淺談投資分析系統

早前看過《操作的藝術》,書中訪問了13位成功投資人,其中一位是來自香港並在台灣起家的王章佑。2008年金融海嘯,他以年績效63%拿到Asian Investor Magazine 的「最佳亞洲避險基金」獎。他有經濟學和資訊科技的背景,雖然最初不太了解股票和期貨,但會寫程式研究和測試,後來由散戶投資人轉型為自設基金,其管理的基金更是亞洲少數專注系統交易策略的避險基金,而且績效奇佳。本欄雖然開宗明義談價值投資,但筆者向來相信市場容許投資人各施各法,而很多其它派別的技術和心法,都值得參考學習。

數星期前,畢老林兄的《智能投資「打真軍」一樣勁?》一文,提及本地證券商推出自行研發的智能投資系統。畢兄認為投資不同於圍棋,沒有清晰的規矩,變數不斷湧現,面對千變萬化的市場,具備學習能力和大數據分析力的程式「難保不會『思覺失調』,電腦變『豬腦』」。筆者尚未有幸接觸過人工智能的投資系統,早前向專職程式交易的友人提及,他指暫時應該未有本地券商真正運用人工智能交易,估計是以AI 包裝的程式交易系統。

一般而言,除非投資人確切了解投資系統設計的來龍去脈,否則絕大部份都會虧本離場 - 不知道策略的優缺點和限制,便無法從頭到尾一致地跟從(不一致性是人腦分析的變數和弱點之一),半途轉換甚至放棄策略,都會影響實質回報。雖然筆者不贊成盲目跟從任何證券行的智能投資系統,但鼓勵將分析方法理出個所以然,以便衡量效果和進行統計。

近年筆者嘗試將分析思路系統化,然後使用電腦運算,個人認為這能提供較全面的統計結果。人腦畢竟有其限制,除了未能短時間處理所有數據,亦容易出現偏頗的記憶和判斷,難以看到客觀完整的分析結果。此外,人腦似乎較擅長作出深度分析,同時間只可專注某一兩個或最多三個因素,再多已經不勝負荷。系統化的優勢,是可以同時處理大量資訊,並提供相對準確的關連系數。而將數據視覺化呈現於一個畫面,能讓投資人更了解資訊的互動,驗證假設和分析,甚至發掘新角度。

至於模擬戰績,也許很多人認為不可靠,紙上談兵根本未考慮投資人的心理狀態和市場的變化多端。回測結果的確並非十足可靠,但可用作參考。假如回測結果都是虧本,整個策略即不被考慮,或者應嘗試相反操作。若回測績效佳,也要對真實效果打折扣,因為實戰總會遇上時間差、滑價(未能在指定價位交易)等難以避免或控制,甚至是突發的情況。其實除了預期績效,系統化地回測讓投資人對策略的限制(limit)有較深的認識,可以預期波幅和盈利百分比,有助設定風險管理機制,或事先制定應對方法。

世間大概沒有系統可以百分百預測未來,所有的方向分析都是「一味靠估」,但完整的數據統計結果,讓投資人更全面地考量不同因素的互動,並且作出較符合現實的風險評估和回報預期,大概亦有其存在價值。

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