“在日內(nèi)以及1個(gè)交易日的時(shí)間尺度上，不論是中證500還是滬深300的價(jià)格走勢(shì)均不為隨機(jī)游走且走勢(shì)強(qiáng)自相關(guān)，也就是說在中高頻這個(gè)頻段上，市場(chǎng)尚未達(dá)到弱有效、價(jià)格本身存在規(guī)律性，所以中高頻的量化模式識(shí)別仍具有盈利空間?！?/span>
“不管是中證500期貨還是滬深300期貨，機(jī)器學(xué)習(xí)策略的夏普均顯著高于隨機(jī)信號(hào)策略，說明機(jī)器學(xué)習(xí)可以有效的從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)到量?jī)r(jià)規(guī)律?！?/span>
“我們的優(yōu)化主要在三個(gè)方向。第一，在因子構(gòu)造層面引入了北上數(shù)據(jù)，第二，在機(jī)器學(xué)習(xí)層面引入了LSTM模型，第三，我們把策略從時(shí)間序列維度拓寬到了橫截面維度?！?/span>
“量化選股和主動(dòng)投資的目的是一致的，都是希望找到基本面優(yōu)質(zhì)的公司，并把錢投向這些公司。只是在價(jià)值發(fā)現(xiàn)的過程中，量化模型會(huì)更頻繁地尋找市場(chǎng)中的價(jià)值洼地，并不斷對(duì)自身交易進(jìn)行糾錯(cuò)，因此導(dǎo)致的一個(gè)結(jié)果是量化的交易頻率會(huì)高于主動(dòng)?！?/span>
“10月中旬以來市場(chǎng)呈現(xiàn)低波動(dòng)的震蕩格局，整體市場(chǎng)環(huán)境對(duì)股指策略較為不利，但我們預(yù)計(jì)當(dāng)指數(shù)的波動(dòng)率恢復(fù)時(shí)，策略也將恢復(fù)其凈值彈性?！?/span>
以上是朱雀基金量化組組長(zhǎng)章曉玨12月18日在朱雀基金“贏在終局”2022年度策略會(huì)上發(fā)表的觀點(diǎn)。以下是我們整理的演講實(shí)錄。
大家好，我是朱雀基金專戶投資部投資經(jīng)理章曉玨。
在前兩年的策略會(huì)上，我們向大家介紹了什么是CTA策略、我們的CTA投資理念以及對(duì)策略的一些優(yōu)化方案。這里請(qǐng)?jiān)试S我再花兩分鐘時(shí)間，再和大家簡(jiǎn)單介紹下CTA策略。
我們今天所要講的量化CTA，其實(shí)就是通過量化的手段來建立交易模型，然后由模型給出期貨標(biāo)的價(jià)格走勢(shì)的漲跌判斷，從而在期貨上進(jìn)行做多、做空或多空雙向的操作。最終的目的是賺取絕對(duì)收益。目前CTA的投資范圍主要在股指期貨、大宗商品期貨和國(guó)債期貨三大類。在投資策略上，我們主要利用機(jī)器學(xué)習(xí)來做模式識(shí)別從而給出價(jià)格預(yù)測(cè)。
模式識(shí)別CTA介紹
那首先什么是基于模式識(shí)別的CTA？這里展示了一個(gè)簡(jiǎn)單的例子。假設(shè)當(dāng)前我們站在2021年8月20日的收盤時(shí)刻，我們?nèi)绾蝸頉Q策后續(xù)是在中證500上做多還是做空？
對(duì)于量化投資經(jīng)理來說，我們的判斷是建立在對(duì)歷史數(shù)據(jù)的回看上的，我們認(rèn)為歷史可以重演，所以一個(gè)思路就是，我們可以從歷史數(shù)據(jù)中尋找和當(dāng)前價(jià)格走勢(shì)相似的歷史片段，并且根據(jù)這些歷史片段此后的指數(shù)走勢(shì)，來判斷當(dāng)前指數(shù)的未來走勢(shì)。
這里我們以價(jià)格走勢(shì)之間的歐氏距離來衡量歷史片段與當(dāng)前走勢(shì)的相似度。通過數(shù)據(jù)挖掘，我們發(fā)現(xiàn)12年的12月12號(hào)、13年的1月4號(hào)和今年的3月2號(hào)等交易日的日內(nèi)走勢(shì)和今天非常接近。找到了相似的歷史片段后，我們就可以統(tǒng)計(jì)這些歷史片段后續(xù)指數(shù)的漲跌分布。從下圖中我們可以看到，在所有走勢(shì)和今天接近的交易日里面，有63%的交易日在第二天是上漲的，也就是說站在當(dāng)下，明天上漲的概率大于50%，我們可以發(fā)出開多的交易指令。
注：日內(nèi)模式匹配度最高的10%樣本未來一日走勢(shì)統(tǒng)計(jì)
