数据真实性影响量化模型收益
我国量化基金起步较晚，但发展迅速。目前，已有十余家基金公司推出了主动管理型量化基金。只是，一直以来，国内多数量化基金的投资业绩并不理想。而新近对冲策略的兴起，似乎让量化投资找到了降低风险的助手，那么中国的量化对冲市场又将怎样发展呢？本刊专访了富国沪深300基金经理、富国基金量化投资与海外投资部总经理李笑薇。记者：从专业角度，如何解读量化投资和量化对冲？李笑薇：“量化”和“对冲”是两个概念。量化投资可以不做对冲，比如富国沪深300指数增强；对冲投资也可以不做量化。与非量化对冲相比，量化对冲更强调对风险的控制。对冲可以完全对冲，即市场中性，也可以部分对冲。市场中性的量化对冲投资与指数增强的量化投资相比，在量化投资选股模型上没有本质区别。然而，&对投资人来说，其获得的风险收益却迥然不同。指数增强给投资人带来的是高风险、高收益，风险收益与普通权益或股票指数基金类似；市场中性的量化对冲带给投资人的是近似债券投资的风险收益，是绝对收益型的产品。&记者：就您来看，目前国内市场上量化投资的生存发展环境与海外成熟市场有何不同，最大的差距在哪里？&李笑薇：量化投资的理论框架和国外没有什么不同，真正的差异在于对不同市场的应用。针对不同的市场特点，一定会有相应的调整。在国内市场构建量化模型的时候，会碰到与海外不同的问题，比如估值这个因子，我们知道，PE（市盈率）即Price（价格）除以Earnings（盈利）。在中国，Price在市场体现的仅仅是一部分交易股票的价格，同一公司的非流通股份的价格并未在市场上显示出来。也有人质疑国内市场数据历史比较短，存在造假现象等，在我看来，这些情况确实会出现，但是对于量化投资来说，未必是大问题。如果有些造假是大规模的、有规律的，我们的量化模型可以利用其中的规律，因此其数据反而可能可以用来获取超额收益。另外就是我们建立量化模型初期，个别数据供应商的数据质量也会给我们带来一定的负面影响。这需要我们非常小心，甄选数据供应商并对数据进行严格比对和梳理。这对量化投资非常关键。当然我并不是说在海外市场做量化投资不会碰见问题，其实在每个市场做量化投资都会遇到不同的问题。&记者：在量化投资方面，富国可能是业内惟一实现稳定超额收益的团队。富国怎样做到这一点，坚持了怎样的投资思路和原则？目前的业绩情况是否符合此前的预期？李笑薇：我们并不进行仓位选择，而是通过股票或行业的超配和低配来实现选股和选行业。这主要是通过富国量化投资模型中的超额收益预期模型来实现。在这一过程中，我们需要海量的数据筛选与研究，需要具备A股市场和量化投资的丰富经验，还需要一些运气。此外，利用风险模型进行风险控制和精细化成本管理，是非常关键的因素。当然，与依靠基金经理经验的传统投资方法相比，量化模型通过海量的选股和严谨耗时的数据验证，将运气以及个人情绪等因素的干扰大大降低了，使得风险更加分散，以期实现更稳定的收益。
采用以上方法，富国沪深300指数增强在2011年全年超越基准8%，战胜基准的周胜率为67.35%；自开始运作至今年4月，超越基准18.29%，战胜基准的月胜率达75.86%。我们很难去预测未来的收益。但从目标来看，富国量化增强产品战胜指数的平均年化超额收益力争处于5%-10%之间。商报记者&王丹人物简介李笑薇&&博士，10年证券从业经历；曾任摩根士丹利资本国际Barra公司BARRA股票风险评估部高级研究员、巴克莱（BGI）大中华主动股票投资总监，高级基金经理及高级研究员；2009年12月起任富国沪深300基金经理，兼任富国基金公司总经理助理、量化投资与海外投资部总经理。
(本文来源：北京商报
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做了一段时间，如果想拿别人的量化模型做做看怎样？不过也有点儿犹豫，毕竟是将主导权交给了程序去跑，大家觉得目前中国的，量化交易怎样？模型是否靠谱？欢迎讨论分享！
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贴数:35&分页:lovemajia09发信人: lovemajia09 (lovemajia09), 信区: FE
