进而就可能导致模型不再有效。例如,一些高度依赖特定交易指令的模型,随着交易规则的调整会面临失效,或者套利交易在市场有效性大幅改善时,盈利能力大幅度降低均属此类。第二,分析模型是否仍然有效地执行交易策略,即交易结果反映出来的交易逻辑是否与设计方案一致,比如开仓时机经常出现滞后,对行情的敏感度降低,胜率或盈亏比连续出现比较大的变化时都要注意,这是被动从交易结果上发现失效的办法,一般我们会比较关心周月线级别上的连续亏损以及最大回辙。
 
    另一个需要关注的是反程序化交易策略。随着程序化交易越来越成为市场一个重要的组成部分,程序化交易资金量日趋增大,市场出现了专门研究反程序化的交易策略,即通过采取与大多数程序化交易者相反的操作策略,获取程序化交易者的部位头寸来得到收益。而就当前国内程序化交易的实践来看,大多数采取的依然是较为传统的技术分析的方式,交易策略具有很强的趋同性,预计后期反程序化的交易策略将成为一股重要的市场力量,这将大大减少策略模型的有效期。比如,在实际中,如果出现经常性的止损单,就需要投资者多加注意了。
 
小结
    总的来说,从长期来看,投资者主观风险态度较易发生较大幅度的改变,因此市场的行情特征必然在不同时间内呈现出不同的特征,而经过简化后的模型以局部特性代替市场本身,使得模型自身具有很强的内在局限性,难以适应不同的行情。另外,市场的有效性决定一个既定的模型很难长期的获得超额收益,模型的失效也仅仅是时间问题。因此,在实际程序化交易中,我们需要对模型失效的时点做出判定。而由于市场是未知的,对模型是否已经失效我们很难给出准确性的评判,更多依赖的是经验性的判断。
    以笔者自身的经验来看,一个优良的策略模型一定是把握住市场阶段性行情特征,其模型的有效性也将取决于市场行情的特点。在某个特定的时间段内,如果市场的风险偏好以及投资者对未来的预期发生较大幅度的改变,造成行情运行的特征发生改变,模型失效也就必然了。当然,模型的失效并不代表模型永久性的无效,只是对当前阶段的行情难以适应,当模型所表征的行情特点再次呈现时,其仍然是有效的。除了对市场行情特点有较强的把握外,对模型本身也需要保持密切的关注。一般而言,在模型运行一段时间后,比较容易出现钝化的问题,具体表现在开平仓时机比较滞后,模型的获利能力大幅下降,此时,就需要对模型的参数进行一定的调整,以适应市场的变化。

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