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昨天我写掀桌子重开,不接老登的盘时,有个人到中年的读者,用一系列的留言,跟我讲述了他过去多年来的经历。
他说他非常有感于我太姑父当年讲的那句,计算机不是工具。
只是他明白这一点呢,已经很晚了。
最初,在他的眼里,计算机就是工具,是一种拥有了它,就可以改变自己命运的工具。
他的想法和我当年一样,既然计算机这种工具发明了,传统金融当然是越来越窄,于是他很早就接触到了量化。
并且他也投入了全部的资金,全部的精力,但最后,还是一无所获。
更遗憾的是,这么多年下来,错过了家庭,错过了生活本身。
这个读者,用自己的经历,验证了我曾经讲过多次的那句话。
我说,每当你以为你只差一个诸葛亮的时候,恐怕你差的不只是诸葛亮。
最初咱们这个读者把计算机当成了什么?当成了工具。
其实就像今天很多人把AI当成工具一样,他觉得只要有了AI,就赚钱了。
结果一上手,发现有了AI,就开始烧钱了。
因为AI只是加速了你原本业务的执行过程,你原先的业务赚钱,那它就加速赚钱,你原先的业务赔钱,那它就加速赔钱。
就像一家公司,并不是你雇人越多,赚钱越多。
有些创业者不理解这一点,他可劲儿雇人,加速破产。
所以计算机也是一样的,这个读者觉得,我投资不赚钱,是因为工具不行,那我上计算机,我用了量化,我就应该赚钱。
结果虚拟盘赚好好的,实盘亏的一塌糊涂。
为什么?
两个原因。
第一个原因,你在凑数据。
你用一段历史行情数据,回溯测试之后,选出一个策略,觉得它跑的曲线不完美,就开始调整策略。
你增加rule,然后看数据更完美了,又增加rule,一条条增加,直到你觉得数据测出来,完美无比。
你拿去实盘,亏得一塌糊涂。
道理很简单,你在凑数据,你在迎合数据。
雍正王朝里面,十三阿哥对四阿哥说的话,那些大臣,在逢君之恶。
我昨天第三个话题里提到,大部分人都是线性归因的,想没想过为什么?
懒嘛。
咱们小时候,做实验,谁没有凑过数据?
都凑过的,因为我们不想一遍遍再尝试了,我们想早点下课收工回家。
等读研了,更是这样。
有几个研究生,能发真论文?
不都是水一篇么?
所谓的水一篇,就是用部分数据去论证。
为啥会这么做?
因为当你扩大数据范围,你就会发现,那个结论,它不收敛。
拿不到结果,你要延毕,那你说,要不要糊弄下?当然要。
能发真论文的人是很少的,很多教授一辈子都在凑数据,水论文,何况弟子们。
能有几个人,像爱迪生那样,非要试999次,不死不休?
所以你想想看,绝大多数人的天性就是如此,当他们做量化的时候,当然也是如此。
他跑一段历史数据之后,他就开始为了迎合那个曲线的完美,就开始不断增加rule。
那你有没有想过,这么造假出来的交易系统,它真的能应对现实中的行情么?
当然不能嘛。
你为了迎合小水沟的环境,不断的修改那条船,等你改到完美,把它拉去太平洋,它沉了有什么稀奇呢。
所以正确的做法,不是迎合数据,而是用更多的数据,去考验它。
这个曲线你自认为完美了,敢不敢拿去更大范围内的数据,检验?
一检验,你就崩溃了,因为你发现,它的收益曲线大幅度下降。
这种感觉是撕心裂肺的,你觉得自己全白干了,就像一个要延毕的研究生,发现自己走错研发方向的感觉是一样的。
绝大多数人到这个阶段,就放弃了。
虽然他们意识到了正确的路是什么,但是太难了。
就像闻香识女人的台词,我知道哪条路是对的,但我从不走,为什么?因为太难了。
所以绝大多数人,都会去骗自己,赶紧把曲线搞漂亮点,让自己误以为自己大功告成。
然后跑去实盘亏得一塌糊涂。
等钱亏光,就只能放弃了,放弃,就不用再那么辛苦了。
能够不这么做,能够用更大范围内的数据,一次次把自己的玻璃心击碎,一次次发现又白干了的人。
是很少的。
而即便这么头铁,这些少数人,他还有另一种可能,那就是他的确能力不足,他到最后,也无法聚焦。
他的每次测试,都是发散的。
这太正常不过,就像并不是每一个通过刷题找到自己问题,并改正的学生都能考上清华一个道理。
即便上面这一切的一切,你都通过了,很遗憾,还有一道拦路虎。
第二个原因,现实可不是你想买就能买,想卖就能卖。
很多人做测试的那个历史数据是不完整的,只有价格,没有量能。
你以为你挂500就能卖得掉?
能不能成交,取决于你的位置。
人家买1在500,你按照500卖出的数据包,第一个抵达交易所,才轮到你成交。
如果你是第二个呢?对不起,那要看前面的成交情况。
人家买1挂在500,是3手,有人挂500的卖出,先于你的请求指令一毫秒抵达交易所。
那就他先成交。
他卖了2手,那你就还能在500这个价格卖1手,他要是卖了3手,你就卖不了500这个价格。
如果他挂了1000手在500这个价位卖出,那对不起,你得等他卖完了,才轮到你,或者,你愿意挂更低的价格,比如499。
看到了么?很多人所谓的他在做量化,做回测,其实是在用民科的方式做回测。
如果让你采用真实数据,完整数据,那个工作量大到吓死你,你会发现,你过去的那些方法,其实只是在自欺欺人。
你在假数据里面做假事,还想要个真结果。
所以我昨天在第三个话题里,我就说,你想想看,普通的码农,其实很多人依然保持着线性归因,为啥?
因为工作量还是不够大嘛。
变量太少了,你找得到因果,于是你总是想要凑结果。
真当量大到你不可能这么做事情的时候,你才会理解,系统性思维的意义。
所谓我把真实糊你脸上了,你没法凑数据了,你也没法用假数据过家家了。
于是你就想通了,要么我承认我做不到,要么,我只能用系统性的视角,来重新审视整件事。
这个过程,像极了一个小学生,他最初不会乘法,每每遇到乘法,他都是用加法去凑。
直到某一天,数据太大太复杂,他没法凑了,他就被逼着,学会了乘法。
恭喜,他进阶了。
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