如何从海量的基本面信息中提炼出有价值的交易信号？是时候拥抱量化分析，提升自己的交易技能和决策质量了！
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从期货实盘大赛结果得到的启示：为何成功者只是少数？
近年来，随着国内期货市场品种日益丰富、制度建设日趋完善，市场吸引了更多的目光。无数怀揣致富梦想的交易者，纷纷投身于这片充满潜力的领域，期待在波动的市场中捕捉属于自己的机遇。在这其中，国内期货实盘大赛，是一项集合了众多期货交易者参与的全国性竞赛，比赛通常在每年的3至9月举办。期货实盘大赛对所有期货市场参与者开放，包括但不限于个人投资者、机构投资者、期货公司的客户等。参赛者需要使用真实资金进行交易，大赛会根据参赛者的权益规模和交易模式进行分组，比如轻量组、重量组、基金组和程序化组等。参赛选手中，有经验丰富的交易老手，也有刚入市的新手，他们通过这个平台来检验自己的交易技能和策略。那么，结果如何？笔者统计了从2017年至2024年的期货实盘大赛数据，从结果观察来看，似乎绝大多数交易者的交易结果并不如人所愿。让我们来看一组令人深思的数据：
图1按照月度的频率（截取每个月的最后一个交易日数据作为当月结果），统计了历年实盘大赛参赛选手累计盈利人数占总人数的比例。同样，图2也是按照月度的频率，统计了历年实盘大赛参赛选手的当月总盈亏。结合这两张图来看，我们至少可以得出以下几点朴素的观察：第一点，从图1中我们可以观察到，根据2017年至2023年的平均数据来看，月度累计盈利人数占总人数的比例呈逐月递减的趋势，从3月比赛最开始的约50%盈利人数，在经过短短的6个月左右时间，这一数据最终会落在25%这个比例附近，似乎“二八法则”在期货市场同样适用。这意味着，在每100位交易者中，盈利的仅有不到20人，其余大部分交易者都在亏损。如果我们将比赛周期拉长到12个月、18个月甚至24个月，那么，结果又会如何？第二点，尽管历年参赛人数不断增加，大家的交易热情高涨；但这么多年以来，似乎整体交易结果却没有显著改善。从图2中可以看出，近年来参与实盘大赛的选手整体交易结果波动性极大，亏损现象比较普遍。究其原因，这其中一部分原因可能是市场风格的切换，一部分原因是交易者的策略问题；至少从大赛的结果来看，这么多年似乎大家的能力并没有显著改善。对于一个普通人而言，交易两年、三年甚至五年后，如果结果没有变化，那么意义何在？试问，你有多少个5年可以等待？如果无法持续盈利，谁能坚持5年交易？第三点，交易结果的巨大波动性表明，至少在样本上，参与大赛的交易者似乎并不具备稳定盈利的能力。例如，2021年尽管截至9月整体盈利，但累计盈利人数的比例却在持续下降。这说明即使是在盈利年份，绝大多数交易者仍无法稳定获利。特别是2024年至今，尽管一度出现净利润上升，但截止发稿最终依然未能保持盈利。 在期货交易的广阔领域中，成功者总是少数。大多数交易者，尽管满怀希望和热忱，却常常在市场的波动中迷失方向。他们面临的挑战是多方面的：信息的不对称、情绪的波动、缺乏有效的风险管理，以及对市场规律理解的不足。这些因素交织在一起，构成了一道难以逾越的障碍。许多交易者依赖于直觉和传统经验，试图在复杂的市场环境中寻找成功的路径。然而，市场是动态变化的，充满了不确定性和非线性特征。在这种环境下，单纯依靠直觉和过去的经验往往难以捕捉到瞬息万变的市场机会。此外，情绪化的决策往往会导致非理性的交易行为，进一步加剧了交易的不稳定性。更重要的是，大多数交易者缺乏一套系统化、科学化的交易方法。他们可能没有意识到，或者没有能力去构建和执行一个基于量化分析的交易策略。在没有明确规则和纪律的情况下，交易者很容易受到市场噪音的干扰，从而做出错误的决策。期货市场的竞争是激烈的，只有那些能够不断学习和适应，掌握先进交易工具和方法的交易者，才能在这场竞争中站稳脚跟。对于大多数交易者来说，要想在期货市场取得成功，就需要从根本上改变自己的交易方式。
问题展示：
问题一：如何从海量的基本面信息中提炼出有价值的交易信号？你是否曾在复杂的信息面前感到无助？
问题二：如何构建一个既科学又实用的期货交易策略？你是否曾在市场的波动中迷失方向？
问题三：如何有效管理交易风险，避免不必要的损失？
在期货交易这场错综复杂的棋局中，每一位交易者都是追求胜利的棋手。市场的每一次波动，都如同棋盘上的一步棋，既是机遇的窗口，也是风险的深渊。传统上，许多交易者依赖直觉和经验来做出决策，但在这个由数据和算法驱动的时代，这些传统方法可能已不足以应对市场的复杂性和不可预测性。期货交易不仅是一场智慧的较量，更是技能和工具的演进。然而，许多交易者在这场演进中落后了。他们缺乏的，是一种能够穿透市场表象，揭示深层次规律的科学方法——量化分析。这种方法以其科学性、系统性，正在重新定义交易成功的条件。
基本面+量化，一种长期更有效的投资范式
