像基金经理一样管理自己的期货账户，2022全国各地梳理细化疫情防控措施落实

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编辑：小师妹

说起基金经理，大家脑海里浮现的都是西装革履、深沉睿智的形象，说起他们的交易策略，动不动就是多因子轮动、基本面量化、机器学习人工智能等等高端大气，给我们的感觉是那么的遥不可及，似乎我们散户到了这个市场，就只能是当韭菜的份。

但是无论使用什么样的高科技，名字取得多么的牛，期货交易，最终要赚钱，还是得进账比出账多。投机行业像山岳一样古老，而趋势跟踪的交易理念则在这一行中经久不衰，经受了时间的考验。

今天就跟大家介绍一种利用程序化交易软件构建趋势跟踪交易系统，并综合运用这些系统实现一种类商品指数跟踪型的期货资产管理模型。

这套模型理念方法都很简单，第三方的程序化平台都是模块化的语言体系，搭建交易系统如同搭积木一样，也很好上手，深刻理解了这套体系后，长期坚定执行下来，就能实现稳定的复利收益模式。

01

趋势跟踪交易策略

趋势跟踪，是两个关键词的组合，一是趋势，二是跟踪。

想要发现趋势，通常有两种方法，一是通过分析研判，找出估值偏离、供需错配的品种，这是我们常说的左侧交易法，基本面分析通常属于这一类。

另一种方式则是关注出现价格突破，有走出趋势苗头的品种，也可以归类为右侧交易，我们今天要重点介绍的就是这种。

然后是跟踪。

跟踪有两层含义，一是对于出现趋势苗头的品种我们要及时行动。比如下面这个白糖的K线形态，当其价格向上突破一段震荡区间之后，就有可能走出趋势性的行情，我们就需要对这一突破信号进行响应，开多单跟进。

跟踪的第二个要点，是不能跟丢了。所以一旦我们跟上一波趋势行情，我们需要持续的持仓，直至该趋势结束。

所以我们可以看到，趋势跟踪的理念很简单，有可能出现趋势的时候，我就去跟上，跟错了止损离场等待下一次，跟对了就一直跟到趋势转向。实现方法也很简单，一根均线就可以构建这样的系统。

但是真要做起来，却很难。尤其是多次跟踪都未能走出趋势，而反复止损的时候，会让人怀疑人生，怀疑市场还会有趋势吗？

关于市场还会有趋势吗，这个问题，是每一个想要做趋势的人，都应该去认真思考的的。会不会以前有趋势，以后就没趋势了呢？如果是这样，那我还做趋势跟踪，最后还不是跟踪个寂寞！

对于这个问题，技术分析三大假设里面，有两条就是在说它：

1、市场行为包容消化一切（Market Action Discount Everything）

2、价格以趋势方式演进（Price moves in Trends）

3、历史会重演（History repeats itself）

并且投机大师杰西·利弗莫尔也从人性的角度进行了阐述：口袋变了，股票变了，华尔街却从来没变，因为人性没变。

但是细品起来，这些都有用现象去解释现象的嫌疑，总归不是那么让人信服。从经济活动的角度去看，不完全有效市场理论给了我们答案：信息传导、市场反馈都是需要时间的，看不见的手调整供需是需要时间的，供需从失衡到再平衡的过程在价格上表现为趋势。

此外，期货基础知识第一课就会讲到期货的作用，其中最重要的一条就是为实体经济提供转移价格波动风险的工具。反过来说，正是因为商品会出现大幅度的单边运动，会给实体经济经营带来巨大的价格风险，所以才有了期货。如果一种商品，即便非常重要，但是其价格却一直稳定，那它也不具备成为期货的条件，比如食盐。

但是我们同时又会发现一个现象，就是商品市场大部分时间处于震荡走势，而非趋势走势。这并不矛盾，因为供需失衡虽然难以避免，但并非常态。

理解趋势一定存在，但是并非常态，对于使用趋势跟踪交易方法的投资者，可以让他们做好心理准备：前途是光明的，而道路是曲折的。不要因为一时的困难而放弃自己坚持的理念，持续的对抗震荡，控制回撤，抓住宝贵的趋势，等待下一次循环。

而对于坚持使用高抛低吸、震荡策略的投资者，也要意识到趋势虽少，但是如果不对其加以防范，自己的账户就始终暴露在爆仓的风险之下。多数的散户，尤其是习惯了股票亏钱后装死不管的，总以为抗一抗就能回来，实在不行就加下仓，往往都死在了趋势行情中。对他们来说，趋势可不是什么好朋友，根本就是杀手。

