《程式交易、演算法交易的迷思》－2－知識的價值

接觸了一些社群，如同「交易的本質」一文中提到的，有些人很抗拒別人提到這些演算法或財工背景知識的分享，彷彿大家多知道了一些背景知識，就不會想要上程式交易的推廣課程。(擋了財路?)

事先閱讀：「《程式交易、演算法交易的迷思》－1－交易的本質」。

在推廣教育上，讓大家懂得更多，知道這些知識的「價值」在哪，大家反而會更樂意於拓展知識而學習，因為「知識」真正發揮用途的時機是我們很難事先預料的。

其實很訝異部分人對知識的不看重，但這或許也是因為缺乏「懂」知識，卻又願意用「平實」語言與大家分享的說書人^[1]吧。這樣的人雖然存在，但總是在大家不會特別注意的光譜上。

因為人性傾向於讓自己站在優越的高點上，也習慣將目光放在這樣的人身上，即使理性思考後會知道這類的故事並不合理。

文章回顧 – 「從 GME 事件談裸賣選擇權」。
炫耀財富，一天之內從獲利 8 萬美元到虧損 240 萬美元的真實案例。

知識的價值

看過前文之後，如果真的對交易、程式 / 演算法 / 計量交易有興趣，但確實又無法對交易員求「道」之路感興趣的人，還記得這句話嗎?

說穿了，這類利用技術、知識不對等的條件取得獲利先機的機會終究是短暫的。

即使是短暫，但確實是可行的。但這需要深厚的金融交易知識、理論知識，甚至是技術知識。並且需要不斷持續的精進、研究最新領域的知識才有可能掌握這樣的獲利機會。

全盤資訊的掌握

讓我們思考以下的例子。

假設要開一家賭場，其中要提供幾種不同類型的賭局給賭客參與。除了賭局的規則、細節、賠率、進行流程要完善的規畫準備之外。

是不是也要考慮賭客兌換籌碼 / 彩金的規則、細節、流程?

還有賭場資金運轉的規劃等。(當然還有整體環境的規劃，是否可以觸發賭客持續不斷下注的心理)

基於這些大大小小的因子，才能計算每一場賭局的賠率，站在一個穩操勝券的位子上開展業務是吧?

這其中尚且會有像 Thorp 一樣的人出來影響勝率。但為什麼到了「想要」進行程式 / 演算法 / 計量交易的時候卻又能接受自己的不求甚解呢?

在前文提到了，成功交易員的特質：

• 有學養
• 冷靜
• 擅長規劃

其中的「學養」說的就是這。

惟有 (盡可能) 掌握全盤資訊的人，才有可能站在一個勝率高的制高點，享受短暫的獲利先機。

財務工程

而財務工程涉及的範圍都涵蓋了這些。

• 交易規則、市場慣例
  >> 基本的買賣規則，但不懂規則的人會變韭菜。
• 利率曲線建構
  >> 合理的評價、資金成本計算，才能發展出有效的資金管理策略。
• 商品理論評價
  >> 計算、找出價差 (套利空間)。

在金融機構中負責商品設計、發行、避險交易的人，即是仰賴這樣的理論背景與知識賺取穩定的收益。

一線銀行的複雜選擇權交易員憑藉的也是對選擇權「風險」的深度理解，才有辦法從造市交易 (Market Making) 中賺取價差。

文章回顧：
「衍生性商品風險管理 Derivatives Risk Management」- 認識風險、分辨損益的來源。
「How SG Lost Fortune with Turbo Warrants」- 認識風險、避免無法掌握的因子。
「A Lesson That Has Been Taught」- 什麼是合理的評價?
「Derivatives Building Block 新金融商品設計的 3 種方式」- 衍生性金融商品的設計慣例。
「結構型商品市場慣例 Structure Product Market Convention」- 結構型商品市場慣例。
「Breaking Down the Black Box 解構黑盒子」- 認識複雜風險因子、合理評價的延伸。
「同質性避險策略 Hedging with Homogeneity」- 金融商品發行策略、特殊避險策略。

Python

Python 能扮演什麼角色呢?

包含網路協定、科學計算、大量資料的處理、資料視覺呈現的各種支援都相當成熟且完整，在這樣的基礎之下，剩下的只需要大家展現創造力與想像力了。

Python 社群的人大多數也是 open minded 樂於與他人討論並且一起分享成果的，畢竟 Python 是自由語言，且社群中大多數的專案都是開源的。在這樣的氛圍之下，這個程式語言的社群只會更為茁壯。

當擁有了 Python 這個工具、社群，幾乎所有想像中可以嘗試的分析、測試或是新方法的建模都可以透過 Python 進行原型設計 (Prototyping)^[2]，並且在 fine tune 之後都可以獲得效能不錯的原型。

如果建構出來的交易模型是具有可期待性的，最好是找程式設計大神幫你用效率更高的演算法、語言 coding 再拿到市場上實際操作。

以避免成為一線銀行、避險基金利刃之下的韭菜。

在交易之外

即使不進行交易，財務工程、計量分析的知識能有什麼價值呢?

先到網站首頁訂閱 Quants Note 的電子報、到臉書粉專按讚追蹤我們的文章，有價值的知識不是只有書本上的那些公式而已，有更多的應用在相關的、衍生的產業中可以讓擁有這些知識的人有著「優渥待遇」的機會。

自營交易是一條路。

但不交易的路，也有很多條。

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[1] 推薦大家可以關注「遠得要命的數學王國」，作者的理論背景相當扎實且談論的議題相當廣泛；此外，當然就是「Quants Note」，希望大家能持續關注我們的新文章與活動。

[2] 過去我們是用 Matlab 或 C++ w/ QuantLib 或自行開發的函式庫。