當(dāng)然這只是一個(gè)簡(jiǎn)化的例子，我們想要說明的是模式匹配型CTA的核心在于從歷史數(shù)據(jù)中去發(fā)掘大概率會(huì)發(fā)生的量?jī)r(jià)規(guī)律，再在實(shí)盤的時(shí)候根據(jù)市場(chǎng)的變化來進(jìn)行規(guī)律的匹配，從而從歷史數(shù)據(jù)中獲得對(duì)未來的啟示。
前面的例子里我們只是以價(jià)格走勢(shì)這一個(gè)維度來定義市場(chǎng)特征，實(shí)際上我們?cè)趯?shí)盤中會(huì)從價(jià)格、波動(dòng)率、趨勢(shì)性、盤口掛單情況等多個(gè)維度來定義所謂的“模式”，每一個(gè)維度都是一個(gè)可以刻畫當(dāng)前市場(chǎng)特征的因子。之后我們會(huì)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)不同的市場(chǎng)特征下未來的漲跌規(guī)律，從而把多維的特征矩陣壓縮成一個(gè)對(duì)后市的漲跌概率預(yù)測(cè)。
模式識(shí)別CTA的盈利前提
在前面的例子里，模式識(shí)別型CTA要想盈利其實(shí)隱含了兩個(gè)串聯(lián)的先決條件，第一是價(jià)格的時(shí)間序列本身要存在一定規(guī)律，第二是機(jī)器學(xué)習(xí)模型要能夠從歷史數(shù)據(jù)中挖掘出有效的規(guī)律，而不僅僅是在過度擬合。接下來，我們分別來回答這兩個(gè)問題。
首先第一個(gè)問題，價(jià)格的時(shí)間序列里真的存在規(guī)律嗎？弱有效市場(chǎng)假說認(rèn)為當(dāng)前的證券價(jià)格已經(jīng)反應(yīng)了所有歷史信息，所以價(jià)格未來的走勢(shì)接近隨機(jī)游走，無法通過歷史數(shù)據(jù)被預(yù)測(cè)。但實(shí)際上是否真的是這樣？
這里我們測(cè)算了寬基指數(shù)在日內(nèi)不同頻率以及在1天、2天一直到10天的隨機(jī)性和自相關(guān)性。表格的第一行和第二行展示了隨機(jī)性檢驗(yàn)的結(jié)果，其中第二行的p值越小，則說明價(jià)格走勢(shì)越不具有隨機(jī)性。第三行和第四行展示了自相關(guān)性檢驗(yàn)的結(jié)果，同樣第四行的p值越小，就說明價(jià)格走勢(shì)的自相關(guān)性越強(qiáng)。
來源：朱雀基金，天軟科技
我們可以看到在日內(nèi)以及1個(gè)交易日的時(shí)間尺度上，不論是中證500還是滬深300的價(jià)格走勢(shì)均不為隨機(jī)游走且走勢(shì)強(qiáng)自相關(guān)，也就是說在中高頻這個(gè)頻段上，市場(chǎng)尚未達(dá)到弱有效、價(jià)格本身存在規(guī)律性，所以中高頻的量化模式識(shí)別仍具有盈利空間。但是如果我們把持倉(cāng)周期拉長(zhǎng)到2天以上，則市場(chǎng)的有效性得到了大幅的提升，這主要?dú)w功于主動(dòng)研究員對(duì)上市公司基本面的深入研究糾正了長(zhǎng)周期上的錯(cuò)誤定價(jià)。
接下來我們?cè)賮砜匆幌律唐飞系那闆r。這里我們挑選了一些代表性品種。我們可以看到商品期貨價(jià)格在日內(nèi)具有較強(qiáng)規(guī)律性，同時(shí)在3~5天持倉(cāng)期上也有一定弱規(guī)律?；谏鲜鼋Y(jié)果，我們認(rèn)為在日內(nèi)及隔夜頻率上，市場(chǎng)尚未達(dá)到弱有效，價(jià)格走勢(shì)仍具有規(guī)律性。
來源：朱雀基金，天軟科技
其次第二個(gè)問題，機(jī)器學(xué)習(xí)能有效地學(xué)到價(jià)格規(guī)律嗎？這里我們用蒙特卡洛模擬法來生成隨機(jī)信號(hào)作為對(duì)照組，其中用于產(chǎn)生隨機(jī)信號(hào)的概率分布和實(shí)盤機(jī)器學(xué)習(xí)策略的信號(hào)分布保持一致，并且模擬策略在信號(hào)生成后采用和實(shí)盤策略一樣的交易邏輯，如此模擬1萬次來測(cè)試在隨機(jī)信號(hào)下CTA策略的夏普情況。
下面兩個(gè)圖中的灰色柱狀圖是這1萬個(gè)隨機(jī)模擬策略的夏普分布，紅線是我們實(shí)盤機(jī)器學(xué)習(xí)子策略的夏普，我們可以看到，不管是中證500期貨還是滬深300期貨，機(jī)器學(xué)習(xí)策略的夏普均顯著高于隨機(jī)信號(hào)策略，說明機(jī)器學(xué)習(xí)可以有效的從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)到量?jī)r(jià)規(guī)律。
