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自動交易二三事 Professor_Durrr

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自動交易比較符合當下大數據時代的想法,通過尋找海量數據中的相關性,利用模糊的相關性來獲利。大數據的原則包括,放棄精確,追求數量級;放棄因果,追求相關性。這兩點在很多行業裡都是可行的,但是用在投資裡,兩者結合是比較危險的。

自動交易說穿了是將投資標的的比較小的相關性變動,利用較大的槓桿來擴大利潤。

這裡面有幾個風險,首先是相關性是否有意義,比如看到茅台漲的時候,銀行股在降,也就是相關性上看,銀行股與茅台成負相關,於是做多茅台,做空銀行股,然而這個相關性的因果關係不是很明顯,也許是因為經濟擴張,茅台漲價,銀行股被通脹吞噬,資本金不足需要補足,所以兩者明顯負相關;但也有可能是因為有人(但斌?)惡意做空銀行股,做多白酒股;更有可能是因為今天郭樹清說了幾句話,大家頭腦一興奮,分析出了一點什麼東西。這個問題很簡單,就是這個負相關,很可能是個正相關,也可能根本不相關。

大數據理論中,我們並不關心這個相關的因果,只關心相關這個事實。因果關係需要我們自己去理清。但是很多對沖基金基本關心到這個事實就去做了,實際因果關係鏈條上有很多漏洞。

其次,放棄精確追求數量級。做一個套利,風險很小,但不是沒有風險。根據凱利公式,我們追求最大的收益,就要在收益風險比較大的時候下重注。機器自動交易能夠尋找到的套利空間,很多時候很快就會消失,也是因為市場畢竟沒那麼無效,所以利潤空間很小,市場給出的底池成敗比比往往很不合理。利潤空間小,雖然風險小,但還是不值得一做。很多機器交易尋找的就是將所有這些機會集中在一起,然後套一個非常大的槓桿,無限放大利潤空間。這裡的思想錯誤在於,當你放大利潤,你的風險同樣是成比例放大的。小規模的套利風險在槓桿作用下被極大擴張了。追逐數量級的大數定理不起作用,其原因在格雷厄姆的證券分析中解釋的很清楚,就是證券市場的波動同向。

還有很多可以攻擊自動交易的理論,但是我相信自動交易有很多想法很有意思,不一定一棒子打死,可以看到很多交易思想的閃光點。
自動 交易 二三 三事 Professor_Durrr
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