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自动交易,机“欺”人/麦传球

金融科技和人工智能正在改变许多领域,包括金融市场。究竟它们是业者和散户的朋友还是敌人?

在金融科技的应用方面,我们最为熟悉的是自动交易系统(automated trading system)。



什么是自动交易系统?

自动交易系统(也称为机械交易系统和算法交易系统)使交易者可以为交易建立特定规则,然后通过计算机自动执行交易。根据估计,在美国证券交易所交易的股票中,大约有75%是来自自动交易系统。

交易和投资者可以将精确的买入、卖出和资金管理等规则和策略,转换为自动交易。

自动化策略系统有很多优点,包括:

1. 最小化情绪交易



自动化的交易系统使整个交易过程中的情绪降到最低。由于交易订单是自动执行的,因此交易者将无法犹豫或质疑交易。

2. 允许回测(backtesting)

回测将交易规则应用于历史市场数据上,对其进行测试,以确定该规则的可行性。测试过后,交易者可以采用这些精确的规则在实时进行自动化的交易。

3. 降低乌龙指失误

乌龙指失误或胖手指失误是在金融市场中,因键盘输入失误或鼠标单击不当,而造成的错误交易。通常是成交的数量和价格或其他任何输入的错误。

4. 提高订单输入速度

计算机能够扫描市场中的交易机会,和对市场中所发生的变化做出即时的反应。所以,当自动系统根据交易策略的规范找到买卖机会时,计算机会立即执行交易。而且根据特定规则,一旦输入头寸后,系统还会自动建立新的交易订单,包括保护性止损、尾随止损和利润目标。

在瞬息万变的市场中,这种即时定单输入系统,相对手动交易系统,将使交易者可以享受最大的收益和最小的损失。

自动交易系统优点多,有助减少失误。

系统2缺点

但是,与大多数其它自动化系统相似,自动交易系统也不是无懈可击。它的一些不足之处和缺点如下:

1. 可能会发生机械故障

自动交易的理论看起来很简单,实际上,它是一种复杂的交易方法,而且并非万无一失的。例如连接性问题、断电、计算机崩溃以及系统异常。系统也可能会遇到异常情况而导致订单错误、丢失或重复。

2. 过度优化(Over-Optimization)

采用回溯测试技术的交易者,可能会创建出在纸面上看起来不错,但在真实市场中表现逊色的系统。过度优化是指过度的曲线拟合,会导致实时交易中不可靠的交易策略。

例如,交易者强行调整策略,以便在测试该策略的历史数据上,得到“接近完美”的计划和优异的结果。但是,一旦将其应用于实时市场时,该计划有可能完全失败,而且过去的结果并不能保证未来的表现。

一般而言,交易系统的技术发展,会通过使用以下的技术和经过以下的发展途径:

1. 算法交易(algorithmic trading)

2. 量化交易(quantitative trading)

3. 程序交易(program trading)

4. 人工智能(artificial intelligence)

5. 机器学习(machine learning)

6. 深度学习(deep learning)

难评估政权变化和预测

与系统比较,从长远来看,人类还会保留一个优势。

摩根大通(投资银行)说:“机器可能无法很好地评估政权变化(市场转折点)和预测,其中涉及解释更复杂的人类反应,例如政客和中央银行的反应和了解客户的定位”。

很多人认为机器是人创造的,因此我们可以完全控制它。我们可能不必担心机器人会在未来统治世界,但是,我们必须谨记,尽管机器是按照我们输入的指令运行的,但由于各种原因,计算机有时还是会出现故障的。

当诸如自动驾驶汽车之类的计算机发生故障时,汽车可能会撞人并造成致命事故。

对于交易系统,当计算机的硬件或软件出现故障时,可能会给投资者造成财务损失。因此,我们需要配备断路器来停止机器运行,这是为了防止程序进一步损害我们的交易并导致整个市场面对系统性风险的威胁。

