计量金融与智能金融的研究前沿

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1、计量金融与智能金融的研究前沿计量金融与智能金融的研究前沿 金融信息融合，多级过程分析与动态投资组合 潘和平 计量金融在各个大学基本处于起步阶段， 智能金融在计量金融的基础上进一步发展。 我 认为金融学经历了三个阶段：第一个称为经济金融，它是从原来的经济学中引申出来的。再 一个就是计量金融。 现在我们发展的是智能金融。 智能金融和计量金融的区别在哪里呢？在 于：计量金融你可以用计算机处理一些数据，也可以编一些程序，可以用数据库，但是这些 工作是很零散的；智能金融作为一个统一的系统来处理。比如炒股，计量金融就是可以用计 算机来显示股价，可以买卖；智能金融就是买卖全部用计算机软件作，用智能型的软件来

2、辅 助我。智能型的软件在里面起着越来越大的作用。十年前，IBM 造出了叫深蓝的计算机， 我们不能小看智能系统的作用。 金融里面，过去十年，华尔街的对冲基金，效益最好的前十名，第一名是麦德琳基金， 第二名才是索罗斯。第一名的操作方法全部是智能金融，有数学模型，有计量模型，也不依 赖于正统的金融理论。这是三个阶段。不是说谁代替谁，这三个阶段是共存的，每个都有自 己的价值。智能金融的价值在哪里呢？美国股市上有上万只股票，你很难选，人的记忆力是 有限的，如果是日交易的，从早上到晚上盯大盘，是非常累的事情。而且总有不能遵守你的 规则的时候，因为有人性的弱点。智能系统就很客观，你把它设计好了，它就不会冲动

3、，有 它自己的价值。 逐步发展起来的正规金融又会反过来影响现在的金融体系。 以前我们没有看 懂国际金融里很多价格变动的模式。因为以前没有那么多的程序交易，就是 program trade。 现在越来越多的 program trader，包括股市崩溃的时候，所有的人都止损了。如果大家都止 损，市场上就没有人买了，所以整个市场就会一直存在下来。 如果我们把智能金融作为一种学科来看， 它试图在了解全球的金融市场， 把金融市场看 作一个有生命的东西。就是说，不能单纯的发展模型来解决这些问题，纯粹用数学也不行。 作为有生命的东西，他会变。书店里技术分析的书，如果大家都来看，它反而会影响整个市 场。它知道

4、在股价出现某个模式的时候，应该怎么做，它就变成了现实。所以，我们金融又 不是客观的数学模型。 这个市场上有投资者和投机者， 所谓的智能主体， 不是机器的零部件。 每个人都是一个智能体， 但又有局限性。 作为一个工程， 希望开发出能持续盈利的交易系统。 随着中国经济的发展， 一方面中国人可以到外面去投资， 另一方面外国人也可以到中国来投 资。国内的可以炒外汇，可以参与国际市场。目前不能很方便的买卖国外的股票，但将来肯 定会走上这条路的。国外的已经炒了几百年了，应该说这个非常的厉害，否则生存不下来。 我们将来也要在这个竞争平台上竞争， 所以我们要武装自己， 把业界的和学界的知识都学过 来，而且发展

5、成我们的东西。有时候，光知识是不够的。大学金融学了很多课程，炒股的一 般都不教，因为它是另外一种东西。假如你们学了炒股的东西，有个操作手册，比如你是否 应该炒股，什么时候进入什么时候出来，把规则写下来。你有没有信心来使用这些东西，能 不能使用这些东西，这是另一个问题。所以实际的金融和学术上的金融中间有很大的差别， 这个取决于你以后想干什么，如果到银行、做银行的监管工作，这又是另一回事情。我们这本文系国际智能金融学术会议主席、中国金融研究中心国际金融预测研究所所长潘和平教授 2006 年 12 月05 日在西南财经大学的专题讲座整理。 里说的主要是作为一个国际市场的参与者，如何参与国际市场，不仅

6、是中国市场。因为中国 金融市场发展比较短，发展也很不健全，所以我们在股市上关注的应该是全球的金融市场， 尤其是以美国的金融市场为主。 智能金融和计量金融及经济金融的区别还在于： 智能金融考 虑所有的信息流，不只是获得信息，而且要用计算机来处理这些事情，如何建立计量模型、 如何考虑数学模型。假设我们把国防上的信息战略引到金融里面。比如，美国打伊拉克，它 上面有卫星监控器，下面有间谍，还有很多的士兵，它把这些综合起来形成战略。金融市场 呢，就是我们怎么监控全球的金融市场，因为有时我们只看其中一个市场，没有多少机会， 比如中国在过去的几年内没有什么机会，一直向下走，只是今年年初，才有上升。而且只能

