本文为汇眼见识会第一期（3月26日）的纪要，外汇联盟已获授权转载。

 

在曩昔的十年中，外汇行业迎来了翻天覆地的发展，但是也细致到如今国内外汇的交易员照旧重要在采用主观、手工的交易体例，或者相对比较简单的MT4上的EA交易，我今天首先给大家介绍在国际市场上比较主流的量化交易方法的分类。

 

 

在这张PPT里面，我把外汇领域的策略大体分为三类，分别是量化宏观、CTA、高频交易三类，这也是是对策略的详细持仓周期的区分，量化宏观对应的是超长期或者长期、CTA对应的中期或者短期，高频交易对应的短期或者超短期。

 

第一种类型就是量化宏观，假如大家对对冲基金行业有所了解呢会知道基金业有一种大类的策略叫做全球宏观（Global Macro），这种策略重要是通过对全球经济宏观面的展望，从上至下的体例来筛选并进行外汇、期货、股票等标的的交易实现该策略的交易目标。

 

比较着名的全球宏观策略使用者就包括索罗斯、保罗杜伊琼斯，这两位就是主流的主观的全球宏观策略基金的领头人了。

 

全球宏观这种策略是对某一个国家或者某一个领域的将来一段时间的展望，除了人的主观判断之外，还可以用量化的模型把基本面的数据、价格面数据、历史数据、分析师展望加在一路来产生一种旌旗灯号比较强的中长期的展望。

 

在这一块的比较有代表性的公司的包括SLJ Macro Partners，在伦敦哈罗兹百货的对面，曩昔几年的体现特别很是好，已经成长成了全球范围上闻名的以外汇为重要投资资产的一个量化宏观策略对冲基金。

 

除此以外还有一个更有名的，但是如今已经不行了的对冲基金——FX Concept，历史有30多年，昔时跟桥水不分上下。但是由于2008年后全球央行由于次贷危急赓续干预市场，量化宽松，导致他们原来的量化宏观策略不适应新的市场环境了，华尔街见闻曾经做过他们的专题报道，我把链接给大家放出来：

 

 

大家有爱好可以本身了解一下，这一类外汇量化宏观策略可以分为两类：一种叫做定向交易，简答而言就是做方向，比如我们认为美国经济会好，那么我们就买一些美元或者美元指数；另一种叫做相对价值交易策略，比如我们认为美元强、欧元弱，那么我们进行一些欧美货币对的配比，还有类似货币对原油、货币对黄金如许的一些价差对比。

 

量化宏观领域的模型更多是涉及经济与基本面的数据，当然也会结合市场的行情数据，全球市场上的价格本质上是基本面的经济数据驱动的，尽管会有一些情绪、资金流、技术面造成的市场噪音与波动，但是长期而言是向着基本面给出的方向去走的，所以量化宏观的策略给出的旌旗灯号特别很是的强。

 

同时由于这些模型的旌旗灯号周期比较长，展望一年内的旌旗灯号都算短的，长达三四年的展望都是常见的。在这个策略的交易过程中，可能交易的重点都不在于旌旗灯号自己了，而是在于基于旌旗灯号方向建立交易持仓量的控制，市场交易中对于本身不利价格的风险控制，这个时候就要一些水平比较高的对冲策略与短线交易了，比如进行一些外汇期权交易、价差交易。

 

第二类策略就是外汇CTA策略，这一类的代表一家叫Winton，一家叫做Man AHL，这两家公司有很深的渊源，20年前Winton的创始人之前是Man AHL公司的CTA部门的负责人，20年之后这两家公司都已经成为了世界上顶尖的CTA类的基金。

 

CTA这个策略比较偏中期或者中短期，基于技术旌旗灯号、市场特性进行一些中短期的谋利。由于这个CTA策略是基于价格的，所以所有有价格的资产都是可以使用这个策略的，包括外汇期货、股指期货、股票等标的CTA基金都有可能去做，覆盖面比较广。

 

CTA的策略一样平常持仓周期比较短，有一些策略甚至是日内平仓的（Day Trade），对于交易的价差（Bid Ask）比较敏感，所以这两家CTA对冲基金都和最大的掮客商（Tier 1）或者银行进行交易，比如高盛、JP Morgan等等，几亿或者几十亿的交易规模可以拿到比较低的实行点差。

