缺少实盘业绩展示，机构投资者谨慎选择程序化交易投顾

　　目前，期货资管产品都比较青睐程序化交易，但是由于没有被广泛认可的业绩鉴证，加之程序化交易实盘与模拟之间存在业绩差异，机构投资者在挑选程序化交易投顾时往往比较谨慎。

　　刘先生是一位拥有丰富交易经验的程序化交易爱好者，早前开发的一些程序化交易策略逐步失效后，他一直致力于开发新的程序化策略。但是，他去年开发的一款模拟收益率达80%的程序化交易策略，今年在实战中净值却总在1上下徘徊。为了适应市场行情复杂变化的需要，刘先生还从数十个策略中挑选了胜率较高的12个进行了“复合”。这些策略有趋势跟踪型、短线交易型等，彼此可以有效互补。同时，为了降低市场冲击成本，他每次只下单一手，即便如此，他的程序化交易实战与模拟之间的业绩仍有较大差异。

　　“在海外，程序化交易策略已经能由计算机自动生成，而且策略开发后‘空跑’的业绩就被视为实盘业绩。毕竟模拟盘‘跑’出来的策略适应的是历史行情，未必就会适应当下行情。”索罗量化投资(亚洲)公司执行董事卓阳对期货日报表示，他们也一直为实盘业绩展示所苦恼。“开发的程序一直在实时‘空跑’，20万元配一个期指策略，1000万元配50个期指策略。每次只开仓一手，平仓后才能再开仓，不存在流动性不足的问题。”但是由于策略是没有资金的“空跑”，国内机构投资者普遍对这种“空跑”出来的业绩持不信任态度。

　　据了解，索罗量化投资(亚洲)公司的台湾开发团队把入场、过滤、出场当成模块开发，其中每个模块又开发了很多组件。公司开发交易策略就像流水线制造一样有流程、有组装，每月都能由计算机自动生成一个新策略。但是新策略需要经过半年到一年的“空跑”才能决定是否启用，其中80%会被淘汰。

　　玄同资产管理公司是一家纯量化投资公司，公司自主研发的量化投资策略是一种基于胜率研究的策略。据公司合伙人黄伟介绍，该模型运用到国内股市时，他们下载了A股每分钟五档行情数据，仅清洗数据就花了一年时间，随后才建立起了数据库。“一个模型要跑12年的数据，收益率达到100%，回撤不超过20%才可行。在用历史数据测试时，我们不用成交价，而是用往上调或下调的两档价格，这样可以缩小模拟盘与实盘的业绩差距。”

　　为了业绩稳定，策略叠加是投资者常用的一种方式。黄伟认为，叠加策略需要的是相关度不同且收益率和回撤都大致相当的模型。