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2009年开始专注于程序化模型研究,随后经历股票多因子模型、商品期货时间序列模型等开发工作。
2016年加入中国量化投资学会专家委员会。
随后作为励京投资管理(北京)有限公司创始团队,发行了多只阳光化私募基金产品,业绩稳定。
2018年撰写的《量化投资 技术分析实战》图书获得众多业内人士推荐成为畅销书,帮助很多量化投资交易者走上了起步之路。
期货市场的交易者在T+0诱导下容易发生过度交易,在这个领域,更加分化了不同交易者,有人将市场变成提款机,有人则一贫如洗。
人性中的随意性,以及反应不足和反应过度,是需要在交易中解决的。
如果价格的运行有足够的强度,在时间和空间上都体现出来,那么这种动量就是漂移远大于随机波动,这种动量就可以赚钱,我们要想办法在震荡中少亏损,然后等待这种动量的出现。
如果你身边有现货交易者,或者能够分析得到现货和期货基本面情报,一定程度上判断出可能出现行情的品种,或者筛选出不可能出现行情的品种,那么组合绩效会好于等资金部署。
寻找行情在哪里,比沉溺于如何做更好的模型,可能要更有效一些。
我的资金倾向于等权重分配给各品种,无差别对待,因为市场机会总是在不经意间出现在某些品种上,而且通过回测确认所谓的强势品种和弱势品种,是非常不准确的。
我的仓位在趋势类系统中,多是波动率倒数仓位,取日线级别波动率,然后根据其均值回复性质,波动率高降低仓位,反之亦然。
我比较畏惧针对单品种开发策略,因为我认为单品种的样本不足,统计可能有很大偏差。
数字货币当市场上入门交易者足够多的时候,动量效应充足,拿一个鲁棒性很强的期货模型去就可以交易。
任何资产都是这样,动量强势时,通用模型+通用参数就能赚大钱。
我希望交易者能够平等地学习量化交易、平等地参与到这个市场中,让交易者更理性,让交易更安全。
七禾网1、濮总您好,感谢您和七禾网进行深入对话。据我们了解,您在做期货之前,做的是企业信息化系统方面的工作,后来是怎样的机缘巧合进入期货市场?为什么您一开始做期货就选择程序化交易而不是主观交易?
濮元恺:谢谢七禾网给予这次分享机会。虽然目前在资管行业内工作,但是我的工作历程比较坎坷,我仅把工作当作是初入社会必要的谋生方式。2010年开始,从科技媒体到企业信息化系统,到综合投资管理公司,再到和朋友一起创建持牌私募投资机构。贯穿这个过程中,投资,更确切地说,是在二级市场做交易,始终是我坚持做的。
股票从2008年开始尝试到了市场杀跌的威力,开始转向数量化分析,所以在股票数量化的基础上,在缺乏对于期货基本面和手工交易套路的了解情况下,我开始通过数量化计算,研究期货这个牛熊特征不显著的市场。
七禾网2、您认为,期货市场是“高效率的财富交换市场,人性最真实的舞台”,请您具体谈谈这一理念。
濮元恺:期货保证金交易,更加高杠杆,赚钱亏钱速度都比股票快,这是直观感受。其次我们发现期货市场的交易者在T+0诱导下容易发生过度交易,在这个领域,更加分化了不同交易者,有人将市场变成提款机,有人则一贫如洗。所以它真的太真实和高效,这种效率在人性的掌握下,如果不能很好地管理自己的交易行为,还是很残忍的。
七禾网3、您认为,想要在期货市场中获得好的结果,需要克服哪些人性中的弱点、发扬哪些人性中的优点?
