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如何用「原油狗」進行資產配置與避險

如何用「原油狗」進行資產配置與避險

新年伊始,一位沒身份、沒背景、沒歷史的神秘棋手「Master」在圍棋界一通「瘋狂殺戮 」,包括「棋聖」聶衛平在內的世界頂尖級棋手悉數敗北,至今已連勝60場。這一戰績迅速讓「Master」聲譽鵲起。其前所未有的詭異棋風和輕鬆快速的行棋方式,不僅令圍棋界震驚和無數網友的圍觀,也引起了國際金融和石油界的高度關注。看似與國際石油市場無關,但若此「人」變身為「原油狗」,並進入國際石油市場「泄憤」,後果將不堪設想?

天上掉下來 「Master」

「Master」是2016年底先後登陸國內兩大圍棋網站。起初,他悄無聲息、接二連三地擊敗中日韓三國圍棋高手。當人們發現這個神秘人物時,他已將世界聲名顯赫的50多名高手「腰斬」。 其中包括目前中韓「第一人」的柯潔和朴廷桓,以及古力、常昊等十多位過往的世界冠軍。即使是這些全球頂尖級圍棋高手,聚集在圍棋平台上,群起抵抗Master,他們還是一敗塗地,就像是針對全球公認智力級別最高的圍棋界一次集體的定向「屠殺」。其中,圍棋世界冠軍朴庭恆連敗5次,古力、陳耀華連敗三局,還有曾經放言「就算 AlphaGo(「圍棋狗」)贏了李世乭,但它贏不了我」的現世界「第一棋手」柯潔也連敗三局。

在Master取得46連勝之後,「棋聖」聶衛平針對Master棋路撰文點評說,這一招「直接點角很奇怪,明顯不符棋理,但意外成立」;那一招「左上角撞實黑棋的下法難以苟同,然而它就這麼下了,還能贏」…… ;在充分研究了Master戰例后,「棋聖」也按耐不住內心的衝動,在1月4日下午親自出馬對弈。再次吸引了全球公眾的眼球。儘管「棋聖」的寶刀未老,儘管他很沉著穩健,儘管戰況比之前52場更加膠著,但還是在堅持到254手后,以7.5目敗給了Master。此時,連勝54局的Master第一次用繁體中文顯示出了五個大字:謝謝聶老師!

直到Master拿下第59場勝利后,才突然宣布自己就是人工智慧的「圍棋狗」,就是2016年3月在韓國首爾以4:1大比分戰勝圍棋前世界冠軍、韓國名將李世乭九段的、舉世矚目圍棋「人機世界大戰」的主角。隨即,谷歌DeepMind團隊也發布聲明證實,「Master」是最新版本人工智慧的AlphaGo程序。並表示這次將過半世界圍棋冠軍掀翻「馬」下的挑戰僅是「一次非正式測試」。

由於圍棋變化極其複雜,即便是算力無雙的計算機,也無法窮盡黑白兩子在棋盤裡361個點位上的所有變化。所以,一度曾被認為是人類智慧的最後堡壘。國際象棋人工智慧(Artificial Intelligence,AI)用了不到10年時間完成了AI戰勝人類的戰績,而今天,圍棋AI只用了不到10個月就以「一次非正式測試」的形式完敗了人類。

在眾圍棋高手驚呼看不懂「圍棋狗」的一些落子意圖時,圍棋古譜、棋理及以往的經驗已經失效了;在眾高手與「圍棋狗」對弈不超過平均240手就敗北時,已經宣告了人類演算法和算力都已落伍。以至於,谷歌DeepMind團隊不無諷刺地稱,這僅是「一次非正式測試」。暗含著當下沒必要再進行正式比賽了。因為,需要給圍棋界甚至是人類自己留下些許面子和尊嚴。而更重要的是,面對已經獲得的通殺戰績,窮盡黑白兩子在棋盤裡361個點位上的所有變化要比與高手一較高下更有價值。

