中金公司财富管理服务平台 1月17日
作者：宽立资本联合创始人Martin Leuck
宽立资本（Aspect Capital）作为全球最早也是最大的CTA管理人之一，于1997年在伦敦创立，其中两位创始人Michael Adam和Martin Lueck曾创立CTA行业先驱AHL（目前为英仕曼集团子公司）。截止2017年12月31日，宽立资本全球管理规模70亿美元。宽立资本主要采用系统化、数量化的方法进行投资管理，目标为客户获得高质量、多元化的绝对回报。截至2017年末，宽立中国策略管理规模约人民币6亿元。
Martin Lueck | 研发总监
1997年9月联合创立了宽立资本，投资管理委员会主席，风险管理委员会成员，1987年2月联合创建了Adam, Harding and Lueck Limited （AHL），目前为美国国家期货协会董事会成员
编者按
本文作者Martin Leuck是全球量化CTA行业的鼻祖，拥有30年的量化研发经验，他根据其自身经历和对市场的深刻理解带大家走入量化研究的世界。
概述
宽立资本在全球流动市场上使用系统化交易策略已有二十年的经验。在这段时间里，我们充分地了解到系统化交易能带来的价值，同时我们也认识到想要成功地做到这点并不容易，因此拥有一种创新的、管理有方的研究成果非常重要。本文将介绍我们在研究系统化交易策略上的成功理念，以及需要避免的陷阱。我们还将解释为了研发宽立中国策略，我们是如何将这一理念应用到中国市场上的，并且更重要的是我们的研究是如何产生影响的。
什么是系统化交易
首先，很重要的一点是得理解我们所说的系统化交易是什么意思，以及在系统化的背景下研究意味着什么。系统化的交易策略下的行为由模型的规则预先确定。也就是说，在真正的系统化交易情形中，完全没有人工干预。所有的交易都是按照事先设计好的策略程序对市场数据作出响应。
这种方法有许多好处。系统化的交易是完全有序的、可重复的，从而避免了人类情感的弱点和行为的偏差。人类许多种行为偏差已被证明会导致投资者的次优或非理性行为。自动化的交易能够以同样的方式同时被应用在许多不同的市场上，这有助于最大限度地实现多样化的战略。这反过来也意味着，能以非常小的优势从任何单一交易中获益的战略将变得很有吸引力。
有许多不同的策略可以用系统的方式来实现。宽立主要的产品，包括宽立中国策略，主要是将趋势追踪应用到期货市场。输入的数据主要是期货市场本身的价格走势，预设的模型用来确定每个市场价格趋势的方向，而策略的规则决定了进入一波可延续的趋势的最佳时点和相应头寸的大小。
量化基金如何做研发
显然，在这种有序的、预先确定的交易方式下，首先必须要设计出好的交易规则，而这也正是研究的切入点。宽立作为系统化交易的专家，在此的研究与在更加自由的资产管理公司的研究非常不同。我们的研究团队并不是在寻找单个有利可图的交易机会，不是去调研公司或管理层来预测他们未来的利润，也不是对宏观经济环境进行详细的分析、或是对特定商品市场的前景进行深入的基本面研究。相反，我们的团队试图以最科学的方式改进和增强系统的算法从而来确定交易行为。我们的目标是使我们的系统能够在长期的市场中获得持续的效果，而不是在短期内抓住单个交易机会。在趋势跟踪策略中，这种有效性就是市场的价格能产生持续的趋势。
这种研究是非常重要的，因为我们所采取的策略试图在不断变化的市场中捕捉极其细微的市场无效性。这一策略从统计上来说是有效的，但也伴随着极大的变化和不确定性。为了实现有价值的收益，策略需要有效地捕捉变化过程的每一步。我们研究了这一过程的所有阶段,从价格数据的预处理，趋势信号的生成，到仓位映射，再到最后的交易执行。在每个阶段，为了创建一个高度复杂的模型以及一个更有原则、同时也更简单的方法，平衡定制化（只适用于某一特定市场）和参数化（同时适用于多个市场）之间的关系也显得尤为重要。多年来我们意识到，在交易系统中每添加一个额外的复杂的因素，都必须先证明它的确能产生更高的回报。
持续研究带来的丰硕成果
我们经常被问到的一个重要的问题——我们的研究成果究竟比一个更简单的模型增加了多少价值，以及我们如何确定某个特定的交易系统设计会优于另一个。当然，我们永远不能确定任何事情，我们不能预测未来，我们也知道未来不会和过去完全一样。然而，我们可以探究在过去产生影响的因素及其原因，从而来确定这些影响是否会持续到未来、是否值得尝试去获利。这样，我们就可以从历史数据中得出假设，然后测试它们是否随着时间的推移而保持不变。
然而，这个过程需要时间。有一种捷径是将可用的数据分割成两个数据集，一个用于派生新的假设和模型，称之为样本内数据，而另一个用于测试，称之为样本外数据。宽立中国策略得到的中国期货市场的交易数据是我们最近开始使用的一个优秀的样本外数据集。中国市场是一套全新的市场，在我们最初的研究中并没有用到它。所以当我们开始研发中国策略后，它不仅提供了一个能够测试我们趋势跟踪理念的全新机会,还增强了我们近年来所开发的趋势跟踪模型。
下图模拟了一系列我们当前在中国期货市场上的使用趋势跟随模型。首先是一个基础模型，它使用了类似于学术领域内的简单技术来捕捉不同时间段的市场趋势。接着在每个阶段不断增强,从对价格数据的预处理开始,到用于识别价格趋势的过滤技术,再到在每个市场上推导出合理的仓位映射，最后到投资组合的构建，所有的这些技术和观点结合起来才形成了一个整体的投资组合。通过这种方式我们不仅可以证明我们的趋势策略在中国的期货市场上表现得很好，而且我们的改进让一个简单、通用的模型显著地增加了价值。
图1：模拟趋势跟踪模型表现改进：2007年至2017年
最新的研发改进
最近我们最感兴趣的研究是在最后阶段的增强和改进，即动态风险定位方法。这一创新是在去年推出的，它解决了一个重要的问题，即如何为一个系统化的趋势追踪组合设定最优的整体风险乘数。这必须考虑到不同市场之间的相关性以及趋势的强度。正如每个市场的趋势信号反映了市场对未来趋势的信心，新的动态风险定位方法计算了对总体投资组合的信心，用以控制总体风险水平。通过这样的设计，我们可以在更有利的时期自动承担更多风险，而在对总体投资组合缺乏信心时自动承担更少的风险，以此来提高长期业绩。
量化研究的难点
将多年的研发成果呈现在一张图表中可以使这个过程显得简单。然而，我的经验告诉我，在对系统化的交易策略进行定量研究时需要避免许多陷阱。其中最主要的是避免“过度拟合”的陷阱，或者说为了优化交易策略，在模拟的过程中捕捉随机或虚假的影响以产生最佳的历史表现。这种效应是不可持续的，因此在实际的交易中表现不佳。在我们中国策略最初的研发过程及正在进行的研究和改进中,我们同样必须正确地平衡那些在其他市场已经成功运用的研究成果和根据中国期货市场的特点定制化的研究成果，目前来看，中国期货市场的许多情况都没有足够的历史数据来测试。通过与中金公司的合作，我们希望将我们在趋势跟踪领域的经验和专业知识与我们的合作伙伴对中国市场的深入了解相结合，从而获得更强的综合竞争力。
注：本文版权归属宽立资本.如有兴趣阅读原文，请咨询您的专属投资经理
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