程式交易遭逢少見的震盪與拉回後,快速竄升即將創高,過於極端的漲勢,刷新主觀交易者的認知,因而產生恐懼

在全職投入量化交易與資訊公司之前,我是做補教業起家的,過去經營補習班的同一時期,我也擔任理工科系的研究員,在接觸期貨投資後,才逐漸將重心全部轉往交易,爾後全心投入至量化領域,加加減減也要六年了。現在想想,先前這兩個有些矛盾的行業,說不定造就了我現在的交易風格。

以教學來說,教育需要遵守的準則並不是統計的結果與對錯,而是因材施教的彈性,某些取樣過大的數據,在遇到極端狀況的學生個案時,是沒有用途的,老師必須儘量了解學生的程度狀況與心理特性,進而引導其有效率的學習,補充加強其所缺乏的,才能有好的教學效果。

質化與量化的兩端

但在理工研究卻不是如此,數據在實驗的規劃與改善中,佔有絕對的重要性與說服力,若無法重現或是沒有夠多的資料佐證,按照數據統計來規劃,才會是有效率進行實驗並完成任務的首要條件。

這兩個行業像是質化與量化的兩端,一個是追求理解與情緒認同,另一端是追求數據統計的貫徹執行。

記得小時候看過的漫畫《將太的壽司》裡面有個小篇章提到,男主角到了一家外送壽司店學習,做了上千份合格的壽司,但最後出了一份有些缺陷的黃瓜捲,在數據統計的角度來看,這沒什麼,不過就是良率問題,追求百分之百不出錯是不可能的,應該可用客服或是其他補償的方式處理這類失誤,但裡面的老師傅說到:「對料理人來說,這個壽司可能是你做的幾千幾百個壽司當中的一個,但是對品嚐者來說,它卻是唯一的一個。」

這就像是剛開始做教育時,某個前輩所說的,教書久了,每堂課的表現表演對你來說都是百分之一或是千分之一,但對初學的學生來說,這堂課程就是他們學習的百分之百。

認真連結思考,或許這就能解釋在程式拉回或交易手法連續虧損時,在新手時期我也能正常面對的主要原因,因為在交易上,每次的虧損都只是數千數百次交易的其中之一罷了,沒有必要為了一次的交易,承擔過多的風險,而能持續交易並信任統計結果,是能長久待在市場的主因。在這部分,我想工程師思維與理工背景的經驗對我幫助頗豐。

但在開發策略並檢驗的部分,就非常吃質化的經驗了,每隻策略的發想與建構,就像是輔導學生學習成長,要多方嘗試且極度客製,才能有效率的達成目標。

策略的發想與建構 需要多方嘗試並極度客製

從而我又想到了在拉回時期,很多朋友會詢問我的意見,而我永遠會有兩個答案,一個是不帶任何假設,純論機率統計的資料衍生出現結論與建議,另一個則是聽完交易者所顧慮的,並判斷他當時資金使用比例與心情綜合得出的結論。

畢竟一個符合統計結果的最佳解,不代表已經做了選擇,受到貝式定理所影響的交易者,當下可做出的最佳解。明白這個道理後,在判斷情勢上自然有更深的體悟與理解,在執行程式上,亦能有更多的信心與信仰。

若要簡單下個總結,我想,穩健執行,嚴謹檢討,會是這篇文章最適合的理解與結論吧。

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— 同步刊登於〈理財周刊1098期〉

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