程序化交易在股指期貨中的應用

2020-12-13 東方財富網

  程序化交易的概念最早產生於上世紀70年代的美國。最初的時候,程序化交易只是組合交易的另一種稱呼,只要投資者同時交易的股票數量達到15隻或者更多,就可以被算作程序化交易。隨著計算機以及網絡技術的普及和應用,程序化交易逐漸演變成一種利用計算機根據事先設計好的規則或者交易模型,對行情進行判斷,並自動下達買入賣出指令的交易過程。

  程序化交易在國際市場上的應用已經十分成熟。根據美國NYSE交易所最新統計顯示,市場上有25.9%的交易都屬於程序化交易,也就是說,每4筆成交中就有1筆是由程序化交易實現的。而根據歐洲Eurex交易所的報告顯示,程序化交易以及高頻算法交易的成交量在最近幾年出現了顯著的增長。可以說程序化交易已經成為一種潮流。

  目前我國的程序化交易主要應用在商品期貨上。隨著股指期貨的上市,期貨市場和證券市場實現了真正意義上的互動,投資者不僅可以在期貨市場上進行投機交易,同時可以在期貨與股票之間進行套利交易。利用程序化交易對股指期貨進行操作將會是投資者,尤其是機構投資者,一個重要的發展方向。

  基本概念及發展歷史

  程序化交易最早是由組合交易發展而來。根據紐約證券交易所的定義,只要交易的股票數量超過15隻,總資金超過1百萬美元,就可以被當作是程序化交易。當時,程序化交易的主要目的是跟蹤指數進行套利交易。由於指數權重股往往包括眾多的股票,投資者很難利用人工方法對指數進行跟蹤,因此利用計算機對一籃子股票進行操作的方式,成為了專業投資者的首選。這就是程序化交易的雛形。

  程序化交易的發展,主要得益於計算機及網絡技術的發展、報價方式的改變以及對衝基金的興起三方面。

  計算機及網絡技術的發展,為程序化交易的發展提供了技術上的保證。由於計算機的運算速度越來越快,投資者可以對複雜的股票組合進行分析研究。而網絡技術的發展,使得投資者可以在第一時間獲得最新的行情信息進行分析,並執行買入賣出的操作。

  報價方式的改變,則在客觀上刺激了程序化交易技術的發展。2000之前,美國的股票交易所採用的都是分數的報價方式,股票的最小變動單位是1/8或者1/16。即一隻股票的價格上漲或者下跌的幅度,必須是1/8或者1/16的整數倍。2001年之後,股票報價方式全面改為小數報價,也就是說,股票的變動單位變為了1美分,或者0.01美元。報價方式的改變,大大地增加了股票價格的「瑣碎」程度,股票組合的複雜性大大增加,只有計算機才能完成如此繁瑣的分析。因此程序化交易逐漸受到了投資者的青睞。

  而最重要的因素,就是大量對衝基金的興起。由於對衝基金往往使用高槓桿的金融工具進行操作,投資風險極大。市場上的投資機會稍縱即逝,採用傳統的手工下單,可能會錯失大量的操作良機。計算機由於其優異的運算性能,可以有效摒棄投資者的僥倖以及恐懼心理,成為代替人工操作的首選。

  經過多年的發展,程序化交易逐漸脫離了最初的組合投資的範疇,變成了依靠計算機根據事先設計好的交易模型,分析即時行情信息,下達買入賣出交易指令的操作模式。

  和傳統的定義相比,現在的程序化交易不僅突破了當初的股票數量的限制,突破了資金量的研製,也突破了交易品種和交易模式的限制。如今,股票、期貨、期權、債券,幾乎所有的交易品種上都可以找到程序化交易的影子,交易目的也從最早的指數套利,發展出了非指數套利、趨勢交易、高頻交易等多種模式。

  程序化交易的特點

  程序化交易相對於傳統的人工交易,有很多的優點。

  提高交易效率:程序化交易由於採用計算機來進行運算,因此可以在很快的時間內對行情進行研判,然後發出下單指令,可以顯著提升交易速度,最大程度地提高效率。

  克服人性弱點:傳統人工交易的時候,很多投資者在機會到來的時候,會由於恐懼而錯失機會,在出現虧損的時候由於僥倖心理而將損失擴大,但程序化交易可以嚴格執行交易策略,從而有效克服了投資者的心理弱點。

