试听180秒21.打开量化投资的黑箱：解密量化交易的核心

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大家好，欢迎大家收听《怎样在股市赚钱：24堂交易技巧课》，我们今天跟大家聊《打开量化投资的黑箱》。

所谓“黑箱”，指的是那些只能看到输入和输出、不能打开、不能直接观看其内部结构的系统，比如人的大脑，时至今日，我们依然无法完整地知道，在输入一些客观环境的信息之后，我们是怎么做出各种各样的决策的。

量化的系统，也被很多人视为这种黑箱，因为他们很难理解，价格或者基本面的数据输入之后，怎么就自动产生买卖动作了呢？

既然这本书的名字叫“打开”量化投资的“黑箱”，它就是把量化投资的构造因素摊开来，给大家看，希望大家能理解，量化投资是怎么回事；买卖点或其它结论，比如下单下多大仓位，是怎么做出来的。

值得一提的是，这本书的作者里什·纳兰，本身就是一位宽客，对量化投资有着切身的感受，所以，他写书重在介绍量化的方方面面，与《宽客》的视角明显不同，这两本书搭配着看，有助于我们形成对宽客和量化投资的基本认识。

在聊量化投资的构成要件之前，我们必须首先强调一点：量化在本质上是人的思想的一种处理方式，即，我不能像自主判断的交易那样，给出笼统的条件，人为地择机处理，而是把条件完全量化，给出清晰的买卖点，甚至交给计算机去执行。

但即便如此，根本的依然是人的思想。

依然是人，而非机器，要对交易负责任。

AlphaGo横空出世，横扫围棋界之后，很多人问我，如果AlphaGo用来炒股，那岂不是无敌了？

对此，我的回答是，你以为AlphaGo没有用来炒股吗？以西蒙斯为代表的宽客，不就在用类似AlphaGo的巨型计算机赚钱吗？

那么，在“AlphaGo”肆虐投资界之后，我们为什么还有生存空间呢？

两点值得强调：

一：投资期限不同，导致我们和西蒙斯并不是对手。

西蒙斯他们，主要是做高频交易，甚至一天做几百次，原因我们上期节目已经解释了，一是追求交易的确定性；二是追求盈利的稳定性。我们呢，无论做波段操作，还是短线操作，频率都远远低于他们。

这就导致，西蒙斯不可能以我们作为对手盘，否则会导致他在买入或卖出时对手盘严重不足，影响操作。就好像我们不可能以巴菲特为对手盘。

如果我们的对手盘像巴菲特一样，几十年进出一次，我们也会很痛苦。

所以，西蒙斯、我们、巴菲特，大家都有自己在市场的位置，各安己命，就都能生活得很好。

二：西蒙斯赚钱的根本原因，并不是计算机的运算能力，而是自己的市场认知水平。

所以，给我们一个强大的计算机，我们就能马上赚钱吗？

不可能的。

我们能不能赚钱，根本的还是自己有没有足够的市场认知水平，有没有足够的盈利能力。

我们刚才说“各安己命”，我们得先找到自己的位置才行。

说实话，我见过迷乱的不知道自己该赚什么钱的人亏损；我见过没有具体方法、胡乱进出的人亏损；我见过不站定自己的位置、盲目地这山望着那山高的人亏损。

我还从来没有见过盈利能力很强、但计算机水平不行的人亏损。

还是那句话，根本的是人，是人的思想，是人的盈利能力。所以，我们学习宽客的交易框架，我觉得，最大的意义也是，我们来看看，这个框架对我们有什么启发，对我们提升自己的交易能力有什么帮助。

