趋势型市场的交易策略
从实际交易的情况来看，虽然趋势性行情的机会众多，但大多数投资者并不能很好地抓住这些机遇，主要原因在于：对趋势的定义和特性没有清晰的概念;没有简洁明了的判断方法;建仓时机把握不好;加仓方式不是很科学;对各品种特性没有仔细分析，选择了一些并不是很适合做趋势交易的品种。
一、趋势与震荡的划分
“趋势”和“震荡”是投资者使用最为频繁的市场语言，也是交易过程中不可回避的问题。然而，市场中的趋势和震荡是对立统一体，有时互相转换，而有时又在不同交易周期中互相包含。顺势而为，或称趋势型跟踪策略，是被投资者普遍推崇的交易策略之一，通常指的是抓住大趋势，在趋势行情中赚大钱而在震荡行情中亏小钱的交易思路。
后验地回顾历史行情，一眼就能看出哪里是趋势，哪里是震荡。但是在行情的演进过程中，要预测短线后市是延续当前的趋势或震荡行情，还是即将出现反转，则有较大的不确定性。趋势跟踪通常是指市场出现趋势迹象时，尝试性地入场追随未来可能的趋势，这种尝试本质上是试错。如果判断正确，则顺势而为，如果判断错误，则不得不为错误承担损失。从交易策略的角度上看，并不一定要求试错的成功率很高，而要求每笔均盈利一定要大于每笔均亏损，以及在真正趋势来临之前，一定不能在震荡行情中消耗掉过多的初始资金。
虽然趋势和震荡没有明确的界限，但从量化策略的角度，若要明确判断当前是趋势或是震荡市，以及何时确定为反转，则需要把握一个“度”。移动平均线是最常用的趋势型技术指标，固定均线系统的主要缺点是：震荡时短期均线频繁转向，不能很好地屏蔽市场的噪音，容易产生虚假信号;而在趋势行情中，长期均线的信号较为滞后。如果能根据不同的行情特点，均线自动调整参数，则在一定程度上可以避免噪音产生的虚假信号，又能消除长期趋势的滞后性。
Kaufman在《精明交易者》中建议用“市场效率系数”来量化描述震荡和趋势行情的特点，创造性地提出了自适应均线(AMA)的概念。市场效率的计算原理可以类比到物理学中路程和位移的概念，把一段时间每日收盘价格变动的绝对值累加值类比为路程，把一段时间内的涨跌幅类比为位移。在震荡行情中，价格来回波动，总的路程很长，而最终实现的位移不大，称之为低效率;在趋势行情中，每日收盘价格的变动对最终涨跌幅的贡献大，称之为高效率。为了反映均线的自适应性，横盘震荡时用较慢的参数，而趋势形成时用较快的参数。
AMA10相对于MA10而言，趋势行情中跟随趋势更紧，而震荡行情中则相对平缓。为了更直观地把握趋势和震荡的“度”，过滤掉一些微小的波动，通过人为地设定一个阀值，以水平线的形式来表示震荡行情。具体地，当AMA10较前一日的AMA10的变化幅度不超过前一日AMA10的2%时，则把当日AMA10设成前值。设定的阀值越小，则自适应均线划分的“台阶”数越多，水平线对应的震荡区间段相对越短;而阀值越大，则自适应均线划分的“台阶”数越少，在震荡行情中对震荡幅度的容忍程度越高。因此，趋势和震荡的划分并没有绝对，根据不同交易品种的特性，人为地设定合理的阀值，有利于趋势跟踪策略的制定。
二、中长线顺势交易的思路
从过滤微小波动后的自适应均线图中，可以较直观地看出历史行情中的趋势和震荡的人为划分，回归到交易策略中则需要确定买卖条件，即试错的标准。我们参考通道类的技术指标，把最高价的AMA10作为价格上轨，把最低价的AMA10作为价格下轨。
上升趋势中的价格绝大部分都运行在下轨之上，下降趋势中的价格绝大部分都运行在上轨之下。震荡行情中，两条自适应均线都趋于走平。突破上轨意味着市场走强，跌破下轨则意味着市场走弱。短期内最高价和最低价的变化趋势有可能不一致，从而导致最低价AMA在最高价AMA之上。但大多数情况下，最低价AMA在最高价AMA之下。
为了提高试错的成功率，必须过滤掉假突破的虚假信号。过滤市场噪音的方法有许多，比如三重过滤网通过长短周期的相互验证来过滤虚假信号，海龟交易的四周法则通过突破过去四周的最高或最低价来确定趋势等等。本报告为了过滤震荡行情中的假突破，也限定了相应的条件，尽可能地在趋势形成初期入场。具体地，同时满足：连续两个交易日的收盘价均在最高价AMA之上、该两个交易日累计涨幅超过2%、两日的最低价低于最高价AMA时，产生开多和平空信号;而同时满足：连续两个交易日的收盘价均在最低价AMA之下、该两个交易日累计跌幅超过2%、两日的最高价高于最低价AMA时，产生开空信号和平多信号。
