量化策略開(kāi)發(fā)，高質(zhì)量社群，交易思路分享等相關(guān)內(nèi)容

作者簡(jiǎn)介

呂洋洋?

某大型資管公司在職量化策略研究員，熟悉數(shù)據(jù)清洗工作，擅于運(yùn)用宏觀因子、行業(yè)因子等進(jìn)行對(duì)期貨品種價(jià)格影響建模與相關(guān)性分析，理解機(jī)器學(xué)習(xí)多元回歸法，SVM，XGboost，金融時(shí)間序列等底層算法邏輯，部分算法可自定義函數(shù)封裝。掌 握各種機(jī)器學(xué)習(xí)包與數(shù)據(jù)計(jì)算分析包的運(yùn)用。包括不限于：Alphalens，pandans，爬蟲(chóng)技術(shù)，sklearn，statsmodels 等。

『正文』

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該篇是指數(shù)和主連復(fù)權(quán)差異化分析的最后終結(jié)篇。前兩篇中，我們提出了該篇文章分析的必要和背景，分別在一些量化公眾號(hào)和論壇上發(fā)表，也收到了很多人的想法和建議以及疑問(wèn)。在這里先感謝大家的關(guān)注和閱讀。

本篇將把前兩篇內(nèi)的遺留問(wèn)題統(tǒng)統(tǒng)的梳理完畢；其次，筆者本人將主連復(fù)權(quán)的原理和算法寫(xiě)出來(lái)，供大家參考借鑒和討論；再次，本人會(huì)將主連復(fù)權(quán)完畢后的回測(cè)細(xì)節(jié)在進(jìn)一步推進(jìn)完善。最終讓我們的回測(cè)真正實(shí)現(xiàn)所測(cè)即所得的目標(biāo)，真正崛起指數(shù)回測(cè)和實(shí)盤(pán)的虛無(wú)縹緲。

在之前兩篇中，大家的問(wèn)題主要集中在“如何復(fù)權(quán)，以及采取什么方式復(fù)權(quán)最合理”，“主連復(fù)權(quán)的績(jī)效比指數(shù)波動(dòng)大，甚至還比指數(shù)績(jī)效好的原因”，“主連復(fù)權(quán)回測(cè)的跟實(shí)盤(pán)一樣嗎”，“真實(shí)價(jià)格映射后就完事兒了嗎”等這么幾個(gè)接近實(shí)盤(pán)的問(wèn)題。下面我就來(lái)帶著這些問(wèn)題來(lái)一一回復(fù)給大家。

問(wèn)：主連復(fù)權(quán)回測(cè)的跟實(shí)盤(pán)一樣嗎？

答：?不一樣，具體請(qǐng)看下一問(wèn)。

問(wèn)：主連復(fù)權(quán)的績(jī)效比指數(shù)波動(dòng)大，甚至還比指數(shù)績(jī)效好的原因

答：

因?yàn)橹鬟B后復(fù)權(quán)的原因，除了一直保持升水結(jié)構(gòu)品種以外，基本上復(fù)權(quán)到現(xiàn)在所有品種基數(shù)都很大了，所以導(dǎo)致了回測(cè)績(jī)效曲線收益也大，回撤也大，因?yàn)閮r(jià)格里面包括了rollover的倍數(shù)。這里我沒(méi)有說(shuō)是因?yàn)槲乙旁谶@一期介紹后復(fù)權(quán)原理后，揭曉答案的，沒(méi)想到還是有研究過(guò)的人看出來(lái)了。另外，這種收益和回撤理論是倍數(shù)關(guān)系，但是孰大孰小隨著行情和止盈止損條件并不一定清楚。

因此我們?cè)诨販y(cè)和實(shí)盤(pán)中采用的是真實(shí)價(jià)格映射，也就是rolloverRealPrice這個(gè)函數(shù)，將發(fā)單價(jià)格再次根據(jù)“復(fù)權(quán)價(jià)格”=真實(shí)價(jià)格*復(fù)權(quán)因子這個(gè)公式，再次反推真實(shí)價(jià)格，用來(lái)計(jì)算開(kāi)平倉(cāng)的績(jī)效。這樣我們計(jì)算的就是真實(shí)的績(jī)效（在不考慮滑點(diǎn)兒情況下）而不是被動(dòng)按照后復(fù)權(quán)價(jià)格計(jì)算。目前初步測(cè)試看，真實(shí)價(jià)格映射計(jì)算出來(lái)的反而還要比直接用主連復(fù)權(quán)的要好一些。

