登月科學(xué)家 1943年,佩里出生于紐約布朗克斯區(qū),當(dāng)時的布朗克斯區(qū)是東歐移民的聚集地。深受數(shù)學(xué)家母親的影響,佩里從小就表現(xiàn)出了嚴(yán)謹(jǐn)與自律,學(xué)習(xí)成績優(yōu)異。 從高中時代到威斯康星大學(xué)時期,一絲不茍的態(tài)度貫穿了佩里的學(xué)習(xí)生涯。這一點,在其作為交易員的階段也得到了最好的體現(xiàn)?!拔矣X得作為一名專業(yè)交易員,最重要的品質(zhì)和做一名醫(yī)生差不多,都是別造成傷害。我堅信保守是最好的行事方式,應(yīng)該具有風(fēng)險規(guī)避的特質(zhì),至少要把風(fēng)險控制在可控的范圍。我把投資看作是一種嚴(yán)肅的責(zé)任,自律是最重要的。我選擇了成為一名算法交易員,以此來體現(xiàn)自律的精髓。另外一個重要的品質(zhì)是正直,永遠(yuǎn)向客戶誠實告知風(fēng)險,及時告知產(chǎn)生的損失和回撤?!迸謇锶缡钦f。 佩里的學(xué)習(xí)生涯是順?biāo)斓?,讀大學(xué)時選擇了數(shù)學(xué)和物理專業(yè),目標(biāo)是成為一名工程師。談及選擇威斯康星大學(xué)的理由,佩里坦言是被其計算機實驗室所吸引。威斯康星大學(xué)是當(dāng)時極少數(shù)擁有計算機實驗室的學(xué)校,計算機在上世紀(jì)60年代還非常罕見,而且非常非常大!威斯康星大學(xué)的物理研究中心有當(dāng)時最先進的“小型”計算機,佩里在讀研究生時就非常幸運地加入了威斯康星大學(xué)的宇宙航天實驗室,開始接收美國航空航天局(NASA)的研究項目。 談起登月項目,佩里好似又回到了意氣風(fēng)發(fā)的研究生時期?!斑@些事情相當(dāng)酷!”佩里感嘆道。 佩里的第一個研究項目是航天器的宇航定位系統(tǒng),需要通過計算恒星的亮度和相對角度來定位,其團隊發(fā)射了全球首架航天探測機,用來測試定位程序。令人意想不到的是,1972年,佩里成立的第一家基金所用的策略就是趨勢追蹤策略,趨勢線用的是“指數(shù)平滑”方法(Exponential Smoothing),而不是簡單均線。“指數(shù)平滑”是佩里在宇宙航空研究時常用來測算天體軌道的方法,他卻將其運用到了交易中并且獲得了3倍的收益,是一次非常成功的嘗試。對此,佩里也聯(lián)想到了現(xiàn)今很多機構(gòu)投資對沖基金的依據(jù)之一就是他們研究團隊里面有多少個PHD,認(rèn)為這樣能保證他們獲得前沿優(yōu)勢。不過,科學(xué)家出身卻從事量化交易的佩里有著自己的見解:“我個人的經(jīng)驗告訴我其實并不是這樣的。數(shù)學(xué)能力很重要,但市場經(jīng)驗也同樣重要。單從計算機里是找不出好的交易策略的,交易策略必須有合理的市場前提,并且只有通過不斷地觀察和理解市場才能獲得。所以一個新的PHD只有在其獲得了‘真正的’知識之后,才能算得上有用。而反過來,一位有經(jīng)驗的大廳交易員可以給量化分析師講一個交易想法,基于他長期對市場的觀察,量化分析師再根據(jù)他的想法把系統(tǒng)實現(xiàn)出來。所以,真正重要的還是交易理念,而不是數(shù)學(xué)功底?!?/p> 從佩里的從業(yè)經(jīng)歷我們也能夠看到其將市場經(jīng)驗與技術(shù)分析結(jié)合并運用到極致。佩里參與過阿波羅登月導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計。