人,語法,程式與投資決策

By | 2018-03-16

學習投資操作,一定要學程式交易嗎? 巴菲特,索羅斯都不是工程師喔!

這是年前跟師兄見面時,他對我的吐槽。

我回他

“要投資操作,不一定要學程式交易,就像開車旅行,去一個很熟悉的地方,當然不見得用得到GPS,但如果是一個陌生的地點,有GPS還是比較好,但您不能完全相信GPS,因為路上會有些新的狀況,GPS不見得理解,這時候具有應變能力的人,就比機器重要。"

用GPS來說明程式交易與操作者的關係,不是我獨自創獲的見解,提出這個比喻的是Ray Dalio,全球最大避險基金的老板,剛好最近大陸有篇文章,整理了Dalio對AI的看法(連結在此),我想借用這篇文章,跟大家分享我對程式交易的理解與實踐的方式,也順便跟大家說明XS發展的方向。

這幾年開始學習程式語法,  對於透過語法,寫成程式,協助投資決策這件事,自然有我點滴在心頭的體悟,有些心得,有些想法,但首先是還在摸索,不能說有找到答案,其次是才踫這個領域四年,時間太短,怕結論太武斷,只能自己累積,不敢直接提出看法。 但Dalio用電腦來協助投資已經三十多年,又是全球最成功的操作者,他提出的很多關於電腦與操作者關係的說法,我都很有共鳴,所以我想借用他的話,來跟大家聊一聊學會語法,撰寫程式,跟投資決策的形成,該是什麼樣的關係?

一,投資決策是rule。

達利歐將自己眼中的世界,形容爲「符合邏輯的因果關係的美麗機器。」Dalio說,從很早的時候起,每當我在市場上開始一筆交易,我都會把自己用來做決策的標準寫下來,然後,每當我結束一筆交易,我都會回顧一下這些標準的效果怎麼樣。Dalio有句名言,與其想說我是對的,不如問自己,為什麼我知道我是對的!

how do i know i am right

知道自己是對的,靠的就是長期累積下來的經驗所形成的法則(rule)。

 

對Dalio來說,什麼事情都有一定的法則

rule

對Dalio而言,投資決策就是一個又一個的法則,一切根據法則作決策。

二,電腦協助的是把rule程式化並透過回測來印證rule

Dalio說

“有一天,我想到,如果我把這些標準轉化成公式(現在更時髦的叫法是『算法』),然後用這些公式計算歷史數據,我就能檢測,假如把我的這些公式運用到歷史交易中,效果會怎麼樣。…… 我們利用能夠得到的最久遠的歷史數據(通常超過一個世紀)檢測這些系統,範圍涉及所有有數據記錄的國家,這讓我可以很好地透視經濟市場及其在歷史上是如何運行的,以及如何對其押注。這樣做,讓我得到了教益,並引導我改進我的標準。"

他從這些因果關係中得出一些決策規則(或者說原則),並搭建成決策模型。一旦仔細審查完這些關係,達利歐就不斷將現實數據輸入這些系統,計算機系統處理數據並作出決策,「跟我在頭腦中做的一樣。」
達利歐樂此不疲地搭建這些系統,系統也確實幫他賺到錢。橋水最初的利率、股票、外匯和黃金系統就是這麼產生的。

把複雜的系統設想爲機器,發現其內部的因果關係,把處理這些因果關係的原則寫下來,將其輸入計算機,從而讓計算機爲我『決策』,所有這些後來都成了標準做法。

接着,達利歐將這些系統合併爲一個大的系統,用以管理公司的投資組合。這個系統可以對經濟主要症狀進行心電圖解析。當經濟症狀變化時,他們就改變自己的投資組合。

三十多年來,他們構建的決策系統已經納入了許多其他類型的規則,用來指導橋水各個方面的交易。如今,當新的數據發佈時,橋水的計算機能夠分析來自 1 億多個數據組的信息,然後以(在達利歐看來)合乎邏輯的方式,向其他計算機發出詳細指令。假設沒有這些系統,橋水可能早就破產,或者被繁重的工作逼迫而亡。

