今日黄金金投网

今日黄金走势相对平缓，全天大部分时间处于回落整理过程中。直到晚间，美国市场才触及1776一线支撑位，拉升的开始恰逢老陈给出的低位。虽然昨天的单拉升错过了主流交易时段，但仍有空余产能。所以，白天我们延续低位，推进更多思路，稳定 *** 作，直到黄金回落到1776支撑位附近，选择入市争取更多订单。

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;     第一个问题是因果关系的困惑，如果是程序化交易策略中股票的超卖引发了1987年股灾，那么是什么原因导致这些程序化交易首先开始启动？根据美国证券与交易委员会假设的瀑布效应，在套利者卖出股票引发股市崩溃前，股票期货价格必须低于股票价格一定比例。那么又是什么导致期货相对于股票出现最初的折价呢？那些指责程序化交易的谬论是根据他们的恶性循环理论，而恶性循环理论是基于期货价格已经大幅下跌出现折价的前提，这就产生了自相矛盾的因果关系。从另一个角度看，程序化交易并不是偶然的自我持续的过程，而是被一些因素所触发。这些因素正是我们所要寻找而被指责程序化交易的人所忽略的。如果公众仅仅专注于导致股灾的诸多原因中的一个，就很可能忽略更主要的原因从而将引发股灾的原因简单化。

      第二个问题是程序化交易在早期无法同时影响两个市场。根据恶性循环理论，当套利交易者注意到股指期货相对于现货指数被低估时，他将在芝加哥买入标准普尔指数期货同时在纽约卖出标准普尔指数的所有成分股；而抛售股票又导致纽约股票市场下跌将迫使投资组合保险公司在芝加哥卖出期货套保。显而易见，只有在纽约和芝加哥市场同时开市的条件下程序化交易才可能对两个市场产生影响。然而在1987年10月19日纽约股票市场开市前，芝加哥交易的标准普尔指数期货在周末交易中已经下跌了7%，达到了1940年以来最大的日跌幅。也就是说期货的首波下跌是发生在10月17日和19日的早上，并且仅限于芝加哥期货市场。而此时套利交易者正在度周末，等到程序化交易者回到电脑屏幕前股灾已经发生，所以可以肯定的是第一阶段的市场下跌是受到其他原因的影响而不是程序化交易。

      理查德·洛尔在他的文章《1987年10月的国际性股灾》中批评了权威机构将程序化交易作为股灾祸首的观点。理查德指出，美国市场大量的程序化交易并不是引发股灾的主因，否则市场早就可能发生暴跌，一定存在着潜在的“触发机制”。理查德认为美国的贸易赤字、市场担心出现经济衰退甚至对1988年选举的预期都可能是造成股灾的原因，但是没有人能够信服地证实导致10月下跌的真正原因。

      为了更好的理解1987年的股灾，理查德转向研究股灾之前以及股灾期间的国际金融市场。他发现美国股灾同期全球范围内都出现了股市暴跌，亚洲、澳大利亚、欧洲和北美洲市场无一幸免。而且在当时程序化交易并不盛行于全球金融市场，只有美国金融市场才大量存在。如果是因为程序化交易导致美国市场下跌22%，那么为何其他没有程序化交易的金融市场也会暴跌呢？

股指期货程序化交易是一种个性化交易期货程序化交易软件，每个普通投资者或机构投资者都可以根据自己的投资经验和智慧，编写自己的交易模型，进行电脑自动交易。交易模型是交易思想的凝练和实际化，正确的交易思想在严格的 *** 作纪律实行下将获得良好、稳定的投资收益，而通过交易模型正是将正确的交易思想与严格的 *** 作纪律很好地结合在一起，帮助我们获取良好、稳定的投资收益。程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度，更可以帮助投资者避免受到情绪波动的影响，实现理性投资。

翻看2014年“期货实战排排网”的年终数据，昵称“扬韬”的期货管理账户，在累计展示的309天内，以参考收益率6643%，累计净利润超过400万元的成绩位居前列。在向来不乏高手的“期货实战排排网”同台竞技中，这样的成绩也许还不够靓丽。但若从程序化交易的角度来衡量，如此战绩就足以说明这一账户背后的交易策略“火力十足”。为此，期货日报记者专访了该账户管理人—上海高程投资经理李焕逸。

制胜关键：多模型趋势跟踪策略

“去年很多品种都走出了较大的趋势，所以我们的趋势跟踪系统表现得还不错。”在自我评价去年不错的收益表现时，李焕逸将此归因于市场配合，策略给力。

翻看“扬韬”账户从2013年12月初以来的净值增长曲线图，在整体向上的趋势中两个重要“爬坡”阶段清晰可见。在2014年3月底至5月底、8月11日至10月底这两个阶段，该账户的投资收益基本上呈现90度直线攀升。

