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今天学学外汇中的量化交易策略

伍治坚的博客

大部分量化基金都是骗人的

· 如何辨别好的和差的量化交易策略?

· 运气对于基金经理的投资回报有多大作用?

· 如何防止自己把钱交给一个“猴子”管理?

· 为什么说大部分量化基金经理都是骗人的?

由于我们谈话涵盖的范围比较广,因此我将我们的谈话内容分为两篇文章分别发表。今天这篇文章,是我们谈话的第一部分,主要讲讲如何来甄别量化投资策略的好坏


首 先向大家介绍一下坎贝尔·哈维教授。哈维教授是美国杜克大学的金融学教授。他是2016年美国金融协会的主席。哈维教授在公司治理,行为金融,计量经济, 计算机科学等领域发表过120多篇顶级学术论文。他写的关于甄别基金经理的运气和技能的文章,连续两年获得Journal of Portfolio Management最佳论文奖。他也曾8次获得美国金融分析师协会(CFA)颁发的格雷厄姆/多徳奖(Graham/Dodd Awards)。

我们从哈维教授写过的一篇论文《Evaluating Trading Strategies》说起。


从上表中我们可以看到,T值越大,P值越小,结果产生误差的概率也越小。如果一个发现的T值达到5,也就是“5倍标准差”,那么该结果有效的概率为99.999%。因此,标准差倍数越高,T值越高,实验结果越可信


为 什么2倍标准差和5倍标准差相差很大?原因在于,科学家们为了寻求某一种发现,他们可能会试上成千上万次实验。以希格斯玻色子为例,理论上该粒子仅会在每 100亿次碰撞中产生一次。因此为了证实希格斯玻色子的存在,物理学家们设计的粒子对撞机需要重复上千万亿次数级别的碰撞。

“5倍标准差”规则,背后有非常强的逻辑性。但是这个规则,并没有被金融研究行业采纳。目前绝大部分的金融量化研究,都还是以“2倍标准差”作为接受实验结果的标准。这就导致很多金融研究得出的结论并不一定经得起推敲。


但 事实的真相从右边那张图中浮现出来。原来,研究人员只是做了200次随机回测,然后从中挑选出一个表现最好的策略而已。对于投资者来说,他只看到那一个最 好的策略回报,并没有看到其他199个表现更差的情况。由于这所有200个交易策略都是随机产生的,因此其未来的投资回报完全不可能重复。投资者接下来的 投资回报和左图一样的概率几乎为零。

这个简单的例子告诉我们:即使没有任何技能,只要样本量足够大,也能够产生足以“以假乱真”的投资业绩。

今天学学外汇中的量化交易策略

当 我向哈维教授提到这个例子时,他完全赞同我的意见。哈维教授说到,如果有10,000个基金经理,那么在10年后,大约有10个基金经理会连续10年跑赢 大盘战胜市场。这完全是随机和运气决定的,和基金经理们的技能一点关系都没有。这10个基金经理一个个看起来都像股神。

这就是哈维教授在论 文中想要表达的意思:金融行业目前使用的统计学标准,比其他科学性强的行业落后太多。我们需要提高金融行业确认投资业绩可靠性的标准。哈维教授提议,把 “2倍标准差”提高到“3倍标准差”。提高了标准,就能够把仅凭运气而获得的投资回报的策略和基金经理排除在外,也能降低投资者买到一只“猴子”基金的概 率。

哈维教授提到,在业界,当很多机构去分析任何一个量化策略时,有一个不成文的规定,叫做“夏普率减半”,即把对方提供的夏普率减掉一半。换句话说,如果一个量化策略在回测中显示可以获得每年10%的投资回报。那么作为投资者,你应该期望该策略在接下来的实际交易中,带来每年5%的投资回报。

用 这种简单粗暴的方法调整夏普比率,很多人可能会觉得不够科学。基金经理会说,这对我不公平。有些投资者也会说,这会不会导致我们错过原本非常不错的交易策 略。因此在哈维教授的论文中,他提到了一个更加科学的调整夏普比率(Sharpe Ratio Haircut)的方法。


为了省事,你基本只要记住:夏普比率越高,说明该投资策略越好。(注:这是针对非金融行业读者,比较简单粗暴的解释方法。真要细究的话,需要仔细分析夏普比率是怎么得出来的。这已经超出了本文的范围,因此不再赘述。)


我 向哈维教授提出,美国和中国量化研究的一大区别是,美国的金融历史数据量要丰富得多。美国的股市数据,可以追溯到1920年代。而中国的A股,只是 1990年代刚刚开始。中国第一只公募基金,一直要等到2001年才开始发售。这是不是意味着绝大部分基于中国市场的量化策略都很难通过严格的统计要求?

