余冬悅

摘要：通過技術(shù)指標(biāo)組合方法，使用布林通道、唐安奇通道和自適應(yīng)均線構(gòu)建程序化交易策略模型，并運(yùn)用大連商品期貨交易所的焦炭品種進(jìn)行實(shí)證研究。實(shí)證結(jié)果顯示：與單指標(biāo)模型相比，技術(shù)指標(biāo)組合模型具有更穩(wěn)定的投資效果，通過進(jìn)一步優(yōu)化模型參數(shù)，可得到明顯增強(qiáng)的價(jià)值回報(bào)。

關(guān)鍵詞：程序化交易;技術(shù)指標(biāo)組合;焦炭期貨

中圖分類號(hào)：F832.5;F224 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1008-4657（2019）06-0032-07

0 引言

近年來，金融科技成為金融轉(zhuǎn)型與改革的重中之重。2019年9月9～10日證監(jiān)會(huì)提出的深化資本市場(chǎng)改革12條中，就明確表示要推進(jìn)科技與業(yè)務(wù)的深度融合。從信息系統(tǒng)到數(shù)據(jù)建模，計(jì)算機(jī)為金融領(lǐng)域帶來了前、中、后臺(tái)全方位的革新。在二級(jí)市場(chǎng)中，全自動(dòng)的程序化交易已經(jīng)逐步替代手動(dòng)交易，程序化交易以其精準(zhǔn)、大批量等特點(diǎn)備受個(gè)人和機(jī)構(gòu)投資者青睞。

上世紀(jì)開始，程序化就已起步，發(fā)展至今有幾十年的歷史。程序化交易的概念起源于二十世紀(jì)七十年代的美國(guó)，紐約證券交易所最早將程序化交易應(yīng)用于股票市場(chǎng)，隨后，逐漸普及到期貨、期權(quán)、外匯、黃金等金融二級(jí)市場(chǎng)，在各個(gè)金融領(lǐng)域獲得認(rèn)可[1]。進(jìn)入20世紀(jì)，我國(guó)先后設(shè)立了鄭州商品交易所、上海期貨交易所、大連商品交易所、中國(guó)金融期貨交易所。期貨的交易品種也逐漸增多，如2019年就批準(zhǔn)設(shè)立了14個(gè)期貨品種。截止至2019年底，我國(guó)的期貨市場(chǎng)基本形成場(chǎng)內(nèi)場(chǎng)外共同發(fā)展的趨勢(shì)，期貨市場(chǎng)的功能逐步完善。

就現(xiàn)有的關(guān)于程序化交易的研究來看，主要集中在基礎(chǔ)交易模型的構(gòu)建、交易策略的選擇以及交易指令的優(yōu)化等方面。主流的程序化研究類型包括套利、算法以及高頻交易[2]。例如，以海龜交易為基礎(chǔ)，使用均線、通道線或者趨勢(shì)線等進(jìn)行基本面或技術(shù)面的策略構(gòu)建[3]。在策略構(gòu)建的基礎(chǔ)上，林登鵬[4]、王博[5]通過GARCH-Var模型對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行提示?？碌偎官M(fèi)斯[6]、丁鵬[7]將資金管理的概念引入投資模型，一定程度上推進(jìn)了程序化交易市場(chǎng)規(guī)范發(fā)展[8]?，F(xiàn)階段，DTS、TB、文華財(cái)經(jīng)為主要策略平臺(tái)，基于平臺(tái)編寫程序化交易代碼，為目前程序化策略開發(fā)主要模式[9]。但這些研究，對(duì)于技術(shù)指標(biāo)組合以及焦炭期貨的涉及較少，且均采取了單一模型的實(shí)證研究，缺少對(duì)比論證。本文接下來會(huì)對(duì)焦炭期貨，使用技術(shù)指標(biāo)組合進(jìn)行模擬回測(cè)，從而給出一套完整的交易策略。

