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程序化交易在股指期货中的应用

2010-06-30 14:49:37 作者: 来源:期货日报 浏览次数:0


程序化交易的概念最早产生于上世纪70年代的美国。最初的时候,程序化交易只是组合交易的另一种称呼,只要投资者同时交易的股票数量达到15只或 者更多,就可以被算作程序化交易。随着计算机以及网络技术的普及和应用,程序化交易逐渐演变成一种利用计算机根据事先设计好的规则或者交易模型,对行情进 行判断,并自动下达买入卖出指令的交易过程。

程序化交易在国际市场上的应用已经十分成熟。根据美国NYSE交易所最新统计显示,市场上 有25.9%的交易都属于程序化交易,也就是说,每4笔成交中就有1笔是由程序化交易实现的。而根据欧洲Eurex交易所的报告显示,程序化交易以及高频 算法交易的成交量在最近几年出现了显著的增长。可以说程序化交易已经成为一种潮流。
    目前我国的程序化交易主要应用在商品期货上。随着股指期货
的上市,期货市场和证券市场实现了真正意义上的互动,投资者不仅可以在期货市场上进行投 机交易,同时可以在期货与股票之间进行套利交易。利用程序化交易对股指期货进行操作将会是投资者,尤其是机构投资者,一个重要的发展方向。

基本概念及发展历史

程序化交易最早是由组合交易发展而来。根据纽约证券交易所的定义,只要交易的股票数量超过15只, 总资金超过1百万美元,就可以被当作是程序化交易。当时,程序化交易的主要目的是跟踪指数进行套利交易。由于指数权重股往往包括众多的股票,投资者很难利 用人工方法对指数进行跟踪,因此利用计算机对一篮子股票进行操作的方式,成为了专业投资者的首选。这就是程序化交易的雏形。

程序化交易 的发展,主要得益于计算机及网络技术的发展、报价方式的改变以及对冲基金的兴起三方面。

计算机及网络技术的发展,为程序化交易的发展提 供了技术上的保证。由于计算机的运算速度越来越快,投资者可以对复杂的股票组合进行分析研究。而网络技术的发展,使得投资者可以在第一时间获得最新的行情 信息进行分析,并执行买入卖出的操作。

报价方式的改变,则在客观上刺激了程序化交易技术的发展。2000之前,美国的股票交易所采用的 都是分数的报价方式,股票的最小变动单位是1/8或者1/16。即一只股票的价格上涨或者下跌的幅度,必须是1/8或者1/16的整数倍。2001年之 后,股票报价方式全面改为小数报价,也就是说,股票的变动单位变为了1美分,或者0.01美元。报价方式的改变,大大地增加了股票价格的琐碎程度,股 票组合的复杂性大大增加,只有计算机才能完成如此繁琐的分析。因此程序化交易逐渐受到了投资者的青睐。

而最重要的因素,就是大量对冲基 金的兴起。由于对冲基金往往使用高杠杆的金融工具进行操作,投资风险极大。市场上的投资机会稍纵即逝,采用传统的手工下单,可能会错失大量的操作良机。计 算机由于其优异的运算性能,可以有效摒弃投资者的侥幸以及恐惧心理,成为代替人工操作的首选。

经过多年的发展,程序化交易逐渐脱离了最 初的组合投资的范畴,变成了依靠计算机根据事先设计好的交易模型,分析即时行情信息,下达买入卖出交易指令的操作模式。

和传统的定义相 比,现在的程序化交易不仅突破了当初的股票数量的限制,突破了资金量的研制,也突破了交易品种和交易模式的限制。如今,股票、期货、期权、债券,几乎所有 的交易品种上都可以找到程序化交易的影子,交易目的也从最早的指数套利,发展出了非指数套利、趋势交易、高频交易等多种模式。

程序化交易的特点

程序化交易相对于传统的人工交易,有很多的优点。

提高交易效率:程序化交易由于采 用计算机来进行运算,因此可以在很快的时间内对行情进行研判,然后发出下单指令,可以显著提升交易速度,最大程度地提高效率。

克服人性 弱点:传统人工交易的时候,很多投资者在机会到来的时候,会由于恐惧而错失机会,在出现亏损的时候由于侥幸心理而将损失扩大,但程序化交易可以严格执行交 易策略,从而有效克服了投资者的心理弱点。

