UP主自行翻譯，嚴(yán)禁復(fù)制用于任何商業(yè)用途

這個系列是全球頂級CTA對沖基金AHL的基金經(jīng)理Robert Carver的Systematic Trading書籍（中文譯）

筆者在AHL工作的十幾年里管理了數(shù)十億的全球宏觀對沖基金，運用這一套系統(tǒng)規(guī)則超過7年。其本人有Pyton寫的開源回測框架及交易系統(tǒng).https://qoppac.blogspot.com/

我抽空余時間把書籍按照自己的理解翻譯出來。因為內(nèi)容真的很多，所以見諒，更新的會比較慢。翻譯會有出入點或者不到位的地方，有異議建議看原著確定含義。

本書作為入門書籍，仍舊有難度，因為有相當(dāng)多的東西和實盤實戰(zhàn)掛鉤?？蚣芙⒂诶碚?，但其它包括回測等等的很多細(xì)節(jié)問題都仍舊需要單獨解決。

無論是主觀交易、半自動交易、程序化交易，都推薦閱讀的，從入門到放棄的書籍。

細(xì)節(jié)的備注和超級鏈接會在后續(xù)添加。

經(jīng)常白嫖的人會 1產(chǎn)生幻覺 2記憶力差 4不識數(shù) 6神志不清 這九點大家記牢

已翻譯章節(jié)回顧：

人的主觀認(rèn)知缺陷；

金融行為學(xué)；

引出系統(tǒng)化交易的必要性；

市場歷史數(shù)據(jù)表現(xiàn)的分布狀態(tài)；

好的系統(tǒng)必備特征；

系統(tǒng)失效的特征（盈利的來源）；

交易風(fēng)格在歷史統(tǒng)計上的表現(xiàn)區(qū)別；

可實現(xiàn)的夏普率表現(xiàn)；

提高夏普率的方式；

擬合分類；

過擬合的危險；

當(dāng)擬合開始走壞；

一些有效擬合的規(guī)則；

如何選擇擬合規(guī)則；

優(yōu)化變壞；

節(jié)省優(yōu)化；

手動設(shè)定權(quán)重；

結(jié)合夏普率；?

舉一個不好的例子：一個存在致命缺陷的交易系統(tǒng)；

為什么要做框架模塊化：框架模塊化對系統(tǒng)化交易策略的重大意義；

框架包含的元素：框架中各種模塊的簡要說明；

什么樣的預(yù)測是好預(yù)測

帶止損的主觀交易

大類資產(chǎn)配置交易者的“無規(guī)則”的規(guī)則

系統(tǒng)化規(guī)則的兩個例子（趨勢跟蹤，套利）

創(chuàng)建、調(diào)整規(guī)則

選擇交易規(guī)則和規(guī)則變量

交易規(guī)則和預(yù)測的總結(jié)

第三大塊——框架

第八章——組合預(yù)測

（大類資產(chǎn)配置、半自動化交易可以略過這一章）

????如果你有交易規(guī)則，生活是簡單的。非常強(qiáng)烈的看多預(yù)期？買。負(fù)面信號？賣。如果你有多個交易信號但是他們不統(tǒng)一怎么辦？向你在之前章節(jié)看到的，2009年和2010年我的交易規(guī)則之一（趨勢跟蹤）在美原油上給出看空信號，但是另外一個套利策列是看多信號，我該做什么，多，空，還是什么都不做？沒有一致性的組合預(yù)測沒有結(jié)論——你需要為每個標(biāo)的品種建立單一的組合預(yù)測。

根據(jù)預(yù)測權(quán)重組合

????你如何讓兩個或更多的預(yù)測，變成一個針對每個標(biāo)的品種的單一組合預(yù)測？在該框架中，你需要使用預(yù)測的加權(quán)權(quán)重，其中的權(quán)重是預(yù)測權(quán)重。這是一種投資組合權(quán)重，你的投資組合由交易規(guī)則變量組成，它們都應(yīng)該是正的，加起來等于100%。

????比如你要在2009年中期交易原油，EWMAC的趨勢變化預(yù)測為+15，套利Carry為-10，每個規(guī)則的預(yù)測權(quán)重為50%（50%+50%=100），那組合的預(yù)測結(jié)果為+2.5。

