萬為杰：楊老師給我出這個題目的時候，我感覺震驚，這個東西怎么說？其實我當時說實在話，因為我算比較年輕，相對各位前輩來說，應該算是比較年輕的小伙子。當然蔣老師說我是狂熱分子。這里我首先要跟陳劍靈老師說，您是我的偶像。

先做個自我介紹，參加這樣的場合比較少，一直關(guān)在家里做研究，只是最近才出來，因為我有一些瓶頸的問題，我是帶著問題來的，向大家請教的，我在這里可能會拋出一些問題，當然也會分享我的研究。

我在大學的時候拿自己的學費炒股，那時候很容易，我覺得掙錢掙的好輕松，一畢業(yè)就進入證券公司，我剛開始進去的時候可能什么都不懂，我在大學的時候有一個群，有很多做指標化的交易，我在8年前就開始寫股票的指標，包括大家可能比較熟悉的理想論壇、大智慧破解版，可能老前輩比較了解的贏富數(shù)據(jù)，我們當時根據(jù)它跟蹤基金的買賣，基本準確率達到80%，后來因為準確率太高了，基金公司反感，把大智慧的贏富數(shù)據(jù)關(guān)掉了，那個東西是可以盈利的。

后來我一直堅信指標是可以盈利的，但是我一直沒有做出來，一直到我在廣州遇到一個前輩，他做了幾年的程序化，他一直在盈利，包括我看到陳劍靈老師的介紹，后來我堅信我們中國有人可以做到連續(xù)幾年時間，并且每年以100%、200%的速度增長。我看到這個例子之后，覺得這個東西我一定要做出來，我把工作辭掉，開始在家里做研究，我研究了很久，程序都不是很好，并且我把所有原來寫的指標放進去，發(fā)現(xiàn)也不是很好。

后來我有一個國外在大通摩根任職的朋友，他是做分析師的，他給了我很多國外的報告，我英文不好，他給我翻譯好了，我把那些模型、指標，測試后發(fā)現(xiàn)，居然是可以盈利的。我突然間很感興趣，就收集了很多國外的模型，包括我前兩天還發(fā)給一些其他的朋友，上面有很多指標，但是那些指標你只要提煉回來，很多還是可以做到盈利的，包括像陳劍靈老師公司的論壇上面，有很多學者發(fā)出來的模型，直接用來測試，都是可以用來盈利，當然是正向的，它的回撤是很大的，只不過需要修改，需要加入自己的東西，他們只是把一些粗糙的東西交給大家。

我們有幾個朋友，組成一個小團隊，各司其職：收集的收集，編譯的編譯，測試的測試。我們有這樣一個團隊，但是一直都是閉門造車，現(xiàn)在我們也是遇到一些瓶頸的問題，我需要走出來向大家學習，并且把這些問題拋出來，希望能找到問題怎么解決的方法。

我先跟大家做一個簡單的分享：國外的程序化經(jīng)歷怎樣的過程，我把原來學習的資料調(diào)出來，整理了一下，可能我的表達能力也不是很好，還是楊老師親自幫我整理了一份思維順序還比較好的，我現(xiàn)在給大家簡單介紹一下程序化發(fā)展的狀況，根據(jù)這些狀況就可以衡量出我們現(xiàn)在要做的事情和即將要做的事情。

剛才張濤老師已經(jīng)講了，量化交易就是利用計算機和數(shù)學模型去實現(xiàn)投資理念，并實現(xiàn)策略的過程。量化投資在海外已經(jīng)有30年多的發(fā)展歷史，但是我們要看到它的份額，有30%以上，即使在主動投資里面還是有20%到30%用量化投資做指標判斷。國外的共同基金在過去20多年時間里面取得10.8%的平均收益。

