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量化冠軍“趙客”左漢寧:一年盈利超6000萬

最新高手視頻! 七禾網(wǎng) 時間:2023-12-18 14:37:39 來源:七禾網(wǎng)



左漢寧:


出生于1988年,昵稱“趙客”、“黑暗游俠”。畢業(yè)于中國科學技術大學,上海維萬私募基金管理有限公司合伙人、量化總監(jiān)。


2014年起從事量化交易,主要研究期貨多周期、全品種策略,擅長數(shù)據(jù)分析和機器學習,通過對量價和其他數(shù)據(jù)進行分析、建模來構建量化交易策略。


多次獲得各類實盤大賽獎項,今年全國期貨實盤大賽量化組冠軍,參賽昵稱“趙客組合二”;大盤手網(wǎng)重量組冠軍,參賽昵稱“趙客”,在一年時間內(nèi)盈利超6000萬元!


交易經(jīng)歷


我畢業(yè)于中國科技大學物理系,2014年的一個機會,我有幸跟隨一位行業(yè)內(nèi)資深的校友進入到了量化交易領域。在這之前,我剛讀過一本書叫做《解讀量化投資:西蒙斯用公式打敗市場的故事》。作者把量化交易的故事講得非常精彩,對于喜歡數(shù)據(jù)挖掘的我來說,感覺像是打開了一扇大門。


2014年,我入行涉足股指期貨,年底前開始做實盤交易。


一直到2015年,我都是專門研究股指期貨,那時候市場上專注做股指期貨的人比較多。


我起初研究的策略,核心思想就是趨勢跟蹤。由于那時股指期貨波動大并且市場有效性低,日內(nèi)策略和隔夜策略都相對容易研發(fā)??傮w來說,收益風險比為4,夏普率為2大概是那個階段我做股指期貨策略的一個收益風險特征。


2016年,因為股指期貨的流動性變差了,我開始轉做商品期貨。商品期貨比較容易研發(fā)的策略是中長周期趨勢跟蹤策略,這類策略在2016年之前的商品期貨單邊市場也比較適用。


我所做的中長線趨勢策略持倉比較長,平均在5至10個交易日。2016年正好是商品期貨大牛市,所以這一年的實盤效果也還可以。當時我天真地認為收益風險比為3,夏普率為1.5是這類策略的收益風險特征,然而隨后的兩年,市場就給了我教訓。


從2016年底到2018年,我的中長期趨勢跟蹤策略表現(xiàn)很差,2017年微虧,2018年也盈利不多。這是在內(nèi)盤歷史回測中沒有出現(xiàn)過的情況。我找來外盤期貨數(shù)據(jù)測試了一下策略的表現(xiàn),發(fā)現(xiàn)從1970-1990年,策略的夏普率在3-4;1990-2000年,夏普率下降到2-3;2000年以后就不穩(wěn)定了。


我記得除了2008年外,好像只有2012年是很好做的,其他有的年份甚至開始出現(xiàn)穩(wěn)定虧錢的現(xiàn)象。雖然這僅僅是我的策略的表現(xiàn),但是卻反應了在一個日漸成熟有效的市場中,這一類策略收益風險特征的變化。長期來看,收益風險比為1,夏普率為0.5是這類策略大致的收益風險特征。


認識到這一點后,我也就比較坦然了,同時也想找到一種更加穩(wěn)定的盈利方式,所以我把主要精力用來研究短線交易策略。商品期貨短線策略,相對于股指期貨短線策略,更難研發(fā),因為商品期貨的波動小。但商品期貨的優(yōu)勢是品種多,組合效果會更好。


2018年的時候我開發(fā)了幾個商品期貨短線趨勢跟蹤策略,在黑色系和化工系上的組合夏普率達到3.5,但是不能適用于全品種。2019年、2020年以后,我把策略做到了全品種交易,并從趨勢策略,擴展到趨勢、反轉、特殊模式策略的組合。


