交易自动化的下一步——机器人会取代日内交易者吗?

Will Owens

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    每个人都看过猴子在丛林中使用棍棒作为工具的视频。但是我们中有多少人会相信,如果没有猴子,这些棍子会自己掉下来寻找香蕉呢?但这正是一些人在自动计算机交易方面所预测的。

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    回到 1980 年代和 90 年代,当银行的货币和商品交易员坐在办公桌前,两只耳朵上都戴着电话听筒时,很少有交易员真正使用计算机来帮助他们决定是否进行交易。大多数人使用他们的 Windows 3.0 来输入他们已完成的交易,以此来记录这些交易并将其发送到他们的后台进行处理,但很少有人(如果有的话)使用它们进行决策。

    过去,很少有交易者是“技术”交易者。大多数交易对象是基本面 — 从国际财经新闻服务流入的持续数据流。然而,图表和计算机可以帮助预测未来市场方向的想法确实开始站稳脚跟,越来越多的交易者开始了解模式识别和统计数据分析。

    2000 年后,大多数交易者都知道移动平均线、RSI、MACD 和其他计算机生成的市场指标。此外,上升三角形、头肩和菱形等术语在金融市场评论员的网页上变得更加常见。

    为了将这种计算机化的“技术”分析提升到一个新的水平,金融机构开始尝试自动算法或“算法”交易,其中计算机不仅可以识别图表模式,还可以提出交易建议。

    这种类型的计算机化或“机器人”交易的缺点是,为了执行任何作,必须对计算机进行编程以识别该作。要使计算机识别模式,必须首先将该模式编程到计算机使用的程序代码中。这方面的一个例子是 IBM 的“Big Blue”国际象棋程序之间的人机之战,该程序一直未能击败人类特级大师。人类太擅长创造性地行动和以不可预测的方式进行管理了。同样的计算机缺点也适用于金融机器人交易。

    在快速调用历史数据方面,计算机胜过人类。然而,当市场或世界上发生意想不到的事情时,人类通常比计算机更好地处理对新情况的即时吸收。

    强大的金融机构已向圣杯金融计划投入数百万美元,这些计划旨在根据全球经济和政治信息做出买卖决策。然而,当面对美国次贷崩溃等完全原创的事件,甚至是美国总统唐纳德·特朗普等不可预测的个人的崛起时,这些计划始终未能获利。

    毫无疑问,计算机化交易程序有一席之地,但为了获得最佳结果,信号只能由人工作员管理。

    Will Owens is an expert financial investor and business writer. In the Leverate blog, Will shares insights from his many years of experience in the arts of sales, marketing and business management.

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