來源：朱雀基金
CTA優(yōu)化之路
到這里我們已經(jīng)論證了價(jià)格模式存在規(guī)律，并且用機(jī)器學(xué)習(xí)可以從歷史數(shù)據(jù)中找到規(guī)律，所以我們的模式識(shí)別策略是具有盈利基礎(chǔ)的。
今年我們的優(yōu)化主要在三個(gè)方向。第一，在因子構(gòu)造層面引入了北上數(shù)據(jù)，第二，在機(jī)器學(xué)習(xí)層面引入了LSTM模型，第三，我們把策略從時(shí)間序列維度拓寬到了橫截面維度。后面我們會(huì)具體展開來講這三個(gè)方向。
首先，我們認(rèn)為相比于因子算法上的優(yōu)化，一個(gè)好的數(shù)據(jù)源是可以提供更多的alpha的，這也是為什么我們?cè)诮衲暌肓朔昼娂?jí)別的滬深港通數(shù)據(jù)。
近幾年北上資金已經(jīng)成為了A股市場(chǎng)中一股不可忽視的力量，這一方面是由北上資金本身的資金體量決定的，近幾年北上占兩市成交額的比例持續(xù)提升，另一方面，由于北上資金往往被認(rèn)為是“聰明錢”，所以一些投資者會(huì)選擇跟隨北上資金進(jìn)行交易，而這又會(huì)強(qiáng)化北上資金的風(fēng)格偏好，進(jìn)一步放大北上資金的影響。同時(shí)分鐘級(jí)別的北上資金流數(shù)據(jù)可以幫助我們更加精細(xì)地刻畫北上資金的交易行為及風(fēng)格偏好，是對(duì)原有實(shí)盤因子庫(kù)的一個(gè)有效補(bǔ)充。
下面這張圖展示了加入北上資金流因子前后股指策略的夏普變化，我們可以看到在2019年之前，由于北上資金成交占比較低，因此北上因子對(duì)策略沒有明顯的信息增益，但在2019年之后，加入北上資金流因子每年都可以顯著地提升策略夏普。
來源：朱雀基金，萬得
我們的第二個(gè)優(yōu)化是引入了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它最大的特點(diǎn)是保留了金融數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特性。這里展示了一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，LSTM模型的結(jié)構(gòu)。大家可以把它想象成一條時(shí)間的河流，在LSTM網(wǎng)絡(luò)中過去一段時(shí)間的市場(chǎng)特征信息是按從早到晚的順序依次從左向右流動(dòng)的。最早的特征信息最先進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)，在進(jìn)入下一個(gè)神經(jīng)元后，來自上一時(shí)刻的部分信息會(huì)經(jīng)過“遺忘門”被舍棄，同時(shí)下一時(shí)刻的市場(chǎng)特征信息被注入，并在經(jīng)過“記憶門”后和上一時(shí)刻的信息匯合，一同流向下一個(gè)神經(jīng)元。所以在LSTM中，信息流是按照時(shí)間順序從左向右流動(dòng)的，來自不同時(shí)刻的特征信息會(huì)在不同節(jié)點(diǎn)逐步匯入信息的洪流，最終在讀取了過去窗口期所有時(shí)刻的信息后，模型會(huì)輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。
我們之所以會(huì)希望保留金融數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特性，是因?yàn)閮r(jià)格的走勢(shì)是路徑依賴的。舉個(gè)例子，價(jià)格在底部上漲和在頂部上漲時(shí)對(duì)未來走勢(shì)的影響是不同的，底部上漲預(yù)示著新一輪行情的開始，而頂部上漲時(shí)可能已經(jīng)到了趨勢(shì)的末尾。普通的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能看到最近時(shí)點(diǎn)的市場(chǎng)特征；而LSTM的視野則更為寬廣，它會(huì)從左向右完整地讀取過去一段時(shí)間的市場(chǎng)演化過程，也就是說它不僅能看到價(jià)格在上漲，還能區(qū)分當(dāng)前是在底部還是頂部。另外，LSTM模型在不同時(shí)點(diǎn)的參數(shù)是共享的，因此相比于前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，LSTM的參數(shù)更少，更能避免過度擬合。最后，LSTM模型很好的解決了梯度衰減的問題，使模型可以捕獲更早時(shí)點(diǎn)的市場(chǎng)特征。
