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童松桃

七禾网程序化排行榜账户“大富顺3”操作人。出生四川，现居西安。毕业于中国科学技术大学，曾就职于软件公司及私募公司，2013年开始专职期货交易。

有多套成熟交易系统，策略涵盖日内、波段以及中长线，完全自动化交易。覆盖全市场二十多个活跃品种。连续三年收益超20%，回撤5%左右。

精彩观点：

编写一套交易系统需要包含的要素有：可证伪性、逻辑性、普适性、细节处理。

如果策略只在个别品种适用，可能是这个策略恰好匹配了那个品种的历史数据，不是真正具有有效性；如果能在多个品种上具有普适性，那么策略拟合的概率就降低了。

最理想的降低相关性的方式是使用不同类型策略，比如同时使用趋势策略、统计套利策略、基本面策略来组成投资组合。

趋势策略降低相关性要困难一些，我采用的有三个方法：第一使用不同周期的趋势策略组成投资组合；第二使用不同的技术方式来开发不同的策略，这样能把开仓点分散开；第三把策略应用到尽量多的品种，把仓位分散到相关性低的多个品种。

主要有日内策略，两三天波段策略以及中长线策略三种。

近一两年总的看来趋势行情较少，却有一些局部的小周期的行情，两三天波段策略表现相对最好。

资金配比的初始比例是根据各个策略的历史回测、对冲效果等因素来确定的；平时是依据主观判断来进行动态调整的。

多种策略组合对冲的交易方式确实会降低回撤；收益从长期来看不会降低。

面对充满风险和机遇的期货市场，追求的是尽量平稳的收益，不求暴利，但求控制住风险。我希望每年的收益风险比高于2:1。

去年和今年的行情更适合偏短线策略，我的策略组合中偏短线策略比较多，所以去年和今年表现相对更为稳定。

我并不赞成追求高收益，为了获取几倍收益需要冒很大的风险，时间拉长必然会遇到极端行情，结果可能是大多数会大亏的，然而因为幸存者偏差，大家没有关注大亏的多数人。

普适性的实质是策略减少拟合，表现是不能仅在单个或者少数几个品种上适用，而要在大多数品种上都适用。

对于一个策略，如果回撤超过历史最大回撤的1.5倍或者回撤持续时间超过历史最大回撤时间的1.5倍，我就怀疑这个策略可能已经失效并逐步减仓。

中长线策略覆盖约30个品种，对这30个品种资金基本上是均匀分配的；偏短线策略覆盖成交量大且波动率大的约15个品种，对这15个品种资金也大致是均匀分配的。所以对偏短线策略覆盖的15个品种，因为既要进行短线交易，又要进行中长线交易，导致资金集中在这些品种。

对于偏短线策略，如果一个品种成交量足够大、波动足够剧烈，就可以选择，而不用看测试报告。比如今年苹果在四月份的时候就满足这些条件了，我就开始交易苹果。

突发消息到来往往会导致行情快速的大幅波动，这样的波动方式确实是增加了操作难度，一方面突发消息导致的快速的波动如果造成净值快速回撤，对交易者的心理是一种冲击；另一方面如果触发了开平仓操作，因为行情波动过于激烈，容易造成较大的滑点。

如果开仓基于均线，那么止盈止损也应该基于均线；如果开仓基于通道，那么止盈止损也应该基于通道。

震荡期策略交易次数比较少，保证金比例在10%左右；趋势期策略交易比较频繁，保证金比例在30%左右。单个品种的保证金比例一般不超过3%。

亏损发生之后，我总结自己仓位控制方面比较激进，并且太依赖回测报告，但是未来肯定会发生回测中没有的极端行情。

尽量轻仓操作，未来即使连续发生更极端的行情也控制好回撤；二是多开发日内策略，规避隔夜风险。

目前交易股指期货的障碍有：第一，平今仓手续费仍然很高，只能通过锁仓来规避，锁仓占用资金量大；第二，流动性很差，导致滑点比较大；第三，近两年股市波动率逐步降低，股指期货的盈利率也会随之降低。