1 程序化交易概述

1.1 我國(guó)程序化交易發(fā)展現(xiàn)狀

我國(guó)的程序化交易與國(guó)外相比，起步較晚。我國(guó)使用全自動(dòng)程序化的交易者占總投資人數(shù)不足5%，參考程序化交易信號(hào)的人數(shù)不足20%。與英仕曼、高瓴資本等全球大型對(duì)沖基金公司相比，我國(guó)使用程序化下達(dá)指令的數(shù)量還存在很明顯的差距[10]。早在2011年，芝加哥商品期貨交易所的標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)期貨合約，程序化交易成交量占比就達(dá)到47%。與國(guó)外成熟的市場(chǎng)相比，我國(guó)對(duì)程序化交易的應(yīng)用主要集中在期貨市場(chǎng)，在其他領(lǐng)域的應(yīng)用相對(duì)局限。

我國(guó)程序化交易策略也經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的摸索。傳統(tǒng)的開發(fā)策略是通過投資者的金融、計(jì)算機(jī)能力生成投資策略，此種投資方式需要大量的時(shí)間成本并且容易受到投資經(jīng)驗(yàn)的影響[11]。現(xiàn)如今的投資策略主要以系統(tǒng)生成策略為主，個(gè)人投資經(jīng)驗(yàn)為輔，再生成交易指令。通過機(jī)器選擇交易品種，在機(jī)器內(nèi)部實(shí)現(xiàn)策略優(yōu)化和實(shí)盤回測(cè)。我國(guó)現(xiàn)如今的研究主要集中在技術(shù)層面，突破相對(duì)較少。

目前TB、文華財(cái)經(jīng)、金字塔以及Kingtrade等平臺(tái)的發(fā)展，給予大機(jī)構(gòu)投資者、中小機(jī)構(gòu)以及個(gè)人投資者，更多的選擇空間。其平臺(tái)系統(tǒng)的完善也大大促進(jìn)了程序化的發(fā)展進(jìn)程，交易者可以很容易地在軟件中編寫程序，進(jìn)行模擬回測(cè)，隨時(shí)調(diào)整模型策略[12]。在交易策略成為研究重點(diǎn)的今天，平臺(tái)提供了重要的技術(shù)支持。

在未來，我國(guó)程序化交易一定會(huì)在“算法交易”的道路上更加深入，將大數(shù)據(jù)、人工智能等新興產(chǎn)業(yè)模式吸收合并，提高交易價(jià)值，減少相應(yīng)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，形成符合新時(shí)代大環(huán)境的程序化交易體系。

1.2 程序化交易的優(yōu)缺點(diǎn)

被稱為“算法交易”的程序化交易，顧名思義是通過對(duì)計(jì)算機(jī)下達(dá)指令，尋找交易時(shí)機(jī)，完成自主交易。首先，程序化交易可以節(jié)約人力資本，計(jì)算機(jī)盯盤，并不需要過多的人為操作，減少了人為的情緒因素、偏好等對(duì)投資效率的影響。程序化交易能根據(jù)原先設(shè)定的觸發(fā)條件，客觀可靠地排除干擾，謹(jǐn)慎交易。其次，程序化交易可以大批量處理數(shù)據(jù)。在進(jìn)行分散組合的投資時(shí)，可以在同一時(shí)間內(nèi)針對(duì)不同端口遠(yuǎn)程下單。通過計(jì)算機(jī)運(yùn)算，可以迅速找出價(jià)差或者套利空間，完成交易跟蹤[13]。

程序化交易也有很多缺點(diǎn)，首先，全計(jì)算機(jī)語言交易，對(duì)策略的要求過高。雖然如今金融科技的發(fā)展要求操盤交易的人員需要具備計(jì)算機(jī)編程能力，但不同機(jī)構(gòu)對(duì)從業(yè)人員要求不同，其編程能力也參差不齊。其次，程序化交易策略往往使用的是歷史數(shù)據(jù)，對(duì)市場(chǎng)的反應(yīng)具有一定的時(shí)滯性，行情難以準(zhǔn)確把握。在實(shí)際交易中，并非所有的情況都可以轉(zhuǎn)化成機(jī)器語言，也并非所有標(biāo)的資產(chǎn)都能夠準(zhǔn)確量化。因此，程序化交易也容易錯(cuò)失信號(hào)時(shí)機(jī)，對(duì)收益率產(chǎn)生負(fù)影響[14]。

