姜荣贞：量化交易让我走向一致性盈利

姜荣贞简介：现任山西汇誉投资有限责任公司副总经理兼投资部部长、量化团队负责人。

数学硕士、统计学硕士，9年从业经验。曾多年任职于国内多家知名投资公司担任投资总监，在期货量化投资方面有着丰富的经验。善于运用系统工程、数理统计的方法来挖掘市场数据、分析市场状态并量化建模，构建多套Alpha套利模型，趋势交易模型。

【经典摘要】

1.心态就像走独木桥，1米高，大部分人可以走过去，2米，3米，10米呢？

2.在我看来交易的核心为：第一，心态，没有良好的心态就无法正常盈利；第二，风险控制，没有风险控制意识再多的盈利也就浮云，第三，资金管理；第四，技术分析。

3.如果一个策略只适用单一的品种、单一的时间周期，这样的策略不会轻易上实盘。

4.加仓、减仓在我看来就是新的策略，相当于做了个新的策略镶嵌在原来的策略当中。

5.如果风险超过了我们的风险控制线，我们将会放弃利润，以保住本金为基本原则。我们相信只要能熬过回撤期，利润就离我们不远。

6.历史已经证明程序化交易是可以战胜市场的。

1、期货资管网：您什么时候进入期货市场？经历过怎样的波折和收获？您又是从什么时候开始走上量化交易这条路的？

姜荣贞：进入期货投资市场是在2008年，但是从事期货量化投资并非偶然的。我学的是数学，我对计算机与金融都非常感兴趣，大学时间我的选修课程就是金融还有计算机。大学毕业以后就直接进入投资公司，一开始做产业研究，后来就开始操盘交易。

那个时候我就开始问自己，怎么才能保持“一致性盈利”。一开始认为是技术分析，于是对国内外经典技术分析无不阅览，可谓是掌握了十八般武艺，但是遗憾的是没有做到“一致性盈利”。

后来又在自己的交易中加入了“资金管理”，但还是没有做到“一致性盈利”。最后发现原来心态才是最重要的。那么我就在想怎么才能规避心态的影响。于是就决定做一套严格执行的系统，那时就开始人工做自己的交易系统，每天做统计以及改进系统的工作。

当时我就在想要是电脑可以做统计工作多好。正好在2010年的时候朋友说交易开拓者可以实现这个功能，同时可以自动下单，这不是可以规避了人的心态影响吗。因为我是数学专业的，编程对我来说不是难事，很快我就掌握了程序语言的应用。加之那时候我有一定的交易经验，数据分析与统计又是我专业知识，在程序化的研究中游刃有余。我就认定，量化可以实现“一致性盈利”，这个想法到目前为止也得到了验证。

2、期货资管网：您是从何时走向盈利的？您觉得交易者要走向稳健盈利需要具备什么技能和素质？

姜荣贞：稳健盈利这个问题是我在做量化之前一直问自己的，稳健盈利需要什么？是技术分析？身边有很多分析行情的专家，一做交易就亏损。什么原因呢？心态不行。所以做交易必须有良好的心态，但是多少人能具备良好的交易心态呢？

很多人小资金做的很好，大资金一做就亏钱。心态就像走独木桥，1米高，大部分人可以走过去，2米，3米，10米呢？我身边有些朋友心态也不错，经常一做就是几倍收益，但是同时也经常爆仓。什么原因？风险控制意识没有。

在我看来交易的核心为：第一心态，没有良好的心态就无法正常盈利；第二风险控制，没有风险控制意识再多的盈利也就浮云，第三资金管理；第四技术分析。

为什么选择量化，因为量化解决了交易最大的问题——心态，同时又具备风险控制，资金管理以及技术分析。所以说，量化交易具备稳健盈利的条件。

3、期货资管网：您配置了多少套策略？策略的交易周期分别是多长时间？为什么会做这样的配置？

姜荣贞：我们不同的资金规模配置的策略与品种都是不一样的，我们会根据策略以及品种之间的对冲性来做组合。在策略交易周期上面我们涉及比较广泛，高频交易我们更多是使用tick数据。低频策略大部分都是根据K线来研究。

我们的组合配置最讲究的是风险控制，所以我们会根据策略，品种之间的对冲性来进行配置。

4、期货资管网：请问在趋势和盘整两个不同时期，您的策略各有什么侧重？

姜荣贞：这个问题问的非常好，是大多数量化交易者思考的问题。趋势和盘整转换过程其实是很难把握的，我们并不知道下一刻会是趋势还是盘整。主观上来讲，我们并没有人为的去区分趋势和盘整，但是我们的策略内部，会在某种程度上做一些过滤来减少震荡当中的回撤，这一点非常重要，但是切记不要把策略要做的行情过滤了，那样就会变得要随机捕捉行情了。

我们的交易策略中有趋势策略和震荡策略。震荡策略在单边趋势会亏钱，趋势策略在震荡行情时会亏钱，一个账户也要同时配置两种类型的策略，这样的对冲性更强。

5、期货资管网：您觉得量化交易中，优化或更新策略的频率是多久？如何评判策略是已经失效，还是暂时处于利润回吐阶段？

姜荣贞：优化与更新策略的频率要看策略本身的属性，我们每天收盘后都会对行情进行回放，观察策略的表现，分析策略在运行过程中是否正常。同时我们每周、每月都会从数据角度来分析策略。