为了减少试错的损失，采取最简单的止损设置，当收盘价相对于开仓价而言，朝不利方向变动超过 1%时，则按当日收盘价止损。同时，为了保证在真正趋势来临之前，初始资金不被多次试错失败而大幅吞噬，在采取中长期趋势追踪策略时，唯有轻仓入场，才能有效地控制资金的最大回撤，否则交易心态将受到负面影响甚至抛弃最初的交易策略。
具体的测试条件为：测试对象是期指连续当月合约，测试时间段2010-4-16至 2011-8-19，初始保证金18%，开平仓费率万分之0.75，初始资金1000万，每次均以30%的仓位开仓。交易系统中涉及的参数主要有：过滤 AMA微小波动的阀值2%，止损幅度1%(不考虑杠杆)，过滤虚假信号时的两日突破的累计涨跌幅2%，开仓仓位30%，不对参数进行过度优化。
对连续合约的测试结果显示，均盈利/均亏损为4.8，胜率*(均盈利/均亏损)为3，年回报53.55%，最大回撤15.08%，年均交易次数约6次。另外，用该策略测试沪深300指数从2006-1-4至2011-8-19的历史数据，结果显示均盈利/均亏损为4.07，胜率*(均盈利/均亏损)为1.42，年回报68.13%，最大回撤39.19%，年均交易次数约11次。从长期交易来看，尽管胜率大幅下降，但趋势行情中的盈利足以弥补震荡行情中的损失。然而，也应该注意到，年回报/历史最大回撤的数值并不理想，对于震荡行情中虚假信号的过滤方法，以及资金管理等方面，还有许多值得完善的地方。
三、关于程序化交易的一点认识
上述介绍了一种对轻仓顺势中长线交易策略的尝试，就交易系统而言，上述交易策略还相对粗糙。波涛的《系统交易方法》(1998)是国内较早讨论程序化交易的一本经典书籍。其中提到交易系统是完整的交易规则体系，一套设计良好的交易系统，必须对投资决策的各个相关环节做出相应明确的规定，必须符合使用者的心理特征、投资对象的统计特征以及投资资金的风险特征。因此，程序化交易的本质是交易策略思想的自动执行，可以克服人性的心理障碍并严守操作纪律。必须强调的是交易策略是有适用性的，投资者性格和风险偏好程度的不同、交易品种统计特性的不同以及策略原理本身的差异，都会使得具体的程序化交易方法是其适用范围的。
如何才能较好地发挥程序化交易的效率，以及程序化交易真能成为实现投资者财务自由的交易圣杯吗?在此，希望和大家分享的是上海中期的朱淋靖老师在一场关于“股指期货与程序化交易—世界第八大奇迹：投资组合”报告中的观点。报告中指出，任何一个单独的交易系统模型，都很难独立成为交易圣杯，除非是高频套利模型。但任何一个普通的交易系统模型，都可以通过投资组合，而达到交易圣杯的效果。
投资组合分散化效果呈现金字塔式的结构，最底层的策略是相对容易实现的，但也是分散化效果最一般的。随着策略和品种的组合形式的不同，在该金字塔中越靠顶端的策略，达到的投资组合分散化的效果是越好的。
例如，投资组合分散化效果最一般的是运用同一个交易策略，针对同一品种的参数分散化。根据历史数据优化参数，是很多投资者进行程序化交易时面临的误区。未来并不会简单地重复历史，因此需要参数分散化。下图是一个简单的趋势跟踪策略在期指15分钟周期上的测试对比图，根据历史数据选取的最优化参数得到的收益率高得惊人，而固定该最优参数后，在后市的实际效果却表现一般。
投资组合分散化效果图中金字塔的第二层是品种分散化，尽可能选取相关性不强的品种，由于不同品种资金回撤的时间段不同，组合后的收益曲线会变得相对平滑。金字塔的第三层是时间框架的分散化，指的是在不同时间周期上展开交易策略。金字塔的第四层是同构策略分散化，指的是运用同一类交易策略的不同子策略。例如，对股指期货同时应用各种不同的趋势系统，如均线突破和波动性突破等。最后，金字塔的顶层是异构策略分散化。指的是使用低相关性、或者说相关性为负的策略组合之间的搭配，将会产生意想不到的效果。投资组合分散化效果的示意图表明不同性质的策略搭配、不同相关性的品种组合、同时尝试不同周期的组合策略，或许会有产生较好的组合分散化效果。投资者可以按此思路尝试一些较为稳健的交易策略。
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