NASA的載人航天計劃有三個,分別是“水星計劃”、“雙子座計劃”和“阿波羅計劃”,佩里主要設(shè)計“雙子座計劃”中的巡航系統(tǒng),后來被成功應(yīng)用到了阿波羅的登月計劃。佩里的專業(yè)和思維被很好地運用到了創(chuàng)業(yè)中,離開登月計劃后,佩里成立了自己的計算機開發(fā)公司The Bottom Line,為醫(yī)療機構(gòu)開發(fā)和維護記賬系統(tǒng)。一次偶然的機會,英國倫敦的一家交易所找到了佩里,希望佩里用計算機幫助他們開發(fā)一個黃金期權(quán)的對沖策略。佩里在這次經(jīng)歷中初識金融市場并被深深地吸引住了。 量化交易之父 1972年,佩里成立了第一家基金,運用趨勢追蹤策略交易,趨勢線用的是“指數(shù)平滑”方法,業(yè)績非常好。1973年,美國和俄羅斯簽訂了小麥出口協(xié)議,但美國向俄羅斯出口小麥后遇到了罕見的干旱,導(dǎo)致國內(nèi)的小麥供給極度短缺,小麥價格飆升,佩里的團隊在一年里就獲得了3倍的收益。1978年,佩里加入紐約最大的證券經(jīng)紀(jì)商Prudential & Beige,為其開發(fā)了很多成功的交易策略。而后佩里成立了第二家CTA基金,募集到了1千萬美元,是當(dāng)時市場上規(guī)模最大的CTA基金。在這一階段,佩里寫下了全球算法交易策略開發(fā)的經(jīng)典著作——《交易系統(tǒng)和方法》,他肯定了技術(shù)分析的重要性,認(rèn)為長期趨勢追蹤是一個基礎(chǔ)邏輯堅實的系統(tǒng)。 結(jié)合現(xiàn)在的市場環(huán)境,佩里認(rèn)為現(xiàn)在的市場與過去的差別在于噪音增加了,參與者也越來越多,所以趨勢越來越難以被迅速地捕捉到,交易員的平均收益也有所下降。在此前提下,佩里以自己開發(fā)的“效率比”(Efficiency Ratio)來有效探測市場噪音。“效率比”也被稱為“分形效率”(Fractal Efficiency),簡單來說,它是n時段內(nèi)價格的變化凈值除以該時段內(nèi)路徑變化的總和(見圖1)。它的思路是,如果從A點到B點的路徑是一條直線,那么效率比就是1.0(沒有噪音);如果你在路上來來回回游蕩,那么效率比就會降低;如果走來走去回到原點,那么效率比就是0。佩里從上世紀(jì)80年代就開始使用這個指標(biāo),但該指標(biāo)唯一有用的地方就是用來判別某個市場應(yīng)該應(yīng)用什么樣的系統(tǒng)。比如說,如果比率較高,說明該市場趨勢明顯,那我們應(yīng)該使用趨勢追蹤系統(tǒng);如果該比率較低,那么均值回歸的系統(tǒng)可能更好些。 圖2是佩里于2012年參加亞洲金融論壇時制作的,對亞洲市場進行了噪音排名。通過觀察你會發(fā)現(xiàn),越成熟的亞洲市場,越是噪音最大的市場;而較新的市場,如斯里蘭卡和越南是趨勢較強的市場。對期貨市場來說,美國和歐洲的證券指數(shù)是噪音最大的(排除收到周期性影響的農(nóng)產(chǎn)品市場)。 根據(jù)佩里的經(jīng)驗,長期趨勢作為短期交易模型的過濾指標(biāo)是不錯的選擇,用什么方法并不重要。大部分趨勢計算方法從長期來看得到的結(jié)果都大相徑庭。對于趨勢追蹤來說,市場形態(tài)的重要性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過所選擇的計算方法。如果市場趨勢性強,用什么趨勢計算方法都能盈利;如果市場沒有趨勢,所有的方法都會失靈。