2013年7月28日，由申银万国期货与期货中国网联合举办的金银期货“夜盘”与期市国际化高级研讨会在杭州举行，会上孙超、孙大莹、丁洪波等交易高手及专家为与会投资者分享了投资心得与理念，以下是期货中国网对部分内容的录音整理：

今天是贵金属研讨会，我的题目是“程序化交易”，当然有点联系，如果说可以连续性交易的话那么做程序化也是比较方便的，我今天主要介绍程序化交易这一块。

程序化交易我们做了四年多时间，这四年多也摸索了一个核心的策略体系，另外在策略管理方面这么多年算是有点经验。我们公司是成立于2007年，投资的主要理念就是量化交易、精确管理、平均回报率。我们这个回报率是根据客户的风险偏好来定的，我们是具体的风险偏好可以定做一个可能的预期回报。整个的交易理念是多品种、多周期、多策略的一个投资组合，周期时间可能是日内的也可能是隔夜的。股指期货其实是我们重点做的一个品种，它也分日内和隔夜的周期。不同于现在比较流行的高频交易，我们主要做的的是纯量化低频趋势跟随交易，高频交易还没有研究透，另外一个策略主要追求的是高盈亏比，稳定胜算率，同时交易过程中是百分百自动交易，所有的策略都是按策略交易计划严格执行的，没有人为干预在里面。

我们做一个策略主要走这样一个流程：首先要有一个思想，比如是做突破的还是做反转的，首先要理清这一思想，然后思想开始编程、实现之后进行策略评估，因为我们策略评估需要一些指标，来提出一些评估要求。评估通过以后开始做模拟交易，模拟交易不像实盘，可以拿一些比如市场中的某种数据去运行一下，如果说在某种数据的运行中可能代码有问题或可能思想偏向理想化，那么我们可能会回过去重新修改一下你的思想，如果说其他没有问题的话，我们会拿一小部分资金进行实盘实战，试验一段时间，实盘没有问题了，我们就开始测试上线交易。这是一个策略的生产过程，就像一个生产的流水线一样。

我们4年多也积累了一些策略，我们有一个自己的策略库，整个策略就是基于以下这几个交易理念来做的：一个是日内趋势型的交易其实就是低频而不是类高频；再一个是趋势和突破；还有一个就是日内反转型，有点基于价格形态来做一些策略；第三个是配对交易，就相当于在股票里面做一个价格的价差波动；另外就是一个隔夜趋势策略，隔夜的趋势策略可能有点长，有可能三天五天，也可能更长，在不同的持仓周期里面我们分配的头寸也是不一样的，因为它的 波动不一样，会导致你的资金曲线也会不一样，客户的风险偏好就在这里体现出来我们怎么做管理；最后一个是资金策略的管理，你整个交易下来，你本质的管理的资产曲线也是形成了价格波动线，那么价格波动线能够看出风险，可能在最后一关管理价格的曲线。

这是我们做指数的一部分策略，这里有一些隔夜的策略和一些日内的策略，名字都取得很有特色，是由研究员他们自己写的策略，并给起的名字，从中我们可以看出来隔夜策略也分周期，比如说一分钟的和五分钟的周期的策略，而且在这个表里面我们也能看到统计指标，那么（改为“相信”）大家最关心的是它能否赚得到钱，它的最大回撤是多少，那么我们这里都有，这是整个策略库的一个表现，它的一个指标的一个表现。第一个策略你可以看到能赚30多万，回撤也不少，可能能回掉一半左右。第二个20多万，它的回撤也比较大，隔夜的回撤比较大，那么你看日内的，日内的回撤有大有小，有些不一定能通过评估，我们的评估有一个收益评估比比较重要。可能8号A051的日内的回撤很大，大概有七万，收益只有20多万，像这样的系统我们可能不会让它通过。这也是指数的，我们指数研究比较多，所以产生的策略也比较多，这是一个部分的指数策略。

这个是指数策略测试的一个结果，你可以看出来这是股指日内的突破型的策略，这是它的整个模型的资产表现，它一手净利润有31万。

第二个是股指的一个，相当于一个回顾性质的，相当于一个震荡，所以收益并不是很高，大概是收益的一半不到。回归类做震荡可能比较平滑一点，不会有大的波动。

这个策略比较有意思，相当于做打分的，它基于某些指标，比如均线或者是一些技术指标，每个指标附六分之一的权重，算起来它的权重是多大，我们打出一个分，如果这个分高于某一个点，那么我们可以让它做一次交易，这是打分的模式，它的收益率大概趋于震荡和趋势之间，它的收益还是比较平滑一点，不是很大。

这是隔夜策略，它的波动会很大，它的收益比日内大一点，回撤比日内大多了，相当于一个隔夜的在大周期上做反转的一个形式。以上是介绍了一些指数的策略。

那么怎么做一个策略的评估呢？这个策略的好坏在哪里？我们怎么会让它在实盘上进行交易，这是我们整个的评估的要点：第一个是交易成本测试，第二个是参数敏感性测试，第三个样本外测试，再一个是压力测试，第五是推进分析，第六个是多品种多周期测试。现在我们对每个指标进行一个测试，交易成本的一个测试，交易成本大家都知道像我们做炒手的，成本是非常重要的，而我们赚的是这个交易的费用，那么假设交易成本为五万，做出来的资产曲线是形成一个底部，好像还起不来，那么我们把它的交易成本调整成万分之一，相当于它的成本是很低了，那么可以看出来它的资产曲线会走的很不错，相当于45度角，是比较满意的一个结果。那么还有一个是参数敏感性测试，这一块我感觉也是比较重要的，一个策略如果说是参数过多了，就有一个过度优化的嫌疑，在实盘上不一定能禁得起检验或者做的不是很好，尽量参数减少，3个参数或者是5个参数，对整个模型的一个影响，影响有多大，可以做一个三维图，你这样一个系统大概是怎么样一个参数敏感测试。再下来是一个样本外的测试，因为我们做系统它大部分来统计设计，对统计数据经过你的严刑拷打的话，它肯定能做一个很漂亮的资产曲线，那么你这样一个策略在实盘上能不能赚到钱，这个其实很重要，我们又是怎么检验的呢？至少在实盘中不会差，那么我们就需要通过一个样本外的测试。比如说，我们做一个指数策略，我们用10年11年的数据，来做一个策略，如果表现好，那么我们再返回到11年12年的行情做一个策略，它又比较平的，至少没有往下去，样本外的表现没有样本内的表现好，其实这个是要看行情、市场波动是不是有很大变化，再一个，波动有很大变化的话，它的表现稍微弱一点可能情有可原，如果市场波动还是这个样子的话，它的表现是平的我们就可以考虑系统是不是有点过于优化。