大连飞创信息技术有限公司总经理  胥海涛

SAP/Sybase亚太区技术总监  邝俊雄

 

 

 

量化交易系统构建的难点

朱斌：

IT技术的核心是为期货公司服务的，请夏小涛介绍一下量化交易平台构建应该注意哪些？

夏小涛：

首先是定位你的客户群体。量化交易平台是蛮复杂的一件事，在短时间内提供一揽子方法是不可能的，要分清楚为谁服务，是高净值人士，还是很多散户。

如果是机构客户，在构建量化交易平台的时候首先不要想着为他们提供策略，没有大的机构客户愿意采取证券公司、期货公司的服务，简单说这个产品是做一级市场、二级市场还是对冲基金？他们需要一些算法，但我们在这方面如何加大是一个问题。

另外一种服务，针对一些高净值的客户，他们的需求是不一样的，他们的特点一是没有很大的单子，再就是与时俱进，有些个人投资者很灵活，他们不再做股指期货套利，而是做一级市场、二级市场套利，期货市场长期放空单，在现货市场做波段。

第二，量力而行。不要盲目攀比，不能因为中信或者南华花了1000万建了一个平台，作为市场参与者我也要花1000万建一个平台。倒不如买一些他们的服务，一些私募客户说买一个我们的产品，我不建议这样做，倒是南华期货有我们的服务，我建议可以纳入。客户想去做验证策略的东西，不需要花那么多钱。

第三，正确评估自身能力。我们经常做策略，每年都在写策略，但自己却不是一个市场参与者，而只是工具的提供商。很多证券公司的想法是要为客户提供挣钱的策略，但真能保证做到吗？因为策略面临失效的问题，可能面对不同的市场，熊市、牛市、震荡市，很难确保在不同市场上策略都能有效。

给客户一个算法交易的平台

朱斌：

接下来请邝俊雄谈一谈。

邝俊雄：

Sybase今年和SAP合并之后，通过和亚太地区多做交流，推广算法交易平台的方案，包括在香港、新加坡、韩国几个地方都有机会做客户实施或推广。算法交易也好，量化交易也好，最重要就是怎么做差异化的功能，不只是做菜单，不只是做高频，而是希望找一个平台，在平台层面把整个算法交易不同的应用都统一实施，这是第一点比较深的体会。且在平台层面上怎样快速把这个系统部署出来很重要，这确实是其中一个很重要的需求。要给客户一个这样的平台，让他在上面可以发展算法交易。

第二点，平台层面如何提供企业家功能。比如说，提供给客户一个备份，这是客户希望的重点。还有安全性，比如私募客户的一些算法和模型，交给IT部门做运营，要保障这一类的算法在平台可以加密。差异化的算法是客户的资产，所以企业家的平台很重要。

量化交易风险控制

朱斌：

请朱平谈一谈量化交易风险怎么控制？

朱平：

从经验来说，只要有一个比较好的风险管理措施，量化交易的风险并不大，这可以从三个方面考虑。第一，是交易前风险。客户分析，不只是分析客户，对客户交易分析也要清楚，对客户交易的习惯、交易量、每一次下单动作怎么样都要有所了解。可以和客户协商配合，每个客户准备做什么，让我们的IT技术人员在现场观察，随时做出决定，这是对客户的了解。

第二，团队的培养很重要。做量化交易之前一定要有一个有效的团队，期货公司的人才培养处于很关键的时刻，要把量化交易从2%做到60%的阶段需要培养人才。人才不只是对业务有所了解，更要对技术有所了解，对风险有敏感度，有这样的团队才能够把这个事做好。

第三，后台支持。交易做了以后需要怎样的后台支持，这是风险控制的最后一道防线。上边三点都做到位了，量化交易就是机会，而不是风险。在这样一个市场，每一天的环境在改变，信息在改变，因为你的系统跟不同的系统连接，不同的连接都在改变，怎样在改变过程中应变不仅是给量化程序提供商的一个挑战，也是给所有希望能做量化交易的期货公司一个很大的挑战。我们首先要把制度措施做好。

使用方的真正需要

朱斌：

丁鹏博士是方正富邦资深策略师，请从使用方角度谈谈对IT技术的发展，或者IT跟量化策略之间的关系。

丁鹏：

作为专业的基金公司，我们一般不需要IT给我们公司提供策略，我们需要的是更快的速度、更好的数据。

一是正确的数据。现在国内的数据不管是第三方提供的，还是交易所提供的，里面都有很多缺失，我们往往要购买2-3份数据，请IT人员做校对，自己才敢相信这些数据，这是一个问题。

第二，系统要快，能够快速地响应，特别是线路。交易中更多不是IT系统问题，而是线路问题，要撤单没撤掉，又发出去了，迅速造成很多敞口，真正交易中发现以前没注意到的这个问题，反而是一个巨大的风险，这是我们更关心的。交易的时候会发现原来有那么多陷阱在里面，对风控要求非常高。

