高频交易是私募壮大的最好方式

发表于 2010-11-04 21:50 | 阅读 194 次阅读

 

中国期货私募的发展,缺乏A股那种从公募积累社会资源、个人财富和历练技能的条件。就是从其他方面募集到一些资金,也非常有限。操作方法基本是目前常见的实战型,这种方法管理少量资金还可以,而且收益十分不稳定,作为一个公司的投资策略风险很大,时间一长问题就出来了。规模稍微大些的期货私募,不局限于期货单一品种,而是组合投资分散资金,这种方法资金是关键。

高频交易不取决于资金量的大小,大小各有利弊,资金小虽然绝对收益会受影响,但成功率却得到了更大保证。这种方式不需要每天紧盯盘面,合伙人年龄要求至少40―50岁,否则不可能对各学科有较深的认知;资金和技术的结合依靠法律合同。例如,高盛把一个项目分成几个课题,不同的系统工程师只需做好自己的工作,而实施部分则要交给项目工程师,项目工程师接到任务后,再把任务分给不同的人,每个人仅完成其中的一个模块,最后靠计算机把多个模块连起来。为了加强管理,高盛还投入大量资金到计算机保密控制环节。这样才能确保不管哪个人离开公司,都不会影响公司的日常运作。

日前,高盛软件工程师阿列尼科夫因窃取加密软件,在机场被美国联邦调查局逮捕,该消息再一次把人们的目光集中到了华尔街。39岁的他为什么要冒险从高盛主机系统下载32M源代码程序,这程序的内容到底是什么?为什么作为金融大鳄的高盛,在员工的比例上,信息和计算机人才无论质量和数量都不亚于金融人才呢?

高频交易也就是程序化交易,经过20多年的发展,从最初只有几家对冲基金掌控,成长到今天的200多家机构,看来这种数理交易方法正在逐步被更多的精英所熟悉。多年来由于其技术鲜为人知,对它的称呼也甚多:从神秘角度而言,人称黑箱交易;从不用人介入角度而言,又称自动交易;从由微机自动完成角度而言,人称机器交易;从它的软件是体现交易策略的算法而言,人称算法交易;从它整个交易完全依赖程序而言,人称程序化交易。这种交易的核心是学术界研究的最新成果――金融高频序列。近几年随着高盛的加入,市场普遍接受了高盛冠名的高频交易。此外,晨星准备为高频交易策略另开炉灶,以区别其他策略来评估收益,纽约的泛欧交易所也准备建立一个数据中心适应高频交易的发展。这种交易在关键时刻,可以降低可怕后果笼罩在投资者内心的精神压力,同时也可以避免在市场极端狂热时,内心盲目乐观现象的发生。对于稍纵即逝的机会,人的反应速度与其相比更是望尘莫及。

高频交易具体是什么?在这里笔者给出几个数字,尽量从通俗的角度来体会这种交易的含义:进行高频交易时,微型指令的频率上兆,交易指令的速度是毫秒级。客户从本地发出交易指令到高频交易商,再转发到交易所,时延不能超过30毫秒,为了保证这个速度,你的终端机一定要和交易所同位。如果涉及到不同场地交易所的同类产品间的对冲,因特网这种第三层接入是不适宜的,要采用数字数据网物理层接入,从而保证数据传输的延时在符合要求的范围之内。对同一交易所的产品对冲,最好与经纪商协商好,直接采用裸链接。

高频交易的核心是从数理模式转换过来的策略自适应算法,各公司有所不同,随着环境的变化,以及竞争的加剧,版本可以升级。它使用市场的滴答数据输入,调整由“动态数学公式+先验概率判决+统计推理”组成的量化模式进行,这种数理模式,从信号处理角度来说是数字滤波器,从软件角度来说是自适应算法。使用滴答数据不仅优化了交易者的时序,而且这种模式更加适应市场的变化,比起传统模式有更长的生命周期。如果要推广普及,我们可以说这种算法能窥视市场交易情况,符合条件时,给出开仓、平仓,整个时间大约是0.3―0.5秒,具体取决于当时市场的变化是否吻合给定显著度和置信区间的判决。如此快的速度开仓、平仓,产生的交易量是惊人的,难怪仅占美国2%的高频交易商,其交易量却占总成交量的60%―70%。

