期货大作手风云录

这是一本很特别的书。作者秉着致敬《股票大作手回忆录》而写下的一本书。遗憾的是，作者和利佛莫尔有着同样的结局，最总都是以同样的方式结束生命。因此，这本书很值得探讨。。。

老实说，前半段还是挺不错的。后半段本人就不太敢恭维。总觉得作者很对号入座的去解剖利佛莫尔的一切。感觉上，主观占了上风。基本上，和我理解的利佛莫尔相差挺远的。。。

再来，作者某方面挺自相矛盾的。第一，所谓的短期或中长期交易好像模糊不清。第二，基本分析和技术分析一直重叠着作者的思绪。老实说，个人不太认同这方面的混乱。最糟糕的是，书名本来是往期货这方面进展的。最后，却冒出了股票炒作的故事。好听点的说法是，作者或许是个称职的投机者。因此，拟写书籍本不应该是他的强项。但是，这本书的结尾真的堪称败笔。简单来说，就是牛头不对马嘴。

整体上，这本书还算是本有趣的自传。姑且不去验证故事的真实性，但至少故事的生动性是有的。满分10分，个人给予5分。如果和《股票大作手回忆录》相比，这本书是逊色了很多。但，还是可以看一看的。。。

私募春秋：全国顶级期货投资机构运作思路

很期待的一本书籍。。。中国投资理财书籍能有这样的书，反映出中国这几年的步伐真的慢不下来。而且，重点是，里头被专访的很多都是好几年前的高手。经过岁月的洗礼，这班所谓的金融期货大腕竟然还存在，就足以证明这本书的价值了。

先列出各个大腕们的语录吧：

于海飞：

如果哪位选手能持续几年都取得盈利，那么排名第几并不那么重要了，持续盈利带来的复利就非常可观了。

如果有了利润，势头良好，成功的关键就是有没有能力迅速将筹码放大两倍。

林波：

指标分析型易于量化，我们用的多。图表分析型不易于量化，我们用的少。

付爱民：

复利的利润很大，实际上不需要赌一把就能赚到很多钱，做稳资金很赚大钱并不矛盾。

我做了十年短线，应该是有盘感的，能闻到钱的味道。

永远轻仓，肯定赚不了大钱，永远重仓，肯定会爆仓。所以要选择合适的时候，选择自己有把握的机会，适度重仓。

吕峰：

价格不可能始终按趋势的方式移动。从时间角度，震荡市占比时间是比较长的。但震荡发展到一定程度时会物极必反，就是它往往会演变成一个趋势。

基本面分析不是毫无用处。只是讯息太过庞杂，从我们的交易地位和角度来讲很难掌握到完全的供求讯息，而且很多的供求讯息分析从我们的学术水平来讲也不能够完全吸收消化，会产生误读。

我比较反感的是技术分析结合基本分析的提法。基本分析会敢于逆势建仓，因为他的分析有前瞻性。而技术分析是绝对反对逆势交易的，主张是顺势而为。

预测的主观性和随意性实在太大了，可操作性程度太低。而对策是根据市场已经发生的情况而产生应对办法。它是可观的，涨有涨的对策，跌有跌的对策，亏有亏的方案，盈有盈的预案。

如果“趋势”是一种进攻，那“组合”就是防御。趋势是主动型的，组合是防御型的，因为我们也充分认识到系统的不完善。

交易的执行是一件很重要的事。我们要经历很大的震荡市，震荡市时间久的话，负面情绪会上升，会影响交易的执行。

宁可少量，但每个讯号都一定要做。

我要充分执行，要加强执行度，就把仓位降下来。

你既然是量化，你的逻辑是基于系统化量化，就不应该修改参数。一旦修改参数，那就是一个新的系统。

王黎：

量化对风险上比较容易控制，很多交易的方式都是可以重复的，而主观交易很难说它是运气好还是真的水平好。

我们很少谈及一个量化模型的回报率，而只谈稳定性。因为回报率是由投资人的风险偏好决定的，并通过金融杠杆的使用达到目的。

我们在贝莱德的模型没有一个能够获得很高的回报。一般都是10%-20%之间，然而优点是可以支持很大的容量。

业绩比拼主要体现在三方面：稳定性，回报率，容量。目前我感觉国内很多时候大家谈论最多的是回报率，其次不少人会谈稳定性，谈得最少的是容量。

很少有策略能够在过去10年都奏效，所以我们一般尽量把它们分散化，采用不同的策略，配置不同的品种，并且过一段时间就进行调整。这些调整也可能有主观因素。

我们在贝莱德也做过很多统计套利交易，但是问题就是容量上不去。很多人经常拿文艺复兴的西蒙斯和股神巴菲特进行比较。其实，这是非常不科学的比较，因为统计套利的容量有限，文艺复兴能够管理的资产在100-200亿美元之间。这和巴菲特管理的资产规模是没法比的。