 

增补一个量化宏观策略的细节，量化宏观策略的旌旗灯号强、频率低，一年内出现的交易机会是比较少的，所以宏观量化策略的交易者对于交易成本不是很敏感，电话交易下单比较常见，对于掮客商的价差不是很在意，更在意的交易的量（流动性能有多少）；但是CTA对于实行时间与成本的要求就高了。

 

最后一类就是国内传的神乎其神的高频量化交易了，国际上高频量化交易确实有肯定的技术上的要求，但是原理上也没有那么复杂。最具有代表性的就是花旗银行、德意志银行的外汇量化部门了。

 

投行的代表有Morgan Stanly、高盛、BNP、法兴银行等等，自营交易商的代表是Citadel，KCG等等；Citadel城堡基金分成两个部门，一个是自营、做市部门Citadel Security，一个是资产管理部门 Citadel AssetManagement，这两个部门是完全不同的：外汇做市的部门是Citadel Security，Citadel Asset Management会采用一些宏观量化、CTA的策略来进行外汇交易。

 

高频交易这类的外汇交易策略重要是高频做市，基于时间序列模型和市场微观结构的量化交易策略。其实就是基于时间序列模型和市场微观结构的历史数据进行统计，解析市场价格在将来数秒内的走势，加一个价差并且提供报价，赚取点差。

 

客户与高频做市商交易，做市商赚到点差，假如市场变动慢那么做市商的敞口风险也比较低；市场变动比较快的时候，高频做市商可能会选择在银行间市场把本身的敞口对冲出去，赚取银行间市场与下流市场之间点差的差值利润。

 

所以高频交易就要求低延时的交易体系，最少到微秒级甚至纳秒级的交易速度。所以大家平时听到有些高频交易公司跨州、跨洋拉光纤，甚至买军方退役的微波塔，一样平常都是用来进行外汇方面的高频交易的。

 

重要缘故原由就是由于外汇领域的交易所（ECN）特别很是多，跨市场套利的机会许多，所以外汇高频交易就是要速度快。

 

还有高频交易这块做市商是报两个价格（Bid Ask），大家平时看到的欧美货币对的点差归根朔源就是来自于当时银行间某一个做市商的做市报价。

 

 

讲完了策略，我们来将一些跟我们比较接近一些的量化交易平台的介绍。

 

国内对于这一块的接触不是许多，最常见的就是MT4\MT5，还有一些交易商提供一种新型的平台Ctrader/也叫作cAlgo，这家交易平台做的也很不错。

 

还有一个我稍后会介绍的Multi Charts，这是一个美国的老牌、有许多客户基础的量化交易软件，不仅仅适用于外汇，还能交易股票、期货、期权等等，有许多的机构用户与对冲基金在使用这个平台。

 

后面我还会介绍两个机构级别的平台，一个是Algo Trader，还有一个是我本人开发的VN.PY，门槛比较高，对于用户的编程能力与交易能力都有肯定的要求，我们照旧先从简单的平台开始介绍：

 

首先MT4/5是最常见的，国内做外汇的客户都见过这个平台，在一开始的时候外汇掮客商的平台都是本身研发的，后来的几年里俄罗斯的MT4/5击败了这些成为了行业的一种标准化的解决方案。

 

这个软件是免费的，在量化方面的开发环境是MQL4/MQL5分别是基于C语言与C++语言的，在这两个环境里开发量化策略只能实现基于Tick与Bar的驱动策略；Tick是指交易商的每一次报价，Bar是K线的运行。

 

但是无论是比如我挂了一个单，如今成交了；或者之前挂了一个委托，发了挂单撤销，撤销成功等这一类的旌旗灯号，在MQL环境中都是没有办法监听的，只有在下一个Tick/Bar发来的时候去请求查询本身的委托、成友谊况。

 

这就造成了MT4/5是不可能实现高级的交易策略的，无论是CTA策略照旧高频策略都是无法实现的，这是架构上的题目。我对MT4/5的定位是对于入门、兴趣者的适用软件。