执行力对于交易者非常重要，一些程序化交易者的策略并不是亏钱的策略，却因为熬不过回撤期而放弃执行，导致结果的亏损。

人们会在来来回回的震荡中忘记趋势行情的存在，而人们对趋势行情概率的低估给了趋势策略机会。

我们在一个策略刚开发出来的时候过于乐观急于实盘，结果实盘后发现一些忽略的问题，从而导致亏损。

我们一旦为错误的信息建立了理论基础，就很难再否定这条错误的信息。所以交易策略一定要具有可证伪性。

我们在盈利的时候容易过度乐观，亏损的时候容易过度悲观，我们需要提醒自己用概率思维来看待盈亏，减小短期的结果导致的情绪波动。

长期的交易结果才能积累足够的交易次数样本，短期的交易结果以运气为主。对于中长线趋势交易，交易频率较低，积累足够的交易次数需要时间更长。

自身进步的速度如果慢于市场整体进化的速度，就会逐渐被淘汰。

有个轻松稳定的占用时间较少的工作，再有另一个热爱的事业作为毕生追求的目标。

七禾网1、童总您好，感谢您和七禾网进行深入对话。据了解您是程序员出身，对于交易策略的编写应该比较熟悉。在您看来，编写一套系统最重要的是什么？一套完整的策略系统应该包含哪些要素？

童松桃：谢谢七禾网，我关注七禾网这个栏目四年多了，很荣幸能接受采访。

我觉得编写一套交易系统需要包含的要素有：可证伪性、逻辑性、普适性、细节处理。

可证伪性是指策略系统的开平仓规则、资金管理规则是可以清晰定义出来的，能被量化描述出来并进行回溯测试，即能用数据证明其有效性是否真实。如果使用不可证伪的交易策略，自己也搞不清楚是执行的问题还是策略本身有问题。

逻辑性是指策略开发者要知道策略系统具有什么逻辑导致能盈利。体现在策略研发流程上是用演绎法从市场根本性规律推导出具有可证伪性的策略，然后再用归纳法进行回测验证。

普适性是程序化交易中防止拟合的要素，要验证一个策略的有效性，用于验证的数据集越大越有效。如果策略只在个别品种适用，可能是这个策略恰好匹配了那个品种的历史数据，不是真正具有有效性；如果能在多个品种上具有普适性，那么策略拟合的概率就降低了。

细节处理包括开平仓规则的改进、过滤方式的优化、发单方式的处理、参数的优化等。每个策略一般都要经过细节处理才能得到提升，我自己的策略在刚写出来的时候都是很粗糙的，经过细节处理，能得到一些改善。

几个要素之中，我觉得细节处理要素是最重要的。

七禾网2、在程序化交易过程中，策略的同质性过高往往会导致无法很好得实现对冲效果。您在编写的过程中，如何降低策略的相关性？

童松桃：最理想的降低相关性的方式是使用不同类型策略，比如同时使用趋势策略、统计套利策略、基本面策略来组成投资组合。

趋势策略降低相关性要困难一些，我采用的有三个方法：第一使用不同周期的趋势策略组成投资组合，这样有时即使日线级别没有行情，分钟级别走出行情也能有策略能做到；第二使用不同的技术方式来开发不同的策略，这样能把开仓点分散开，避免同时在同一个点位进场的头寸太多；第三把策略应用到尽量多的品种，把仓位分散到相关性低的多个品种，这样即使工业品整体没有走出行情，有时候个别品种走出行情也能把握到，比如今年上半年的苹果。

七禾网3、您目前使用的策略主要有哪些类型？主要的盈利逻辑分别是什么？

童松桃：主要有日内策略，两三天波段策略以及中长线策略三种。

日内策略和两三天波段策略捕捉的是短期的市场单边行情，因为交易者都是人，人具有从众的心理，特别是短期面临压力情绪的情况下，造成行情单边的快速大幅波动。

中长线策略捕捉的是持续至少一周以上的趋势性行情，一般是因为该品种的供需关系或政策面发生了较大变化，加上参与群体存在羊群效应使得行情容易反应过度，导致的持续时间较长的单边趋势。

七禾网4、就近一两年的表现来看，目前效果最好的是什么策略？您认为该策略会在接下来的行情中继续创造更多的利润吗？

童松桃：近一两年我的三种策略中表现相对最好的是两三天的波段行情策略。这与近一两年行情特征有关，比如2016年具有较多趋势行情，当年中长线策略表现最好；2017年日内大幅波动较多，当年日内策略表现最好；近一两年总的看来趋势行情较少，却有一些局部的小周期的行情，两三天波段策略表现相对最好。接下来哪个策略表现好或者表现能否持续，我觉得主要要看未来行情如何演绎。

七禾网5、从近期行情表现来看，多数商品还是处于震荡中。7/8月大宗商品有一波短暂的上涨行情，但是随后回落得也很迅速，导致很多CTA策略不断回撤。您表示您的策略涵盖日内、两三天的波段以及中长线，您是否因此成功规避或减少了回撤？

