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模型交易帶來的驚人成績




大家好,我是貓大!提起華爾街上最會投資的人,大家的第一反應都是股神巴菲特。不得不承認,巴菲特的確是華爾街上的傳奇。但是有這麼一個人雖然不在華爾街上活躍,他所創立的公司創造出的業績卻已經在華爾街引起了軒然大波。在巴菲特的平均收益處於二十個百分點的時候,他創造出的回報率已經高達34%。他在2014年的收入高達15億美元,這使得他成為了世界上最富有的對沖基金經理人。與同期相比,他比其他對沖基金經理人的收益高出十個百分點,比標普500的收益高出二十個百分點,就連在2008年金融危機的時候,他依然保持著極高的投資回報率。

這個人就是文藝復興科技公司的創始人西蒙斯(James H. Simons),他年輕的時候是一名數學家,獲得過美國數學界最高的榮譽。他在1988年成立了大獎章(Medallion)對沖基金,就是這一個基金創造出了一次次新的歷史記錄。為什麼神秘的大獎章基金可以獲得如此高的收益,而且幾十年來歷久不衰呢。根源就在於西蒙斯建立並且在之後不斷完善的數量模型。

最開始,西蒙斯也是跟大部分人一樣採用的是基本面分析,一年後基金開始虧損,這讓西蒙斯開始重新思考,最終決定建立不依靠人為判斷的數據模型。他認為華爾街的賭性是不可靠的,或許在某一天你可以獲得讓你驚喜的利益,但是可能在明天你就會輸光你所有的財產。於是西蒙斯對歷史數據進行統計分析,找出金融產品價格、總體經濟市場指標、技術指標等等各項之間的數學關係,建立起投資數量模型,不間斷的對債市、股市、貨幣、期貨等進行監控,即時分析即時判斷買入還是賣出,利用市場目前的微小獲利空間進行多次買賣從而謀取利益,他們的交易量一度高達華爾街總交易量的百分之十。

其實採礦貓實驗室在做的就是類似這樣的研究。之前探討的各種議題,不論是策略分析、技術探討、資料獲取、新聞判斷、高頻交易等等,都是在為最終的程式交易服務。而在程式交易的過程中,策略又是最為重要的,找出各種指標之間的數學關係,利用統計學知識建立模型,當出現新的資料時,透過高速運算即時給出反饋信號,利用市場微小價差獲取利潤。

影響股市的因素多到僅靠人腦是分析計算不完的,大部分的人根據自身經驗和對市場的理解再加上一些賭博的心情進行投資,但是隨著機器學習的不斷發展,讓大腦去模擬人腦學習歷史規律給出更為合理的判斷是一種更佳的選擇。對於沒有時間去累積大量經驗的投資者來說,有這樣的決策支援系統更是迫切的需求。


採礦貓

採礦貓過去在許多金控公司當過顧問,看到很多台灣散戶投資者被國外的投資公司坑殺,因而希望能提供散戶強大的投資工具與武器以提升獲利率、避免走上被坑殺的道路

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