 

第二个平台是CAlgo，这也是一个免费的平台，提供的编程环境是基于C Sharp（C#）的，这是微软开发的，在业内编程语言功能最壮大的开发环境之一。

 

在架构上，CAlgo是许可Tick驱动、Bar驱动，除此之外还有成交驱动，比如你下了一个交易委托，委托的效果会立刻被监测到，可以让你的策略被再次调用，所以CAlgo是可以用来实现一些低延时的CTA类的交易策略的。我对CAlgo的定位是一个常规的量化适用环境，可以实现业界一些比较常见的策略与交易。

 

第三个就是有十年历史的Multi Charts，前身是Trade Station的开发团队（将近30年历史），这一个老牌、经典的软件是1500美金的终生使用价格，但是每年会有更新，每次更新还有升级的费用。

 

Multi Charts的开发语言有两个，一个是Easy Language，一个是C#。C#在上文已经阐述过了，而Easy Language被誉为量化交易业内的奇迹，可以让开发者用近似于英语的语言来描述本身的交易逻辑。

 

所以这个语言是特别很是特别很是的容易，兼顾了扩展性与复杂应用可能性；同时支撑Tick驱动，Bar驱动，支撑上文提到的成交驱动，还多了一个委托状况转变的驱动，这就使得一些复杂架构的订单，比如FAK、FOK，还有一些特别的算法订单，所以吻合一些成熟的量化交易者去使用，而且由于语言特别很是和睦，极易上手。

 

Multi Chats在全球范围内都有机构客户、基金公司客户在使用，团体而言这家软件公司的东西很好用，公司效益也很不错。

 

提到机构用户，我要提到之前在网上看到，一些外汇交易商推广的时候说本身的MT4许多对冲基金都在用、银行间都有使用，以我小我的认知而言这是很扯的，的确银行的外汇零售部门提供MT4给本身的客户使用，但是机构与银行的内部的自营部门（Prop Trading Department）是一定不会用的，这个是产品架构造成的缺陷。

 

 

说完了之前三个常规一点的平台，如今来介绍两个适合大型量化外汇机构使用的量化交易平台，一个是AlgoTrader，一个是我本人开发的vn.py。和之前三个平台不同的是，之前三个平台虽然能做，但是照旧停顿在支撑基于价格变动、单交易品种的策略，不能支撑复杂数据结构。对于大型量化交易机构，几个亿、几十个亿的策略产品必要不是仅仅简单基于价格的平台。

 

首先说AlgoTrader，是一个瑞士的公司开发的一套量化交易体系，曾经是一个开源项目，由于特别很是成功所以成立了一家公司提供量化对冲基金业界对于产品有高性能、高要求的客户。基础价格是2000美金一个月，而且根据需求提供不同的插件和模块（另外付费），全套产品要几万美金一个月的价格。

 

AlgoTrader的编程语言是Java，同时AlgoTrader内置了一个复杂事件处理引擎CEP，通过这个技术（开源的叫做Aspera），在商业化开发之后（商业收费版叫做Aspera Advanced）可以达到纳秒级内进行复杂事件的处理。

 

这一块平台更适合专业的交易机构交易员，可以实现复杂的量化交易策略，比如跨货币对期权的波动率交易策略，我们也成为离差交易（Dispersion Trading），这是一种可以支撑大资金量去进行交易的一种策略。

 

第二个VN.PY是开源的，也是免费提供大家去使用的，源代码可以在GITHUB上下载和开发，这是一个基于近两年比较火热的Python语言的产品。VN.PY没有使用这些成熟的商业化事件处理引擎，我本身设计了一个轻量级的事件引擎。

 

同时VN.PY相比起AlgoTrader把所有的引擎包含在本身的框架里面不同的是，我们采用了模块化的设计，比如自力的风控引擎、CTA策略引擎、外汇交易引擎、期权交易引擎、套利引擎等等，把这些引擎以扩展模块的体例插入到主程序去使用，更适合一些定制化的策略，比如期权的做市，期权与货币对波动率相干的交易等等。

 

