fuzzywanglixin的个人博客分享 http://blog.sciencenet.cn/u/fuzzywanglixin

博文

隐居六年:给人的交易行为建立数学模型

已有 4938 次阅读 2020-3-15 22:38 |系统分类:人物纪事

采访时间:2020年1月10日下午

采访地点:北京市朝阳区将府公园漫咖啡

(采访之后采访媒体决定不写了,所以我把这些放到自己的博客里,留个纪念。文字保持口语风格,希望有亲临实境之感觉。)

记者:其实除了对高校教学科研的想法之外,我对您个人的经历也有点好奇。您1993年从美国去香港科大教书,2007年从香港科大辞职,做了六年股票和房地产投资。您当时为什么选择离开学界,去做这些事情?

王立新:应该是从2000年开始,我想如果继续在我的领域做下去,大概也就是这个样子了。今后到底怎么发展,我觉得应该引领这个领域开拓新的疆土。我觉得应该向经济系统、金融系统发展,也就是人与人交互所产生的系统。应该从人工智能、模糊系统、动态系统的视角去研究人与人之间的交互所产生的系统。比如,人的买卖行为、人的心理等等,如何为这些建立数学模型。我一直觉得这应该是现代科学未来发展的一个重要方向。

 比如,你说,牛顿为什么伟大。其实在牛顿之前,人们对天体的研究是很多的。观察数据,然后用一个圆上放一个圆再放一个圆等等的模型,很复杂的,其实可以很准确地拟合数据。和现在我们的许多统计模型很相似。后来,牛顿用简洁的公式,从本质上解决了问题。所以我一直在想,我们现在所面对的社会系统、经济系统、金融系统,能不能也用简洁的数学公式来建模呢?我觉得是可行的。

 从那时开始我就学习经济学理论、金融学理论、投资学等等。你看从2000年开始我的论文就很少了,其实我那一阵是很用功的,读很多书和论文,自己也做投资。从2001/02年开始直到2006/07年,成果也挺好的。为什么2007年我就辞职了,隐居了六年?因为我想静下心来好好思考,把这套理论的基本框架做出来。就这么简单,可能有点儿浪漫主义色彩。

 当然,当时也挣够了足够的钱,可以不为钱而工作。香港科大的工作有或者没有,每年多100万或者少100万,没有太大影响,所以就辞职了。来到北京,在东二环和东三环之间隐居起来。

记者:您当时就到北京了,为什么不在香港?

王立新:我是07年辞职,08年就到北京了。其实,在哪里都可以。来北京最主要的原因,是我觉得男孩子们在北京长大比在香港长大要更好,因为香港人太守规矩了。感觉北京更加宽容一些、更加野性一些,男孩子们在这里上学、长大,应该更好一些。女孩子来讲,两个地方差不多。

记者:我想问一个比较八卦的问题,您当时投资股票房地产,有没有赚到钱?

王立新:当然了,我这么多年靠什么生活啊。我要养四个孩子,一大家子人啊!必须要有充足的现金流。关于什么是“财务自由”,我有一个公式,是这样的:

  银行利息收入+出租房屋租金收入 > 1.5*高峰时期家庭支出

也就是说,你的被动现金流,主要是银行利息收入和出租房屋租金收入,要大于你整个家庭高峰时期支出的1.5倍。这是“财务自由”的基本要求。当然其他人有许多关于“财务自由”的定义,我觉得我的这个定义是比较保守和保险的。这里被动现金流很重要,所谓“被动现金流”就是你人什么都不做,每天早上起来银行账户里就会自动多出那么多钱来。这里的1.5是个保险系数。选择高峰时期家庭支出,而不是平均家庭支出,也是为了保险起见。

 关于赚钱的细节,我不能说太多。因为算法交易这个事情,看你怎么说了。你看那些具体的买卖记录,大部分情况是:股价平稳的时候你买入股票,你买了之后不久股价就升了;然后你很快就卖掉了,卖掉之后股价基本上就不升了。所以,别人会怀疑你一定有内幕消息。你说你用数学模型算出来的,别人不信你呀,因为学术界认为股票价格是随机行走,是不可预测的。如果硬要这么说,你是没有办法的。

 一说到“炒股”,大家总是与“骗子”、“瞎搞”、“赌博”、“不务正业”等联系起来。其实,这是被中国股市给害的,是对股票市场的误解。在真正的西方经济体系中,股票市场是一个重要的核心,它决定着资源的优化分配。如果把一个国家的经济体系比做一个人,那么银行系统就是人的心脏,负责把血液(钱)送到人的各个器官(经济体系的各个部门),而决定如何将营养进行最优分配的大脑,就是股票系统。即,银行=心脏,钱=血液,股市=大脑。

 所以,对股票市场的研究一直是西方经济学和金融学的一个核心课题。至少有四个诺贝尔经济学奖授予了与股票市场直接相关的研究成果:1)1990年诺贝尔经济学奖授予股票定价的CAMP模型,2)1997年诺贝尔经济学奖授予股票期权定价的Black-Scholes公式,3)2003年诺贝尔经济学奖授予股票波动率(volatility)的ARCH模型,4)2013年诺贝尔经济学奖授予股票定价的Factor model以及大众心理对股票价格影响的实证研究。也就是说,研究股票市场不能被说成是“不务正业”,研究股票价格的动态变化规律是非常严肃而且极其重要的科学问题。

记者:您觉得确实可以用数学模型来预测交易行为?