從演算法交易到人工智慧與量化交易相結合

史上最早使用演算法交易的案例可追溯到1949年。那時,對沖基金之父阿爾弗雷德·瓊斯用空多3:7的比例進行資產配置交易。從1955年到1964年間,其綜合年化回報率竟高達28%。進入上世紀60年代,投資者又開始引用計算機進行周期分析與價格預測。進而,使這類交易系統不斷完善,逐漸發展成後來的演算法交易。很快,這種演算法交易策略在華爾街生根開花,並帶來可觀收益。

隨著計算機的普及和大量使用,華爾街各大交易平台都開始允許執行演算法交易,由於這種演算法交易能快速有效地降低交易成本,控制市場衝擊成本,並還具有較高的執行效率,而且還能隱藏交易意圖規避監管。致使演算法交易在股票、包括原油在內的大宗商品期貨以及外匯等市場中成為不可或缺的組成部分。

2009年有投資銀行研究報告稱,超過50%,甚至是75%的股票交易都是通過演算法進行自動交易的,商品期貨市場也有類似的應用規模。2016年5月,《機構投資者》旗下出版物《阿爾法》公布的「2016年全球收入最高的對沖基金經理」排行榜顯示,前十位收入最高的對沖基金經理中,有八位是量化基金經理,前25位有一半屬於量化交易。因此,在索羅斯的名氣被數學家西蒙斯超過時,在股神巴菲特年化20%的收益神話被大獎章年化35%(1989-2007)打敗時,量化交易的神秘才更受市場關注。

隨著大量計算機IT工程師的加入,使金融機構原有通過編寫簡單函數,設計一些指標,觀察數據分佈,再進行「簡陋」的量化交易模式不能滿足市場的實際需要。為此,陸續走上引進機器學習、大數據分析以及人工智慧(Artificial Intelligence,AI)與量化交易相結合的模式上,特別是將人工智慧中的4個子領域:圖譜識別,機器學習,自適應功能以及策略遺傳基因優化等貫穿整個量化交易的始終。並在自動報告生成、金融智能搜索、人工智慧輔助量化交易和智能投顧等四個領域大顯身手,更甚者,正在開始模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考和規劃等)。

在了解了上述信息后,也就不難理解「圍棋狗」為何不費吹灰之力就能「屠殺」世界圍棋眾多泰斗們了。

遊盪在國際石油市場上的「原油狗」們

隨著實物石油貿易中的石油價格成為無疆界金融資本投機套利的標的后,油價就從微觀經濟學的層面上升到了宏觀經濟學的領域,並相繼成為各市場主體進行資產配置與進行避險的標的。正因宏觀經濟層面新增了油價這一驅動因子,所以,每當一輪全球性金融經濟危機爆發,油價無一例外地要同步發生一輪大幅震蕩。反過來,又增加著各市場主體進行資產配置和避險的內生動力。同時,美國監管機構也不會喪失這種天賜的「良機」,不失時機地要根據其國內經濟運行情況,進行一輪操縱市場的違規稽查和巨額處罰,用以補充其財政收入和打擊他國的競爭對手,特別是針對歐洲的競爭者,進而又增加了監管風險和對價格的擾動。

自2008年全球經濟金融危機以來,已公開查處了針對Libor(倫敦銀行間拆放款利率)、WM/Reuters基準匯率、ISDAfix利率指數和包括原油在內的商品期貨的操縱行為。涉罪主體除巴克萊、瑞銀、德銀、滙豐、高盛、摩根大通等全球頂尖級投資銀行和金融機構外,甚至還有世界級的綜合性石油公司,如英國石油公司(BP)等。為了規避風險,這些金融機構和交易所創新出了眾多權證類、期貨、期權、二元期權和各種商品指數的金融工具,又依此組成了各種場內及場外的資產組合與配置策略。

比如針對NYMEX市場WTI原油與ICE市場Brent原油進行的跨市場套利策略。兩者雖都是原油,且同處全球大的宏觀經濟背景下,但因受各自不同貨幣、財稅等宏觀驅動因子的影響,致使二油價波動幅度不同,且又運行在相應的價差區間內。進而為投機套利提供了可能與機會,也為有實力的實體公司提供了避險和資產配置的可能——用數理統計的方法,進行量化交易。

