百航投资：降低回撤！量化交易也要做到的几个“分”！

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相信投资者们对量化投资已经形成了一个既定印象，那就是“克服人性缺点”。但是，自动化的量化模型也需要“人为的完善”，如何在交易前控制仓位，在保证收益的情况下降低回撤？专业的量化经理来帮你解答。

08:17

基金经理绝密档案

李焕逸 | 百航投资投资总监

★投资方向：量化投资程序化交易，期货、股票方向

★从业年限：6年

★公司管理规模：＜1亿

★奖项：2014年期货日报排排网年度优秀账号展示程序化组第三名，2015年度期货日报排排网年度优秀账户展示重量组第五名

作为一名资深专业的量化投资管理人，他是如何筛选、使用与设置量化模型的？来看看他的分享。

全文共2031字，阅读需3分钟

量化投资能克服人性弱点

为何选择做量化投资？量化投资是科学严谨的投资研究方法，通过研究分析大量的交易数据，从而形成交易模型，很多投资者会说，我觉得这支股票要涨了，我觉得市场要下跌了，这些都是凭感觉判断的。其实很多感觉都是不靠谱的。而量化投资严格按照概率进行交易，会克服人性的弱点，克服人性的恐慌，克服人性的贪婪。

另外，量化有较强的风控能力。量化研究大量的交易数据，覆盖多个牛熊周期。比如你掌握了2008年股灾的数据情况，充分学习了历史风险并有相应的应对策略。但风险来临时，它的风控能力会比人主观控制得好。

量化模型的四个筛选标准

▲首先，量化交易模型的逻辑基础是不可或缺的，然后通过大量的数据统计验证。另外一个方法是进行大量的数理统计后，发现了行为理论或逻辑基础的支撑。所以逻辑基础和数理统计是缺一不可的。

▲第二，对市场与策略的理解。你的模型是否有某些优势？模型特别复杂吗？如果没有特别的优势，但是收益却很好，里面肯定会有问题出现。举个例子，趋势交易在量化模型中占大头，为什么能够长期持续有效？因为它的胜率非常低，不到40%，一般人不会选择坚持用这个策略。趋势交易之所以还能维持部分有效，是因为对市场与策略的理解，只有充分理解，才会相信它在未来一段时间是有效的。

▲第三，模型一定要经过大量历史数据的回撤。很多投资者只关注最新数据，认为这样才代表市场，不是的。每个策略都需要经历大量的历史数据，至少要五年以上的数据，并且理论上数据是时间越长越好。

▲第四，市场交易成本的估算问题及市场容量问题。市场容量问题是大部分程序化交易者或交易模型面临的很重要的问题，因为程序化交易的特点是收益较高较稳定，但是容量有限。容量一般跟持仓时间有关系，持仓时间越长，容量越大，交易成本的占比就越低。

比如平均持仓几周到几个月的策略，该策略的容量像大海一样，即使你跳入大海，也不会对大海产生什么影响。如果是持仓几个小时到几天的策略，它的容量就像一个池塘，你跳进去会影响，但影响也不大，具体看参与的资金。如果是高频交易的策略，持仓只有几秒钟，那么模型的容量就像一个大鱼缸，持有过多资金跳进去，水立刻就满了，这个交易模型无法容纳这么多资金，过多的资金必定影响价格，这时利润是无法覆盖交易成本的。

使用量化模型前先别急

看看市场环境是否发生变化

很多人都会面临这样一个问题，就是他根据历史数据测试出来的模型在历史上的表现很好，但是一旦使用了这个策略之后，收益就不那么好了。所以我们需要对量化模型进行预判，去理解策略模型的历史环境与现在的环境相比是否发生了变化。

举个例子：2012年-2017年，只要挑市值最小的股票买，策略都是非常有效的，甚至到了2015年，年化收益会达到60%以上。但是随着今年发行节奏的加快，新股越来越多，标的越来越多，市场行为发生了变化，这种策略是否还有效就要打一个问号了。

市场行为发生的变化包括很多类型：

1、政策变化，比如监管政策、资管新规等；

2、市场流动性是否充足。比如股指期货配现之后，它的流动性一下就减少了90%，导致之前的策略模型都没法使用，因为它们没有足够的流动性，没有足够的对手盘，策略就很难运行了。

3、市场的参与者发生变化。市场总是在不断的博弈中进化。之前几年量化投资的参与者并不多，量化市场也好做，但是随着参与者越来越多，这个市场也必然会发生一些变化。期货市场有一个不变的法则，就是大部分人是亏损的。如果程序化交易者是市场参与者中的少部分的时候，收益是容易保持有效；但是当市场大部分是程序化交易者，其中必然有一部交易者是亏损的。所以对量化模型进行预判很重要。

程序化交易如何降低回撤？“分”！

程序化交易回撤控制的几点经验：

一般仓位决定了你的回撤，所以要测算每个品种的波动率情况，然后衡量风险度，根据风险度来测算持仓，然后根据历史最大的几次回撤情况来控制仓位。比如预先设想好仓位控制不到10%的回撤，然后相应地调整风险度。

1、多品种的分散投资。大部分品种之间的关联性还是比较强的，相关系数一般在80%以上。但是把资金放在一个篮子里，跟放在十个篮子里相比，还是能在一定程度上能降低你的回撤。

2、多出击的分散投资。我认为所谓的震荡就是更小周期的趋势，如果长周期的趋势模型结合短周期的模型，当市场往不利的方向走的时候，小周期的策略模型能在很多种情况帮你，比如分散风险、控制回撤。所以，很多持仓周期不高的多策略多模型多品种，它们能够组合起来盈利，其盈利回撤比会达到非常好的优化效果。

3、分步建仓。其实很多策略模型都可以考虑分成几次建仓，找多个入场点，可以改善策略模型的盈利回撤比。

4、根据资金曲线对仓位进行调整。怎么根据资金曲线调整仓位？一般来说，如果策略模型是有效的，那么它的资金曲线也会有规律性，它最大的几次回撤相差也不是特别大。如果刚开始对一个策略就不使用太高的仓位进行交易，当这个策略发生回撤的时候，尤其是离之前的最大回撤最接近的时候，要在这时候进行适当加仓。如果这个策略是有效的，那么这时候往往就是快速挽回之前回撤所带来的损失的好时机。

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