CQA數(shù)據(jù)統(tǒng)計，02到04年三年間，量化產(chǎn)品的平均年收益率為5.6%，比非量化產(chǎn)品平均年收益率高出1%。

Lipper數(shù)據(jù)顯示05到08年87只大盤量化基金業(yè)績表現(xiàn)好于非量化基金，增強型基金更是跑贏非量化，07到08年市場中性策略比較好，其中雙向策略和大盤量化基金表現(xiàn)差于非量化基金，中性策略實際就是對沖的或者套利的。增強型指數(shù)，我們現(xiàn)在發(fā)的產(chǎn)品就是增強型指數(shù)的，在國外已經(jīng)有很多年，但是在國內(nèi)還是很少的，所謂增強型指數(shù)，指數(shù)里面本來的標準指數(shù)，可能滬深300里面有300只股票組成，增強型指數(shù)只選擇其中的100或者150只股票，增強型指數(shù)從國外的經(jīng)驗來說，遠遠跑贏按照權(quán)重標的來說的東西。在國外幾十年的歷史表現(xiàn)來看，增強型市場的中性策略和增強型基金，或者中性策略的量化要優(yōu)于非量化基金。

我們要分析一下國外幾大做量化的投行，文藝復興的大獎章大家很熟悉，我們公司叫天和復興，和它有相似，我們通過一些文獻、文章，盡量達到它所做的模式。

他們公司主要做的是風險性控制，他們主要做中性策略，包括套利、債券套利，包括日本債券套利，全球的對沖套利都是他們在做的東西，文藝復興做到短差之間的交易。文藝復興的壁虎式增長，獨孤求敗。05年，西蒙斯宣布成立一只規(guī)?？赡芨哌_1000億美元的新基金，相當于全球?qū)_基金管理資產(chǎn)總額的十分之一。他們運用的方式，完全玩的就是概率，這是他的理念，不用復雜的另類金融衍生工具，只用復雜的統(tǒng)計工具。

第二個，數(shù)學模型中有關(guān)宏觀經(jīng)濟的一些數(shù)據(jù)部分全部剔除，也就是我們所說的基本面的東西全部剔除，他們?nèi)考性诙叹€交易，交易策略以短線交易為主，關(guān)注更短時間的趨勢和反彈，它的優(yōu)勢就是不像普遍趨勢跟隨者是靠錢吃飯的，沒有行情，可能幾個月時間都不盈利。

它使用的是每筆交易數(shù)據(jù)庫，并不是每分鐘價格的變化。目前我們做不到這樣，有一篇文章說國內(nèi)是偽高頻，包括陳老師的交易機制中國不具備，高頻統(tǒng)計的東西我們已經(jīng)做出來過，但是每個數(shù)據(jù)是500毫秒一次，把數(shù)據(jù)全部打包發(fā)給我們，里面隱藏很多信息，那一分鐘看到的數(shù)字可能就是打包過來給你的假數(shù)據(jù)，根本不是真實的，包括萬兆豐他們發(fā)給我們的數(shù)據(jù)，那個就是標準的逐筆數(shù)據(jù)，可以判斷出哪個是大單，哪個是小單，完全可以判斷出來，但是現(xiàn)在國內(nèi)交易所發(fā)給我們的分析不出來。

D.E.SHAW對風險狂熱聞名，他們有一個執(zhí)行委員會，每個月風險控制主管就會碰一次頭，決定怎么下注，他們以策略和投資組合兩個層面仔細審查可能的風險，進行場景分析和可測量的量化壓力測試，以作為最后決策的依據(jù)。進一步強化了分散投資的理念以降低風險，不僅是投資的多樣化，還有資金來源的分散化，以保障遭遇小概率事件。

這里不得不提高長期資本的教訓，大家可能看過他們一些興起和衰敗的文章，量化投資史上最負面的案例可能就是長期資本，他們?yōu)槭裁磿。空f的更直接一點，就是規(guī)模太大了，自己把自己玩死了，不是它的模型有問題，該公司建立的模型數(shù)據(jù)庫建立在復雜的定量基礎(chǔ)上，并認為新興市場利率將降低，發(fā)達國家的利率走向相反，于是大量買入新興市場債券，同時拋空美國國債。

打一個簡單的比方，你認為下一個月1307的價格是3007，現(xiàn)在1306是3000，最終會趨于一致，所以有一個線性回歸，在債券市場上也面臨同樣的問題，近期活躍成交，遠期能不能成交得了？大量買進一個遠期的東西，導致1998年8月的時候俄羅斯宣布盧布編制，國債毫無流動性，債券賣不出去，很多人都知道長期資本公司大量持有俄羅斯的國債，會去接手嗎？都不要，變現(xiàn)不了的時候，導致公司的破產(chǎn)，把自己的頭寸暴露出去了，人家都看得到，導致人家都不要你的債券，導致你無限貶值的過程。

