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Fei Jiang:风险平衡下的量化投资管理

来源:未知
Fei Jiang
 
职业投资人,法国巴黎大学计算机博士,人工智能专业,研究方向为人工神经网络与进化算法。长期从事软件系统开发,金融数据分析,交易系统建模。2000年开始股票投资,2008年开始涉足外汇和期货的程序化交易,2010回国后,开始研究国内期货市场的程序化交易。2012年参加海通期货“笑傲江湖”程序化交易组。
 
 
 
*投资风格:
 
对交易系统进行科学的分析组合,实现风险平衡下的量化投资管理。
 
 
 
*采访提纲:
 
江湖小编:您什么时候进入期货市场的?您的期货投资之路顺利吗?经历过怎样的波折和收获?您接触程序化交易多久了?是否有编程方面的专业背景?
 
Fei Jiang:我是2010年博士毕业归国的,在博士学习期间做过外汇的模式识别与交易建模工作。接触国内期货市场是归国之后,当时主要是在上期技术的CTP接口进行交易系统的开发,独立开发了一套基于高频数据的交易系统,也做了一些高频数据的建模与分析工作。同时,和上海程序化交易圈子里的朋友学习交流的比较多。这个账户是我回国以后的第一个期货实盘账户,前期有大半年的准备时间,主要在熟悉各种交易平台以及对各种交易策略进行测试组合。我在国外的硕士和博士阶段,读的都是计算机专业。
 
 
 
江湖小编:您觉得对于程序化交易而言最需要攻克的难点是什么?是编程能力,还是交易策略的探索,还是交易心理等等?
 
Fei Jiang:我个人认为,无论是程序化交易还是手工交易,对交易本质的理解决定了最后所能达到的高度。只有真正理解了自己所做交易的利润来源到底是什么,才能够做到有的放矢。也就是所谓的:知其然,知其所以然。而程序化交易在这个领域可以帮助初学者少走很多弯路。
 
 
 
江湖小编:从大赛的交易评估系统中看到,您的交易品种选择的是PTA。请问您是处于何种原因选择PTA的呢?
 
Fei Jiang:目前我使用交易开拓者软件进行全自动交易。这个账户是我回国以后的第一个期货实盘账户,是为了接下来的其它账户做测试的。主要为了测试软件和通信在实际交易中可能遇到的问题,以及交易策略实盘和历史回测表现的差异。
之所以选择PTA,有这么几个原因: PTA的走势趋势性相对较为流畅;受外盘的影响相对比较小,国内有一定的定价权;还有就是市场容量相对比较大,将来可以容纳一定规模的大资金。
 
 
 
江湖小编:这段时间PTA行情比较反复,对于趋势交易而言,面临比较多的交易损耗。这种行情是否会促使您对原先的策略做些调整?您觉得在什么情况下需要对交易策略做修正?做何种程度的修正?
 
Fei Jiang:目前的振荡行情,是在策略组合的容忍范围之内的,在历史回测中曾经有过更长时间的资金横盘时期,因此目前不会对策略进行调整。当交易模型的基础现象减弱或者消失了的时候,才需要对交易策略进行修正。
 
 
 
江湖小编:您目前的这个策略如果配置到其他品种上是否也会同样适用?或者说如果参数微调就能够适用于其他品种上呢?
 
Fei Jiang:同样适用,只有通用性好的策略,在市场上存活下去的概率才可能会比较高。参数依据不同品种微调以后,效果可能会更好。
 
 
 
江湖小编:从账户风险情况看,您的账户风险度一般在30%左右,偶尔会达到60%左右。请问您是否搭配了多个不同的策略,或者说您的策略中有加仓模型呢?您对于加仓是怎么看的?
 
Fei Jiang:这里是多策略组合造成的结果。策略的持仓时间不同,造成了风险度的变化。我的单个策略中没有加仓模型,加仓是靠策略的组合实现的。我个人认为,加仓对单独某个策略的盈利能力起不到决定性影响,加仓的作用在于平滑单个策略的资金曲线。
 
 
 
江湖小编:我们看到您的投资策略非常稳健,到目前为止最大回撤控制在-7%以内。请问您是如何来设置投资原则,保证稳健收益的呢?
 
Fei Jiang:持仓是风险和利润的源泉,隔夜风险度很大程度上决定了可能的最大回撤。那么控制风险,首先需要控制自己的仓位,在风险较小,盈利预期较大的时候重仓,一般情况下要轻仓。任何情况下,都必须能够承受隔日反向停板所能造成的损失。同时,利用低相关性的策略进行组合,达到控制风险的效果。
 
 
 
江湖小编:请问您是否有投资类书籍推荐给大家?这些书籍对你的启发或影响是什么?
 
Fei Jiang:《通向财务自由之路》《幽灵的礼物》《超越技术分析》这三本书是我经常向朋友推荐的。从中我学到了如何对交易进行系统的分析和理解,以及如何建立正确交易心态。上海冯正平老师的悍马定理,也是很值得学习的。
 
 
 
江湖小编:最后,能否请您给本届大赛的选手们提些交易寄语?
 
Fei Jiang:我个人认为,如果期望在这个市场稳定盈利,一定要找到自己的优势所在。只有建立在自身的优势基础上的交易系统,才有可能在这个高手如云的市场中生存发展。希望与大家共同进步!
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