第六章如果你想嚐試打敗市場(二)——組合管理 第一節統領之前的概念
在前麵的章節，我們將各個部分都予以敲碎以求能單獨的給予更清晰的解釋。現在到了把支離破碎的零件組裝在一起的時刻了。整個交易係統最為基礎的組成部分在於依托數量化手段的算法策略。由於數量化本身並不排斥任何投資分析手段，實際上此處就可以納入宏觀數據、行業公司數據、二級市場數據等多個不同層麵以支持投資者固有邏輯。整個過程中，由於對分析師一貫的加入新信息事後解讀伎倆深惡痛絕實際上，分析師如果真有本事，可以事先把邏輯列好了。這也讓報告使用者可以有個檢驗的方法。如同擠牙膏一樣，先說一個模棱兩可的邏輯分析判斷，對了就順勢解讀，錯了就加入新的解釋變量為自己尋找借口的同時又給出一個分析判斷，這種方法基本上就是無賴邏輯。分析師站在了一個永遠打不倒的位置，每次新信息都如同一個新係統一樣，根本談不上有效校驗。這套把戲其實比占星術還低劣。，我們拒絕了隨意性。在算法開發階段，讀者需要考慮在之前章節所提到的一係列注意事項。
圖12算法池與執行體係之間的相互關係示意
數據來源：宏源證券信用交易部
在積攢了一定數量的算法之後，我們需要考慮算法池的內部結構設計以及如何進一步管理以實現輸出與信息反饋後的調整這兩個算法池管理係統要考慮的問題。算管係統實際上也可以由特設的算法程序負責監控實施。
我們先看一下算法池的內部結構設計問題。正如前文所述，算法池結構可以大體分為並列式、遞進式和混合式三種。選擇哪種模式完全在於算法池內策略算法之間的關係。如果，策略算法從方法到執行都不相關，則並列式的結構顯然更為合適。如果策略算法存在一定的依托關係，則遞進式的結構較為合適。而混合式則對應於兩種關係並存的複雜結構。
算管係統則是承擔算法池內算法資金權重分配、輸出具體交易指令和分析模擬偏差三重任務。首先，我們應該明確一個簡單的概念，算法池本身相當於聚合了研究員勞動成果的集合。但沒有任何人可以保證這些勞動成果一定有用。而更為重要的是，現在適應度不良的個體並不意味著以後也會永遠如此反過來，道理也還是一樣。筆者就碰到過利用過去5年數據做依托，然後信心滿滿的擴展應用的研究員。這裏麵其實就屬於沒有考慮模式遷移。雖然，筆者在前文也提到過這個問題的處理，但還是應該補充兩點。首先，即便是考慮模式遷移的因素，其應對方案也不見得是有效的。這是個與具體采用哪種應對算法無關的問題。其次，彌補的手段最好能以捕捉中短期模式為主，並輔助以多參數個體的權重調整結構。以筆者的智商恐怕也隻能想到這裏。。所以，算法池需要一個動態的管理體係來保證作為輸出命令依托的算法群整體適應度較高。也正是因為這個原因，算法池在這個層麵被一分為二——影池和輸出池。在每日累計的判斷標準下，影池用來放置適應度不及標準處於暫停執行狀態的策略，而輸出池則是適應度符合標準的策略集合。算管係統本身的模擬體係需要監控影池和輸出池內策略算法的適應度，並進行及時調整。