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6年短線交易,盈利超2000萬!

最新高手視頻! 七禾網(wǎng) 時(shí)間:2024-10-03 19:24:55 來源:七禾研究

七禾網(wǎng)注:嘉賓回答僅代表其本人觀點(diǎn),不代表七禾網(wǎng)的觀點(diǎn)及推薦。金融投資風(fēng)險(xiǎn)叢生,愿七禾網(wǎng)用戶理性謹(jǐn)慎。


張忠輝


程序化短線交易者,機(jī)器學(xué)習(xí)方面的算法專家,目前兼職交易,繼續(xù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究。


2015年開始接觸期貨量化交易,2016年進(jìn)入期貨市場實(shí)盤操作,保持每年都盈利。




精彩觀點(diǎn)


還是要發(fā)揮自己的專業(yè),一個(gè)人一輩子就做一件事情,就把這件事情做好。


從近些年的歷史數(shù)據(jù)看,歷史上那些比較新的品種往往有大行情,這意味著上市時(shí)間特征對于品種加權(quán)很重要。


關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí),基本上不是簡單套用機(jī)器學(xué)習(xí)的模型,而是重點(diǎn)關(guān)注怎么靈活應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)背后的理念。


永遠(yuǎn)保持一種客觀的態(tài)度,做量化交易,是個(gè)純粹客觀的東西。


機(jī)器學(xué)習(xí)有一個(gè)缺點(diǎn),按一些正常的方法,它黑盒太嚴(yán)重了,黑盒太嚴(yán)重的話不太可控。我們需要認(rèn)真對交易過程進(jìn)行拆解,在局部應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型,讓這個(gè)里面的黑盒可控一些。


品種層面特征都人工考慮了,包括還有品種的一些波動(dòng)性,這個(gè)東西需要人工去定義一些特征。


如果這個(gè)策略跟原有策略集合里面的相關(guān)性很大,那它的權(quán)重是要降低的。


選品種其實(shí)就是策略加權(quán),我們把它歸結(jié)為一個(gè)統(tǒng)一的框架,就是說我們認(rèn)為不同的品種的策略,是不同的策略,這樣子的話我們就是一個(gè)統(tǒng)一的框架,不會(huì)說單獨(dú)有一個(gè)選品種的模型,就是統(tǒng)一的有一個(gè)策略加權(quán)的模型。并且策略之間的相關(guān)性如何影響這個(gè)策略加權(quán),也是放在一個(gè)統(tǒng)一的加權(quán)框架中。


我還是比較關(guān)注自然語言處理,現(xiàn)在像GPT4語言大模型,其實(shí)大模型的核心還是語言為主,它現(xiàn)在有多模態(tài),我還是在關(guān)注這個(gè)研究這個(gè)。


流動(dòng)性下降了,意味著成交額少了,市面上投機(jī)的錢少,策略容量就少了,這個(gè)很明顯,一般來講,意味著模型也難跑一些。


一般趨勢是有個(gè)過程的,開始反轉(zhuǎn)反彈,慢慢地斜率越來越大,其實(shí)中間有一個(gè)比較穩(wěn)定的斜率階段,但如果在某一個(gè)階段斜率突然比前段時(shí)間大很多了,實(shí)際上一般來講這個(gè)地方有一定的反轉(zhuǎn)信號(hào),我們目前,在這種階段可能會(huì)減少開倉,就是不會(huì)繼續(xù)加倉了。


AI這個(gè)領(lǐng)域也方興未艾,其實(shí)看著現(xiàn)在大模型很強(qiáng)大,但是從業(yè)內(nèi)人士來看,還是有很多突破的方向,應(yīng)該很多方面與我們?nèi)祟惖闹悄茉絹碓綄R了,但是還是有一些方面沒有對齊,還是可以努力。



七禾網(wǎng)1、張先生您好,感謝您和七禾網(wǎng)進(jìn)行深入對話。據(jù)介紹,您2015年開始接觸期貨量化交易,2016年進(jìn)入期貨市場實(shí)盤操作。請問當(dāng)時(shí)是怎樣的機(jī)緣巧合,接觸到期貨量化交易?


張忠輝:有一個(gè)“天健一號(hào)”賬戶,最早是我的合伙人楊竑的賬戶,后面又有個(gè)“天健二號(hào)”賬戶。2014年的時(shí)候,我就認(rèn)識(shí)了楊竑,當(dāng)時(shí)在同一家公司當(dāng)同事,他在這之前已經(jīng)做了很多年期貨了,2010年股指剛出來的時(shí)候,他就開始做了。那會(huì)兒正好是股票牛市,所以同事之間投資的話題交流比較多。


當(dāng)時(shí)我做機(jī)器學(xué)習(xí)也很多年了,從2009年在北京讀研究生開始,就一直研究機(jī)器學(xué)習(xí)方面。我覺得還是要發(fā)揮自己的專業(yè),一個(gè)人一輩子就做一件事情,就把這件事情做好。我自己手動(dòng)去炒股,感覺也不適合,但是我覺得可以用自己機(jī)器學(xué)習(xí)的專業(yè)知識(shí)去做,無論是做模型,還是做細(xì)節(jié),其實(shí)本質(zhì)上都是對數(shù)據(jù)的處理。


當(dāng)時(shí)是楊竑帶我入門了,也講了一些基本的內(nèi)容,像海龜交易策略什么的。后面我也慢慢地有一些自己的想法,就開始做了,應(yīng)該是2016年開始實(shí)盤。



七禾網(wǎng)2、在這期貨量化實(shí)盤交易的8年時(shí)間中,您的交易理念、交易方法經(jīng)歷過怎樣的變化?