高频交易每年都能获得1000%以上的回报。同样，他们的问题也是容量小，虽然盈利曲线非常漂亮，回报率也非常高，但是他们管理的资产规模有限。

言程序：

如果是对的仓位为何不一开始就加倍下注？有许多人越买成本越高，越买仓位越重。行情一旦反转就会损失惨重，所以我们不建议加码。这是扩大杠杆，扩大风险的行为。

最好的加码我们称之为“自然加码法”，如果能做2手，我们建议第2 手单不做加码单，而地2手改作不同的策略。当第2手不同的策略也同时做多时，则自然就会产生加码的效果。

徐西会：

小机会的时候动用大资金去做，大机会的时候，动用小资金去做。小机会出现的时候，行情波动小，资金安全，大机会出现的时候，行情波动大，资金不安全，风险反而大。还有一点，在大机会面前，人人都会贪婪，贪婪的时候交易最危险。

海证投资：

期货交易说到底，还是概率和盈亏比的问题。行情判断的准确率，权威机构都做过统计，准确率高的也就只有百分之六十几，主要还是看胜算和盈亏比的合理把握。

肖辉：

“套利”产品是指没有任何单边头寸裸露的交易，“趋势套利”产品是指在产品中包含两类策略：趋势和套利。这两种产品有一些区别，具体表现是：“套利”产品的收益在12%-15%，回撤在2%以内；“趋势套利”产品的收益在20%-30%，回撤在6%-8%。

Michael Patak:

作为一个期货交易员他每天都必须充满热情，因为只有这样他才能忍受这个行业永不停息的上下浮沉。

孟德稳：

交易本质上是盈亏比和正确率之间的游戏，如果交易模型是高盈亏比低正确率，就需要容小错，博大利；如果交易模型是低盈亏比高正确率，就需要容中错，博中利以及更高的胜率；总之没有错误就没有正确，但不要大错；没有亏损就没有利润，但不要大亏。

我们也对策略进行新陈代谢，但周期度较长。一些核心的策略基本框架是不会改变的，因为好的策略只需要改变一下参数就能适应市场。我们也做策略储备，因为随着市场的成熟以及投资者结构的变化，收益率下降是个长期趋势。

李咏泽：

“金融投机”契合了人类个人英雄主义的情结。这个职业可以不依靠任何人，任何环境，单凭一个人的力量完成财富的创造。这是地球人梦寐以求的生存环境和奋斗过程，所以容易被形容成最快乐，最自由的职业。然而，金融市场的无常变化，不可预测及不确定性又使得投机者总是在似乎看到成功的阳光时被从新打入无边的黑暗之中。“迷茫”的是难以找到成功的正途。说它“危险”一则是杠杆性，二则是因为这是个独立可以完成的工作，所以没有外来的约束，只有靠投机者自身的自律来控制风险。但人类天然的性格弱点决定了自律是极其困难的。

虽然慢慢拖死和暴死的结果都一样死，但慢慢拖着的过程中有时间让你学习，积累，提高。如果有悟性，在这个原本是通往死亡终点的过程中你有可能突然悟到了交易的真谛，那你就成功了；而暴死的投机者就不会有这么幸运。

太短期的交易很累人，而且资金规模稍微大，就很难做短线交易；趋势交易应该是最能赚大钱又不累人的一种方法，但现在的市场和以前有所不同，影响价格走势的因素太多，交易者的整体交易能力和以前相比有所提高。

早年的时候，我当然也会去和别人讨论关于交易方面的问题，那是因为自己还是半桶水。但是，现在我不会了。因为我明白了这样的讨论对自己的交易是无益的。期货人的投资观点，交易方向以及操作的品种都会随着市场的变化随时发送变化，上午他和你这么说，也许下午他就不是这样做了。

我更注重回撤率。理由很简单，期货市场赚多少钱不是由我们自己说了算。无论你有多么厉害的交易系统或者说交易水平有多高，可市场就是不出现符合你的系统的市场走势，你还不是干瞪眼？赚钱的多少还是需要一点运气的。但亏钱却是交易者自己可以提前设定的。

“止损”就好比汽车方向盘的气囊。气囊一旦打开，说明车撞了，人虽然没死，但车子却毁了。交易也是一样的道理，不能因为有止损的这个工具，就动不动使用它。否则你的车子（账户）一定是伤痕累累，最后甚至没钱修了。在交易过程中，止损是亏得更少的手段，却不是赚的更多的手段。