問(wèn)：真實(shí)價(jià)格映射后就完事兒了嗎？

答：

并不是，因?yàn)殚_(kāi)平倉(cāng)的價(jià)格是通過(guò)在初始化時(shí)候，對(duì)復(fù)權(quán)價(jià)格進(jìn)行了反運(yùn)算。也就是說(shuō)我們信號(hào)的計(jì)算是復(fù)權(quán)價(jià)格，但是開(kāi)平倉(cāng)的價(jià)格是真實(shí)的實(shí)盤(pán)合約價(jià)格。我們腦補(bǔ)一下，如果你的策略里面有用到將進(jìn)場(chǎng)價(jià)格賦值給某個(gè)變量的，而后計(jì)算例如止盈止損等變量值的時(shí)候，那么這里面就肯定會(huì)有錯(cuò)。

問(wèn)：如何復(fù)權(quán)，以及采取什么方式復(fù)權(quán)最合理

答：這里我多寫(xiě)一些前因后果，請(qǐng)耐心閱讀

眾所周知，在主連復(fù)權(quán)出來(lái)之前，我們基本上都用的000的指數(shù)價(jià)格進(jìn)行“規(guī)則型”策略的研發(fā)，這種000商品指數(shù)合約的常見(jiàn)算法，是將一個(gè)品種所有合約的開(kāi)倉(cāng)合約市值相加，再除以這個(gè)品種所有合約總數(shù)，最后得到一個(gè)加權(quán)平均價(jià)格，這就是000商品指數(shù)。

舉例說(shuō)明：

000指數(shù) = ∑(合約價(jià)格*合約持倉(cāng)量)/∑合約持倉(cāng)量

也就是說(shuō)，000指數(shù)?= 2220000?/ 10000?= 222，其實(shí)大家都看得出來(lái)，這是一個(gè)加權(quán)平均。這種例子只是為大家說(shuō)明指數(shù)合約的由來(lái)和算法，當(dāng)然了，某些行情軟件的跟這個(gè)并不完全一樣，但是大同小異。

下面我舉一個(gè)指數(shù)失真的例子：

假設(shè)某品種所有合約T時(shí)刻的狀態(tài)如下

指數(shù)價(jià)格 = 4520000/20000 = 226

假設(shè)某品種所有合約T+1時(shí)刻的狀態(tài)如下

指數(shù)價(jià)格 = 4520000/20000 = 226

顯然我們可以看到，指數(shù)的價(jià)格在兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)是相同的，都是226。但是我們注意主力合約時(shí)，便會(huì)發(fā)現(xiàn)05合約的價(jià)格從220上漲到了260，漲幅達(dá)到了260/220-1=0.18（18%）。另外，次主力合約10，跌幅達(dá)到了180/240-1 =?-0.25。合約上這樣強(qiáng)烈的波動(dòng)，指數(shù)為什么巋然未動(dòng)？

原因主要有兩點(diǎn)，其實(shí)也是我前兩篇文章中一直總結(jié)的兩點(diǎn)。

第一，主力合約和次主力的持倉(cāng)量非常接近，05合約有10000，占總持倉(cāng)的50%，而10合約有8000，占總持倉(cāng)的40%，從占比來(lái)說(shuō)相差并不懸殊。

第二，主力合約和次主力合約的價(jià)格發(fā)生了反向變動(dòng)。在常規(guī)情況下這種變化是很少發(fā)生的，但是假如市場(chǎng)出現(xiàn)重大變動(dòng)導(dǎo)致影響市場(chǎng)近期供需，而對(duì)遠(yuǎn)期供需基本不產(chǎn)生影響，這時(shí)便會(huì)產(chǎn)生價(jià)格反向變動(dòng)。例如我們今年的疫情，導(dǎo)致了很多機(jī)構(gòu)在2-3月份出現(xiàn)了做空近月，做多遠(yuǎn)月的情況。以及雞蛋行情結(jié)構(gòu)等等。說(shuō)明在實(shí)盤(pán)過(guò)程中，這種情況是比較常見(jiàn)的。

我們退一萬(wàn)步來(lái)說(shuō)，即使行情結(jié)構(gòu)沒(méi)有問(wèn)題，屬于同漲同跌，那么當(dāng)換月發(fā)生過(guò)程點(diǎn)的時(shí)候，主次合約的權(quán)重占比接近，兩者的升貼水是有的，因此也直接導(dǎo)致了對(duì)升貼水的加權(quán)平均。