02

程序化趋势跟踪策略的构建及改进思路

确定了趋势一定存在，接下来我们就要去构建可执行的交易规则，去实现趋势跟踪的理念。

通过程序化软件去构建趋势跟踪系统，需要解决如下三点：

1、入场：突破类型信号，价格突破与趋势之间是必要非充分条件，意味着趋势行情一定起源于价格对于某参照标准的突破，但是价格的突破不一定都能走出趋势行情。

2、持仓：该突破信号持续；

3、离场：信号转向或绝对值止损；

实现方法：各类均线系统、包络线、布林带、MACD、价格通道以及裸K形态等等。

然后我们还是通过例子来说明如何去构建趋势跟踪型交易系统。

此类型的系统中，最简单粗暴的就是单均线系统：20日均线上做多，20日均线下做空。

评判一个程序化的交易系统，非常重要一点就是看这个系统是否有过度优化或者过度拟合。

所谓过度拟合，指为了得到一致假设而使假设变得过度严格。造成的结果通常是模型更好的拟合了已有数据集，却降低了对未来数据的匹配能力，于是就出现了回测很丰满，实盘很骨感的现象——回测的资金曲线完美，但是一上实盘亏得不成样。

对于过度拟合，计算机之父冯·诺伊曼有句名言：给我四个参数，我可以拟合出一头大象，如果再多一个参数，我可以让大象的鼻子动起来。当然冯·诺伊曼没有真的去画大象，但是2010年，有人发表了一篇用来实现四个参数画大象的论文，实现了：四个参数画大象，五个参数鼻子晃。

那再回到我们的单均线系统，那这简直就是参数最少，最不可能出现过度拟合的交易系统了，其回测的资金曲线与实盘交易的结果，可能出现的偏差也会是最小的。

不过在使用该系统的过程中，面对震荡行情中会遭遇到的连续止损困境时，强调熬的勇气和信仰固然重要，但是也不能忽视了战术层面的努力。单均线系统并不是终点，还有很大的改进空间。

依旧是面对下图这种连续止损的震荡走势，作为单均线使用者，肯定会想：有没有什么办法能够减少亏损的交易次数呢？

能想到的方法，无外乎两种：

通过基本面分析，预测未来一段时间市场将维持震荡走势，进而对这一阶段出现的交易信号，不做反应，从而过滤掉这段时间内的止损交易；

添加技术指标，构建中性区域，过滤掉一部分止损的交易。

两种方法，都是基于过滤的思想。

前者更多的会依赖于基本面分析，比如基本面数据显示未来一段时间供求两端在某个价格区间将形成相对平衡的状态，那盘面维持震荡走势的可能性就很大；亦或者是单纯的个人感觉。其过滤效果的好坏，取决于主观判断的准确度。判断对了，可以减少很多的亏损交易，判断错了，也可能错过大的趋势利润。

后一种方法，构建中性区间，最直接办法是作包络线。一条移动平均线，向上和向下各移动一定价格百分比的距离，就构成了上下包络线，两条包络线之间就形成了一个中性区，用于过滤过于灵敏的交易信号。

比如，仍旧选取20日均线，在距离均线上下各3%价格的位置做上下包络线，交易规则变为：当价格向上突破上包络线时，开仓做多，持有多单时，当价格下破中间20日均线时，多头平仓；做空则与之相反。

还是那段震荡行情，使用包络线后，我们可以看到，止损的总次数由原来的9次大幅下降到只有3次（图中蓝色连线）。进一步观察，如果我们继续放大包络线距离，连这3次止损也都可以过滤掉。既然如此，我们尽可能的放大过滤区间，效果是不是更好呢？

实际情况并非如此，过滤区间放得越大，进场信号越迟钝，行情需要连续向一个方向走出更大的幅度之后，才会触发相应的开仓信号，这样即便在获利的交易中，也会损失掉相当一部分的利润，比如图中1-3这三次交易（图中红色箭头所示）。

这就如同筛子筛米一样，筛眼太小，碎石杂质过滤得不够干净，筛眼太大，米也会跟着被筛掉一部分。所以这里面也要把握一个度。

到了这一步，爱思考的交易人，一定还会更进一步：能不能出趋势的时候，我把进场信号调灵敏些，而震荡的时候，把入场信号调迟钝些呢？

这不是想要好处占尽嘛！哪有那么好的事呢？

不过认真去分析市场走势特征之后，我们还是会发现，在时间维度上，去看商品价格的K线图，总有那么一些时期，市场走势平稳，波动率低，而又有那么一些时期，市场犹如坐在火药桶上，上窜下跳，波动率暴增。

如果用固定的包络带宽度去做不同波动率的行情，显然效果不会太好。于是人们想到了用价格波动的标准差去构建上下轨，布林带因此应运而生。

布林带是在移动平均线的两侧各使用一条含两个标准差的带。两个标准差理论上讲可以涵盖随后绝大部分的价格波动。同时标准差的计算涉及调整平均价格的偏离，使得布林带对近期价格的变化反应更灵敏。这样布林带的宽度也会随着市场波动率的变化扩张和收缩。