2 交易模型的建立與實(shí)證檢驗(yàn)

使用期貨的基本數(shù)據(jù)，經(jīng)過一系列計(jì)算，產(chǎn)生可以衡量期貨走勢(shì)的相關(guān)指標(biāo)，形成圖形，對(duì)未來期貨品種的走勢(shì)產(chǎn)生預(yù)測(cè)。常用的技術(shù)指標(biāo)模型主要可以分為趨勢(shì)類型、擺動(dòng)類型和量倉(cāng)類型。主要的趨勢(shì)類型指標(biāo)有：移動(dòng)平均線組合（MA）、布林通道線（BOLL）、日內(nèi)均價(jià)線（SP）、多空指數(shù)（BBI）;擺動(dòng)類型的指標(biāo)主要有：平均線差（DMA）、趨向指標(biāo)（DMI）、威廉指標(biāo)（LWR）;量倉(cāng)類型指標(biāo)主要有：均量線（MV）、多空量比（DUALVOL）、價(jià)量趨勢(shì)指數(shù)（PVT）等[15]。本文采用的是技術(shù)指標(biāo)組合的策略模型，選擇的指標(biāo)為：布林通道、唐安奇通道和自適應(yīng)均線。將此技術(shù)指標(biāo)組合運(yùn)用于大連期貨交易所的焦炭品種，并對(duì)模擬出的結(jié)果進(jìn)行分析和參數(shù)優(yōu)化。

2.1 采用的技術(shù)指標(biāo)

2.1.1 布林通道指標(biāo)（BOLL）

BOLL指標(biāo)是美國(guó)的約翰·布林在對(duì)股市的分析中結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)中的標(biāo)準(zhǔn)差原理設(shè)計(jì)出來的一種判斷中長(zhǎng)期走勢(shì)的基本技術(shù)分析指標(biāo)。布林通道模型認(rèn)為，市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)會(huì)圍繞某一特定值在一定的范圍之內(nèi)上下波動(dòng)，因此存在“價(jià)格通道”[16]。在模型中存在三條線，上軌線（UP）、中軌線（MID）和下軌線（DOWN）。中軌線MA為N日的均值：

在布林指標(biāo)模型下，價(jià)格主要在通道區(qū)間內(nèi)上下波動(dòng)，通道中上下軌道之間的距離主要受期貨價(jià)格的影響，并且與價(jià)格波動(dòng)成正比關(guān)系。當(dāng)價(jià)格趨勢(shì)線突破上軌線，說明產(chǎn)品價(jià)格存在被高估的風(fēng)險(xiǎn)，此時(shí)建議平倉(cāng)或者減倉(cāng);當(dāng)價(jià)格趨勢(shì)線突破下軌線，說明產(chǎn)品目前處于低估狀態(tài)，此時(shí)建議建倉(cāng)或加倉(cāng)。

2.1.2 唐安奇通道指標(biāo)

唐安奇通道指標(biāo)是由Donchian Channel發(fā)明的，由兩條趨勢(shì)線構(gòu)成的通道。與布林通道指標(biāo)有著相似的作用，主要反映品種的超買和超賣。上下軌線主要由周期內(nèi)當(dāng)日的最高價(jià)和最低價(jià)構(gòu)成，周期一般取值20，即：

從公式可以看出，由于上下軌道均為最值，通道的寬窄反映產(chǎn)品的波動(dòng)大小，產(chǎn)品的價(jià)格主要在上下軌道內(nèi)波動(dòng)。當(dāng)價(jià)格超過上軌線，可采取買入做多交易;反之，當(dāng)價(jià)格跌破下軌線時(shí)，主要采取做空交易。此指標(biāo)在趨勢(shì)行情中運(yùn)用廣泛，在與其他指標(biāo)結(jié)合交易的過程中，有利于產(chǎn)生穩(wěn)定的頭寸。

