第五章如果你想嚐試打敗市場(一)——數量化的開端 第八節數量化投資的注意事項——算法複雜度
相信沒有什麼東西比一個看上去極度精巧複雜的工藝品更招人喜歡了。邁克爾·貝的“變形金剛”有著如此強大的票房號召力至少部分與其摒棄了(相比之下)孩之寶較為弱智的變形風格有關。創新螺旋某種程度上也似乎是如此。可問題也同樣擺在了我們的眼前，複雜度和魯棒性是兩個沒有必然聯係的概念。
長期資本複雜的金融工具拆分讓準備接手的人費盡了心思。最後得出的結論是“頭寸如此複雜，金錢機器的組成部分在基金的對家中如此分散，以至於簡單的途徑轉移頭寸是不可能的。”沒什麼比這個例子更有說服力了，“精巧的係統與魯棒性沒有必然聯係。”《解讀量化投資》一書中說到：“許多量化基金采用相對簡單的數學公式，隻用一兩行就能解釋清楚。許多量化基金的複雜也許在於它的科技：電腦係統、通信技術、電子交易手段等。”這話說的很實際也中肯。在國內期貨市場上，數量化手段應用的遠比股票市場要成熟，但一個似乎普遍認可的原則也是“簡單、直接、有效更纖細的論述請參考《期市截拳道》。”。
投資市場是個英雄莫問出處的地方。隻要有業績，恐怕即便是投擲骰子、算周易這還真不是誇張，如果投資者看過一篇申萬研究所經濟學博士楊國平 “辛卯年股市運行易學預測”的講稿就會明白筆者所言非虛。不過，筆者並不是想在這裏嘲諷這種現象。相反的，由於對易學的不了解，筆者根本沒有任何立場。甚至，內心中筆者願意相信該人的價值判斷。社會就缺少這種敢於向“懂又不懂還極度偏見”人群呐喊的力量。不向群體意識低頭的同時還敢比出中指的勇氣比一個觀點本身的對錯要讓人值得尊敬且重要得多。也不會有人在乎。在這樣的大背景下，算法本身的複雜度確實不是問題的重點。難怪西蒙斯本身也承認，其大獎章基金所用的數學都是很簡單的數學（盡管，筆者真的懷疑，一個數學家嘴裏的“簡單”究竟與普通人的理解有沒有什麼差別）。可問題是究竟要簡單到什麼程度卻沒有一個定論，而且片麵的強調簡單也多少會產生些誤導。一個最起碼的常識恐怕是再簡單的數學動手能力差恐怕做不好。
先假設其他的工作都已經準備就緒，“就隻差算法開發了”。可能是筆者接觸麵仍然不夠寬廣，但算法的校驗平台在股票市場裏基本就沒有一個好產品。這些東西往往需要自己動手來完成，因為即便算法開發者貌似大度的與他人分享，別人有沒有時間幫這個忙也還是問題。這就直接回到了我們一開始說的那個話題，算法交易的真正複雜之處在於算法之外。即便是想出一個簡單到弱智的有用算法，對於校驗這個工作來說仍然隻是相當於把一切算法轉換成一組簡單的表達狀態的數值並走完自己的運算過程。要一個人完成這麼多的工作，不會些編程恐怕是說不過去的。這還隻是長征的第一步，還存在著參數優化，倉位控製，資金分配等諸多實際問題，更不用說算法本身就需要考慮一定的複雜度。所以筆者還是想提醒一句，讀者最好還是能有個思想準備，不要把算法複雜度和工作量作出過分緊密的假設，往往其他工作也並不輕鬆。