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发表于 2020-9-16 01:43:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
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今天讲的是近二、三十年来最惹人注目的金融创新——量化交易这个行业也经常被称为宽客(Quants)它看上去特别地神秘因为它汇聚了麻省理工学院(MIT)、斯坦福、哈佛等所有顶尖名校各个专业的精英和天才还有诺奖得主所以这个行业的从业者经常会被称为“火箭科学家”为什么呢?因为他们把金融市场当成天体运行进行非常精密的计算、推演找到中间特别细微的偏离再设计特别复杂的工具然后加杠杆赚取着常人难以想象的利润这个利润有多高呢?2006年来自摩根士丹利、高盛、德意志这些投行的顶级宽客们平均的年收入是57亿美金年龄最小的大概是30岁左右

一方面这个行业真的是光芒无限;另外一方面可能在中国市场上听说过量化交易这个词但是是非常负面的比如说2013年的光大“乌龙指”事件2015年的A股市场危机中量化交易、高频交易都被斥责为罪魁祸首那么量化交易到底是什么和投行是什么关系它们在金融市场上扮演着什么角色

一、量化交易是什么?

简单地说量化交易就是依靠计算机程序实施投资策略的方法比如说金融学上有一个很著名的交易策略叫动量交易就是说价格向上突破的时候买入向下跌破的时候卖出okex但是这个策略说起来简单做起来其实很难就说A股市场有3000多支在短短的时间里要靠人力把所有的过一遍其实是完全不可能的但是现在有了计算机 中国批准的数字货币交易平台就没问题了交易员可以写代码然后向计算机输入一个交易策略的指令:“当价格上涨超过20日平均线时买入当价格跌破20日移动平均线时卖出”然后把这个交易策略的指令输出去让机器来下单操作

2013年中国有一个光大“乌龙指”事件当时是怎么回事呢?光大的交易员不小心输错了一个数字下了一个70亿的买单结果就导致这个股价大涨 09年比特币从哪买就触发了很多量化交易程序的条件所以一下子导致300多亿的资金涌入场内几分钟之内上证的指数就拉升了100多点59支权重股瞬间涨停所以这也是为什么后来很多人指责量化交易他们认为是量化交易导致了这个“乌龙指”事件

二、量化交易的原理和应用

通过这个例子可能你已经明白了量化交易的概念那么下面我再讲讲量化交易到底有什么用和投行之间到底是个什么关系简单地概括量化交易的作用就是利用计算机技术和金融理论的进步帮助克服我们人性上的弱点然后在投资中做出更好的决策什么叫做人性的弱点?作为生物个体投资者没有办法回避的一个弱点就是我们的时间、体力、精力、注意力、判断力都是很有限的比如说你要用传统的方法 比特币行情每个证券都去仔细分析它的基本面或者看它的技术图形那即便像巴菲特这样的股神也只能分析很少的证券

所以当大规模资产管理的行业出现以后基金经理们就开始犯愁然后就在想我们有没有一些可行的方法可以让一个人研究更多的证券然后管理更多的钱呢?这个想法一直没有能够得到实现

一直到上个世纪70年代左右的时候计算机的计算能力突飞猛进使得对金融数据的分析成为了可能接着一大批这种划时代的金融理论诞生了像很多人都知道的投资组合理论、资产定价理论、期权定价理论都是在这一时期出现的这些理论就为挖掘金融数据提供了理论基础另外当时市场上需要管理的钱越来越多证券的种类也越来越多计算能力、金融理论基础、市场需求这三个条件在同一个时代风云际会同时得到满足所以量化交易在这个时候就有一种水到渠成、只欠东风的感觉

这个时候善于创新的投资银行自然地就充当了排头兵的角色它们就投入了大量的资金、人力、物力去组建团队、募集资金和设计算法像所罗门兄弟就是一个很著名的投行它里面有一个叫梅瑟维夫的人自己组建了著名的量化基金“长期资本管理公司”在摩根斯坦利的内部有一个特别牛的量化部门叫“过程驱动交易组”(Process driven trading)这个组替摩根士丹利创造了巨额的利润像德意志银行、高盛都不甘落后都到最牛的高校里面去挖最牛的人才组建团队 2019区块链公司排名