幾種測量方法之間有些內(nèi)在的差別:例如移動均線有很多小額損失和少量大額收益;突破系統(tǒng)幾乎相反,小額收益少,大額損失多。從長期來看,兩種方法的總收益是幾乎相同的。有兩張圖可以證明這一點,一張是標(biāo)普500,另一張是5年國債,都是期貨合約(見圖3a、圖3b)。 兩張圖分別代表了對兩個市場在100天周期內(nèi)應(yīng)用趨勢追蹤策略的利潤計算,并對三種流行的趨勢計算方法進行了比較:移動均線(MA)、突破(BO)和線性回歸斜率(LRS)。從前面的市場噪音研究中,我們已經(jīng)看到債券市場的趨勢性更強,從圖中也可以看出,三種計算方法獲得收益的模式也十分相似。而對于標(biāo)普500市場來說,三種方法的形狀也類似,但并不如國債市場統(tǒng)一。但這僅是單一市場的比較,如果選取的市場樣本比較大,并對其取平均值的話,我們幾乎區(qū)分不出三種計算方法的差異。 若還想了解更多的話,還有圖4a、圖4b針對三種方法,以收益因子(總收益除以總損失)為目標(biāo)進行了優(yōu)化。兩張圖都表明,較長周期的趨勢表現(xiàn)更佳。 關(guān)于交易的建議與感悟 佩里一直將1978年出版的《交易系統(tǒng)與方法》視為對其職業(yè)生涯最有幫助的一本書。在書中,他提到研究和開發(fā)算法的過程應(yīng)該是一個“綜合架構(gòu)”。這個“綜合架構(gòu)”最基本的理念是先要有一個合理的前提,比如經(jīng)濟趨勢或套利機會。你不能讓計算機替你思考。之后你需要用很多的數(shù)據(jù)并找到合適的方法去測試,數(shù)據(jù)包括樣本內(nèi)數(shù)據(jù)和樣本外數(shù)據(jù),你需要理解如何解讀測試結(jié)果。佩里傾向于看所有的測試結(jié)果,“成功”的結(jié)果意味著70%以上的測試是盈利的,而他的預(yù)期收益是這些結(jié)果的平均值。他不認(rèn)同從中選取最優(yōu)的一組參數(shù),然后祈禱它在下個月也能表現(xiàn)最好,因此他選擇多組參數(shù),以期獲得一個平均的結(jié)果。那么,算法交易如何處理市場中的突發(fā)事件呢?佩里的經(jīng)驗是:在考慮突發(fā)事件時,只問兩個問題:第一,系統(tǒng)是否能控制住極端風(fēng)險?例如不會在2008年時損失50%;第二,系統(tǒng)與我們的參照目標(biāo)相比,收益回報比是否具有競爭力?如果這兩個問題得以解答,就不必太在意每次個別的市場事件。 而對于遺傳算法,佩里也有著自己的見解:“我用遺傳算法創(chuàng)建過一個投資組合,自認(rèn)為應(yīng)該可以超越行業(yè)里目前使用的標(biāo)準(zhǔn)均值方差方法。但讓我交易的話,我不會選擇這兩者的任何一種,因為這只是‘?dāng)M合練習(xí)’。這些強大的工具聽起來很吸引人,但我不認(rèn)為它們能應(yīng)用在市場中。我仍然相信最好的方法是最簡單的方法。我也沒看到任何文獻(xiàn)表明這些模型具有預(yù)測能力。” 1981年,佩里加入了當(dāng)時最大的原油公司Transword Oil,管理他們的能源交易團隊。12年之后,佩里辭職準(zhǔn)備享受自己的退休生活。很偶然地,一位老朋友從CME交易大廳打來電話,讓佩里幫他修改一個交易程序,當(dāng)時這位老朋友在運營一家名為Drapeau Research的公司,用的是短期日內(nèi)交易策略,改好后是一個相當(dāng)不錯的交易系統(tǒng)。不甘寂寞的佩里忍不住成立了第三家基金,募集到了2.5億美元,交易非常成功,夏普率達(dá)到3以上。