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北水點影響你交易策略?(蔡嘉民)


上期專欄提過唔想坐艇其中一個方法係提高交易密度,但並非教唆大家瘋狂Trade出Trade入,其實選擇適當嘅交易密度大分有3大決定因素,1:市場本質;2:策略本質;3:交易成本。

第一,由於做回溯測試一定要有充足嘅交易次數,如果盲中中咁直接拎20年數據黎做Backtesting,效果可能會強差人意。其中一個原因係要認清市場本質(Market nature)不斷轉變嘅事實,導致市場變質因素包括政策,例如係滬深港通;包括成交量來源,例如近年內地基金/機構投資者參與愈黎愈多(俗稱大媽);包括人工智能/程式交易嘅興起。如果細心留意,會彰顯出市場變質嘅證據包括成交量、未平倉合約數(Open interest)、資金流、市場走勢同形態等等。市場本質不斷變,導致每一個策略都有佢地嘅生命週期,行內會稱之為Life cycle of an alpha。所以千祈唔好異想天開,發明一條Strategy就以為可以Run足80年等退休。

就係因為市場變質,想贏,Backtest就唔可以橫跨太耐時間,例如滬港通都係2014先通車,所以一個2014年前係國指期貨Work嘅策略,2014之後未必掂。如果你係Trade Daily的話,回測數據被逼只用2014-2017,數據不足,Trade數太少,咁就真係好難賺錢了。相反極成熟市場包括美國,因為人工智能/程式交易一早十年前已經出現,而且市場深度(Market depth)好足,新野加入影響唔大,回測20年都無問題,可以貫徹地反映策略嘅能耐,所以點解份份學術文獻都用S&P500做測試就係咁解。

第二,策略本質。舉個例子,如大家成日聽到嘅配對交易(Pair Trade),涉及兩隻相關嘅產品,如果佢地係相類近但非完全相同的話,稱為相對價值套利(Relative Value Arbitrage),例如國企同A50指數。交易密度選擇未必需要太高,因為產品間嘅關係唔係必然,有機會要俾時間佢地去做匯聚(Converging)嘅動作,可能用1 min bar,又或者去到4 hour bar都Profitable。相反,如果做ETF同埋佢所追縱嘅股票/指數嘅套利,呢種近乎Pure Arbitrage嘅行為,因為ETF Market Maker都做緊Creation & Redemption(創造與贖回,遲啲有機會會講),慢1秒,機會已經消失。所以用1 min bar的話,真係會食西北風。

我不斷提倡交易愈多愈好,但去到幾密都會俾一個幕後黑手所限。下期會講最重要嘅交易密度決定因素—交易成本。

#財演算法 #蔡嘉民

作者簡介:對沖基金程式交易操盤手,求學時期上堂做backtest多過聽書,畢業前更於全中國程式交易比賽中勝出,擊敗一眾來自清華、北大的Rocket Scientists。縱橫市場逾10年,玩遍全球資產,邁向財務自由。



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