2010年6月27日，上海正下著小雨，在上海紫金山大酒店四樓紫金廳里卻是熱鬧非凡，境內(nèi)外著名私募基金、投行等金融機(jī)構(gòu)的管理者和專家正濟(jì)濟(jì)一堂，縱論對沖基金。這就是由理財周刊主辦，第一理財網(wǎng)、新湖期貨承辦，期貨中國網(wǎng)、中國對沖基金研究中心協(xié)辦的“迎接絕對收益時代：中國私募基金的新戰(zhàn)略——2010年中國（上海）對沖基金產(chǎn)品峰會”。來自境內(nèi)外約40家投資機(jī)構(gòu)受邀出席本次峰會，來自上海、浙江及周邊地區(qū)的300多位投資者參加本次峰會。

在上世紀(jì)90年代就參與到了中國的資本市場，有著20多年的從業(yè)經(jīng)驗的上海博弘投資管理有限公司的總經(jīng)理劉宏，首先給與會嘉賓提出了一個“傻問題”：非基本面交易策略能賺錢嗎？

為什么這么問呢？起因于“效率市場假說”（EMH），按照EMH，市場能迅速反應(yīng)基本面信息的變化，若果真如此，在一個高效市場環(huán)境下，價格迅速反映了一切，非基本面的交易策略不可能獲利，價格的高頻變動體現(xiàn)出“隨機(jī)漫步”的特性，價格的高頻波動像是“白噪音”，在有交易成本和買賣盤口價差的情況下任何交易策略的統(tǒng)計表現(xiàn)都將是虧損的。
但幸運(yùn)的是這個“傻問題”的答案是“能賺錢”，即便市場效率很高，高到高頻價格波動達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)的隨機(jī)漫步的程度。

劉宏用一個做過的數(shù)值實驗來證明。按照標(biāo)準(zhǔn)的幾何布朗運(yùn)動 dS=Sμdt+SσdWt 發(fā)生隨機(jī)行情，其中S 為商品價格，μ 為趨勢項（可勉強(qiáng)理解為“基本面因素”），σ 為波動率，dWt 為一個符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)過程，且均值為零、方差為1。隨機(jī)行情發(fā)生規(guī)則和交易實驗規(guī)則為，始終取μ=0，相當(dāng)于基本面保持無變化，分別取σ為從小到大的不同的值，對應(yīng)于每個σ取值發(fā)生100條行情路徑(去除路徑依賴)，對所有行情路徑施加一個簡單的交易策略，并且1.按照標(biāo)準(zhǔn)傭金水平扣除交易成本；2.按照通常的買賣盤口價差計入盤口成本（買的時候總是貴一點、賣的時候總是便宜一點）；3.對每一個特定的σ取值按照100條行情路徑的平均結(jié)果計算交易結(jié)果。

最終實驗結(jié)果顯示，當(dāng)波動率小于一個臨界值時無論如何優(yōu)化策略的參數(shù)都無法獲利；當(dāng)波動率超過臨界值后策略很容易獲利，且獲利能力隨波動率上升。從該數(shù)值實驗得出的結(jié)論為：1.非基本面交易策略能賺錢！a.即便行情隨機(jī)漫步達(dá)到完美的程度（μ=0的幾何布朗運(yùn)動，無任何規(guī)律可言）；b.即便扣除標(biāo)準(zhǔn)傭金水平的交易成本（每次交易都吃虧）；c.即便扣除買賣盤口（買總是偏貴、賣總是偏低價）；仍然能通過簡單的交易策略賺到錢；
2.但是，賺錢是有條件的，對于這個策略就是波動率必須足夠大；
3.這個賺錢的條件其實也是市場效率不夠完美的一種表現(xiàn)形式，波動率被高估。

劉總把這個賺錢的條件稱為行情的“pattern”，除了這個簡單的“波動率被高估”Pattern之外，市場上存在各種各樣的Pattern。因此，算法交易策略的構(gòu)建前提是找出某些Pattern，由于有些Pattern并不像這里的例子那么表面化，于是人們發(fā)展出各種各樣的尋找Pattern的辦法，其中一種就是基于人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)。有些Pattern可以用肉眼觀察到，基于這類Pattern的策略構(gòu)建不需要機(jī)器學(xué)習(xí)，例如：1.有一種Pattern叫“趨勢”---于是有了我們熟悉的“趨勢追蹤策略”；2.有一種Pattern叫“動量”---于是有了我們熟悉的“動量策略”；3.有一種Pattern叫“均值回復(fù)”---于是有了我們熟悉的“均值回復(fù)策略”。但是，隨著交易競爭的加劇，顯性的Pattern越來越靠不住，于是一些“高人”開始關(guān)注用肉眼很難觀察出來的隱性的Pattern；有些Pattern很復(fù)雜，無法用肉眼觀察，于是用上了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能：其核心思想是讓機(jī)器通過在歷史數(shù)據(jù)中的學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)被人們忽視的尚能相對穩(wěn)定地存在的市場現(xiàn)象，并試圖由此構(gòu)建出能夠盈利的交易策略。

劉總還介紹一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的交易策略構(gòu)建方法，即如神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（使用小波分解技術(shù)提高網(wǎng)絡(luò)性能）。最低頻組分，長周期因素，往往更加基本面；較低頻組分，中長周期因素，開始反應(yīng)市場傳聞；中頻組分，短周期因素，開始反應(yīng)交易參與者人性因素；較高頻組分，極短周期因素，富含盤中人性Pattern；極高頻組分，大量噪音因素。劉總也指出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固有的一些缺陷1.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定，2.容易陷入局部最優(yōu)，3.采用了經(jīng)驗風(fēng)險最小化原則（ERM），即用經(jīng)驗風(fēng)險取代期望風(fēng)險：根據(jù)概率論中的大數(shù)定理，只有當(dāng)樣本數(shù)目趨向無窮時，經(jīng)驗風(fēng)險才趨向于期望風(fēng)險。他認(rèn)為支持向量機(jī)，Support Vector Machines,SVM可以避免以上缺陷，1.將問題轉(zhuǎn)化為二次規(guī)劃問題，理論上可以得到全局最優(yōu)解；2.建立在統(tǒng)計學(xué)的VC（Vapnik-Chervonenks Dimension）維理論和結(jié)構(gòu)化風(fēng)險最小化原則(Structural Risk Minimization, SRM)的基礎(chǔ)上，有效避免了維數(shù)災(zāi)難；3.可以較好地解決小樣本問題。

最后，劉總為大家展示統(tǒng)計套利交易策略的本質(zhì)，如果用100個投資策略，每個策略用1%的資金，一年下來，盈利是加法，而最大回撤則必然不是加法，因為100個策略都是不同的，它們的最大虧損不會同時發(fā)生。劉總指出，很多人都說世界上沒有免費(fèi)的午餐，但是世界上唯一存在的免費(fèi)午餐，就是金融交易里面的分散化。

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