Re: [新聞] 市場波動過於異常，量化基金模型失準慘賠
Quantitative這種交易法又不是這幾年才出現的東西
早在三十年前就有演算法交易在玩了好嗎
甚至四十幾年前，風險模型的建立就是當今Quantitative Trading基礎的來源
有認識人在World Quant工作，當然可能沒有Medallion那麼傳奇
不過World Quant裡面的人也都是神級人物了XDDDDD
我來猜一下這次Quantitative模型出現虧損的原因
- 過去沒有這種世界級的天災，這類模型要建立還是需要一些歷史軌跡來參考
這些數學物理碩博士就算能大概推估，但量化交易都是短時間+大槓桿執行
中間一個環節出錯就沒了
- 人為介入嚴重，這次量化寬鬆來的又快又急，但防疫政策卻也反反覆覆
很多事件幾乎都完全是主政者的一念之差
現在的量化基金都會嚴格限制自己的規模，太大的資金進出反而有害於模型
當然反向缺點就是他們無法帶動整體市場走向，不像那些傳統法人
事實上我知道很多投資人也是看不起這種號稱"AI"的量化交易
但其實這個沒那麼高深，只是他們有更複雜的數學模型去建立紀律
每一次的大型事件都會讓這些模型建立更完善的系統去對抗偶發事件
就像1998的LTCM、2008年的金融海嘯...等
風險模型一直在進步，監理機構也同時一直推新招，當然量化交易也越來越多參數調整
而這些量化交易和公開基金不一樣的就是量化交易演算法只有內部員工知道
他們幾乎是不對外公開資訊也不對外募資的，所以可以避免LTCM那種狀況發生
當然，你可以說你要是抓到他們這些量化交易的訊號點去做假動作是否可以坑殺他們呢?
我想答案是肯定的，只是你要先比那些頭腦聰明外加比電腦精準XDDDDD
今天你看到量化基金們的虧損一波，可是人家過去穩賺的時候是好幾波
問題是經過這次的學習之後，整體系統當然在經驗上又多了一狗票參數
要重演2008那種全世界風險模型跟風反而加速崩潰的情況根本不太可能
※ 引述《Su22 (裝配匠)》之銘言：
: 3.心得/評論：
: ※必需填寫滿20字
: 文中提到的文藝復興量化基金
: 今年到現在還是虧損嗎?
: 那版上很多人都勝過這基金了
: 只是許多非預期,難以量化的因素
: 並非這時代獨有的吧
: 或許是有些因子是以前沒有考慮到而沒有納入模型的
: 然後市場波動,現代真有比三十年前更劇烈嗎?
: 或許散戶的"動物精神"(羊群效應?)可能比以往更明顯?
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→ eXXX8X9: 朋友剛花150買外匯c300 被我們笑 01/19 19:45噓 eXXX8X9: 我開rav2.5要跟你說嗎 現金付清 要道歉的快喔 01/19 22:39
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完全認同，就跟一開始阿爾法Go有人覺得下不贏人一
樣！那次比賽我跟室友講說棋王一定被輾壓XD
而且輸的越多越強！這就是AI奇妙的地方
回樓上 不是啊 拿下棋來比擬太怪了吧 基數差那麼多
完全不認同，黑天鵝就是什麼方法都無法預測 ，所以
即使你加了再多參數最終也只是發生以後再去調整模
型
這類討論最終還是會回到塔雷伯一系列書的範圍
量化終究是有侷限的
不太同意 三月熔斷很大一部分是演算法加速導致的
今年有一檔純ai基金，報酬率才20給趴。。。。你當
股市跟圍棋一樣，只有一個棋盤這麼大？
買etf就好了搞那麼複雜結果連大盤都輸
圍棋是有規則的
幫翻譯 量化基金還不如大媽
黑天鵝這種偶發事件就不是常發生的事 這種靠大數據
計算的交易方式不可能能處理這種事件的
事實上3月會跌成這樣不就這些基金智障一直賣出低點
明明夠低了還在賣 只因為系統要避險
笨死 這些基金沒想像中強的 world quant今年也賠慘
發生系統性風險的時候個別股票的相關性本來就會變
做alpha沒處理好這點 也沒多厲害
今年模型要修的範圍滿多的我覺得 若模型內有評估產
業常時正常本益比 或是連續成長趨勢 照理說今年都要
賺 像老巴沒抄底大賺 但也沒什賠
理工的就好好顧機台 不要異想天開
樓上的中肯
無腦多打敗alpha
把股市比喻成下棋，錯的離譜
medallion應該是沒虧，這種大起大落行情，溢價/折
價會很多，且沒大到不可預期的底或頂，虧空根本不
合理。虧的是文藝復興其他普通基金吧
我室友的朋友認識的業內員工說看到這篇推文快笑死
world quant 神級? hello?? 不如提p72 cubist
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Re: [請益] 今年有人現在還是虧錢嗎?莫驚莫慌莫害怕 給你個數據取暖一下 這是全球前100大避險基金的2020績效 管理將近100B美金的橋水今年績效-25%![Re: [請益] 今年有人現在還是虧錢嗎?](https://s3-prod.pionline.com/s3fs-public/styles/1200x630/public/hedge-fund-pie-chart_i.jpg "Re: [請益] 今年有人現在還是虧錢嗎?")
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[閒聊] 交易所會自己下去跑量化嗎？個人認為是一定會 一些人覺得交易所下去玩有風險 事實上根本就沒有風險 在短期或許可能賠錢 但來看長期看就一定是賺錢9
Re: [外絮] 用機器學習模型預估MVP得主其實前幾篇文章有稍微回應機器學習的問題 也提到了nash比較像非典型的MVP 這時候再回頭來看這些輸入訓練的特徵 就會看出問題了 全都是最典型的數據 nash的太陽隊球風確實帶出了不同的NBA視界X
Re: [問題] 政治學的書每一本內容都不同還算科學嗎?你搞錯了 哲學也是有統一的思維標準 它和科學的差別在 哲學＝宏觀質化／科學＝微觀量化 什麼事都要量化其實沒什麼意義 因為任何人事物的原理 是要達到閾值(上下限門檻)才會產生性質或功能上的改變 比如升學或國考 差1分和差10分落榜沒什麼差別 只有達到上榜的門檻才有用 上榜的分數如果沒有選擇單位或錄取時間的先後 差1分和差10分一樣沒差X
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Re: [問卦] 美股可以用AI演算法加入條件後預測未來結論：早就已經有人在做了 故事：兩年前的美股暴跌事件 被他成功預測 設計了幾十種 不同的交易模型進行套利 基本收益超過十倍...（記得最高的一種模式高達六百倍的收益） 他操盤的基金一下子賺得起飛..
[網宣] 2022 WorldQuant BRAIN Global Alphathon正式開始報名!!!【2022 WorldQuant BRAIN Global Alphathon 全球量化金融研究競賽說明會正式開放報名】 #快速報名 2022 WorldQuant BRAIN Global Alphathon (全球量化金融研究競賽)正式開放註冊，這
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Re: [請益] 黃金現貨準備大跌?
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