精确风险管理:风险管理是决定交易策略是否可行的重要指标,尤其是衍生品交易采用保证金交易 制度,风险由此被放大了数倍,如果没有有效的风险管理手段,后果不堪设想。程序化交易中可以设定精确的风险管理策略,从而降低投资风险。

全局机会把握:人工交易的时候,由于投资者精力有限,即便水平再高,最多只能关注一两个合约的走势,而程序化交易可以同时对市场上所有的品种进行分析操 作,可以把握住市场上每一次投资机会。

组合投资策略:对于机构投资者来说,组合投资策略是一种常见的交易策略。当投资组合中的品种数量越来越多的时候,机会的把握也越来越困 难,传统的人工分析将难以满足要求,程序化交易将会成为唯一的选择。

细化资金管理:对于规模较大的资金,往往需要制定比较复杂的投资策 略。程序化交易可以更加方便、精确地对资金进行管理分配,以更好地实现投资目标。

程序化交易在国际市场上的应用

程序化交易在世界主要交易所都有非常广泛的应用。我们分别来看看全球排名靠前的三家交易所的程序化交易使用情况,这三家交易所分别是NYSE Euronext交易所,Eurex交易所和CME集团。

1.NYSE Euronext交易所

NYSE是少数统计 了程序化交易的成交情况的交易所之一,每周都会发布统计结果。根据NYSE的最新统计报告,2010510日至14日这一周中,NYSE的日均成交量 约为30.24亿股,其中7.82亿股是由程序化交易完成的,占市场总成交量的25.9%。下图是程序化交易占比的历史数据:

从上图可 以看出,程序化交易的成交量最高时达到市场总成交的48.8%,几乎一半的成交量都是程序化交易,即使是比重最低时,也有1/6的程序化交易进行。整体上 看,程序化交易的成交量约在总量的30%左右。

从参与交易的机构数量上看,可以发现程序化交易主要集中在几家比较大的机构,其中高盛和 摩根斯坦利的程序化交易数量最多,分别占到了当日市场总成交量的19%16%。前10家公司还包括:巴克莱资本、德意志银行、威德布什证券、盆生金融服务、瑞士信贷、加拿大皇家银行、JP摩根以及美林集 团。前10家机构的总成交量达到6.07亿股,占市场总成交量的78%,前20家公司的总成交量7.52亿,占总成交量的96%

 2.Eurex交易所

欧洲的Eurex交易所没有定期的交易统计,但做过很多程序化交易应用的调查研究。根据报告显示,2007 Eurex交易所的程序化交易成交量较06年增长了50%,同时高频的算法交易成交量也有显著提升。

3.CME集团

 CME集团在不久前发布的研究报告显示,交易所平均36%的成交是由算法交易以及程序化交易实现的。其中汇率期货的比重最高,达到63%股指期货的比重占48%

CME的报告 中,除了成交数据统计之外,还有所有的下单指令数量的统计,即已成交和未成交的所有下单指令之和。根据下单量的统计结果,平均有73%的下单指令是根据程 序化交易指令发出的,远远高于36%的平均成交量占比。其中外汇交易的比重最高,达到84%,股指期货的比例为78%

根据统 计,20101月间,采用电子交易的总成交量为2.13亿手,下单指令的总量为11.85亿手,有效成交量占18%;采用程序化交易的成交量为0.77 亿手,下单指令总量8.65亿手,有效成交量占比仅为9%。造成这种现象的原因,是大量的程序化交易使用高频交易进行下单,一旦没有成交就立刻撤单,从而 产生了大量的未成交指令。这也从一个侧面说明程序化交易的使用情况。

程序化交易的策略类型

 程序化交易策略的应用领域十分广泛,几乎所有的交易策略中都可以找到其应用。目前国内比较常见的交易策略,大体可以分为五个方向:日内高频交易、趋势交 易、套利交易、组合策略和其他策略。