在我們上述的例子中，主次合約的權(quán)重比重接近，對(duì)指數(shù)的影響正好被對(duì)沖掉，導(dǎo)致指數(shù)基本沒(méi)有變化。

指數(shù)既然沒(méi)有變化，顯然不可能觸發(fā)任何交易信號(hào)，然而實(shí)際行情很有可能已經(jīng)天翻地覆。如果說(shuō)錯(cuò)過(guò)的是開(kāi)倉(cāng)信號(hào)，風(fēng)險(xiǎn)還是可控的。如果錯(cuò)過(guò)的是平倉(cāng)信號(hào)，甚至是止損信號(hào)，這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)就不可控了。

當(dāng)然以上例子是為了方便說(shuō)明，條件設(shè)定較為夸張，但是我們講藝術(shù)來(lái)源生活，真實(shí)這種例子筆者本人可以100%負(fù)責(zé)跟大家說(shuō)，也得卻是發(fā)生過(guò)的。這也是筆者本人曾經(jīng)一直擔(dān)驚受怕，心有所念迅速切換主連復(fù)權(quán)的原因。

因此基于以上的真實(shí)場(chǎng)景，我們發(fā)現(xiàn)了指數(shù)合約的致命核心點(diǎn)所在。所以我們接下來(lái)考慮的就是復(fù)權(quán)的類(lèi)型和方式。復(fù)權(quán)類(lèi)型指的是：前復(fù)權(quán)和后復(fù)權(quán)，方式指的是：差值復(fù)權(quán)和比例復(fù)權(quán)。

如下圖所示，前復(fù)權(quán)就是將紅框之前所有數(shù)據(jù)往下移對(duì)標(biāo)后面的紅框，后復(fù)權(quán)反之亦然。

由于程序化模型的運(yùn)行機(jī)制是從左到右運(yùn)行，那么前復(fù)權(quán)會(huì)導(dǎo)致歷史數(shù)據(jù)被修改，之前模型留下的信號(hào)記錄就必須重算，等于說(shuō)運(yùn)行到一個(gè)復(fù)權(quán)節(jié)點(diǎn)，就要回頭把之前的數(shù)據(jù)重新復(fù)權(quán)一下再運(yùn)行計(jì)算一遍。我們先不談系統(tǒng)設(shè)計(jì)復(fù)雜性和效率性，我們就談歷史數(shù)據(jù)的不斷迭代變化，這本身就是一個(gè)違背正常人邏輯的一件事兒，怎么能隨著新合約進(jìn)入，然后歷史數(shù)據(jù)就不斷的變化了呢？

其次，如果是后復(fù)權(quán)那么只需要后復(fù)權(quán)一個(gè)新主力合約價(jià)格即可，但是前復(fù)權(quán)是所有合約和數(shù)據(jù)，設(shè)想一下：100年后你是否也愿意面對(duì)當(dāng)切換新合約后，你要把歷史百年甚至數(shù)十年的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新計(jì)算迭代呢？

因此，在復(fù)權(quán)類(lèi)型上面我們采用的是后復(fù)權(quán)。

接下來(lái)，就是差值復(fù)權(quán)和比例復(fù)權(quán)，這個(gè)邏輯也很簡(jiǎn)單，如果某個(gè)品種主次合約一直是屬于圣水結(jié)構(gòu)，那么每次后復(fù)權(quán)都要減掉升水，到最后這個(gè)價(jià)格肯定是負(fù)數(shù)。所以，后復(fù)權(quán)差值復(fù)權(quán)不能用。

因此，在后復(fù)權(quán)基礎(chǔ)上我們只能用比例復(fù)權(quán)。

綜三篇文章所述，筆者將該系列文章的背景，研究的基本路徑步驟，發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，心得，實(shí)盤(pán)細(xì)節(jié)等一切所有的問(wèn)題和解決都分享給了大家，雖然沒(méi)有做到所謂的手把手，但是我相信期貨人的智商是至上的，于大者難，吾以智與勇戒之。

以該背景的文章目前告一段落，后續(xù)筆者計(jì)劃將CTA的風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)組合進(jìn)行研究，真正從風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)組合的邏輯出發(fā)，而非某個(gè)波動(dòng)率倒數(shù)的資金管理角度，來(lái)研究這一投資界長(zhǎng)存的“免費(fèi)的午餐”。

本策略僅作學(xué)習(xí)、交流使用，實(shí)盤(pán)交易盈虧投資者個(gè)人負(fù)責(zé)！??！