2024年讀了8本有關華爾街、對衝基金和量化交易的書，這8本書及其涉及的主要內容分別是：
1）The Big Short，by Michael Lewis：次貸危機
2）Liar's Poker，by Michael Lewis：投行Salomon Brothers的浮沉
3）When Genius Failed，by Roger Lowenstein：對衝基金LTCM的覆滅
4）A Demon of Our Own Design，by Richard Bookstaber：金融產品的複雜化加劇了金融危機
5）A Man for All Markets, by Edward O. Thorp：量化交易之父自傳
6）The Man Who Solved the Market, by Gregory Zuckerman：Statistical Arbitrage量化交易最牛人Jim Simons
7）The Quants, by Scott Patterson：量化交易的幾個牛人
8）More Money Than God, by Sebastian Mallaby：對衝基金曆史和其中的牛人
其中我最喜歡的是8），其次是3），主要是這兩本書知識性比較強。有些書讀起來很有趣，但知識性不強，不是我所喜歡的。
做為股市的一個外行，本來我對這一類的書並不感興趣，隻是因為時隔多年第二次看The Big Short電影，沒完全看懂其中涉及到的金融產品，索性買書來看，終於弄明白了。接著又讀了其它華爾街的書，後來有網友建議我讀一下量化交易的幾本書，最後又讀了有關對衝基金的曆史。
真的讀起來，發現這些書很有趣，也能學到不少知識。
下麵主要說說我對量化交易的一些理解。而我最想弄明白的一個問題是：量化交易到底量化的是什麽？
首先說明一下，好像大多量化交易用的都是對衝手法，也就是說他們一般不買單一倉位，而都有相應的對衝倉位。
我簡單地試著從四個側麵來理解。
操作手法
1. Edward Thorp
Edward Thorp是量化交易之父，跟另一位量化交易大牛Jim Simons一樣，Thorp也是搞數學的，在數學上有很深的造詣，兩位都稱得上是傑出的數學家。
Thorp先是找到了用21點（blackjack）打敗賭場的方法，準確地講，他是用數學算出了記住(算)每一張牌可以贏賭場的概率，其中最實際可行、贏率最大的是記住10點的牌（21點中的10，A，J, Q，K，和Joker都可以算是10點吧，這個我不是行家），從而使本來對莊家有微弱贏麵的局勢，轉化為對玩家有微弱贏麵。他把自己的發現著書公之於眾，並親自到賭場以身試法三四次，結果完勝賭場，他的書也因而成為21點玩家們的聖經。
在完勝賭場後，他便進入了股市這個更大的賭場。利用自己的數學知識，他找到了可以計算Stock Warrant（類似於Stock Option）估值的數學公式，從而可以知道相對於股票價格來說，某一個Stock Warrant的市場價格是高了還是低了，因而可以從中獲利。因為公式是他找到的，當然世上隻有他一人知道如何估算Stock Warrant。
後來，他又先於期貨估值的Black-Scholes公式，找到了類似Black-Scholes可以估算股票期貨估值的公式，也從中獲了利。
他後來的徒弟Ken Griffin，剛開始就是複製他的模式。
2. Jim Simons和Statistical Arbitrage
Jim Simons是量化交易最大的牛，他利用量化交易得到的回報率迄今無人能及，就連巴菲特的年回報率都跟他相差很遠。而Jim Simons用的量化交易手法就是Statistical Arbitrage。
Statistical Arbitrage最初是由Morgan Stanley一個年輕的程序員Gerry Bamberger開創的。Bamberger發現，每當有大額股票交易時，股票的價格就會有很大的波動，而交易完成後又會回到原來的價位。比如，某公司要賣掉大額的福特股票，起初的價格是15元，大額交易賣完後，價格很可能會跌倒14.5元，交易完後過一段時間，又會回複到原來的15元。他就想如何抓住這穩賺的0.5元利差，於是，他開始使用所謂pairs trade操作手法，在14.5元價格時long 福特， 同時Short 相似的股票GM做為對衝，這樣就可以穩拿0.5的價差。
後來， 他的操作手法被廣泛化，影響股票價格的因子也不隻局限於大額交易，其它的因子比如交易的時間，不同的交易時間是否會引起價格的差異，上午還是下午交易是否有差別，星期一和星期五交易是否有差別？節日的前一天和節日的後一天是否有差別？甚至包括季節、氣候，當然也包括宏觀經濟的一些因素像經濟增長率、利率等等各種各樣可能影響價格的因子。對衝的倉位也從單一股票對衝， 擴展到一籃子股票對衝，這就叫Statistical Arbitrage。
然而，像Jim Simons他們所做的Statistical Arbitrage交易係統，對外人來說基本就是個黑匣子，除他們自己外，外人沒人知道他們用了什麽影響因子，也沒人知道他們用了什麽算法，並且他們的係統總是在不停地被更新，新的影響因子被不斷加入，不再有用的舊的影響因子被不斷剔除，算法也在不斷調整，永遠處在一個動態的變化之中。
外人隻知道，他們賺了大錢！
3. LTCM 和Convergence Trade
曾經的明星對衝基金LTCM盡管垮掉了，並差點拖垮整個美國金融係統，但LTCM（以及它的前身Salomon Brothers Prop Shop）開創的許多交易手法，對後人影響深遠，很多手法仍在被廣泛應用。