VP.PY也有比较高的入门门槛，首先必要认识Python语言的编程，也必要明确知道本身的交易体系详细是怎么实现的，所以如今VN.PY的用户都是资深量化交易用户，目前都是国内的私募、券商自营、海外的采用复杂策略的对冲基金在使用。

 

平台这块讲完了，但是只有平台没有掮客商照旧没法做交易的，所以我们接下来讲一讲那些掮客商适合去做量化交易。

 

 

摆在第一位的就是盈透证券（Interactive Brokers），支撑美股、外汇、期权、期货、甚至一些OTC市场的债券都可以通过一个账户交易，他们的平台TWS是我见过的最壮大的交易软件之一，比高盛、大摩提供的软件壮大的多，虽然这些银行可以交易更多的品种，但是大多数是要通过电话交易的，但是盈透把这些交易都兼容在了本身的平台里面。

 

同时盈透的API接口（IB API）也是全球、业界用户最多的之一，外汇市场的部分，盈透建立了一个ECN平台，其实是采用了交易所的模式，是一种叫做MTF的模式，但是盈透由于没有交易所牌照只是叫本身ECN。

 

简单而言就是做市商在市场上进行了报价，假如有客户想要在你报出的价格成交，即使做市商的价格已经发生了变动，但是在这个市场上变动还没有发生，做市商是不能拒绝以原来的价格跟客户成交交易的。

 

但是对于许多的外汇市场ECN平台，比如FXALL、CurrenX都是做市商只在ECN平台上报出一个做市意向价格，成交请求递交给做市商后，做市商有权拒绝在该价格成交交易（Last Look机制），此时ECN平台只能把客户的单子再提交给第二好价格的做市商，这就可能导致客户的单子在市场之间游荡但是得不到实行。

 

最后的成交价格可能与你的下单价格偏离很远了（滑点），这是通俗的纯ECN的平台的瑕玷，但是IB的IB PRO平台采用的MTF平台就能保证客户的下单价格的成交。在欧美许多体量小于一亿美金的基金都会选择与盈透进行交易，节约了本身开发清算体系的成本。当然体量大的基金公司照旧会选择与大银行比如高盛、花旗去做交易的。

 

IB自身是没有提供量化交易平台的，TWS（Trade Work Station）自己很壮大，IB API也是通过TWS实现的，但是并没有主动化量化交易策略的支撑。许多公司开发了分外的接口去支撑IB的API接口，比如上述提到的Algo Trader，VN.PY等等。

 

第二家比较合适的公司是Oanda，从加拿大起家的公司后面把总部搬到了美国，他们在业内很分外，其实是一家外汇服务商，营业分为三条线，第一个部分是现汇兑换（Deliverable FX ）营业，一个比银行的成本低的兑汇营业；第二个部分是为跨国企业提供外汇对冲的咨询服务，提供定价策略等等；最后一个部分才是OANDA的外汇交易部分，就是外汇杠杆保证金交易营业。

 

Oanda也是一个业内技术革新比较积极的公司，他们提供了本身的Web Rest API，基于HTTP协议的，几乎所有的支撑HTTP提议的编程语言都支撑他们的API，但是性能上有所捐躯。

 

第二块，他们有本身性能比较好的JAVA接口，还有FIX接口，这是大型金融机构的解决方案。OANDA是纯做市商模式，也已本身是一个做市商公司为自大，信誉也很好。

 

在国际上有许多跨国公司是使用Oanda的兑汇服务的，比如Airbnb，在Airbnb的不同国家的表现的房价外汇价格与换汇价格的服务提供方都是Oanda。

 

同样Oanda也没有提供任何的量化交易平台，提供API的服务。

 

 

还有三家公司我们接着介绍，Dukascopy中文名叫杜高斯贝银行，LMAX交易所，以及本次运动的赞助商ICM CAPITAL，我们先介绍持有瑞士银行牌照的杜高斯贝。

 

Dukascopy提供了一个本身开发的量化交易平台叫做JForex，还有一个自立的外汇量化交易环境，提供量化策略历史回测等功能，还有一个比较鸡肋的可视化外汇策略编辑器。

 

