我们从前一部分讲到主题，就是为什么选择量化投资，程序化交易，其实答案已经非常清楚了，就是说从错误的学习过程到相对科学的一个研究发展到实盘的一个资金管理模式的形成，这个过程其实也就是为什么选择程序化交易的一个过程。主观交易往往体现了规则的不明确性，有模糊地带，还有一些模棱两可的说法，是一些误区，然后程序化交易就是很明确，它是允许我们去证伪的，也就是说一种方法你如果不能够证伪，就不能够说是一个科学命题，或者说这句话我们也没必要去判断是不是真伪，因为本身这话就好像是俏皮话一样，这种实际上就不是量化的完整的规则，主观交易往往就有这种成分，去感悟，这个首先程序化量化完整的规则，有定量的规则，有逻辑性的理念。第二个主观交易它的一些做法是没法去历史验证的，程序化是可以编成模型去进行一个历史有效性验证，同时的话，在决策上面，因为程序化完全是量化客观模型化的决策，我们要做的是研发，怎么样布局策略组合，在决策方面我们实际上我们做好这个研发，做好这个组合，实际上我们决策已经是客观化了，就不需要我们临场发挥，而主观交易不是这样的，主观交易很难理解是它允许一部分的主观的决策在里面，这方面是在某种程度我相信市场上确实有些高手在某种程度上面，主观的一些经验，临盘的一些应变确实是有很大帮助，包括索罗斯也不是完全意义上的量化交易，他的几场战役的描述就能看的出来，从这个角度来说，我是认可某些主观交易的。只不过说，主观交易这种临场决策的过程我觉得大部分人是很难走得通的，因为受到情绪和外界的干扰，就有一定的随机性和偶然性，比如说我们是在家里面做交易，大家肯定会有这样的一些经历，比如小孩子在边上哭闹就会影响你下单，你老婆跟你闹别扭了那肯定你盘都不想做了，肯定会有所干扰。第四方面，就是执行层面，量化交易那很简单，我完全都是客观的执行的，执行层面我只要系统不瘫痪，网络速度正常，我所有的交易，它都是有根有据的，但是主观交易不是这样，主观交易这几年也出现过一些大拇指事件，敲错键盘了都有可能，这个也是主观交易执行方面可能存在的弊端。