在他三十多年的實務經驗裡,他認為

“我相信,想要改進你的決策,你能做的最有價值的事情之一是深入思考你的決策原則,同時以文字和計算機算法的形式將這些原則寫下來,在條件允許的情況下進行返回測試,並以實時方式,在用你的頭腦進行決策的同時運用這些原則。"

我這幾年做的事情,就是不斷地把我累積的rule,寫成語法,然後透過回測去印證這樣的rule在什麼情況下適用,什麼情況下不適用,所以我知道,加速趕底後,長黑後的長紅是底部到了的徵兆,高權值股如果除權前下跌,除權後填權的機率很大,ROE超過一定程度的股票,連三長黑後經至少會有反彈行情,大跌後的低檔五連陽,股價反轉的機率很大。這些 RULE跟Dalio的系統相比,是很幼稚,但重點在於,我尋找rule,而學會語法讓我可以寫成程式,回測這些rule,雖然我寫過上千個程式,最後可以拿來交易的rule沒有超過五十個,但把這些rule整合起來,就是我現在操作的system。

三,人跟電腦要如何並肩作戰

Dalio的建議是,將原則轉換成算法,讓計算機與你一起決策

“在計算機工作的同時,自己也進行分析,然後對兩者的結果進行對比。當計算機與我們決定不同時,我會檢查原因。大多數時候,是因爲我忽略某些東西。有時候我會思考一個新的、我們系統會忽略的標準,這時,是我在教計算機。我與計算機相互幫助。"在橋水,利用計算機系統,就像司機利用 GPS 一樣,用系統來輔助我們的導航能力,而不是替代它。

四,電腦可以完全取代人類作決策嗎?

達利歐將當前的計算機輔助決策技術分爲三類:專家系統、模仿和數據開採。
橋水使用的是專家系統,設計者根據自己對一系列因果關係的理性理解將決策標準表述出來,然後觀察不同條件下會出現什麼不同情況。

而模仿和數據開採,在他看來,都存在不同程度的問題。

首先,所謂模仿,根據達利歐的定義,是指計算機也會發現規律並將之用於計算機決策,而不需要理解背後的邏輯。他認爲,當同樣的情況以可靠的方式反覆不斷地發生時,例如在一場規則極爲嚴格的遊戲中,這一做法也許有效。但問題是,現實中事物總是不斷變化,所以,這樣的系統很容易與現實脫節。

其次,數據開採。數據開採是近年來機器學習發展最快的領域,功能強大的計算機可以消化大量數據,從中尋找規律。儘管這種做法很常見。但是,在未來與歷史不同的情況下,這是有風險的。

在機器學習不包含對現實的深刻理解的情況下,以機器學習爲基礎構建的投資系統很危險,因爲當人們廣泛相信並應用某些決策規則時,價格會受到影響。也就是說,其價值會逐漸衰減。在沒有深刻理解的情況下,你弄不清楚過去發生的情況是否真有價值,即使有價值,你也弄不清楚其價值是否已經消失,甚至走向負面。常見的情況是,一些決策規則變得非常流行,以至於對價格產生很大影響,從而使反向操作成爲更合理的做法。

數據開採技術主要問題之一在於,計算機通常會曲解常識。就達利歐做從事的工作來看,深刻理解必不可少,計算機缺乏常識而對事實進行曲解,是無法被容忍的。

五,未來成功的決策者的工作模式

世界上最好的決策者是這樣的人:擁有理性、想象力和毅力,知道自己看重什麼、想要什麼,同時也利用計算機、算法和博弈論。

要成為一個好的操作者,首先要有理性,想象力及毅力,然後如果你有很好的工具,可以讓您很隨心所欲的運用電腦及各種演算的程式,那就是世界上最好的決策者,XS在做的事情,就是儘可能,收集所有作決策需要的數據,用最容易上手的方式,讓使用者可以印證自己的RULE會不會Work,並且形成一個系統,我們到目前為止,只算是起步,離達到這樣的標準還很遠,但,帶給個人交易者一個可以系統化操作的體系,是我們存在的目的。

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