标&&题: 量化模型的核心是什么？
发信站: 水木社区 (Sun Dec&&7 19:09:16 2014), 站内 && 对市场的深刻理解还是复杂的技术手段？ && 如果是前者的话，那么经验不是更占优势了 && -- && ※ 来源:·水木社区 newsmth.net·[FROM: 58.33.81.*]
迷途小书童发信人: spioner007 (迷途小书童), 信区: FE
标&&题: Re: 量化模型的核心是什么？
发信站: 水木社区 (Mon Dec&&8 05:16:10 2014), 站内 && 就是瞎扯淡，上面要找个由头忽悠投资者，让他们看着高大上的数学模型心里放心，觉得自己的钱不会打水漂。。。
在成人的世界里，究竟有没有真正客观的事实了？每个人都看到了一部分，然而毋庸置疑，每个人都选择性的看到自己愿意看到的，或者有利于自己的——所谓事实...的确，你不得不承认：在成人的世界里，利益永远高于事实! && 多学文化，常自省，对自己提出更高要求，有生之年你也可以实现抑郁~&&&&&& 1、最难提高的是素质；2、最难改变的是习惯；3、最难处理的是关系；4、最难把握的是机遇；5、最难实现的是理想；6、最难分配的是利益；7、最难平衡的是心态；8、最难战胜的是自己；9、最难得到的是人心；10、最难坚持的是本色；11、最难保持的是健康；12、最难留住的是光阴 && ※ 来源:·水木社区 ·[FROM: 171.42.118.*]
sf发信人: templarsf (sf), 信区: FE
标&&题: Re: 量化模型的核心是什么？
发信站: 水木社区 (Mon Dec&&8 08:47:53 2014), 站内 && 那西蒙斯怎么挣钱的？
【 在 spioner007 (迷途小书童) 的大作中提到: 】
: 就是瞎扯淡，上面要找个由头忽悠投资者，让他们看着高大上的数学模型心里放心，觉得自己的钱不会打水漂。。。
&&&& -- && ※ 来源:·水木社区 newsmth.net·[FROM: 182.246.55.*]
迷途小书童发信人: spioner007 (迷途小书童), 信区: FE
标&&题: Re: 量化模型的核心是什么？
发信站: 水木社区 (Tue Dec&&9 10:54:38 2014), 站内 && 就是 靠运气，模型用处不大，或者说靠对市场的感觉，这个和模型没太大关系，任何模型和 现实金融比起来就是简单的掉渣，根本没用
【 在 templarsf 的大作中提到: 】
: 那西蒙斯怎么挣钱的？
在成人的世界里，究竟有没有真正客观的事实了？每个人都看到了一部分，然而毋庸置疑，每个人都选择性的看到自己愿意看到的，或者有利于自己的——所谓事实...的确，你不得不承认：在成人的世界里，利益永远高于事实! && 多学文化，常自省，对自己提出更高要求，有生之年你也可以实现抑郁~&&&&&& 1、最难提高的是素质；2、最难改变的是习惯；3、最难处理的是关系；4、最难把握的是机遇；5、最难实现的是理想；6、最难分配的是利益；7、最难平衡的是心态；8、最难战胜的是自己；9、最难得到的是人心；10、最难坚持的是本色；11、最难保持的是健康；12、最难留住的是光阴 && ※ 来源:·水木社区 ·[FROM: 171.42.118.*]
sf发信人: templarsf (sf), 信区: FE
标&&题: Re: 量化模型的核心是什么？
发信站: 水木社区 (Tue Dec&&9 10:56:13 2014), 站内 && 靠市场的感觉为啥西蒙斯都招理科博士，靠感觉的话不是该招艺术家之类特质的人么。
【 在 spioner007 (迷途小书童) 的大作中提到: 】
: 就是 靠运气，模型用处不大，或者说靠对市场的感觉，这个和模型没太大关系，任何模型和 现实金融比起来就是简单的掉渣，根本没用
&&&& -- && ※ 来源:·水木社区 newsmth.net·[FROM: 182.246.55.*]
迷途小书童发信人: spioner007 (迷途小书童), 信区: FE
标&&题: Re: 量化模型的核心是什么？