要想不经常止损，就必须少做交易。

李志康：

往往越普遍，越简单的东西，恰恰持久力更强。这种简单只是事物本身，不简单的地方是你运用这种事物的能力。

某种经典的东西往往都是非常脆弱的。要么是流动性非常缺乏，很多年出现不了。要么可能是理想化的，它一定会演变。

一开始做加法，然后做减法，最终剩下的非常简单。

赵绍文：

感觉有把握的行情，一般都是先试仓，等试仓单有了利润之后，再逐步加仓。

当你的短线和趋势都做得很好的时候，就非常麻烦。往往会弄得短线和趋势都做不好。做趋势的时候会受到短线的影响。在做短线的时候又会受到趋势的影响。

挺喜欢这本书的编排。作者很用心的把不同类型的交易者归类为各自的领域和专才。因此，这本书读起来很容易入神。整个感觉超棒的。再来，作者的访问很有深度。探讨的覆盖率超高的。简单来说，该问得，作者完全都不放过。最后，中国期货单单从数据方面来看，很明显还很嫩。但，交易者的水准还真的不是盖的。最后的最后，希望被访问者不是一般虚伪的交易者。而且，中国这类比赛（期货比赛）的可信度值得怀疑。因此，希望书里被访问者不是为了个别意义而误导读者。

10分满，基于个人对书里的有些想法还是挺有异议的；因此，个人给予8分。这本书籍整体上是本诚意之作。作者的用心很值得读者捧场。重点是，读者必须去验证所有的可能性，别盲目的信到底就行了。要知道，真正愿意分享的交易者不多；更多的是为了追求个人宣传效果。。。

Inside the Black Box: The Simple Truth About Quantitative Trading

After some relaxing reading, time to get serious again. As such, I choose one of the topics that remain as a myth to most traders. Well, hopefully this book can provide more insightful stuff to me...

Well, despite the facts that this book was published many years ago; it still serves as a bible or at least a starting point for those who seek to understand quantitative trading more. Having said that, this book is not the know-how or technical stuff about algorithm. This book is conceptual rather than technical. However, for those with basic quantitative trading knowledge, this book is good enough in thought-provoking and I benefited a lot via this book.

The quotes below good enough to support my point:

If a quant is good at forecasting volatility or dispersion, there are far more interesting and productive ways to utilize these forecasts (for example, in the option markets) than there are in a risk model that governs leverage. A more theoretically approach seeks to increase leverage when the strategy had better odds of winning and to decrease risk when the strategy has worse odds. The trick, of course is to know when the odds are on one's side.

Statistical risk models are subject to being "fooled" by the data into finding risk factor that will not persist for any useful amount of time into the future. It is also possible for a statistical risk model to find spurious exposures, which are just coincidences and not indicative of any real risk in the marketplace. This is a delicate problem for the researcher. 

Risk management is frequently misunderstood to be an exercise designed to reduce risk. It is really about the selection and sizing of exposures to maximize returns for a given level of risk. After all, reducing risk almost always comes at the cost of reducing return. So, risk management activities must focus on eliminating or reducing exposures to unnecessary risks but also on taking risks that are expected to offer attractive payoffs.  

Too much emphasis on the opportunity can lead to ruin by ignoring risk. Too much emphasis on risk can lead to under-performance by ignoring the opportunity. Too much emphasis on transactions costs can leas to paralysis because this will tend to cause the trader to hold positions indefinitely instead of taking the cost of refreshing the portfolio. 

The instability of correlations among financial instruments is more or less a fact of the world. It is not the fault of optimizers, nor of correlation as a statistic, that this happens to be the case in the financial industry. 

Near-neighboring sets of parameters should result in fairly similar results, and if they don't researcher should be a bit suspicious about them, because such results may indicate overfitting. 

Models that are parsimonious utilize as few assumptions and as much simplicity as possible in attempting to explain the future. As such, models with large numbers of parameters or trading signals are generally to be viewed with skepticism, especially given the risks of overfitting.

We find that the statement that quants underestimates risk is likely to be true, but we also find this to be due more to human nature and the circumstances are rare events than to something specific in quant trading.

Longer horizon quant strategies tend to go though longer and streakier performance cycles. They can outperform or under-perform for several quarters on end, and it can take several years to evaluate whether there is really a problem with the manager. Some longer term strategies also demonstrated conclusively that they are subject to crowding risk. Short-term strategies, by contrast, tend to be very consistent performers, but they cannot handle much capital. They are therefore very desirable but also not always practical. Furthermore, when one find a good short-term trader, it is not clear that the trader will remain small. Many traders are tempted to grow their assets.   

For a rating of 10, I am going to rate this book at 9. Despite the excellent part, this book is a bit out dated with current algorithm environment. Algorithm evolved a lot these days and the evolve part would not stop in the future. As such, I am very much looking forward for the new version of this book. (Better still if the author decided to write a new book about quantitative trading) Overall, this is an excellent book and I highly recommend traders to explore it.