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量化策略的“七宗罪”下!

(2016-09-25 09:00:00)
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杂谈

四宗罪:高换手率
高换手率和信号短暂不稳定(闪烁信号)有关。很多人窃以为,高换手率有什么不好啊,说明策略灵敏,能捕捉到短线的机会,这不就是传说中的高频交易嘛,原来这么简单,回测来看确实收益高的下班半辈子都不用愁了。

凡是高于周为频率的策略都需要检查下这个问题,高换手率得出的回测结果可以做下压力测试,看下多少的冲击交易成本就会抹掉全部收益。即使是月这样的交易频率,高换手率也足以颠覆策略结果。看一则例子:每个月买入日本股市中分红率最高,且过去一个月表现最差的股票,同时做空分红率最低,且过去一个月表现最好的股票,这个策略在0交易成本下年化收益高达11%,0.1%的交易成本下降为7%,0.3%的交易成本下收益直接全部被抹掉,而且还是亏钱的。这个策略的问题就在于尽管是每个月交易,但是每个月股票池股票全不一样,换手率接近100%。

很多人会说:A股的手续费不是万三嘛,0.3%这个假设太猛了,不科学。假设一个A股的股票5块钱,最小报价单位0.01,也就是0.2%,这么说来,一点都不小。尤其是我们还未考虑更多的情形,如果你是基金经理,大单买入会对价格产生很大冲击,拆单买入很可能交易成本控制不太好,且需要一定时间完成交易,遇到市场单边波动怎么办?如果你在国外交易小盘股,流动性差的一周只有几笔成交怎么办?

量化策略的“七宗罪”下!
那这是不是说我们交易频率越长越好?比如来个一年定期换一次股?这换手率总算低了吧?当然不是,市场变化瞬息万变,明知道某股票已经不符合某些条件,应当及时调出组合。每月交易一次,每次更换组合中3%的股票,比一年交易一次,每次更换36%的股票要好得多,虽然两者的年换手率均为36%。

量化策略的“七宗罪”下!
再来看一个高换手率交易的典型问题:每天收盘时买入当天表现最差的100个股票,卖出过去的持仓,持续每日交易,回报率喜人。这里的错误也是前视偏差,还没收盘我们不知道当天哪些股票表现最差,即使用程序化交易,这种策略也是停留在纸面。我们能做的是以每天开盘价买入昨天表现最差的100个股票。两个策略结果一对比,以开盘价买入的策略几乎一条直线。
量化策略的“七宗罪”下!
量化策略的“七宗罪”下!
五宗罪:数据挖掘

Paul Romer在14年发了篇文章,历数经济学中的过度数学化,量化中又何尝不是,有时候为了数据平整而平整,强制把数据做平,出来的东西已经失去解释意义。神经网络迭代式能完整写下来的人有多少?不应该因为听上去高大上能忽悠人就直接套用X算法Y算法的去预测股价。当然除了这种过度数学化,也有犯低级数据挖掘错误的,还别说,国内券商的量化研报里还真的见过做样本内回测的。例子很简单,有100个因子,2009-2014年5年数据,逐个回测因子,选出6个表现最好的,等权重合成一个策略,再回测那5年数据,结果自然喜人。但如果在09年初,挑选出6个在04-09年表现最好的因子合成一个策略,用09-14年进行样本外回测后发现:直线一条。
量化策略的“七宗罪”下!
六宗罪:异常值偏差

在计算行业或者指数的一些指标时我们常常用成分股各自的指标取平均值。但这样的做法往往会受异常值的干扰,比如下图中的标普BMI韩国指数成分股的利润率。如果用平均值和剔除1%,2%极值的结果相差甚大。这是宏观数据中常有的问题,少数极值若不做预处理,会严重影响回归结果。

但去除极值往往损失一些信息,因此最好的办法是对数据进行微观层面的聚合然后再算总的指标。

量化策略的“七宗罪”下!

我们常看文章说香港市场低估,摆出全市场PB等历史数据加以佐证。乍一看似乎是很低,但两个问题值得问:PB是全市场各个公司PB的平均还是全市场的市值除以全市场公司的的账面价值?这两种算法的结果完全不同。如果是图省力的第一种做法,那对极值是如何处理的?

一种处理极值的通常做法是Inter-Quartile Range (IQR): 将数据三等分,设k=0.5,Q1,Q3分别为等分点,任何小于Q1− k(Q3 − Q1) , 或大于Q3 k(Q3− Q1)的点均定义为极值。下图中用IQR处理过后的港股PB值在07年比互联网泡沫时期更贵,而普通处理的PB则在当时显得非常便宜。
量化策略的“七宗罪”下!
七宗罪:非对称性

做策略时往往假设2倍杠杆,即做多一组的同时做空另一组,以达到增加因子曝光的目的。但现实中做多和做空带来的收益是不对称的。以下图中美股的这些因子为例,多数因子多空的收益表现出非对称性。撇开做空的成本和现实可能性,在做策略时依然值得自问:是否值得做空?
量化策略的“七宗罪”下!

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