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深度解密:为什么绝大多数的EA最终还是亏钱?(中篇)

2017-08-03 17:05:09 和讯网 

  本文首发于微信公众号【隔壁老王侃金融】。文章内容属作者个人观点,不代表和讯网立场。投资者据此操作,风险请自担。

  上回说到市面上大部分EA亏钱的原因。主要是从使用者的角度来找原因。

  但是,EA本身就没有问题吗?有,问题大着呢!

  我们先来说说什么叫EA,EA是Expert Advisor的简称,中文意思就是“专家顾问”,我们把它说成“智能交易”、“程序化交易”,这只是意译。

  这个名字你可以去百度一下,它完全是迈达克公司(即MT4平台的软件开发商,俄罗斯公司)独创的,其他任何公司都不这样用。这不是投资界的主流叫法。主流投资界一般都谈“量化交易”、“算法交易”,谁跟你谈EA?与EA能够勉强对应的,就是“量化交易”(Quantitative Trading)。

  但是,当你去了解“量化交易”的时候,你会发现,他们谈论的与EA根本就不是一回事,他们关心的很多话题,都是我们目前的“EA界”基本上没有谈到的。

  比如,量化交易非常关注风险控制。他们把“最大回撤率”视为死敌。我记得一位基金经理谈到他投资经理中有一次让最大回撤达到了10%以上,尽管后来他盈利增多了,但他却认为“那是人生的一个污点”。但在我们目前的EA界呢,没有多少人重视这个问题。经常有人晒账户、晒回测,最大回测率都超过50%了,但没有人觉得这是丢人现眼的事。更有甚者,向客户展示的都是“余额曲线”,至于净值去到哪里,好像跟他没有一毛钱的关系。

  还有量化投资者关心的“夏普率”。在我们EA界,这几乎又是一个知识的空白点(关于“夏普率”的知识请自行百度一下)。MT4的回测报告也不显示夏普率。好一点的交易员,会关心“风险报酬比”,也就是一个交易机会可能带来潜在的亏损与盈利之间的比例。但很显然,“风险报酬比”是一个主观概念,是不科学的。而“夏普率”是以交易的结果来检验一个交易者盈利能力及其盈利稳定性的,是客观科学的。这么重要的指标大家都不关心,难怪都走不出“大亏大赚”的怪圈。

深度解密:为什么绝大多数的EA最终还是亏钱?(中篇)

  另外量化投资者都在谈哪些收益是α因子,谈哪些收益是β因子,这个他们要分出来。为什么要分出来呢?

  因为这帮量化交易者脸皮薄,就算他们赚了钱,他们也会问自己,这个钱究竟是不是凭自己本事赚的?如果赚的钱属于α,他们觉得脸上有光,那是自己本事;如果赚的钱属于β,他们很不好意思,这个钱本来就是天上掉馅饼、人人有份的,有什么好说的呢!

  可我们EA界呢,“厚黑学”学得不赖,我们才不管什么α、β,钱都是老子赚的,老子就是有本事。

  量化投资者都在谈组合投资。怎么样的投资组合能够在风险与收益的配比上达到最完美的结合。也就是说,量化投资者不仅仅是在研究单品种的交易策略,而是涉及到多市场、多品种、多策略的组合、对冲问题。而在我们EA界,目前绝大多数还是停留在单品种的交易策略上。

  至于说量化投资界把概率论、微积分、矩阵运算、线性规划等高等数学的方法大量的运用到策略模型的开发上,并且已经在神经网络、深度学习等方面走了好长的路,而我们的EA基本还停留在加、减、乘、除以及简单的技术指标、技术图形方面,这种以初等数学算法为核心的交易策略,其市场适应能力就可想而知了。

  一句话,EA太Low了。

  也许在10年前,EA还是比较先进的技术。那个时候,中国无论是股市还是期货市场,要用全自动来进行交易还根本不可能,但EA做到了。EA当时主要的立足点就是,把人工交易的手法用程序化来实现。

  比如,很多手工交易者都爱使用均线交叉来做交易。那么,EA的目的就是让程序来自动识别均线交叉,从而代替人的劳动。

  比如,有些人喜欢用逆势加仓、平摊成本的方法来做交易,EA就把这种策略程序化,就成了大家看到的马丁类EA。市面上绝大多数EA,都是按这种逻辑在设计的。

  但10年过去了,市面上的EA还是那些套路。而全球的对冲基金和财富管理机构的交易理念、交易技术发生了日新月异的变化,相比之下,EA真有些昨日黄花的感觉。

  隔壁老王多年来一直关注全球EA交易策略的发展,但好笑的是,我看到市面上传来传去的EA,很多都与10年前的东西别无二致。实在是可叹!

  EA之所以low,一方面是因为行业地位边缘、从业人员的素质相对低下,缺乏高水平的研发人员进入到这个行业;另一方面,也与平台技术有关系。目前在外汇行业占绝对垄断地位的MT4平台,虽然也是一个方便易用、功能非常强大的平台,但与专业的程序化交易策略开发所需要的开发环境来说,这个差距是越来越大。

  那么,有没有可能突破瓶颈、改变现状呢?我觉得还是有的!而且这个希望也正在到来!那么,希望何在,出路何在,且听下回分解!

(责任编辑:赵男男 HF087)
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