趋势跟随业绩指标

最明显的往往是最难理解的。

——梅特涅王子（PrinceMetternich)

这一章我们分析一个交易状态指标，我把它称为趋势跟随业绩指标，简记作TFPI指标。TFPI指标背后的概念非常简单，当我在寻找更加复杂的交易状态分析方法而屡屡受挫时，它便出现了。我总是发现最简单的分析方法可以提供最好的清晰性，即便它可能不会一直是最好的，这种想法是我在把那些问题简化时出现的。如果我们划分在交易状态分析中试图获得的信息，那么就可以将其归结为市场数据是表明我们处于趋势状态，还是区间交易状态。另外，我们可以说，如果市场不是处于趋势状态，它就很可能是处于区间交易状态。因此，如果我们能够辨识出市场肯定处于趋势状态或肯定不处于趋势状态，那么我们就应该能够辨识出市场是在趋势状态，还是在区间交易状态。

那么我们怎样辨识市场肯定处于趋势状态或肯定不处于趋势状态呢？正如我之前所说的，我总是笃信简单的事实或方法，这可能是趋势跟随投资策略如此吸引我的一个主要原因。据说一位技术分析界的传奇人物曾经说过：“技术分析不必非常复杂。观察一下图表上的价格，如果它在上涨，那就是好的。如果它在下跌，那就是不好的。”类似的说法对我的影响都很深，因为它们阐明了什么是重要的，不要在主观猜测上浪费时间。正如前面提到过的，市场不可能总是正确的，但价格总是一个事实，如果它上涨——即使我们看跌——我们将同谁去争论呢？考虑到这一点，当我想知道市场正处于什么类型的交易状态时，我认为一个简单的答案就是看一下趋势跟随系统是否赚钱。这种思想是，如果趋势跟随系统正在赚钱，那么交易状态分析师可以得出结论，市场正处于趋势状态；如果趋势跟随系统正在赔钱，那么交易状态分析师可以得出结论，市场正处于非趋势状态，也就是说市场可能正处于区间交易状态。这种思想相当符合逻辑，但是它马上就会引出两个问题。第一个问题是，对趋势跟随系统，我们应该使用什么参数？第二个问题是，我们应该使用什么参数来决定系统是在赚钱，还是在赔钱？

我认为我打算使用的趋势跟随系统的规则应该尽可能简单，于是我选择一套规则简单的连续系统。趋势跟随系统的规则如下：

．如果市场收盘价高于均线，就建立多头头寸。

．如果市场收盘价低于均线，就了结多头头寸。

．如果市场收盘价低于均线，就建立空头头寸。

．如果市场收盘价高于均线，就了结空头头寸。

这是一套非常简单直接的趋势跟随系统，但是我仍然需要决定移动平均线的长度。在决定任意交易系统使用什么参数时，我认为最重要的一点是合乎逻辑，而不是花费大量的时间去对参数进行优化。不管定量分析的拥护者们怎么说，我认为参数优化本质上就是数据拟合（datafitting）或数据挖掘（datamining）。数据拟合或数据挖掘指的是把系统向数据"拟合"，而不是选定一些固定参数，看一下系统在市场数据上的表现如何。在我从事交易的早些年，我对各种各样的交易系统进行过优化，但是最后我认识到，我所做的工作本质上就是否认特定的交易系统和方法将在特定的交易状态下有效，而在其他交易状态下无效这一事实。

我发现优化只是一种使交易系统在所有交易状态下都有效的方法，在我看来，那是不现实的。我认为当市场处于趋势状态时，大部分趋势跟随系统都会赚钱，而当市场处于区间交易状态时，大部分逆向交易系统都会赚钱，因此在近期的历史数据上进行频繁优化以达到最佳拟合状态真的没有那么重要。通过优化，我们是在假设市场近期的行为将精确地在未来出现，但是我认为，假设市场的总体行为（即趋势或区间交易）将在未来继续是现实的、合乎逻辑的，但是假设这种行为将在未来完全精确地再现是不合逻辑的。然而，这正是优化者们正在做的工作。当优化者在做参数优化时，还有一个问题，即优化频率问题。每周、每月还是每年优化一次？如果优化频率的决定是很主观的，那么参数优化的首要问题是什么呢？当然，参数优化最大的问题是在系统或系统的各个部分上分配多大规模的风险资金。同等分配、主观分配还是通过优化分配？都存在同样的问题。

