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站出来给数据建模思路泼点凉水!

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发表于 2007-9-4 16:31 |

站出来给数据建模思路泼点凉水!

来自:MACD论坛(bbs.macd.cn) 作者:黑铁 浏览:4433 回复:15

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我很欣赏用这个板块一些利用数学建模的思维去搞交易的思路,这是一种很流行、先进的思路虽然国内尚未起步,但是从长期资产公司到目前的次级债都宣判了这种方式的诸多不妥之处,来个文章给大家看看吧!

在由美国次级抵押信贷引致的新一轮金融地震中,绝少人能够预料到,风暴中的最大受害者是那些奉数量模型为投资圭臬的对冲基金;相比之下,共同基金的损失却相对温和。这对于试图以数学模型预测并掌控金融市场的一个群体再次造成信心打击。
  这个群体被称为“宽客”(quant),或者金融工程师。他们是现代金融市场的基础——金融衍生品的创造者。
  20世纪70年代初,数量分析技术产生。1971年,Wells Fargo金融服务公司率先将其应用到实践,创立了一套跟踪纽约证券交易所1500只股票的模型。
  随着金融市场数据库的逐步丰富完善、计算机运算储存能力的大幅提高,美国众多物理学家、数学家转投华尔街,数量分析型基金不断花样翻新,其风险低、反应速度快、不受人为因素干扰等优点也开始得到机构投资者的认可。
  诞生至今的30多年间,数量分析模型遭到了两次大规模的诟病。上一次是在1998年,对冲基金长期投资管理公司(LTCM)投资新兴市场债券失败,五个月间亏损43亿美元,资产缩水90%。2006年,对冲基金巨头Amaranth(不谢之花)重蹈覆辙,在天然气交易中损失66亿美元。
  而此次次级房贷危机中,数量分析型基金再遭滑铁卢。以数量分析型对冲基金中的一类——市场中性基金为例,它们本可以在市场行情波动中保持绝对收益,而在本次次级房贷危机中,许多市场中性基金连续数日平均下跌5%。高盛旗下以North American Equity Opportunities为代表的几只市场中性基金更是分别下跌了近30%,公司不得不于8月13日表示将加注30亿美金,并号召现有投资者追加投资以挽回局势。
  无论在受影响的数量上还是在亏损的程度上,数量型对冲基金都远高于传统分析型基金。业内人士普遍认为,这一市场现象恰恰来源于数量分析型基金自身的特点。
  首先,次按危机发源的债市正是数量分析型基金的用武之地。
  有业内人士分析,如果说在股票市场上只有2%的基金是数量分析型,那么在债券市场上90%都是数量分析型的。而且,绝大多数的债券基金投资方向专一,次级债基金就只做次级债,不会再分散配置股票、外汇等品种。从专业化的角度这是把资产配置的决定权交给投资人,但同时便无法通过自身投资来对冲单一市场风险。
  虽然数量分析型基金可以通过投资组合降低一部分风险,但降低的只能是非系统性风险,系统性风险是无法降低的。比如整个次级债券市场下跌了60%,如果做得很优秀,可以只跌50%,但还是损失惨重。
  其次,如前述,无论在LTCM还是Amaranth事件,抑或本次的次级房贷危机中,数量分析型基金都暴露出了对历史数据的过度信赖和对突发事件的反应迟钝。
  LTCM破产诱因于俄罗斯政府忽然宣布停止国债交易,导致新兴市场债券大跌,德美两国国债大涨。Amaranth惨败的原因之一便是坚信两个冬季的天然气期货合约价格差大于夏季合约——这个被历史经验证明的规律在2007年发生了莫名的逆转。
  正常的市场情况下,数量分析模型会利用历史平均数据判断当前股价是在历史平均值的高位还是低位,以此给出卖出或买入的信号,从理论上讲,在基金买入或卖出后,标的物的价格应该向相反方向变动,模型再给出相反的操作信号由此套利。
  次级房贷危机首先导致了数量分析模型显示的数据偏离了正常值,而电脑则将其解读为一个理想的投资时机,于是选择买入,结果信号进一步偏离,买入之后价格不升反降。极端情况下,价格持续下跌,基金持续买入,最终爆仓。
  第三,高杠杆扩大了数量分析型基金的损失。
  由于数量分析型基金以往风险控制较好,基金经理倾向于使用杠杆将绩效放大。对冲基金的套利行动增强了资本市场的有效性,有利于市场波动性降低,但套利空间相应也越来越小。数量分析型基金的投资表现已呈现逐年下降趋势。出于获取足够回报的目的,许多基金经理也会更多地使用杠杆。
  1998年,LTCM以22亿美元的资本反复抵押,最终购买了价值12500亿美元的金融衍生工具,杠杆率高达500多倍。类似的情况也出现在去年Amaranth对天然气合约的豪赌上。
  在本次次级房贷危机爆发后,受美联储和欧盟央行输入流动性影响,相关市场在短期内均有所恢复,而使用高杠杆的基金,在投资人和债权人追偿资金、交易所要求追加保证金的双重压力下流动性枯竭,只得清盘了结。如果杠杆没有这么大,可能亏损也就不会有这么多。一般传统基金的杠杆作用就没有这么大。
  成也萧何,败也萧何。电脑的反应速度远快于人脑,只要市场数据在更新,模型就会时刻给出投资指令。数量分析模型反应速度过快也是导致数量分析型基金大幅受损的原因之一。模型首先指导基金经理犯错误,然后再通过反应速度过快来指导他们犯更多更快的错误。
  经历了本次次级房贷危机,数量分析型基金需要总结经验。
  市场每天都有新情况出现,好的数量分析经理,应该根据新情况及时对模型进行更新和完善。比如,应该怎么建立模型,是否要永远信赖模型,什么时候需要人为干预;比如,当市场跌到一定程度的时候,即使模型反应应该加大买入,可能也不应该购买。
  在风险控制方面,一个比较理想的做法是,除了每个经理自身投资的风险管理系统之外,还可以在整个基金公司层面上增加一个风险管理系统,以监管总体的投资风险状况。
  另外,本次数量分析型对冲基金受到巨大影响的原因之一是使用了高杠杆。反过来,如果控制了杠杆,或许就能在一定程度上控制风险。当然,在长期资本公司破产之后,市场的杠杆已经在减少。经过此次危机发生后,相信无论是投资者还是基金经理,都会对杠杆的认识更清晰。

