南证期货 陈卫中

    一谈及金融工程、数据挖掘和数据分析、程序化交易等等，很多人觉得高端艰深，是如同核弹一般的高科技。其实，如同核弹一样，金融工程并不神秘。核工程和金融工程一样，是一种应用技术，具有很明确的应用目的。明确这一技术工具的运用目的，明白其意图达到的运用效果，就可以快速而直接的理解这些实用技术的基本特征，并拿来为己用。金融工程最根本的研究指向：提高交易者的交易效率。

    会有客户问，金融工程的根本目的是为了提高交易效率，难道不管赚钱？这个问题可以用例子来说明。汽车和目的地是什么关系呢？汽车能够让人更快的到达目的地（效率高），也比摩托车的安全性更好（风险控制），但汽车却不能直接满足人的愿望。它必须和人，和其它工具（如GPS）结合，才能高效率的满足人的目的。尤其是期货市场，这是一个零和博弈的市场，如果一个交易者，能够比市场他人更快捕捉交易机会，开平仓更及时，成交价格更符合意愿，那么也就意味着，在市场竞争中，他比别人更有优势，盈利概率比别人高。战胜市场，实际是战胜其他市场竞争者，而不是掌握了看透市场的法宝。有一简单事例，程序化交易有一简单运用，市场称为闪电手交易，它仅靠成交价格有优势，这一单一功能，就能在程序化交易没有成为主流的市场中，为客户带来收益，原因就是，它为某类交易者提高了交易效率。

    任何一个市场交易者，只要认真思考自己的交易过程，就会发现，所有交易行为可以归纳为以下流程：收集市场信息——》处理收集到的市场信息——》判断并制定行为决策（开仓）——》监控自己仓位的风险信息——》判断并退出市场（平仓）。这一流程描述的是能够被人为分割的一次交易，包括了进入市场（开仓）和退出市场（平仓）的完整过程。实际上，在金融交易中，往往面临着不断交易、连续交易的现实，一个成熟的交易者能够分清自己处于怎样的交易阶段，需要根据什么信息做出当前决策，是非常重要的交易能力。金融工程就可以在技术上帮助交易者大大提高自己的交易效率。

    一、收集市场信息
    经济学或管理学都有个原理：最优化的决策需要最全面的信息收集。道理很简单，但现实很纠结。一个交易者早上醒来，看完市场中前一天产生的各种信息，估计也收市了，谈何交易？这是理论和实际能力的差异所导致。而计算机系统靠其强大的数据输入和归类能力（相比于人的阅读和记忆），能很好的弥补这一现实差距。另外，目前技术交易者面对越来越多的市场和市场品种，盘中信息的及时阅读也正在面临能力瓶颈。一个事例，当交易者接了一个电话，十几分钟后，就可能错失了一次交易机会，或者错过一次及时控制风险的操作。这种事例在市场中，每天都在发生。还有一类事例，某交易者在盘后浏览价格信息时，突然发现，某品种在盘中出现了较好的交易机会，但自己当时并没有关注到此品种，因此而懊恼不已。
    在金融工程领域里，收集量化信息，建立起强于市场他人的信息采集系统，其实是重中之重。相对而言，得到某个能在局部市场（某品种或某种市场特征情况下）大概率获利的数学模型，要次要得多。

    二、处理收集到的市场信息
    处理市场信息和收集市场信息，应该是一体的。这里分开略述，是为了帮助理解。可以统称为数据挖掘和数据分析。目前，一般的计算机处理技术，都只能处理量化信息，所以对于不可量化只能定性的一类信息，比如基本面信息，处理能力相对薄弱。技术分析交易，是目前最容易实现数据挖掘和数据分析的交易类别。这主要是因为，技术分析，认为市场价格包含一切市场信息，而市场价格信息具有很好的量化特征。看看运用：技术分析中有一类交易行为称为趋势跟踪，很多交易者采取“突破开仓”的交易策略。但是，当我们向市场中的成熟交易手取经时，却会发现，“价格突破”的定义很难明确，以至于同样使用这一策略的手动交易者，交易过程天差地别，收益情况自然截然不同。这可以称之为交易策略的量化瓶颈。当计算机采取连续价格统计以及连续交易量持仓量统计等量化处理后，就最大可能的定量描述了已经被市场验证的交易策略，从而他人可以模仿。交易行为中的艺术成份，被尽可能转化为科学成份，被共性学习和借鉴。

