威廉·艾克哈特(William Eckhardt)从芝加哥大学毕业之后，于1973年攻读了数学逻辑专业的博士学位，随后致力于创建交易系统方面的研究。后来，艾克哈特与大学学友理查德·丹尼斯合作，在中美交易所(Mid-America Exchange)开始了自己的交易员生涯。随后他们在C D商品交易公司成为合作伙伴，共同开始技术交易系统的研发，并成功创建了著名的海龟交易实验室(Turtle trading experiment)。该实验室机制极为复杂，但大量成功的交易业务已经证明了其价值。1991年，艾克哈特创立了自己的商品交易咨询公司，该公司在过去的20年里平均年收益率高达17.35%，并在2010年收获了21.09%的回报率，令业内人士艳羡不已。除了研发交易系统之外，艾克哈特还投身于研究交易的科学方法，并发表了多份研究报告。日前，《FUTURES》杂志对艾克哈特进行了专访。
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《FUTURES》杂志(以下简称FM)：传统的投资策略都坚持了市场有效的观念。在有效市场假说(Efficient market hypothesis，EMH)的理念下，趋势交易策略并非有效，请您分析一下为什么在30年后的今天，有效市场假说依然得以坚持？是什么造成了这样的异常现象呢？

威廉·艾克哈特(以下简称WE)：测度价格变化的随机游走模型(Random walk model，RWM)已经历时良久，因为就目前而言该模型理论业已成熟。传统的时间序列分析方法很难测度期货价格和特定随机游走模型生成值之间的细微差异。但令人难以置信的是，通过使用交易系统便可以测度这样的细微差别。

FM：交易系统是如何做到这点的呢？

WE：交易系统对价格序列的非线性关系高度敏感。那么，为什么此特性没有彻底变革价格序列模型的拟定呢？统计估计值已经探究了时间序列的诸多特征，在不同的置信水平下，结合可能匹配模型的相关信息，便可以有力提高模型的预测能力。依据模型设计者的设计理念，交易系统不会找出价格序列的特有特征，模型也不涉及置信水平，并且不进行预测。更为糟糕的是，这些交易系统不会筛选出任何可能的模型，实在让人无奈。尽管如此，交易系统却能够实现很高的投资回报率，令人感到遗憾的是，交易系统并不能够向模型设计者提供相应的提示建议。此外，尽管模型在很多方面都会有利可图，但并不有助于设计交易系统。

FM:这么多年来，您一直投身于交易业务和科学研究，有没有一些对您影响颇深的简单的交易理念呢？

WE：提高你的交易水平，不然你就会被淘汰。交易的海洋，没有海岸线。在科学研究中，你可以无限发散思维，然而在实际交易中，切莫恣意妄为；换句话说，你必须恪守交易系统的交易法则，并做出相应的投资决策。投资交易有一点像道德观念，知之易，行之难。最后，只选用可靠的影响因子和足够多的样本数据，几十个数据绝对不行，至少要有上千个样本数据。

FM：对系统交易者而言，恪守交易模型并取得稳步提高和进展，这似乎是一场长久博弈。当这两者发生冲突时，若想对其进行平衡，其难度会有多大呢？

WE：如果你的交易系统是不完备的，那么就不要用它；相反，如果你的交易系统非常合适，那就应该坚定不移地恪守其交易法则。与此同时，积极寻求自我提高，一旦新的交易系统准备完毕，你就能够迅速适应它。因此，坚守与变通之间并没有冲突。

FM:请您谈谈最优化与曲线拟合(curve fitting)之间的分歧吧？

WE:如果你想提高自己的交易系统，就有可能会适得其反。因为你有可能会过度拟合(over-fit)过时的数据或者做一些无统计意义的事情。有这样一种观念，尽管现在还没有普及，但也有大多数人意识到或许没必要最优化交易系统。或许，投资者也可以找出相应或多或少的理由，并且我个人也不赞同最优化的。我们一直都在进行最优化处理，但是市场普遍认为如果过度最优化，就有可能伤及自身。有些时候，最优化是一个风险进程，交易同样如此。投资者必须小心谨慎，以确保没有过度拟合过时的数据。

FM:您是如何避开曲线拟合的呢？

WE:大多数人都会选择样本内和样本外数据技术来避开曲线拟合问题，该方法是将一半数据用于最优化，另一半用于检验。该方法是行业标准方法，但我们并不这么做，因为这样会浪费一半的数据，太可惜了。我们有自己的一套专利技术用于处理过度拟合问题，事实上该技术在一年前方才升级了。众所周知，处理过度拟合检验极为重要，如果投资者没有自己的专利技术，可以采纳标准的样本内样本外技术。

在过度拟合方面，我还想谈以下几点。首先，相比之下我更倾向于过度拟合，因为曲线拟合是非线性回归分析衍生的情形，该方法在于将大量的现有数据拟合到可能的曲线当中去。然而，你不能对期货进行类似的操作。从技术层面上来说，这里并不涉及曲线拟合，因而曲线拟合并不适用。但是，你可以进行过度拟合操作。我之所以倾向于过度拟合而非曲线拟合的原因在于，过度拟合显示出投资者也可以得到拟合不足的情形。那些非最优化情形都处于拟合不足状态。

系统的自由度和交易数据共同决定了模型是否处于过度拟合状态。一方面，例如滞后期、价格区间、初始价格等决定系统的数据都是自由度问题。自由度越高，投资者面临过度拟合状态的可能性就越大。另一方面，交易数据同样影响模型的过度拟合状态。如果投资者拥有的交易数据越多，过度拟合的可能行就越低。在所有的交易系统中，我们允许的最大自由度为12。如果投资者在交易系统中设置更多的限制条件，就很有可能使得自由度达到40，但我们坚持将最大值设置为12。另外，在进行交易之前，我们至少会收集1800个样本数据，否则我们不会轻易进行交易，1800个样本数据绝对是我们的最小值。面对特定的交易，我们甚至会收集15000个样本数据进行投资决策。