“第一阶段我们的盈利主要来自期指的交易。”李焕逸回忆说，而随后第二阶段盈利则主要来自商品期货交易，而在这一阶段，国内大部分商品品种都出现了下跌趋势，这对于趋势跟踪策略非常有利。

就程序化交易而言，快速识别并捕捉市场波动发出的交易信号至关重要。李焕逸坦言，程序化交易并不预测行情走势，而一旦有行情能够抓得住才是最重要的，去年交易中的主要盈利就来自市场发生大波动的时候。

“期货实战排排网”供应的分析数据显示，“扬韬”账户的交易品种非常广泛，几乎实现了全品种覆盖。这其中既有棉花、白糖等软商品，也有大豆、豆粕等油脂油料品种，还有橡胶、PVC、PTA化工品种，此外还有沪深300股指期货。对此，李焕逸告诉期货日报记者，交易品种的选择并没有特别的偏好，基于趋势交易的策略，交易品种选择坚持两个标准：历史上较具波动性的品种；市场流动性较高成交较为活跃的品种。

而在日常交易中，仓位管理也是程序化交易的重要组成部分。李焕逸表示，去年5月之前，主要运行股指期货交易，加上当时市场波动较大，所以持仓比例偏重。而在去年下半年主要对多品种运行趋势交易，而且基本上是在确认市场有趋势的时候才参与交易，所持仓比例也相对较低。

群策群力：策略模型的普适性很重要

优异的成绩背后是优秀的交易策略，而这些策略又是来自一个富有经验且紧密协作的团队。

“我们的交易策略都是集体智慧的结晶。”对于账户的优秀业绩，李焕逸更愿意将这归功于团队的力量。现在，公司投资团队拥有多名有着丰富经验的投资经理。这其中既有曾就职于国内大型券商量化部门的专业人士，也有对港股、A股及商品期货市场都有丰富经验的专业投资人士，还有擅长对市场基本面挖掘并利用数学统计方法建模的高手。此外，公司投资团队中还有熟悉投资流程及各业务环节的专职风控人员。

“团队内各个人分兵把守，各司其职。”李焕逸告诉期货日报记者，作为“扬韬”账户的管理人，其主要职责就是对数据运行挖掘并研究制定量化交易模型。“由于对量化交易有着浓厚兴趣，过去的几年中自己主要研究不同的交易模型，主要有多品种趋势跟踪、期指多系统中期交易、商品期货行为分析、多品种跨期套利等多个模型。”

程序化交易，策略的多样化和广泛的市场适应能力的重要性不言而喻。对此，李焕逸告诉记者，公司交易团队非常重视策略的市场适应能力。在研发策略的过程中，团队也曾常出现过度拟合的情况，过往历史阶段的优异表现并不代表策略未来依然有效。“所以稳定性可能比历史表现更为重要。”李焕逸表示，在实际研发中，团队重点关注策略的基本标准是：模型应该具备较强的行为理论支撑；模型应该在较长时间内持续有效；模型应该对大部分品种同时有效。

值得注意的是，近两年来国内期货程序化交易的发展势头迅猛，这自然也带来了更大的市场竞争，策略的趋同化问题日渐突出。对此，李焕逸直言，最近随着市场参与者的变化，市场中出现了交易滑点的扩大、市场短时间内的波动加大等问题。“总的来说，市场可能比以前更为复杂，对交易者来说将面临更多的挑战，我们也需要花更多的精力去解决这些问题。”

管理理念：安全环境下赚取预期利润

不同于主观交易，程序化交易对于风控标准更高、更严格。对此，李焕逸向记者表示，公司风险管理理念的核心是在安全的环境下赚取预期的利润，即公司所有产品在设立之时，即需全面权衡市场基本情况，判断是否可以尽可能在不承担风险的环境下运行投资，该种投资能否获取稳定的、符合预期的利润。

为此，公司设立的风险管理架构主要有两个部分：

第一个部分是产品设立时的风险决策专家组。在产品设立时，基金经理需要在公司内路演，除产品要素外，重点回答风控小组的问题，即在各种极端环境下，公司和客户所能承受的风险极值，这种极值只有满足公司和客户的双重需要，才会允许产品的设立。

第二个部分是产品运营时的风险监控顾问组。公司风控委员会在产品初期建仓、运行期间、产品结束前夕三个阶段对产品净值运行全天候监控，如果产品回撤幅度在预期范围内，则基本不干涉基金经理的 *** 作。如果产品回撤幅度超出预期，则随时启动预警机制，要求基金经理根据预案运行仓位调整，以此来降低产品投资组合面临的市场风险。