因此，在考虑TFPI指标使用什么参数时，我决定使用21期移动平均线，因为这样不会因周期太短而错过长期运动，也不会因周期太长而错过短期运动。它可以是15和30之间的任意值，但是我选择的是21。我认识到21是一个斐波纳契数，虽然我不相信斐波纳契数中存在什么“魔法”，但是我真的相信斐波纳契数列所代表的自然数中存在某种逻辑，因此我对它们有一种感情上的依附（见第8章对斐波纳契数列的讲解）。移动平均线的准确数值并不重要，它只要对移动平均来说不短也不长即可。

于是，当收盘价高于21期移动平均线时，趋势跟随系统就做多；当收盘价低于21期移动平均线时，趋势跟随系统就做空。这是一套非常简单的系统，但是包含了趋势跟随系统中的精华，因为作为一套连续系统，它在市场中一直有一个头寸，可能是多头或空头，而如果它是一套间断式系统，它就有预期区间交易状态的成分。一直在市场中有一个头寸，意味着它一直跟随着21期移动平均线。如果有一轮趋势，那么它将赚钱，如果没有趋势，那么将出现大量的“双人拉锯信号”，它将赔钱。根据TFPI指标的目标，这正是我希望看到的情况。下一个问题是怎样决定该系统是在赚钱还是在赔钱。我们知道，任何系统都会经历盈利期和亏损（或浮亏）期，但是在决定系统当前正在盈利还是亏损时，有多种统计方法。我们应该分析由年初至今的收益，月初至今的收益，还是从开始到现在的收益？我们应该观察资金曲线（盈亏曲线）是高于，还是低于最近的峰值？这些方法的问题是它们都是相对静态的。我想要用一种动态的方法来度量趋势跟随系统的盈利能力，因此，我决定分析资金曲线的移动平均线。系统的资金曲线，或者是盈利（和亏损）曲线，就是累积利润的时间序列，但是，当把它与移动平均线联系起来时，我们就可以看出系统“有效”（赚钱）还是“无效”（赔钱或经历浮亏）。如果资金曲线高于移动平均线，那么我们可以说趋势跟随系统正在赚钱；如果资金曲线低于移动平均线，那么我们可以说趋势跟随系统正在赔钱。另外，如果趋势跟随系统正在赚钱，那么市场肯定处于趋势状态；如果趋势跟随系统正在赔钱，那么市场肯定不是处于趋势状态，因此市场很可能处于区间交易状态。这就是TFPI指标的逻辑。

使用盈利和亏损曲线或资金曲线的移动平均线来分析系统的动态业绩，事实上并不是一种新的逻辑。实际上，很多专业交易机构在分配风险预算（交易员交易时所用资金的数额）时都是使用这种逻辑。让我们举一个投资银行的例子，该银行有一个由三名交易员组成的“支柱”部门，他们的工作是在外汇市场交易，而分配的最大风险上限是9000万美元。每名交易员在开始时的风险预算都是3000万美元，比如说交易员A在开始的几周里赚了不少钱，交易员B业绩平平，而交易员C造成了一些亏损。风险预算分配人员在看到这种结果后可能什么都没做。他们可能说：“让我们等到年底时看一下他们的业绩如何，到那时再重新分配风险预算吧。”但是，一个动态系统，当下可能就会给交易员A分配更多资金，因为他正在赚钱，而给交易员C分配较少资金，因为他正在赔钱。于是，业绩优异的交易员所冒的风险增加了，业绩欠佳的交易员所冒的风险降低了。这是一种与马丁格尔策略相反的资金管理方法，风险随着资金曲线的上升而增加。

