方图FOTA.com创始人蔡良滨:期货交易所与量化交易之间相辅相成

区块链资讯等待的宿命2018-12-07 22:45:08  阅读 -评论 0

12月7日,【金色相对论专场】之"数字资产量化交易,成熟市场的标志?"线上访谈直播精彩来袭。有人说量化交易是熊市生存法则,也有人说量化交易是成熟市场的标志。对此,金色财经合伙人&CoinTime COO佟扬12月7日晚19:00—21:00线上访谈十位数字资产量化大佬,为您打开量化投资的"黑箱"。

方图FOTA.com创始人蔡良滨参与了本次【金色相对论专场】之"数字资产量化交易,成熟市场的标志?"线上访谈直播并提出了众多精彩观点:

期货交易所是量化交易最重要的基础设施之一,而量化交易也是期货交易所最主要的深度来源与利润来源,两者相辅相成。

为了达到更好的量化结果,从技术上来说,交易所需要提供更加稳定,高速的api接口;还需提供方便快捷的历史记录检索功能。从产品上来说,交易所需要提供全面的产品种类(不同期限,不同币种)和交易类型。

方图FOTA.com创始人蔡良滨:期货交易所与量化交易之间相辅相成

Brian Cai蔡良滨,方图FOTA.com创始人,毕业于耶鲁大学计算机科学系,先后在纽约、伦敦、香港、上海、杭州从事 投资银行、英美法系信托、供应链金融、现金管理、私人银行等各类金融业务。 团队内部成员一般称 Brian 为"迅猛龙",他曾用 3 天时间自学数学建模并参加国 际数学建模大赛 MCM,斩获国际一等奖。同时 Brian 也是国有银行体系内最年 轻、晋升最快的干部之一,26 岁担任副处级干部,离职前担任交通银行浙江省分 行私人银行部总经理,管理资产超 300 亿元,目前负责方图的整体部署与实施。

对于期货交易所与量化交易之间的关系,蔡良滨认为,两者是相辅相成的。

他表示,一方面,期货交易平台需要量化团队来提供做市以提高深度与流动性,做量化交易帮助价格发现。事实上目前主流合约交易平台的交易量的70%以上都是来自于专业投资者。另一方面,大部分的量化交易策略都离不开衍生品,而期货是其中应用最广的一种衍生品合约。一个稳定高质量的期货交易所对于实现量化策略来说至关重要,不管这个投资目的是对冲还是套利。

稳定很好理解,高质量主要体现在交易风控与保证金风控这两个角度。事实上期货交易所和现货交易所最大的区别是,除了现货交易所的撮合引擎之外,还需要指数模块、交易风控模块、强平模块、保证金系统、清结算系统等五大模块,这五个模块都是现货交易所所不具备的,所以要做一个高质量的期货交易所,难度就在这五大模块的机制设计与代码实现上,能不能支持投资组合保证金模式,帮助交易者减少保证金占用 ,支持已实现盈利与浮盈7*24随时提现或者新开所有合约的新仓位,以提高资金利用率,能不能帮助交易者对强平事件与交易本身进行良好的风控,能不能杜绝穿仓与损失分摊是其中最重要的关键。

他进一步表示,为了达到更好的量化结果,期货交易所还应有针对性的做出调整。

第一,交易平台需要提供更加稳定,高速的API接口。很多目前的量化策略都是中高频交易,交易信号转瞬即逝。没有稳定高速的接口,交易策略很容易就错失了交易契机甚至是止损点。

第二,交易平台需要提供方便快捷的历史记录检索功能,这个不仅仅包括成交记录,更包括历史的tick数据。我们知道任何交易团队都需要历史数据来回测策略,分析盈亏。交易所把这些功能完善了后会大大的增加量化团队的使用粘性。

第三,需要支持投资组合保证金系统,未实现收益可以用于抵消所有合约的未实现亏损或者作为开设所有合约新仓位的保证金,支持同一合约的多仓和空仓相互抵消,支持同一合约的空单和多仓、多单与空仓的保证金占用相互抵消,支持浮盈与已实现盈利随时提取,从而在大幅提升资金利用率的同时,有效降低整体风险。