听起来很神奇，但是我本人认为这更多是一个玩具，这种可视化策略开发的功能是一个期货领域的顶尖的公司TT/X_Trader的开发商（Trading Technologies）荟萃了几百个工程师花了几年的时间开发出来的，但是Dukascopy的产品就简单许多了。

 

我看过Dukascopy的FIX API文档，其FIX协议设计是远远超过FIX通俗协议的，对于机构客户有很大的吸引力，他们也是ECN的平台，业界的声誉（欧美外汇交易圈子）也不错。

 

第四家外汇掮客商，更多的应该说他们类似外汇交易所的机构，也就是LMAX。他们拿的是英国正规的MTF牌照，类似于美国的Dark Pool暗池的场交际易所。他们跟IB的IB Pro一样用的是MTF模式，上文已经介绍过了，所以受到了许多对冲基金的青睐，同时他们下设了两个其他营业。

 

第一块是他们的MTF类交易所营业，也是管的最严的，第二块是他们的银行间接入服务，也是比较正规。LMAX第三块，也就是国内接触最多的，但是面对散户的LMAX Professional，这一块相对没有那么正规，跟其他通俗外汇掮客商类似了，但是这不说他们其他两块LMAX Inter Bank与LMAX Prime不够好，后面两者在英国照旧有许多大型金融机构使用的。

 

同时LMAX可以说是技术驱动上最强的公司之一，假如写过JAVA、关注前沿技术的同伙们应该听说过Lock-Free Queue（汇眼：快速无锁队列），LMAX发明了Java上的特别很是壮大的功能，在GitHub上的得分特别很是高，高频交易机构的应用特别很是多；同时他们还发明了一个Distributor模型，这是一个把交易订单以路由的体例发送，实现一旦数据流出现题目，可以用固定算法把整个交易状况重现的一个特别很是好的核心交易体系，LMAX的把这两个组建都开源了。

 

然后LMAX Professional，也就是面对散户的营业的程序化托言也挺多的，有C#，JAVA和FIX，但是他们的门槛比较高，我当时想把VN.PY去接，但是门槛跟盈透差不多了。LMAX提供MT4与MC（上文提到的MultiCharts）。

 

最后必要强调一点，LMAX在国内有大量的代理商，而且在国内是很紊乱的，代理商加点（加手续费）可能许多。我觉得你假如很懂的话可以直接联系LMAX，不要通过LMAX的国内代理商来做。

 

最后一个就是ICM CAPITAL，是一家FCA持牌的英国掮客商，他们量化方面提供一个叫做ICM DIRECT专业客户服务系统，包括FIX API托言，为专业机构提供服务，内容有托管，融资等方面的服务。

 

掮客商这一块讲完了，我来分享一下我参与外汇的量化的曩昔经历，是时间比较久远、门生时代的故事，先说在IG，如今叫Digital 100，昔时叫IG Index的做二元期权的经历。

 

 

大家应该都听说过二元期权是什么，也即是Binary Option，也叫作Digital Option，二元期权是一种红利或全亏（asset or nothing）期权，交易者投入肯定的金额博弈市场的价格，可以看多也可以看空，假如在约定期间后的市场价格吻合交易者的判断，交易者可以得到70%-85%（取决于二元期权交易商或者期权合约内容）的收益；假如不吻合交易者的判断，那么交易者将会亏损85%-100%。本质上是一个赔率1赔不到1的一个游戏，但是特点是时间特别很是短，可以赌一天、五个小时、甚至一个小时之后的情况。

 

IG这家公司在二元期权领域的一个先行者，在英国学术圈最早的几篇跟二元期权有关的论文都是跟IG有关。另外他们是第一个推出叫Customer Bet的服务，让客户本身选择期权的行权价、行权时间、行权条件的服务，详细可以看上面的这个图。

 

二元期权也分成欧式与美式两种，欧式二元期权在行权期到之前行权价格是没故意义的，行权到期时候的价格才决定客户是赌赢照旧赌输；美式二元期权则是只要价格在行权期内遇到了行权价，那么客户就赌赢了。

 