朱斌：

请胥总谈一下大连飞创如何在市场中获得竞争优势？

胥海涛：

我们作为大商所的全资子公司有几个特点：一是跟商业公司之间有非常大的出入，我们做的事情不完全从利润出发，这是交易所下属子公司本身的特点。因为我们首先想到行业进步，为了行业做贡献发挥最大的功能；第二，飞创拥有交易所从前到后完备的系统，包括交易、行情、风控、清算、监察所有系统，还有快速的链路和自己的计算机房；三是交易所行情信息的研究和发布由我们做；四是我们也在推出有特点的产品。高频交易目前没有太多好产品，我们在尝试做。另外作为交易所层面的子公司，我们也为监管层考虑，帮助交易所控制量化交易风险。

量化交易成功的因素

朱斌：

量化交易在中国兴起跟西蒙斯密不可分。目前芝加哥真正量化交易能成功的也不是大部分，现在很多人做量化交易还是亏钱，请问夏小涛和丁鹏两位，你们认为量化交易要成功的因素是什么？

丁鹏：

量化投资要成功，关键就是要对市场有了充分的理解之后，把交易的行为固定成一个程序。西蒙斯最初10年也亏钱，有一天顿悟了才很厉害，50岁以后才成功的。量化交易大概是70%还是亏钱的，量化不是万能，市场肯定是少数人赚钱。亏很多年才知道怎么做量化，好的策略一定是亏出来的。

朱斌：

问题是亏自己的钱还是亏别人的钱。

夏小涛：

一是风控一定要好，而且风控要先行，所有订单不管谁发出来必须要穿透。刚刚过去的瑞典交易所的事情，他发出去单子的大小是瑞典GDP的113倍，并且被交易所接受了，很多人看了以后觉得特别震惊，量化交易是有威力的。风控要体现在每一个环节，在真正的市场来讲，风控和想像的又不太一样，人会担心策略被偷学，计算机虽然聪明，能够重复做一些事情，但又是最愚蠢的，没有告诉它就做。

比如做一个套利，交易第一次不成交，10秒钟后撤单，又买入，但是很不幸，那时候出现了涨停，套利策略当中没有控制这个情况，买的时候取值到0，本来只有很少的钱，但0在计算机不是真正的0，是0.000000001，只有50万的资金，结果一除得出42亿的买单。但是我的风控非常好，看到这么多的买单，价格却接近于0，就会被风控系统拒绝。

所以，量化交易第一个优先要做的，从IT的观点，从避免误发出去大单的角度来讲，就是要做好风控。这个抉择是更高的经理人定的，或者更高的投资人员定的。

另外，更重要的是策略要足够健全。策略必须足够健壮，不是简单的止损或者止盈策略就能帮助你，最危险的时候健壮的策略可以拯救你。有做交易很厉害的人，他们自己写策略，简单的策略也要考虑得非常周到。有的客户又希望写策略非常简单，这要求我们建系统的时候易用性很强，但我觉得易用性和复杂度是一对矛盾，不可能摆脱IT的束缚。所以量化交易当中不要奢求很简单的策略，你想要更复杂，策略也要更复杂。

量化交易发展趋势

朱斌：

最后请问邝俊雄和朱平两位认为量化交易发展趋势有什么特点？你们觉得未来会向什么方向发展？

邝俊雄：

这要先探讨一下做算法交易里需要多少的历史数据做研究。市场上大概有60%的客户说需要三年以上的数据。有的客户提到希望做产品的测试，要做一个更长时间的历史数据回放，可能一两个小时以内，要把5年的历史数据做模型的测试。这么大数据怎么处理？这是客户最明显的一个需求。那些客户还要看能不能在大数据处理上有效提升速度，这个层面我们能不能使用一些技术，比如说内存的技术来实现？如果做一个纯内存的技术，整个系统的架构应该怎么配合？这都要认真考虑。

朱平：

我补充一点，关于测试的环境。做量化程序的时候最困惑的是怎样做测试，这是一个很大的挑战。国外的做法，交易所有一些实际的测试环境，会让你拿到实际的数据，这个数据是实时的数据，让测试的平台去测试。国内行业要把量化交易推上去，中国所有交易所提供这样的平台很重要。因为每一个期货公司、证券公司很难提供这样的平台。SunGard把五年的交易数据都记录下来，在系统里都会有这些资源，但还不够，因为数据每年成倍增加，需要跟以前的数据做连接。这是整个行业的挑战。

另外非常重要的一点，量化交易是一个趋势，这是每一位在今后几年都会去做的一件事，我们可以和交易所合作，风险管理一是在买方。交易所也可以做好风控把关，我相信在中国这个市场量化交易在接下来几年会有一个很好的开展。

胥海涛：

谢谢朱总的良好建议，交易所也在考虑进行一些对算法交易的控制，如果识别是错单就终止，这相当于在交易所加一个阀门，以尽量减少错单和错的算法导致的风险。

（本文根据会议记录整理，略有删改，未经本人审阅）