[转载][原创] 关于数量化模型的手谈笔记

说关键几点:

    1.前面讲过,世界上所有的投资方法,包括人们寻找的圣杯,都遵循一个投资本质---就是低买高卖,或者高卖低买,即使你开发出来叫做第17代的赢利模型,也一样遵循这个本质.

    2.这些模型要解决的一个核心问题,就是哪里是高? 哪里是低? 但是在以前的模型,包括国内和国外,都无法解决这个高点和低点的准确度和精确度的问题.注意准确和精确不是一个概念,准确度是说你对了几次错了几次,精确度是说你测算的高点和低点误差如何.既保持准确度又保持精确度的模型和算法, 才是创新的! 才是最先进的! 而不管你是否使用神经网络还是超级计算机.

    3.另一个难题在于,对不同的交易品种,就要经常变换模型. 在大豆上赚钱的模型用到原油上就不行,在黄金上赚钱的模型用到指数期货上就不行,在中国股票上赚钱的模型用到美国股市就赔钱.....等等,为此要研究五花八门的模型以应对市场. 真的需要这么做吗? 我只使用一个模型就可以应对任何市场的任何品种,即使是山东蔬菜批发市场的大蒜交易,有真实成交数据的就可以胜任.

    4.指出一个模型的缺点是容易的,任何模型换个角度看都有局限, 就象当年F16称霸天空,现在是F22神出鬼没. 时代在变革, 技术在更新。为什么F22不叫F17呢？我没兴趣回答。



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手谈背景，一段关于模型的对话：



某大虾A言----
    量化模型的烟花就像生物进化一样, 进化的压力会促使模型两极分化. 一些发展出比较大的大脑,进行比较复杂的计算,但是需要的时间稍长一点. 另一种变得很像昆虫, 反应速度很快, 俺不做复杂的思考.
    至于模型是不是越新越好，当然不是的。生物的生存也并不全是看大脑大小。要看对环境的是应。达尔文主义的核心就是与环境的相互作用。
    量化在中国股市大约处在和美国股市2000年的时候相当。因此很多那个时候的模型可以拿到中国来用。



某大虾B言----

    按策略年代和复杂程度划分的，搞算法交易的大概都心里有数。
    而且有的算法在有的算法之前，有的算法派生出了其他算法。
    比如，隐马，隐马最大熵，神经网络，SVM，四五六代
    最早的技术指标，macd这类，多为二代
    仓位控制，早先凯利，默顿，龟，海豚，鸭子多为三至四代
    马克位子，capm，garch，多为四代四代半（还包括CFA，MBA现在的一些估值、定价类模型，财务指标只能算三代）
    索老头儿的反身性，最早应该属于四代，当然他那个属于界外一类
其他的继续衍生的，发展的，根据年代的，同样的策略类型，也会有不同级别辈分的算法。
    但是这不是说越新的效果一定好，跟用的人还是有关系的。



某大虾A言----
    看您提供的链接：
    隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。
    很明显，这就是状态空间的马尔可夫链。你有一个收益，但是交易信号不靠这个产生，而是靠一个看不见的变量产生。
    在我们的文章中使用了显马尔可夫和隐马尔可夫分别给出了策略一、策略二。策略二比策略一的夏普率高出很多。这是美国市场的结论，对中国市场不一定适用。

    基本上海陆空都有了
    海军：仓位控制，凯利公式，Markowitz，CAPM
    陆军：估值、定价模型
    空军：技术指标，MacD，神经网络，马尔可夫链

    呵呵，在海军里面，Markowitz是现代组合优化模型的标准模型。但凡是现代的组合管理理论，一定是建立在Markowitz基础之上的，这包括CAPM和BL。CAPM的弱点在于不稳定，譬如你有一个投资组合，里面含有IBM。模型给出一个最优的组合，但一分钟之后IBM的收益变了一点点，这个时候模型又给出一个最优的组合，而这个组合和前一个组合相差十万八千里。
    BL模型避免了这一点。现在做得好点儿的投资组合软件都包含了BL模型或者是它的某个变种。
    黑天鹅不是一个模型。


某大虾B言----
    并不是先进就能赚钱，巴菲特和索罗斯的方法“初级”得很，怎么都稳稳当当的？
    相比之下，雷曼、美林、中投没少找名校phd，而且研究团队成百上千，deshaw和sac好像几万了都，怎么也没见太大效果？更不用提巴克莱、汇丰、ubs~
    即便是飞机大炮终结者遍布的米国花儿街，照样不有用眼睛看赚钱买房买地的？

某大虾A言----
    刚到美国的时候，一天看到一辆车，开着开着轮子掉了。。。这就是个小概率事件，你看到了，这就是个观察（observation），和模型无关。黑天鹅也一样
    建模不是只有金融业才有，各行各业都有建模。模型的一个共同点就是，所有的模型都是错的，有一些模型是有用的。All models are wrong, but some are useful.
    汽车掉轮子没办法错。它就是个观察。所以它不是一个模型。黑天鹅也不是。
    美国股市效率比较低的时代过去了，现在让buffet从新再来一次，就按他的老办法，他也不可能重复他的成功。现在他能玩得转，是因为他的规模优势、品牌效应。他现在连继承人都找不到。在全世界范围内，使用buffet的办法成功了的，就是能数得过来的几个人。原因就在于出超级英雄的时代，在美国，已经过去了，一去而不复返。这就好比牛顿的发明创造现在看上去不很难一样，让牛顿复活，他也得从研究院开始读。时代不同了。
    世界上只造就了一个buffet，但造就了上万名优秀的金融工程师。这是一个没有超级英雄的时代，想成为buffet几乎没有可能，想成为金工有课程可以报名。



某大虾B言----
    那老师本身就有问题。
    另外老师要是都说这个了，那么花儿街的产品设计，拿不就是缺德嘛。
    模型只有适用性问题，有用的人对模型适用性理解的问题，而没有模型对错的问题；这个问题，就好比金钱是好的还是坏的一样，是个伪命题。这样教出的学生，我是相当的欢迎和喜欢~