用 Tick 级别来分析高收益策略是如何“被”作弊的 !

[sunnyGo]

NO.01

从有想法到实战，量化交易环节中的每一步，从来都不是一马平川。那些拥有丰富经验的交易者都明白，要想开发一个持续稳定盈利的交易策略，并非易事。但是，有许多量化初学者常常凭借某一回测结果，就轻易地确定他们的交易规则。

诚然，这种方式能够完美地契合他们所观察到的某一特殊现象，然而，一旦这一规则被投入更精细的数据或者较长的历史数据中验证时，他们就会发现这些策略其实并不有效，甚至可能更糟。

NO.02

交易者常犯的错误之一，就是基于历史数据回测的绩效来做交易决策。最近几年，伴随着国内量化交易的发展，很多量化交易者开始研究策略、进行回测、实盘交易，但对于量化初学者来说，这里面有许许多 “ 坑 ”。

比如一些网友分享的策略，回测看起来很美，但在实际交易中因摩擦成本出现时，一个理论上赚钱的策略马上就会下降到盈亏平衡点。后面我们会陆续发布 [策略粉碎] 系列文章，帮助大家识别策略中的 “ 坑 ” ，如果你有幸读到这些文章，至少会少走很多弯路。

NO.03

我们做一个简单的跨期套利策略，来进一步阐述。

在技术分析方法中有一种追踪趋势的布林通道法，其原理是基于统计学中的标准差。布林通道由一根中轨和用标准差计算出的上轨和下轨三条线构成。

计算时，我们选取一组历史数据，其均值即布林通道中轨，上轨的取值为均值加上该组数据的 2 倍标准差，下轨的取值为均线减去 2 倍的标准差。这次我们把上下轨的标准差均设置为 1.5 倍。

根据统计学原理，被统计的数据中将有 96%的数据落在这上下两条轨道中。换句话说，如果一个价格落在轨道之外的话，随后也会很快回落至上下轨之内。

那么，如果相邻两个合约价差波动落于上下轨道（用统计方法设定上下两个置信区间）外侧，就意味着出现套利机会。落在外侧的概率很小，即使出现，也会很快回落。

如果实际价差落在上方，可进行买近月，卖远月（期望价差缩小）的操作；反之则买远月，卖近月（期望价差扩大），两个反向合约都在触及中轨后（过去某个固定时间周期内的该价差平均值）获利了结。

NO.04

这个策略方法非常普遍，实现起来也非常简单，首先绘制套利的两个合约的价差。之后再进行技术分析，如果当价差超过上轨乘以波动率系数时，做空价差，当价差超过下轨乘以波动率系数时，做多价差。当价差回归均值时平仓。

因为价差与单品种价格波动来比较，有一个特点，就是一般用于套利交易的合约配对，其价差都具有一定的均值回归特性，即价差一般会在一个范围内波动，价差太大时，后期变小的可能性就大，价差太小时，后期变大的可能性就大。整个策略逻辑一点都不复杂，甚至还很简单，但是回测的结果出乎意料...

NO.05

我们先用 BotVS 量化交易平台的模拟级别数据回测一下。 回测配置环境如下：

• 回测品种：MA1801&MA1805
• 回测时间：2017 年 7 月 3 日 - 2017 年 12 月 22 日
• 回测费用：手续费开平仓来回各 10 元。
• 回测周期：1 分钟
• 资金配比：单利模式

回测绩效如下图：胜率 70%，很暴力很惊艳有没有？而且几乎没有回撤...！

NO.06

接下来，我们再用交易开拓者，按照同样的条件和环境，回测一下，看看有没有区别。 设置如下图： 图表状况是这样的： 开始回测...... 25 分钟后~绩效结果是这样的...不得不说这是一个 “ 极其优秀 ” 的策略。 再看资金曲线，圣杯在手，天下我有，就问你有么有...？ 无论是从收益曲线平滑程度等角度进行定性分析，还是从年化收益率、波动率、夏普比例、盈亏比、最大回撤率等指标进行定量分析，策略似乎都是完美无缺的。

这个策略的回测效果不仅远远胜过市场的平均收益率，而且几乎没有回撤。即便与投资银行、对冲基金等专业机构的产品表现相比，策略的回测表现也处于明显上风，其程度甚至可以到达令人难以置信的地步。

那有人问，你一直用这个策略不是发大财了？ 呃......答案当然是否定的。

NO.07

我们再次用 BotVS 量化交易平台，只不过这次我们用实盘级 Tick 回测引擎，按照同样的条件和环境，回测一下，看看有没有区别，好做对比。 很遗憾...！真实的结果是这样的。