基本面量化，是一种结合了传统基本面分析的深度和量化分析的精确度的交易方法，它从基本面逻辑出发，借助量化分析的手段，将传统的研究经验转为可量化的交易信号，并通过历史数据验证其有效性。基本面量化与传统量化的区别：1、分析焦点：传统量化分析可能更多关注价格和成交量等市场数据（即技术面分析），而基本面量化专注于将经济数据、政策变化、行业动态等基本面信息转化为量化指标。2、数据源：基本面量化使用的数据源更为广泛，不仅包括市场交易数据，还包括商品库存、基差、仓单、供应量、生产利润等非交易性数据。3、模型构建：基本面量化在模型构建上更注重因果关系和逻辑推理，而传统量化可能更侧重相关性分析和模式识别。4、策略深度：基本面量化策略往往更深入地挖掘市场运作的内在逻辑，而传统量化策略可能更多依赖于历史价格模式的统计分析。5、风险管理：基本面量化在风险管理上可能更加细致，因为它能够结合宏观经济的广泛视角来评估和对冲风险。基本面量化分析正引领金融交易进入一个新时代。它不仅仅是一种技术手段，更是一场深刻的行业变革，彻底改变了交易员和研究员的工作方式和市场参与策略。
转变一：从主观判断到数据驱动的决策过程。基本面量化分析首先带来的是决策过程的转变。传统的交易决策往往依赖于交易员的直觉和经验，而基本面量化分析将这一过程转变为数据驱动，尤其是基本面深度数据。通过对大量历史和实时数据的分析，交易决策变得更加客观和精确，减少了人为偏差和情绪波动的影响。转变二：从随机交易到策略化的系统交易。基本面量化分析促进了从随机交易到策略化系统交易的转变。通过构建基于基本面数据的交易模型和策略，交易行为变得更加有序和系统化。这种转变不仅提高了交易效率，也增强了交易策略的可预测性和可重复性。转变三：从风险的被动接受到主动管理。在基本面量化的帮助下，交易者实现了从被动接受风险到主动管理风险的转变。基本面量化模型能够评估和模拟不同市场情况下的风险敞口，使交易者能够采取相应的对冲和风险缓解措施，有效控制潜在损失。转变四：研究员和交易员身份的过度与融合。基本面量化还促成了研究员和交易员角色的融合。在这一过程中，研究员深入市场数据，发现潜在的交易机会，而交易员则利用这些研究成果，制定和执行交易策略。两个角色的紧密合作和知识共享，推动了交易团队的整体效能。
基本面量化择时的建模思路
在基本面量化分析的严谨世界里，构建核心模型的首要任务是识别并捕捉市场的主要矛盾。这些矛盾是市场动态的驱动力，它们在逻辑上互不重叠，确保了分析的清晰度和决策的准确性。当市场信号出现变化，这通常意味着主要矛盾本身也经历了转变，为我们提供了市场趋势的新线索。我们对这些主要矛盾进行细致的建模，包括静态估值和动态驱动的分析。静态估值帮助我们理解当前市场的价值和状况，而动态驱动则让我们洞察市场未来可能的发展方向。这种综合考量为交易策略提供了坚实的基础。交易信号的建模逻辑进一步深化了这一过程。我们根据"估值+驱动"的四象限模型生成交易信号，这一模型综合考虑了资产的估值水平和市场驱动因素，为交易决策提供了明确的指导。同时，我们利用波动率水平来预判市场未来可能出现的趋势，波动率作为市场情绪的反映，其变化往往预示着新的交易机会的来临。通过这种综合的建模逻辑，我们能够更加精准地捕捉市场的变化，生成具有高度适应性和预测性的交易信号，为投资者在复杂多变的市场中导航，提供了强有力的工具。更进一步，现在我们所理解的交易，是基于基本面和市场面二者的研究，基本面研究更关注“应然性”，是一种先验视角，即根据实际基本面供需状态，市场应该是一种怎么样的状态（强、弱）；而市场面研究更关注“实然性”，是一种后验视角，即市场是怎么交易的，至少在价格层面，市场是怎么对当前以及未来的基本面做定价的。而交易机会就隐藏在二者的错配当中。简单来说：研究对象：基本面（对应估值/先验视角）vs.市场面（对应驱动/后验视角），两者是广义的估值和驱动判断①：基本面和市场面两者的错配，轧差出交易机会判断②：两者错配的程度，以及快慢关系，衍生出应对的方式，即交易策略 象限①：低估值+驱动向上象限②：高估值+驱动向上
底层逻辑：市场面快于基本面，且向平衡态回归
市场可能的方向：大涨
交易策略：期货、现货单边效率最优
底层逻辑：市场面和基本面同步，但可能高于平衡态
市场可能的方向：小涨，幅度有限
交易策略：卖看涨期权、月间套利、跨品种对冲等
象限③：低估值+驱动向下象限④：高估值+驱动向下
底层逻辑：市场面和基本面同步，但可能低于平衡态
市场可能的方向：小跌，幅度有限
交易策略：卖看跌期权、月间套利、跨品种对冲等
底层逻辑：市场面快于基本面，且向平衡态回归
市场可能的方向：大跌
交易策略：期货、现货单边效率最优
综合来看，基本面量化分析，以其独特的数据驱动方法，为期货交易带来了革命性的变革。它不仅提高了交易的科学性和系统性，更为交易者提供了一种全新的市场理解和操作方式。现在是时候拥抱这种变革，利用基本面量化分析的强大工具，提升交易技能，实现投资目标。
本文作者冬冬老师 是扑克财经近期推出的重磅课程《超越基本面：CTA量化交易学习营》的主讲老师，陆续每周更新1-2讲，包含Python编程、量化交易等工具的使用，更有量化策略和实盘案例等落地实战内容，手把手从零开始，教你搭建可实盘的量化交易策略，人人都可以成为基本面量化投资者！
传统交易为什么这么难做？这不仅是一场智慧的较量，更是技能和工具的演进。是时候拥抱量化分析，提升自己的交易技能和决策质量了！
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