預(yù)測權(quán)重的選擇和設(shè)定

????當(dāng)組合預(yù)測時，你如何找到最好的權(quán)重？這是一個資產(chǎn)組合分配問題的例子，我們在第四章討論過。但現(xiàn)在，你要選擇的資產(chǎn)權(quán)重是對交易規(guī)則及其變量的預(yù)測權(quán)重，而不是選擇拿股票的多頭頭寸或者債券的多頭頭寸。

????所有標(biāo)的資產(chǎn)的預(yù)測權(quán)重可能相同，也可能不同。現(xiàn)在，我將向你展示如何使用我在第四章中描述的手工制作方法來找到這些權(quán)重，盡管你如果牛逼覺得舒服的畫，也可以使用自舉bootstrap。要找到手工制作的權(quán)重，你既需要相關(guān)性，也需要一種資產(chǎn)分組的方法。你可以對不同交易規(guī)則的表現(xiàn)進(jìn)行回測，以獲得相關(guān)性的歷史估計。附錄C中的表56和表57(從308頁)給出了同一標(biāo)的資產(chǎn)內(nèi)交易規(guī)則的一些典型值。

????一旦有了相關(guān)性，手工制作方法的下一步就是對資產(chǎn)進(jìn)行分組。最簡單的方法是在特定的交易規(guī)則中對變量進(jìn)行分組，然后跨交易規(guī)則進(jìn)行分配。我們舉個簡單的例子。假設(shè)我們使用上一章的兩個規(guī)則，趨勢跟隨(EWMAC)和Carry套利?，F(xiàn)在假設(shè)EWMAC有三個變量，16、32、64日的移動平均線。套利規(guī)則只有一個變量。我是這樣計算權(quán)重的。

????請注意，我沒有向你展示如何在規(guī)則之間結(jié)合不同的表現(xiàn)、交易成本的影響，或者如何決定不同的標(biāo)的品種是否應(yīng)該具有不同的權(quán)重。如果你遵循了我在第三章中的建議，沒有基于夏普比率來選擇交易規(guī)則或是擬合，那么你的投資組合可能會存在一些表現(xiàn)比較糟糕的規(guī)則，你可能會希望對這些規(guī)則減少一些權(quán)重。頻率高的規(guī)則也很可能比慢的規(guī)則具有更差的包含交易成本后的表現(xiàn)。我會在第十二章“速度與規(guī)模”中詳細(xì)討論這些問題。在第四部分的“堅定系統(tǒng)交易者”的例子中，還會有一個更現(xiàn)實的使用表現(xiàn)和成本評估的例子。

先把預(yù)測調(diào)整絕對值調(diào)整到10

????我在第六章中建議，你所有的獨立預(yù)測都應(yīng)該具有相同的預(yù)期可變性——相當(dāng)于期望值的絕對值為10。但除非你的交易規(guī)則完全相關(guān)，否則合并后的預(yù)測結(jié)果很可能會更小。這與你將不完全相關(guān)的資產(chǎn)放入任何投資組合中得到的一般效果是一樣的，即整體投資組合的風(fēng)險總是低于其組成部分。標(biāo)準(zhǔn)差下降的幅度將取決于多樣化的程度。

????然而，如果組合預(yù)測有一個比較低而且不固定的比例，交易系統(tǒng)的框架就沒辦法一直保持有用。你需要你的組合預(yù)測保持期望值的絕對值為10，和你對獨立預(yù)測的要求一樣。為了解決這個問題，就用組合預(yù)測乘以預(yù)測多樣化乘數(shù)。

概念：多樣化乘數(shù)

????如果你有兩支股票，每只都有10%的相同回報波動率，每只都有一半的錢，那么整個投資組合的波動率是多少?這取決于這兩種資產(chǎn)的相關(guān)性。如果它們完全相關(guān)那么投資組合的收益率標(biāo)準(zhǔn)差為10%。但是如果兩組資產(chǎn)的相關(guān)性是0.5，投資組合的波動率為8.66%。類似地，當(dāng)相關(guān)性是零時，波動率為7.07%。越多樣化的投資組合，越具有更低的波動率。

????在這個框架中，我們關(guān)注的是將具有相同收益預(yù)期平均標(biāo)準(zhǔn)偏差，且已經(jīng)波動率標(biāo)準(zhǔn)化資產(chǎn)放在一起；要做到這一點，我們需要預(yù)測有相同的平均絕對值。