長期資本的策略認為價格變化長期是符合正態(tài)分布的，價格的波動性應有一個長期穩(wěn)定的平均值，而當時市場的波動性過高，長期資本通過出售期權(quán)的方式來做空波動性，等待波動性的回落，長期資本出售期權(quán)的收益是有限的，最多是獲得期權(quán)金，但其潛在的損失是無限的。還有利率掉期套利失利，掉期合同的固定利率和同等期限的政府債券利率一般有一個比較固定的利差，當?shù)羝诶钸^高時，長期資本認為利差將均值回歸，則購買收入固定利率同時支付浮動利率的掉期合同。

因此，量化投資基金不可避免的一個缺陷是遭遇黑天鵝時，能不能直觀的判斷出那不是天鵝而不是ET，如果突然面對劇烈波動大起大落的市場，原來設(shè)計的模型很可能難以維持良好的表現(xiàn)，所以量化投資的另一個關(guān)鍵在于，清楚知道模型的“假設(shè)和局限”，就好比知道數(shù)學體系中的公理，并在假定不再成立時，及時調(diào)查因子或者模型的邏輯，才能規(guī)避風險。就像我們上個月看到股指平時都是升水的，居然有一個貼水，套利怎么辦？原來都是升水，很容易做套利，包括用現(xiàn)貨ETF做套利，也是很麻煩的，現(xiàn)在是貼水，怎么辦？原來是賣股指買現(xiàn)貨，因為有升水部分，它要回歸，有點差可以掙，現(xiàn)在貼水，難道買股指賣現(xiàn)貨嗎？當這個假設(shè)不成立的時候，我們怎么去調(diào)整因子或者邏輯關(guān)系。

簡單介紹一下華爾街的十大模型，根據(jù)期貨交易雜志，每年都會有一個公布，像Aberration模型十年運行下來，很少虧錢，他們的源碼就是不連線的突破系統(tǒng)。交易系統(tǒng)是1986年發(fā)明的，業(yè)績一直名列前茅，特點是能夠同時在8個不同的品種上，包括谷物、肉類、金屬、能源、外匯、金融以及股指期貨等，交易頻率常常是每年交易某一品種3—4次，60%的時間都持倉，平均每筆交易持倉60天，是長線系統(tǒng)，因此可以接受比較大的資金量。

大家可以深入研究一下，包括蔣老師給我發(fā)過來長江證券的研究，我們根據(jù)這個做了反趨勢的突破，通過我的模擬系統(tǒng)或者計算機系統(tǒng)能測算出來開倉點在哪個地方，但是止損點我始終沒有想到，一旦趨勢確立了，怎么去止損？因為沒有明確的介紹它的止損系統(tǒng)在哪一塊，所以我現(xiàn)在還在做深入的研究，希望過一段時間我們團隊能把反趨勢的做出來。

第二個系統(tǒng)是Andromeda，2002年4月發(fā)布，一直保持業(yè)績增長，這個系統(tǒng)網(wǎng)上有賣的，但是我沒有買，沒有買的原因是05年一直到08年表現(xiàn)的不是特別好，如果有免費的，我會再深入研究一下，因為那段時間表現(xiàn)不好，第二代系統(tǒng)已經(jīng)出來了，但是沒有經(jīng)過市場的考驗，我們也不敢確定。它是一個長線趨勢交易系統(tǒng)，依賴簡單的數(shù)學公式完全客觀地進行交易，可以采用一套系統(tǒng)、一套參數(shù)，不做修改，并且沒有進行最優(yōu)化處理，屬于非曲線匹配系統(tǒng)，平均每筆交易的持倉時間為60—65天，該系統(tǒng)的一大特色是交易終止點不是根據(jù)價格，而是根據(jù)持倉時間而定。