  精確風險管理:風險管理是決定交易策略是否可行的重要指標,尤其是衍生品交易採用保證金交易制度,風險由此被放大了數倍,如果沒有有效的風險管理手段,後果不堪設想。程序化交易中可以設定精確的風險管理策略,從而降低投資風險。

  全局機會把握:人工交易的時候,由於投資者精力有限,即便水平再高,最多只能關注一兩個合約的走勢,而程序化交易可以同時對市場上所有的品種進行分析操作,可以把握住市場上每一次投資機會。

  組合投資策略:對於機構投資者來說,組合投資策略是一種常見的交易策略。當投資組合中的品種數量越來越多的時候,機會的把握也越來越困難,傳統的人工分析將難以滿足要求,程序化交易將會成為唯一的選擇。

  細化資金管理:對於規模較大的資金,往往需要制定比較複雜的投資策略。程序化交易可以更加方便、精確地對資金進行管理分配,以更好地實現投資目標。

  程序化交易在國際市場上的應用

  程序化交易在世界主要交易所都有非常廣泛的應用。我們分別來看看全球排名靠前的三家交易所的程序化交易使用情況,這三家交易所分別是NYSE Euronext交易所,Eurex交易所和CME集團。

  1.NYSE Euronext交易所

  NYSE是少數統計了程序化交易的成交情況的交易所之一,每周都會發布統計結果。根據NYSE的最新統計報告,2010年5月10日至14日這一周中,NYSE的日均成交量約為30.24億股,其中7.82億股是由程序化交易完成的,佔市場總成交量的25.9%。下圖是程序化交易佔比的歷史數據:

  從上圖可以看出,程序化交易的成交量最高時達到市場總成交的48.8%,幾乎一半的成交量都是程序化交易,即使是比重最低時,也有1/6的程序化交易進行。整體上看,程序化交易的成交量約在總量的30%左右。

  從參與交易的機構數量上看,可以發現程序化交易主要集中在幾家比較大的機構,其中高盛和摩根斯坦利的程序化交易數量最多,分別佔到了當日市場總成交量的19%和16%。前10家公司還包括:巴克萊資本、德意志銀行、威德布希證券、盆生金融服務、瑞士信貸、加拿大皇家銀行、JP摩根以及美林集團。前10家機構的總成交量達到6.07億股,佔市場總成交量的78%,前20家公司的總成交量7.52億,佔總成交量的96%。

  2.Eurex交易所

  歐洲的Eurex交易所沒有定期的交易統計,但做過很多程序化交易應用的調查研究。根據報告顯示,2007年Eurex交易所的程序化交易成交量較06年增長了50%,同時高頻的算法交易成交量也有顯著提升。

  3.CEM集團

  CME集團在不久前發布的研究報告顯示,交易所平均36%的成交是由算法交易以及程序化交易實現的。其中匯率期貨的比重最高,達到63%,股指期貨的比重佔48%。

  CME的報告中,除了成交數據統計之外,還有所有的下單指令數量的統計,即已成交和未成交的所有下單指令之和。根據下單量的統計結果,平均有73%的下單指令是根據程序化交易指令發出的,遠遠高於36%的平均成交量佔比。其中外匯交易的比重最高,達到84%,股指期貨的比例為78%。

  根據統計,2010年1月間,採用電子交易的總成交量為2.13億手,下單指令的總量為11.85億手,有效成交量佔18%;採用程序化交易的成交量為0.77億手,下單指令總量8.65億手,有效成交量佔比僅為9%。造成這種現象的原因,是大量的程序化交易使用高頻交易進行下單,一旦沒有成交就立刻撤單,從而產生了大量的未成交指令。這也從一個側面說明程序化交易的使用情況。

  程序化交易的策略類型

  程序化交易策略的應用領域十分廣泛,幾乎所有的交易策略中都可以找到其應用。目前國內比較常見的交易策略,大體可以分為五個方向:日內高頻交易、趨勢交易、套利交易、組合策略和其他策略。

