考慮數據資料,竟然可以贏過 8 成投資人!穩定長期獲利的「關鍵」:你必須做到_____!

牧清華

牧清華

  • 2016-09-21 09:19
  • 更新:2018-07-25 21:31

考慮數據資料,竟然可以贏過 8 成投資人!穩定長期獲利的「關鍵」:你必須做到_____!

(圖/shutterstock)

 

 

 

近年來資料科學興起,大家都在談論Big Data

在這股浪潮下,金融交易也不例外

交易者不僅容易取得市場資料,要回測歷史數據

甚至對未來進行自動化交易(演算法交易、程式交易)

都是相當容易的一件事

究竟 巨量資料時代的來臨

金融交易是否也跟著產生巨大改變 ? 

本文讓我們來探討...

金融交易遇上資料科學的變與不變

 

繼續看下去...

 

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過去嘴上股神

現在「資料」說話!

老一輩喜愛金融交易的朋友

往往花很多時間在研究各種

技術分析、K線型態、價量指標…等

無非是想要準確預測明天股市行情

是漲是跌雖然只有兩種可能

可惜卻沒有人能夠保證

而交易的目的在獲利,投資人除了關心每次輸贏外

賺賠多少也是關鍵因素

就一個資料工作者而言,我們不知道明天是漲是跌

但我們可以計算出過去漲跌的機率分佈

舉例來說,長紅棒代表多頭氣勢如紅

收盤價遠大於開盤價

因此預期未來行情會繼續漲

反之長黑棒是收盤價遠低於開盤價,預期行情會繼續跌

然而真是如此嗎? 

我們實際回測歷史數據如下,統計時間為2007年01月至2016年06月。

下圖為長紅棒出現,3天後的漲跌幅分佈

這裡我們定義的長紅棒為收盤價高於開盤價1%以上

同理,右圖為長黑棒出現後,3天後的漲跌機率分佈

 

 

根據統計,約有59.40%的機率在長紅棒出現後

3天後的收盤價會更高,漲跌幅的平均值為0.177%

同理,長黑棒定義方式為收盤價小於開盤價1%以上

長黑棒出現後,約只有46.22%的機率3天後收盤價會更低

但漲跌幅的平均值竟然仍為正數0.1854%

 

 

由此看來,台股從2007年01月至2016年05月

歷經過空頭與多頭市場

但長紅棒似乎較具有指標意義,勝率高達近60%

而長黑棒的平均漲跌幅仍為正數的結果

代表未來三日行情不一定會往下發展

有趣的是,這樣的統計結果

漲跌幅的期望值與0相當接近

與一般認知K線型態所傳達”預測”並不相同

 

大家都在談勝率

但這卻是假議題

上面例子道出了資料分析在金融交易的『真實性』

然而,只要讓資料說出『正確的話』

交易就萬無一失,投資就一片光明嗎? 

若是如此你就太小看這個『邪惡的市場』了

多少英雄好漢正是死在這樣的錯誤觀念之下

過去的金融市場,流傳著各種跟神一樣的技術分析大師

只要看對一次行情就造神成功,看錯了就選擇性忘記

反正時間會沖淡一切

現在的市場,數據會說話

任何策略或指標都可立即回測知道結果

當然也可告訴你一般投資人最在意的『勝率』

 

這的確符合人性,畢竟大家都想要追求高勝率的交易策略

最好是天天賺,不會賠

可惜金融市場越符合人性的事,就越不是好事

一個有方向性的好策略,通常勝率低於50%

甚至不到40% ,也就是輸多贏少

這是因為好的策略其特徵往往是多次的小賠與少次的小賺

再加上幾次極少數的大賺,造就了一般人難以接受的低勝率

長期下來卻是穩定獲利

 

 

 

即使數據資料風險低

「賭小一點」才是好辦法

這對大部分的資料科學家是難以接受的

他們用盡各種高深技巧,在市場上收集完整資料

運用訊號處理,機器學習,甚至最近最夯的深度學習

無非就是想要追求高勝率策略

可惜賺錢真的不容易,高勝率低賠率的結果

期望獲利可能還是負值

但也別灰心

這不是資料科學出了問題 ,這是資金管理沒有學好

千萬別小看這門學問,即使天才如LTCM團隊

(長期資本管理公司,由諾貝爾獎得主組成)

也是死在這個議題之下

最簡單的資金管理,賭小一點!

 

 

 

 

資料科學用在金融交易的真正優勢是

將資金妥善運用於多商品、多市場、多策略

進行彼此之間的關聯統計分析

包含策略是否互補、損益相關係數、甚至發展高頻套利…等

然而,不論資訊科技發展的再進步,資料分析多詳盡

實際交易最重要的還是風險管理,這可是鐵鐺鐺的數學定理千古不變

舉例來說,如何將資金使用最佳化

為何8成以上的投資者都賠錢?

為何你該賭小一點?

今年的資料科學年會,我將向大家介紹這個議題

 

 

本文由 幣圖誌Bituzi 授權轉載,原文 於此

未經授權,請勿轉載!

 

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牧清華

牧清華

數理背景出身、資訊博士畢業,熱愛鐵人三項,醉心期權交易。

數理背景出身、資訊博士畢業,熱愛鐵人三項,醉心期權交易。