人工智能与量化股票交易 我承认这个题目有些哗众取宠。在全世界股市中采用新科技最多的美国股市，电脑软件的应用还没有达到类似能打败围棋世界顶尖棋手AlphaGo那样的水平；但是它们用于进行量化股票交易的发展前途，与AlphaGo也没有差很远了。 最近与在华尔街某投行进行股票投资的亲戚通电话，谈到了计算机在股市上的应用。正好我看了一本描述量化投资的纪实体小说《The Quants》（中文译名：宽客）。我们聊得很投机。 据他说，目前量化投资在华尔街盛行。以前那些靠研读企业报表进行投资的老派人士已经退流行。买卖股票的操作大部分已经写成程序，由电脑自动决定何时买卖。他们的工作就是根据实际情况随时修改程序，使得能赚更多的钱。 他说，将来的趋势大概是，股票交易不需要人类参与，由电脑自己直接进行。他开玩笑地说，那时他们这些人就要失业了。尽管他出自藤校，懂数学和金融，又会写有关的金融交易软件。 众所周知，用电脑程序对股票进行交易，从上个世纪末期就已经开始，不算什么稀奇事情。 我了解到，用电脑软件交易股票大致经历了这么几个阶段。 其初级阶段是根据各种股市指数的期货（future of indexes）和期权（options of indexes）进行交易。这种交易软件最容易写，也容易操作。各大投行根据经验，心照不宣地定好了几乎一样的各个股指买和卖的精确数字。数字一旦达标，整个股市就是一个大震荡：不是大涨，就是大跌。 软件交易的第二阶段，是各种套利（arbitrage）的程序。这里面有一些学问和经验。例如，利用某个企业的债券和股票之间的价值套利，利用某一股票的期权和其股价之间的不平衡套利，利用新发行和已发行的政府债券之间的价差套利，利用各国货币汇率之间的起伏套利，利用在不同时差的各国股市里交易的同一种股票的价差套利，等等。一句话，就是买入（“long”）价低的那部分，做空（“short”）价高的那部分，从中套取两边的差价。 以上这些套利行为，需要海量的数据分析和综合，写出精确的公式，给予电脑去执行，并在执行中不断地修改和完善公式的参数。 软件交易的第三阶段，也就是目前一些研究开发实力比较强的投行和对冲基金正在做的，对个别股票的涨跌进行判断，从而类似那些“日交易者（day traders）”干的那样的电脑软件。这些针对某些个别股票开发的特殊程序，可以进行极短期的交易（最短的持股时间仅有几分钟甚至几秒钟）。 这里涉及的数学工具，就类似用于AlphaGo的概率和统计工具。其中最出名的就是隐（性）马尔科夫过程（hidden Markov Process）及其模型。简而言之，隐马尔科夫过程就是根据已知的数学模型预测出某个特定股票在什么条件下会涨或会跌，从而定出何时买卖的决定。 类似的原理也被用于债券、货币、商品和贵金属及其衍生品 [derivatives]的交易软件中。 我认为，用电脑软件进行股票交易是未来的趋势，是不可取代的，它可以减轻那些股票交易员的工作压力，并增加回报率。 而反过来，人们也可以利用电脑软件的弱点。电脑软件比较死板，不灵活；而股票背后所站立的那些企业则生机盎然，变化万千。企业的那些变化是电脑软件无法看到和控制的。因此，人们进行股票买卖仍能赚钱，也有可能赚得比电脑软件多。 电脑软件的优点是没有感情，不会产生人类在投资时常见的贪婪和胆怯，以致引起股市的超热或超冷，大涨过头或大跌过头。电脑买卖股票会比单纯由人类操作买卖股票来得理性。 电脑软件交易的缺点是，大多数电脑软件依据的原理是有效市场假说（efficient market hypothesis，EMH）。就是说，这些电脑交易软件假定市场通常都处于非常有效的状况，任何信息的变化都能及时地反映到股价/股市上。股市的运转范围都落在概率论中正态分布（normal distribution；也称高斯分布 [Gaussian distribution]）的那个著名的“钟形曲线”内。 但是实际上，股市有时并不完全有效；特别当大多数人们处于超常的非理性状态时。这时电脑软件以及它所带来的量化交易就会失控了。 大的量化交易的失控状况已经出现过3次了。 第1次出现于1987年10月19日俗称的“黑色星期一”那天。由于股票期权与股票组合之间的强力的扭曲关系，使得股市承受不起那么大的卖压，从而造成道·琼斯指数大跌22.6%。 第2次发生于1998年。擅长于进行债券套利的美国对冲基金Long-Term Capital Management（LTCM），在亚洲多国和俄罗斯政府债券违约时，由于运用了太多的借债（leverage），造成LTCM的资金链断裂。它的大幅亏损引起了各国股市和经济连带的大幅震荡。 第3次，就是2007-2008年被称为“次级贷款”的经济危机。它的元凶是“抵押债务凭证[collateralized debt obligation，CDO]”，及其与之配套的债券“信用违约互换[credit default swaps，CDS]”。它们引起的世界范围的经济危机。直到现在还没有完全平息。 但是，人类总能战胜自身的弱点。出现纰漏后，人们会把事情做得更完善，软件写得更漂亮。人们能总结教训，不再犯同样类型的错误。 == 参考连接： Scott Patterson：《宽客》（The Quants: How a new breed of math whizzes conquered Wall Street and nearly destroyed it） 中文书评： https://book.douban.com/subject/6712293/ 英文介绍： https://en.wikipedia.org/wiki/The_Quants
隐（性）马尔科夫过程（hidden Markov Process）的介绍 较浅显的： https://www.zhihu.com/question/20962240 较深的： http://blog.csdn.net/likelet/article/details/7056068
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