浅论短线交易的架构参考和量化原则

我们首先谈一下期货短线交易的要素筛选及其应用优势。应用优势概括起来就是：灵活性、相对低风险、样本数据多。交易要素方面，我们建议选取较为原始的行情要素，包括价格、成交量、持仓量等。应该说，这些离构建完整的短线交易系统还有很大的距离。完整的交易系统应该包括进场原则、出场原则、资金管理原则、风险管控原则等。当然我们应该也要清醒地看到，虽然我们需要遵循好的系统，但是绩效曲线的快速增长并不简单是取决于系统本身，也会取决于其所交易的市场，在小幅波动的市场运用制胜的的系统和良好的资金管理也很难取得绝佳的绩效。所以，在短线交易的架构中，我们可能还是要加入标的的选择和时机的选择。与此同时，无论市场行情怎么波动，获利是需要时间的。因此，就定义上来说，短线交易者的获利机会是有限的。当日冲销者常见的错误就是自以为能掐准市场的短期震荡并武断预测高低点，这些都是不切实际的。

首先，构建一个短线交易系统所需要的是目标。择取合适的标的来进行交易是非常重要的，简单来说流动性是选择标的的首要前提。流动性大意味着资金进出频繁，且盘口报价跳动速度较快，体现在短周期K线图上就是短期内会产生相对较宽的纵向价格区间。虽然很多时候价格的波动是无序的，但是充足的波动空间也给了投资者较多的机会。前面我们说过了短线交易者的获利机会其实是有限的，这体现在横轴也就是时间轴上，所以投资者必须依赖纵轴的跨度来在有限的时间区间内博取更大的价差收益。所以，从这个角度说，短线交易和高频交易还是有所不同的。后者历史演变速度极快，目前已经进化到大数据筛选和人工智能学习的阶段了，所依赖的客观条件也是比较苛刻的，我们会在文末简单介绍。所以，在标的的选择上有一个非常简单的原则，就是通过类似于选股公式的平台进行交易品种的筛选，优先选择成交量温和放大和持仓量连续扩仓的标的。细节这里不多赘述，这是从资金的角度来进行选择，也可以通过价格的角度，就是尽量避开处在震荡区间的品种（比如说5、10、20均线粘合度低于N个周期的平均粘合度），从而选择在组合形态上有攻击性的标的（比如说分型结构成立、突破N周期高点等），这些可以通过量化的手段进行实现。

其次，构建短线交易系统所需要的就是要素，要素是决定进出场的依据。很多投资者偏好于使用自定义或者系统技术指标进行参考甚至决断，由于统计上的因素，这些指标在理论上会取得绩效向上的结果，但在实际使用中会发现很多问题，诸如回撤时间长，回撤幅度大等。所以，一般是不建议直接拿来使用的，这是比较粗糙的，因为纯粹的价格统计很难有良好的适应性，更别说一些优化的问题了。我们一般建议投资者从逻辑上选取要素，这个逻辑就是说你选取的要素之间要有一种可以解释的关系。这个关系可以是量价关系，可以是时空关系。举个简单的例子，价格即是矛盾，在当日的下跌趋势中的相对低位如果出现持仓显著升高，且显著性高于当日的相对高位，说明投资者在这个时间区间内矛盾激化，是“时”的要素；且此时价格并没有顺势向下再创新低，说明在空间上丧失了价格惯性的效果，这是“空”的要素。那么我们不妨简单地判断短期内价格受到了买盘的吸纳从而逐渐稳定，逻辑上空头衰弱是可以解释的，所以可导出空单减仓或者离场的策略。由此可见，我们选取的要素是灵活的，相互之间是有逻辑关系的，而不是依赖单一要素武断出入场。

再次，构建短线交易系统所需要的就是风险控制和资金管理，这也是重要的系统量化原则。从统计学意义来说，短线交易能在短时间内产生大量的交易样本，而优秀的短线交易员能让这些样本形成的资金曲线稳定增长，即累计盈利战胜了累计佣金和累计亏损。佣金和固定的小止损可以视为常量，所以盈亏比和胜率是评估大样本交易性能的两大关键指标。一般来说胜率和盈亏比呈现数学上的反比关系。由于计算机并不具备全手工交易的经验和运气优势，因此盈亏比在大概率上会逊色一些。这也说明了一个道理，短线交易系统的量化原则之一就是要在盈亏比上更下功夫一些，把绩效点落实在盈亏边界曲线之上。所以最忌讳的就是组件的漏洞或缺陷使得单笔或者数笔交易陷入风险不可控的死扛状态，这就是打开了向下的亏损空间，结局自然是可以想象的。