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图片来源：ALEXANDRA CITRIN-SAFADI/WSJ



Bob Henderson

2024年2月7日09:45 CST 更新



皮特罗斯·马内奥斯(Pietros Maneos)交易股票的方式堪比�尔街许多最�杂的�作：同时运行几��计算机驱动的策略，以追求能够跑赢市场的回报。但他并�是什么精通数学的技术大牛。他是一个
发表过作品的诗人，对编程一��通。

44岁的马内奥斯使用在线交易平台Composer.trade来构建、测试和押注量化交易算法，在他�于佛罗里达州��拉顿的家庭办公室买�股票和交易所交易基金(ETF)。举例来说，如果标准普尔500指数最近
走高，某�算法会选择持有跟踪纳斯达克100指数的三�杠杆ETF，�之，则持有美国国债。

目�，他正在运行72个这样的算法体系。他是利用这款应用程序的图形界面构建的这些体系，但他也可以用直白的英语输入请求，Composer的人工智能会将其转化为代码。

“这就像是拥有我自己的黑匣子，”他说。“你可以认为我是一个拥有72�策略的对冲基金。”

自从吉姆·西蒙斯(Jim Simons)与其麾下的文艺�兴科技公司(Renaissance Technologies)对冲基金的成功掀起了大家所说的量化革命以来，这项技术在�尔街呈爆炸式增长，越来越多的普通投资者也采用了�
�似技术，马内奥斯就是其中之一。

所谓的量化基金使用编入高性能计算机的算法来发现市场信号，并相应地自动买�股票和其他资产。专业人士表示，量化投资利用的信息远远多于人类大脑所能容纳的信息，并且可以防止情绪影
�交易决策。

一些算法会在市场平静期增持风险较高的资产。还有些算法则寻求预测和跟踪价格趋势。但所有算法的源头都很相似：一群具有深厚市场知识的编码人员（通常是数学或物理学�士），他们设计
和构建自己的模型。

皮特罗斯·马内奥斯表示，去年他的策略带来的回报率超过33%。

_图片来源：PIETROS MANEOS_

多年来，普通人对此可望而�可及——或者需要向量化基金支付高额管理费。如今，他们正在加入其中。家用电脑比以往任何时候都更加强大。网站会提供教程。量化交易的爱好者们会在社交媒
体上分享技巧。大量书�、YouTube视频以及诸如Composer、Alpaca.markets和QuantConnect.com之类的在线交易平台如雨后春笋般涌现，让业余爱好者能够更轻松地像专业人士一样进行交易。

有些人担心大多数人还没有做好运用这�力量的准备。在一��杂的方法中，几次错误的按键就可能带来灾难，�仅如此，许多人还警告说，�使对于专业人士来说，利用快速变化的市场模式也
是一�挑战。

“现在散户投资者可以像他们的量化投资偶像一样�作：构建极其�杂的模型，在真正投入使用之�，这些模型看起来战无�胜，”投资管理公司DBi的管理成员、对冲基金老手安德鲁·比尔(
Andrew Beer)说道。

马内奥斯表示，去年他的策略带来的回报率超过33%。他之所以使用Composer，是因为它的图形和人工智能界面易于使用，�需要学习传统计算机语言，还可以让用户以简�流程图的形式查看和分享�
��们的策略。

Composer于2021年上线，可以让用户从超过11000只股票和ETF的列表中选择，为其构建策略。该公司的联合创始人兼首席执行官本杰明·罗尔特(Benjamin Rollert)表示，2023年，其用户数量几乎增加了四�，�
���已经有好几万人。

许多用户称赞它简�易用。但有人警告说，虚假交易会带来税务方面的影�，而且它缺乏一些常见的�尔街风险管理工具，比如在�失达到特定水平时自动退出某项策略。还有些人报告称，在过
去两年中，由于系统故障导致交易无法按计划执行，因此蒙受了�失。

罗尔特表示，�使相对于大型券商而言，该系统的稳定性都“相当好”，他还指出，他的公司已经安装了交易�风险检查系统，“以确保你�会作出任何疯狂的事情”。他说，�空股票、交易期
权和低价股或者借钱交易都是被禁止的，这些“可以预防大部分问题”。

有些人付出了惨痛的代价�吸取教训，比如沃尔特·桑德斯。

_图片来源：WALTER SANDERS_

Composer的算法每天只交易一次，而且各策略通常会运行数月或更长时间。许多用户正在通过持有杠杆ETF的策略来寻求超额回报。

戴维·凯泽(David Kaiser)住在密歇根州�兰市，是一家衣柜收纳公司的客户经理。他在自家厨房的餐桌上制定交易策略，根�算法系统的信号在�同的ETF（比如有些ETF持有科技股，还有一些持有美�
�国债）之间做出选择，这些信号会显示市场将走高还是走低或者介于二者之间。他说，他的量化投资组合只�他全部投资的一小部分，这使他能够泰然面对较大的波动。

凯泽说：“我已经55岁了，我知道我的退休储蓄�如同龄人，我觉得有必要采取更激进的策略。”

在Discord�时通讯平台上，由4500多�Composer用户组成的社区在过去的一年�里蓬勃发展，凯泽正是其中一员。这个社区里的爱好者们互相抚慰、交流想法，而且经常分享他们的策略细节——这与�
�们的专业同行形成了鲜明对比。社区成员表示，与模因股社区（比如Reddit平台上的WallStreetBets）相比，这是一个更友善、更成熟、更具�作精神的地方。

但是，有些人付出了惨痛的代价�吸取教训。41岁的沃尔特·桑德斯(Walter Sanders)生活在乔治亚州梅肯市，是一�医院系统软件开发人员。他说，他在Discord上面看到了一项策略，未经仔细审视就贸
然使用，导致他在一周之内�失了15%。

追根溯源，他认为自己的�失要归咎于一个基于中国股票的三�杠杆ETF，他认为这项策略纳入这个ETF主要是为了让它在回溯测试中看起来盈利能力更强。回溯测试是一�通过历史数�来运行交易
策略从而估算历史�益的方法。

经验丰富的量化交易员表示，要构建看上去在过去能够盈利的策略是很容易的事情，但这�策略�大可能在未来奏效。他们表示，此类设计一般会带有一些警示信号，包括�切实际的高回报以及
被几�行逻辑搞得很�杂的底层代码。

桑德斯说：“我慢慢认识到，尽管回溯测试可能意味着过去会发生这�情况，但并�表示它有太大的意义。”

40岁的丹尼尔·哈钦斯(Daniel Hutchens)是�微软(Microsoft)网络安全工程师，他在Interactive Brokers这类平台上编写自己的交易策略。但他表示，最近他在Discord上面分享自己的策略后得到了一个想法，用�
�踪�导体类股的ETF取代了跟踪纳斯达克100指数的ETF，从而改善了其中一项交易策略的表现。

谈到自己在这个网站上发的帖子，哈钦斯说：“我可能会这么写，‘嘿，这是灵机一动形成的一个�成熟的想法，如果你们愿意，可以尝试一下。’接下来，在经过45次迭代之后，它实际上变成�
��可行的东西，甚至是令人惊叹。你�知道自己会得到什么。这太酷了。”



https://cn.wsj.com/amp/articles/%E9%82%A3%E4%BA%9B%E5%9C%A8%E5%AE%B6%E5%B0%9D%E8%AF%95%E9%87%8F%E5%8C%96%E4%BA%A4%E6%98%93%E7%9A%84%E6%99%AE%E9%80%9A%E6%8A%95%E8%B5%84%E8%80%85-9279bbef

Wed, 07 Feb 2024 10:33:02 +0800

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