发表于 2007-9-4 18:33 |
关键是杠杆,也就是贪婪!

发表于 2007-9-5 00:08 |
虽然是反对的声音,但是对数量模型的能力还是认可了,只是控制风险方面出了问题。

行云流水话投资

发表于 2007-9-6 23:01 |
长尾-*-*-*--*--*---*---*----------------*--------------------------*-------

签到天数: 79 天

艾略特波浪看盘将上证指数拆解到底

发表于 2007-9-7 14:37 |
无法搞清楚数据模型的基本原理,无法搞清楚数据模型背后资金的量,无法搞清楚这些东西之前,当然无法调控金融风险的频率.而一旦这些所有的操作一旦整齐划一的产生一个令人无法进行对冲的能量无论是买入,或卖出的话.金融危机算什么!

发表于 2007-9-8 10:38 |
如果把理论建立在经验上,其实就是把理论建立在概率上,因为经验的可重复性就是个大概率事件的问题。

这就是说,现在的数理金融大师其实是错误的。

发表于 2007-9-17 13:17 |
说长尾的是高手,很多模型的基础错了,导致了低估i了趋势和小概率事件出现的频率,另外,看样子楼主说的是一个反趋势 系统,这样的系统本身的风险就大何况还利用杠杆,他要是不出事情,上帝都觉得冤,哈哈哈,开个玩笑。从这里可以看出一个非常永恒的话题,系统究竟是简单的好还是复杂的好?楼下的给两句金玉良言。

发表于 2007-9-17 13:59 |
利用数学工具进行金融交易绝对是一个不可逆转的趋势,但是我想,关键在于数据模型必须具有足够强大的自学习以及自适应能力,但是这个往往是机器的一个硬伤,就像战争最终是由人来结束的一样,金融交易的灵魂还是在于人本身。

行云流水话投资

发表于 2007-9-17 22:23 |
楼上的比喻很好。我问一个问题,古代骑士之间的马上对决,现代坦克之间的PK,伤亡比例应当差不多,古代的矛可以穿透古代的盾,现代的炮一样可以轰开现代的甲。问题是,什么导致了从骑兵到坦克的转变?

数学建模,自动交易,有硬伤,这是进步。知道有硬伤,说明我们知道问题所在了。87股灾是第一个标记,很多机构采用自动化杠杆交易,结果一个偶然的事件引发了雪崩效应。事后美国国会就这个问题举行了听证,讨论留还是废。格林斯潘证实,对完善金融市场有利,弊端可以控制。后来LTCM破产了,这是第二个标记。事实证明,确实可以控制。

使用数学模型,这好比坐在坦克里面,除非遇到了另外一个同等甚至更高等级的坦克,否则别人拿你没办法。现代坦克之间的PK不见得比古代骑兵之间的PK轻松,但是你不能回去骑马,否则将是二战波兰战场的续集。

发表于 2007-9-18 23:58 |
楼上的比喻比较精当:)

签到天数: 79 天

艾略特波浪看盘将上证指数拆解到底

发表于 2007-9-23 10:32 |
原帖由 大地飞鹰 于 2007-9-17 22:23 发表
楼上的比喻很好。我问一个问题,古代骑士之间的马上对决,现代坦克之间的PK,伤亡比例应当差不多,古代的矛可以穿透古代的盾,现代的炮一样可以轰开现代的甲。问题是,什么导致了从骑兵到坦克的转变?

数学建 ...



   讲的很精彩,补充一点:

        从密码的发展进程来看,人工组合逻辑被数学公式计算取代实际上就是人工计算被计算机计算所替代,这是一个时代进步的标志.

        证券上的手动报单转变为一个经济专家系统的自动报单,当然也是一个进步的标志.

        但是,技术进步始终只是技术进步,归根到底还是人的因素在左右世界.而股票就是人的游戏!

签到天数: 75 天

股市捉妖记梅花小孩金融易学家园

发表于 2007-9-29 14:16 |
:*19*: :*19*:

发表于 2007-10-8 07:05 |
是啊,什么模型也不能把人性计算在内。

发表于 2007-11-25 23:43 |

贪婪!

:*19*: :*19*: :*19*:

发表于 2007-11-26 23:29 |
这个正常的,数据分析也有正确率的,比如你选股票,好的模型可以达到70%多的正确率,这样至少比你自己听消息选强多了,当然有可能选了一个股票大亏,所以还要设置止损,赢利点.股票从来没有100%的事情.

发表于 2007-11-29 20:12 |
金融交易的灵魂还是在于人本身.:*19*:
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