7、做多，不能做空。所有有时关注一个市场没有机会。关注全球的金融市场，你会发现机会每 时每刻都有。尤其是期货市场，股指期货、外汇市场都是即时的，是每时每刻都在转动的。 可以用互联网就可以炒， 可以炒美国的。 已经不是要到华尔街炒， 在自己的屋子里就可以炒。 我讲一些重要的方面，后面有一些参考课题研究。这个智能金融，是我以系统的方式表 达出来的，不是说以前就没有，是以分散的形式存在业界里面的，学界里也有很多不同的流 派，名词本身是我定的。2004 年我们在墨尔本开了第一届的国际智能金融会议，当时我是 主席。 正规的金融理论认为市场是有效的。但是，用自然科学的观点来看，光的传播速度好像 是瞬时的，尽管

8、很快但还是需要时间的。那么市场有效也不可能是有效的，不可能信息一出 现就会有所反映，还是需要一段时间的。用现在的计算机系统，那怕是 0.01 秒，计算机也 用反映。所以我们说市场总是在有效和无效之间进行摆动，出现无效时，大家都来抓这个机 会，市场就变得有效了，过了一会儿，市场又无效了。这个摆动是多层次的。有的只关注长 期的， 有的则喜欢在日内交易， 它不喜欢承担过夜的风险， 不同的炒家使得摆动是多层次的。 我们用的是 mutilayer。就像防火墙一样，不能看到背后的市场如何达到有效，我们就是要 透过这座墙看一下市场是怎么运作的。 所以我们研究的就是细微的背后的机制。 在市场上存 在 510

9、年的炒家，他们都知道那些教授在教市场是有效的，他们在悄悄的笑着。越多的人 相信市场有效，对他们越有好处。因为他们知道什么时候市场无效，什么时候有利可图。假 定你每天都在炒，你还必须依靠这个来生存，假如你这样在市场上生存了 510 年，基本上 就是高手。你已经发现了一些市场的无效型，已经变成了 bread butter 了。 核心的概念是世界不是随机的，不是完全无序的，那就一定有行为模式存在。能不能挣 钱，就看你能不能发现，这个模式可以存在市场的任何地方。比如，沃伦.巴菲特，股神， 它也有自己的模式。索罗斯也有自己的模式。不同风格的人它关注于不同的市场模式，坚守 自己的模式。比如沃伦，他总是做多

10、这个市场，低买高卖，没有先卖后买，他有他的模式。 。 索罗斯既做多，也做空，他发现了自己的模式，就一直守着这个模式。所以，任何炒家或投 资者都是发现了自己的模式， 跟他自己的个性、 资金条件非常吻合。 比如， 只有 10000 块钱， 要搞中长期投资，增长 10，然后等上 50 年之后，成了亿万富翁了。每个人要根据自己的 条件来确定自己的模式。所以这个模式是抽象的，甚至与人性是相对的。比如，炒股时要止 损，比如股价掉到 5就卖掉，你把他写下来，但是当你真正执行的时候，你就会不断地降 低止损的价格。所以这个市场总是金字塔式的。同样一本操作手册看了去炒，还是金字塔。 服从一种比正态分布还尖的分布，

11、 所以在市场中最成功的是少数。 但市场上也不一定要成为 顶尖高手，能获得 20的利润就很不错了。首先我们认为动态的模式是存在的，模式之所 以存在是因为市场参与者的有限理性，人的记忆力不是无限的，但是钱是有限的。炒股是炒 人性。至少在金融市场，这是所有理念的根本，金融市场最核心的是关于人性。我们如果能 发现动态的模式， 就能突破盈亏的对称性。 如果用市场有效性来说， 输的和赢的完全差不多， 你闭着眼睛买卖，盈亏对称。我们要打破这种对称性，比如买了之后，每降 5%就止损，如果升了，你把止损值往上提，有点像海浪发电，海浪转过来就这样转，海浪冲过去，轮子就 不转了。发电的模式有着合理的操作方法，确实可