1999年,運行了7年的基金被ED&F Man收購,佩里又加入了辛辛那提電力集團旗下的Synergy Trading Capital,為其管理能源、外匯和利率產(chǎn)品的交易。但是,2006年安然事件爆發(fā),所有能源公司的交易都受到了影響,佩里的基金也被迫關(guān)閉了?,F(xiàn)今,他在巴哈馬群島創(chuàng)立了自己的咨詢公司,為一家80億美元的CTA公司Graham Capital提供自動化交易策略開發(fā)的顧問服務(wù),并幫他們培訓(xùn)交易員。從職員到成為管理者,佩里對于交易的專注從未改變。 對于系統(tǒng)的適用性,佩里認(rèn)為是一個很難的問題。“理論上來說,我們構(gòu)建一個交易模型時是按照一定的風(fēng)險水平來設(shè)計的,通常用年化標(biāo)準(zhǔn)差來衡量。對于期貨行業(yè)來說,這個風(fēng)險水平大約為14%,約等于一個標(biāo)準(zhǔn)差。因此有16%的可能性,我們會在一年內(nèi)遭受14%以上的損失。很有可能我們在一年內(nèi)遭受兩次這么大的損失,但我們真正要決策的是,這些損失到底是‘正?!瘬p失,還是系統(tǒng)已經(jīng)不再適用了。為了判斷這一點,我們要更深入地去研究損失的頻率、持續(xù)時間以及其他統(tǒng)計數(shù)據(jù)。我傾向于使用損失頻率來告訴我哪里出了問題。也有可能最終你還是認(rèn)為這些損失不過是‘正常損失’,但在不確定的情況下,我通常會試圖降低杠桿。在這種情境下,我管理的是所謂的‘業(yè)務(wù)風(fēng)險’,換言之,就是我和投資者都不愿意破產(chǎn),寧可放棄一些潛在收益,也要先確認(rèn)系統(tǒng)沒有問題再繼續(xù)正常交易?!迸謇锶缡钦f。 佩里還認(rèn)為:“在市場中,系統(tǒng)很重要,交易員也是關(guān)鍵。新交易員應(yīng)該盡量減小交易的倉位,從小做起,但一定要實盤交易,這樣才能經(jīng)歷真實的市場,也更容易誠實地看待自己。還有一個常見錯誤是在系統(tǒng)中應(yīng)用太多規(guī)則,過度擬合數(shù)據(jù),而缺乏基本邏輯。我的理念是規(guī)則越簡單,系統(tǒng)越穩(wěn)健。而對于有很多年經(jīng)驗的交易員來說,一個常犯的錯誤是不能與時俱進,守著已經(jīng)不賺錢的模型和系統(tǒng),忽略了市場是在不斷變化之中的。” 現(xiàn)年74歲的佩里經(jīng)營著自己的網(wǎng)站KaufmanSignals.com,并在重新撰寫兩本書,其中一本是《交易系統(tǒng)與方法》的第六版,將在2019年問世。與此同時,佩里也樂于參與到與教育培訓(xùn)機構(gòu)的合作中。佩里強調(diào)培訓(xùn)的必要性,他認(rèn)為課程培訓(xùn)對投資者來說很關(guān)鍵,很多投資者由于沒有經(jīng)過必要的培訓(xùn),在交易中屢遭失敗,而培訓(xùn)可以向他們提供更廣泛的交易方法和思路,還有更關(guān)鍵的風(fēng)險管理方法。這一切的工作將會使投資者的交易成功概率大大提升。 子在川上曰:逝者如斯夫,不舍晝夜。在量化交易的發(fā)展歷程中,被奉為全球最早應(yīng)用自動化策略交易的先驅(qū)之一的佩里始終保持著對市場的敬畏。佩里的故事不長卻充滿了傳奇。追求夢想、積極進取,佩里的人生中機遇與挑戰(zhàn)并存。我們期待著佩里的新發(fā)現(xiàn)。 責(zé)任編輯:翁建平 |
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