摘要：本文首先分析了一般程序化開發(fā)流程，指出目前市場中大多數(shù)模型都是基于指標(biāo)組合，會不可避免的出現(xiàn)同質(zhì)化現(xiàn)象，然后筆者提出了引入數(shù)學(xué)物理中模型改進(jìn)程序化模型，研究了將自適應(yīng)算法應(yīng)用于區(qū)間突破模型，并給出了算法性能效果和績效曲線，研究算法的參數(shù)敏感性，整體上模型具有不錯的效果，在研究過程中同時可以發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)之美。

近年來，程序化交易發(fā)展愈來愈火爆，傳統(tǒng)的程序化研究一直致力于各種指標(biāo)的組合，如將MACD和布林指標(biāo)結(jié)合起來，在各種期貨合約品種上應(yīng)用，尋求最佳的共振效果；另外還有投資者利用自己對交易長期的熟悉和了解，建立個人自定義的指標(biāo)；然而隨著市場越來越多地程序化研究越來越深入，程序化交易方法基本是從市場K線價格和成交量持倉量信息出發(fā)，通過數(shù)學(xué)計算，構(gòu)建程序化交易模型，這也是造成模型同質(zhì)化的根本原因，因為大家建模的出發(fā)點過于一致。目前市場對于程序化研究主要從宏觀和微觀兩個方面深入，宏觀方面，投資者可以基于更多的市場信息開發(fā)新型的交易模型，主要有以下幾種模式：

第一，基本面數(shù)據(jù)建模?？梢詮腃PI、PPI、貨幣發(fā)行量等宏觀經(jīng)濟指標(biāo)出發(fā)，建立擇時交易系統(tǒng)，這種方法為多為機構(gòu)應(yīng)用。對于期貨市場，每個品種都有供需方面的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，投資者可以結(jié)合對這些數(shù)據(jù)的理解，使用數(shù)學(xué)方法分析數(shù)據(jù)，形成多空判斷；

第二，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析新聞事件，在深入分析可能造成市場異常波動的事件基礎(chǔ)上，把握交易時機，獲得超額投資回報；

第三，基于現(xiàn)貨市場的走勢，比如，對于建立在滬深300指數(shù)上的股指期貨，可以利用指標(biāo)股的走勢建模，選擇對指數(shù)影響大的權(quán)重股，構(gòu)建領(lǐng)先指標(biāo)進(jìn)行交易。

微觀方面，筆者認(rèn)為，可以講傳統(tǒng)的指標(biāo)組合方法進(jìn)行升華，引入在物理數(shù)學(xué)中成熟的數(shù)學(xué)模型，改進(jìn)傳統(tǒng)的程序化交易模型，如運用數(shù)值計算中的蟻群算法和模擬退火算法等，本文介紹的是自適應(yīng)算法。

　　自適應(yīng)（self-adaptive）方法， 是指處理和分析過程中，根據(jù)處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征自動調(diào)整處理方法、處理順序、處理參數(shù)、邊界條件或約束條件，使其與所處理數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分布特征、結(jié)構(gòu)特征相適應(yīng)，以取得最佳的處理效果。

　　自適應(yīng)的概念來源于工業(yè)自動化控制領(lǐng)域，是指在運行環(huán)境發(fā)生改變情況下，適當(dāng)?shù)馗淖冊到y(tǒng)的結(jié)構(gòu)或參數(shù)以保持系統(tǒng)的良好運行特征。自適應(yīng)系統(tǒng)由于具有自動學(xué)習(xí)和自動調(diào)整的功能，往往比固定的系統(tǒng)要更靈活。在股票和期貨交易中，雖然價格長期波動是有序的，但是局部的波動往往由于市場的投機性顯得比較隨機無序，因此如果可以自適應(yīng)地適應(yīng)大部分行情，跟隨市場的波動，那么應(yīng)該會有不錯的效果。