如果成交信號只有100次以內(nèi)，有一定局部特征的現(xiàn)象，這里有一個最大的特點，終止點不是根據(jù)價值，而是根據(jù)持倉，我們最近做了研究，根據(jù)持倉量的變化，我剛才還在給陳老師建議，通過導入一個外部數(shù)據(jù)，這里我再給陳老師提一個要求，希望我們的平臺更多的完善，因為我是你們的忠實用戶者，我們看到的持倉線希望更多的變化蠟燭線，持倉線的變化也有增也有減，我們看到這一分鐘多加了50手空，多加了70手多，一下加一下減，它是一直在變動的，我們希望它形成K線，這個系統(tǒng)的形成是根據(jù)持倉數(shù)據(jù)變化的。

大家有沒有看到一個現(xiàn)象，當趨勢要發(fā)生的時候，持倉量不斷的累積，當趨勢一旦往一個方向發(fā)展的時候，持倉量絕對是有預防迅速崩潰，這是很明顯的現(xiàn)象，包括我們自己也在做一些小的修改，我們的退出機制現(xiàn)在也是不根據(jù)價格，根據(jù)持倉量，本來我開了空單，一直下跌，突然一個秒殺下來或者一下跌了幾十點，如果根據(jù)傳統(tǒng)反向回10%或者5%，很容易損失幾個點的利潤，可能當天最高點到30點，但是等到平倉的時候可能少了15點，我們做了一個修改，持倉量如果瞬間下跌下來有一個反向過程的時候，如果說我們的盈利達到30多點的時候，有反向過程，就平倉，這是根據(jù)它的系統(tǒng)學到的優(yōu)勢。

Checkmate的交易系統(tǒng)，它的目標不是最大化利潤，而是保證收益率的一致性和最大回撤最小化。該系統(tǒng)在全部的品種上使用相同的交易法則和參數(shù)，因此避免了過度優(yōu)化和曲線匹配的問題。在進場點選擇上把關(guān)嚴格，可能在跟蹤時間時監(jiān)控多個品種，但交易很少，這使得其使用的保證金平均來看會比其他系統(tǒng)要少。他們經(jīng)常能在獲利最大的最近高點或低點離場，很多人都在研究入場機制，實際上我認為入場機制在交易里面是最不重要的部分，入場的時候，只要你買進了，接下來所有的時間你無動于衷，沒有任何改變，改變不了任何結(jié)果，唯一能作出決定的就是你的退出，你是在稍有盈利的情況下還是在稍有虧損的情況下退出，還是在能承受的范圍內(nèi)退出。

Golden SX主要是黃金指標，這個指標我也看到過，我看到的這些都是網(wǎng)上公布出來的，包括國外的交易活躍論壇上面一些網(wǎng)友提供出來的，我也不知道真假，我只是一家之言，把我知道的東西拿出來跟大家分享一下。它大致的意思就是和黃金分割線有點類似，如果支撐位沒有打破，調(diào)到一定幅度就會買進，對于買點是很有講究的，它主要用在黃金和外匯上面，我們看到外匯的波動率就是不斷在震，這個指標在外匯和黃金上面就會很好，但是在股指上面可能不見得會很好，特別是在中國股指上面，它的大致原理就是類似于我們看到的黃金分割線，在支撐位上有一個回調(diào)，調(diào)到什么幅度就會買入，它的成功率很高，有56%，而它適用于振蕩市場。

R-breaker大家很了解，它主要是用在股指上面，實際就是做了中軸線，根據(jù)前一分鐘的最高價、最低價加起來再除以平均值，上面有一個主力位，根據(jù)均價作出了三個主力位和三個支撐位，主力位1就是2倍均價減去1，最高價加上2倍均價減去最低價，如果說突破了第二個主力位的時候就去做多，有時候我們看到的突破可能是假突破，回調(diào)掉下來主力位1的時候就會反向看空。包括DT模型很簡單，就是最高價減去最低價，第二天的開盤價加上波動率，實際就是波動率的突破來做的。

后面的一些交易系統(tǒng)，有的是適用在外匯上的，所以我沒有做過太多的研究，我研究的除了這幾個之外，也還有一些，源碼不一定能全部拿到。有一個網(wǎng)站，會后大家有興趣可以找我交流，那個網(wǎng)站有什么優(yōu)勢呢？會公布很多指標，至于你怎么用，如果你用的好，確實很慣用，就像張濤老師剛才說，他用MACD就能做得好，我用MACD不見得能做好，那些指標很多對我的止盈、止損、過濾等有幫助。