u 價(jià)格走勢(shì)路徑依賴，而LSTM可以保留金融數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征
u 不同節(jié)點(diǎn)參數(shù)共享，更好地避免過度擬合
u 解決了梯度衰減問題，可以捕獲更早時(shí)點(diǎn)的市場(chǎng)特征
來源：朱雀基金收集
最后，我們?cè)谠械臅r(shí)間序列策略外，開發(fā)了全新的商品截面策略，兩者的盈利核心有所不同。時(shí)間序列策略試圖預(yù)測(cè)每個(gè)品種在未來一段時(shí)間的絕對(duì)漲跌，并通過買漲賣跌獲取收益。在時(shí)間序列框架下，每個(gè)品種的交易信號(hào)都是互相獨(dú)立的，因此我們可能同時(shí)在某一大類品種上做多或做空，并通過品種間的相對(duì)波動(dòng)率來控制倉(cāng)位。
而截面策略試圖預(yù)測(cè)多個(gè)品種在未來一段時(shí)間走勢(shì)的相對(duì)強(qiáng)弱，通過買強(qiáng)賣弱來獲得收益，此時(shí)我們?cè)谒衅贩N上的多頭總持倉(cāng)始終等于空頭持倉(cāng)，也就是說沒有凈頭寸的暴露。這樣即使處于所有品種單邊上行或下行的極端行情中，買強(qiáng)賣弱的操作也可以捕捉到強(qiáng)勢(shì)品種和弱勢(shì)品種間漲跌幅的差異，從而給策略帶來收益。
來源：朱雀基金收集
值得一提的是，我們的截面策略同時(shí)用到了基本面和量?jī)r(jià)因子，這樣雙管齊下可以使策略既符合產(chǎn)業(yè)鏈供需邏輯，又能捕捉到市場(chǎng)中的不合理定價(jià)。另外，截面策略的優(yōu)勢(shì)也在于它的多空持倉(cāng)更為均衡。當(dāng)商品價(jià)格受調(diào)控或其他事件性沖擊而突然轉(zhuǎn)向的時(shí)候，各品種的走勢(shì)往往趨同，此時(shí)時(shí)序策略較高的裸多或裸空敞口可能帶來較大回撤。而截面策略多空持倉(cāng)更為均衡，在極端行情下表現(xiàn)更為穩(wěn)健。最后由于時(shí)序和截面策略有不同的收益風(fēng)險(xiǎn)特征，引入截面策略也能很好的起到分散化作用。
量化產(chǎn)品對(duì)市場(chǎng)的影響幾何
近幾年量化基金已經(jīng)發(fā)展到了萬億規(guī)模，這會(huì)給市場(chǎng)帶來什么影響？我們認(rèn)為當(dāng)前量化交易占全市場(chǎng)的成交量的比例大約在20%左右，在給市場(chǎng)提供流動(dòng)性的同時(shí)，量化交易也在迅速提高市場(chǎng)的有效性。
這里我們想要澄清的一點(diǎn)是，量化并不會(huì)擾亂市場(chǎng)。實(shí)際上，量化選股和主動(dòng)投資的目的是一致的，都是希望找到基本面優(yōu)質(zhì)的公司，并把錢投向這些公司。只是在價(jià)值發(fā)現(xiàn)的過程中，量化模型會(huì)更頻繁地尋找市場(chǎng)中的價(jià)值洼地，并不斷對(duì)自身交易進(jìn)行糾錯(cuò)，因此導(dǎo)致的一個(gè)結(jié)果是量化的交易頻率會(huì)高于主動(dòng)。但交易本身不是量化的目的，它只是反應(yīng)了量化不斷尋找并糾正錯(cuò)誤定價(jià)的過程。實(shí)際上，因?yàn)榱炕呗哉w是理性的，因此在大部分情況下量化交易平抑了市場(chǎng)波動(dòng)，并提高了市場(chǎng)的有效性。
最后，9月以來量化產(chǎn)品均出現(xiàn)了不同程度的回撤，指增產(chǎn)品的回撤一方面是受500指數(shù)beta的拖累，另一方面是由于近期市場(chǎng)風(fēng)格快速切換，同時(shí)指增產(chǎn)品賴以獲取收益的盈利、成長(zhǎng)等因子發(fā)生反向，給超額收益帶來壓力。我們的CTA也在近期出現(xiàn)回撤，但實(shí)際上我們的策略在商品上很好地規(guī)避了本輪煤價(jià)腰斬，我們的回撤主要由股指策略導(dǎo)致。10月中旬以來市場(chǎng)呈現(xiàn)低波動(dòng)的震蕩格局，整體市場(chǎng)環(huán)境對(duì)股指策略較為不利，但我們預(yù)計(jì)當(dāng)指數(shù)的波動(dòng)率恢復(fù)時(shí)，策略也將恢復(fù)其凈值彈性。
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