2.1.3 自適應(yīng)均線（AMA）

自適應(yīng)均線（AMA）指標(biāo)主要是由佩里·考夫曼提出的，反映產(chǎn)品價(jià)格漲跌變化率的一條趨勢(shì)線。此趨勢(shì)線可以敏感地根據(jù)價(jià)格趨勢(shì)變化的快慢自行移動(dòng)，當(dāng)價(jià)格變化速度快時(shí)，此趨勢(shì)線上升勢(shì)頭明顯，當(dāng)價(jià)格呈現(xiàn)水平緩慢增長(zhǎng)時(shí)，此趨勢(shì)線的移動(dòng)速度也相對(duì)放緩。當(dāng)自適應(yīng)均線在周期內(nèi)的增長(zhǎng)率從正值變?yōu)樨?fù)值時(shí)，即出現(xiàn)向下的拐頭，則考慮賣出策略;當(dāng)增長(zhǎng)率由負(fù)值變?yōu)檎禃r(shí)，即出現(xiàn)向上的拐頭，則考慮買入策略。在市場(chǎng)相對(duì)動(dòng)蕩的時(shí)候，運(yùn)用自適應(yīng)均線構(gòu)建投資策略，可能出現(xiàn)交易頻繁的問題，因此該指標(biāo)更偏向資金量較少的投資。

2.2 建立交易模型

2.2.1 交易模型策略

本文將上述三種技術(shù)指標(biāo)，即布林通道指標(biāo)、唐奇安通道指標(biāo)、自適應(yīng)均線指標(biāo)結(jié)合起來編寫程序。程序會(huì)涉及5條線，當(dāng)價(jià)格趨勢(shì)線同時(shí)上穿過布林通道上軌和唐安奇通道上軌時(shí)，進(jìn)行買開交易;當(dāng)價(jià)格趨勢(shì)線同時(shí)跌破布林通道下軌和唐安奇通道下軌的時(shí)候，進(jìn)行賣平交易;當(dāng)價(jià)格小于自適應(yīng)平均線時(shí)，進(jìn)行賣平交易;當(dāng)價(jià)格大于自適應(yīng)平均線時(shí)，進(jìn)行平空交易[17]。

2.2.2 交易模型代碼

結(jié)合每條曲線的基本交易規(guī)則，對(duì)技術(shù)指標(biāo)組合的交易指令進(jìn)行編寫。本文選擇使用文華財(cái)經(jīng)平臺(tái)，交易代碼如下：

2.3 實(shí)證分析

2.3.1 模型建立與初始回測(cè)結(jié)果

基于上述代碼，本文選擇大連商品期貨交易所的焦炭指數(shù)（8 360）作為回測(cè)品種。我國(guó)作為焦炭進(jìn)出口以及生產(chǎn)的第一大國(guó)，焦炭所反映的市場(chǎng)供給與需求的信息相對(duì)全面。焦炭作為能源類期貨品種的代表，上市時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)，且自上市以來有著較好的流動(dòng)性和歷史成交活躍度。初步考察焦炭期貨品種，具有很強(qiáng)的套期保值作用，存在很大的技術(shù)操作空間，因此本文選擇焦炭期貨品種作為標(biāo)的資產(chǎn)[18]。

本文的實(shí)證分析將初始信號(hào)時(shí)間設(shè)置為2014年1月2日，結(jié)束時(shí)間設(shè)置為2019年7月30日。在模擬交易模型中，假定初始資金為50萬元，交易保證金為8%，不考慮手續(xù)費(fèi)和滑點(diǎn)。程序中初始的參數(shù)值如表1所示：

5年間模型整體收益率為33.36%，收益狀況較好，夏普比率維持在3的水平，說明此模型的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)較小。最大權(quán)益回撤為60 050元，與初始資金相比，產(chǎn)品出現(xiàn)的最差情況約占比12%，在相對(duì)可接受的范圍之內(nèi)。模型得分為63分，為較滿意的數(shù)值。

