中国商品期货程序化交易策略研究

【摘要】文章从程序化交易出发，以历史数据模拟交易为主要研究方法，运用螺纹钢期货上市以来至2015年年初历史数据对海龟交易法进行收益率检验，并在此基础上加入移动平均线指标、指数平滑异同移动平均线指标对历史上出现的交易机会进行筛选过滤，从而达到优化交易策略、剔除假突破的目的，最后运用交易总收益、总亏损情况、风险收益比、总回报率、资金回撤程度对交易策略进行评价，最终提出经优化后达到风险更低、收益更高的交易策略。

【关键词】期货；程序化交易；海龟交易法；策略优化

一、程序化交易概述

（一）程序化交易简介

程序化交易也被称为算法交易，是指设计人员将设计好的交易策略与过滤指标编码为计算机语言，借助于行情软件，由预定程序进行出入市点的计算，从而使整个交易策略系统化、可复制化，实现客观理易。当价格走势确立时，程序化交易系统会自动发出多空信号，以最短反应时间、最优价格完成交易操作，达到获得长期稳定收益的目的。所以程序化交易的操作方式不追求最高收益，也不追求赚取夸张收益，只是以稳健的获利在长期的操作中实现财富的不断积累，保持较高且稳定的年收益率。

程序化交易起源于20世纪70年代。在欧美一些发达国家，程序化交易已经被广泛应用于外汇、期货、债券等市场。但是，由于我国的期货市场起步晚，发展程度不高，所以程序化交易的应用也相对落后。目前，随着我国经济体系的完善和期货市场的快速发展，程序化交易作为相对于传统主观交易的另一种操作方式，逐渐被各个大机构投资者、期货公司所关注，也不断走向成熟。

（二）程序化交易策略设计原理

一个完整的程序化交易策略主要包括三个重要的因素：入市规则、离市规则和资金管理规则。交易策略的设计以技术分析为基础，适当加入实际的交易经验数据、技术指标统计分析来寻找并过滤交易机会。

二、程序化交易策略研究

（一）海龟交易法策略简介

海龟交易法则的主要交易原则是当价格上涨突破最近二十日高点时入市做多，跌破十日低点时平仓离市；反之，价格跌破二十日低点时入市做空，突破近十日高点时平仓离市。把握趋势、管理风险、坚定不移、简单明了是海龟交易法的核心，更是交易策略成功的基础。

可以看出，海龟交易法则的一个特点是用不对称的参数进行交易，即用二十日高点的大参数作为入市信号、十日低点的小参数作为离市信号。这样可以在不丢掉行情的情况下，避免离市的时候较大的浮盈回吐。但是，使用不对称的出入市参数也会增加亏损的信号，降低整个交易策略的成功率。

（二）海龟交易法的历史收益率检验

因为海龟交易法适合于交易具有较高流动性的品种，因此选择日均成交量达200万手左右的螺纹钢期货进行检验。

选取螺纹钢期货上市（2009年3月27日）至2015年1月5日的历史数据，按照海龟交易法进行复盘模拟交易，对年收益率、风险盈利比及赢利亏损次数进行统计。

从2009年3月27日至2015年1月5日，共有46次可交易机会，其中19次交易获利，占总交易机会的41.3%；27次交易亏损，占总交易次数的58.7%。全部交易总盈利金额为26023440元，总亏损为6286970，风险盈利比为24.16%，总回报率为413.93%。具体交易时间及盈亏金额见表1：

表1 全部交易情况汇总表

盈利交易汇总 亏损交易统计

编号 交易时间段 获利金额 编号 交易时间段 亏损金额

1 20090504～20090630 124710 1 20091109～20091127 -66630

2 20090715～20090814 495320 2 20091228～20100107 -82300

3 20090901～20091016 92470 3 20100118～20100222 -38260

4 20100316～20100419 5280 4 20100906～20100909 -127720

5 20100423～20100720 927180 5 20100928～20101011 -106920

6 20100723～20100823 91520 6 20101101～20101117 -92400

7 20101213～20110217 183690 7 20110406～20110415 -123460

8 20110221～20110406 209280 8 20110503～20110506 -102510

9 20110711～20110805 140940 9 20110616～20110704 -32440

10 20110914～20111114 1399210 10 20110808～20110810 -54600

11 20120423～20120531 780900 11 20111201～20120213 -48160

12 20120711～20120914 1864160 12 20120215～20120221 -157620

13 20121210～20130220 1570800 13 20120309～20120405 -144280

14 20130226～20130326 6600 14 20120406～20120416 -163240

15 20130703～20130829 450500 15 20120620～20120626 -81780

16 20130906～20131128 1141290 16 20120919～20120920 -117700

17 20131223～20140327 5501140 17 20120927～20121031 -200250

18 20140505～20140625 1634410 18 20121119～20121205 -143520

19 20140814～20141014 9404040 19 20130401～20130513 -920

20 20130516～20130617 -91830

21 20131202～20131213 -346320

22 20140408～20140415 -273060

23 20140710～20140718 -519300

24 20140721～20140728 -493000

25 20141023～20141127 -1045090

26 20141204～20141218 -791160

27 20141230～20150105 -842500

汇总 共交易19次 26023440 汇总 共交易27次 -6286970

从以上统计结果可以看出，全部交易中盈利的次数较少，但盈利金额要远大于亏损金额，符合海龟交易法赚大亏小、跟踪趋势的总体思想。

从上述对交易法的介绍可以看出，海龟交易法是一种追逐大势的趋势跟踪策略。但是当市场行情处于横盘震荡而并不具备大趋势时，仅仅依靠此交易法会导致不断入市、止损，造成连续的亏损。所以在下文对交易策略进行优化时，要选取一些确认趋势的指标，过滤掉震荡行情所造成的假突破，对全部交易机会进行筛选，提高策略总回报率。