接下来我讲一下量化投资策略的分类，其实这个分类我看不同的书本有不同的分类体系，我也没学过分类法，我基于对这个期货市场自己的理解，我认为大概策略从大略上来划分成投机策略、套利策略，还有就是强弱对冲策略，高频策略，我不知道要不要增加一个另类策略，基本上我觉得4大类能够涵盖。投机策略应该是目前主流的投资群体在玩的做法；套利无非就是说跨期套利、期现套利、跨品种套利这些方面；强弱对冲的话是最近几年开始流行起来的一种做法，它有点类似于动量，就是做两个方向，做最强的就是做多，做最弱的就是做空，形成一个对冲，这样的话在获利的同时某种程度降低了风险这么一个理论；高频交易就是利用一些盘口的挂单一些特征一些无效性，利用一些规则的漏洞，利用时间差等等这样的一些策略，这往往是有一些壁垒，不是说我们想参与就能参与的，这种策略其实我也接触过的，我就举一个高频交易的例子，曾经手续费有一个很大的降幅，手续费很低的一个年代，甚至交易所都能够返还，0手续费成交还有返还，那个年代就有人有这个做法，有人专门做这个主合约，还有一部分做次合约，次合约他怎么做呢？就是盯着主合约来做次合约，在某种程度它就是一个做市商，挂单撤单挂单撤单，但是这种做法的话，容量非常有限，所以高频交易也许它能够制造一条阶段性的完美曲线，不过这种做法肯定有一个瓶颈，就是它的容量性，你想次合约本身挂单就是这么少，如果有一家用这种方式来做，第二家就面临一个竞争的问题，所以说这种策略一方面你要有速度上的优势，挂撤单的一个迅速性，第二方面的因素是没有更快的人跟你竞争，还有一个因素就是你要考虑你的交易成本。而我们目前从事的大部分策略是投机类策略，接下来也重点讲一下投机类策略的分类，首先从时间周期上面来划分，我们划分成日内、隔夜、短中长周期，比如说目前我们实盘有1分钟3分钟5分钟，一直到15分钟，还有就是数据异构的，比如说很奇怪的，我有一个13分钟的周期，17分钟的周期等等，就是说自己来切割的时间周期，再从时间上面来划分就是说这样划分，日内隔夜就是不同的时间周期。还有从策略的适用性来分的话，还可以分成通用策略和个别市场策略，举个通用的例子，不是说这个策略抓来就有效，一个很常见的例子，它的英文叫Abberation，实际上就是基于标准差的算法，这种策略目前为止国内做商品，做隔夜趋势还是有效的，通用策略比如说Abberation，基本上在一些相对趋势性比较强的市场里面都有效，商品市场有效，金融属性的期货也有效，这是通用策略。还有个别市场的策略，比如说国际上一个早期的标普，非常有效的一个策略，目前国内还有人在使用。这是从适用性的划分。那么从原理划分的话，我总结有这么几类，一个趋势突破，大家都明白，比如说四周突破法则，还是说突破布林轨，还是说突破ATR轨，还是说突破固定的百分比等等，就是你寻找一个突破点，比如定性的定量的方式。还有趋势反转，这也是一类，它某种意义上来说也是一种趋势跟随的方式，不过它涉及到更复杂的一些它的前提条件。还有一种类型是形态识别，比如说大家都知道的头肩顶，头肩底的，不是说这些有效，其实有些形态不是这种传统技术分析里面提到的一些隐含的形态，并不是那种直观的，几何状的形态，一些隐含形态，也许是一种价格的突变的一种形态，也就是说几何学形态里面的一些特殊的形态都属于形态识别里面。还有一类就是传说的种的叫均值回复，或者说是有点逆市的感觉，做震荡，低买高卖，这么一种策略，这个其实是很难做到的，很难做的一个有效的方式，单实际上是存在的，不过很难。大概就是这么一个划分，不完全层面，这是我自己的一个总结吧。

好，那我们接着开始，接下来第六个部分讲是如何建立策略库，其实这个刚才我这十几分钟休息时间也跟很多人交流了，其中大家很多都在提一个问题，就是这个策略怎么编，我如何打磨一个策略啊，我一些规则不完整怎么样去补充等等。我们这个策略怎么样，我们策略是怎么来的，我们有哪些方法可以构建自己的兵器谱，构建一套这个组合的策略，这就是第一个部分要讲的。我个人是这样一个过程，就是说建立策略库的途径，有这么五个方面来源，第一个方面是实盘经验的转化。我要非常感谢我们这个团队，我们的团队人少不过都比较精，每个都有一些市场经验，比如说我们其中有一位团队成员，他是对一级半市场比较了解的，股权投资比较了解，其实他的一些经验实际上也是有套利的价值的，我只是举个例子，另外Steve他的个人实盘经验我觉得也是非常难能可贵，他的一些经验，是我们很好的策略来源，就是说基于个人经验的提炼。那么我自己本人在错误的学习阶段包括后来的实盘阶段，也有一些实盘经验，就是用一些所谓的实盘自己观察到的一些特征摸索下来，再把它提炼成可以量化的一个规则，建模。那这种方式的话我觉得它有一个缺点是成本太高了，并不是说每个人都有这么多资金能够允许我们不断的尝试，不断的去总结积累经验，第二个缺点就是有一定的局限性，毕竟每个人时间、精力都是有限的，通过这种方式，相对来说我们得到策略，在数量上面有一定的局限性。

第二个主要的来源是数据挖掘，数据挖掘其实是一个非常专业的课题，现在提到互联网行业，全世界发展的叫大数据时代，实际这个所谓的大数据，它的直接体现就是对未来经济的影响其实就是大数据分析。我们有一个大数据库的情况下，怎么样通过数据挖掘，能够寻找到里面的商机，通过数据挖掘，得到某些市场流向性特征，它直接的一个体现就是它的结果是能够获利的。这种方式是很重要的一种，但是这种方式我们一定要注意一点，就是有些数据挖掘得到的统计结果，是不错的，能够赚钱，而我们怎么样去解释这么一个结果，这里面就涉及到因果关系的问题，就是说这个果它的原因是什么，能不能解释，从定性的角度，从逻辑的角度，如果说，我们能够解释，那往往这种策略的成功率会很高，实盘性会非常强。而有部分策略相对来说比较难解释，就是这种策略我们不是不能用，但是我们一定要慎重，一定要在风险控制上面还有在策略的有效性的预警上面要有把握。我们也不能纯粹说用结果来确定这个一种策略具体有没有效。

