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用数学物理学建公式炒股 这群年轻人赚了

2015-06-19 10:09:08     作者: 李航宇

标签: 数学物理学 炒股 宽客 韭菜

 

每逢周三晚6:30,一群年轻人便会从上海的各个角落涌向浦东新区的城市公牛酒吧。

与其他纯泡吧的人差别实在太大,这群年轻人聚集一起,通常只交流数学、几何学、物理学推理出的一套套模型,用于量化投资。他们就是宽客,他们是在金融市场里,与韭菜最为极端的存在。

通俗来讲,宽客就是一些不再研究粒子加速器和计算艰深数学经典的物理学家和数学家,他们利用自己掌握的专业知识,在顶级金融机构里镇守摊位,将预测下一步经济运作模型化。

直白地讲,这是一个旁人很难进入的世界。

人群构成

硕士及以上学历

数理、通讯电子专业

曾有十年统计工作经验的冯正平,是中国量化投资学会秘书长和上海分会的发起人,被媒体称为中国第一代宽客。

“2010年我接触到量化投资,还曾将一本量化投资书籍中的所有模型写下来,为了测试大师们的理论。后来发现,用传统方法分析基本面等做股票,一年的收益不如做量化投资半年的收益,于是就彻底转行开始研究起量化投资。”冯正平入行那年,正是中国首个股指期货——沪深300股指期货推出当年。后来,50ETF期权、上证50股指期货、中证500股指期货等相继推出,“为宽客提供了发光发热的场地,所以,上海分会虽然成立于2012年,但在2010年就已有不少自发的交流活动。”

学会内部并不进行严格注册,只要加入QQ群即成会员,不收会费,没有门槛。所以,目前上海分会的人数已超3000。

严格来说,入会并非没有门槛。“立志成为宽客的人,大多拥有硕士或以上学历,并出身于数学、通讯、电子、物理等理工学科。”冯正平说。

收入情况

5年老宽客年入30万+

宽客写的策略有平台可交易

“我大三开始接触股票,后来在股票、外汇、期货市场上交了几十万的学费。”37岁的老程是广东梅州一名工程师,同时也是名业余宽客。每天收盘前后,老程都会对自己“研发”的期货交易策略进行调整和测试。这是他几年来通过不断跟人学习和模拟交易训练总结出来的个人精华。

“国内有专门的平台交易这些策略。宽客上传自己的交易策略,雇主看中,就支付一定的平台币,价格从100币~3000币不等。当然,策略不止卖给一个人。”老程说,宽客拿到这些币,可向平台兑换人民币,“汇率”是1:1。

毕业于天津大学运筹学专业的研究生曾先生,毕业之后直接成为了某策略交易平台的量化分析师。他称,自己认识的宽客朋友中,有位有5年工作经验的,年收入30万不成问题;而在机构工作的,视业绩收入会更高。

生存状态

最基本的设备百万以上

中国宽客几乎不单打独斗

“国内的策略交易平台不多,不像国外,知名的有Zulu和Motif,所以,中国宽客的就业渠道依然较窄。”曾先生的观点也得到冯正平的印证:“即便写出了能盈利的模型,收入也只比同类工作稍高一些,宽客的价值还远远没有体现出来。”

除了量化投资,宽客所做的还包括程序化和高频交易。“简单归类,量化就是数据说话,程序化就是自动化交易,高频就是短时间内巨量交易。量化很多人都可以做,程序化要依靠设备和平台,高频需要机构出钱弄设备。”曾先生说,程序化交易对交易速度和处理速度要求极高,甚至每秒可处理上千次交易,通过相应策略,可以在股价的小幅波动中不断积累利润,因此,有的机构和个人会采用更先进光缆、网络技术和数据结构,甚至专门定制CPU、内存和硬盘,只求获得微秒级别的优势。

“目前最基本的设备都在百万以上,高频交易则要千万。如果速度慢,就会出现交易机会把握不住或交易成本提高的问题。”曾先生说,所以,宽客基本不存在单打独斗的情况。

那些有关宽客的故事

一旦程序出错或会导致市场崩盘

“无论是量化、程序化还是高频,欧美都比国内成熟,但同时也存在更大的风险,比如2010年的美股‘5·6闪电崩盘’。”重庆P2P网贷平台融魔方CEO魏旭龙曾在澳大利亚从事量化投资分析工作,他说,国外一般是机构之间的高频对冲交易,加上投资杠杆很大,等于把宝押在系统上,一旦程序出错或有人大批量清盘,就可能引起其它量化产品跟风,最后形成连锁反应,导致市场迅速崩盘。

光大证券曾因程序失误致股市“黑天鹅

国内投资者事实上对这类“黑天鹅”事件也不陌生。

2013年8月16日,光大证券因程序和人为操作共同出现失误,导致生成巨量市价委托订单,使得上证综指瞬间走高6个百分点。随后光大反手做空股指期货,才让股指迅速回落。然而,光大虽然对冲了部分风险,但大量跟风的散户却被高位套牢。

宽客传奇李祥林

李祥林(David X· Li)曾用高斯Copula函数建立精度相当高的模型,这个方程式“可以让交易员卖出数量庞大的新证券,将金融市场扩大到无法想象的地步”。后来,一些人指责他的公式的巨大裂痕导致了2008年美国经济的次贷危机。

其实,这并不一定是李祥林和他的方程式的错,而是那些过度信任数学公式的交易员和金融大师们的错。就连李祥林本人,他已经不在华尔街工作,他说过,“最危险的部分是当人们相信从公式里出来的一切东西。”

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