具体到实际 *** 作阶段，管理基金的主要风险在于净值回撤的风险和组合中个股的风险。例如，在运行股指期货交易中，首先是限制股票组合占沪深300的权重为六成到七成，保证对冲的时候可以同向变化，偏离不大。对单一个股的基本面和消息面实时跟踪，有重大基本面和消息面变化的时候再运行人工处理。

“而从更广泛的风控管理角度看，我们主要靠定量分析技术来控制风险。”李焕逸告诉期货日报记者，公司一般设定净值高位回撤5%止损。单一个股如果基本面和消息面出现重大变化，会人工做一些调整。同时每天跟踪个股的信息，并适时监控这些风险。

一 程序化的理解

程序化一般分为两类模型，一类是趋势模型，一类是震荡模型，如果你想两者结合起来就要看自己的本事了，我的建议是程序化需要不停的去完美，但千万不能追求完美，以下所说模型都是趋势模型；

程序化一种工具，帮助你积累财富的工具，却不是一种暴利的赚钱方式，程序化模型有好坏之分，程序化赚钱的前提是一个好的模型，程序赚钱的关键是坚持的执行，程序赚钱的精髓就是在确定最终使用模型之后，彻底的放弃你对金融市场的一切理解和交易技能．就像武侠小说里说的，想练成最上层的功夫，就应该先废掉所有的武功．

二程序化模型的选择与辨别

如果有人告诉你他的程序化能在不长的时间内，让你的资金翻几番，那你要为他的言语或者他的程序打个折扣，但是如果对方又能拿出不错的图形或者非常漂亮的收盘测试结果放在你的面前，你又当如何说服自己是相信还是不相信？以下内容就是帮助你如何辨别好坏模型．

1． 测试时间：一个好的程序化必须经得起时间周期的测试，如果一个程序化，结果很漂亮，周期却只有一两个月，不可信；

2 ． 使用资金：很多人贴出来的漂亮测试结果，使用资金常常是80％或者其它百分比，但这些都是不合理的选择，因为金融市场资金管理很重要，在行情好时候，资金使用越高，收益越大，行情不好时，资金使用越高亏损越大，但我们无法去判断接下来的行情会如何，所以，历史测试的结果使用百分比的开仓方式是不合理，这也就是为什么，有时候会出现，资金使用率为80％是，测试结果是亏损的，而且使用率为40％时又是赢利的．总而言之，资金使用时应该选择固定的手数进行测试，不管他的行情如何，永不加仓或减仓，来测试一个模型更为合理；

3、测试方式：开盘价和收盘价测试均有其不合理性，趋势模型一般以趋势逆转点为开仓信号，故较为准确的是：出现指令价位。

测试结果的分析：

a指令总数：也就是信号数，过高，说明震荡行情过滤不好，过低，说明风险大；如何判断信号数合理呢？那就只有不同的模型在同样的周期下的一个对比了．还有一个最简单的方式就是将　指令总数／有效交易天数　以日内短线为例，一般一个有效交易日的平均信号数在2-5之间（此数据仅供参考）；

b利润率：总利润不用看，只看扣出最大利润的结果，必须为正，而且测试周期越长利润率应该越大，很多模型，测近期不错，测远期就不行，所以测试时应该尽量的去测能测到的最长周期．（当然因为行情关系也可能出现，长期比短期利润率低，但总体而言，周期越长利润率越高，才是好的模型的测试结果）

c正确率：其它条件都完全一样的情况下，正确率越高自然越好，但也不用为了看到一个高正确率的模型而心动，也不用因为你自己模型的正确率低而担心，一般的正确率能在45％左右，就不错了，因为程序化的本来意义就是赚大亏小，在震荡的时候正确率自然会低；

d最大亏损率：如果你是选择的固定手数，比如10手进行测试，你的最大亏损率最大应该不能超过10％，当然，如果你选择的测试手数多，最大亏损率可能有所提高．如果你选择的80％的资金使用率，可能亏损会更大，当然也会有亏损的不大的测试结果，这往往和你的测试周期中的行情的一定关系，所以不值得过于依赖；

e空仓时间：以日短线为例，空仓时间不能太高，太高，必然会错过大行情，当然，这一项不是最重要的，如果你空仓时间长，利润也高，错过就错过吧，错过不是过错，没赚到也不存在亏损的风险；小结：测试结果分析不能只看某一个数据，因为结合起来一起分析：指令总数不能多也不能少，周期越长利润率应该越高，正确率45％以上就可以接受，最大亏损不能过大，空仓时间可以自行把握；

