量化交易是數(shù)量金融學中一個極其艱深復(fù)雜的領(lǐng)域。若要通過面試或構(gòu)造你自己的交易策略，就需要你投入大量的時間學習一些必備知識。不僅如此，它還需要你在MATLAB、R或Python至少一門語言上具備豐富的編程經(jīng)驗。隨著策略交易頻率的增加，技術(shù)能力越來越重要。
一個量化交易系統(tǒng)包括四個主要部分：
策略識別：搜索策略、挖掘優(yōu)勢、確定交易頻率。回溯測試：獲取數(shù)據(jù)、分析策略性能、剔除偏差。交割系統(tǒng)：連接經(jīng)紀商、使交易自動化、使交易成本最小化。風險管理：較優(yōu)資本配置、較優(yōu)賭注或凱利準則、交易心理學。
我們首先來談?wù)勅绾巫R別一個量化交易策略。
策略識別
所有量化交易流程都肇始于一個初期研究。這個研究流程包括搜索一個勝率差策略、檢驗它是否適合你可能正在運作的策略組合、獲取任何測試策略時所需數(shù)據(jù)、努力優(yōu)化策略使其收益更高且(或)風險更低。如果你是一個“散戶”交易員，一定要清楚自己的資金是否充足，以及交易成本對策略的影響。
你可能會問，個人與公司怎么可能愿談他們的可盈利策略，特別是當他們知道，如果其他人“復(fù)制相同的策略”，長期而言它終將失效。原因就在于，他們通常不會透露具體的參數(shù)以及他們所使用的調(diào)參方法，而這些優(yōu)化技能才是把一個表現(xiàn)平庸的策略調(diào)成一個回報豐厚的策略所需的關(guān)鍵技術(shù)。實際上，若要創(chuàng)建你自己的、獨一無二的策略，一個較好的法子就是尋找相似的方法，爾后執(zhí)行你自己的優(yōu)化程序。
你所看到的很多策略都可歸入均值回歸交易策略、趨勢跟隨或動量交易策略兩類。均值回歸策略試圖利用這么一個事實：“價格序列”(如兩個關(guān)聯(lián)資產(chǎn)的價差)存在一個長期均值，價格對均值的短期偏離終將回歸。動量交易策略則試圖“搭上市場趨勢的順風車”，利用投資心理和大基金結(jié)構(gòu)信息在一個方向積聚動量，跟隨趨勢直至回歸。
策略或策略集合一旦確定，現(xiàn)在就需要在歷史數(shù)據(jù)上測試其盈利能力，這就進入了回溯測試的工作范圍。
回溯測試
回溯測試的目標是提供證據(jù)，佐以證明通過以上流程所確定的策略，無論是應(yīng)用于歷史(訓練)數(shù)據(jù)還是測試數(shù)據(jù)均可盈利。它可以反映該策略未來在“真實世界”中的預(yù)期表現(xiàn)。由于種種原因，回溯測試不能保證一定成功。這或許就是量化交易最為微妙之處，由于它包含了大量的偏差，我們必須盡盡力仔細審查并剔除它們。我們將討論幾種常見類型的偏差，包括先窺偏差、幸存者偏差與優(yōu)化偏差(亦稱“數(shù)據(jù)窺視偏差”)?；厮轀y試中其他幾個重要方面，包括歷史數(shù)據(jù)的可用性與清潔度、真實交易成本及可靠回測平臺上的決定。
策略一旦確定，我們就需要獲取歷史數(shù)據(jù)，并藉此展開測試，如有可能還可改進策略。對于歷史數(shù)據(jù)，人們主要關(guān)心的問題，包括數(shù)據(jù)精度或清潔度、幸存者偏差、應(yīng)對如分發(fā)紅利、拆分股票等公司行為的調(diào)整。
如果經(jīng)過回測，策略的夏普比率很高且其最大資金回挫已經(jīng)最小化，則可以認為它趨于無偏，下一步就是要搭建一個交割系統(tǒng)。
交割系統(tǒng)
交割系統(tǒng)是一個方法集合，由它來控制交易策略生成的交易列表的發(fā)送和經(jīng)紀商的交割行為。事實上，交易可以半自動、甚至全自動生成，而執(zhí)行機制可以手動、半自動(即“點擊一次交割一項”)或者全自動。盡管如此，對于LFT策略，手動和半自動技術(shù)卻比較常見;對于HFT策略，則必須創(chuàng)建一個全自動交割機制，由于策略和技術(shù)彼此依賴，還要經(jīng)常與交易指令生成器緊密相接。
在搭建交割系統(tǒng)時，我們需要考慮幾個關(guān)鍵因素：連接經(jīng)紀商的接口、交易成本(包括傭金、滑動價差與價差)最小化、實時系統(tǒng)與回測時系統(tǒng)性能的差異。 在一家大型的基金管理公司，交割系統(tǒng)的優(yōu)化通常不在量化交易員的工作范圍。但是，在小點的公司或高頻交易公司，交易員就是交割人，所以技術(shù)面越廣越好。你要想進一家基金管理公司，一定要記住這一點。你的編程能力不說比你的統(tǒng)計學和計量經(jīng)濟學稟賦更重要，至少也同樣重要!