目前市场上存在三种基本交易方法:以巴菲特代表的基本面财务数据传统派,以威廉为首的K线技术经验积累实战派,以及以西蒙斯象征的高频交易数理派。谈到高频交易有两个人物不得不提,一个是斯库尔,一个是西蒙斯,前者是诺贝尔获奖者,后者也称得上科学家。可惜的是,高显著度给前者LTCM对冲基金创造神话业绩的同时,也蕴藏着更大的Ⅱ类错误发生率,在1998年俄罗斯金融危机发生时,斯库尔的对冲产品中恰好含有俄罗斯国债。作为当时金融界的领军人物,最初他相当自信系统的先验概率和似然值,认为这种情况很快就会过去,因此没有及时止损,反而凭借“幻梦组合”的信用大举借贷,直到最后破产。西蒙斯与斯库尔不一样,他不仅是大奖章对冲基金的金融工程师,同时也是大奖章的主管,直到最近才宣布退居二线。斯库尔退休后又创办了一家对冲基金,目前运行情况不错。从年收益率情况来看,高频交易要远远高于传统派和实战派。24年来,西蒙斯经历了数次市场考验,无论是1998年的俄罗斯金融危机,还是这一次的全球金融风暴都没有伤及到他,他多年来的平均年收益达到了35.8%。不仅如此,2009年他的公司还取得了80%的税前利润。

高频交易有一个特征,就是它并不适合总资金量太大,巧合的是LTCM死在50亿美元左右,大奖章基金的规模也止步于50亿美元。从这个角度看,它很适合刚起步的金融团队,启动资金和人员都不需太多。据说阿列尼科夫的动机就是想为这类公司献上“联络图”,毕竟身为程序员的他,虽然凭技巧成功下载了主机系统原代码,但他无法看懂源代码算法的真实含义,也同样因为无法全面了解高盛主机系统的硬件冗余控制,自我感觉完全删除现场作案记录之后的几天时间,联邦侦探就出现在了他的面前。

去年高盛在高频交易的收益是210多万美元,虽然这个数字对高盛来说并不算很大,但是这块资产却是高盛效益最高、成长性最好的资产。高盛的算法策略和前两位学者的有些不同,加上公司的强势地位,社会有舆论怀疑闪单是否属于抢跑交易,要求参众两院调查,建议成立一个高频协会,对公众和管理层解释他们的策略。从目前情况来看,高盛对阿列尼科夫事件的处理基本是低调的。

和我国的“交易高手”、“投资公司”、“报告会”以各种形式发表年盈利200%的做法不一样,美国所有高频交易者的共同特点是不张扬,埋头实干,很少发表公开讲演,对技术极其保密。不过,根据每年公布财务报表和纳税情况,必要时也可当众演示黑箱神话般的交易能力。除此之外,还可以在学术界发表有关高频交易基础原理的论文,但不公开具体的操作。类似相对论的E=mc2是公开的,但制造原子弹的技术绝对保密。这与我国的程序化交易有本质上的不同。在我国资本市场上,你谈“噪声”,他就顾名思义地把噪声用在K线环境中,可是K线中,哪来的“过程”,哪来的“分布”,哪来的“统计”,哪来的“频谱”?“噪声”是有明确的数学定义、具体内容的学术名词,而我们现在见到的那种没有丝毫内容的伪科学,严重阻碍了我国高频交易的发展。当然也并不全是如此,有些期货公司在文华平台上自编一些交易程序,探索人机结合的方法,这也是一种进步。这种基础性工作对深入理解程序化交易是有帮助的。威廉指标不就是这种产物么?但指标不是科学,能否赚钱,取决于投资者在这个指标上积累的经验。