第三种方式是经典理论的建模，大家应该都非常熟悉这些理论，最浅一点就是分形，还有传统的道氏理论，到后来的江恩理论，江恩理论是非常庞杂的一套涉及到一些具体数字的方法，非常杂，内容比较多，有些数字好像到现在为止还有一点效果，还有就是说争议挺大波浪理论，就是说它的前面假设是我们不能证伪它，然后实际应用的话基于经验又觉得有效的，波浪理论有时候涉及到一些神秘数字，黄金分割比例在有些特定的市场又非常准确甚至准确到具体的点位，从这个道理上来说你又不能证伪它，从实际的应用角度来说又有一定的参考价值，那么这些经典理论，其实我们是可以通过一种建模的方式把它转化成具体的买卖规则，这也是这个策略库的建立的一个非常重要的来源。我自己有部分策略也是根据这些经典理论里边的一些具体的应用方面。

第四，就是国外优秀策略的一个本土化，我把它叫做就是说拿来主义，就是拿来之后我们本土化，这个水土要符，当然怎么样本土化，还需要经过改良、创新，我接下来也会针对这方面举一两个例子。我想在座肯定有很多高手，我觉得我今天也就是分享一点个人心得，如果说是高手那也许你们对这些策略都已经很熟悉了，我也没有必要讲，但是我想有一些朋友可能是在这个入门或者初级的这个阶段，其实这种方式是非常好一种学习途径，也是有效策略的一个来源。就怎么说呢？国外的在十年前就有效的策略，后来慢慢的这个效率降低的，或者已经失效了，也许用在我们的国内市场还是有效的，当然不能够原封不动，就比如说前面提到的一个Abberation还有一个R-break，这是很入门级的策略，但是如果用得好，改善创新，也不排除这个策略继续这个发挥它的一个作用。这方面大家也可以参考一些我前面提到过的一些英文原版书，当然现在论坛里面这方面的帖子也多起来，大家也可以关注一下，比如说乔治布鲁特的英文写的书，我觉得也不错的，还有就是那个佩里考夫曼写了厚厚的两大本英文原版书，上下两册，叫做《新交易系统和方法》，它里面并没有告诉你什么方法有效，但是它林林总总的各种各样的算法，各种各样的一些思路，都做了一个总结归类，可以成为就是大家研究量化的一个工具书，这是国外的优秀策略的一个本土化。

第五，还有一个来源就是这个模型交换活动，其实我们举办过连这次四次活动，现在叫运筹帷幄模型交换活动，交换活动的一个意图是说让量化投资的这个圈子里相关的个人和团队的负责人，他们就是通过这样一种活动，来打造这个圈子一个核心竞争力。实际上我个人的意图并不是说我直接就能够得到有效的策略，而是通过这样一个活动，我能够看到别人在做些什么，然后他们可能给我的拿出来的交换策略一定不是他实盘的很好的策略，也许就是他觉得这个已经失效了，或者他觉得这个策略他拿出来不影响他的市场参与，他自己的组合的波动性，盘口的当量不影响，可能是拿一部分出来，或者稍微改个画面，那么你总能够学到一点新的东西，因为细节的处理上面其实每个人都是不一样的，其实第一次活动说实在我基本上也没有什么收获，不过大家的反馈都很好，大家觉得这个活动不错，以后会不会再进行，所以我后来就坚持了，就继续去做这个活动。这也是一个来源。