????這個乘數(shù)因子就是多樣化乘數(shù)。如果在簡單的兩只股票的例子中，兩種資產(chǎn)之間的相關(guān)性是1.0，那么由于投資組合和組成部分波動率相同(10%)，所以不需要調(diào)整，乘數(shù)是1。相關(guān)性為0.5的話，意味著乘數(shù)等于10%的目標(biāo)波動率除以8.66%的投資組合波動率。所以乘數(shù)為10/ 8.66 = 1.15。最后，如果這兩種資產(chǎn)完全不相關(guān)，投資組合波動率為7.07%，則乘數(shù)因子為10/7.07 = 1.44。負(fù)相關(guān)會得到更高的值，不過這個會導(dǎo)致權(quán)重偏移過大，所以我強(qiáng)烈建議你把最低的相關(guān)性值設(shè)為0。

????你可以使用兩個可能的相關(guān)源來進(jìn)行此計算。相關(guān)性可以通過回測數(shù)據(jù)或附錄c表格中的經(jīng)驗值來估計。你可以用精確的公式進(jìn)行實際的計算，或者表18給出的經(jīng)驗法則給的很好的近似值

????圖20顯示了對兩個不相關(guān)的預(yù)測A和B的影響，我給A和B各50%的權(quán)重。它們的范圍從-20到+20。但組合預(yù)測的變量比我想要的少得多，范圍更小，只在-15到+12之間。所以用預(yù)測多樣化乘數(shù)來擴(kuò)大組合預(yù)測可以解決這個問題。

????現(xiàn)在我解釋下怎么計算預(yù)測多樣化乘數(shù)。如果你沒有回測的預(yù)測值結(jié)果，那么你可以從附錄C(308頁)的表56和表57估計可能的相關(guān)性。同一規(guī)則的選定的變量之間的相關(guān)性往往很高，比如高達(dá)0.9，但平均約0.7。不同的交易規(guī)則但是交易風(fēng)格一樣的畫，相關(guān)性約為0.5。使用不同風(fēng)格的交易規(guī)則，一個標(biāo)的品種內(nèi)交易規(guī)則之間的相關(guān)性約為0.25。

????對于本章前面的四個規(guī)則變化的簡單示例，我使用附錄C中的信息填充了一個相關(guān)矩陣，如表19所示。

????你現(xiàn)在可以使用表18和表19找到四個規(guī)則變量的近似預(yù)測多樣化乘數(shù)。表19中的矩陣的四舍五入平均相關(guān)系數(shù)為0.50，與表18中的四項資產(chǎn)的乘數(shù)為1.27。作為比較，使用上面計算的實際預(yù)測權(quán)重和311頁的公式，精確值為1.31。

????最后，提醒一下。如表18所示，如果你的交易規(guī)則足夠多樣化，即使你將負(fù)相關(guān)性限制在零，也有可能獲得非常高的乘數(shù)。你 將看到我建議結(jié)合預(yù)測20的最大價值是有限的,所以有高乘數(shù)將意味著有封頂預(yù)測大多數(shù)時候,和有效的行為,如果你有一個二進(jìn)制交易規(guī)則是完全長或短。（上面內(nèi)容部分沒翻譯，所以漏了表18，查閱原著吧，太啰嗦了）

????為了避免這種情況，我建議使用2.5的最大多樣化乘數(shù)，不管你的實際估值是多少。

把組合預(yù)測值限制在20內(nèi)

????在前一章中，我建議你將獨立規(guī)則的預(yù)測限制在-20到+20之間。然而，在理論上，如果預(yù)測多樣化乘數(shù)大于1，則組合預(yù)測有可能超過20，而且通常會這樣。舉個簡單的例子，如果Carry規(guī)則的預(yù)測和單個EWMAC變量的預(yù)測都是+16，每個規(guī)則的預(yù)測權(quán)重為50%，多樣化乘數(shù)為1.5，那么組合后的預(yù)測成了24.25。

????上一章提到的限制單個預(yù)測的所有原因同樣適用于組合預(yù)測，所以我強(qiáng)烈建議你把組合預(yù)測的絕對值限制在20以內(nèi)。

對組合預(yù)測的總結(jié)

????現(xiàn)在你可以預(yù)測某一特定標(biāo)的品種的價格走勢，并準(zhǔn)備將其轉(zhuǎn)化為實際的交易。這樣做的第一步是決定你愿意冒多少風(fēng)險投入多少頭寸，就像你將在下一章看到的那樣。