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第11章 交易模型 11.1 简介 目前，学术界对发展盈利交易模型的可能性的怀疑，随着许多论文的发表而逐渐降低，这些论文记录了在金融市场中可盈利的交易策略，甚至当金融市场包括交易成本时。 在早期的文献中，对证券市场的简单的技术指标已由Brock等(1992)检测过。他们的研究显示，没有被技术规则发现的模式，不能由简单的线性过程或波动行为中的变化解释1。LeBaron (1992a)、LeBaron (1997)、 Levich和Thomas (1993b)延续Brock等(1992)的方法，利用模拟展示了相对于众所周知的汇率参数模型技术交易规则的统计显著性。Sullivan等(1999)将Brock等(1992)的数据拓展为从1987年到1996年之间的数据，检测了交易规则的表现。他们指出，交易规则对于Brock等(1992)研究的时期依然表现优异；然而，对最近10年的道琼斯工业平均指数（DJIA）序列，这些好的表现消失了。Lo等（2000）提出了评估技术分析效率的方法，该方法是基于非参数核回归技术模式识别的。他们将他们的方法应用于大量的美国股票，并指出，一些技术指标提供了实际值的增量信息。总的来说，大量的必威体育精装版文献都支持技术分析，但是这一般局限于简单单个变量技术规则。一个特殊的例外是Dacorogna等(1995)的研究，他们检测了在异质市场策略下外汇的实时交易模型。他们得出结论，是交易模型中对异质市场微结构的识别带来了市场风险调整后的超额收益。 交易模型是投资的工具，它清晰地提供了买卖交易建议。需要澄清一点，（第9章提到的）价格变化预测与实际交易建议是有明显不同的。交易建议自然的包括一类价格变化预测，。另一个不同点是，交易模型必须考虑过去的交易历史。决策可能受到当时所处的头寸或进入该头寸的价格所影响，而价格的预测却不具有这种不对称。这样，一个交易模型除了预测收益之外，它必须决定某个行动是否该被采取。这个决策具体的风险预测、交易历史和制度性的约束，例如，营业时间或假日。 本章的目的，不是提供随时可用的交易策略，而是描述可用于金融市场的实时交易模型所需要的主要要素。任何合理的交易策略都由一套工具组成，这些工具可提供在资本管理系统范围内的交易建议。本书中，我们不讨论资本管理部分，但是我们希望说明，用经过缜密推断分析的方法和高质量数据，设计实用的可盈利的交易模型是有可能的。事实上，建立在经验基础上已经发明了自己的交易模型。我们的模型充分好地预见了外汇市场的价格变动，多年来都是赢利的，带有可接受的风险行为，这些模型已经被许多银行使用。 市场的投资者以交易模型作为决策工具，但是本章中，我们也会阐述，带有稳健表现度量的可赢利交易模型能够作为统计工具来研究市场结构，能够检验价格生成过程的适合性。 交易策略的稳健性度量是发现新模型和使用新模型的最重要组成部分。在第11.3节，我们讨论不同的可能表现度量，并且投资者，推导出了两个风险调整度量。最大化这些度量等价于最大化投资者的期望效用。 建立成功的交易策略不是件容易的任务，在新模型的不同发展阶段，许多可能的错误必须被避免。这里我们将描述一些主要的困境，新的系统设计者往往落入其中，我们将提出 如何建立更稳健的交易策略的一些想法。在下面的章节中，我们简单描述交易模型的若干成分，并描述基于遗传算法获得更稳健的优化结果的具体方法。11.2 实时交易策略 在异质市场假设下，没有一种交易策略是比其他策略绝对都好的。选择哪种策略依赖于投资者的交易和风险预测。这可由金融市场中的各个不同的投资组合和投资策略的存在性而证实。这也是为什么我们在研究中使用不同的交易模型算法。我们相信，这些新的投资策略将对金融市场的异质成分简单的贡献，而不是根本地改变异质成分。 为了有用，实时的交易模型必须给出使用者可遵循的实际可行的交易建议。这意味着模型应该做到下面几个方面： 在交易的几分钟之前，给出一个预警 不能频繁的改变建议 在营业时间外，不给出建议 考虑到市场假日 （全天候）支持停止损失 在本节，我们介绍一个基本的系统体系结构，这些体系结构可以使用在我们的实时交易模型中，我们也讨论主要成分，用于把可用的报价转变为实际的交易建议。模型可分为三个主要部分，即， 交易模型建议的产生 模拟的交易商收到的模拟头寸 由性能计算器产生模型统计量 图11.1描述了一个简单的实时交易模型的全局结构和数据流程。下一小节描述这些不同的成分。 11.2.1 交易模型及其数据处理环境 像在预测和其他的应用中一样，交易模型严重地依赖于向程序中提供的金融数据的质量。不合格的、无效的数据带来的问题在决策过程的不同阶段起着重要的。例如，不合格的数据能够干扰模型指标的计算，进而使这些指标部分或完全失去预测能力。另一个敏感的部分是敞口头寸的本期收益的计算。本期