欧式二元期权，这种期权比较难以定价，假如大家学过期权定价理论大家是可以提出解析解的，也就是用计算机是可以快速定价的；而美式二元期权（One Touch）是没有办法算出解析解的，只能用蒙特卡洛模型去算出近似解，IG当时二元期权定价模型是不完美的也有许多题目，只是用了数学上叫做近似法的体例提进行较简陋的定价，给我们带来了套利的机会。

 

为什么要用模特卡罗呢？这是由于将来的行情是很难展望的，我们只能根据概率、将来回报率和回报率波动来假设，模仿出不同的路径，然后把这些路径算上本身的路径概率和收益情况，再得到本身的展望价格，就算用计算机去跑这种数学展望方法也是特别很是慢的。IG只能用近似法去定价，这种方法是有很大缺陷的，我们交易者就可以建立一个叫做conditional volatility pricing module的模型。

 

也就是条件波动率定价模型，其实没那么复杂，就是在特定情况下市场的潜在波动率我们是可以展望的，假如我们知道将来的波动空间是多少，我们就能通过报价测算出收益也许是多少，我们在当时做到了二元期权上的稳赚。

 

是什么情况下呢？就是经济事件宣布的时候，非农、Fed会议、GDP数据宣布的时候等等，市场的波动率可能是多少是可以通过历史数据来进行统计的。这个征象叫做Volatility clustering（波动率集簇征象），距离来说就是统计一下曩昔一年非农数据宣布后美日货币对的波动范围是多少，比如是70个pips，我们再反过来看IG给出来的赔率是多少。

 

假如IG给我的赔率对我来说是有吸引力的，比如70个pips的波动基于模特卡罗展望法的概率是特别很是低的，IG给我70pips波动情况下一赔二、一赔三的赔率，我们用条件波动率定价模型知道在非农数据中70个pips的波动是有80%的可能性的，那么我们就能算出本身的预期收益率（80%可能性一赔二、一赔三，20%可能性亏损），这个情况下我们就可以满仓去搞了。

 

我写了一个两个月200镑到30000镑的故事，是我的同窗做到的，我本身交易是风险控制很重，每次只用不到5%的仓位，所以本身只红利了也许2000镑。

 

赚了许多之后IG发现了这个漏洞就把我同窗的账户给封了，然后IG改动了本身的定价模型，起码在非农之前把本身的定价策略改了，消弭了如许一个套利机会，整个交易机会前后也就四个多月的时间，其实金融市场照旧很有用的，如许的无风险套利机会很少见，出现也会很快被大家清除掉。

 

 

第二个经历是我小我的经验，用EXCEL做主动化交易。对IB认识的话知道他们有两个API可以用来用EXCEL实现的量化交易，一个是EXCEL VBA，一个是EXCEL COM接口，通过EXCEL来实现主动下单、主动撤单如许比较简答的策略，这是我大学有基金工作经验的授课教授传授给我的。

 

所以我就结合VBA API本身写了一个EXCEL，通过多张Sheet做了一个数据结构，跑起来之后用实盘做了一段时间，赚了一点小钱，发现这个赢利的服从比IG的套利赚的少多了，我当时以为对冲基金赢利都跟IG套利一样所以就觉得EXCEL赢利太慢了，但是如今有了基金的工作经验之后才知道IG套利跟路上见到金子的概率一样，可能一辈子也就那么一次机会。这个EXCEL来做量化交易的经历是我第一次接触量化，起码写了一个程序、用了EXCEL把程序跑起来了，还有了现实交易红利的经验。

 

分享这段经历也是想告诉大家，对量化感爱好的话不用觉得入门的时候有多困难，就选一些你能做的事情，找到了方法和方向，日积硅步，不要上来就学Deep Learning这种让你都不知道本身在干嘛的东西，天天都有提高过个几年你总能有本身的累积和成就。

 

最后跟大家分享的就是当时做社交交易的事情，这个也是我不是很喜好MT4 MT5的缘故原由。

 

 

昔时社区交易就很火，一样平常都是MT4/5软件的，简单来说就是跟单啦，当时有mirror trading，Zulu trade等等，在这些社区上投顾（晒单的人）给出一个买卖旌旗灯号，通过社区交易平台把这个买卖旌旗灯号传给订阅者，我的账户在根据这个旌旗灯号去进行交易。

