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《离散数学的救赎》
6月29日凌晨两点十七分,操盘室的日光灯管发出细微的电流嗡鸣,陈默的脸被代码编辑器的冷光映成青灰色。
他已经连续14小时未合眼,指腹因长时间敲击键盘而泛红,食指悬在Enter键上方,停顿三秒后轻轻按下。
屏幕上,公式止损位=入场价-2.5*(14日AtR)的字体微微跳动,与草稿纸上红笔圈住的“2.5倍标准差临界值”
形成镜像。
“AtR模型在震荡市有效,但在趋势市可能提前止盈。”
周远山的语音从骨传导耳机传来,带着秦岭以北的冷峻。
陈默盯着屏幕同步弹出的2018年标普500波动率指数图表,绿色曲线在2018年10月突然陡峭上扬,“当年10月波动率突破20%,AtR模型的止损频率从日均1.2次飙升至4次,胜率从65%骤降至48%。”
陈默敲击键盘运行2022年A股震荡市回测,数据窗口弹出:无效止损减少35%,胜率提升11%,但盈亏比下降8%。
这个结果让他想起量化圈的谚语:“胜率和盈亏比是天敌。”
“傅里叶变换能分解波动频率。”
老张的弹窗切入频谱分析图,不同颜色的波形代表不同周期的市场波动,“14日AtR对应的频率区间恰好覆盖0.07-0.14hz,过滤掉30分钟以下周期的高频噪音,保留日线级别的中期趋势。”
陈默盯着波形图中被衰减的蓝色高频波段,想起暗池交易中秒级拆单的诱空陷阱,若模型能有效过滤这类噪音,或许能规避部分风险。
但他随即意识到,暗池交易的拆单频率可能已进化到更低周期,传统傅里叶变换未必能捕捉。
“数学能完全描述市场吗?”
陈默对着麦克风喃喃自语,手指在键盘上敲击出“2015年股灾”
关键词。
周远山发送来中证500波动率数据,2015年6月15日至7月8日,波动率指数从15%飙升至90%,红色曲线如火山喷发般陡峭。
“当时所有量化模型集体失效,”
周远山的声音里带着罕见的沉重,“包括最复杂的机器学习模型,因为市场陷入流动性黑洞。”
陈默的胃部抽搐,抽屉里2015年的爆仓记录仿佛隔着木板发烫,那是他第一次见识到数学模型的脆弱性。
午后一点,厚重的云层将阳光切割成碎片,操盘室笼罩在灰蓝色的昏暗里。
陈默在模拟盘输入科创板股票(代码688xxx)代码,右侧暗池流入量曲线如心电图般起伏,过去一周该数据均值达8000手分钟,是行业均值的3倍。
当股价跌破105元的AtR止损位时,程序自动以102.3元平仓,他盯着分时图,看着股价在15分钟后跌破95元,最低触及92元。
“规避了8%的跌幅。”
老张的弹窗显示模拟账户收益曲线拐头向上,但陈默注意到,平仓后暗池流入量骤减,这可能意味着主力已完成诱空。
“但在2015年股灾,”
周远山发送来某量化基金净值曲线,绿色折线在连续跌停中垂直坠落,“AtR模型在每个跌停板触发止损,导致‘多杀多’,净值两个月腰斩。”
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