  1。日內高頻交易

  日內高頻交易,顧名思義,就是在日內頻繁地做T+0的交易,只要每次操作的盈利高出手續費,就執行平倉。每一筆盈虧都不多,但是每天的交易次數可能會非常頻繁,達到成百上千次,累積的收益情況就會非常可觀。同時,由於每一筆的虧損都有限,因此風險非常低。以大豆期貨舉例來說,單邊手續費按6元計算,日內平倉不收費,價格每波動1點是10元,那麼只要價格上漲1點就可以贏利平倉,相應的下跌1點也需要立刻止損。

  日內高頻交易的優點是風險小、盈利穩定,缺點是由於交易頻繁而產生過高的手續費。

  2。趨勢交易

  趨勢交易根據交易的周期,可以分為日內的短趨勢交易和隔夜的中長期趨勢。我們主要介紹隔夜的趨勢交易。趨勢交易的一般使用技術分析作為判斷的依據,常見的有均線系統,各種技術指標等。

  在使用技術分析進行判斷的時候,往往會出現某個指標對特定的品種效果非常好,但對其他品種效果一般,甚至由於不適合導致虧損。因此對於不同的品種,或者同一品種的不同時期,可能需要使用不同的模型,或者調整模型的參數才能獲得比較理想的回報。

  3。套利交易

  套利交易是一種低風險、收益穩定的操作方式,是應用範圍最廣泛的程序化交易策略之一,國外大量的對衝基金都是用套利交易作為主要的交易方式。套利交易的種類多種多樣,常見的有期現套利、跨期套利、跨品種套利和alpha套利等。

  根據交易的類型,套利的風險也是不同的。以期現套利來說,屬於指數套利,當期貨和現貨指數之間的價差過大時建立頭寸,從而賺取無風險的收益。其他的套利方式屬於非指數套利,兩個或者多個品種的價差走勢存在一定的不確定性,因此存在一定的風險。根據NYSE的統計,所有的程序化交易中,只有3.5%的交易是指數套利,而剩下的96.5%都是非指數套利。

  4。組合策略

  在前面已經說過了,程序化交易的雛形,就是對投資組合進行操作。當資金量巨大的時候,需要通過分散投資來降低非系統風險,也就是對投資組合進行管理。比如購買一籃子股票組合,或者在投資組合中使用多種交易策略。

  程序化交易可以幫助投資者對投資組合中每一個交易品種或者策略都進行精細的管理和分析,從而降低交易風險,提高管理效率。

  5。其他策略

  除了上面介紹的四種策略之外,還有套期保值策略,使用權證對衝股票風險的對衝策略等。而股指期貨的小合約以及期權上市之後,交易策略將會更加豐富。這裡暫不逐一介紹。

  程序化交易在股指期貨中的應用

  對於目前國內的商品期貨,程序化交易應用的區別不是很大,所不同的是模型種類的選擇,以及參數的調整。比如天然橡膠這個品種,趨勢性很強,適合使用隔夜趨勢模型,而大豆的日內波動明顯,可以使用日內突破模型進行操作。

  對於股指期貨而言,除了在商品期貨中使用的程序化交易類型之外,還有大量投資者使用期現套利的程序化交易。這是由於股指期貨採用現金交割的方式,可以很方便地和股票市場的資金進行轉換,非常適宜進行各種期現套利操作。

  接下來,我們介紹一下如何在股指期貨交易中構建程序化交易策略。構建程序化交易策略的方法多種多樣,但是大體上講,至少應當包括模型設計、歷史測算和實盤檢驗三個步驟。

  1。模型設計

  投資者需要確定交易策略的類型,比如是進行單邊投機交易還是套利交易。如果是單邊投機,是選擇日內交易,還是隔夜趨勢交易;如果是套利交易,是進行期貨品種間套利,還是期貨現貨套利。

  之後根據交易策略的類型,選擇相應的品種或者合約。如果是單邊投機交易,一般選擇主力合約進行操作;如果是跨期套利,可以選擇主力合約與次主力合約,或者根據需要選擇相應合約,最多可以四隻股指期貨合約全部使用進行綜合套利;如果是期現套利,那麼期貨方面一般使用主力合約,現貨方面會有多種選擇,比如投資者可以根據需求選擇股票組合或者基金組合的方式等。