 

听上去彷佛还可以，本质上就是你雇佣了一个投顾，他来帮你操盘，有点类似基金经理抽一个成，但是其实跟基金完全不一样，这是一个不靠谱的东西。

 

许多看上去资金曲线分外漂亮的，大多采用了一种叫做Martingale（马丁格尔）的策略，其实就是亏损了不止损，死扛，选择一个价位翻倍加仓，假如价格回到入场位就相称于把之前的亏损都赢了回来还有红利，但是假如翻倍加仓之后价格继承走不利于你的方向，那么你的亏损就分外厉害了。

 

许多这种社交交易社区给你看到的资金曲线，并没有包含投顾在持仓期内的资金曲线，看不到持仓期中的最大回撤，而是只给你看平仓后的资金曲线，所以你看到这些投顾都在赢利，但是其实完全不是如许。这些投顾只是在赌本身运气好，不会爆仓而已（也就是在赌本身不会遇到Tail Risk）。

 

但是现实上呢，假如大家接触期权的话就知道期权有一个波动率无效的情况，缘故原由就是现实金融市场上的回报率肥尾征象（暴涨、暴跌的概率）是远宏大于正态分布给出的展望的，所以马丁格尔如许的策略可能90%的交易都是赢利，但是假如遇到一次肥尾征象就直接爆仓了。

 

第二个题目就是耽误，投顾下单的旌旗灯号给了社交交易社区，社交交易社区给我，我再把单子交给本身的掮客商，这中心多个环节可能造成了几秒甚至几十秒的延时，造成了一个特别很是大的滑点，这是我当时血的教训，我跟了一个排名第一的投顾，交易的效果是很惊人的，短短两个月我跟的投顾涨了15%，我本身亏损了30%，天天都在稳固亏损，本身意识到这个有很大的题目。

 

我本身分析发现，这个投顾用的就是马丁格尔策略，然后延时又造成了我下单跟投顾下单点位的伟大滑点。这个延时造成我下单的单子成了给他下单的单子在“抬轿子”，他下单我在下单价格就打上去，他离场我再离场价格就又被打下去了。所以跟单的人越多，抬轿子的人越多，而跟单的人亏得也就越多。

 

然后还有一些无良的公司，直接在后台改曲线，把亏钱的曲线改成了赢利的，当然这个征象在股票和期货里面也有。我小我是不太推许社交交易的，假如这小我做交易真的那么厉害，为什么不本身做私募基金发产品呢？

 

最后还有效MT4开发策略的经验，虽然MT4有优化参数功能，但是优化的时候只支撑穷举的模式，可能会导致过度拟合，也就是你的策略曲线很漂亮，但是在实盘里面是没故意义的，只是历史数据曲线漂亮而已，会导致你误判本身的策略的胜率。所以我的定义是MT4用来做量化只是适合兴趣者玩玩而已。

 

讲座的内容就到这里了，接下来是问答环节：

 

提问：如今市场上有很多外汇公司，有的白标，有的贴标，真假难辨？给的条件一个比一个优惠，说真话汇市做成像国内大宗。所以先生怎么辨别以及营业发展趋势？

 

回答：这里我比较保举大家关注汇眼，帮助交易者在交易商筛选上做了许多的工作和努力的，他们筛选出来的效果总比你一家一家乱敲门好，你可以以汇眼给出的公司作为起点本身再选择，假如汇眼都没有给出保举的话那就没有什么好考虑的了。还有你可以参考一些大的公司在海外是怎么经业务务的，由于其实合规的交易商给出来的条件不会太丰厚，假如给你条件太好的公司那么很可能是有肯定题目的。

 

提问：外汇交易各个市场在纯技术分析下的有用性是否同等？偶然候发现技术分析咋特定的时间段分外有用，偶然候失效，一样平常会是什么缘故原由造成的？

 

回答：这个题目的话，其实是怎么界定你的分析有用，假如你的展望方法有题目，给不出任何旌旗灯号那么就没有太多意义了。其实技术分析这个东西市面上大多的东西都是错的，或者无效的，真正有效的东西照旧在一个小圈子里面流传着。

 

