期货市场中程序化交易的应用策略分析

【摘要】随着我国期货理财时代的到来，金融市场上的衍生产品种类繁多，相应的金融风险也随之被放大。程序化交易作为防范风险，提高风险可控性的一个有效手段为越来越多的人所了解和接受。程序化交易是利用行情软件和电脑程序，借助市场技术指标，由预定程序计算出买卖点，根据电脑的信号进行买进和卖出的操作。程序化交易在期货市场中得到了广泛的应用。但是程序化交易并不是万能的“印钞机”，其主要交易程序还依赖人的交易思想，在实践应用中也存在着一些局限性。本文对期货市场中程序化交易的应用策略进行分析，针对国际上程序化交易事件，提出了对程序化交易的客观认识和存在的局限性。

【关键词】程序化交易；交易策略；交易局限性

一、程序化交易概述

2010年3月，中国证监会印发《关于同意中国金融期货交易所上市沪深300股票指数期货合约的批复》同意中金所上市沪深300股票指数期货合约。首批4个沪深300股票指数期货合约于2010年4月16日上市交易。我国股指期货的上市，标志着我国期货市场理财时代的到来。

随着我国期货理财时代的到来，金融市场上的衍生产品种类繁多，相应的金融风险也随之被放大。而程序化交易作为防范风险，提高风险可控性的一个有效手段为越来越多的人所了解和接受。程序化交易（Algorithmic Trading）又称系统程式交易，即利用行情软件和电脑程序，借助市场技术指标，由预定程序计算出买卖点，根据电脑的信号进行买进和卖出的操作。程序化交易的优点在于利用电脑化的讯号，可以帮助投资者在交易过程中避免受到情绪波动影响，实现理性投资。

程序化交易的概念最早产生于上世纪70年代的美国。当年具有代表性的是纽约证券交易所的DOT系统以及OARS系统。到了上世纪80年代，程序化交易主要被用于标准普尔500指数股票和标准普尔500指数期货之间的套利。有数据显示，在2006年欧美股票市场三分之一的股票交易来自于所谓的自动交易。现在这个比例已经大幅升高，虽然没有准确的数据，但是很多分析人士相信美国股市的交易量中有至少70%来自于程序化交易。

二、程序化交易在期货市场的策略类型及应用

程序化交易策略的应用领域十分广泛，几乎所有的交易策略中都可以找到其应用。在商品期货领域，基于技术分析的程序化交易策略占有主导地位。其中以趋势交易和模式识别为代表的策略是程序化交易策略的主流。这种基于技术分析的程序化交易策略不论是否属于日内交易还是隔日交易，其交易策略的建立主要依靠价格和交易量为基础的统计指标，当价格或者成交量达到组合指标的要求时，就形成交易指令。目前国内比较常见的交易策略，大体可以分为五个方向：日内交易、趋势交易、套利交易、组合策略等。

1.日内交易

日内交易，顾名思义，就是在日内频繁地做T+0的交易，只要每次操作的盈利高出手续费，就执行平仓。每一笔盈亏都不多，但是每天的交易次数可能会非常频繁，达到成百上千次，累积的收益情况就会非常可观。同时，由于每一笔的亏损都有限，因此风险非常低。以大豆期货举例来说，单边手续费按6元计算，日内平仓不收费，价格每波动1点是10元，那么只要价格上涨1点就可以赢利平仓，相应的下跌1点也需要立刻止损。日内交易的优点是风险小、盈利稳定，缺点是由于交易频繁而产生过高的手续费。

2.隔夜趋势交易

趋势交易的一般使用技术分析作为判断的依据，常见的有均线系统，各种技术指标等。在使用技术分析进行判断的时候，往往会出现某个指标对特定的品种效果非常好，但对其他品种效果一般，甚至由于不适合导致亏损。因此对于不同的品种，或者同一品种的不同时期，可能需要使用不同的模型，或者调整模型的参数才能获得比较理想的回报。

3.套利交易

套利交易是一种低风险、收益稳定的操作方式，是应用范围最广泛的程序化交易策略之一，国外大量的对冲基金都是用套利交易作为主要的交易方式。套利交易的种类多种多样，常见的有期现套利、跨期套利、跨品种套利和alpha套利等。根据交易的类型，套利的风险也是不同的。以期现套利来说，属于指数套利，当期货和现货指数之间的价差过大时建立头寸，从而赚取无风险的收益。其他的套利方式属于非指数套利，两个或者多个品种的价差走势存在一定的不确定性，因此存在一定的风险。根据NYSE的统计，所有的程序化交易中，只有3.5%的交易是指数套利，而剩下的96.5%都是非指数套利。

4.组合策略

程序化交易的雏形，就是对投资组合进行操作。当资金量巨大的时候，需要通过分散投资来降低非系统风险，也就是对投资组合进行管理。比如购买一篮子股票组合，或者在投资组合中使用多种交易策略。程序化交易可以帮助投资者对投资组合中每一个交易品种或者策略都进行精细的管理和分析，从而降低交易风险，提高管理效率。

