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1、蚀肇295第11章 交易模型芇11.1 简介莄目前，学术界对发展盈利交易模型的可能性的怀疑，随着许多论文的发表而逐渐降低，这些论文记录了在金融市场中可盈利的交易策略，甚至当金融市场包括交易成本时。肁蝿296在早期的文献中，对证券市场的简单的技术指标已由Brock等(1992)检测过。他们的研究显示，没有被技术规则发现的模式，不能由简单的线性过程或波动行为中的变化解释肆1 在文献Gencay(1998b)中，Brock等(1992)中的DJIA（道琼斯工业平均）数据集被用非参数条件均值模型中的简单的滑动平均指标进行了研究。其结果显示，带有滑动平均模型中的买卖信号的非参数模型，提供了相对于随机游走
2、和GARCH模型的更精确的符号和均方预测误差。Gencay(1999) 指出，滑动规则中过去的买卖信号提供了统计性显著的信号预测，用于模拟汇率收益的条件均值。Gencay(1999)的结果也显示，滑动平均规则的过去的买卖信号对于模拟非参数模型中的条件均值动态是功能强大的。LeBaron (1992a)、LeBaron (1997)、 Levich和Thomas (1993b)延续Brock等(1992)的方法，利用辅助程序模拟展示了相对于众所周知的汇率参数模型技术交易规则的统计显著性。Sullivan等(1999)将Brock等(1992)的数据拓展为从1987年到1996年之间的数据，检测了
3、交易规则的表现。他们指出，交易规则对于Brock等(1992)研究的时期依然表现优异；然而，对最近10年的道琼斯工业平均指数（DJIA）序列，这些好的表现消失了。Lo等（2000）提出了评估技术分析效率的方法，该方法是基于非参数核回归技术模式识别的。他们将他们的方法应用于大量的美国股票，并指出，一些技术指标提供了实际值的增量信息。总的来说，大量的最新文献都支持技术分析，但是这一般局限于简单单个变量技术规则。一个特殊的例外是Dacorogna等(1995)的研究，他们检测了在异质市场策略下外汇的实时交易模型。他们得出结论，是交易模型中对异质市场微结构的识别带来了市场风险调整后的超额收益。蒄交易模
4、型是投资的工具，它清晰地提供了买卖交易建议。需要澄清一点，（第9章提到的）价格变化预测与实际交易建议是有明显不同的。交易建议自然的包括一类价格变化预测，但同时也必须对使用者或交易者使用的具体模型给出风险情况说明。另一个不同点是，交易模型必须考虑过去的交易历史。决策可能受到当时所处的头寸或进入该头寸的价格所影响，而价格的预测却不具有这种不对称。这样，一个交易模型除了预测收益之外，它必须决定某个行动是否该被采取。这个决策受具体的风险预测、交易历史和制度性的约束，例如，营业时间或假日。蒂本章的目的，不是提供随时可用的交易策略，而是描述可用于金融市场的实时交易模型所需要的主要要素。任何合理的交易策略都
5、由一套工具组成，这些工具可提供在资本管理系统范围内的交易建议。本书中，我们不讨论资本管理部分，但是我们希望说明，用经过缜密推断分析的方法和高质量数据，设计实用的可盈利的交易模型是有可能的。事实上，建立在经验基础之上我们已经发明了自己的交易模型。我们的模型充分好地预见了外汇市场的价格变动，多年来都是赢利的，虽然带有可接受的风险行为，但这些模型已经被许多银行使用。芇市场的投资者以交易模型作为决策工具，但是本章中，我们也会阐述，带有稳健表现度量的可赢利交易模型，不仅能够作为统计工具来研究市场结构，而且能够检验价格生成过程的适合性。袅薄297交易策略的稳健性度量是发现新模型和使用新模型的最重要组成部分
6、。在第11.3节，我们讨论不同的可能表现度量，并且为不愿意首选的投资者，推导出了两个风险调整度量。最大化这些度量等价于最大化投资者的期望效用。袃建立成功的交易策略不是件容易的任务，在新模型的不同发展阶段，许多可能的错误必须被避免。这里我们将描述一些主要的困境，新的系统设计者往往落入其中，我们将提出羈如何建立更稳健的交易策略的一些想法。在下面的章节中，我们简单描述交易模型的若干成分，并描述基于遗传算法获得更稳健的优化结果的具体方法。袈11.2 实时交易策略 蚄在异质市场假设下，没有一种交易策略是比其他策略绝对都好的。选择哪种策略依赖于投资者的交易和风险预测。这可由金融市场中的各个不同的投资组合和
7、投资策略的存在性而得到证实。这也是为什么我们在研究中使用不同的交易模型算法。我们相信，这些新的投资策略将对金融市场的异质成分做出简单的贡献，而不是根本地改变其异质成分。罿为了有用，实时的交易模型必须给出使用者可遵循的实际可行的交易建议。这意味着模型应该做到下面几个方面：nn 蚀在交易的几分钟之前，给出一个预警nn 蚆不能频繁的改变建议nn 螄在营业时间外，不给出建议nn 莀考虑到市场假日nn 膈（全天候）支持停止损失莅在本节，我们介绍一个基本的系统体系结构，这些体系结构可以使用在我们的实时交易模型中，我们也讨论主要成分，用于把可用的报价转变为实际的交易建议。模型可分为三个主要部分，即，nn 袄