我们之所以需要这么多的样本数据，其主要原因在于普遍存在的厚尾现象(heavy tail phenomena)。厚尾现象不但会导致极值事件的产生，更重要的是它会在很大程度上削弱投资者制定合适的推论的能力。正态分布的支持者认为，突破35便可称之为大样本。也就是说，如果投资者采纳正态分布并依此估计平均值，若其样本容量超过35便可以获得很好的估计。与之相反，我们进行的期货交易由于采纳的分布不同，有时几百个数据样本依然得不到完备的结果，这就是为什么我们要求1800个以上数据的原因。这是一个严格的厚尾分布函数，投资者必须选用成熟的统计技术和充足的样本数据。这两项因素似乎都将我们置于不利处境，但我们的优势在于，依据这样的方法更有可能取得成功。

FM:这么多年来，您的交易系统是维持不变还是做出了相应的更新或升级呢？

WE:在过去的几十年里，我们的系统的各个组成部分都相继得以修正更新，我们采取了科学的方法坚持并支撑了整个系统框架。

FM:现在，人们似乎普遍认识到尾部风险以及合理利用它所获的决策价值。结果，期货投资基金变得愈发明显。对此，您是否赞同呢？另外，您认为这是长久的转型，还只是金融危机面前暂时的反应呢？

WE:事实上，我想区分一下分散风险和套期保值。期货交易有利于分散风险并能够提高收益，但它的套期保值效率不足。套期保值要求对冲被投资组合的风险，相应期货的投资收益在很大程度上与其套保资产无关。这使得期货成为卓越的风险分散化工具。大量的厚尾效应表明绝大多数统计检验高估了模型的可靠性，并低估了风险水平。我并不知道如何从期货投资中获得更高的收益，但更重要的是保护资产组合免受损失。

FM:您对分散化和套期保值做出了细腻的分析，但很多股票型投资经理正在关注尾部风险保险策略。目前看来，由于与熊市行情存在负相关关系，这是否意味着期货投资基金提供了更好的保险呢？

WE:首先，如果你选取了股票极度弱势时期，就会出现严重的抽样偏差。在这些研究当中，存在的反相关关系很可能就是人工选择导致的。期货交易自身存在的厚尾特性也会添加到投资组合当中，其关键之处就在于保持独立性，以确保分散化成为可能。

FM:研究表明，正态分布假设会低估股票的尾部风险。鉴于此，您所采取的方法会不会在尾部风险方面有所突破呢？

WE:我已经在这方面工作25年了，说实话，尾部风险很难估计。在过去的这些年里，我夜以继日，不断努力，面对现实存在的厚尾现象确实研发了一些处理技术。尾部风险至关重要，因为它会影响到你所做的一切决策。无论你选取怎样的分布模型，系统的设计和应用都会在很大程度上受到尾部极值事件的影响。

FM:趋势追随模型尝试在一般市场上利用尾部现象获取收益，对此您有何更好的准备？

WE:是的，但这样也会面临自身存在的尾部风险。对于将尾部风险应用到期货交易的想法，我表示些许疑惑。因为在我看来，这些的做法更像是障碍，是一个不得不逾越的屏障。尾部风险不能确保趋势追随模型能够顺利运行，事实上，尾部风险加剧了趋势追随的呼声。

FM:多年之前，我们采访了理查德·丹尼斯，他说趋势追随理念变得愈发困难，趋势追随模型似乎也站不住脚了。对此，您有何看法？

WE:总体来说，我表示赞同。趋势追随理念面临着严峻的考验，投资者也需要不断进取，提升自家的投资水平。在这场游戏当中，轻率行事十分昂贵。当你做研究的时候便是你不断进步的过程，并且你要对目前的交易系统坚持充分的信心。你现有交易系统的价值在于，交易使你有更多的时间取得谨慎稳定的进步。

FM:有人声称，期货投资基金在股票市场弱势时期与股票之间的负相关特性与债券市场的长期牛市有关，但这种情形在不断增长的利率环境下并不成立。这是投资者厌烦的事吗？

WE:据我所知，他们目前所做的正是他们对趋势追随的正向预期，可能的获益机会使得他们跃跃欲试，但现实可能会使他们失望。到目前为止，趋势追随理念仅有30多年的历史，他们将注意力都集中在此期间最重大的经济事件上，这样做合适吗？是的，我们确实面临不断下降的利率水平，但他们就可以以此判定出导致这些结果的因素吗？反正我是看不出。回顾我的业绩情况，并没有发现仅依据利率水平而做的交易决策。因此，对于趋势追随的所有资金完全来源于市场单一群体的行为的观念，我表示怀疑。

我想要强调的是，风险控制的问题并不完全是客观问题。长久以来，我都想设计出一套科学的交易系统，至少在目前看来，已经差不多完成了。然而事实上，我并没有完成当初拟定的计划。在我年轻的时候，我想设计出客观的风险控制系统。换句话说，面对现有的交易系统，能够准确给出合适的交易头寸和交易时间。在多年的实践之后，我愈发相信这样不可能得到统一的答案。因为至少需要一个主观因素与这些客观因素糅合在一起，这正是所谓的因人而异的风险偏好水平。由此，先前的客观风险控制系统就转化为主观风险控制系统了。因为在现实中，并没有统一的风险偏好水平，这完全是由个人的性格等因素决定的。但是，除非你十分了解自己的风险厌恶水平或者能够将这些风险偏好因素转移给投资客户，否则你就不能恣意地确定交易头寸。

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