胜率降低的应对

作者 |任伟

来源 | 中粮期货研究中心

编辑 | 王旭军

审核 | 浦电路交易员

摘要Ⅰ

当某种投研方法体系处于信徒逐渐增长的阶段，该方法体系对市场的影响力将逐渐增强，使得该方法体系越来越容易赚钱，赚钱又会导致信徒的进一步增加，从而实现正向循环。但是，当信徒足够多的时候，会带来赛道拥挤，同样的方法，收益逐年下降。更大的问题是，市场中出现更大的资金后，新的大资金可以比较准确地预判老资金的行为，抓住某次大行情收割老资金。方法体系的成熟，赛道的拥挤导致最近两年基本面交易的胜率下降。

最近两年，很多传统的有优势的资金都亏了钱。赔钱不是重点，重点在于价格波动的规律超出了过去一直有效的方法论。例如，今年六月之后的商品轮动大涨，做产业逻辑的资金认为价格背离了基本面，是宏观导致大涨；而宏观资金又觉得宏观没法解释商品，供求才是核心因素。市场波动规律的变化对有路径依赖的资金是巨大的考验，也直接导致了交易胜率下降。

造成胜率降低的主要原因有两点：

第一，期货市场资金大幅扩容。两三年前，期货市场资金连5000亿都不到，而今年一度都超过了16000亿。快速的扩张意味着在这个市场里，新资金已经占据了优势地位。期货价格波动的规律，并不像物理、化学一样，存在客观真理。期货价格取决于群体行为，某一族群的力量够大，价格就跟着他们的想法运行。虽然说期货偏离现货太多，会有套利纠偏，但是现货本身也有预期性、投机性，也可以受到群体预期的影响而偏离真实的供求。而且，价格还可以反向影响供求。所以，期货价格波动的规律并不是固定不变的，市场参与者结构出现巨大变化之后，群体行为也会出现变化，价格波动的规律就会变化。

需要注意的是，很多人都喜欢甩锅量化、甩锅投机资金。当价格偏离自己所认为的基本面时，人们经常都会觉得量化资金、技术面资金导致市场在犯错。但实际上，谁都不可能知道，到底是什么资金导致价格下跌的，都是根据自己打听的小范围的情况，或者自己的猜想得出了结论。大多数情况下，自己赔了，也不会知道谁赚了，也不会全面、真实地了解赚钱的人是怎么想的。所以，只能知道自己错了，但是什么是对的，并未能搞清楚。展望未来存在不确定性，回望历史同样有不确定性。

第二，传统的商品基本面分析模式已经相当成熟。从信息层面来看，很多产业机构都已经配置了期货部门，对于从产业的各个环节搜集信息、整理数据也已经相当成熟。从方法论来看，平衡表、估值驱动，各种方法论体系都已经相当成熟，而且市场普及程度非常高。十年前的核心秘密，到现在已经成了基础知识。

当某种投研方法体系处于信徒逐渐增长的阶段，该方法体系对市场的影响力将逐渐增强，使得该方法体系越来越容易赚钱，赚钱又会导致信徒的进一步增加，从而实现正向循环。但是，当信徒足够多的时候，会带来赛道拥挤，同样的方法，收益逐年下降。更大的问题是，由于大家想法和行为接近，导致市场中出现更大的资金后，新的大资金可以比较准确地预判老资金的行为，抓住某次大行情收割老资金。所以，方法体系成熟是好事，也是巨大的威胁。方法体系的成熟，赛道的拥挤导致最近两年基本面交易的胜率下降。

上述这两方面，可以解释为什么现在交易越来越不好做，胜率越来越低，更重要的是，这两方面因素未来还会长期存在。所以，对于很多过去很成功的资金，需要做好准备，未来长期面对中低胜率的时代。面对胜率降低，该避免哪些误区，又该如何应对，我们在本系列后两篇报告中解读。

摘要Ⅱ

商品研究体系中增加宏观维度研究，能改善历史回测的业绩，但有可能会让未来的交易陷入更大的麻烦。就像蛛网原理一样，根据当前的情况去假设未来的状态，不断地调整，但总是与市场的真实走势存在偏差。

受到期货市场规模扩大以及商品方法论过度成熟的影响，很多成熟的交易模式面临着胜率下降的处境。过去两年，期货价格经常背离供求运行，导致胜率降低。很多人自然而然地会认为，应该增加宏观研究，实现从宏观到产业自上而下的模式，就可以提升胜率。然而，我们认为，胜率下降是不可逆转的，增加维度很可能是个大坑，看起来很合理，但实际上会带来更大的问题。

第一，宏观分析的难度超远供求分析。基础信息的搜集，对政策的理解，以及宏观方法论，每个环节的复杂程度都远超供求分析。过去很多机构聚焦产业，而不重视宏观，通过各种对冲交易降低宏观对收益的影响，是因为一开始就认识到了自己的能力边界。现在增加宏观维度，实属硬着头皮上，做自己不擅长的事，最后有可能增加了一个烂尾楼。新增的维度做不好，反而会进一步拉低投研的胜率。

第二，宏观对商品的影响并不稳定。宏观与产业对商品影响机制并不是所谓的自上而下，宏观好，产业也好，所以价格就上涨；而是宏观与产业会交替成为核心因素。比如，今年四五月份，海外银行出现危机，导致国内宏观预期变得更差。通常来说，玉米的金融属性不如工业品，也低于油脂。但是，今年四五月，玉米就一度跟随宏观出现大跌，且与供求出现了一定程度的背离。站在四五月份，就会发现投研体系中加入宏观维度，搞自上而下是对的。但是，真的加入了宏观维度后，又会发现玉米只是阶段性地偶尔地跟随宏观面，大部分时期还是跟随自身供求。加入宏观维度，只能改善历史回测的业绩，反而会让之后的交易陷入更大的问题。就像蛛网原理一样，根据当前的情况去假设未来的状态，不断地调整，但是总是与市场的真实情况存在偏差。

如果着实想增加宏观维度，那么需要注意，应该增加一套核心因素识别体系，即当前市场的核心因素是宏观还是产业因素。体系应该包括两个方面：第一，识别宏观因素在某个阶段的变化是否足够大。一方面，宏观面出现罕见题材，且变量变动幅度较大，我们可以初步认为宏观面有可能成为核心因素。特别要重视一些首次出现的因素。比如，美联储多年不加息，今年开始大幅加息。第二，识别市场的反应是否足够配合。一方面，对于金融属性较强的品种，价格必须在短时间内大幅波动；另一方面，商品需要出现普遍的联动。就像当前这样，有的品种大涨，有的品种大跌，商品分化意味着缺乏有效的宏观因素足以掌控全局。简单、符合常识的识别规则，会比大篇幅的复杂分析更加有效。

交易最重要的是保持一致性，体系不能总是变来变去。不论如何增加维度调整体系，最终体系都一定会有不舒服的时期。不增加宏观维度，那该怎么办？我们认为，应该关注两个方面的改进：第一，关注逆向思维的应用，不要想着多研究一些东西，而是要多思考方法论的改进；第二，从盈亏比入手，毕竟最终目标是赚钱，提高胜率只是赚钱的途径之一。既然任何体系都有顺利和不顺的时期，那只要在顺利的时候抓住大行情，不顺的时候限制亏损，就能实现收益目标。具体如何改进，我们将在本系列后两篇报告中解读。

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