（三）交易策略优化与历史数据检验

1.加入移动平均线（MA）进行优化。移动平均线（MA）是指将一段时期内的价格平均值连成的曲线，用来显示价格的历史波动情况，进而反映价格未来发展变化趋势的技术分析指标。

为满足海龟交易法追逐大势的要求，本文选取60日均线为主要参考指标，对全部交易进行过滤。主要包括以下两个方面：第一，出现做多信号（上涨超过二十日高点）同时上涨突破60日均线时再入市，反之，出现做空信号（下跌突破二十日低点）同时下跌突破60日均线时再入市；第二，出现做多信号（上涨超过二十日高点）并且多条均线组合形成多头排列或黄金交叉时再入市，反之，出现做空信号（跌破二十日低点）并且均线组合形成空头排列或死亡交叉时再入市。

结合以上两个方面，对全部交易进行过滤。统计结果显示，经过MA优化，从2009年3月27日至2015年1月5日，46次交易机会减少为32次，其中15次交易实现盈利，占全部交易的46.87%；17次交易亏损，占全部交易的53.13%。优化后的交易共实现盈利22628760元，总亏损为4136900元，风险盈利比为18.28%，总回报率为546.99%。

可以看到，经过优化，有10次震荡行情中的假突破被过滤掉，4次有效突破被过滤。风险盈利比下降5.88个百分点，总回报率提高超过133%，所以优化是有效的。

2.加入指数平滑异同移动平均线（MACD）进行优化。因为移动平均线MA产生的买入卖出信号比较频繁，所以为使发出信号的要求和限制增加，避免假信号的出现，使用MACD对全部交易信号进行再次过滤。

指数平滑异同移动平均线（MACD），由正负差（DIF）和异同平均数（DEA）两部分组成，DIF是快速平滑移动平均线与慢速平滑移动平均线的差，DEA是DIF的9日平滑移动平均。

本文主要依据以下三个方面对交易信号进行筛细：第一，当DIF、DEA均位于0轴之上时，意味着此时为多头市场，过滤掉全部做空交易信号，反之，当DIF、DEA均位于0轴之下时，意味着此时为空头市场，过滤掉全部做多交易信号；第二，当处于多头市场时，DIF向上突破DEA是买入信号，当处于空头市场时，DIF向下突破DEA是卖出信号；第三，当DIF上穿0轴线时为买入信号，当DIF向下跌破0轴线时为卖出信号。

综合以上三项指标对全部交易进行过滤，结果显示：经过MACD优化，从2009年3月27日至2015年1月5日，46次交易机会减少为25次，其中11次交易实现盈利，占全部交易的44%；14次交易亏损，占全部交易的56%。优化后的交易共实现盈利23712100元，总亏损为3425140元，风险盈利比为14.45%，总回报率为692.29%。

可以看到，经过优化，有13次震荡行情中的假突破被过滤掉，8次有效突破被过滤。风险盈利比下降9.71个百分点，总回报率增加额达到278.36%。所以运用MACD进行优化，结果优于使用移动平均线MA。

3.综合使用MA与MACD进行优化。结合以上两次优化过程，在使用移动平均线进行优化的基础上，加入MACD进行再次优化，最终统计结果显示：通过使用MA和MACD综合优化，从2009年3月27日至2015年1月5日，46次交易机会减少为18次，其中盈利和亏损的交易次数各占一半，共实现盈利20448730元，总亏损2755270元。综合优化后的风险盈利比为13.47%，总回报率为742.16%。

优化后，有18次假突破信号被过滤掉，10次有效突破被误过滤。在仅仅使用MA进行优化的基础上，风险盈利比下降4.81个百分点，总回报率提高195.17%，所以优化有效。

三、对程序化交易策略的客观评价

与传统的主观交易相比，程序化交易策略的入市和出市规则都是十分严谨和精确的，可以避免人的情绪波动对交易的不利影响，交易行为可复制，但灵活性较差。当实际价位在比较相近的两个价位之间不断震荡、波动时，可能会出现交易信号时有时无的情况，频繁、盲目的持仓就可能造成重大损失。所以本文选用2～3个指标来确认交易信号的出现。这样的策略可以增加交易成功的几率，降低交易风险，实现稳定的收益，但也会造成交易的严重滞后，错失最优价位。

总之，程序化交易策略最大的优势在于利用统一的、明确的原则让交易者在不确定的行情中比较好地把握交易机会，降低承担的风险，从而实现长期稳定的盈利过程。但需要注意的是，交易者要建立的程序化交易系统一定是一个动态、开放的系统，要根据不同的交易品种、不同的经济环境、不同的历史时期进行不断调整。只有这样才能最大限度地克服人性贪婪、恐惧的弱点，充分发挥程序化交易的优势，真正实现长期稳定的盈利。

作者简介：薛辰（1990-），女，山西太原人，北京物资学院证券期货专业在读研究生，研究方向：证券期货。