抓住这个核心点。

我们就来看看里什·纳兰给出的量化投资的框架。我们来看图一：

数据输入进一个大的黑箱，最终输出具体的操作。

我们自上而下，先来看中间核心的部分：

最上面两个框，表示执行模型和我们的投资组合构建模型的互动。

这里有两点需要说明：

一：“执行”好理解，“投资组合构建”模型，这个名字既拗口又复杂，它是什么意思？

它有两层意思，第一层意思其实就是我们常说的交易系统。

因为交易系统是负责买卖的，也就是买进一些股票、卖出另外一些，实时调配资金、构造账户的投资组合，所以里什·纳兰就叫它“投资组合构建模型”了。

第二层意思下面具体说。

二：交易系统设计好了，按照它做买卖就行了，还需要额外做个执行模型吗，太复杂了吧？

其实，执行问题极其重要，执行模型也极其重要。

比如说，我们的交易系统要求，现在买进中国石油，大家看图二：

现在卖一是7.81，我们按照这个数字买，就直接进场了；买一是7.8，我们按照这个数字买，就得挂在下面等着，无法保证进场，但比7.81便宜1分钱。

请问：你要按照什么价格进场？

可能有人会说，1分钱无所谓啊，我当然要保证进场了，直接7.81。

1分钱确实无所谓，但是，一百次、一千次、一万次，每次都损失1分钱呢；做一手、十手可能无所谓，做一百手、一千手、一万手呢？

那好吧，那我就挂7.8，便宜1分钱。

但如果价格直接拉升，我们进不了场、错失了机会呢？

也很可惜。

所以，执行也没有那么简单的，这些操作上的细节问题，需要深入思考。我们都知道，细节决定成败，对吧？

这个问题怎么解决呢？

我觉得，得看方法。

首先，看机会的价值，比如做短线，机会遍地都是，不怕错失，就挂7.8等着；做长线，好不容易有买点了，必须赶紧进去，就直接7.81进场。

其次，看0.01在盈利中的占比，如果很显眼，就耐心等，否则可以直接进。比如做超短线，大多等人吃自己的单子，而不主动出击，因为他们追求的盈利不高，再不顾及成本，就没利润了。

鉴于交易的各个方面都是相关的，这一条的重要性不仅仅体现在操作上，在复盘的时候也需要注意。

我们自己是挂在底下等别人吃我们的单子的，所以，在复盘的时候，满足了进场条件，我们并不着急记录，而是仔细看，价格有没有再次到过这个位置，我们的挂单能不能被吃进。

这样的复盘才准确、才有价值。

说完这些，我们继续往下看图一：投资组合构建模型分成了三个模型，或者反过来说，它是由这三个模型构成的，分别是阿尔法模型、风险控制模型和交易成本模型。

交易成本模型和我们刚才详细介绍的执行模型紧密相关，如果我们主动吃进，交易成本就是手续费、印花税和滑点；如果我们在下面等，交易成本就是手续费、印花税和错失的单子的盈利。

但无论如何，随着我们的交易规模的提升，我们的交易成本肯定会有提升，而且会加速提升。这是因为，我们每个人的交易，或大或小都有市场冲击，资金量越大、下单数量越大，市场冲击就越大。

再回到图二，如果我们一次进场进100手，7.81直接吃，没问题，7.81成交，而且，对市场价格影响不大；但如果一次进一万手，7.81那里就不够了，我们直接吃，就要吃到7.85，此时，一是我们的成本大幅度提升了，二是市场价格就抬升到了7.85，我们的市场冲击就比较明显了。

所以啊，任何方法都有一个“资金容量”的问题，最多容纳这些资金，超出了，方法的有效性就降低了。这是随着市场冲击的增强而自然发生的，没有任何人、任何方法可以避免。

所以，我们有两件事要做：

一：确定一个方法可用，做实盘的时候，一定要注意记录交易成本，尤其是滑点。记录好之后，分析自己的交易成本的变化，尤其是，随着资金量的增加，交易成本是怎样增加的。

这就是做交易成本模型。

做这些的目的是什么呢？

大致预估自己能够承受的最大交易成本，由此确定方法的资金容量，然后，马上把资金提升到这个额度，抓紧时间赚钱。

我这么说，可能比较激进，大家听到的往往是，慢慢做复利，通过复利把资金规模提上来。

但说实话，在资金容量的天然限制下，复利是没有意义的，因为，无论直接提升资金，还是做复利，到了这个关口，都是无法进一步扩大资金规模的。

所以，干脆一步到位。

二：有了好的方法，也要不断设计新的思路，并以此提升我们的资金容量。

这个很好理解，有了第二个方法，资金容量天然提升一倍。

这时候，投资组合构建模型的第二层意思就出来了：当我们有两个或更多个交易系统的时候，就需要在不同的系统中分配资金，即，构造系统的组合。这也是投资组合构造的一部分。

分配资金，两种方式是最简单的，一是等额分配，每次下单都下固定的资金量；二是等风险分配，每次止损都亏相同的资金额度，理查德·丹尼斯就是这种思路。

我们做这种组合和分配的时候需要注意，两个系统最好不是相关的。比如，两个全是趋势跟踪，震荡全亏损，趋势全盈利，就没有什么意义了。

说完交易成本模型，我们来聊风险控制模型。

这一条的主要构成部分是资金管理，我们之前详细讨论过，就不具体说了。

既然有主要，就一定有次要。那么，其它的风险都有哪些呢？

没有一定之规，要看我们对风险的理解。

同样的市场走势，对某些人来说是风险，对另外一些人来说，未必是。

比如熔断，对于持股的人来说，一是加速了市场下跌；二是导致市场没有流动性，自然是天大的风险；但对于趋势跟踪者来说，这事发生在市场下跌、他们空仓的时候，自然就没有风险。