1。日内高频交易

日内高频交易,顾名思义,就是在日内频繁地做T+0的交易,只 要每次操作的盈利高出手续费,就执行平仓。每一笔盈亏都不多,但是每天的交易次数可能会非常频繁,达到成百上千次,累积的收益情况就会非常可观。同时,由 于每一笔的亏损都有限,因此风险非常低。以大豆期货举例来说,单边手续费按6元计算,日内平仓不收费,价格每波动1点是10元,那么只要价格上涨1点就可 以赢利平仓,相应的下跌1点也需要立刻止损。

日内高频交易的优点是风险小、盈利稳定,缺点是由于交易频繁而产生过高的手续费。

2。趋势交易

趋势交易根据交易的周期,可以分为日内的短趋势交易和隔夜的中长期趋势。我们主要介绍隔夜的趋势交易。趋势交易的一般使 用技术分析作为判断的依据,常见的有均线系统,各种技术指标等。

在使用技术分析进行判断的时候,往往会出现某个指标对特定的品种效果非 常好,但对其他品种效果一般,甚至由于不适合导致亏损。因此对于不同的品种,或者同一品种的不同时期,可能需要使用不同的模型,或者调整模型的参数才能获 得比较理想的回报。

3。套利交易

套利交易是一种低风险、收益稳定的操作方式,是应用范围最广泛的程序化交易策略之 一,国外大量的对冲基金都是用套利交易作为主要的交易方式。套利交易的种类多种多样,常见的有期现套利、跨期套利、跨品种套利和alpha套利等。

根据交易的类型,套利的风险也是不同的。以期现套利来说,属于指数套利,当期货和现货指数之间的价差过大时建立头寸,从而赚取无风险的收益。其他的套利 方式属于非指数套利,两个或者多个品种的价差走势存在一定的不确定性,因此存在一定的风险。根据NYSE的统计,所有的程序化交易中,只有3.5%的交易 是指数套利,而剩下的96.5%都是非指数套利。

4。组合策略

在前面已经说过了,程序化交易的雏形,就是对投资组合 进行操作。当资金量巨大的时候,需要通过分散投资来降低非系统风险,也就是对投资组合进行管理。比如购买一篮子股票组合,或者在投资组合中使用多种交易策 略。

程序化交易可以帮助投资者对投资组合中每一个交易品种或者策略都进行精细的管理和分析,从而降低交易风险,提高管理效率。

5。其他策略

除了上面介绍的四种策略之外,还有套期保值策略,使用权证对冲股票风险的对冲策略等。而股指期货的小合约以及期权上市之 后,交易策略将会更加丰富。这里暂不逐一介绍。

程序化交易在股指期货中的应用

对 于目前国内的商品期货,程序化交易应用的区别不是很大,所不同的是模型种类的选择,以及参数的调整。比如天然橡胶这个品种,趋势性很强,适合使用隔夜趋势 模型,而大豆的日内波动明显,可以使用日内突破模型进行操作。

对于股指期货而言,除了在商品期货中使用的程序化交易类型之外,还有大量 投资者使用期现套利的程序化交易。这是由于股指期货采用现金交割的方式,可以很方便地和股票市场的资金进行转换,非常适宜进行各种期现套利操作。

接下来,我们介绍一下如何在股指期货交易中构建程序化交易策略。构建程序化交易策略的方法多种多样,但是大体上讲,至少应当包括模型设计、历史测算和实 盘检验三个步骤。

1。模型设计

投资者需要确定交易策略的类型,比如是进行单边投机交易还是套利交易。如果是单边投 机,是选择日内交易,还是隔夜趋势交易;如果是套利交易,是进行期货品种间套利,还是期货现货套利。

之后根据交易策略的类型,选择相应 的品种或者合约。如果是单边投机交易,一般选择主力合约进行操作;如果是跨期套利,可以选择主力合约与次主力合约,或者根据需要选择相应合约,最多可以四 只股指期货合约全部使用进行综合套利;如果是期现套利,那么期货方面一般使用主力合约,现货方面会有多种选择,比如投资者可以根据需求选择股票组合或者基 金组合的方式等。