張忠輝:我覺得大的框架是沒變的,其實(shí)我做的東西不多,主要都是以海龜法則為代表的趨勢策略。據(jù)我所知,大部分做CTA的人,主體應(yīng)該是做趨勢模型,底層是海龜策略,當(dāng)然少部分可能還有一些套利什么的。


這些年的研究主要是在細(xì)節(jié)方面,還是會(huì)有一些改進(jìn)。


1、第一個(gè)主要的變化就是策略組合中的策略數(shù)目越來越多了。策略組合中的每個(gè)策略,一般都基于一個(gè)簡單的海龜法則,隨便改幾個(gè)參數(shù)就可以生成一組具體的新策略。比如說k線周期參數(shù),可以是一個(gè)小時(shí)和三個(gè)小時(shí)。然后是止損或止盈參數(shù),可以是1%止損,也可以2%止損。


在2022年之前,其實(shí)實(shí)盤運(yùn)行的策略數(shù)目還比較少,總共可能也就幾百組策略。近兩三年,專門對這個(gè)做了優(yōu)化,實(shí)盤運(yùn)行的策略數(shù)目達(dá)到了數(shù)萬級(jí)別。


2、另一個(gè)重要變化就是策略加權(quán)。早些年的話,幾百個(gè)策略都是等權(quán)的,可能100個(gè)策略每個(gè)是1%的權(quán)重。但是現(xiàn)在會(huì)引入新的特征來對策略權(quán)重進(jìn)行建模,不同的策略的權(quán)重會(huì)不通。


策略加權(quán)中,比較重要的是一個(gè)期貨品種加權(quán)。品種加權(quán)會(huì)考慮品種的成交額、活躍度、品種的上市時(shí)間等。


從近些年的歷史數(shù)據(jù)看,歷史上那些比較新的品種往往有大行情,這意味著上市時(shí)間特征對于品種加權(quán)很重要。



七禾網(wǎng)3、做了8年的期貨量化交易,您最大的感受有哪些?


張忠輝:第一個(gè)感受,關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí),基本上不是簡單套用機(jī)器學(xué)習(xí)的模型,而是重點(diǎn)關(guān)注怎么靈活應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)背后的理念,特別是關(guān)于過擬合問題的多種思考及方法論。有一些處理過擬合的方法,往往很直觀,比如參數(shù)高原,也就是說它這一塊區(qū)域,這個(gè)參數(shù)突然就很突出,它跟它的鄰居差異很大,那證明這個(gè)參數(shù)不穩(wěn)定,但是很有用。


另一個(gè)是樣本的問題,我們說長周期跟短周期,其實(shí)短周期的話,理論上來講它的有效樣本就多一些,可能10分鐘就采一個(gè)樣本,你如果是一個(gè)星期才采一個(gè)樣本,所以為什么說有些要強(qiáng)調(diào)做短周期,也就是說它的樣本多一些,所以做起來的話,它的曲線比較平滑一些。但短周期的話,意味著它的交易成本高,所以這是個(gè)折中,也就是說在交易成本靠譜的情況下,你能夠把周期做短一點(diǎn),特別是在你沒有擔(dān)心策略容量的時(shí)候。


所以這背后的一個(gè)問題,我覺得也是過擬合,通常來講,這種CTA的策略,期貨其實(shí)數(shù)據(jù)不多,大家注意的行業(yè)數(shù)據(jù),整體上講,用這些復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,是很容易過擬合的,就是現(xiàn)成拿來用的模型,是很容易過擬合的,也就是數(shù)據(jù)量不夠。你看現(xiàn)在的比如GPT4,它們?yōu)槭裁春?其實(shí)它們數(shù)據(jù)量是挺大的,能夠支撐起這么大的模型量,也就是說你在數(shù)據(jù)量不夠、噪聲很大的情況下,是很容易過擬合的。


第二個(gè)感受,永遠(yuǎn)保持一種客觀的態(tài)度,做量化交易,是個(gè)純粹客觀的東西。早期候也會(huì)去手工試一兩把,往往會(huì)比機(jī)器跑的要差。更重要的是,主觀交易時(shí)心理上更容易焦慮,無論賣還是買,往往都會(huì)后悔。哪怕是賺錢了,心理消耗都很大。


保持客觀態(tài)度的前提就是要有端正平和的心態(tài)。做這個(gè)事情,你別把賺錢看得太重要,這個(gè)可能會(huì)影響你的心態(tài),然后可能讓你操作不那么穩(wěn)健。這么多年交易整體的一個(gè)特點(diǎn),是我的倉位越來越低,就是說我希望不至于這個(gè)交易太影響我的心態(tài),很容易把自己牽扯進(jìn)去,讓自己不能客觀地去做一些真正應(yīng)該需要做的事情。



七禾網(wǎng)4、據(jù)了解,您的期貨投資經(jīng)歷比較順利,保持每年都盈利。您認(rèn)為,能保持每年盈利的關(guān)鍵有哪些?