NO.08

说明一点，策略源码无论是逻辑还是内容，没有那些低级错误。这是一个完整而且没有错误的策略。但为什么差那么多，差在哪...？

在找问题之前，先科普下 BotVS 量化交易平台两种不同的回测模式：

1、模拟级别回测：模拟级别的 Tick 生成与 MT5 交易平台机制是一样的。即按照回测系统的底层 K 线数据，按照一定算法，在给定的底层 K 线 Bar 的最高价、最低价、开盘价、收盘价的数值构成的 框架内，模拟出 ticker 数据插值到这个 Bar 的时间序列中（该 Bar 的周期中从开始到结束，的时间序列就是模拟出的 ticker 数据）。

2、实盘级别回测：实盘级别回测，ticker 是真实记录的数据，并非模拟生成，但是在回测中如果一定时间内 ticker 数据没有变化，考虑到回测系统运行的效率，回测系统中会跳过 ticker 没有变化的时间段，直到 ticker 数据变化。

换句话说，真实的 ticker 级别数据 在 Bar 的时间序列中。对于基于 ticker 级别数据的策略来说，使用实盘级别回测更贴近真实交易环境。

NO.09

那么在模拟级别的 K 线中，导致这种问题的主要因素就出现了：

以 1 分钟 K 线为例，收盘价来自于当前时间周期内的最后一个成交价格，如果是成交量比较活跃的主力合约，最后一个成交价格可能是 58 秒；如果是成交量不活跃的次主力合约，在这个 60 秒之内，最后一个成交价格可能是 35 秒，之后就没有再成交的价格了。

假设价差的布林带上轨是 45，当前时间是 1 分钟周期内的第 35 秒，A 合约价格是 5050，B 合约价格是 5015，此时的价差是 35 ；随着时间的推移，在第 58 秒的时候，A 合约的价格达到 5061，B 合约没成交价，价格依然是 5015，此时的价差是 46 ；那么此时策略达到做空价差的条件。回测引擎会在价差为 46 时，撮合成交。

但在标准 Tick 实盘级中，B 合约因为没有最新的挂单，显示的只是已经过去的价格，那么回测引擎不会拿过去的价格来撮合成交。在我们逐根检查数据中发现，不管是 A 合约还是 B 合约，只要出现上述这种状态，都会导致出现类似的问题。

NO.10

除了上面主要因素外，还有下面部分客观因素：

1、单腿风险。Bar 级别回测的时候两个合约是 100%成交的。在实盘的时候，是无法保证的，有可能会出现只成交一个合约。

2、策略容错性。Bar 级别回测的时候是没有滑点的，除非你有设置，但是在实盘的时候会因为各种原因导致价格不能及时成交，要么撤单，要么追单。特别是流动性不好的品种，下单时还有可能造成市场冲击。

3、在 Bar 模式中回测。在 Bar 模式运行回测中，每根 Bar 调用一次函数，先撮合订单，再运行 Bar。如果在上一根 Bar 的开盘价或者收盘价下了订单，那么回测是用下一个 Bar 的 OHLC 价格来撮合订单。

策略在 bar 中回测，基于的是静态的历史数据，一根 bar 的开高低收，价格有可能先往上冲，也有先有可能往下。那么回测的结果就可能会用到过去的数据或者未来的数据。

所以，在 Bar 级的数据里面，用 Tick 级别的交易条件，产生漂亮资金线的回测是骗人的, BotVS 平台的 Tick 级回测就是专门用来高仿真实盘环境的， 是目前市面上对实盘还原度最高的一种回测机制 ！

NO.11

重点来了~如何避免？

几乎所有的回测系统，如果不用 Tick 级回测，都避免不了偷价问题，即便是你策略的逻辑上没有偷价，但在模拟级回测撮合引擎中其实已经暗藏了偷价。

标准 Tick 实盘级回测中，能最大程度的还原真实的交易环境。每一个都是真实成交价格、真实最后成交量以及真实的盘口买一价和卖一价，以盘口价格做价差对比的话，那么很大程度避免这种问题。

还有，特别是交易频率比较高的策略，如果策略进场点和出场点在同一根 bar 同时出现开平仓的时候，就必须开启 Tick 级别的回测模式。

另外，单腿问题无法完全避免，只能减少发生的概率。比如只操作流动性好的品种。或者下单时先完成流动性低的品种，再完成流动性高的品种。