前期设计的第三步,是设计交易模型,投资者需要考虑的东西非常多,比如:模型的使用周期,是使用在1分钟线上,还是5 分钟线上,或者是日K线上;交易的仓位比例,是满仓位操作还是低仓位,是一次性开仓还是滚动加仓。当然最重要的是开仓和平仓指标的设定,当符合什么样的条 件时可以开仓,当亏损或者盈利达到什么比例或者总量的时候进行止损或者止盈操作。投资者需要对行情走势所有可能发生的情况都全面考虑,同时开仓和平仓的条 件之间不能出现冲突。可以说,设计交易模型是程序化交易最重要的一个环节。

2。历史测算

中期检验环节相对简单,投资 者需要用历史数据对交易模型进行检验。需要注意的是,历史测算需要将交易成本考虑进去,尤其是日内高频交易的成本将会吞掉非常大比例的盈利。在检验的时 候,需要统计各种模型检验指标,比如交易的盈亏比、交易最大盈亏比、最大连续盈利和亏损次数、最大资金回撤比例等。

根据各类指标结果, 对模型的设计进行调整,参数进行优化。同时,投资者的风险偏好程度也需要考虑进来,比如风险偏好程度高的投资者,可能更加关注盈利水平,而风险偏好程度低 的投资者,则更加关注资金增长的稳定性。

模型进行调整之后,需要再次重复历史测算的步骤,假如结果仍然不理想,需要重新进行调整,直到 达到满意的效果。

3。实盘模拟

在模型通过历史测算之后,还不能直接投入使用,还需要进行实盘跟踪的检验。一方面是考 察模型效果的稳定性,另一方面还有一个重要的目的就是考察模型的可行性。历史测算和实盘操作一个不同之处在于,在历史测算中,所有的开仓或者平仓指令都是 按可以成交来计算的,而在实盘操作的时候,有可能会出现各种各样的问题影响成交,比如下单的时候突然出现滑价导致成交失败,或者由于流动性不足导致无法成 交,抑或资金量太大从而产生了巨大的冲击成本等等。很多问题在进行历史测算的时候可能被忽略,只有在实盘模拟的时候才能暴露。

如果在实 盘模拟中出现了上述的问题,需要返回到模型的设计步骤进行调整,如果问题比较严重,甚至可能需要重新推翻模型,重新设计。调整模型之后,再次重复23的 步骤。

只有通过实盘模拟的检验之后,才能进行实际操作。实盘交易一开始的资金量也不宜过大,只有运行一段时间确认没有发生任何问题之后 才慢慢加大资金投入,其间一旦发生问题,要立刻进行分析和调整,防止发生风险。

程序化交易需要注意的问题

虽然程序化交易有着诸多的优点,但在实际使用的时候,也需要注意一些问题。

灵活使用模型:每个交易模型都有其适用的范围,对一些品种 效果理想,而对另外一些品种则效果不佳。因此根据实际品种,选择适合的模型。另外,模型的参数有可能根据行情进行调整,以达到最佳效果。

严格执行止损:程序化交易不是万能的,不可能做到100%的盈利,因此需要在每次亏损的时候都做好严格的止损,从而将风险控制在一个较低的水平。

关注长期收益:期货价格波动剧烈,因此短期内收益情况的不确定性较大。投资者不宜过分关注短期盈亏,而应注重长期收益。另外,在设计模型的时候,不必要 过于追求成功率。国外很多成功的投资基金,其成功率都在30%以下,虽然其成功率低,但是每次判断正确的时候,可以获得很高的回报,而判断错误的时候,损 失都处于一个很低的水平,那么从长期平均上看,仍然是一个成功的模型。

历史不代表未来:最重要的一点,即使在历史测试和实盘测试中效果 理想,或者在实际操盘中已经取得良好的效果,但未来市场的情况可能会千变万化,甚至也会发生无法预料的行情走势,因此历史结果不代表未来收益。

 



上传:杨建君
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