秦朔朋友圈|了解下短期获得3倍回报的无人区里的博弈
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进入2020年9月 ， 美股市场出现了一波不小的调整 。 在写这篇文章的时候 ， 很多朋友来问对于后市的看法：到底9月初以来的美股大幅调整 ， 是一个机会 ， 还是一个逃生的警告？
对于大部分散户来说 ， 面对市场的波动 ， 要么是买入并持有 ， 要么就是清仓走人 。 但对冲基金经理不是这样 。
比如经常跟我打电话交流观点的老M同学就和那些散户朋友不同 ， 他经常想的是 ， 如何在判断失误的时候 ， 也能及时扭转策略并赚到钱 。
最近 ， 金融科技和大数据技术的发展 ， 可能让对冲基金们有可能实现一些过往不敢想象的操作 。 比如老M介绍 ， 他们根据IBM提供的技术 ， 再充分利用自己手上的大量原始数据 ， 可以创造出一种全新的量化投资方式 。
这个赚钱方式需要对后市有判断 ， 但不一定需要你百分之百判断正确 。
这句话我很能理解 。 在这个市场上 ， 预测后市和赚钱是两回事 。 我们见过很多对市场走势判断正确 ， 却没赚到钱、甚至亏了钱的人；也见过对整个市场出现了误判 ， 但是仍然赚到了大钱的人 。
所以 ， 像老M这样有经验的人 ， 即便对自己预测后市的能力相当自负 ， 也不敢赌上自己所有的筹码 。 他们整天考虑的是 ， 如何在不确定的市场中生存下来 ， 并且赚到钱 。
具体来说 ， 他们希望 ， 不管9月以来的美股调整是一个逢低吸入的机会 ， 还是一个逃生的信号 ， 他们的量化投资策略都能让他们赚到钱 。
有人会说 ， 这似乎是不可能的任务 。
但在现实中 ， 随着金融科技和大数据的发展 ， 的确有对冲基金已经可以做到这一点 。 比如老M管理的几个美股组合基金就是很好的例子 ， 今年以来赚取超过3倍的回报 。 当然 ， 他的做法相当复杂 ， 不容易一两句话解释清楚 ， 而且出于对朋友的诚信 ， 我也不方便把他们的策略讲解得太详细 。
这里介绍一些简化的策略解释 ， 比如大家可以把这种量化策略理解为：在正常的市场波动范围内 ， 可以用常规的量化交易代替个人情绪去赚取差价；但在常规量化交易策略的“无人区” ， 需要结合高性能的电脑速度 ， 外加AI分析 ， 以及个性化的判断 ， 去博取更大的收益 。
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量化策略的无人区这里所说的“无人区” ， 是相对当前绝大多数的量化投资区域而言的 。 在典型的量化投资策略中 ， 几乎所有的基金经理都只针对价格波幅在均值上下两个标准差以内的区间进行策略设计 。 在两个标准差之外的价格波动区域 ， 便会被理解为“无人区” ， 那里通常被认为是赌徒或是傻瓜才会去交易的地方 。
在“无人区”去获取博弈机会 ， 是意味着那些拥有较高金融科技水平的国际对冲基金正进入一个疯狂冒险的领域 ， 还是意味着量化投资进入一个全新的时代？在回答这一问题之前 ， 我先介绍一些背景 。
无人区并不是不存在交易的区域 ， 而是比较不太受研究员推荐的区域 。 很多卖方研究员提供的估值走势预测图 ， 也往往把超过均值两个标准差水平的估值定义为“估值过高” ， 把估值低于均值两个标准差水平的估值水平定义为“严重低估” 。
这种利用估值波幅偏离均值的水平来判断公司估值是否合理的做法 ， 是一种被市场普遍接受的做法 ， 当然 ， 其前提假设是研究员对于基本面的分析是正确的 。
这背后是大学里统计学老师教学生的概念 ， 假设一个价格的波动服从于正态分布 ， 那么它在偏离平均值上下大约2个标准差的区域时 ， 接下来会有极大的概率会向均值回归 。
如果想要更精确一些的表述 ， 就是说一个股票的价格波动如果服从正态分布的话 ， 那么它有95%的概率都会在平均值上下1.96个标准差的区间内波动；反过来理解 ， 价格升至均值上方1.96个标准差的位置的时候 ， 有极大的概率会出现下跌 ， 向均值回归 。
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