为何我们总跟着屁股后面？（论历史模拟与实盘的巨大差别
本文主要写给有至少一年以上实盘量化投资经验的朋友们，写本文的目的一是分享自己多年来对量化交易一些不成熟的看法，二是抛砖引玉希望与志同道合和朋友们一起交流心得体会，为了不浪费有缘读到本文的朋友们的宝贵时间，假设各位已经具备策略开发的经验，包括可以识别一些基本的貌似可行的策略及其陷阱，例如曲线拟合，参数的有效区域界定及敏感性分析，前视偏差，数据存活偏差，滚动测试，知道如何正确构建回测平台及实盘跟踪平台以及如何度量业绩等等等等，关于量化交易平台的设计有很多书可以参考，所以上面这些就不在花时间在这班门弄斧浪费大家的时间了。
还得引用一下“长期资本”垮台的例子，两位诺贝尔经济学奖获得者通过数学模型短短数年建立了一个过百亿市值的公司，讽刺的是最后也是栽倒在他们引以为豪的模型上，“长期“的期权套利模型建立在波动性的预测上（也就是买卖波动性），他们失败的关键一在于对价格分布的假设错了，现在几乎人人都知道价格的分布不是正态的，而是“肥尾”，但在长期资本倒台前没任何人知道价格不是程正态分布的（所以标准差，3/2效应等等用在价格行为的分析上得小心了），二当然是极高的杠杆率了，杠杆率如何而来？主要根据的参数之一是各种形式的历史回撤，但“长期”的例子告诉我们无论历史回撤表现多么优秀多么稳定，即使破产公式得出的破产概率是零也不代表未来不会破产。。。
回到“长期“破产前的时期绝大多数量化基金还在想方设法获得”长期“的模型，”长期“倒台后又去追逐老西的”大奖章“了，如果”文艺“以后倒台呢？华尔街的精英和我们其实没什么两样，都是一群喜欢跟在屁股后的主。
既然诺贝尔经济学奖得主都垮在自己的赖以生存本行上，那回到凡人的我们，即使所用的交易策略在过往实盘运行得非常良好又能代表什么呢？从此走上成功致富，不愁吃喝的大道了吗？还甭说绝大部分实盘走得一塌糊涂，策略设计错漏百出，和历史模拟根本不可能是一码事，修修补补换来换去的主了。
以前总认为自己是对的，现在可能事见多了，知道在事实真相面前我们永远只有谦虚低头的份，最近我经常在考虑一个问题：如何前瞻性地识别未来可能出现的风险？为了和马后炮区分举个例子:
最近几年为何很多商品的日内趋势跟踪策略绩效降低甚至亏损？ 一种说法是波动率下降，也有一种说法是市场参与者多了，所以毛刺也多了，我觉得可以部分解释绩效降低，但亏损如何解释呢？一个系统连期望值都是负的还谈什么生命力呢？ 为什么前几年走得好好的近年不行了呢？
最近帮一个朋友分析他的交易系统近两年盈利为何大幅降低，他的是一个日内低频趋势跟踪多品种多策略系统，在设计上没有明显漏洞，12,13年绩效较差，14年惨不忍睹，基本持平，我详细看了他的程序分析出三点：
1） 日内趋势多依赖市场波动率生存，近两年波动率确实有点下降，属于正常范围
2） 毛刺比12年以前略微增加，但不是主因
3） 价格影响
具体谈谈第三点：日内趋势交易其实也是靠微利日积月累，而趋势交易系统多以对手价开仓平仓，那在微利的前提下每个价位带来的影响就不能忽略不计了，当然这个忽略不计不是指当初设计系统时没考虑对手价（如果那样就是超级业余的水平不值说了），而是没有考虑到波动率下降到一定程度后系统的期望值受单个价位影响的问题了，例如某品种以前波动率是3%，平均盈利空间是0.5%，单位价/现价=0.05%，开平加起来0.1%，那正期望就是0.4%，多品种交易一年下来也不错了，但去年的波动率降到1.5%，平均盈利空间0.3%，单位价/现价=0.1%（比如FG,JM,I等都是>0.1%的），开平加起来就是0.2%，那期望值就只有0.1%了，再减去手续费基本持平就是正常的了。
那如何改善呢？ 很简单，只要计算临界点然后把单位价格/现价小于这个数的品种删除就是了，参数的实用性很广，用价格/单位价格只有大于800都可以，回测后果然把这些品种剔除后系统运行良好。
好了，这不是事后诸葛亮，事前猪一样吗？ 我说是也不是，如果你在系统设计的时候考虑到这个问题2014年是绝对有可能盈利的，我的朋友问：2008年呢？ 那年价格也很低，RU都一万以下了，为何赚钱呢？ 因为两个原因：1,2008年波动率非常高2，RU即使掉到一万以下性价比还大于1000。为何不赚钱呢？问题的关键在于设计系统时没有将价格和波动联系起来考虑，以前确实没有发生的事情不代表以后不会发生，对于这个问题关键在于你对自己的系统有多了解。（未完待续。。。）
QQ；2755855231
市场总是从大波动到小波动，再到大波动之间循环的，即使把周期拉长也是如此，所以何必纠结，控制好风险就行了。 问题是市场波动只有波动统计了才知道，14年不好，只有做完才知道，同样15年波动好不好只有做了才知道。。。还是要从策略上改进，不能一直在线，个人意见:)
该策略难啊 不明觉厉
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