第四,需要支持良好的交易风控机制,简单的穿仓损失分摊在业内被人诟病很多,在深度不足的情况下,自动减仓机制是一个比较好的选择。

第五,需要支持逐步平仓机制,业内目前大部分采用的都是全量强平机制,即在仓位到达维持保证金后爆仓,爆仓完成后该部分保证金会归零,即使实际爆仓结果有剩余。逐步平仓机制则会根据用户被强制平仓时的保证金账户权益、持仓水平、市场行情等因素计算出需要被平掉的仓位及数量,以求强制平仓的影响最小化。

第六,需要设计具有较强容错机制和更加专业的现货指数,目前业内的主流是简单实时指数,即将多家大型现货交易所的现货价格进行算数平均计算。但事实上,应该设计现货交割指数用于合约交割,设计现货实时指数用于强平计算。现货交割指数将会对实际成交记录采用分时中位加权平均的计算方式,更加准确地反映标的物在一段时间内的真实价格水平,以求更加公平公正的交割结算。现货实时指数将会对整合订单簿的量价曲线采用对数加权平均的计算方式,更加准确地反映标的物的瞬时价格波动,以求及时有效的交易风控。

对于常用的数字资产量化方法,蔡良滨介绍,从频率上来说可以大致分中高频和低频。

顾名思义,中高频基本是看着tick数据做交易决定,持仓时间几乎不超过几秒。低频可能是一天交易几次或者十几次,也就是持仓时间比较长。从交易地点来说,可以做跨交易所套利,也可以在同一个交易所做统计套利。从产品来说,同一个产品可以是跨交易所套利,如果是不同产品,可以做现货期货套利,也可以做期货的不同合约套利,甚至可以做不同币种的统计套利。

"这些都是比较流行,成熟的方式方法了。现在这个市场也开始把最前端的机器学习应用到量化交易策略里面,比如大数据训练从而判断未来价格走向。这个我们以后方图会推出类似的用神经网络预判短期tick走向,实时展现在我们的前端供大家参考,验证。"

蔡良滨表示,成熟的量化交易首先得有优质的交易所做载体,这个交易所得提供丰富的产品(拿期货做比较,需要提供多期限,多高质币种的合约),完善的交易功能(比如冰山单,触发单,被动单等等),稳定高速的api接口以及其他辅助功能(比如方便快捷的历史记录检索功能)。

其次在这个交易所得有足够多的活跃用户从而和量化交易策略进行交易。这里面不仅仅需要有足够多的散户,更重要的是足够多个机构和量化团队。此外,价格波动必须无非常规人为因素操控。众所周知,价格是根据供求关系决定的,这是理性的人为因素。但是如果价格容易被个别交易用户操纵,或者说受到交易所软硬件影响剧烈震荡,那么量化交易会很难成功和成熟化。

蔡良滨介绍,量化团队一般分2个小团队,设计策略和实现策略的。量化本身就是个数字和金融的游戏,设计策略需要扎实的数学和金融背景以及风控经验,大多为国内外高校的数理高材生。比如方图的朱韡,14岁中科大少年班,23岁就拿到美国Rice大学的数学博士学位。博士毕业后在美国和瑞士做数学科研好几年后进华尔街做了8年量化,一路过关斩将,担任华尔街瑞信的策略总监。

除此之外,实现策略需要有雄厚的技术实现能力以及基本的量化策略经验,这个往往和互联网行业的码农不同,在美国叫quant developer(就是量化开发师),他们不仅仅得写好的代码,更重要的是可以理解量化策略和金融逻辑。不求快,一定求准。

最后是做事的态度,整个团队都需要有严谨的做事风格和抗高压能力。一个简简单单的正号负号弄错了都会导致整个策略错误,比如KCG(Knight Capital Group)在2012年因为一个程序的bug在45分钟亏损4.4亿美金的事件足以证明严谨的重要性。

以上都是蔡良滨和团队自身在做量化资管时,一路跌跌撞撞出来的经验分享。据了解,方图上线的FOTA.com在内部被称为"下一代数字资产衍生品交易平台"的合约交易平台。下周,FOTA.com将正式实盘,后续如何,金色财经将持续关注。

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