算法交易很厉害?过去五年年均收益仅为大盘的一半_外汇交易原则

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分类:激石外汇

不断被讨论的一个话题就是,机器学习算法的利用日趋广泛。然而,这种看似高端的工具到底能否带来可观的超额收益,却也未必。

Eurekahedge AI对冲基金指数,是一个专门追踪13家在投资决策中利用了机器学习的对冲基金回报率的指数,其在过去五年的年均回报仅为7%。相比之下,标普500指数同期的年均回报则达到13%。

过去多年来,在全球央行集体实施超宽松货币政策的背景下,美股接连上行,波动性处于历史地位也成为常见现象。不过今年以来,随着美联储接连加息,全球市场动荡的出现也更加频繁。而AI在这种环境下更难施展,截至9月底,Eurekahedge AI对冲基金指数下跌5%,而同期标普500指数则上涨9%。



彭博在近日报道中援引 AQR资产管理公司机器学习负责人Marcos López de Prado称,在金融市场中,机器学习策略的一个最大缺陷是,算法生产的真实信号在噪音中的占比极低,因此经常会带来错误的策略。他表示:

即便没有形态,机器学习算法也总能给你找出一个形态。

要真正将机器学习带到金融市场,需要对市场有非常深入的了解。

过去几年在机器学习等技术飞速发展的同时,算法在市场交易中的应用也与日俱增。美国市场研究咨询机构透明市场研究(Transparency Market Research)上个月发布的报告显示,2016年全球范围内算法交易这一市场规模为83.73亿美元,2018-2026年的年华复合增长率将达到10.2%,达到218亿美元。

报告称,这一增长将主要集中于北美,背后原因一方面在于技术的快速进步,另一方面也在于银行和金融机构面向终端用于推出的算法交易应用。

除了在业绩表现上落后于大盘以外,算法应用给市场带来的潜在风险也不容小觑。

位于英国的固收领域权威监管机构市场准则委员会(FMSB)主席Mark Yallop近日表示,算法交易虽然有它自身的有点,但是也容易放大市场波动,给金融市场带来新的风险。

香港《南华早报》在昨日报道中援引他的话称:

电子化交易在降低成本和提高透明度方面拥有巨大的优势,但是另一方面,也带来了目前难以识别或者解决的风险。

报道还援引中信里昂证券股票策略师Christopher Wood称,美股波动有80%是机器驱动,如果有重大事情发生,那么“在一分钟内,就能通过AI、被动交易、准被动交易以及smart beta策略将影响散开,人们也将这成为‘终结者风险’。”


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