各大机构都用什么法宝割你们这种韭菜?
2018/1/18 0:00:49 差评

     赢了会所嫩模

     输了下海干活

     今天小黑胖贱兮兮的宣布:“ 老大,从今开始,我要走向人生巅峰了!”

    

    嗯?买上房了还是找上对象了?都不太可能啊。。

     小黑胖赶紧给我看了一个新闻 ↓↓

    

     咳!原来是找到个选股票的公众号呀,有哈工大和人工智能的加持,应该不会太差。。

     差评君看了一下公众号里面推荐的股票和收益率。。

     以 16 号推荐的股票为例

    

    

    嗯。。。还不错。。。(股市有风险,投资需谨慎,此处不构成投资意见,请在座的各位心里有点逼数。。。)

     其实吧,科技介入金融界,也不是最近才有的事儿。

    

    老早就听说高盛在过去十年间辞退了六百多个交易员,到处挖 Google 和 Facebook 的墙角,让优秀的程序员们开发能够自动进行金融操作的程序。。

     随着技术革新越来越快,没有啥是永远的金饭碗

    

     现在高盛大部分的金融操盘已经被机器替代,牛逼的不行~

    

    他们的老总 Lloyd Blankfein 也到处吹,高盛是一家技术公司。

     金融界技术用的最好,

     技术界资本玩的最 6(手动滑稽)

    

    现在的华尔街,没有点看家的量化交易程序,都不好意思继续混下去了。

     啥是量化交易?就是借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。

     为什么所有的投资机构都在开发这个?

    

    因为机器跟人不一样啊!

     以股市交易为例,以前没有这些个量化交易程序的时候,每个交易员每时每刻都要盯着大盘,涨到什么时候抛,跌到什么时候买,下了班还要随时刷新闻,生怕有什么突发新闻造成股市动荡。

    

     (图自知乎用户 Nong Bloody)

    

    而现在有了量化交易程序,直接让计算机建立一个模型,它就可以扫描市面上所有的上市公司的数据,迅速找到估值洼地,投资并获得收益。。

     如果单纯用人的话,一方面费心费力,还有可能有漏网之鱼。

     机器还可以以非常高频的速度进行交易,这是人无法做到的事情,短线操作有得天独厚的优势。另,如果出现突发性事件,机器有很大概率会比人做的更好~

    

    用机器做量化还有一个好处,就是它不会像人一样受到情绪扰动,它实事求是的用数据说话。

     人有可能因为各种原因不舍得割肉,反而有更大的损失。。但是机器检测到止损点立马就抛,绝不拖泥带水。。

     是不是你?对,就是你

    

     现在随着机器学习的发展,机器还能做短时股价预测,虽然不一定完全和显示重叠,但判断趋势还是能做到的。

     而且,随着算法模型优化和计算能力提高,以后机器会做的越来越好~

    

    保险业在引进 AI 之后,风控模型越做越好,不仅能主动识别诈骗风险,缩短审核时间,还能做智能推荐。。

     感觉保险经纪人也危险了。

    

     难道说,以后所有金融界都要交给 AI 界了么?

    

    其实也不是,以目前的技术水平来看,长期信奉固有交易模型的弊端并不少。。

     2008 年的次贷危机,就是因为华尔街都使用了一种叫信用组合定价的模型,因为这个模型在正态分布的置信区间内能够很好的运行,并带来可观收益。

     但是一旦发生了极端情况,也就是出现了金融黑天鹅(不可预估的重大事件),这个模型就会失效,如果还按着那个模型走,会让事态越来越严重。。

    

     最终,那次次贷危机引发了全球金融风暴。只是因为华尔街那帮人只想找个工具帮他们盈利,根本不重视模型的缺陷可能引发的后果。。

    

    因为过于依赖模型,还引发过美国股市闪崩。

    

     最著名的一次是,2010 年 5 月 6 号,在短短的几分钟之内,道琼斯工业指数从 10600 点瞬移到了 9868.62 点,有一些蓝筹股甚至以 1 美分的价格就交易了,虽然后面慢慢收复了失地,还是造成股民们极大恐慌。。

    

    既没有利空政策,也没有金融机构介入,也没发生世界第三次大战,怎么会发生闪崩这样的事?

     希腊财政危机可能埋下了动荡的引子

    

     或许你感受不到这波操作有多骚,要知道 2008 年雷曼公司破产引发类似崩盘事件可用了一整天,也没这次跌的多。。。

     人们研究了好久,发现罪魁祸首是一个名不见经传的小公司,用超高频刷无用单的方式破环了交易系统,整个支撑股市交易的服务器严重超载,有的交易报价延误了半分多种,结果大部分自动化交易机器没有设计这种风险对策,造成了股市雪崩式坍塌。。

     股市也是一个混沌系统

    

    

    最后人们不得不把机器切换成人工交易,股市才慢慢恢复了正常~

     你看,如果出现了机器预料不到的情况,它就很有可能会失控,当大家都失控,现有的金融体系瓦解可能只在一瞬间~

     这件事情发生以后,美国证券交易委员会赶紧制定了熔断机制,这个机制还在 2015 年救过一次美国股市,将那次闪崩影响降低到了最小~

    

    当年英国决定脱欧后,关于英国的负面新闻铺天盖地,大量算法推算出英镑可能会跌的趋势,当有机构开始抛的时候,引发了多米诺骨牌效应。。

    

     当时也造成了英镑的闪崩,几分钟内主流货币跌去百分之六以上,这在现代历史上也算是头一遭了吧~

     当然,现在英镑已经慢慢回到 1.38 美元的正常值了。

    

    

    其实梳理一下上面两个例子,就会发现,量化机器的出现,会大幅加剧金融波动。

     而且现在机器都是自动识别新闻,主动判断利好还是利空,如果有新闻是假新闻或者机器判断理解有误,会不会中伤无辜上市公司?

    

    甚至,再往深了想,会不会有做空机构专门炮制假新闻,专门坑骗这些单纯的程序们,造成市场大恐慌

     空头炮制这家公司涉嫌非法活动的假新闻,导致股价暴跌

    

     不完善的算法这么危险,难道就没有监管么?

    

    其实世界各国都做过很多努力,譬如美国曾经想让每个投资机构上交量化交易代码评估可能出现风险,但是谁愿意把自己赚钱的宝贝给别人摸个遍?

     结果没有一家同意,这个政策也就不了了之了。。

     这些量化交易程序也许能帮大家盈利,它们还没有完美到事事都能处理,当危机发生的时候,往往显得力不从心。

    

    所以虽然现在各种大数据 + AI 的机器策略交易非常好用,但最好还是别过度依赖机器自动化交易。。

     没准哪天又出了什么黑天鹅,各投行的 AI 集体抽风,就瞬间爆炸了。。。

    

     “ 知道为什么散户都是韭菜了么 ”

     源自琉森,任时光荏苒;

     如李冰冰,不随波逐流。

     以时间的名义,留百年传奇于腕间。

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