通常的布林带参数选择上，也是使用20日的移动平均线作为中轨，两个标准差构建上下轨。进出场规则上，同上述的包络线进出场规则一致。

还是选取前面相同时期的行情进行测试对比。

我们可以发现在这段走势中，布林带的宽度随着波动率大小而变化，中间那段震荡走势中，布林带也能提供良好的过滤效果。同时与包络线系统中，1-3这三次获利的交易进行对比，布林带系统在进场时机上明显更早，获得的趋势利润也会更多。

接下来对上面所提到的3个系统（单均线、包络线、布林带），在螺纹钢指数上，对上市以上的所有日K数据进行回溯测试。测试结果如下表所示，表中1-3行的数据分别对应单均线、包络线、布林带系统。

对净利润、盈利比率、交易手数和最大资产回撤几个关键指标进行对比后，我们可以发现布林带系统综合性能是最优的。相比于单均线系统，布林带牺牲了一部分利润，获得了更高的胜率和较小的最大回撤，而这两个指标也恰好是实盘交易中，对交易者心态影响最大的。当然如果心态足够强大的交易者，或许会更看重净利润项，从而选择单均线系统。

以上是基于系统优化的角度一步步往下进行的推演，对于趋势型交易系统，我们确实可以在一定的范围内，进行优化，获取相对平衡的系统或是更符合交易者自身性格系统。

但归根结底，趋势系统最终能否实现盈利，根本还是在于所选择的品种能否走出趋势行情。

那问题又回到了我们怎么去找趋势呢？

1、若我们有能力去筛选出更有可能出现趋势的品种并匹配趋势交易系统，则事半功倍。

2、若我们主观筛选的品种效果并不好，则极有可能会挑到无趋势的品种死耗，却踏空了出现趋势的品种。

3、而笨办法则是干脆也不要去预测究竟哪个品种会出趋势了，把资金分成若干小份，在全市场各板块各品种上都配置一点点。总有品种会走出趋势，也有品种会震荡，只要拉长时间维度，总的获利能够比亏损大，也就实现了长期的正向收益。

而我们今天要讲的是这个笨方法。

03

程序化趋势跟踪系统构建期货资产管理模型

通过上面的分析，再一次验证了一个道理：投资领域，任何长期有效的系统，都会在短期内出现阶段性的失效。我们也可以反过来理解，正是因为有阶段性的失效，才确保了系统长期的有效性。

对于交易者而言，最重要的品质是能在短期阶段性失灵的时候，长期坚定的坚持自己的投资逻辑与纪律。

基于各类商品历史走势特征，我们在选择品种配置趋势跟踪组合的时候，就形成了一个大体的原则：黑色板块作为首选，其次能化和农产品，然后是有色和贵金属，资金量雄厚的也可以配上金融期货。

黑色板块国内产业链条完整，产销大头都在国内，没有外盘影响，上市10多年来，展现出的趋势性也是最好的。能化板块受原油影响也容易走出趋势行情，农产品方面则容易因为天气原因走出大行情。

按照这样的原则，我们可以做这样一个组合，进行回测：

组合选取上述趋势跟踪类型的交易系统，18个品种（分版块选取），日线周期。

按等额资金分配的原则，每个品种配置的保证金6000-10000之间。

在所有品种均有持仓的情况下，总保证金在15w左右，15w称为该组合的一个单位的仓位。

实际交易过程，很少出现全部品种同时持仓的情况，因此常规情况下，总保证金会低于15w。

计手续费和开平仓各1跳滑点的条件下，测试结果：

回测的资金曲线，总归说服力不够，那我们看看实盘的资金曲线：

04

体系增益方法

趋势跟踪型交易系统，通过截亏持盈，获得盈亏比优势，但仓位不变的情况下，这个优势并不会太大，所以我们需要在不额外放大风险的同时，通过仓位的变化追求更大的盈亏比。

此外，在策略周期的选择上，小周期上的趋势策略可视作大周期上的震荡策略，尤其是在市场处于高波动率的时期，效果更好。

趋势跟踪系统最怕的是没有趋势，而当市场处于高波动率时期，在极短的时间内就能在一个方向上拉出很大的价差，这就为趋势跟踪系统提供了潜在的盈利空间。在具体的入场择时上，可以直接跟随短周期盘面上的多空转折信号，及时调整持仓方向，以确保跟随上趋势。

05

总结

程序化的趋势跟踪策略作为长期有效的方法，短期内会有阶段性的失效；多品种、多策略、多周期的组合对冲模式，可以构建一种类似商品指数跟踪的交易体系，获得平滑的资金曲线；匹配合适的加仓法则，也能有超额收益；趋势跟踪交易理念和方法都很简单，以程序化自动交易去实现的关键在于持续性和一致性。基于预测的世界观的交易策略强大但脆弱，而跟随的策略体系，牺牲了一定的效率，但是却获得了更顽强的生命力。

个人投资者，使用程序化的趋势跟踪系统，便可以搭建起趋势型的CTA资管模型，长期坚定不移的执行，能够获得相对稳健的资金收益。