第七章如果你想嚐試打敗市場(三)——投資的其他問題 第二節策略設計因素——是否容易理解
很多人對於不能理解的事物有種莫名的恐懼，筆者也不例外。我們經常能看到介紹數量化投資的書籍教育讀者對於數量化方法背後邏輯的理解至關重要。不過筆者還是有些不同意見想要表達。作為一個普通的投資者，我們的理解能力是有限的。能承認這一點至關重要。筆者真是不敢奢望能對所有的分析技術做到如數家珍。至今筆者的書架上還有兩本因為缺少勇氣、智慧和時間而沒有仔細看過的書，一本是庫魯克的《金融幾何學》，另一本是伊林斯基的《金融物理學》。對於到底什麼是“纖維束”，這種概念是如何與金融市場聯係起來的這些問題筆者確實了解甚少。筆者的認知能力是有限的，我可以欣然麵對那些根本理解不了的事物。但筆者絕對不會輕易的因為自己的無知而否定他人的努力。要承認“人外有人，天外有天”，這一點很重要。而一旦這個基本觀點上能達成共識，接下來要說的問題就順理成章了。
“了解算法背後的邏輯”這一點可行麼？筆者對此持保留意見。因為，我們至少在兩個層麵受到製約。首先就是個人的知識儲備和理解能力，這也是前文筆者想要表達的觀點。其次，我們需要明白算法的兩種產生方法。
最容易被大家所接受的正向的方法：先有一個算法邏輯，然後編程實現它，係統校驗後決定取舍。這種方法無可厚非，而且能用來汲取營養的市場書籍數量繁多。我們唯一需要擔心的僅僅是算法邏輯的合理性。可能很多人就此放鬆了警惕，覺得此種方法就可以輕鬆理解。實際上遠非如此，別忘了算法製作人可沒有義務把自己的想法與其他人共享！通過(不太道德的)技術手段，或許能得到一部分源碼，並反推出算法。即便是這些行動都完成了，要想理解其背後的邏輯也不是易事。比方說，《交易的真相》中介紹了一個該書作者所描述的易點理論：
y=a·sin(b·α+β)sin(c·α)
不解釋背後的邏輯，有幾人能猜出這個公式的要表達的意思？反正筆者是猜不出來，更不要提很多時候，算法製作人會適當的簡化算法實現。一旦如此，我們要麵臨的工作就多少更近似於破譯。這工作可不好做，即便是有大量的知識儲備也不見得能保證理得出頭緒當然了，筆者此處的出發點並不正確。我們不是基於自己的努力去找可用的策略，而是希望通過破解他人勞動成果來走捷徑。不過，背後所要闡述的道理是相通的。。
不太容易被投資者接受的是反向方法：從市場數據出發，直接尋找應用效果良好的算法實現，然後再嚐試為其尋找某些解釋邏輯(此步可省略)。此種方法的一個實現方式是基因表達式規劃技術。實際上，反向方法的產生也有現實需求作為基礎。最容易理解的一個困境就是算法池的枯竭。還記得筆者在前文中所敘述的每個策略算法能驅動的資金量問題的讀者應該很容易明白其中的緣由。對於一個動輒以億為單位計算的資金管理，算法池內策略算法的數量可想而知。有誰能保證自己的思路取之不盡，用之不竭？估計正常人都不會有這個膽量，而此時這種技術就正好的填補了空白。筆者在2009年時曾見過一款國外的軟件應用，當時還在研究所跟研究員討論過。隻是國內應用層麵卻始終跟不上，賣方講故事的投資邏輯一直把持著投資主流方向，媒體煽風點火也就圍繞著新聞解讀模式，投資者被忽悠的根本分不清方向，也自然沒有提出此類需求。行業內反省的聲音基本上還沒來得及走到前台就被淹沒了。這種無聊模式我們已經在前半部分批評過了，在此自然也就沒必要過多浪費筆墨。