濮元恺:人性中的随意性,以及反应不足和反应过度,是需要在交易中解决的。比如我们订立了某种规则,也通过统计发现其有效,但是执行方面给予不同紧缩或宽松规则,致使刚性规则遭到破坏,统计也就随之失效。反应不足和反应过度,通常导致我们对行情不能快速跟踪,或者跟踪后投入过大仓位。
部分交易者还有一个问题,一旦做习惯日内交易系统,当大单边行情来临时,竟然毫无收获甚至有亏损。这也是因为我们被主力资金培养出适应性后,市场又要摧毁我们的适应性。所以我主张手工交易和程序化交易都要做,更倾向于程序化下单的严谨、客观和真实。
人也有优点,对于多维度的信息人脑加工处理过程,使用不同信息给予决策的流程,以及在不同情况下对信息的重新确认权重和排序,都是人脑的优点,这其实也是通过长期训练得到的。金融模型目前在人工智能方面(高级机器学习,而非简单的拟合优化工具)还需进一步改善。
七禾网4、您表示,在市场中最想赚非理性投机中的波动率收益,那么您认为怎样的行情中可能存在非理性投机中的波动率收益?
濮元恺:如果价格的运行有足够的强度,在时间和空间上都体现出来,那么这种动量就是漂移远大于随机波动,这种动量就可以赚钱,我们要想办法在震荡中少亏损,然后等待这种动量的出现。同时,进阶的交易者要考虑如何缩短持仓周期,不仅是使用价格信息来加速出场,以便适应漂移越来越弱、随机波动越来越强的市场。
七禾网5、近一两年大周期的程序化交易策略普遍出现了较大幅度的回撤,并且随着市场的专业度越来越高,有些人认为在未来大周期的、逻辑简单的交易策略将越来越难赚钱,对此您怎么看?
濮元恺:如果你认为改进后的自适应通道突破、海龟交易法则等经典模型,在20个左右品种部署的情况下夏普比率超过1是可以接受的,那么可以确定的是,这种模型在5年、10年内非常难以衰退,有很强的生命力。我不主张每个交易者都变成资深的模型开发者,这不现实,我主张用最小的成本,获得属于每个交易者满意的交易模型,然后去坚定执行。
七禾网6、有些了解基本面的交易者,今年重点配置了苹果、PTA等品种,因此取得了不错的成绩。您表示您也是通过基本面分析做品种选择和资金分配,通过技术分析模型得到基本操作信号。您对于用基本面选品种、用技术面做交易执行这样的交易方式怎么看?和单纯用技术面做交易相比,有哪些好处?
濮元恺:我非常认同您说的“用基本面选品种、用技术面做交易”。因为等资金部署品种实在是有些浪费资金,尤其是如果你身边有现货交易者,或者能够分析得到现货和期货基本面情报,一定程度上判断出可能出现行情的品种,或者筛选出不可能出现行情的品种,那么组合绩效会好于等资金部署。因为当行情一旦出现,任何动量模型的任何周期和任何参数,都会体现出更大的获胜概率(赢面)。寻找行情在哪里,比沉溺于如何做更好的模型,可能要更有效一些。
七禾网7、对于不同的期货品种,您的仓位和资金是如何分配的?今年苹果、PTA等品种的行情波动很大,您有没有重点配置这些品种?
濮元恺:我的资金倾向于等权重分配给各品种,无差别对待,因为市场机会总是在不经意间出现在某些品种上,而且通过回测确认所谓的强势品种和弱势品种,是非常不准确的。PTA作为多年弱势的品种,如果今年低配,将损失很多收益。
我的仓位在趋势类系统中,多是波动率倒数仓位,取日线级别波动率,然后根据其均值回复性质,波动率高降低仓位,反之亦然。
可惜,您说的这两个品种我都没有及时大资金部署,我在铜下跌的过程中加大了铜的头寸,在错过PTA之后,在甲醇上补充了一些头寸,算是对头寸的一种弥补性质优化吧。我在反省自己对于苹果的偏见,因为3月底我们已经发现苹果出现异常,可以提升头寸,但是没有执行。
七禾网8、据我们了解,您几乎是全品种交易,而有些量化交易者可能会针对个别品种专门开发策略,对此您怎么看?您如何看待策略的普适性?
濮元恺:我比较畏惧针对单品种开发策略,因为我认为单品种的样本不足,统计可能有很大偏差。所以都是多品种体现出同样的收益来源,我才开发这类模型。策略的普适性比取得一个样本内很好的绩效更加重要。
七禾网9、您目前的实盘交易中,总共有多少套量化交易策略?各个交易策略的特点分别是什么?