这些天才云集在华尔街他们把整个金融市场看作像天体运行一样然后利用计算机技术在海量的数据里面挖掘信息设计很多很复杂的金融产品放大杠杆获取着令人难以置信的高额利润

从上个世纪的90年代到21世纪初是华尔街宽客的一个黄金时代很多人那时候都认为投资银行已经摒弃了自己原来擅长的传统投行业务把自己转型成了一个又一个巨大的量化投资基金华尔街的风格当时也在变化因为宽客们大多是那种不修边幅的技术宅男和华尔街那种很传统、精致的银行家形成了鲜明的对比所以当时有个笑话说大投行的豪华电梯里常常会同时出现衣冠楚楚的老派银行家和那种穿 T-shirt、牛仔裤的科学怪人开始的时候银行家们都瞧不上这些不修边幅的家伙但他们不知道的是这些人的收入可能是这种传统投资银行家收入的数十倍甚至数百倍

所以经过投行的推波助澜之后量化交易在整个金融市场上就占据着越来越大的份额现在的美股市场上量化交易大概要占到60%左右的比重还有就是随着大数据和计算机技术的迭代量化投资、量化交易的应用范围也越来越广比如说原来看一个农业股就看看它的财务数据、历史产量但是现在很多交易公司是怎么做的?它们利用卫星的数据来分析天气然后把农产品的历史产量还有相关的产量的数据都拿过来再对农产品的未来产量做预测然后在这个基础上再来预测分析农业股未来的表现所以你看量化交易的核心竞争力是什么呢?就是可以对海量的数据进行计算然后把这个规律给提炼出来做出预测在一个市场很平稳的状态底下你如果能够精确地把握这个规律然后再加一点杠杆当然就可以赚很多很多的钱了

好了听到这里的时候你是不是已经眼睛放光了?这些天才们设计出来的这种高精尖模型是不是已经替我们找到了通往未来财富自由的金钥匙呢?

三、量化交易的风险

量化交易的风险其实特别大为什么呢?因为量化交易是在历史数据里面去挖掘规律所以它依赖的是历史数据也就是过去的趋势那如果这个趋势存在的条件发生变化过去的策略就都没有用处了

这样的惨痛教训在量化交易发展的历史中有过好几次比如刚才提到的著名的长期资本管理公司破产这家公司是非常牛的它曾经被誉为量化交易界的一面旗帜它旗下包括两个诺贝尔奖得主还有一个美联储的副主席当时这个公司用的模型市场上的反映是不仅看不懂而且见都没有见过所以很多人都在说这群人不是在做金融投资而是在造原子弹

在1998年之前这家公司的业绩确实很好当时年化收益率是32%远远超过同行但是到了1998年发生了一件事情当年俄罗斯的卢布大幅贬值然后大家在市场上就开始疯狂地抛售俄罗斯债券

但是在长期资本管理公司的模型里边有一个假设就是像俄罗斯这样的大国是不可能赖账不可能赖账的“天才”们就觉得是市场错了所以他们不但不抛售反而更加激进地买入俄罗斯债券就想等着这个市场反弹大赚一笔结果“黑天鹅”事件发生了1998年8月17日俄罗斯发表声明说我们不再偿还任何债务卢布当然就应声而落长期资本管理公司一天就亏掉几亿美金在一个月之后这家天才云集的公司就被迫清盘了

量化交易把金融市场当作一个稳态结构然后从历史数据中挖掘规律利用高杠杆赚利润但是金融市场不是天体世界它归根到底是人的市场金融市场的规律会被人性所影响而人性中间的贪婪、恐惧、欲望都会随着市场情况的变化而变化所以说金融市场的规律和人性是一个相互作用的动态过程市场上很少有一成不变的规律再厉害的模型也很难应对这种突如其来的规律变化

当今的量化交易已经回归到了一个正常状态:一方面认识到量化交易在数据挖掘和科学决策方面的优势但是另外一方面人们也认识到量化交易是有局限的尤其是应对这种突如其来的规律变化的时候这种纯量化交易可能会面临更大的风险

特别有意思的一个事就是在宽客们最




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