8、交易模型建议的产生nn 螁模拟的交易商收到的模拟头寸nn 袀由性能计算器产生模型统计量膄图11.1描述了一个简单的实时交易模型的全局结构和数据流程。下一小节描述这些不同的成分。羃膂11.2.1 交易模型及其数据处理环境芈像在预测和其他的应用中一样，交易模型严重地依赖于向程序中提供的金融数据的质量。不合格的、无效的数据带来的问题在决策过程的不同阶段起着重要的影响。例如，不合格的数据能够干扰模型指标的计算，进而使这些指标部分或完全失去预测能力。另一个敏感的部分是敞口头寸的本期收益的计算。本期收益常常被用于开启停止-利润算法，或退出具体的头寸。任何不正确的经过过滤的无效价格，都能对系统的交易能力产生
9、长期的干扰影响，特别是如果它被用作成交价格。为了避免与数据相关的问题，一个好的交易系统必须包括一个特别的滤波，用于取消或延迟一些建议，直到现实的交易价格被选出来。膇交易时间和市场假日 尽管一些市场像外汇市场一样持续运作，但是个体交易商或大的金融公司通常仅在每一天中的一部分时间参与市场。我们的模型通过加入营业时间和假日的记号来迎合这样的使用者。每个交易模型都与由地理区域确定的当地市场有关联。反过来，它也与通常接受的办公时间和公共假期有关联。当地市场在办公时间的任何时刻都被定义为是开放的，倘若交易模型在周末和公共假期是不运作的。一个模型的典型的营业时间是从当地时间9点到17点，确切的时间依赖于特定
10、的当地市场和交易机构。在外汇市场的情形，表11.1给出了不同地理区域市场的特有的营业时间。如果价格碰到停止损失极限（如11.2.1节描述的），除了关闭一个敞口头寸之外，一个模型在市场营业时间之外也不能够处理。羃本期收益计算 在交易大厅中，人们很少一次性的完全显露。交易商喜欢逐步地（资本搭配步骤）建立他们的头寸。在这样的情形下，引入用于支付获得目前显露的平均价格这个辅助变量是有用的。这个变量简化了逐步建立头寸的收益的计算。在一个新的交易后，平均价格依赖于交易类型，如下所述：艿肀羆298肃蚀图11.1 在实时交易模型中的价格和交易建议的数据流程。蒈螅膃肁膀螈299表11.1 市场系统规定参数芃对不
11、同地区市场运行的交易模型的外汇市场经营时间系统规定参数。市场大致按照以格格林尼治时间为基准的它们的开盘时间列出。蒂蚇市场 时区 开盘时间 收盘时间 假日薇 （当地时间） （当地时间） （每年）莃东 京 日本时间 09:00:00 18:00:00 15天袂新 加 坡 中国时间 09:00:00 18:00:00 11 天荿法兰克福 中欧时间 08:30:00 17:00:00 12 天莅维 也 纳 中欧时间 08:00:00 17:30:00 15 天蒃苏 黎 世 中欧时间 08:00:00 17:30:00 10 天聿伦 敦 英国时间 07:30:00 17:00:00 10天 螇纽 约 （
12、美国)东部标准时间 08:00:00 14:00:00 12 天肄蒃蒀蕿300 (11.1)膇其中和分别是前一个和当前的资本搭配，是当前的交易价格，是在交易前的平均价格。在初期，当前的资本搭配持平时，平均价格还没有被定义。如果我们从持平的头寸开始，或者我们彻底改变一个头寸，那么建立一个头寸的价格就是当前的价格。如果新的头寸是在前面的头寸上建立的，则我们需要计算从所有头寸的每一个分段的价格来计算平均价格。如果新的头寸恰好是前面头寸的延伸部分，那么支付头寸的平均价格不改变。它是获利或止损之一。薂计算交易模型的数量的中心，即交易的收益，需要平均价格。交易的收益为袁 (11.2)羇其中，如果模型取相反
13、的头寸，则等于0，否则等于。有些交易没有收益：从持平的资本搭配开始的交易以及符号不变时增加资本搭配绝对值的交易袆2 下面的例子显示了USD-CHF交易模型的账目，其中CHF是本国（货币兑换率计价标准）货币，USD是外国兑换货币。交易模型考虑了100CHF的限制。外汇模型资本流通的惯例是从带有信贷限额的零资本开始。这是我们在此处的假设。所有的收益计算都是用本国货币表示的。换句话说，对USD-DEM交易，收益是由DEM计算出来的，对USD-CHF交易，收益是由CHF计算出来的，对USD-FRF交易，收益是由FRF计算出来的，对DEM-JPY交易，收益是由JPY计算出来的。在这些情形中，式11.2没有应用（而式11.1应用于所有的交易）。蚂在当前头寸不平衡（）时，本期收益是一笔不能实现收益的交易。如果节是为恢复持平所需要的当前市场价格，推广式11.2会产生本期收益，虿蚅301 (11.3)螂资本搭配计算 资本搭配的计算器是交易模型的核心。资本搭配的计算器为交易模型提供了情报和充分利用市场活动的能力。资本搭配计算器也为交易模型提供了详尽的性质。它们包括交易的频率、头寸可能进入的环境。蚃换句话说，资本搭配的计算器是真实的模型。相比之下，其他的交易模型成分组成了资本搭配计算器的外壳，为它提供价格数据，探测是否遭遇停止损失，检查由资本搭配计算器产生的交易建议。每一次从数据供应商处收到新的报价时