我 向哈维教授提出,虽然巴菲特通过“猴子”的例子提醒投资者不要被基金经理表面的业绩误导,但他同时也指出,有很多好的基金经理都来自于同一个村落,即所谓 的“价值投资”村落。在一次公开演讲中,巴菲特举了不少这样的基金经理的例子,包括Walter Schloss, Tom Knapp,以及他自己。这些经理未必能够达到“3倍标准差”或者更高的统计要求,但是他们都是很优秀的基金经理。

哈 维教授表示赞同。挑选好的基金经理,区分该基金经理的回报是来自于运气还是技能,是一件非常复杂的系统工程。很多大型机构,比如养老基金,国家主权基金等 都做不好,可见其难度之高。哈维教授在这个领域写的好几篇文章,被评为年度最佳论文,为这方面的研究做出了贡献。但事实上,能够真正读懂并理解他文章的 人,仅限于少数的业内人士。这本身就凸显了要想挑选好的基金经理,难于上青天的事实。可笑的是,很多个人投资者“无知者无畏”,反而觉得选基很容易,这实在让人有些哭笑不得。

目 前的中国,大约有3,000个左右公募基金,3,000多个私募基金。在美国,大约有9,000多个公募基金。在如此众多的基金基数上,要想找出几个基金 连续5年,或者更长时间取得好的投资回报,并不是一件难事。甚至这些基金经理可能完全不需要任何技能,仅凭运气,也能连续多年获得好的回报。而对于投资者 来说,他以为自己买到了一个非常好的基金,其实只不过是把钱交给了一只幸运的猴子而已。

我向哈维教授请教,在这种情况下,我们普通投资者应该怎么做?特别是我们很多投资者一没有专业知识,二没有数据信息。在这种情况下去挑选主动型基金,岂不是相当于误打误撞靠天吃饭?我们是不是应该放弃幻想,满足于购买那些低成本的指数基金?

在哈维教授写的《Evaluating trading strategies》一文中,他得出结论:

Most of the empirical research in finance, whether published in academic journals or put into production as an active trading strategy by an investment manager, is likely false. Half the financial products that companies are selling to clients are false.

翻译:绝大部分在金融期刊上发表,或者向投资者兜售的主动型量化交易策略,都可能是骗人的。基金公司们售卖的投资产品,有一半都是“假货”

丁鹏:2008年之前在学校当老师,是个人投资者;2008年到2012年,在东方证券的衍生品部做量化策略分析;2012年到2014年,在一家公募方正富邦做投资副总监,负责产品设计和投资,当时管理规模10个亿;2014年到2016年,在东航金控做资产管理总经理,当时管理规模在60亿左右;2016年到2018年,在朋友的私募基金做交易策略,也发了产品,但是收益一般;2018到2019短暂的在瑞达期货做过一年的首席策略分析师,做一些策略团队的架构跟量化的升级;2019年开始,我现在算是个人交易者,目前也参加几个朋友的私募基金,今年的收益超过了60%,也还不错。

七禾网6、 很多人都认为“量化交易”是一种躺着就能赚钱的盈利模式,您怎么看?能做到躺着就能赚钱吗?

丁鹏:量化交易肯定不是躺着就能赚钱的,量化交易对数学计算机的背景要求是很高的,其实量化交易中能够赚钱的比例也就20%左右,我们知道股票的赚钱比例是10%,期货的赚钱比例是5%,所以量化交易的赚钱比例稍微高一点,但它依然不会违背整个市场的规律,极少数人肯定是能赚钱的,量化交易也是一样的。