策略的应用方面，目前主要入市策略有趋势跟踪法、震荡器法和价格模式。

趋势跟踪法就是设置能够跟踪趋势的交易指标，在价格走强的时候发出建立多头头寸的信号，走弱的时候发出建立空头头寸的信号。指标方面主要包括平均线、通道、动量策略、波动率等。震荡器法就是找出趋势的拐点，构造能够指示区间形态的统计量，当价格涨得过高的时候生成卖出信号，当价格跌得过低的时候生成买入信号。典型的震荡器指标包括相对强弱指标、MACD指标等等。价格模式通常可以通过持续观察连续几个交易日的价格模式，来对未来市场进行判断，一般被用来判断价格趋势的反转或者延续。

在一个程序化交易系统中，更为重要的是设计出合理的退出策略。不论本次入市交易是否已经盈利，都需要在一定的时机退出当前的交易头寸以避免头寸的风险暴露增加至投资者容许上限之外，从而避免盈利回吐现象或风险失控现象的发生。常见的退出策略有目标盈利、跟踪止损和固定止损。

在建立入市和退出策略后，还需要建立合适的过滤策略，来对程序进行优化，过滤掉那些买卖信号带来的收益不高或会带来较大潜在交易损失的交易机会，即需要检验当模型发出信号的频率和可靠性。参数选择和模型校验是程序化交易必须考虑的两个重点要素，在选用何种指标的时候，还要对指标进行严格的测试和实证检验。投资者应当根据交易策略的不同选择不同的时间周期，交易系统针对不同的时间周期可能给出的交易信号会完全不同。另外，交易策略还需要与风险管理和资金管理结合，才能发挥程序化交易的最大优势。

三、程序化交易的局限性和客观认识

2010年5月6日美国股市突然呈现自由落体式暴跌，一度蒸发掉1万亿美元！这是自1987年股灾以来美股遭遇的最大跌幅。纽约泛欧证交所营运长雷伯维兹表示，是计算机化交易（程序化交易）让美股周四正常的股市下跌演变为暴跌惊魂。他说，道琼斯工业指数998.5点跌幅的前半部也许还算正常，但因投资人不愿承接送到电子交易平台的卖单，使卖单积压如滚雪球般越滚越大，大额的卖单正常交易触发系统自动发出大量的卖出指令，程序化交易导致股市变得混乱。面对国内各大期货公司正在积极研发的程序化交易，我们有必要认识其局限性，在可控的范围内有效利用。

1.程序化交易不是完全靠电脑操作

一般来说，只要交易者有固定的投资理念、明确的交易规则，并且复制执行，就是一个程序化的交易者。从这个意义上说，一个成功的交易者，必定拥有一套持续稳定可复制的盈利模式，也必定是个程序化的交易者；程序化都不是完全机械的，至少在事先需要明确的交易思想来支撑。尽管使用了程序交易系统，但交易者应该明白，交易的主体是人而不是程序交易系统。交易系统不过是贯彻交易者的思想，执行了交易者的指令而已，交易者仍是交易的主体，这一点不因使用了程序交易系统而改变。

2.程序化交易策略随行情的波动而波动

交易系统有其高峰期和低谷期。交易系统从大类来分可分为趋势型和振荡型。趋势型的交易系统能在强趋势行情中发挥作用，在振荡行情中效果不佳；振荡型的交易系统只能在振荡市中发挥作用。而行情总是在趋势行情和振荡行情中交替运行，因此两类交易系统均有自身的高峰期和低谷期。当遇到涨跌停板时会影响交易系统信号的正常触发。在进行交易系统设计的时候，还应当增加关于涨跌停板的限制条件。具体过滤条件、方法，需要根据投资者的不同应对策略而设定。

3.程序化交易面对连续止损盘出现的压力

一种名为动态资产组合保险的程序化交易模型可以保护投资者的仓位，即程序化的止损安排。但是当市场价格下跌到一批投资者需要卖出股票来止损，一旦这种止损盘足够大，就可能造成市场价格进一步下跌，并引发其他止损盘涌入市场。模型并不总是正确的，一旦模型受到了太大的压力出现崩溃，其后果也是难以想象的。芝加哥联储的技术专家CarolClark说，监管者必须考虑所谓的“高频程序化交易”的影响，这种交易模式出现问题，只是迟早的事情。另外，面对市场失去流动性时，程序化交易不具有控制损失的优势。非常典型的例子是1998年美国长期资本管理公司（LTCM）管理的长期资本基金拥有非常优秀的风险度量、衍生品定价和交易系统，但是面对大量失去流动性的证券资产，是无力回天。

因此，综上所述，交易体系的最根本的价值是用明确的一致性的原则让我们在不确定的世界中比较好地抓住那些概率性的机会，更稳定更持续地赚钱，它应该是一个动态的开放的系统，跟随不同时期、不同品种、不同经济环境在不断的变化。市场中不会真正存在一个完美的“系统”，根据系统提示的信号下单就可以保证稳定的盈利。而真正的完美蕴藏在我们每个人的内心，每个人都有属于自己的一套最适合的交易系统，有了它，每个人都有在市场中稳定获利的可能。我国期货交易将越来越复杂，国内期货公司的程序化交易目前仅仅是在基础研究阶段，交易数量和金额也会越来越大，最终的程序化交易会走向数学建模的高级应用阶段。在我国股指期货时代的程序化交易，投资者应通过不断地学习才能接近国际上先进的交易水平，最大限度克服人性的弱点，发挥自身的优势，从而达到“人机合一”的境界。

参考文献

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作者简介：胡俊霞（1976―），女，上海财经大学金融学硕士，高校教师，研究方向：金融学（证券期货方向）。