另外一個屬于交割系統(tǒng)的重要問題是交易成本最小化。一般地，交易成本由三部分構(gòu)成：傭金(或稅收)、損耗與價差。傭金是向經(jīng)紀商、交易所和證券交易委員會(或類似政府監(jiān)管機構(gòu))支付的費用;滑動價差是你的預(yù)期交割價位與真實交割價位的差值;價差則是待交易證券的賣出價與買入價之差。注意價差不是常數(shù)，它依賴于市場當前流動性(即買單和賣單數(shù)量)。
交易成本是決定一個策略是高夏普比率且盈利豐厚，還是低夏普比率且極不盈利的關(guān)鍵。根據(jù)回溯測試正確預(yù)測未來的交易成本很具有挑戰(zhàn)性，你需要根據(jù)策略頻率，及時獲取帶有賣出價與買入價信息的歷史交易數(shù)據(jù)。為此，大型基金管理公司量化交易的整個團隊都專注于交割優(yōu)化。當基金管理公司需要拋售大量交易時(原因五花八門)，如果向市場“傾瀉”大批股票，會迅速壓低價格，可能都來不及以較優(yōu)價格交割。因此，縱使遭受損耗風險，基金管理公式也會選擇使用算法交易，通過“打點滴”的方式向市場出單。此外，其他策略如若“捕到”這些必要性條件，也能利用市場失效(獲利)。這是基金結(jié)構(gòu)性套利的內(nèi)容。
交割系統(tǒng)最后一個主要問題關(guān)系到策略的實時性能與回測性能的差異。這種差異由多種因素造成，比如我們在“回溯測試”一節(jié)已經(jīng)深入討論過的前窺偏差與較優(yōu)化偏差。然而，對于有些策略，在部署之前不易測得這些偏差。這種情況對于HFT最為常見。交割系統(tǒng)和交易策略本身均可能存在程序錯誤，回溯測試時沒有顯現(xiàn)卻在實時交易時出來搗亂。市場可能受到繼交易策略部署后的一場政變的影響，而新的監(jiān)管環(huán)境、投資者情緒與宏觀經(jīng)濟形勢的變化也均可能導致現(xiàn)實市場表現(xiàn)與回溯測試表現(xiàn)的差異，從而造成策略盈利性上的分歧。
風險管理
量化交易迷宮的最后一塊是風險管理程序。風險包含我們之前談?wù)摰乃衅睢Ｋ夹g(shù)風險，比如所有在交易所的服務(wù)器突然發(fā)生硬盤故障。它還包括經(jīng)紀風險，如經(jīng)紀商破產(chǎn)?？偠灾采w了幾乎所有可能干擾到交易實現(xiàn)的因素，而其來源各不相同。目前已經(jīng)有成套的書籍介紹量化交易策略的風險管理。
風險管理還包括投資組合理論的一個分支，即所謂的“較優(yōu)資本配置”，涉及到如何將資本分配給一組策略、如何將資本分配給策略內(nèi)不同交易的方法。這是一個復(fù)雜的領(lǐng)域，依賴于一些高級數(shù)學知識。較優(yōu)資本配置與投資策略杠桿通過一個名為凱利準則(注11)的業(yè)界標準建立聯(lián)系。本文是一篇入門文章，我在此不詳談其計算。凱利準則對策略收益的統(tǒng)計性質(zhì)做過一些假設(shè)，但是它們在金融市場中并不一定成立，交易員因此在實現(xiàn)時通常會有所保留。
風險管理的另外一個關(guān)鍵成分涉及到交易員自身心理因素的處理。盡管大家都承認，算法交易若無人為干涉，不太容易出現(xiàn)問題。交易員在交易時，稍不留神仍然可能會摻入許多認知偏差。一個常見的偏差是厭惡規(guī)避，當人發(fā)現(xiàn)損失已成定局，其所帶來的痛苦，可能會麻痹人的行為，不能做到及時拋盤止損。類似地，由于太過憂心已經(jīng)到手的收益可能賠掉，人們可能也會過早拋盤收利。另外一個常見的偏差是所謂的近期偏好偏差：交易員太看重近期事件而非長遠地看問題。此外，當然不能落下“恐懼與貪婪”這對經(jīng)典的情緒偏差。這兩種偏差常導致杠桿不足或杠桿過度，造成爆倉(賬戶資產(chǎn)凈值近乎為零或更糟)或盈利縮水的局面。
總結(jié)
由此觀之，量化交易是數(shù)量金融學中一個雖趣味十足但極其復(fù)雜的領(lǐng)域。我在文中三言兩句帶過的問題，已經(jīng)有大量的相關(guān)書籍和論文出版。因此，在你申請量化基金交易職位前，務(wù)必要進行大量的基礎(chǔ)調(diào)研，至少應(yīng)當具有統(tǒng)計學和計量經(jīng)濟學的廣泛背景，以及使用MATLAB、Python或者R程序語言實現(xiàn)的豐富經(jīng)驗。如果應(yīng)對的是更加復(fù)雜的高頻端策略，你的技能組合可能還要包含Linux內(nèi)核修改、C/C 、匯編編程和網(wǎng)絡(luò)延遲優(yōu)化。
如果你有興致創(chuàng)建自己的算法交易策略，我的頭條建議就是練好編程。我偏向于盡可能多地自己實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集器、策略回溯測試系統(tǒng)和交割系統(tǒng)。
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