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?