其中的國債Convergence Trade，就是他們的招牌手法。
國債，比如說30年的國債，剛發行的是30年期，過了半年後，原來30年期的國債就隻有29.5年就到期了，當然再過半年就隻剩下29年期了。剛發行的國債稱為on-the-run國債，比如剛發行的30年國債。而早先發行的隻剩下29.5年， 29年甚至更短的被稱為off-the-run國債。一般新發行的債券，會有個溢價，因為新發行的流通性好，大部分長期國債都被大機構買走後，會被長期持有，不再在市場上流通，所以off-the-run的國債就相對要便宜些。
但是，新發行的30年國債，過半年後就成為off-the-run的國債，溢價就沒了。
所以，如果相對於29.5年的國債來說，新發行的30年國債的溢價有足夠大，比如，兩者的差價是20分，投資者就可以Short 30年的， long 29.5年的，穩賺這20分的利差。因為30年的債券，半年後就會成為29.5年的了， 溢價就沒了，這就叫Convergence Trade，中文叫趨同交易。
4. 高頻交易
首先說明一下，幾乎所有做量化交易的，交易都很頻繁，交易量也都很大。但這裏是特指那些做Market maker的高頻交易，他們就像以前的交易所的Market maker一樣，賺得是股票交易時bid-ask的差價。
感覺他們這些做Market maker的高頻交易者，靠的主要是計算機的速度和進入交易所服務器獲取數據的速度，不像Jim Simons他們那樣，靠的是腦袋瓜和算法。
這些做Market maker的高頻交易者，甚至都非常在意自己的服務器跟交易所服務器的物理距離，都想把自己的服務器搬到離交易所服務器越近越好，他們對這麽小的一點時間差，都非常在乎！
5. 其它
量化交易的策略有很多，其它像完全靠TA，trends，momentum, social media等等很多很多，但好像很少有人能做出可持續的好回報。
小結
1. 到底量化了什麽
前麵說過，我最想搞明白的是量化交易到底是量化了什麽？
1）Edward Thorp找到了計算Stock Warrant和 Stock Option估值的數學公式，這算是量化。
2）Jim Simons的Statistical Arbitrage係統基本是個黑匣子，外人沒人知道他們量化了啥，隻是有一點，他們的係統可以確保交易的勝率是50.75%。引用他們前Co-CEO Robert Mercer的原話：We're right 50.75 percent of the time but we're 100 percent right 50.75 percent of the time. 就是說人家能確保50.75%的勝率，隻憑這一點，就可以賺大錢。
3）Convergence Trade在入場前就已經大約知道了利潤空間，同時因為他們的利潤空間很小，需要大倉位和大杠杆。
4）高頻交易就是交易量大，交易頻率高
我大概總結完了， 您搞明白到底量化了什麽嗎？反正我仍然是一頭霧水！
2. 對普通人的啟示
那麽，這些量化交易跟我們普通人關係大不大呢？
高頻交易隻能大公司才能做，需要有強大和高速的計算機係統，需要懂交易規則，需要申請交易許可等。
Convergence Trade的利潤空間很小，需要很大的倉位，必須能借到大量和低利率的資金才行，這隻能在repo 市場才能借到，一般repo借貸的抵押是1~2%，意味著杠杆可以達到49~99倍，估計普通人很難在repo市場上借到接近SOFR利率的資金。
Jim Simons的交易係統基本是個黑匣子，別人無從知曉其中的秘密，因而也無人能複製他的成功。況且，Jim Simons召集了頂級的數學家和計算機專家，花了10多年的時間才搞出隻能處理fixed Income的係統，後來又請了IBM人工智能專家，又花了兩三年才搞定股票的交易。即便這樣，他們的係統也隻能管理幾十億美元的資金，再多後就管理不了了，無法繼續規模化。他們的高回報也隻適用於他們自己員工參與的基金，而他們管理的別人資金的基金，回報也就一般般。再說Jim Simons已經去世，他的公司能否再繼續他的輝煌還難說。
曾經有很多人和公司嚐試用Statistical Arbitrage來建立交易係統，有些人也曾有過短暫的成功，比如Peter Muller, Cliff Asness等， 但除了Jim Simons外，這種成功基本無人能夠持續。像Cliff Asness的AQR，以前也做過Statistical Arbitrage，好像現在已經退出，轉向傳統對衝基金和共同基金了。
可見，上述三種操作手法跟我們普通人基本無關。
而我們普通人可以借鑒的，是Edward Thorp的操作手法。
Thorp所做的， 也不過是找出一個股票和它的Option（或Warrant）之間是否存在著不合理的差價，如果有，就long一個，Short另一個，這個我相信普通人中有不少人也應該能做得到。
當然， 與我們普通人不同的是，那些估值公式是Thorp自己找到的，他沒有競爭對手。而我們普通人，很少有人會自己設計出一個公式，比如Stock Option，當時沒有估值公式，現在早有了，並且人人都知道，在這種情況下想賺錢，就必須要比別人有一雙更明亮的慧眼！
書讀完了，也寫完了，才發現原來這些東西跟我半毛錢關係都沒有，也就是看了個熱鬧！
這隻是一個外行寫的讀書筆記，如果有行家發現我的胡說八道，願意指出來提點一下的，本人感激不盡，如果不願指出來，當個笑料看看也行， 我沒意見，哈哈！
願大家來年再發大財！
建寧 2025/1/10