張忠輝:應(yīng)該還是說,畢竟有多年的算法基礎(chǔ),也就是說,我一入場就是專業(yè)人士。所以我不會(huì)干那種主觀交易的事情,有些人做主觀交易可能更容易會(huì)經(jīng)歷大起大落。


還有一點(diǎn),可能我在有數(shù)理邏輯思維方面,有一定的天分。


我講一個(gè)小時(shí)候的小故事,大概1993年10歲的時(shí)候,那會(huì)哪有什么互聯(lián)網(wǎng),書也沒得看。我姑父是瓦匠,砌墻的,他說,他們砌墻的時(shí)候,給定三條邊,3、4、5,這里面就有個(gè)直角,等于有直角的話這個(gè)墻就直了。


我就覺得很奇怪,3、4、5,這個(gè)數(shù)字還挺好,這怎么會(huì)有直角呢?那會(huì)信息也不發(fā)達(dá),現(xiàn)在的話查個(gè)互聯(lián)網(wǎng)肯定知道。那會(huì)兒只能自己琢磨,然后自己想了兩個(gè)星期,就發(fā)現(xiàn),如果有兩條邊的平方和,等于第三條邊的平方,就會(huì)有一個(gè)直角。不小心就自己發(fā)現(xiàn)了勾股定理。


這個(gè)證明其實(shí)我小時(shí)候,在數(shù)學(xué)方面還是有天賦的。


當(dāng)然未來競爭越來越激烈的話,我覺得盈利的效率會(huì)下降,但是應(yīng)該不至于很大起大落或者虧很多。只能說競爭激烈了,大家都賺得少了,這個(gè)是肯定的,還是很明顯的,因?yàn)檫@個(gè)時(shí)代在進(jìn)步,然后這個(gè)圈子肯定也越來越卷,每個(gè)行業(yè)發(fā)展都一樣。其實(shí)我們業(yè)內(nèi)每一個(gè)人都能感覺到,肯定會(huì)越來越難。


所以說,第一個(gè)的話,我覺得有基本功,第二個(gè)的話,回過頭看,其實(shí)也還有一些運(yùn)氣因素。


這兩年的行情,如果用兩年前的模型,會(huì)略有虧損。但是,因?yàn)檫@兩年組織團(tuán)隊(duì)全職投入,模型框架從數(shù)百級(jí)別的策略組合上升到數(shù)萬策略級(jí)別,模型的穩(wěn)定性有了明顯提升,保證了較穩(wěn)定的凈值曲線。



七禾網(wǎng)5、您表示,交易基本框架是以海龜法則為核心的趨勢交易。基于簡單的策略框架,通過對于策略參數(shù)大規(guī)模搜索,基于多種評價(jià)指標(biāo)篩選出大量策略進(jìn)行組合。請問您篩選策略的評價(jià)指標(biāo),主要有哪些?


張忠輝:一般來講,先隨機(jī)生成百萬組策略。在隨機(jī)生成的策略集合上面,把歷史數(shù)據(jù)跑一遍,可以得出每個(gè)策略中的歷史凈值曲線。然后我們先做一些初篩,一般來講會(huì)用風(fēng)報(bào)比,當(dāng)然也會(huì)用一些不同的指標(biāo),比如夏普率等去篩選初始的策略組合。


整體來講會(huì)有兩層,一個(gè)是評價(jià)指標(biāo)來做初篩,基于策略的歷史凈值曲線,根據(jù)多個(gè)評價(jià)指標(biāo)(包括風(fēng)報(bào)比、夏普率、月度勝率等)進(jìn)行初篩,去掉一些明顯較差的策略。


第二個(gè)的話,對于剩余的策略,有一個(gè)加權(quán)模型對每個(gè)策略進(jìn)行打分,打分越高的策略在策略組合中的權(quán)重越高。



七禾網(wǎng)6、您表示,您會(huì)在基本框架保持不變的前提下,不斷增加策略組合中的策略數(shù)量。請問在策略組合中,是否會(huì)通過一些篩選機(jī)制,逐步淘汰個(gè)別策略?


張忠輝:其實(shí)沒有刻意淘汰策略。我們大概每半年會(huì)重新跑一下評價(jià)和加權(quán)流程。跑完之后,會(huì)生成新的策略集合,可能有一些老策略集合中的策略自動(dòng)在這個(gè)過程中就被淘汰了。



責(zé)任編輯:劉健偉
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