资金管理的马丁格尔策略来源于赌博，即每次输钱之后就应该把赌注加倍，因为最终你会赢，而且可以挽回所有亏损。虽然这在数学上是正确的，但是在真实世界中是不现实的，因为这种逻辑假定你拥有无尽的财力。许多人已经发现，如果市场出现极端的趋势运动，那么使用这种资金管理策略所造成的损失可能是毁灭性的。用统计学家的话说，当市场进入了（正态）分布的尾部，小概率事件才会发生。你可以看到，马丁格尔资金管理策略依赖于市场停留在正态分布较宽的部分（即市场很可能向均值回归，而没有大的、延长的趋势）。正如前面所提到过的，向尾部的运动频率超出我们的想象，当真的出现时，就是趋势跟随者赚钱的时刻，也是利用均值回归方法的交易者们赔钱的时刻。

然而，反马丁格尔资金管理方法持相反的观点，当一切顺利时就增加头寸规模。此处的逻辑是，当出现盈利时就增加风险资金，于是应该按指数规律增加你的交易资金。当然，这就意味着当你的头寸规模最大时（至少在名义上），你将承受不可避免的亏损。

这两种方法之间的区别是它们假定的风险回报比不同。在反马丁格尔资金管理方法中，你必须假定你盈利时的盈利将比你亏损时的亏损多，这种方法才会有效。如果有人要和我玩一个掷硬币的游戏，当我赢时就赢1英镑，当我输时也输1英镑，我会和他玩吗？是的，我会，但那纯粹是浪费时间，因为从长期来看，我们的结果将是平局。也就是说收益为零。必须强调一下，从长期来看，掷硬币游戏的长期概率是50%50%的时间是正面，50%的时间是反面。现在，如果是同一个人要和我玩掷硬币的游戏，但是这次如果我赢就赢2英镑，输就输1英镑，那么会怎么样呢？我会玩这场游戏吗？如果在有生之年有人想和我玩这种游戏，那么我会令他倾家荡产，因为这是一种保证赚钱的游戏。在这种游戏中，50%的时间我赚2英镑，而另外50%的时间我赔1英镑。

当掷硬币的次数超过100万次时，我的账户可能已经增加了50万英镑。

但是，从某种意义上说，我们需要考虑同时使用马丁格尔策略和反马丁格尔策略的资金管理方法，因为有时业绩优异的交易员或交易方法将会变得业绩不佳，反过来也是一样。趋势跟随系统的业绩将会在盈亏线的两侧到达极点，当它到达极点时，在业绩不佳的情况下，我们应该增加分配给趋势跟随系统的资金，或者在业绩优异的情况下，我们应该减少分配给趋势跟随系统的资金。辨识这些业绩峰值是TFPI指标的一部分工作，在这些极端情况下，从一种交易状态向另一种交易状态的转变应该开始出现。

对趋势跟随者来说，在有些时间里趋势跟随策略会因市场的趋势不够强劲而表现欠佳。当你接受趋势跟随为一种交易逻辑时，你必须接受这一点，否则你将纠结于为什么这种策略不会在每个时间段都表现得一样优异。但是，关于这个问题有趣的一点是，趋势跟随是一种长期策略，尽管大多数人可能利用趋势跟随来做短期技术交易。我的意思是说，虽然当市场没有趋势时趋势跟随系统会表现不佳，但是从长期来看，该策略是赚钱的，因为它是最好的、最一致的策略，它秉承了古老的投资哲学——让盈利的交易奔跑，斩断亏损的交易。尽管如此，很多人在看到趋势跟随的业绩时就忘了这一点，尤其是当趋势跟随系统的业绩不佳或赔钱时。大多数趋势跟随者在经历“市场已经变化”和趋势不再存在所造成的浮亏期时，都会对趋势跟随系统持批评态度。