这么说，你可以统计一下你用某个方法展望市场的精确率，假如都是五五开的话，那么你选择的这个方法很可能就是毫无价值的。

 

提问：MT5这个平台从下单到成交的过程是怎么样的？成交速度和其他平台比较如何？

 

回答：对于所有的外汇交易商来说，基本上都是一样的，你看到的MT5都是在你电脑上的客户端，你的订单发送给了我们称为“撮合体系”的一个东西，做市商会判断你这个订单是否能够实行，ECN平台会把你的订单路由给平台上价格最好的一个做市商。

 

所以你问成交速度MT5与其他平台的比较是没有太大意义的，由于就算是同样用MT5的掮客商不一样，背后的成交机制不一样，交易的效果会是千差万别。在这里照旧保举一下汇眼的测评，他们的报告中有涵盖这一块，写的照旧不错的。

 

提问：外汇平台的ticks数据是如何收集的？是每成交一次就生成一个实时推送一个吗？

 

回答：外汇市场的tick呢，据我所知，绝大部分不是按照成交推送的，而是基于每一次报价的更新推送的（quote），假如报价商每次更新了一次数据那么tick就更新了一次，所以外汇市场表现出来的交易量是没有太大意义的，每个交易商的量都不同，除非你本身在花旗银行你知道银行的量是多少，这个量才是真实的。

 

提问：量化策略正是上线之后，是如何管理策略的？另外策略一上线就面临drawdown，先生如何处理心态？

 

回答：策略的管理，最紧张的是你看天天运行的实盘跟回测是否一样，实盘的运行天天你要做回测，假如回测的效果跟实盘是一样的，那么就没题目，但是假如不一样没那么就要修正你的策略了。

 

策略上来就面临drawdown，其实只要你的策略开发的方法是靠谱的，一系列测试都是通过的，不是通过数据拟合的体例造出来的效果，交易体系是有逻辑性的，那么就算上来有draw down也没关系，除非你的模型原本就有题目，这就是另一回事了。

 

提问：外汇市场的level 2数据有效吗？假设要写个日内超短scalping策略，必要花时间研究吗？比如Dukascopy的，彷佛只有limit单数据却没有成交数据

 

回答：对于Dukascopy而言的话，我认为他们的level 2数据是没故意义的，由于这个数据是他们ECN平台上的数据，而真正故意义的数据掌握在Tier 1 Bank上，比如德银的外汇部门，Dukascopy的这个数据样本太少，并没有参考的价值。

 

提问：用Matlab开发外汇交易策略或做历史数据回测是否可行？

 

回答：是可行的，但是开发的策略本质照旧取决于你的能力和水平。

 

提问：目前大陆大多在用马丁或网格加仓。你们有好的算法交易策略没？

 

回答：我可以讲几个策略的，比如有期权的波动率交易，期权离差交易，Low Latency交易，HTF Cross Market Arbitrage & Market making，这些Google上都可以搜到资料。这些东西可以直接说，由于这些策略背后的涉及的技术和东西特别很是的复杂，没办法用简单的MT4来做。社交交易的话，机构里面做量化交易员本身也有个小圈子，大家聊到过这个东西，比如把本身的策略卖出去到社交交易平台上，但是这种模式研究下来的结果是不可行的，服从很可能低于对冲基金本身的红利率，所以是不可持续的。

 

最后附上一张图帮大家解析一下AHL公司的营业：

 

 

Man Group重要是做CTA方面的策略的，AHL Alpha是Trend Following；AHL Currency多策略可能有Trend-Following，可能有Relative Stress，可能有Carry Trade；AHL Evolution除了Trend-Following之外，还有交易许多小国家的货币，AHL是这些交易的专家。

 

还有AHL TRAGET RISK，说是balanced Long Only，也就是个多头策略，用比较复杂的量化模型获得更好的风险收益比，但是市场的风险是没法控制的，这个Beta Risk是次贷危急后十年对冲基金跑不过ETF的重要缘故原由，所以AHL推出了如许一个策略目标是跑赢大盘。

 

还有AHL Volatility，TailProtect，这些刚刚都提到过，是波动率交易和珍爱肥尾征象风险的产品。