发信站: 水木社区 (Tue Dec&&9 10:59:09 2014), 站内 && 感觉是对以往市场数据分析总结出来的，比如各种大趋势以及周期多长等等，这些都是理工科擅长的，要和数据打交道啊
【 在 templarsf 的大作中提到: 】
: 靠市场的感觉为啥西蒙斯都招理科博士，靠感觉的话不是该招艺术家之类特质的人么。
在成人的世界里，究竟有没有真正客观的事实了？每个人都看到了一部分，然而毋庸置疑，每个人都选择性的看到自己愿意看到的，或者有利于自己的——所谓事实...的确，你不得不承认：在成人的世界里，利益永远高于事实! && 多学文化，常自省，对自己提出更高要求，有生之年你也可以实现抑郁~&&&&&& 1、最难提高的是素质；2、最难改变的是习惯；3、最难处理的是关系；4、最难把握的是机遇；5、最难实现的是理想；6、最难分配的是利益；7、最难平衡的是心态；8、最难战胜的是自己；9、最难得到的是人心；10、最难坚持的是本色；11、最难保持的是健康；12、最难留住的是光阴 && ※ 来源:·水木社区 ·[FROM: 171.42.118.*]
sf发信人: templarsf (sf), 信区: FE
标&&题: Re: 量化模型的核心是什么？
发信站: 水木社区 (Tue Dec&&9 11:01:14 2014), 站内 && 这不就是模型么
【 在 spioner007 (迷途小书童) 的大作中提到: 】
: 感觉是对以往市场数据分析总结出来的，比如各种大趋势以及周期多长等等，这些都是理工科擅长的，要和数据打交道啊
&&&& -- && ※ 来源:·水木社区 newsmth.net·[FROM: 182.246.55.*]
迷途小书童发信人: spioner007 (迷途小书童), 信区: FE
标&&题: Re: 量化模型的核心是什么？
发信站: 水木社区 (Tue Dec&&9 11:05:47 2014), 站内 && 。。。。好吧，不过我发现赚大钱的没几个真正弄模型啊，很多都是一种对历史的总结，然后一种感觉，顺势而为，形成自己的投资投机规则，西蒙斯这种我了解不深，不知道所谓的模型在他的投资决策中占多大的分量，
【 在 templarsf 的大作中提到: 】
: 这不就是模型么
在成人的世界里，究竟有没有真正客观的事实了？每个人都看到了一部分，然而毋庸置疑，每个人都选择性的看到自己愿意看到的，或者有利于自己的——所谓事实...的确，你不得不承认：在成人的世界里，利益永远高于事实! && 多学文化，常自省，对自己提出更高要求，有生之年你也可以实现抑郁~&&&&&& 1、最难提高的是素质；2、最难改变的是习惯；3、最难处理的是关系；4、最难把握的是机遇；5、最难实现的是理想；6、最难分配的是利益；7、最难平衡的是心态；8、最难战胜的是自己；9、最难得到的是人心；10、最难坚持的是本色；11、最难保持的是健康；12、最难留住的是光阴 && ※ 来源:·水木社区 ·[FROM: 171.42.118.*]
sf发信人: templarsf (sf), 信区: FE
标&&题: Re: 量化模型的核心是什么？
发信站: 水木社区 (Tue Dec&&9 11:08:59 2014), 站内 && 模型不就是对历史的总结，形成的体系化的东西么。你所谓的感觉只要不是文艺青年的那种“感觉”，那不还是模型么，只不过是一个多参数的非线性模型而已。
【 在 spioner007 (迷途小书童) 的大作中提到: 】
: 。。。。好吧，不过我发现赚大钱的没几个真正弄模型啊，很多都是一种对历史的总结，然后一种感觉，顺势而为，形成自己的投资投机规则，西蒙斯这种我了解不深，不知道所谓的模型在他的投资决策中占多大的分量，
&&&& -- && ※ 来源:·水木社区 newsmth.net·[FROM: 182.246.55.*]
迷途小书童发信人: spioner007 (迷途小书童), 信区: FE
标&&题: Re: 量化模型的核心是什么？