12、以盈利。这个模式在西方国家有成千上万 的人做着检验。发展出来的东西，一般都是学术界的人完成学业作出来的东西。如果你方法 得当，确实可以研究出东西。 金融分为学界的和业界的两种。他们有不同的方法，有时互相不买帐。比如，学界的说 我们有非常严谨的数学模型和科学理论，我们研究的很精细；但是业界的人说，你研究的很 精细，可是你的问题无关紧要。对吧？学界的人总是为了完成一篇论文，总是做一个局部， 就像瞎子摸象，作为个人很难描绘具体的大象。这是总体思维和局部思维的区别。业界分为 基本面和技术面的分析， 或者投资者和交易者分析， 还有战略投资者分析， 比如炒家， 坐庄。 坐庄等国外已经存在 100 多年了，

13、 做这样的事情并不新鲜。 中国目前坐庄的方法在国外文献 上都已经出现了，比如什么时候收集筹码、什么时候拉升、什么时候震荡出货，这些都已经 出现了。 中国人学的非常的快， 他们借助于中国的市场。 业界的分为三个流派： 基本面分析、 技术面分析、战略面分析。像索罗斯这样的人知道她的操作会影响市场，但我们的不会。当 你的资金量大到一定程度的时候，你一买一卖对市场起着催化作用。在 1992 年，索罗斯针 对英镑的事件中，她非常的清楚用她的本金搞了相当于 100 多个亿，然后她做空英镑，当时 很多人、很多的基金也在跟踪，跟着把英镑砸下去。英镑当时处于非常弱势的地位，因此她 稍微推动一下。战略分析，就是有

14、足够的资本量可以影响市场的。 智能金融主要有三种大的分析。你应该遵守基本面的、还是应该遵守技术面的，还是跟 踪庄家，这是一方面。另外呢，宏观经济形式也会影响市场，比如利率的调整、经济周期， 同时炒股，公司本身的基本面、公司的坐庄的人也会影响市场。那么怎么把这些信息找到， 并融合在一起。如果像炒某个工具，要先对历史进行分析，这个过程经常有重复的，过去发 生的还有可能发生的。下一步怎么走自己进行一下推断。这个是信息的融合。这个是从国防 的战略中引用过来的。 因为我原来在澳大利亚一个相当于国防试验室的地方工作了 5 年的时 间，她里面主要是负责信息战略。现在的打战，不像以前那样，士兵拿着枪去冲锋，很

15、多决 定性的战争在士兵见面之前就解决了，实际上，这个就是战略问题。对吧？ 金融市场也存在这样的问题，因此应用过来是相当合适的，当然需要考虑具体的情况。 如果我们纯粹考虑一个市场的股价、 一个市场的大盘指数， 你所关注的价格存在多级的多层 次的过程，比如中长期是向上的、短期是向下的，这完全是可能的。所以说趋势不同的人有 不同的看法，取决于你的时间长度、你的基点，所以我这里用多级过程分析，就是说不仅看 作一个时间序列，每天只看 K 线图，这是对价格的一个采样，小时的图、一直到每秒钟的 图，存在一个多级的情况。把技术分析和计量分析中的一些现有方法结合呢，首先要把金融 时间序列分级，如果只考虑中长期，

16、她是一个什么情况，如果只考虑短期，她又是一个什么 情况。那么能不能采用一定的方法把给定的一个时间序列分解，这就是这部分的研究。 时间序列模型可能已经学过了。金融序列中，其中有一个叫结构时间序列，就是说这个 里面有趋势、有周期、还有季节性、还有随机漫步。趋势分析也是多级的，比如说这个季节 性，已经不限于一年了，12 月整个股市会怎么样，这个表现确实是有一个规律的。同样， 一周当中的某一天是怎么变化的，这里又存在季节性。然后每一天里面，开盘收盘怎么样， 开盘时的报价怎么样、开盘后的十分钟会怎么样、后面的十分钟怎么样，她确实有一种独特 的东西在里面。 所以说这个季节性本身也是多级的。 目前在金融里面占主导地位的是随机微 分方程。如果你背景是数学的，你可以研究，如果不是数学的，你应用就是了。如果做了这 个，到国际投资银行找工作非常的好找，工资非常高，华尔街就需要。 如果我既不用时间序列模型， 也不用随机微分方程， 我纯粹用非线形的动态的模式识别。这个往往搞智能金融的人喜欢。我们假设市场是复杂的，不是用一个模型就可以解决的。这 又构成了另一个东西。再有，你考虑多个市场，美国市