例如,可將WTI和Brent價差波動區間計算出來,給出一個置信區間,如99%。即在99%的情況下WTI和Brent的價差波動是在該區間。當價差觸發上限時,做空這個價差,觸發下限時,做多這個價差。儘管NYMEX和ICE交易所已將這種量化策略製成了標準的價差交易合約(工具),但因這種被量化的價差合約過於透明,易暴露在監管者的「放大鏡」下,進而迫使更多投資銀行與石油公司躲進場外市場進行交易,以規避監管。一旦場外交易達成,這些投行等市場主體會用計算機時時刻刻跟蹤計算此價差,然後在其設定的區間上下限完成自動開平倉交易。同時,為確保其統計得出的置信區間價差的安全性,他們還會積極攜巨資進入場內期貨等市場對油價漲跌施加影響,確保其在場外進行資產配製的頭寸安全。

其實,為了牟取暴利,各投行等金融機構還用計算機量化研發並使用了大量高槓桿的商品指數金融工具(參見筆者在本雜誌2016年第三期刊發的「商品指數金融工具化對石油市場的影響」)。隨著全球性貨幣的超發,包括原油在內的所有大宗商品和資源資產價格一路盤升,但隨量寬的收縮,油價又會受到這類金融政策調控的影響而下跌,因此,這種政策風險又迫使著更多實體企業進入市場尋求規避主級上漲正向波中風險。

為此,這種量化后的石油金融工具應運而生,其中,瑞信就曾經推出過三倍於標普高盛原油指數ETN(VelocityShares Daily 3x Long Crude,交易代碼為,UWTI),因其有令人難以置信的流動性和可獲取暴利的期望值,而備受市場歡迎。但好事多磨,在2014年7月以後,油價暴跌了50%,但UWTI的價值卻陡降99.6%。特別是,那些沒有量化能力的投資者原想通過使用這類投資工具進行資產配置或避險,但卻忽視了這類產品本身的缺陷(高槓桿和短期產品特性),造成自身的巨大風險。於是,瑞信不得不在2016年12月8日退出紐交所。將有需求的實體企業重新逼回場外市場進行交易。

今天,在國際石油市場上,無論是進行資產配置還是進行避險操作,量化交易已經是一種重要的交易手段,而「原油狗」也早已悄悄登陸。雖然筆者僅是從去年才開始研究和開發這類「狗」的,但卻很快理解了既往無法解釋的價格頻繁在瞬間(一分鐘或數秒內)暴漲暴跌的原因,其實,它就是程序化交易與反程序化交易博弈時大量程序化止損指令被觸發的結果。而這種可怕的後果通常會造成價格在超短期的巨幅震蕩,直接引起弱勢反向一方暴倉並給其帶來巨額虧損。

有鑒於此,它不僅要求參與者能夠看得懂價格瞬間變動的內在邏輯,還需要有能夠將其轉化為可量化策略予以應對的「原油狗」,只有如此方能提高在石油市場上的生存機會。

能否誕生超級「原油狗」

就程序設計本身而言,石油期貨市場里的價格變數和涉及的演算法,遠不及人類智慧巔峰的「圍棋」複雜。因此,與「圍棋狗」類似的「原油狗」早已登陸國際原油期貨市場,並悄無聲息地參與著實體企業對原油及其產品的定價,並從中牟利,只是這些量化策略的「黑箱」沒有被利益相關者完全披露出來而已。

但是,隨著人工智慧與量化交易相結合的大量實踐,系統創造了大量、隨機的虛擬「交易員」,測試他們在歷史數據上的表現。然後選出最好的「交易員」,利用它們的「基因」來創造出一個最好的「交易員」。然後再在最好的「交易員」上重複這一過程……並逐漸使用到多商品合約和多周期上。隨後,系統返回一個能夠成功進行自適應、自學習和自我操作的「交易員」。經過幾千次的基因改造,萬億次的競爭與淘汰,最後,就可以獲得一批聰明的「交易員」來幫投行等金融機構以及實體石油企業進行交易,他們就是當下及未來超級的「原油狗」。

屆時,如果你還沒有培育和馴化出你自己的「原油狗」,不僅不能抗衡「原油洋狗」對你自有財富的洗劫,而且,你還會成為整個石油市場中的標準韭菜,去任人收割。

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