例如,在2010年5月6日,华尔街股市经历了一场惊涛骇浪的闪电崩盘(Flash Crash),许多交易者都因自动交易和算法交易而蒙受了损失。

学习新科技避免被淘汰

我们应该使用系统来帮助我们更好地执行交易,但前提是我们仍然应该拥有我们的技能作为备份计划,以便我们可以在必要时调用。

实际上,机器并不像文章标题中所说的那样欺负我们。机器帮助我们提高竞争力、效率并节省成本。其实罪魁祸首是我们自己。我们过于依赖机器,以至于慢慢的失去了原有的技能。

因此,虽然我们尽可能地利用算法交易、人工智能、机器和深度学习来帮助我们对公司进行评估,但身为投资者,我们至少应了解基本面分析以及得出的结论。

作为交易员,我们不仅需要识别图表形态和指标,还应该了解所见到的图表形态和指标背后的逻辑或基础。

我们的生活质量应随着科学和技术的进步而改善,但不应通过使用越来越少的身体运动或精神力量来牺牲我们的自然技能和健康。我们使用自动化的程度越高,人类天生技能的退化就会越快。

本地的交易生态系统在技术方面落后于先进市场至少15至20年。因此,我们开始学习和接受技术的进步以改善我们在市场上的表现,还为时不晚。否则,随着时间的流逝,我们将从业者转变为休业者。

你要继续在市场上修道还是被迫休业?

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言论

携手提升数字竞争力/南洋社论

国际管理发展学院(IMD)最新发布的2024年世界数字竞争力(WDCR)排名令人深感忧虑。

马来西亚在这一全球数字经济的关键指标上,连续四年下跌,今年更是从去年的第33位滑落至第36位。

这一表现不仅暴露了我国数字发展的短板,也反映出我们在推动创新与技术进步上的步伐未能跟上全球趋势。

从数据来看,马来西亚在亚太地区14个国家中位列第九,落后于新加坡、韩国和中国等区域领军者,仅优于泰国、印尼和菲律宾。

尽管我国在科学领域毕业生数量和女性研究人员参与率方面表现优异,且在网络用户普及率和高科技出口占比上具备一定优势,但这些亮点未能掩盖整体表现上的不足。

排名大幅下滑8名次

尤其值得注意的是,在科技领域,大马的排名大幅下滑8个名次至全球第35位。这反映出科技产业未能有效吸纳人才,同时基础设施与技术应用的提升未能满足数字经济的需求。

尽管我们拥有丰富的人才储备,但由于科技就业机会不足,许多科技毕业生未能在国内找到施展才华的舞台,甚至被迫到海外寻找发展机会。这种人才流失问题进一步削弱了我国科技领域的竞争力。

相比之下,新加坡连续多年保持领先地位,今年更以满分占据榜首。这一成就并非偶然,而是长期投资与政策优化的结果。

新加坡在基础设施建设、科技人才培养以及支持创新创业方面的举措值得我们深思。新加坡还注重吸引高端科技人才,积极营造适合国际企业发展的数字生态系统。这些策略使得新加坡在科技应用与创新方面始终处于全球领先地位。

面对排名连续下跌的现状,政府需要立即采取果断措施,从以下几方面入手:

(一)政府应与私营企业合作,创造更多科技就业机会,让科技毕业生能够在本地发展。同时,增加对中小企业数字化转型的支持力度,为他们提供资金与技术援助,以扩大市场需求并吸纳更多高技能人才。

(二)优化知识产权与创业政策,减少行政壁垒,简化申请流程,并加强知识产权保护力度,以鼓励更多初创企业和本地发明家进行创新。政府还可以设立专项基金,支持初创企业研发,帮助他们渡过早期发展阶段的困难。

(三)加大科研与基础设施投资,提升科研经费比例,特别是在人工智能、大数据和物联网等新兴领域,促进研究成果的商业化。

吸引与留住科技人才

(四)吸引与留住科技人才,提供具有吸引力的政策,如减税优惠、科研奖励和更灵活的工作环境,以吸引海外科技人才,并鼓励本地人才留在国内。

(五)制定长期数字化战略,借鉴新加坡的成功经验,制定一份涵盖教育、科技、创业和政策支持的综合数码化战略。战略应明确目标和时间表,并确保跨部门的协调合作,以提升我国的数字竞争力。

我们认为,排名下滑虽然令人担忧,但也为我们敲响警钟。数字竞争力不仅关乎经济发展,更影响国家在全球舞台上的地位。

我们期待,政府能以长远眼光推动改革,携手各界力量,共同提升我国的数字竞争力,让大马在这场全球数字化竞争中重回前列。

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