发信站: 水木社区 (Tue Dec&&9 11:15:00 2014), 站内 && 当然不是文艺青年，但也绝不是数理模型那样细化和精确的，很多时候也不会是参数型的，就是看看财务报表，看看历史交易记录，看看周期性的图标，然后自己去领悟和感觉，这个不是靠逻辑推理的，也不是像文艺那样凭空乱想，是建立在以往交易历史的基础上合理的加上一点灵感的预判，能领先市场就能赚大钱，西蒙斯搞的是不是高频和对冲这样的，高频纯粹是拼速度，对冲还是一种对赌，然后建立模型控制风险？索罗斯的量子和西蒙斯的就完全不同吧，我觉得我说的更像索罗斯这种，他好像不懂什么高大上的模型，但他有感觉，西蒙斯的我没认真研究过，不知道他到底玩的是什么，怎么赚钱的
【 在 templarsf 的大作中提到: 】
: 模型不就是对历史的总结，形成的体系化的东西么。你所谓的感觉只要不是文艺青年的那种“感觉”，那不还是模型么，只不过是一个多参数的非线性模型而已。
在成人的世界里，究竟有没有真正客观的事实了？每个人都看到了一部分，然而毋庸置疑，每个人都选择性的看到自己愿意看到的，或者有利于自己的——所谓事实...的确，你不得不承认：在成人的世界里，利益永远高于事实! && 多学文化，常自省，对自己提出更高要求，有生之年你也可以实现抑郁~&&&&&& 1、最难提高的是素质；2、最难改变的是习惯；3、最难处理的是关系；4、最难把握的是机遇；5、最难实现的是理想；6、最难分配的是利益；7、最难平衡的是心态；8、最难战胜的是自己；9、最难得到的是人心；10、最难坚持的是本色；11、最难保持的是健康；12、最难留住的是光阴 && ※ 来源:·水木社区 ·[FROM: 171.42.118.*]
文章数:35&分页:如何判断量化模型的优劣
摘要：在互联网金融发达的今天，量化产品充斥于各种网络平台上，然而在面对玲琅满目的量化模型产品中，投资者往往眼花缭乱，不知如何挑选甚至不能判断模型的优劣与否。在这样的背景条件下，笔者将在在本篇文章中结合资金曲线、测试报告和模拟跟踪三个方面来分析和判断模型的优劣，希望能够帮助投资者在选择量化产品时多一分理性。
&&毛泽东在《实践论》中曾提出“去粗取精，去伪存真，由此及彼，由表及里”来揭示事物运行的本质和规律，而我们在选择和判断量化模型的优劣亦是如此，需要我们先判断真伪，继而判断优劣，最后拨开云雾见天日，进一步接近或揭示交易的核心的逻辑关系。
一、去伪存真
经常在各类网站上可以看到模型完美的回测效果，权益曲线一根直线的上涨，不能说这样的效果完全是虚假的，但绝大部分不是真实的，回测的开仓的点位与实时开仓的点位相差很大，这样的模型谈不上优劣，可以说就是假冒伪劣产品，出现这样的问题大致有两点原因：一是模型中存在未来函数或者说带有未来性质的语句；二是历史数据和实时数据的差别。
1.未来函数
所谓“未来函数”，是指可能引用未来数据的函数，即引用或利用当时还没有发生的数据对之前发出的判断进行修正的函数。举例来说，来编一个模型，当下一个K线开盘价小于下一个K线的收盘价时，选择在当根K线收盘价位置做多，这个策略的曲线无疑是赚钱的，在语句上也是完全可以实现，但在实际交易过程中，不知道也不可能知道下一根K线各个价位之间的关系。
未来函数可能是一个函数，可能是一段语句，也可以是指定的买卖日期或买卖价格。
例如在文华财经的平台里，像模型中包含有REFX、ZIGZAG、PEAK等函数，此类函数运用在条件语句中，很可能导致回测和实盘的差别，这一点在知道源码的情况下甄别较为容易。而程序中含有的带有未来性质的函数却不容易区分，例如IMPORT跨周期调用函数，如果要在小周期上调用日线级别MACD金叉作为趋势做多的条件之一，在回测中DIFF和DEA的关系是一定的，只要小周期的条件成立即开多单，而如果日线的K线形成之初MACD并没有金叉，只是在尾盘拉升造成金叉的结果，这样在回测统计中会产生利润虚高的情况。未来函数还有一种情况就是定的买卖日期或买卖价格，倘若知道了某天是涨势或跌势，在程序中指定开盘价附近做多或做空，很显然回测上的结果固然是盈利的。
2.历史数据和实时数据的差别
因为回测数据所能检测的数据只是一根K线收盘时的高低开收四个价位以及对应的盘口，然而实盘与回测的区别在于价格和盘中都是实时变动的，这是造成实盘和回测差距的原因。在程序编写上，通常用C表示收盘价，而在对C的解读上存在一定的区别，在历史行情中，C确实是表示收盘价，但在实时行情中却代表着现价。
