【量化交易系列一】什么是量化交易?
量化交易,或称为量化投资,顾名思义就是利用数据来做投资决策,包括何时买卖,以及如何形成投资组合。此方法要是一致且机械化的,屏除人为的主观判断,并经由科学化的回测方式验证其有效性。
打开电视、手机或报章媒体,总是充斥着无数跟公司或股价相关的资讯和题材,但你有没有想过,到底哪些是真正重要的资讯,应该依此去做决策?哪些又是对交易或投资决策完全没帮助的资讯?
为了解决这个问题,就需要用到“回溯测试”(简称回测)这个方法;因为我们没有办法拿到未来的资料来测试,所以只能用过去的资料去做实验。换言之,为了验证某种讯号或称“交易方法”的有效性,我们只能利用历史数据来检验。
举个简单的例子,假设你想知道买殖利率高于5%的股票好不好,不能只是观察到某几支殖利率高于5%的股票最后涨了,就说殖利率高于5%的股票很棒,你要做的是利用科学方法来验证。也就是说,你去检验过去一段时间,假设是10年,模拟从10年前你就买进市场上所有殖利率高于5%的股票,持有一段时间(假设持有1年)然后卖掉,并且利用所有赚得的资金与本金,再投资新的一系列殖利率大于5%的股票,每年不断换股操作,持续10年。
最后你比较这一系列殖利率大于5%的股票投资组合,表现是否比大盘好?或是表现比殖利率低的股票投资组合好?如果这10年的表现远胜过大盘或是殖利率低的投资组合,“殖利率高于5%的股票比较好”的结论才比较站得住脚。
这就是量化投资的真义:利用历史数据去做回测,并且跟你想要的其他选择做比较(通常就是跟大盘比,甚至可再做统计上的显著测试),如果这样做能够成功,才能说某种讯号很重要!坊间一堆论述说某种资讯很重要,其实大多会死在历史数据及回测方法的剑下!
另一个利用历史数据回测的优点,是能够帮助投资人避免常见的偏误。人类倾向选择性地挑选那些能够支持自己意见的例子,忽略不利或矛盾的资讯,行为心理学上称为确认偏误(Confirmation bias)。例如说,有人觉得股市是题材面炒作出来的,所以每当他看到几间公司的题材新闻出来,而股价也真的涨了,就认为股市真的是题材消息所主导。问题在于,他没有认真看看那些也常有题材新闻,但公司股价却不动如山的反面例子。
利用历史数据可以帮助我们避免这种投资上的偏误,保持客观,因此就算不是真的要采用量化交易,投资人也应该尽可能地利用历史数据来去除投资上确认偏误的无知。当然你如果不想大费周章自行做研究,可以多看看一些研究报告,或是学术期刊论文,财务论文中就有相当大的比重是利用实证经济方法,也就是利用历史数据及统计方法验证某种现象是否存在,所以阅读财务论文,也能帮助投资人更加了解资本市场,知道哪些讯息至少在研究期间是重要的,哪些讯息又是不重要的。
以下一系列文章中,我将一一阐述量化交易需要注意的重点。