倪成群:程序化交易为期货投资带来全新思路······ 分享日记 fxplus.cn – 分享日记
                                       

倪成群:程序化交易为期货投资带来全新思路······ 分享日记 fxplus.cn

境内外程序化交易的发展

一、程序化交易的起源与定义

程序化交易,又称程式交易,发源于上世纪80年代的美国,其最初的定义是指在纽约股票交易所(NYSE)市场上同时买卖超过15只以上的股票组合,分为程式买入与程式卖出两种,因此,有时也被称为篮子交易(basket trading)。早期的程序化交易主要是机构用于指数套利以及组合保险,组合保险是指使用股票指数期货和期权来保护股票组合对付市场下跌,使得机构能在一个模型特定参数达到某个预定值时卖出大量股票。在80年代中期,组合保险保护了大约价值900亿美元的股票组合,也因此被认定为1987年股灾的主要原因之一。在纽约股票交易所颁布了限制程式交易的规则80A后,组合保险交易就停止了。2007年11月1日,纽约股票交易所将程式交易的有关规定从规则80A调整到规则132B,取消了有关交易金额的规定,程序化交易被重新定义为买卖15只或15只以上股票的指数套利交易或者其他交易策略。

随着计算机技术的飞速发展,程序化交易成为IT技术与投资管理业的最佳结合点。由于完全凭投资经理的经验以及手工操作的资产管理模式受到了资金规模扩大、市场风险加剧、波动频繁等问题的挑战,只有引入程序化交易系统才可以解决操作效率、风险管理等难题。因此,各大投资机构纷纷投入研究,去开发专门的自动交易系统,这就使程序化交易在交易决策、交易辅助方面发挥了巨大的作用。因此,现在程序化交易泛指利用计算机技术制定交易策略、自动交易、实行风险控制等行为。

二、程序化交易的现状

程序化交易得以发展的原因是多方面的:首先,因其参与者主要为机构或资金量较为庞大的个人,他们的交易操作总量大,对交易成本、交易效率提出了更高的要求,对引入更先进的交易技术有内在的需求;其次,市场有效性理论盛行,简单的指数套利空间越来越小,交易者转而在交易频率上寻求突破;最后,借助程序化交易系统的分析功能,投资者可以在庞大的历史数据中挖掘出新的投资机会,进一步促进期货价格发现功能的发挥。西方发达国家市场在交易系统方面的研究己经相当成熟。在美国,程序化交易的总量占总交易量的比重从1988年的10%上升到如今的25%左右,几乎所有的投资经理都使用程序化交易系统来辅助交易与资产管理。自2007年废止80A规则后,在NYSE市场上,程序化交易每天的成交量达到7.78亿股,像高盛、摩根士丹利及德意志银行都是程序化交易的最活跃参与会员。2007年7月,早已自行开发程序化交易的花旗集团,花6.8亿美元购买了自动化交易平台,它原来属于一家每天交易约2亿股(占美国市场交易量的6%)股票的具有19年历史的公司,此前花旗集团还购买过Lava交易与On Trade有限公司。

国内的程序化交易系统发展得相对较晚,尤其是在期货领域的应用更是不多,无论是在交易系统研究还是系统应用方面的成果都较为缺乏。不过,由于我国的信息技术应用起步较高,近几年随着市场化程度的提高,新的投资理念被源源不断地引进,各交易所也适时推出了套利交易指令,各种各样的程序化交易系统被开发出来,尽管在市面上还看不到商业化的交易系统推出,但底层的程序化交易开发平台、应用平台等均已较为完善。对于国内的期货市场来说,由于其成交量大,市场流动性好,各品种之间的套利机会众多,程序化交易的发展空间十分广阔。

程序化交易的形式

程序化交易的分类方式有很多,最常用的是依据其交易原理与投资策略来区分。从交易的原理来区分,程序化交易可以分成套利型和非套利型,套利型的程序化交易最初仅用于指数套利交易,后来扩展到跨商品套利等多个类别,目前成熟期货市场的指数套利利润空间已经大为缩小,导致指数套利在程序化交易中的占比急剧减少到15%左右。具体来讲,程序化交易系统可以大致分成价值发现型、趋势追逐型、做市商型、高频交易型、低延迟套利型等。

一、价值发现型

在期货的程序化交易中,价值发现型交易系统最少,其原因在于期货价格的高与低是相对的,而现货市场的数据连续度差,在采集与整理方面误差较大,因此,此类程序化交易系统多用在股票交易中。

二、趋势追逐型

趋势追逐型程序化交易通常是根据技术指标分析设计的交易系统,目的在于通过对价格变化的研究发现趋势。例如,区分振荡市场与单边市场,再运用相应的头寸管理策略进行自动交易,一个简单的例子就是均线突破系统。趋势追逐型程序化交易在金融投机领域有广泛的应用,其与高频交易及套利交易系统并列成为当前期货程序化交易领域的主要研究内容。正如技术分析理论的三个假设一样,趋势追逐型交易系统同样认同价格反映一切,并且历史将重演,通过价格波动的特征来触发交易信号。