国内近几年兴起的实盘比赛值得关注和研究。中大期货在实盘比赛中,在实时公开参赛选手仓位的同时,开始引进国际市场优秀实战派威廉的投资理念和交易作风。有了良好开端的中国实战交易,下一步的发展方向在哪里?目前我们的实战水平和国际市场相比距离有多大?发展的关键就是要鼓励那些成熟选手提高自己的理论层次,否则就不可能真正理解国际市场的环境和游戏规则;收益率则要稳定在一个有证可查的数据上,并按国际通用做法,进行非平滑性处理。中大期货目前的做法,让我们看到具有43年K线实战经验的威廉是如何成长起来的,尽管他屡战屡胜,尽管他世界级大赛11000%的收益率至今无人打破,但在世界各地举办讲座和学习班时,他仍然很认真地承认竞赛的高收益和机遇有关,应该追求稳定的年收益。他十分强调学习和正反经验分析的积累,因为专注,他从未成立基金,他认为成立基金势必会分散精力,他总是要求自己全力感受盘面的信息,维持一定的收益率。他在举办学习班时,总是当场进行下单实战表演,并承诺目标获取20%的稳定收益。只有通过这种真真切切的过程,投资者才能逐步领会大师总结出的经验,否则很难感受经典的真谛。

有个事实我们必须承认,现在国内资本市场上,想走市场化发展道路的公司(或个人)比只想靠行政关系求发展的公司(或个人)多了许多,这是一个进步,关键是如何引导公司(或个人)取得长远的发展。为什么私募的建立,一定要让那些在公募环境下,历练了技能又积累了社会资源和财富的人,再以缺乏有效激励机制为由,转向私募成趋势时才开放呢?!现在的情形与企业改革开放初期实行承包制时的情形类似,金融产业完全不必穿新鞋走老路,所以私募必须早日放开。

传统交易的基本面分析是我国证券、期货公司研究的重点,这种方法在单向交易的A股市场中还能应付,但在期货交易中体现出来的则往往是形式主义。交易的实质是预测和应变能力,而不仅仅是搜索阅览一些基本面的资料,在闭市后夸夸其谈走势的涨跌,期货公司的研究人员不能只会“看图说话,望文生义”。当然,这并不是说基本面分析没有用,作为期货公司的分析师、研究员,理论和交易是否相结合,是否仅停留在K线和基本面的简单表演层次上是关键。比如说,产品供需关系决定价格,这句话本无需争议,但我们不能把复杂的问题形式化。这里所说的价格是统计关系中的期望值,而不是你眼睛看到的观察值,既然这样,分析师就必须研究观察值和期望值的关系,这种关系可不是K线那样看山是山,看水是水,最起码分析师应该了解标准差、峰值、偏度等距的相关概念。更何况现实中的金融数据并不是静态的,因此分析师的研究必须是动态和变化的,把笼统的“中期、短期、长期”变为具体数字的周期T,否则自己的账户迟早是要吃亏的。这样一来就必须借助高深一点的数学工具,反过来就要求分析师再学习原来在学校没学过的基础知识,如果没有饭碗的压力,没有一个分析师、研究员乐意放弃已经到手的“专家”身份,去追求实际效果。

一个优秀的交易员(实战指导)是从失败中摸爬滚打出来的,其实,在我接触过的不少期货公司研发部,总有几个研究员是埋头苦干的,可惜他们的思维被禁锢了。况且期货公司考核的不是客户资产增值,而是客户资金的到账情况。有时候,不是研发人员的能力不行,而是公司政策没有鼓励他们去作为。当然,如果期货像证券一样也有“皇粮”,期货的“十佳明星经理人”同样也会响当当地诞生。目前的这种用人制度,对期货人才的培养非常不利。作为一个分析师、研究员,很难按自己的意愿选择跳槽,一定是找关系调动,一切取决对方,因为他们没有独立生存的条件,竞争无法产生,主要取决于公司用不用你的问题。而另一方面,通过市场竞争出来的实战选手和居间人则能够独立生存,因为他们善于开发客户,账户成交量又大,业绩立竿见影成效显著,但这些人却往往不是公司编制人员,这种现象在营业部尤为突出。这一切都是敷衍市场开拓,缺乏实质竞争的后果,这种状况必须得到改善,否则不利于市场的长期发展。

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