总的来说，我们时时刻刻在观察我们策略的表现。如果策略在实盘中的表现符合预期，那么我们暂时不对策略进行调整或者优化。如果表现与测试差别较大的策略，经过我们评估后可能随时进行调整优化，并没有固定的周期和频率。

在评判策略失效的问题上，我们建立了一套评估系统，一旦策略出现问题，我们就会对策略进行评估，然后采取行动，比如停盘、减仓等动作。

6、期货资管网：您觉得应该如何评价一套策略的优劣，关注哪些评估指标？就您的研究经验看，哪些是程序化策略开发时的陷阱，应该引起注意？

姜荣贞：在评估策略方面大家都比较关注年化收益、胜率、盈亏比、收益风险比等，这些指标非常重要。我们在评估策略方面建立了自己的一套系统，一般来讲我们会从两个方面来评估一个策略，分别是纵向与横向。纵向评估就是从策略绩效本身来分析，就是前面说的大家比较关注的年化收益、胜率、盈亏比、收益风险比等；横向评估就是我们从深度和广度来评估，简单来说深度就是品种周期上的适用性，广度就是品种之间的适用性。

在我们看来如果一个策略只适用单一的品种、单一的时间周期，这样的策略我们一般不会轻易上实盘。

7、期货资管网：您的策略有无针对特别的品种？

姜荣贞：我们的策略一般都是适用多个品种的，我们在Alpha 套利中以及实盘上会针对特别的品种进行研究。

8、期货资管网：目前一些量化团队在日内高频领域有不俗表现，您对量化高频是怎么看的？是否做过这方面的尝试？

姜荣贞：众所周知，高频交易收益风险比夏普率非常高，是很多个人和机构都想拥有的神器。我们团队目前就有研究高频交易策略，而且取得了不错的进展，目前我们正在实盘测试，也取得了一定的收获。我们将在适合的时机将其纳入我们的配置当中。

9、期货资管网：您对组合投资持怎样的看法，您觉得组合投资的最大好处是什么？从大类来分，品种组合、策略组合、周期组合，您是否有做研究和实盘检验？

姜荣贞：毫无疑问，投资组合的最大好处就是降低风险，根据VaR风险价值模型，我可以知道只要投资组合中各个风险资产的收益率之间相关系数小于1，投资组合的风险要比投资单个资产的风险小得多。

我们的策略一般都使用多个品种，品种之间我们会建立相关系数，策略之间我们也会建立相关系数，我们会参考品种、策略之间的相关系数来进行组合。

10、期货资管网：您的资金管理原则是怎么样的？一般仓位控制在什么范围内？是否有单独设置加仓、减仓策略？

姜荣贞：我们的资金管理首先是根据整体账户风险额度来确定的，每个策略我们分配该资金一定的风险额度，再根据所分配的额度来确定各个品种的分配额度。我们会控制策略的最大持仓以及品种的最大持仓。

加仓、减仓在我看来就是新的策略，相当于做了个新的策略镶嵌在原来的策略当中，这样做有可能会减少回撤或添加利润。我们也有类似的策略，效果不错。

11、期货资管网：程序化交易机会识别技术总体上分为三类：指标识别、数理统计识别、形态识别，这三类您是否都有涉及？

姜荣贞：指标识别、数理统计识别、形态识别这3大类型策略我们目前都有研究，在我们看来他们各有优劣势。我们团队成员的组成有交易经验10多年的，他们更倾向研究指标识别、形态识别。

对我来说，我是数学专业的，又做过人工交易，我就非常喜欢研究指标识别、数理统计识别。条条道路通罗马，我相信只要研究的透彻，每个方法都能取得不错的收益。

12、期货资管网：您觉得量化交易者是否仍然需要关心基本面资讯？您是否尝试过将基本面资讯量化为指标的策略，效果怎么样？

姜荣贞：基本面分析是我个人爱好，每天我都会花一些时间来关注国际国内经经济形式。但是我们的量化交易是没有设计基本面的，我们采取的是人工值守，完全程序化交易。国内有很多优秀的机构他们使用基本面与程序化结合交易做的也非常好，也是值得我们学习的。

13、期货资管网：您是如何平衡“收益”和“风险”的？您可接受的最大收益回撤是多少？

姜荣贞：金融领域有一个基本原则就是风险与收益成正比，也就是说如果想获取高收益，意味着要承担一定程度的风险。我们会在整体风险控制情况下评估收益风险比，在收益风险比低于下线时我们将会倾向控制风险，反之倾向利润。如果风险超过了我们的风险控制线，我们将会放弃利润，以保住本金为基本原则。我们相信只要能熬过回撤期，利润就离我们不远。

我们会根据不同资金规模设置最大回撤比例，同时我们对回撤又做了两个方面的细分，一个是本金回测，一个是盈利回测。在投资组合初期我们都做了相应的评估与测算。

14、期货资管网：您觉得程序化交易能否带领交易者走向财务自由之路？

姜荣贞：毫无疑问是可以的，历史已经证明程序化交易是可以战胜市场的。我对我们的团队充满着信心，我们的团队对我们的策略也充满着信心。

今天我分享的程序化交易理念，代表的是我们的团队，而非我个人，要想真正的通过程序化交易走向财富自由之路，单凭个人能力是不够的，需要团队的精诚合作，我们今天能取得这样的成绩，离不开我们团队的付出。

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