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“虽然赚了钱,但我真的还是有点为你后怕——维根斯坦家毕竟是曼哈顿的大银行家,我虽然挺讨厌他的,但就事论事,他说的肯定也不无道理。”
辛雨真等维根斯坦被气走后,中肯地对周克如是说。
看得出来,她是全心全意为周克着相,并不因好恶而影响自己对学术和事实的判断。
这就是跟女学霸柏拉图的坏处吧,有些时候显得太过于冰冷客观。
周克不能说自己借助了“黑天鹅”
,只能是从其他角度为自己的笃定和必胜找借口。
幸好,他盘算这个问题已经盘算了很久——从两个月前开始布局时,周克就已经想过了,一旦自己真的大赚,并且被人关注到了,该怎么解释。
所以,他可以以有心算无心。
只听周克假装是忽有所感、实则深思熟虑地安利道:“我真不觉得我的大赚是运气,我认为这肯定是必然。
之所以这么笃定,是因为我仔细观察了市场:
现在这个时代,敢进入垃圾债市场的投资人,几乎都是机构,都借助了强大的人工智能算法和自动高频交易。
散户的话,倒退三十年或许还敢入市玩玩垃圾债,但是被算法支持的机构当韭菜狂割了多年后,从20年前起,人类韭菜就渐渐变少,现在更是几乎没有了。
而一个100%由人工智能助手介入的金融市场,必然会对黑天鹅产生过激的瞬间反应,造成剧烈波动。
而我如果只是适度借助算法和自动高频交易、但是依然把决策权握在人类手上,当然可以在这种过激震荡的瞬间峰谷之间牟利。”
辛雨真是经济系的,不过周克这番话她依然只听懂了大半——谁让周克本来就是在牵强附会,强词夺理呢。
但周克举的证据本身,至少都是真的。
瑕疵只是在于推导的过程,也就是“这些事实证据,能不能导出后面的结论”
。
……
“对人工智能自动交易的反思,其实从2014年就开始了,那是整整30年前。
此前一年的年底,美联储宣布第二轮QE(货币量化宽松政策)的时候,纽约的交易所,在政策发布后7毫秒,产生了高频的自动交易,迅速对市场做出了反应,也造成了行情的剧烈震荡。
不过,后来经过联邦调查局的复盘,发现芝加哥交易所的最早一笔高频自动交易,发生得比纽约还早了5毫秒——也就是在美联储宣布新政后2毫秒,就做出了反应。
最初,芝加哥交易所方面的解释,是他们采用了比纽交所更强的硬件、和处理速度更快更效率的人工智能自动算法。
但是后来的深入调查显示,这显然是芝交所的戏精过度、导致了穿帮。
因为,美联储的新QE政策是在纽约宣布的,即使同期使用网络瞬间传输,信号也得考虑网络PING值问题。
哪怕一切网络拥堵卡顿都不存在,假设新闻是用光速从纽约传播到了芝加哥——光速大约是每秒30万公里,而芝加哥到纽约的距离,大约是1200公里,也就是需要四毫秒,或者说千分之四秒,光和电才能从纽约传到芝加哥。
芝加哥人却只用了2毫秒就对行情做出了反应,这不是提前有人泄密、导致内幕交易,又会是什么?后来的联邦处理结果,你是学经济的,相信不用我给你科普。
这个案例本身,大家只是拿来抨击内幕交易,但我看出的,是这个时代越来越激烈的‘过频反应’。
大家都用了人工智能自动判断交易,所以大家反应都太快了,快到最后,只要出现预料之外的黑天鹅,振幅过大的拥塞就必然会出现——
而我觉得,在这种情况下,黑天鹅的尺寸不用太大,只要是一点微小的黑天鹅,也会因为‘聪明人太多’,而被放大成灾难性的大天鹅。
就像这一次,苹果某个研发基地出现意外事故、导致了一些研发资料损失、有可能引起苹果搬迁、减少本社区就业岗位和高级人才优渥租客密度——本来这只是多小的一个利空消息?
但所有持有这块房地产垃圾债的炒家、就都通过其人工智能算法瞬间抛售,导致瞬间振幅远远超过实际损失预期的三四倍之多。
这不是算法自动交易的原罪,又是什么呢?这时候,只要有一个不借助自动判定交易的个人投资者,敢赌‘一两年内肯定会发生这么一波微小的黑天鹅事件’,他就有可能获利——
并不是我需要赌到多大的黑天鹅,而是算法这个帮凶,让天鹅的尺寸可以比过去小很多,连一根鸟毛都能构成人工判断时代的黑天鹅了。”
周克洋洋洒洒地把他的解释,高谈阔论地说完,辛雨真已经彻底折服了。
“你去微电子系真是埋没人才,当初要不是你的社会注意倾向不方便表达,真该让你来经济系、研究怎么拯救资本主义的。”
辛雨真由衷地赞叹道。
虽然周克的理论还有一些瑕疵,但已经不重要了。
投资理论领域,最讲究的还是你有没有实际获利。
只要你投资准了,并且可以大致像模像样地解释清楚你自以为为什么赢,别人就得服你。
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