  前期設計的第三步,是設計交易模型,投資者需要考慮的東西非常多,比如:模型的使用周期,是使用在1分鐘線上,還是5分鐘線上,或者是日K線上;交易的倉位比例,是滿倉位操作還是低倉位,是一次性開倉還是滾動加倉。當然最重要的是開倉和平倉指標的設定,當符合什麼樣的條件時可以開倉,當虧損或者盈利達到什麼比例或者總量的時候進行止損或者止盈操作。投資者需要對行情走勢所有可能發生的情況都全面考慮,同時開倉和平倉的條件之間不能出現衝突。可以說,設計交易模型是程序化交易最重要的一個環節。

  2。歷史測算

  中期檢驗環節相對簡單,投資者需要用歷史數據對交易模型進行檢驗。需要注意的是,歷史測算需要將交易成本考慮進去,尤其是日內高頻交易的成本將會吞掉非常大比例的盈利。在檢驗的時候,需要統計各種模型檢驗指標,比如交易的盈虧比、交易最大盈虧比、最大連續盈利和虧損次數、最大資金回撤比例等。

  根據各類指標結果,對模型的設計進行調整,參數進行優化。同時,投資者的風險偏好程度也需要考慮進來,比如風險偏好程度高的投資者,可能更加關注盈利水平,而風險偏好程度低的投資者,則更加關注資金增長的穩定性。

  模型進行調整之後,需要再次重複歷史測算的步驟,假如結果仍然不理想,需要重新進行調整,直到達到滿意的效果。

  3。實盤模擬

  在模型通過歷史測算之後,還不能直接投入使用,還需要進行實盤跟蹤的檢驗。一方面是考察模型效果的穩定性,另一方面還有一個重要的目的就是考察模型的可行性。歷史測算和實盤操作一個不同之處在於,在歷史測算中,所有的開倉或者平倉指令都是按可以成交來計算的,而在實盤操作的時候,有可能會出現各種各樣的問題影響成交,比如下單的時候突然出現滑價導致成交失敗,或者由於流動性不足導致無法成交,抑或資金量太大從而產生了巨大的衝擊成本等等。很多問題在進行歷史測算的時候可能被忽略,只有在實盤模擬的時候才能暴露。

  如果在實盤模擬中出現了上述的問題,需要返回到模型的設計步驟進行調整,如果問題比較嚴重,甚至可能需要重新推翻模型,重新設計。調整模型之後,再次重複2、3的步驟。

  只有通過實盤模擬的檢驗之後,才能進行實際操作。實盤交易一開始的資金量也不宜過大,只有運行一段時間確認沒有發生任何問題之後才慢慢加大資金投入,其間一旦發生問題,要立刻進行分析和調整,防止發生風險。

  程序化交易需要注意的問題

  雖然程序化交易有著諸多的優點,但在實際使用的時候,也需要注意一些問題。

  靈活使用模型:每個交易模型都有其適用的範圍,對一些品種效果理想,而對另外一些品種則效果不佳。因此根據實際品種,選擇適合的模型。另外,模型的參數有可能根據行情進行調整,以達到最佳效果。

  嚴格執行止損:程序化交易不是萬能的,不可能做到100%的盈利,因此需要在每次虧損的時候都做好嚴格的止損,從而將風險控制在一個較低的水平。

  關注長期收益:期貨價格波動劇烈,因此短期內收益情況的不確定性較大。投資者不宜過分關注短期盈虧,而應注重長期收益。另外,在設計模型的時候,不必要過於追求成功率。國外很多成功的投資基金,其成功率都在30%以下,雖然其成功率低,但是每次判斷正確的時候,可以獲得很高的回報,而判斷錯誤的時候,損失都處於一個很低的水平,那麼從長期平均上看,仍然是一個成功的模型。

  歷史不代表未來:最重要的一點,即使在歷史測試和實盤測試中效果理想,或者在實際操盤中已經取得良好的效果,但未來市場的情況可能會千變萬化,甚至也會發生無法預料的行情走勢,因此歷史結果不代表未來收益。

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