    三、判断并制定行为决策
    金融工程技术，市场普遍存在着一种理解误区，以为金融工程是计算机在决策，其实不然。人类世界中，所有的决策都是人在决策，只是将机械性的部分让机器去承担。比如，机械工程中，一台机床按程序运行，怎样进刀怎样改刀，看似是机械在“自动决策”，其实它只是在机械执行人事先安排好的决策指令。如果没有预先制定好作业流程，那么，自动车床一定加工不出人想要的零件。金融工程也是如此。交易者需要事先制定好自己的交易目的和判断标准，然后才能交给计算机去机械执行。比如，一个套利交易者，就不能使用趋势跟踪交易的数据分析系统，也不能按照趋势跟踪的策略模型制定交易流程；一个风险强偏好者，就不能使用风险回避类的交易策略，否则在交易过程中会非常纠结；一个短线交易者，如果使用了长周期的风险控制策略，那么，多次交易的收益，可能会被一次亏损所吞噬。根据交易者自身的交易特点和风险承受的能力，去设计程序化交易策略，不仅是交易者自身需要明确认知的事项，也是金融工程研究人员必须牢记的责任。

    四、监控自己仓位的风险信息
    经济学还有一个基本原理：风险和收益对称。俗话说，“天下没有免费的午餐”。市场中，有很多交易者抱怨，当其止损出局后，价格按原持仓方向飙升，自己错过了大好的盈利机会。用经济学来解释这种现象，交易者能承受多大的风险，那么也就可能实现多大的收益。所谓庄家洗盘，也是利用这点，先用短期价格操纵，将所有无法承担一定亏损风险的散户或坐轿子者洗出局。金融工程不需要判断市场价格的操纵特性，只需要判断自己风险头寸的风险底线，不断适时判断，按大概率模式交易，从而积累市场胜率，在多次交易中靠概率中盈利，而不是赌一把暴利。
    实际上，趋势跟踪的程序化交易策略，恰恰在随机市中无法盈利。市场的操纵特征越强，越容易被计算机的数据挖掘捕捉到规律性。中国金融市场的一种实证就可以证明这点，参与者交易热情越高（所谓有行情），越是有大资金频繁交易的市场氛围，趋势模型越容易盈利；参与度很低的市场情况，趋势模型只能频频贴手续费。我公司有一棉花的趋势交易模型，它的两年收益曲线明显表现为，2010年9月以前稳定小负，而9月以后收益飙升，不仅弥补了以前的亏损，而且年收益率能达到百分之三百。为什么？因为市场环境特征大变。这也反映了中国金融市场的一句老话：“三年不开张，开张吃三年”。

    五、判断并退出市场（平仓）
    和上面一样，平仓判断行为和持仓风险分析，两者高度统一。市场中还有一句老话：“会买是徒弟，会卖是师傅”，这句话用金融投资学解释，即风险控制才是交易盈利的最终保证。目前，发达市场中的金融工程策略研究，已经走到了随机开仓，只关注研究止损平仓的地步。当然，目前中国金融市场，离弱势有效市场距离还很遥远，在市场有行情后，价格操纵特征很强的情况下，我们的研究还无须这么前沿。但是，作为金融服务业人员，我们需要在理解高度上有这个认识，才能更好地为我们的衣食父母服务。我们和客户之间，是共荣共枯的关系。
    止损平仓，不是指亏损后出局，而是包括了止盈和止损两种情况的平仓。这是在分析判断当前持仓风险后的出局，和账户盈利情况无关。举例：以前3000点开仓和2800点开仓，同方向同仓位的头寸暴露风险，在当前，未来的不确定性风险一样。按照同一交易策略，就该按同一风险控制标准发出平仓指令。比如现在是2900点，如果金融工程人员认为这两个仓位的风险不一样，就属于对风险的定义都没理解。那么，是不是可以，让客户根据自己账户的盈亏采取不同的风险控制策略呢？完全可以，但这是一种个性化的服务。这种服务或操作容易导致交易原则的丧失，是需要我们谨记的，也需要对客户说清。

    金融工程不神秘，甚至可以就将其视为是一种系统性的工具，部分理解并掌握这个工具，就能提高自己的金融服务能力。没有人能说，我完全掌握了这个工具的所有，但只要理解了它的使用和设计流程，那么，一个完全不懂计算机的交易者也可以用其提高自己：提出自己的需求和设想，其他专业的事交给专业的人去做。

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