秦朔朋友圈|了解下短期获得3倍回报的无人区里的博弈( 四 )
这些问题没有标准答案！
但由于这个问题是如此重要 ， 因此在决定何时入场这个问题上 ， 并不能完全依靠机器 ， 而是需要采取“AI+人工”的做法 ， 即公司配置一个非常有经验的老交易员 ， 配合大数据带来的投资分析结果 ， 然后与AI一起进行资产配置 。
老M在过去几次较大的无人区战略中 ， 都是亲自上场 。 因为在无人区交易本身就是高风险的 ， 是完全反传统的做法 。 正常情况下 ， 没有一家公司的风控官会批准这样的交易 。 虽然说没有风险 ， 就不会有回报 ， 但大部分正常的风控主管都会认为 ， 高风险未必一定是高回报 。 所以 ， 考虑再三 ， 只能是他这个公司创办人 ， 也是全公司最老的交易员亲自上阵 。
从3月开始 ， 他的公司就同时采用了两套量化策略安排 ， 一个是正常的量化投资 ， 第二个是需要他个人进行判断的“无人区”策略投资 。
这头寸的止损逻辑不同 。 常规的量化投资头寸那部分组合 ， 只要价格一到正常均值上下1.96个标准差的位置就会采取止损操作 。 但在无人区部分 ， 当股价一达到2个标准差 ， 就会马上建仓 ， 而且使用高杠杆进行博弈 。
老M亲自上阵 ， 监督无人区的战略 ， 他的工作最主要体现在告诉机器 ， 现在是不是一个正常的市场 ， 是否可以采用正规量化投资 。
这也很好理解 ， 常规的量化投资应该是用于正常的市场行情 。 但是如果市场已经出现了非正常市场的特征 ， 就得要有非常有经验的交易来告诉计算机：目前的市场是非正常的市场 ， 得接受2个标准差之外的策略安排 。
在现实的案例中 ， 需要人工的地方还不少 。 上面说到 ， 无人区策略本质上还是算法操作 ， 但在算法中 ， 究竟是用正态分布还是偏态 ， 概率分布的尾部如何设置 ， 包括偏态的峰值如何设置等 ， 这都是需要结合公司已获得的市场数据进行概率计算的问题 。
进行此类交易的对冲基金大多采用IBM等高科技公司的技术 ， 结合自己所持有的数据库系统进行算法设计 。
需要指出的是 ， 尽管不止一家对冲基金希望在无人区获得博弈成功 ， 但真正成功的案例并不多 。 老M的公司也是经历了多次的调整 ， 才在今年创造了佳绩 。 他们的研究团队在几年前就开始考虑这方面的算法理论 ， 但由于技术和数据库系统跟不上 ， 因此一直停留在理论阶段 。
后来公司斥巨资购买了IMB的AI定制服务 ， 并自建了数据库系统 ， 采用了特殊芯片和超大容量的服务器 ， 才将无人区策略变成盈利工具 。
“大部分对冲基金都做不了 ， 不要说香港 ， 连美国能采用这种策略的也是屈指可数 。 ”他说 ， “因为这里除了相当大的数据投入 ， 还要有很资深的人曾经在这些区域做过交易 。 但是并不是很多人有这种经验 。 ”
拥有在股票市场均值两个标准差之外的交易经验 ， 意味着这些资深的交易员至少经历了不止一次的股市泡沫和股灾 ， 才能获得这些“实战”经验 。 无人区策略的出现 ， 说明AI还不能完全代替人类 ， “人”仍然是最重要的因素 。
「 图片 | 视觉中国 」
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【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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