在判别一个模型真伪上，想通过测试报告和资金曲线观察并不容易，部分可以通过源码来识别，但大部分程序都是加密文件输出的，况且投资者也未必能够识别，所以判断模型真伪只能通过模型的模拟跟踪与回测结果的对比，观察信号的触发在时点上是否吻合。
二．去粗取精
在确定模型真实的前提下，怎么样在大量的模型产品中去识别和选择优良的模型，是看资金曲线，还是测试报告，同时测试报告内容量很大，究竟哪个指标才是评判模型优劣的关键，许多投资者为之困惑。
在这一环节上，首先可以大致看一下资金曲线，资金曲线较为直观，直接代表了模型运行获得的盈利或亏损的总和，如果资金曲线很曲折，也就没有必要在进行下一步。其次是分析测试报告，从测试报告各项指标中挑选出适合自已的模型。
一般来说，产品运行效果有两个评判标准，盈利能力和稳定性，盈利能力代表了模型挖掘潜在利润的能力，在测试报告中可以使用年化收益率来衡量，而稳定性表示模型所面临的风险，可以利用最大回撤值来评判，最大回撤值代表了阶段内模型最大亏损额度，未来行情可以以此作为借鉴。除两个指标以外，可以观察盈亏比、胜率等作为配套指标，例如在趋势的模型中盈亏比至少在1.5以上，而胜率一般在35%—50%之间。
除以上基本指标以外，可以根据策略的不同，客户素质的不同，可以对指标选择性观察，以下举两个事例。
1.在一个交易频率较高的模型中，可以参看每手平均盈亏指标，这表示交易一次赚取净利润，但在测试的环境是理想化的，我们是有假设交易不存在损耗的前期下，这种损耗不仅仅是指手续费，更是指交易的滑点，例如股指交易一次一手手续费在30元左右，而一个滑点就有60元，将近是其两倍。因为在程序化设定过程中，为了使交易尽快达成，一般采用对价形式委托，这样在交易过程中就很可能形成1个滑点，考虑开平各交易一次，完成一次交易很可能形成2个滑点，所以在测试中平均每手盈亏理论上知道要高于两个滑点的值。下图以焦炭模型测试报告为例，
图1：焦炭模型测试报告
数据来源：徽商期货研究所
可以看到最大回撤值、盈亏比、胜率、年化收益率这四个指标都还不错，而每手平均盈亏只有190.95，还不够两个滑点的损耗，所以说这样的模型是不能应用在实盘的。
2.投资者在使用模型时，很难做到信赖一个模型，而信赖某个模型的基础在于该模型在较长的一段时间内保持一定的盈利，如果一个模型的回测结果显示在很长一段时间内一直处于亏损的状态，这当然是投资者无法忍受的，虽然是回测，但也是该模型在以后遇到以往类似的行情中面临相同的问题。这一点选择最大持续亏损次数和平均交易周期两个指标来衡量，这两者的乘积表示了最少的亏损的K线数目，进而换算出最大连续亏损的天数，以这个指标作为投资者使用某模型的忍耐度的参考。
三．由此及彼，由表及里
在确定了模型的真伪和优质的测试报告后，是不是意味着可以将模型加载使用了，答案是否定的。例举一个真实的案例，一位投资者购买的程序，程序源码很长，进一步的程序的回测效果很好，经过专业人员查看源码，也没有发现不妥的地方，但进一步推敲发现，源码的编写完全是拟合行情的走势，就是说在某一行情中适合某一段程序，最后通过指定时间段将各段表现良好的程序拼接，明眼人都可以看出来这是一个忽悠人的模型，这个案例可能有点极端，然而在我们碰到的很多类似情况是参数的过渡优化，参数是否过渡优化可通过三种方法判定，一是测试参数的敏感性，就是通过测试观察模型的各项指标随着参数的小幅变动变化多少，如果变化较大，则认为敏感性较强，模型的稳定性不是太好；二是通过样本外数据的验证，即通过测试数据以外的数据来加以验证，如果效果相差无几，模型有效性增强；三则是通过未来行情数据来验证，对照跟踪的开平仓数据，由表及里的递进式挖掘并接近交易的核心逻辑体系，实盘跟踪对于判断模型适用性的效果是最为明显的。
一个优秀的模型需要具备强大的生命力，这种生命力不仅要存续在回测的数据当中，更要贯穿于未来的行情之中，我们所追求的这样的一种模型，归根结底是要探寻。
文章来源：徽商期货研究所& 联系电话。
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