举一个例子，刚才谈到拿来主义就是国外的一个优秀策略的本土化，接下来我具体的讲一下，传统策略大家应该都很熟悉，丹尼斯在80年代曾经来用海龟策略创造奇迹，当然海龟策略现在还是有很多人在用，不过用法肯定不是原版的了，还有就是像肯特纳通道突破，其实这个策略就是利用ATR来衡量波动系数水平，构建轨道，还有就是布林格标准差，还有波动性突破，就是基于昨天或者前几天的日内的波幅来判断市场能不能形成方向性趋势，那它的原形，我这里就举波动性突破的一个原形，这个原形应该也许大家搜一搜就能搜到，这个策略很直观，它就是中间这条线就是开盘价，上下轨是波动性的一个定义，这个定义因人而异，有些人算法可能隐蔽一些，有些人可能很直观最原始的算法，就是昨天的一个波幅，还有就是有一点变化的，比如说DT，DT也是类似于这种波动性突破，其实也是一种改良，它的定义就是跟原版的不一样一点，它不是依据昨天的最高最低价的一个算法，是中间一条线，然后确定上下轨，上面突破就做多，下面突破就做空。这个做法其实股指刚上市的时候，这么一个简单的算法就能够赚钱，可能出乎很多传统的做一些技术分析的人的预料，因为传统分析没有这种做法，都是用什么均线，形态类似这些做法，那么其实是这么一种简单的算法，早期它就有效，但后来继续坚持的人可能就会面临非常痛苦的回撤，而且目前为止这种策略原版我们也许就是不赚钱，也不亏钱，中间还要承受一定的波动，也就是说在市场上，这个策略本身已经趋于无效了。

那这么一个策略怎么样去改良创新呢？我只是举一个例子，我的做法是这样，原来轨道不是不变的吗？我接下来轨道变成变的，统计上的一个显著性才决定一个轨道是不是算，就是根据一天时间，随着时间的往后推移，它的波动幅度其实我们可以用一个动态的算法，这样的话这种策略可以让我在后面的波动当中可以早点进场。当然这只是一方面的改良，另外一方面，我可以过滤掉一部分的信号，你比如说我这个图上一天只有一笔交易是吧，这是一种改良，那这个改良的效果如何呢？当然，你要根据你自己的改良思路，起码说这种做法在某种程度上来说，可以降低入场的成本，同时通过其他的过滤的手段，减少了交易的次数，又延续了策略的内在的生命力。

第二个创新的例子，我们可以把不同模型的思想，有机的不是机械的结合在一起，比如说唐奇安通道加布林格通道，加一个效率指数过滤，这么一种做法，这个看上去有点复杂化了，就是说这个上面这个线密密麻麻的有点复杂，现在直线就一种，就是周期的一个轨道，唐奇安通道其实就是多少周期的一个最高点、最低点，曲线部分就是标准差，这个标准差它定义了轨道，然后效率指数是根据它过去的一段时间运行的实际距离和它走过的路径之间的比例。我举的例子不是说这种方法就有效，也许你们回去就好奇，也许有些人他早就摸透了，也许有些人会回去试一试。我只是举这个例子，就是说实际上应用不是原版的，它是非常灵活的。

刚才也谈到这种模型交流活动，有一个提交审核的过程，这个活动其实当时大家反响也还可以，就是对一些接触量化投资的人来说，他们觉得收获都挺多的，其实他们的收获比我作为一个组织者可能多很多，所以我觉得这个活动组织一下也有乐趣的。我们也自己拿出一个策略来，我的策略不一定是好的，但是我觉得大家公平，我虽然是一个组织者，我不想就是好像人家给我是透明的，我给人家是黑暗的，所以我也会拿出策略来，咱们大家就是一个朋友圈一样，大家一起交流，一方面是本身策略的交流，其实更多的是在其他层面的交流。其实我觉得，完全可以开放一点，现在是一个竞合的年代，不是说这个领域有天大的秘密，不是那么回事。