实际上，在趋势跟随系统经历一段时间的业绩不佳期后便将它放弃的心理，与在趋势跟随系统经历业绩优异期时对它过分夸大的心理恰好是相对的，与市场经历牛市和熊市循环时的心理循环一样。在市场的顶部，看涨心理到达了最高点，在市场的底部，看跌心理到达了最低点。可笑的是，有人说市场已经改变，趋势跟随已经灭亡。他们说趋势不再与过去的趋势相同，很多做定量分析的朋友告诉我们“原因”是这种策略已经被“套利掉”了。他们的意思是说，因为如此多的人都使用趋势跟随策略，当市场中太多人都在试图做同样的操作时，它所具有的“阿尔法”已经不存在了。这种观点的问题是，它假定大多数的趋势跟随者将在某个特定的时间分形中使用相同或类似的系统，虽然我承认现在的趋势跟随者远远多于以前，但是他们不会都使用相同的系统。更重要的，他们也不会使用相同的资金管理方法。认为趋势跟随已经被“套利掉”的观点还有一个问题，那就是它必须首先假定趋势是一种对冲机会。当相近或类似的金融工具或市场出现不同的价格时才存在套利机会，使市场玩家利用这种差价来进行买一卖一的操作。做套利的资金越多，各个市场的价格就越一致，在那种情况下，盈利机会可以说是已经被“套利掉”了。但是，我没有看到相同的假设可以用于依赖市场行为的交易策略，类似趋势的市场行为是基于人类心理的。

对金融市场和投资，令我喜欢的一点是我们听到的古老谚语结果是如此正确。类似“让你的盈利交易奔跑，斩断你的亏损交易”和“最先斩断亏损最小”这些谚语已经经受住了时间的考验，而且将一直经受住时间的考验。在我看来，这就是为什么值得听一听年长的交易者们的意见的原因。那些在市场循环中历练多年的前辈们，对什么使市场运动，特定的东西怎样变化，特定的东西怎样不变化，理解最深刻。类似《道氏理论通讯》（DowTheoryLetters)的编辑理查德·罗素（RichardRusse11)这样的人，我们应该听听他们都是怎么说的。他从20世纪50年代开始写市场通讯，当我在2008年撰写本书时，他依然在写。那些来自像罗素这样的人的关于市场行为的智慧之语，在我看来，对希望在市场中交易或投资成功的人来说是无价的。通过几十年的交易，罗素已经认识到，正如他所说的，“如果一切有效，那么一切都无效。”意思是说，市场的兴衰将使所有方法都经历业绩优异期和业绩不佳期。我对这句话的理解是，为了成功，一个人应该遵循一种方法，虽然它将经历业绩不佳期，但是只要它包含的思想能够捕捉到市场中最终会出现的长期运动就可以。在他看来，这种思想便是道氏理论。虽然道氏理论主要是自由式的而不是机械式的，但本质上是一种趋势跟随方法。或许关于什么变化和什么不变化的最深刻的引述出自杰西·利弗莫尔，这位在一生中经历过多个市场循环的传奇人物说：“华尔街永远不变。财富在变，投资者在变，股票在变，但华尔街永远不变，因为人性永远不变。”

长期趋势出现了。它们的出现是因为人类的本性驱动着价格，它们出现的同时，基本面和经济因素也在变化。作为趋势跟随者，重要的不是拒绝承认市场价格中的长期趋势和转变将会与基本面和经济因素的变化同时出现，而是那些变化的经济和基本面因素只是在市场价格已经变化后才被人们所知道！或许趋势跟随者应该称自己为经济跟随者或基本面跟随者，因为那实际上是这种策略所做的。价格运动与经济和基本面因素的变化同时发生（如果不是提前发生的话)，所以跟随趋势（比如一只外汇的趋势)就是跟随那只外汇的经济命运的变化。那些声称趋势跟随已经灭亡，趋势将不再出现的人们，实际上是在对经济学和政治学进行争论。如果有人认为这个世界已经进入一种状态，经济、政治和社会心态领域都不再有变化产生，那么很好，我将心甘情愿地认为市场很难再出现趋势。但是我敢打赌，只要有人存在，社会心态就会变化，战争将会出现，和平将被维护，经济将经历萧条和繁荣，变化将一直出现。这些东西都意味着市场中将出现趋势。