濮元恺:主要分为三套:
1、日频级别的低噪音趋势追踪系统,和很多交易者一样,这是我们认为最安全稳健、收益最好解释的系统。
2、日内交易模型,原理也不复杂,交易次数偏多一些。
3、截面相对动量模型,一个品种的定价由另一个品种来帮助计算。
因为这些系统都很纯净和真实,需要我们有耐心去执行,而非是耍小聪明或者歇斯底里地想搞出一个圣杯。
第一套日频趋势系统,思路集中在突破交易方面,有刚性的价格位突破,有软性的波动率突破。结合波动率止损,同时在时间截面上,做一些风险控制,不要在市场太火爆的时候开太多同向仓位。
第二套系统是基于开盘价突破的日内系统,我在书里应该写过,目前期货市场能做这套系统的品种在15个左右,甚至不足15个。日内突破后下单,多空模型分开,使用大周期低频均线保护开仓方向。
第三套系统来自跨品种跨期套利思路,寻找高度相关的品种,然后做品种之间的动量,强者更强,弱者更弱,也配有波动率止损。
七禾网10、有些程序化交易者会定期调整策略和参数,对于这种做法您怎么看?
濮元恺:您说的这种行为,我觉得可能有点刻舟求剑,这很危险。如果能够通过优化得到好的参数,为什么不一开始就设定好这个参数去交易?或者始终使用最佳的策略。
但是如果某套策略近期赚钱太多了,我会停止运行,因为它的绩效大概率要均值回复。运气总是一时的,但是如果上帝给我们运气,我们一定谦虚地收下它,并不要再祈祷会再通过运气赚过多的钱,而是依靠其他还未发挥的系统,去盈利。
七禾网11、据我们了解,您当前运作的几个基金产品表现都比较稳定,在产品运作中您采用TAA战术多资产配置。请您具体介绍一下TAA战术多资产配置的理念和方法?
濮元恺:我们发行的几只基金产品,在顶层的资产选择层面,由来自保险资管从业经历的同事负责调配,它通过资产的动量(反转)特性、波动率特性等一些列特征,加上一些基本面分析,得到资金配比,完成简单的战术资产配置TAA过程,然后我们作为具体执行CTA策略的基金经理,去使用这份资金交易,控制了产品风险,略微提升了性能。今年公司大部分资产都放在债券交易上,对于股票的下跌,我们几乎免疫。
七禾网12、您也有10年的股票交易经验,国内股市近半年来整体表现不太好,近期上证指数最低曾跌到2500以下,有人认为股市快要见底、牛市快要来了。您对股票的行情怎么看?您未来是否会考虑增加做股票程序化交易的资金配置?
濮元恺:国内股票的估值(静态PE均值、PE中位数等等),特别是中小板估值,相对于港股还有继续下跌空间,且明年如果业绩不好,PE反而会升高,再次遏制反弹空间。当然我们也有相对于港股优势的地方,比如我们依然不是注册制,我们依然没有太多的小票,所以估值有理由比港股略高,总之要谨慎。
在资金方面,我们看国家对于民营经济的态度和社会融资规模数据,来决定是否增加股票配置。您说的牛市观点,我觉得目前真的不具备这个条件,提醒交易者一定要冷静。
七禾网13、就您看来,股票量化策略和期货量化策略,在设计和交易逻辑上主要有哪些区别?
濮元恺:股票以截面回归和打分类结构为主,对市场日频截面的3000只个股做分析。期货则更多地侧重于时间序列模型,期货的基本面更加稳定,这是做量化一个很棒的前提条件,而股票必须依靠投资组合才能降低建模和绩效偏差,期货相对容易一些。
七禾网14、据我们了解,您在2015年年中股票大跌的时候,回撤达到50%,但最终坚持到最后一天12月31日,全年收益超300%。请您具体谈一谈当年的投资经历,以及发生大幅回撤的原因和从中获得的经验。
濮元恺:回忆股灾着实难忘,当时没有发行基金产品账户,自己的账户和客户的账户,回撤达到了55%,非常之震惊,也几乎达到了忍耐的极限,对于精神是很大的打击,第一次股灾期间睡眠质量极差。之后半年继续激进风格,但是每次下单都保证上证50和中小板股票对半配置,获取了一些收益,可能是运气,2015年到年终,有330%收益,但是心有余悸。
获得的经验主要有:开始更尊重模型信号,尊重巨大动量出现时的择时信号,从而来做仓位控制。开始意识到模型的研发还有很大差距,必须迎头赶上,不能在依靠个人所谓的优秀历史业绩,来证明未来也有盈利能力。
七禾网15、近一两年数字货币和区块链很火,受到了很多人的关注,也有一些人用程序化的方法交易数字货币。您对于数字货币和区块链怎么看?它们是否代表了未来的发展方向?