絕大部分策略是趨勢跟蹤策略，并且使用期限時間相對較長，它們的盈利來源于捕捉大的趨勢性機會。一般同時會將策略使用的多個市場，任何一個市場有機會均能被抓到，而沒有趨勢性機會的市場，虧損也不會太大。系統(tǒng)最重要的核心是不要太過于復雜，這是比較重要的，一般參數(shù)只有2—3個，我們所有的系統(tǒng)都是遵循這個原則，系統(tǒng)的第一個原則就是一定要簡單，這是第一點；第二點，我們的系統(tǒng)復雜在過濾、止盈止損、加減倉、策略配比上，這些通過策略本身做不到；一個好的系統(tǒng)，絕對適用于多個市場，我們現(xiàn)在所有的系統(tǒng)，包括中國的商品，都是可以做的，甚至連股票都能做，但是股票沒有T+0，沒有做空的機制，所以我們做不了。

我剛才給大家說了，前面是我簡單的分享，接下來要看到問題，包括我現(xiàn)在碰到的問題，我是帶著問題來的，希望向各位前輩請教。首先量化模型最大的缺陷在于對周期轉(zhuǎn)化缺乏判斷力，這一句話就點明了，我原來有段時間真實的例子，到12月份的時候趨勢化模型不掙錢了，實際上最后一個月測下來也是掙錢的，不像原來那么平穩(wěn)，波動率大了以后，波動超過我的范圍，還導致大家覺得1月份好掙錢的時候，我1月份虧損了。

但是我把周期變換，所有的參數(shù)都沒有變換，就把1分鐘變?yōu)?0秒，我所有的策略全部變成掙錢的。我們對周期轉(zhuǎn)換，這是最大的缺陷，什么時候模型變得無效，并且什么模型適合什么周期，什么時候去變化周期，什么時候變化參數(shù)，這真的是所有量化的弊端，這個問題我已經(jīng)請教了很多人，前兩天還和東方資產(chǎn)的李總監(jiān)談一些項目合作，我把這個問題拋給他們，他們也在想辦法解決，他們解決的方法，第一個就是人為的降低倉位，把現(xiàn)在表現(xiàn)比較好的一些模型填充進來；第二個是利用神經(jīng)系統(tǒng)學，讓計算機自行學習和判斷現(xiàn)在市場是屬于振蕩還是什么，在振蕩過去幾年的歷史里面，哪些系統(tǒng)表現(xiàn)比較好，會自動替換程序。

定性投資是以深度的基本面研究為核心基礎(chǔ)，并且輔助于公司的調(diào)研以及各類研究報告，基金經(jīng)理在綜合所有信息之后依賴主觀選出個股。定量投資是通過技術(shù)分析對市場現(xiàn)狀和趨勢的判斷，根據(jù)所發(fā)現(xiàn)和累計的市場規(guī)律，在行業(yè)配置和個股精選方面做選擇。什么叫100%回歸分析，2006年的一項調(diào)研指出，資產(chǎn)管理公司實際使用的定量模型主要有回歸分析和動量模型，100%的受訪公司聲稱使用了回歸分析，78%的公司使用動量技術(shù)，其他比較受歡迎的量化技術(shù)包括現(xiàn)金流分析和行為模型，47%的受訪公司聲稱使用現(xiàn)金流理論，44%的公司使用行為模型。

這里簡單講一下幾個理論，對于我們知道的信息，我們利用我們不知道的信息，我們假定一切皆有可能概率，認為比較好的籃子里多放幾個，比較可疑的少放幾個。

遺產(chǎn)編程實際是用遺傳算法類似的東西，給電腦一個簡單的模型和規(guī)則，讓它自動組合生成后一代，經(jīng)過一代一代選擇篩選，最后剩下那一組就是最適合環(huán)境的模型，每一代計算只是將自己相對簡單的模型進行交叉和變異，并不是一味增加參數(shù)。但是它有一個核心的弊端，學數(shù)學的會比較清楚，它不是很全面，會有遺漏掉的。