如果一个模型做到了以上几点是不是就算一个好的模型了呢，基本上可以算了，但最重要的是我们还需要结合信号图形（此点需要一定的程序化经验，并不一定看上去好的模型就是好，当然看上去好是前提，如果看上去都觉得一般了，那肯定是不行）来分析，此外，还要看到模型里是否有未来函数，如果是日内短线，信号就一定不能消失，每天的跳空缺口需要技术性的回补等等其它问题都是分析一个模型好坏的理由，但是，一个好的模型是不怕任何测试与分析的．

三．程序化交易的执行

这一点没什么好讲却又不得不讲，很多有多年经验的 *** 盘手，甚至一些国内的金融公司，常常会对程序化交易提出一定的质疑，我就遇到一个期货公司的老总，因为觉得程序化好，准备的资金，进行了程序化交易，首先我不知道他选择模型的依据是什么，号称只是因为人家是大公司，测试结果不错，（如果是我听到这样的话，肯定不会很快的就认定他们的模型，因为我也见过某些（不方便透露）所谓大公司的程序化交易模型的原码，说实在的，确实是，理论基础都无法说服我，但做出来的图形要去迷惑一些想使用程序化的入门者是绰绰有余）结果这个老总使用该模型交易时，正好遇到一段时间的震荡行情，可能是亏了不少吧，然后决定放弃程序化交易．

这就是一个典型的程序化执行的例子，程序没有人性，我们在使用时就更不应该加入人性，如果你决定使用程序化就给自己一个时间期限（不管是真钱也好，模拟也好），时间不能太短，如果短也可以，必须在这段时间中，你要自己能分析出，是不是都能遇上基本上所有的行情，比如，测试三十天，遇到过十天的震荡，也遇到了好几天的大行情，以此来分析程序的好坏；绝不能因为几次的使用结果不好而去否认程序化，也不能因为几次的使用成功而完全信任，必须要有一定时间的观察与模拟，然后再到真钱的尝试，时间长短是小事，关键是是否经历过大部分的行情，从而选择一个最适合而不是最完美的模型进行自己的程序化交易；

一旦执行，你就应该忘记所有的金融市场的条条框框，你就是一个傻瓜执行者，聪明人在金融市场上不一定能生存，傻子在金融市场也不一定被淘汰．

伊世顿通过股指期货高频交易获利的秘密在中金所股指期货新政之前，股指期货成交活跃，交易成本极低，参与交易的投资者一般是以买一或卖一的报价成交，极少存在这两个价位之外的挂单等待委托（另一种极端情况是农业银行的股票，盘口挂单量有时比一天的成交量还要多，都等着赚一两分钱的差价呢）。通过Level2数据分析发现，绝大多数时候，股指期货买一和卖一的挂单量远大于第二档、第三档及其以上价位的挂单量，这为高频交易获利创造了条件。策略工作原理如下（以做多为例）：策略实时监控股指期货Level2行情数据，当发现卖一的挂单量远大于卖二及其以上价位的挂单量时，并且价位之间的差距比较大时，以卖五（或更高价位）的价格买入开仓，如下所示：卖5 334200 3卖4 334000 7卖3 333920 8卖2 333860 4卖1 333820 300当出现类似上面这种情况时，直接以334200的价格买入开仓325手，成交后，多单的成本在333840左右（因为有300手是以333820成交的，其它高价位的成交量很少），但此时的期货最新价已经上涨为334200以上，出现4个点的浮盈，然后立即以334200卖出平仓，即可获利。不用担心平仓没人接盘，因为很多股指期货程序化交易策略都是趋势策略，上涨一定会触发策略追涨。这下明白中金所为什么要限制10手单子，并对平今仓收取高额手续费了吧？这样一来，这种策略再无获利可能

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伊世顿通过股指期货高频交易获利的秘密

伊世顿通过股指期货高频交易获利的秘密

在中金所股指期货新政之前，股指期货成交活跃，交易成本极低，参与交易的投资者一般是以买一或卖一的报价成交，极少存在这两个价位之外的挂单等待委托（另一种极端情况是农业银行的股票，盘口挂单量有时比一天的成交量还要多，都等着赚一两分钱的差价呢）。

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通过Level2数据分析发现，绝大多数时候，股指期货买一和卖一的挂单量远大于第二档、第三档及其以上价位的挂单量，这为高频交易获利创造了条件。

策略工作原理如下（以做多为例）：

策略实时监控股指期货Level2行情数据，当发现卖一的挂单量远大于卖二及其以上价位的挂单量时，并且价位之间的差距比较大时，以卖五（或更高价位）的价格买入开仓，如下所示：

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