交易管理系统的思考

纽约9月12日消息，油价周一收升，因美元疲弱，且报告显示库欣原油库存大幅下滑。

纽约时间9月12日...



交易系统，这个概念很稀松寻常。目前至少国内投机界也已经充分认可了——多策略多品种多周期的组合，有利于提升收益风险比。

我想到的是，多系统的简单的加和，很快就不能满足专业人士的需求，那么按照策略、品种、周期、市场，进行资金分配，而且是动态分配，这么样的系统，应该会逐渐进入大家的研究范畴。

其实这样的想法很自然，通俗地说，就是如果我们有震荡系统和趋势系统：在有趋势的时候趋势系统重仓，震荡系统轻仓；没趋势的时候震荡系统重仓，趋势系统轻仓，不是很理想吗？

这样的系统，是交易系统的管理体系，可称交易管理系统。

回想一下，其实自己（相信也是很多人）从能够理解两个或更多个交易系统的那一天开始，就会有这样的想法。

但这实现起来不容易，所需具备的能力超出了交易能力的范畴。我目前能想到的两个与之相关的重要方面是：

一、市场特征的测度

二、按照市场特征来动态调整策略的投入方式，它不应该是拍脑袋的，它也应该和交易系统一样建立在概率的基础上。但是，如果选定监测的市场特征值，在大样本下（即长期来看）是纯随机的白噪音，那么长期来看，该交易管理系统的择策略交易和抛硬币法盲目择策略，业绩不会有显著区别。

其实交易管理系统是一个比交易系统更高级的系统。简化地说，交易系统要解决买卖方向这样的基本问题，基本上也算够了。但交易管理系统，如果是管理两个交易系统A、B，那么要解决的问题就是重仓A还是重仓B；而如果管理ABC三个交易系统，要解决的问题就更复杂了。而它是通过监测市场特征来工作的。所以，它要有效，则对监测标的的要求更高。和围绕价格信息的交易系统一样，交易管理系统所监测的标的，必须不能是纯随机变量。如果它是非矢量的特征变量，那么它不应该是正态分布。若拿交易系统对价格信息的要求来类比，我想这样的监测标的，应该也得首先被证明具备尖峰厚尾的分布特征。

按照简单的方法去找市场特征，往往首先面临的问题就是，它的分布特征可能比价格信息本身更随机。如果这样，那研发交易管理系统，还不如研发交易系统来得有价值。价格的高阶数据，确实基本沦为白噪音。这样的路，以我浅薄的知识去想，我想可能就是死路。但是，我更没法证明没有活路。

本文希望给出一个很初步的理论方向，就是，交易管理系统的建立，首先需要找到一种市场特征的量化描述方式，它应该是够客观、可历史追溯、时滞少、不依赖未来数据，但它更得远离随机分布，才能有价值。找到这样的市场特征值之后，就可以像按照以价格信息研发交易系统一样的方式去研发交易管理系统。当然，这肯定只能在统计软件或特制平台上去实现了。

同时另一个工作是，必须解决交易系统的适应性描述问题。通俗地说，你得知道某交易系统它什么情况下赚钱什么情况下亏钱。需要对交易系统的不同工作状态进行析分。而目前的测试平台是连续序列测试。按照连续序列测试来开发策略，通常为了保持高夏普率，得到的策略在各种市场风格下都不算太糟。而在有交易管理系统的情况下，我们更需要那种可以在某些情况下很糟，但一定要在某些情况下很好的策略，而且它表现出色的市场特征应该是能够稳定重复出现的。

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