依據(jù)軟件的模擬回測(cè)結(jié)果，五年間的信號(hào)指令共有55個(gè)，選取2018、2019年的為例，交易信號(hào)的相關(guān)信息如表3所示：

由上表可以清晰地看出2018、2019年的買賣交易信號(hào)。通過列舉出的交易時(shí)間，可以看出，在交易最頻繁的月份每月也僅有2筆交易?？疾焖薪灰仔盘?hào)，本模型在一年之內(nèi)平均只有10個(gè)信號(hào)，交易相對(duì)穩(wěn)定，沒有頻繁買賣。初步認(rèn)為此技術(shù)指標(biāo)組合表現(xiàn)良好，具有一定的可行性。

2.3.2 模型的優(yōu)化

對(duì)于模型的優(yōu)化，主要從兩個(gè)方面入手，首先對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，其次再對(duì)模型時(shí)間的選擇進(jìn)行優(yōu)化。

從2014年1月1日到2019年7月30日的5年間，技術(shù)指標(biāo)組合對(duì)大連焦炭期貨品種的測(cè)試，都取得了顯著的收益。但初始參數(shù)為隨機(jī)設(shè)置，存在一定的優(yōu)化空間。將盈利率最大化設(shè)為優(yōu)化目標(biāo)，使用軟件的枚舉功能，通過遺傳算法，對(duì)參數(shù)的缺省值進(jìn)行優(yōu)化。在所得到的80種參數(shù)值的設(shè)定中，選擇盈利呈現(xiàn)最大的一組參數(shù)，得到的優(yōu)化后的N、N1、N2、N3的參數(shù)值分別為：[24，23，27，28]。再將此參數(shù)值帶入程序，得到優(yōu)化后的焦炭回測(cè)結(jié)果如表4所示：

對(duì)比優(yōu)化前后，可以明顯看出盈利率有所提高，并且最大權(quán)益回撤明顯下降，優(yōu)于初始投資。夏普比率為4.46，反映了風(fēng)險(xiǎn)水平有所下降。勝率為50%，雖然勝負(fù)的比率相同，但單次盈利獲得的收益遠(yuǎn)大于虧損，技術(shù)組合模型的盈利效率相對(duì)較高。優(yōu)化后的模型，在初始適應(yīng)階段收益率相對(duì)較低，在2016～2017年收益呈現(xiàn)翻倍增長(zhǎng)，模型逐漸趨于穩(wěn)定，至2019年收益率呈現(xiàn)圍繞均值小幅波動(dòng)的狀態(tài)。新優(yōu)化的模型，收益為22 900元。由此可確定將技術(shù)指標(biāo)模型運(yùn)用于焦炭期貨品種，表現(xiàn)相對(duì)良好。

2014～2019年焦炭期貨權(quán)益收益如圖1所示，過考察收益曲線，可以得出，在2015～2017年間，權(quán)益變化幅度較快，因此我們調(diào)整信號(hào)的起始時(shí)間，以年為單位進(jìn)行回測(cè)，則可以得出收益率表，如表5所示：

如果將交易信號(hào)按年劃分，則最終權(quán)益均不如長(zhǎng)期表現(xiàn)，收益率波動(dòng)幅度相對(duì)較大，在-0.7%～23.21%之間。從模型的表現(xiàn)來看，若將模型時(shí)間設(shè)置為2015～2017，則收益為704 000元。由此看來，此模型，長(zhǎng)期的收益表現(xiàn)要優(yōu)于短期。我們可得出初步結(jié)論，對(duì)于技術(shù)指標(biāo)組合模型，應(yīng)當(dāng)選擇較長(zhǎng)的交易周期，優(yōu)化效果會(huì)更好。

2.3.3 技術(shù)指標(biāo)對(duì)比

為了證明本文構(gòu)建的指標(biāo)組合模型具有更好的效果，本文選擇了其他單一技術(shù)指標(biāo)作：KD模型、瀑布線模型、BOLL模型作為對(duì)比。為了保障結(jié)果的相對(duì)性，將這些單技術(shù)指標(biāo)同時(shí)應(yīng)用于焦炭期貨品種，并且選擇相同的初始與結(jié)束時(shí)間，進(jìn)行回測(cè)，得到的數(shù)據(jù)如表6所示：

