期货公司的程序化交易服务

      一般来说，期货公司的客户分为四类：产业客户、机构客户、专业客户和中小散户，这几类客户的交易方法是不同的。产业客户和机构客户的交易决策主要依据对产业和品种基本面的研究，根据目前价格偏低还是偏高决定买卖方向；专业客户的交易方法专业程度很高，交易决策的主要依据是技术分析和程序判断；中小散户交易决策则更多依赖于消息，根据自己的感觉和“高手”的言论来决定买卖方向和时机。产业和机构客户交易频度太低，中小散户的交易随意性太大，只有专业客户，才是程序化交易系统的最大应用群体。
       专业客户到底需要期货公司什么样的服务呢? 专业客户交易决策的依据是通过技术分析后对趋势的判断，而判断趋势最好的手段是程序化模型。所以，专业客户需要期货公司提供的服务是趋势和模型，实际就是程序化交易的服务。
       “程序化交易”源于美国这个机构投资者为主体的金融生态环境。这种环境下，有些人是专门做交易研究的专家，他们有做定价研究的，有做量化交易研究的。美国还有一个词叫“算法交易”，或者称之为高频交易。在大的金融机构里，研究和交易是分属不同部门的。比如，研究部门或基金经理得出一个结论，可在什么价位区间买进100万股某股票，授权交易部门去执行。交易部门就想了：能不能用计算机写一个程序，超过价格范围就不买了，价格重新回到这个价格区间，再由电脑自动下单买。买100万股，也不能一次把单子下进去，那会抬高交易成本，必须分批去买，让电脑一批一批地自动去买。这种智能分批和价格控制的软件，就是早期算法交易的雏形。在国内市场，有一批交易者被称为炒手，就是有中国特色的高频交易者，他们最初多是红马甲。不过，国内的很多炒手并没有把交易规律程序化，而是仍然通过手工，按自己总结出的固有规则进行高频交易。
       这些红马甲出身的炒手为什么能够成功？天赋是一个方面，最重要的是他们的时间经历和广大客户提供的无数次交易锻炼机会，这种经历成就了他们脑子里的高频交易模型。程序化不仅是一个自动交易的概念，更是一个量化研究的概念。有了程序化的平台，要成为炒手，不再需要好几年的时间和交易经验，只要有了海量的历史数据，有基本的程序编写能力就可以实现。最开始不一定要有成熟的模型，先根据自己的初步想法编出一个初步的模型，然后用历史数据去检测收益率、风险率，再逐步改进，只需要几个月的时间，就可以研究出一个不错的盈利模型。
       程序化交易发展到今天，算法已经越来越复杂，很多数据挖掘、人工智能、神经网络、模式识别等技术都已应用到程序化交易中来。以基本的傅立叶变换为例，把一段走势解析成N个正弦曲线的组合，找到行情的主要周期规律，就是一个成熟的、经典的数学分析方法。这些复杂的模型，在美国是可行的，但由于国内市场在金融运算方面的基础设施不够完善，因此有时无法实现。一个类似傅立叶的实时运算要用于实盘交易，需要在几百毫秒内，在下一笔行情数据到来以前算完，这在国内的计算机技术和网路基础设施下，还有很大的实现难度。因此，我们在引入国外先进模型的时候，需要注意这一点。
      另外，国内市场的流动性目前仍然有限，以现在的流动性，程序化还支持不了大机构的交易规模。根据我们的经验，国内市场上百万级资金的期货程序化是最合适的，因为程序化趋势模型的基础是跟随趋势，程序化的下单如果改变了趋势，模型就失灵了。也正是这种因素决定了程序化交易目前还只适合专业客户和小级别客户，而不是机构客户。当然，理论上机构也可以把大资金分成多个账号，每个账号用不同的模型组合，不过这在实现过程中有很多实用性、可靠性方面的问题。根据我们做过的调查，目前国内市场上资金量在50万—100万的客户，其程序化交易所占比例最高，其次是100万—500万的客户；交易习惯方面的调查结果显示，做分钟周期的最多，其次是日线周期。
       我们把客户对程序化交易的需求从低到高，排列成金字塔结构：

       最低需求是把以前常用的指标，程序化为更明确的买卖信号；次低的需求，是不做自动交易，但会用到模型测试，用历史数据测试模型，根据收益率、风险度等指标优化模型，这类客户一般涉及到跨指标、跨周期的数据引用；再高一点的需求，是把止损和资金管理写入模型，做自动交易；更高一级的需求，不仅要做自动交易，而且要对下单做精细的算法交易进行成本控制；最高的需求，是机构和大资金以多模型组合交易，来突破市场流动性的瓶颈。从需求分析可以看出，如果把程序化理解为量化研究的概念，那么程序化交易就是所有专业投资者的需求，而不仅仅是做自动交易的投资者。
       对期货公司来说，提供给客户的程序化交易系统不仅是一系列的软件，更应该是一系列专业的服务，甚至可以说是公司核心竞争力的重要组成部分。期货公司对客户的程序化交易服务包括以下内容：
       客户培训：把客户需求从最低层，上升到次低层，用模型测试来优化客户现有的交易策略，提高客户的盈利水平。
       编写模型：有的客户有成熟的思路，但数学和计算机水平不行，不会编模型，需要公司提供这方面的智力支持。
       分享研究成果：由公司研发部门开发出一些新的模型开发思路，提供给适合的客户，提高客户盈利水平。
       提供程序化类基金产品：服务好机构客户。
       在程序化交易服务方面，我们不赞成一些期货公司急功近利的做法。有的公司并没有自己的程序化交易专业研发队伍，却在网站上挂了好几十种不同来源或不明来源的程序化交易软件供客户下载。这种单纯提供软件的服务其实没有太大意义，更谈不上增值服务，缺乏专业研究支撑的服务无法形成公司自己的竞争力。
       其实，各种程序化交易平台大同小异，只是模型语言不同而已。只要期货公司的专业人员搞懂任何一个平台，就可以为客户编写任何的模型。大多数程序化模型编写平台都不难学，以文华财经的“麦语言”来说，不是要将交易者改造为程序员，而是对各种交易方式提炼加工后形成不断更新的函数库，以小语法大函数为理念，让交易者的思路通过搭积木的方式轻松实现复杂的表达。

    (作者为文华财经资讯有限公司总经理)