目前市場上比較流行的一種方法是區(qū)間突破系統(tǒng)，然而這種系統(tǒng)面臨的問題表現(xiàn)在兩個方面：

1、在市場波動比較小時，會造成多次無效信號；

2、行情波動非常大時，造成大幅盈利回吐，基于這一現(xiàn)狀，筆者考慮引入自適應(yīng)算法，改善傳統(tǒng)區(qū)間突破系統(tǒng)。

　　基于自適應(yīng)算法的區(qū)間突破統(tǒng)主要過程如下：

　　1、首先確定基準(zhǔn)價格，以該品種上市第一天開盤價作為基準(zhǔn)價S；

　　2、從最近的行情統(tǒng)計波動率，確定真實波動率TR；

　　3、確定突破區(qū)間為 ，區(qū)間上下幅度設(shè)置最小值限制；

　　4、突破上區(qū)間做多，突破下區(qū)間做空；

　　5、進(jìn)場后基準(zhǔn)價與每根K線開盤價比較，在做多時，S會不斷變大，做空時，S會不斷變小；

　　6、區(qū)間波動幅度也與最近波動率相關(guān)，窄幅震蕩時，區(qū)間波幅會相應(yīng)放大，寬幅震蕩時，區(qū)間波幅會相應(yīng)縮小。

　　從算法流程中可以看出，自適應(yīng)主要應(yīng)用于兩個方面：基準(zhǔn)價并非一成不變的，而是跟隨開盤價呈現(xiàn)有效變化；區(qū)間波動幅度會自適應(yīng)修正。

　　在交易開拓者中實現(xiàn)自適應(yīng)區(qū)間突破系統(tǒng)系統(tǒng)，測試螺紋鋼指數(shù)期貨30分鐘合約，測試時間為：2009.03.27—2015.07.26，手續(xù)費設(shè)為每手5元，主要效果如圖1和圖2所示：

　　從測試效果來看，將自適應(yīng)算法應(yīng)用與改進(jìn)原來的區(qū)間突破系統(tǒng)后，策略效果表現(xiàn)良好，總體績效曲線呈現(xiàn)穩(wěn)步向上的走勢，從具體交易信號來看，每次進(jìn)出場信號比較及時，能抓住幾乎每一波大趨勢，同時也過濾了市場中的噪音信號，總體交易次數(shù)比較少，具體策略指標(biāo)如圖3所示。

　　從策略指標(biāo)來看，盈利能力不錯，總體盈利額達(dá)到八萬多，交易次數(shù)適中，三百多次，因為采用的周期是30分鐘，總體來說交易不算頻繁，算法勝率不錯，有50%的勝率，相當(dāng)于每兩次交易至少有一次是正確的信號，每手利潤有256，因此即使在交易時出現(xiàn)滑點，仍然有不錯的盈利效果。

　　模型中有兩個參數(shù)X和Y，分析兩個參數(shù)對于系統(tǒng)性能影響，如圖4和圖5所示。

　　從圖4和圖5中可以發(fā)現(xiàn)，參數(shù)在一定取值范圍內(nèi)均有較好的表現(xiàn)，必然是其吻合了品種價格波動的某些特性，因此筆者可以大膽認(rèn)為在該取值范圍內(nèi)的參數(shù)可以使得模型優(yōu)異的表現(xiàn)在未來具有可復(fù)制性，同時亦可以說明策略性能無過度擬合效果。

　　從本文的實例看出，自適應(yīng)算法可以應(yīng)用于改進(jìn)傳統(tǒng)的區(qū)間突破模型，自適應(yīng)方法主要是統(tǒng)計最近行情波動，不同行情下獲取不同波動值，同時系統(tǒng)區(qū)間中值隨著行情波動而波動，且只向有利方向波動，這樣可以實現(xiàn)盡快止盈和止損效果，讓整體利潤和風(fēng)險相應(yīng)減少。

　　程序化交易在中國起步較晚但是發(fā)展迅猛，尤其是過去兩年，程序化交易在國內(nèi)期貨市場發(fā)展的速度，超乎了很多人的意料。而傳統(tǒng)的程序化系統(tǒng)使用者越來越多，市場中策略不可避免會出現(xiàn)同質(zhì)化現(xiàn)象，造成策略失效。在這種情況下，筆者認(rèn)為通過引入數(shù)學(xué)物理中經(jīng)典算法改進(jìn)原有交易系統(tǒng)，可以在一定程度上達(dá)到更好的效果，而在其中過程中，我們也可以體會到數(shù)學(xué)之美。