童松桃：7/8月大宗商品走出一波短暂的上涨行情，随后大幅回落，我在商品回落一部分的时候，偏短线的策略的多单已经陆续出场了，剩下中长线策略还继续以多单持仓为主，仓位已经降低，所以当商品价格进一步回落的时候仓位已经比较轻，也就因此减少了回撤。

七禾网6、您的各个策略的资金配比是固定还是动态调整？若是动态调整，是会依据指标还是主观判断？

童松桃：资金配比的初始比例是根据各个策略的历史回测、对冲效果等因素来确定的；平时是依据主观判断来进行动态调整的。动态调整的频率较低，每个月会对各个策略的绩效进行总结，根据其情况决定是否需要调整。如果某个策略表现变差，如超过历史最大回撤，会降低其仓位，并将降下来的仓位分配给表现相对稳定的策略。

七禾网7、由于您采用多种策略组合对冲的交易方式，那是否会出现在降低回撤的同时也降低了收益？对您来说，怎样的收益风险比是最合适的？

童松桃：多种策略组合对冲的交易方式确实会降低回撤；收益从长期来看不会降低，除非策略失效了变成亏损了；收益从短期来看影响不确定，比如从近一两年的情况看，放弃中长线策略并将其仓位分配给偏短线策略，收益会更高，但是行情无法预测，只有事后才知道近一两年是这样。

对我来说，面对充满风险和机遇的期货市场，追求的是尽量平稳的收益，不求暴利，但求控制住风险，在这个市场中长期存活下来是很难的。我希望每年的收益风险比高于2:1，近三年暂时达到了，要保持住我想也是不小的挑战。

七禾网8、从您去年以及今年的资金曲线上来看，可以发现曲线去年整体是震荡上行，而今年是平台式上行。造成此种区别的是行情因素还是您在策略上做了一定调整？

童松桃：造成这种区别主要是行情因素，因为这两年策略调整较少。2017年的行情和我的策略贴合度较高，连续性的出现局部的小周期行情可以获利；2018年的行情相对艰难一些，有两次持续时间较长的回撤期，所以体现在资金曲线上出现这个差别。通过与长度为十年的回测数据比较，这两年的情况都是正常的，历史上也经常出现这种的情况。

七禾网9、您近三年来每年的收益都超过20%，2016年约40%，2017年约30%，2018年暂时约25%。相较于市场上其他的CTA策略来说，您在去年与今年的表现更为稳定和出色，而在市场波动较大的2016年，很多CTA策略都创造了几倍的收益。您如何看待这个问题？

童松桃：我的策略去年和今年表现更为稳定，是因为市场上的CTA策略多数是以中长线策略为主，一方面是部分资金量大的产品因为容量问题很难去做偏短线策略，另一方面是部分交易者不擅长偏短线策略，而去年和今年的行情更适合偏短线策略，我的策略组合中偏短线策略比较多，所以去年和今年表现相对更为稳定。

2016年我的策略组合和跟现在的组合不一样，当时以中长线策略为主，短线策略还不够成熟和丰富，所以表现也要逊色一点。

对于2016年取得几倍收益的投资者，他们很好把握住了大行情，同时也敢于重仓。但是如果不是采用的高频交易和超短线，而是纯粹基于技术面的传统程序化交易，我并不赞成追求这种高收益，为了获取几倍收益需要冒很大的风险，时间拉长必然会遇到极端行情，结果可能是大多数会大亏的，然而因为幸存者偏差，大家没有关注大亏的多数人。

七禾网10、您对于策略的普适性是非常看重的，但是每个策略都会有适应和不适应的行情，您觉得策略的普适性具体是指什么？

童松桃：我觉得普适性的实质是策略减少拟合，表现是不能仅在单个或者少数几个品种上适用，而要在大多数品种上都适用。

以前简单尝试做过机器学习的策略，发现得出来的结果是一些莫名其妙的数学公式，这些公式用来测试的结果很好，但是找出来公式之后资金曲线掉头向下。其实这些策略没有市场的理论支撑，实质是在做数字匹配游戏，电脑自己找到公式正好匹配了历史数据，可以算出来好的收益率。当然，可能也有人用机器学习做得很好，那是他们能够在机器学习的过程中减少拟合了。

所以在做策略的时候要尽量减少拟合。要减少拟合，测试的数据集要大。如果在A品种上测试结果好，然后再用B品种去测试等于做样本外测试，如果测试结果好说明策略拟合概率低一些，如果接着用多个品种去测试得到结果都好，说明拟合的概率已经很低了。