三、高频交易型

在美国,高频交易公司约有400家,占公司总数的2%,但其交易量占了程序化交易总量的73%。在2009年第一季度,使用高频交易策略的对冲基金管理下的资产总额达1410亿元。高频交易由Renaissance Techologies公司首次成功使用,在2007年以后广为流行。高频交易是一种定量交易,它具有投资组合持有期短的特点,其使用成功与否取决于所能处理的信息量以及交易通道的速度。高频交易可以应用于做市交易、触发式套利以及统计学套利。统计学套利的交易决策是基于数理统计,几乎可以应用于所有资产类别的投资。

四、做市商型

做市商型程序化交易是高频交易的一种。做市商的存在是为了增强市场的流动性,降低非系统性风险,做市商运用的程序化交易受到法规的严格监管,与本文讨论的类型并不一样。

五、低延迟套利型

低延迟交易主要是利用计算机和网络的性能,在几毫秒之内执行交易,高度信赖于超低延迟的网络,通过所获得的信息获利。比如,竞标的价格,其速度比竞争对手快出几微妙,因此也被一部分市场人士视为漏洞交易。这种程序化交易系统需要一个高度实时的交易平台。在一例广告宣传中(2008年3月1日的《华尔街日报》W15版面刊登),道琼斯声称自己在报道英格兰银行降息时比其他新闻媒体快了2秒钟,这从另一个角度反映了信息传递与分析速度对于这类交易系统的决定性作用。

实施程序化交易的目的

要分析期货程序化交易的可行性,首先应该弄清楚为什么我们需要设计开发这么一套交易系统。笔者认为,借助计算机手段的程序化交易可以在规避人性弱点、提高交易策略执行力、数据挖掘、发现潜在投资机会等方面起到重要作用。

一、克服人性弱点

一套成熟的交易系统不仅要解决交易理论的选择问题,更重要的是要完成理论的量化以及进出场点的确定。而在专业的期货投资领域,面对剧烈波动的行情,交易者碰到的最大敌人往往是他们自己。几乎所有人都曾经有过将赚钱的仓位过早放弃,而超期持有了亏损的仓位这些情况。在交易生涯中,绝大多数人都迈不过贪婪与恐惧这两道坎。

现代兴起的行为金融学认为,投资者并不像传统理论模型中预测的那样具有完全理性,许多投资者具有某种情绪,决策时受到无关信息的影响,是有限理性的,投资者情绪和认知偏差的存在使得投资无法做到理性预期、风险回避和预期效用最大化。此外,投资者还会受到外部环境的严重影响,特别是中小投资者,在决策过程中不可避免地面临更大的投资风险以及更高的亏损概率。人性弱点有两个典型的例子,一是羊群效应,二是锚定效应。人们会对市场消息面做出过度的反应,过于自信或者过于不自信;过于贪心或者过于容易满足;赚了钱先出场,赔了守长线;从众心理等等。所以,个人交易者都是有限理性,有限自制的,只有一小部分能够做到对交易纪律的严格遵守。

当然,我们不否认在专业投资领域有一批非常优秀的交易者,比如投机操作大师索罗斯,短线操作冠军交易员马提·舒华兹,但那只是一小部分人,而他们同样要面临情绪高低起伏、生病等问题。上世纪30年代的顶尖交易员杰西·李佛摩从辉煌到黯淡的过程说明,凭借人的有限自制难以在长期的交易实践中保持稳定性。

而通过引进程序化交易系统,交易者的策略执行能力将得到根本提高,将投资成败的关键集中于投资策略的成功与否上面。程序化的交易决策过程比依赖大脑支配的人为决定更加公开化与理性化,人们依据交易系统发出的信号进行操作,而不是纯粹依靠受情绪影响的经验主义。如果一套交易系统是正期望值的,那么长期依照系统的信号进行交易,就可以发挥交易系统胜率高的统计学优势。电脑程式交易系统的稳定度远超过人工交易,可以帮助交易者跨过“跟着感觉走”的误区。

二、挖掘投资机会

人们引入程序化交易系统的另一个重要目的就是打造新的盈利模式。以高频交易为例,有的交易者通过更快的网络与交易系统反应速度来获取短差收益,有的则利用计算机下单的便捷性对微小的套利空间进行利用。

由于期货价格波动具有高度的机动性,投资者很难通过量化各种价格影响因素的方式发现其价格趋势,但若仅从价格运行的轨迹进行研究,则有可能找到辨别趋势之法。华尔街的大炒家杰西·李佛摩说过一句发人深省的话:“赌博和投机的区别在于前者对市场的波动压注,后者则等待市场不可避免的升和跌,在股市赌博是迟早要破产的。”这句话点出了价格不是无规律的随机运动的重要特性。现代混沌理论认为价格运行是一种有序的“随机”现象,存在极为有限的可预测性,采用数理统计学、运筹学等理论,是可以从价格的历史波动中捕捉到一定规律的。程序化交易可以帮助投资者捕捉这样的规律,并在风险控制与头寸管理上起到重要作用。

此外,利用程序化交易系统还可以对投资方法进行验证,帮助交易者在实际操作之前用历史数据检验操作方法,可以有效地降低试错成本。

因此,对于期货市场来说,引进程序化交易的意义是十分重大的,它不仅带来了稳定盈利的思路,更能在风险控制、资金管理等方面为交易员提供莫大的帮助。

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