濮元恺:数字货币当市场上入门交易者足够多的时候,动量效应充足,拿一个鲁棒性很强的期货模型去就可以交易。任何资产都是这样,动量强势时,通用模型+通用参数就能赚大钱。我只是听说很多交易者赚过很多钱,我没有参与这个市场,也暂时不打算参与。
区块链和数字货币的去中心化,到底有何意义?有何重要性、必要性、不可替代性?以及在实际中是否真的做到去中心化(比如去中心化的交易所),这方面我的知识比较欠缺,看不清格局。
七禾网16、您撰写了图书《量化投资 技术分析实战》,请您介绍一下这本书的主要内容。您认为本书适合怎样水平的交易者?
濮元恺:图书的内容很简单,如我之前和某位好友交流沟通时所说,我希望交易者能够平等地学习量化交易、平等地参与到这个市场中,让交易者更理性,让交易更安全。所以在去年和出版社仔细确定了图书定位后,决定写这本书。主要针对股票和期货的入门量化模型做了讲解。
本书适合对量化投资有一定了解,并尝试着开发过模型,做过简单回测,想要进一步提升的投资者。
七禾网17、您近期制作了15节量化学习的精品视频课程,并分享给广大投资者,您这样做的初衷是什么?
濮元恺:和写书类似,还是希望更多交易者将主观和不真实的交易行为,变得更加程序化,所以就制作了这些课程。课程的制作很占用时间精力,而很多交易者有一种奇怪的心态“免费就是廉价,低质量,无足轻重”,所以我设定了一个必要的门槛来获取这些课程。也感谢七禾网提供了这个机会,让更多人看到课程。我想只有交易者成功了,技能提升了,课程才有价值,才对得起付出的劳动。所以这套课程中针对动量做了很多分析,寻找了不同的方式来挖掘捕捉动量,也说明了动量交易的局限,希望读者能够逐步学懂,获得自己想要的知识,并看清市场规律。
七禾网18、请您谈谈您未来的投资规划,以及公司的发展愿景和规划。
濮元恺:我是一个起点很寻常的交易者,量化是我们最低成本了解市场、探究市场结构的一种途径。反思自己走过的路,这或许也是选择量化的必然性。它并没有很高的超额收益,但是收益相对稳定长久、相对确定,且相对公平透明。我只希望自己能在市场生存下去,留一份敬畏。也希望更多人通过量化交易,通过构建自己的优秀的程序化交易模型,长期站立于市场。
公司方面,我们也在有了初期业绩之后,和更多机构投资者沟通,增加管理规模。其实我们选择的资产CTA商品期货,是一项非常棒的、有部分绝对收益属性的资产。它有更短的回撤期,没有显著的牛熊,这一点比股票强太多,股票必须通过对冲Beta收益,仅获得Alpha来获得回报,而普通量化交易者想要获取Alpha太难,获得的量也太少,可能每年不足5%~10%,甚至对冲后还亏损。
另外,我认为我们处于一个大牛市中,我没有说错,我们确实在牛市,不是股票牛市,而是债券市场(特别是信用债)牛市,这几年也是高收益债的黄金期,甚至是违约样本积累,用于后续建模的时间段。这个市场门槛高,个人投资者涉及少,我就不多说了,大家一定要明白收益险中求的道理。希望我们一起努力学习,做好投资组合,对抗极端风险,然后想办法提升回报确定性。
七禾网注:成绩代表过去,未来充满挑战!
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傅旭鹏访谈整理
2018-10-12
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