在2020年,我的機器學習策略正式上實盤了,之后的三年時間一直表現(xiàn)比較高的收益風險水平。


我的短線策略,是大量策略信號的組合,單個信號出現(xiàn)的頻率可能比較低,整體組合的日換手率在100%-400%。收益風險比為8,夏普率為4是我短線策略大致的收益風險特征。


策略構建方法


我認為,中長線趨勢策略和短線策略有很大不同。


對于中長線趨勢策略,我一般不對交易信號進行過濾,以免錯過大行情。主要的精力是放在定義趨勢上,這種定義一般是只有一兩個維度。只要行情特征符合自己的定義,就可順勢而為,方向對了就拿著頭寸,讓利潤奔跑,錯了就止損出場。


做短線的核心在于尋找高確定性機會,因為它的持倉時間短,行情在持倉期間的波動小,如果策略信號做得不精細,那么盈利就覆蓋不了交易成本。


研發(fā)時,我會先定義一個基本的策略信號,這時會出現(xiàn)大量的交易機會,但是平均單筆收益較低,然后再嘗試一個個地添加過濾條件,每添加一個過濾,都要做到在減少交易機會的同時提升信號的單筆收益,這樣在某個合適的單筆收益下,這個策略信號就可以為我們所用了。另一種獲得精細策略信號的方法是用機器學習,它的優(yōu)勢在于能夠對歷史行情進行更加完美的擬合。


期貨量化交易的機遇和挑戰(zhàn)


為什么能夠取得這么高的收益?另一方面的原因,是因為我在參賽期間所用的資金風險度是比較高的,大家可以看到這張圖,賬戶在整個參賽周期的時間里,每天的風險度平均大概在70%,這是比較重倉位的交易。


那么如何在獲得高收益的同時,保持比較低的回撤呢?有的朋友認為需要一些倉位管理或是資金管理的小技巧。其實我在倉位管理上做的比較簡單,我會大概維持賬戶的一個恒定風險度,當賬戶有盈利的時候我會加倉,當賬戶虧損的時候我會減倉,整個賬戶的風險度我會維持在一個恒定的水平,回撤低的主要原因是策略信號比較準確。當我們發(fā)生一些虧損的時候,接下來策略有很大的概率會把虧損給賺回來。所以長期看下來,能夠保持一個低回撤。


總結兩點經(jīng)驗教訓分享給大家。第一點,永遠不要自我設限。比如說在2014年的時候,大家都是做股指策略,當時普遍認為商品期貨不好做,很難做,但到了2016年,大家沒有辦法,只能做商品期貨,然后發(fā)現(xiàn)其實商品也還可以做的。那時候還有這樣的一類聲音,商品期貨可以做中長線,但是短線或者高頻不好做或者是不能做。但到了2017年、2018年的時候,大家又迫于無奈去研究短線高頻,發(fā)現(xiàn)這種方法也是可以做的。


其實對于大部分的策略類型來說,比如說你在2014年、2015年去做商品期貨的短線或者高頻,做的越早越容易盈利,市場給予策略的機會也是越多的??赡苡行┙灰渍邥萑胍恍┳约旱穆窂交蚴钦J為某些策略是行不通的,那你就會錯失一些機會。所以在我看來,第一點是大家不要自我設限,要勇于嘗試一些新的市場和方法論。


第二點經(jīng)驗就是,縱觀我這些年的交易歷程,其實早期算是一直跟隨市場的節(jié)奏。如果我們是一直跟隨市場主流策略的節(jié)奏,即使做的再優(yōu)秀,也只能高于市場的平均水平,并不會有很大的質的差別。


我從2020年開始做機器學習的這種方法論之后,收益風險比可能常年保持在大幾十的狀態(tài),這就有一個質的突破。所以我們一定要盡快積累量化知識,然后再做創(chuàng)新,爭取跑在市場的前部,這樣我們才可以獲得較好的收益。


資料來源于大盤手網(wǎng)






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責任編輯:翁建平

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