神經(jīng)網(wǎng)絡，模型里面把任何一個人的模型，包括我的、陳總的、蔣總的，所有的模型丟到計算機里面，所有虧錢的會挑出來，會把那些圖形用計算機經(jīng)過嚴格的配比，計算機會分析出虧錢的相似度接近70—80%，我做過這樣的實驗，盈利比較高的天數(shù)和虧損比較高的天數(shù)全部挑選出來，好象有40多天盈利比較大的，5%以上的盈利天數(shù)和超過2%左右的虧損天數(shù)，計算機一匹配，基本上就是85%以上都相同。

為什么呢？這種模型會在什么時候掙錢，計算機會告訴你，如果那天是大震，未來幾天的表現(xiàn)是什么，計算機也會給你作出一個概率，大盈利以后，就像張濤老師剛才說，盈利以后他會檢查，他用他的經(jīng)驗覺得未來振蕩的機率或者虧錢的機率比較大，計算機會準備的高度你這種機率有多大，國外做到的模式現(xiàn)在的模型處于什么階段，在過去的歷史上可以找到，對于未來會出現(xiàn)什么情況，什么模型能夠盈利，自動從你的模型庫里調(diào)用出來，如果不確定的時候，匹配不到的時候怎么辦？

采用中性策略做一個穩(wěn)定收益，只要匹配得到，就從模型庫里面調(diào)，這樣一種方式做到穩(wěn)健盈利，但是我們現(xiàn)在能不能做到這一塊？很難，因為我們國內(nèi)的交易理念、交易平臺包括現(xiàn)在所有用到的交易平臺對接不上數(shù)學的方式。我們希望能夠有一個平臺可以做到這一塊，如果讓我開發(fā)這個平臺，成本太高了，可能砸進去幾千萬都不一定能做出來。因為要對接數(shù)學，會控制整個模型庫的調(diào)用，通過計算出來概率有多大的時候，使用什么模型，會自動調(diào)用，這個模型太難建立了。

協(xié)方差矩陣，這個東西用到哪里？我聽到大家說用策略組合，我原來選擇的一個東西，我把所有好的策略，可能用了不同的方式。但是策略出來收益率最高、風險最小的策略挑出來做組合，直到有一天我發(fā)現(xiàn)這個思路是錯的，要賺錢的都賺錢，要虧錢的都虧錢，計算機達到那個值，只在那個位置開，可能20天里面會有3、4天的誤差，但是大趨勢的時候或者虧損的時候，點位都是一樣的，小波段的時候可能不一樣，我后來發(fā)現(xiàn)這種對沖實際是無效的，為什么會無效？

我后來找了一個學數(shù)學的朋友，把我所有模型的資金曲線全部導成Excel的數(shù)據(jù)給他，他給我組合了我認為表現(xiàn)很不好的，但確確實實能綜合資金的曲線，原來人為的思路，我不知道怎么判斷的，這個模型兩年里面只有兩個月或者三個月的測試是虧錢的，而且虧錢的幅度不大，我覺得這個模型很好，雖然選擇的思路不一樣，但是評判的標準一樣，我把這樣的模型做了組合，結(jié)果遇到一個問題，我現(xiàn)在才能想明白，我想請教一下大家對于模型組合更深入的研究，這是我要拋給各位專家前輩的問題，我希望這個問題能得到更深入的探討，大家等下可以一起交流。

未來的展望，我是很有信心的，包括我把所有的東西停掉去做研究，因為我們知道問題在哪里了，就會去解決這些問題，對周期性轉(zhuǎn)換的缺乏，市場發(fā)展轉(zhuǎn)換的時候能夠持續(xù)，往往不能維持比較良好的表現(xiàn)，這也許要加入一些特定性的判斷，就像某些前輩能夠很好的人為判斷，但是我每次人工去判斷的時候，全部都是跟系統(tǒng)做錯的，所以也會加入一些特定性判斷，比如綜合性分析經(jīng)濟周期、財政政策、市場環(huán)境等因素，對歷史數(shù)據(jù)的依賴，也就是一種歸納推理，甚至是難以驗證的歸納推理，所需要的是時間的驗證，可能會超出我們的預期，就先最大回撤一樣。

基本就是這些分享，可能我的口才不是很好，講的邏輯不是很好，希望能夠把這些分享出來，當然我也帶了很多問題，希望大家能給我一些解答和幫助。謝謝！