所以，风险控制模型首先要解决的，就是我们自己对风险的理解，然后才是对这些风险的处理。

这就要求我们在操作的时候，主动感受市场、感受我们的操作、感受我们的亏损主要源于何方。这就是为什么我强调，在交易中，美学的感受、哲学的体悟和技艺的精进是三位一体的，没有这些感受，哪来的理解；没有这些理解，哪来的精进呢？

很多人做交易，跟个死猪一样，有大幅盈亏就哼唧两声，没有大幅盈亏就对市场行情无动于衷，真的很难想象，这种人能赚钱。

真的，这种人都赚钱的话，公平何在，我们努力学习的意义何在？

最后，我们来看阿尔法模型，这个阿尔法和AlphaGo没有关系，指的是能够获得阿尔法收益的交易模型。

阿尔法收益指的是超出市场指数的额外收益，与之对应的是贝塔收益，是指跟随市场的收益，比如ETF基金赚的就是贝塔收益。

阿尔法模型可以分成两类，一类是数据驱动模型，一类是理论驱动模型。

数据驱动模型，就是数据挖掘，根据数据变化本身寻找数据变化的特征，然后据此操作，有没有道理，我是不管的。很明显，这种交易方式我们是无法使用的。

理论驱动模型，就是根据既定的理论构造交易系统，包括技术面的理论和基本面的理论。它要求方法既有道理，又有效果。这是我们比较认同的道路，所以我们反复强调的，把有大师的道路走一遍，深刻理解大师的思想。

下面的细分，趋势跟踪是抓趋势行情的思路；价格回归是做反弹的思路；基本面的价值是格雷厄姆的安全边际；成长是菲利普·费雪和彼得林奇的做成长股；品质是巴菲特的护城河，我们之前都有过详细的介绍，就不多说了。

以上我们说的方方面面，就是围绕交易系统的各方面的细节，大家注意看图一，右下角还有一个“研究”，也就是说，在研究这些细节时，也需要注意一些细节。

最重要的，就是“科学”二字，尤其是科学的检验方法。

一般我们设计一个方法，是先有一个思想，然后有一个实现这个思想的灵感，然后围绕这个灵感构造交易系统，再拿着交易系统做复盘。

注意，这里的复盘，就是检验的一种方式。

这是绝大多数投资者容易忽视、缺失的一环，他们的习惯是，学到一个方法，马上拿着做实盘。这就好比一家医药公司，设计了一种药物，马上大规模投放市场，这岂止是不靠谱，简直就是恐怖。

盲目使用药物，会导致人死亡；盲目使用方法，会导致账户死亡。

所以，如同医药公司需要对药物做临床检验一样，我们也需要对方法做临床检验。

一般来说，我们设计一个交易系统，会做五步检验，分别是理论检验，看有没有道理；复盘检验，人手动看过去的走势，检验方法的有效性，同时根据方法的表现做优化；优化完毕，做智能交易系统大规模检验；模拟检验；小资金实盘检验。

这五步，不完成前一步，就不进入下一步，只有完全通过了这五步，才会真正实盘操作。

我们想，这样做，能让我们避免多少实盘的损失啊。

所以，我在此强烈建议大家，拿到方法，千万千万不要着急做实盘，先对方法做严格的检验。

说到这里，图一中间的那个大框，我们就说完了，还剩左右两个小框。

这俩小框，右边的操作没什么可说的，这是自动的输出，左边的数据，很值得聊一下。

或许大家不相信，我们股票软件里的数据是会变的。如果你做很低周期的操作，一段时间之后回头看，有可能面目全非。

变化的主要原因，是实时交易时接收数据会有丢包现象，导致数据不准确，所以，我们要尽量拉一个好点的宽带，同时，在交易时段，不做其它事情，尤其是，不能看电影。

十年前我认识一位投资者，他跟我抱怨职业做交易的无聊，说交易时间没事干，自己把PPLive上所有的电影都看完了。

真的，还是那句话，这种人能赚钱的话，我们的努力还有什么意义？

到这里，我们就把图一聊完了，这是里什·纳兰给我们的量化投资的完整框架，我觉得它对我们最基本的意义就是查缺补漏，看看我们忽视了哪些环节、有哪些环节没有做好，然后，抓紧时间做好它。

如果我们不主动做，总有一天，市场会逼着我们做，只不过到那时候，我们的账户就不大好看了。

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