具有讽刺意味的是，像趋势跟随这样的策略会具有业绩均值回归的特性，这只是反映出我们对波动率状态的观察结果，即市场将进入趋势状态，然后是区间状态，再然后又进入趋势状态。意思是说，在趋势跟随基金中，最佳投资时间，或者说把更多风险资金分配给趋势跟随系统的最佳时间，是趋势跟随基金或系统的业绩相当不好时。从这种意义上，我们可以说马丁格尔策略应该被遵循，借此你可以预期业绩向均值回归。但重要的是，这些均值回归将出现在业绩的极端情况下。

图20.1为欧元兑美元汇率在2002年至2008年间的趋势跟随业绩指标（TFPI）。右侧刻度所示为TFPI指标。当面积图低于零线时，趋势跟随系统的资金曲线低于它的移动平均线（区间交易状态）；当面积图高于零线时，资金曲线高于它的移动平均线（趋势状态）。在这份TFPI指标图中，趋势跟随系统使用的是21周移动平均线，资金曲线使用的是10周移动平均线，资金曲线和

图20.1趋势跟随业绩指标（欧元兑美元汇率周线图）

它的移动平均线之差使用的是20周移动平均线。TFPI面积图是相对于它的均线的实际差。有两点需要注意。第一，交易状态间的变化可以是非常迅速的，有时会有滞后。第二，状态的极端水平在很多情况下可能提前于从一种状态向另一种状态的转变。举例说明，在2004年10月，TFPI变为正值，表明趋势跟随系统的资金曲线趋势是逐渐升高，这先于当年12月之前欧元兑美元汇率从1.24到1.36的趋势运动。在12月初，TFPI爆炸式地向上穿过之前形成的高位，表明趋势跟随业绩的动量已经超过历史极点，此时，交易状态分析师应该意识到当前趋势保持其动量的概率已经在迅速降低。

在这个例子中，TFPI指标可以以均值回归的方式使用，交易状态分析师可以认为它至少在市场开始状态转变过程之前，有远见地锁定了一些趋势上的收益。但是，就像任何一个均值回归型的指标，如相对强弱或随机指标显示超买或超卖一样，明智的选择是等到该指标停止上升为止，即使它已经到达历史记录的极端区域。在现实中，你不会站在一列仍在加速飞驰的火车前面，在市场中你也不要那样做。我们可以看到，一旦资金曲线的记录动量开始减退，TFPI指标就在2005年1月初下跌至零线之下，表明趋势跟随系统的资金曲线趋势正在下降，这就预示着一段振荡的区间交易期，直到5月初，该汇率才进入1.27一1.35的区间。在5月初，该指标又反转上扬，表明趋势跟随业绩重新获得了动量，这一次市场以一轮强劲的趋势从1.27跌至1.1850，跌势一直持续到7月份。

像平常一样，问题在于TFPI指标的极端值将定于何处。我决定不在这个指标上设置上下分界线，不过设置分界线当然是很容易做的。对这个指标，我决定使用自然的上下界线，于是在有些时间，比如2004年12月，TFPI指标爆炸式地穿越之前的极点。不过在我看来，最好是等到所有振荡型指标停止上升后再采取逆向操作。如果我们这样做，就可以避免自己站在飞驰而来的火车前面。

小结

趋势跟随业绩指标并不完美——远远谈不上完美。不过永远不会有完美的指标。然而，TFPI指标可以帮助交易状态分析师很好地了解市场可能出现的交易状态的概率。TFPI指标不仅可以度量交易状态的趋势、交易状态的持续时间，而且可以度量交易状态已经变得有多么极端，因此可以指示可能出现的状态反转。

在下一章，我们阐述的指标将引导我们回到以交易状态分析为目标的标准偏差的使用上。