由上表可以清晰看出，技術(shù)組合指標(biāo)模型的收益率為722 900，勝率為50%，模型得分為68分，此三項(xiàng)指標(biāo)均優(yōu)于單指標(biāo)模型。勝率與其他組合相比具有優(yōu)勢(shì)，有效盈利次數(shù)占比更重。收益率與風(fēng)險(xiǎn)率的比值，比單指標(biāo)模型高出數(shù)倍，間接反映了組合指標(biāo)的穩(wěn)定性較好，風(fēng)險(xiǎn)較低，收益率相對(duì)較高，是能夠長(zhǎng)期運(yùn)用的技術(shù)指標(biāo)組合。

除上表外，作者還查看了技術(shù)指標(biāo)組合與單指標(biāo)的收益率曲線。在對(duì)比BOLL單指標(biāo)模型和技術(shù)指標(biāo)組合模型時(shí)發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)組合有著相似的走勢(shì)，但技術(shù)指標(biāo)組合的交易周期較長(zhǎng)。由此說明了技術(shù)組合指標(biāo)對(duì)交易信號(hào)和點(diǎn)位的把控更為完善，技術(shù)指標(biāo)組合模型更具有穩(wěn)定性和持久性。

3 結(jié)論

本文使用文華財(cái)經(jīng)平臺(tái)對(duì)大連商品期貨交易所的焦炭合約進(jìn)行模擬回測(cè)，并且針對(duì)參數(shù)值進(jìn)行了優(yōu)化，得到的結(jié)論如下：

選擇2014年1月2日～2019年7月30日的交易數(shù)據(jù)，模擬回測(cè)結(jié)果有著較好的收益率、最大回撤比率，整體可獲得44.58%的收益率。使用程序化交易模擬回測(cè)，在風(fēng)險(xiǎn)方面也有較好的控制。由此可得出結(jié)論：技術(shù)指標(biāo)組合模型可以長(zhǎng)期應(yīng)用于焦炭期貨。

本文將布林軌道、唐安奇軌道、自適應(yīng)模型相結(jié)合構(gòu)建技術(shù)指標(biāo)組合，并基于文華財(cái)經(jīng)平臺(tái)給出相應(yīng)交易程序。此程序應(yīng)用于焦炭期貨，模型整體的風(fēng)險(xiǎn)、收益、勝率得分等數(shù)據(jù)均優(yōu)于單技術(shù)指標(biāo)。單指標(biāo)模型在對(duì)數(shù)據(jù)處理的時(shí)候，容易產(chǎn)生偏差，對(duì)于交易時(shí)機(jī)的選擇也容易出現(xiàn)遺漏等情況。因此，在后期的程序化交易中，我們可以主要選擇技術(shù)指標(biāo)組合的方式進(jìn)行交易測(cè)試。

4 結(jié)束語

程序化交易在我國(guó)雖然起步較晚，但隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的普及以及金融市場(chǎng)的規(guī)范，其發(fā)展趨勢(shì)不容小覷。隨著私募產(chǎn)品的興起以及量化市場(chǎng)的發(fā)展，程序化交易被更多的機(jī)構(gòu)投資者選擇。本文只針對(duì)焦炭期貨進(jìn)行了研究，程序化想要獲利，需要全社會(huì)的努力。只有把握好大趨勢(shì)，熟悉市場(chǎng)，在實(shí)戰(zhàn)中改進(jìn)，不斷提高策略水平，才能不被競(jìng)爭(zhēng)淘汰。在未來，各個(gè)金融終端的數(shù)據(jù)會(huì)更加透明，隨著國(guó)內(nèi)資本市場(chǎng)的完善，程序化交易所涉及的標(biāo)的資產(chǎn)規(guī)模會(huì)逐漸增多，在金融領(lǐng)域的應(yīng)用也會(huì)逐漸增加。

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[責(zé)任編輯：鄭筆耕]