建立策略库，刚才谈到就是怎么样建立策略来源，实际上策略并不是说数量的累计越多越好，刚才也提到我有两百多套策略，但是实际上我个人看法是这样的，策略本身，无所谓有用或无用的，所有策略都有某种特征，某种市场环境下面它也许是有效的，只不过是我们在面对具体的市场具体的阶段时，用什么策略，这是才是关键。所以，这里就涉及到策略的搭配问题，搭配就是有效的搭配就是有质量的搭配，如果仅仅是一个量上的叠加，比如说几个相关性很高策略的一种组合，实际上某种程度上来说无非就是加重你组合的仓位，并不会降低的组合的波动性，不会降低你组合的风险度。有效的组合一定是在不影响收益的情况下，能够在某种程度上降低你帐户组合的风险度。所以策略的数量不是关键，关键在于策略的质量、策略之间的搭配性，它的相关性，就是说怎样使高质量的搭配就是分割各有相关性低一点甚至是有某种程度的负相关的策略搭配是真正能够发挥策略的分散化，降低组合波动性这样一种搭配。

那我这里就举几个我时常在用的策略，这个表格是一一配对的这种这些策略相关性的分析，大家可以看到，颜色越深，就是说越偏红，就是策略相关性就越高，而偏绿，完全绿色的那部分，是非常低的相关性，甚至呈现微弱的负相关，什么意思呢？也就是说A策略今天赚钱B策略小亏，总体是赚，但波动性会降低，这样一种搭配就能够有效对冲掉一部分风险。这么搭配，甚至是在仓位比用单策略更重的情况下，风险度可能还要降低，这就是有效组合搭配的考虑，一定要合理的搭配，合理的布局。这里大家可能看到比较奇怪的，怎么下面这一部分全部是红的，是因为这个竖的单策略，而从下面开始是一个复合的每天的日节点的数据。策略和策略之间其实大部分都是比较低的相关性，除了5号策略和7号、8号策略，0.6到0.5，其他的都是很低的，绿色的。这里为什么这么高，是因为只组合了一个结果，因为只组合它大部分的时候是赚钱的，单策略也是大部分赚钱，就是说有概率优势的，组合跟子策略上就呈现一个比较高的相关性，这个跟波动性还没关系，而是说策略和策略之间有相关性，在某种程度上能够降低组合的波动性。

大家可能比较感兴趣，我可以举几个实盘的，有一部分是目前其实也还是在搭配着用的，有一部分是在策略库里面的，那比如说这个策略，这个策略它是一个趋势和反转相结合的策略，测试期是两年时间，在一分钟上。

这是总体的一个测试曲线。

这是按月度盈亏的一个分布情况，我们可以看到大部分的月份都是能盈利的，其中也有个别月份亏损。

这个策略究竟是在哪里入场，哪里出场，可以给大家这个暴露一点其实是比较直观的，就是说这里形成一个头部然后我们会在这个地方入场，这就是有这个反转意识了，然后右边很明显，其实你用什么样评判这个位置都已经是一个形成小趋势了，转到那种位置入场，就是说这边是一个趋势，那边是一个反转的一个策略。

再举一个另外的策略，很多人都已经做惯趋势了，顺应趋势做足盈利，截断亏损，这几乎是背书一样的做法，确实主流的其实就是这样，这种做法还是有生命力的，只不过说这个市场有些时候某些作为，特定无效特征，允许我们去做一种均值回复的，以前有些人说这种是不是理论的教科书上面的一种做法，可能套利里用这个均值回复，最后价差一定会收窄，这可能靠谱一点，实际上投机策略里面能不能自己形成一个价格中枢的一个算法，我根据这个价格中枢的偏离程度做一个逆势的入场，不能大的逆势，小的逆势大的又顺势，这样一种结合的均值回复是不是可行呢？事实上也是可行的。

这是5号策略它的一个资金曲线。

这是月度的。大家可以看到，前面这个阶段，盈利空间挺大的，那么后面好像效率在降低。我后面会讲到怎么样评判一个策略，它是处于一个什么样的运行状态，就是不同的情况，这个策略还能不能用，或者我们是不是应该修补一下，修补究竟是有的呢还是无的呢？怎么样评呢？这些其实都是很细节的，也是对实盘非常重要的。

我这里只是举一个例子，我并不是说这个策略有多高，或者这个策略目前还能够用，那么大家也可以看到，这个策略刚才就是有的你看就是左边，也许有些人在做顺势的时候，这地方可能我这个策略它有个逆势，有点这个逆势，那么右边的话我先逆势，止损，止损之后有些时候我的策略在特定的条件下也会反过来做一下，就这是这么一个策略。