王立新:有一定的条件。最核心的概念是这样:像股票金融这些系统,它最核心的特征是总在变。它是混沌系统,总在变。所以,不存在一个永远不变的定律,像牛顿定律,你只要用就可以赚钱。没有这样的东西,因为它总在变。但是,它变的速度是有限的。它不是马上变,一步到位。一个东西出来之后,比如大户的操作,它要等个四五步、五六步,才能完全体现出来。你的算法,只要比它变的快一点点,超前一步、捷足先登,就能赚钱。基本道理就是这样。

记者:那您怎么来预测这个趋势呢?

王立新:建模型。交易者都是人,人是按一定的交易策略进行交易的。给这些交易策略建立数学模型就可以了。从人的大的心理学方面讲,最核心的两股力量是贪婪和恐惧。贪婪就是说我赚了一点儿还想赚。恐惧就是:是不是要跌了,赶快卖吧。这是人性,一直就没有变。你看上千年来人类交易的历史,贪婪和恐惧一直是没有变的。

 你能给贪婪和恐惧建立数学模型吗?可以呀,为什么不能建呢。可能你的模型不是百分之百准确,但这不要紧,你只要51%准确就可以。51%减49%等于2%。对于高频交易,你连续按2%赚钱是非常厉害的了。所以,你只要能把人性的大趋势做出来,就可以了。以后可以逐步优化与改进,提高性能。

 具体地讲,你把人的各种交易策略写成数学函数,把这些数学函数作为驱动项,写进价格变化的动态方程。然后,根据实际的价格数据把方程中的参数系数辨识出来。根据这些参数系数,你就知道有什么样的人在进行买卖交易。比如,最近是贪婪的人占主导,还是恐惧的人占主导,你能判断出来。根据这些判断,你进行自己的操作就可以了。这些在论文中都写出来的(论文下载见本博文最后)。

 这些论文开始看时可能有些困难,因为这是跨学科的。不仅要对金融投资有深刻的理解,还要对动态系统、人工智能、自动控制这些领域非常专业,数学功底又要非常好。所以开始时可能有些困难,但慢慢的我觉得大家会理解。

记者:现在有个趋势,大家都在讲大数据,也想用数据来分析人的各种各样行为,您觉得这会是人工智能未来的发展方向吗?

王立新:是这样,二十年来我考虑这类问题,数据和人的行为。实际上,这是表面和里面的关系问题。现在所谓大数据、统计学的方法、机器学习,它是在学习表面上的一些东西。就是所谓“相关性”,不是“因果性”。真正的核心,应该是因果关系。也就是说,它的那个驱动力在什么地方。我就是从这个驱动力开始来做。我们说大数据,其实大数据最多、最完整、最准确的,是股票交易数据,尤其是高频股票数据。比如我做的,三秒钟采样一次,Level 2 数据,包括每一只股票五个最高买入、五个最低卖出,它们的价格和量。每三秒钟变一次,你有上千只股票,这是多么大的数据啊。而且这些是很准确的数据,因为每个数字背后都是货真价实的钱,不能有差错的。

 这些数据是由人的交易行为产生的。咱俩看好一个价格,你一买我一卖,价格数据就出来了。背后都是人的操作,所以它的驱动力是人。人是因,价格是果。从人到价格这个因果关系如何建立数学模型,这是最关键的。你说人工智能未来的发展方向是什么,我觉得最重要的一个研究课题就是做这个因果关系模型,而不是表面化的统计模型。但这个因果模型非常难做,难在哪里呢?难在跨学科。

 说到跨学科研究,大家可能觉得,你是这个领域的顶级学者,我是那个领域的顶级学者,咱俩合作,就能做出跨学科的研究。这很难行得通,因为现在学科越来越细,两个人说的是不同的语言。真正跨学科研究,只有一个领域的顶级学者,放下架子,跑到另外一个领域,从博士开始学起,学到另外那个领域的最高点,可以进行创造。也就是说,一个脑子,同时是两个领域的顶级专家,最尖端的思想在一个脑子里碰撞,这样才能做出真正跨学科的贡献。一个典型的例子是诺贝尔经济学奖得主Kahneman。他本来就是著名的心理学家,他放下架子去学经济学,从心理学的角度提出新的经济学理论,创立行为经济学。

 这样的人很难产生。因为你在大学当教授,很难做到三四年不在你的领域发论文,去专心学习另外一个领域的东西。我之所以辞职隐居起来,就是想专心学习金融学、经济学、投资学。我是我们计算智能领域、模糊领域的顶级学者,我再去专心学习金融投资,学到他们的顶级,希望这样能做出重要的跨学科贡献。

记者:您在这六年里有没有和其他人交流?有没有想过去美国读个金融学的博士?

王立新:我和书的作者交流、和论文的作者交流,我感悟他们的思想。我读索罗斯的书、Andrew Lo的书、Kahneman的书,等等,我感觉我在和他们交流。我在博客中写:单一作者,你自由不孤独。我读这些大师们的书和论文,我感觉和他们交流的很好。不仅仅是现在的科学家,你可以和过去很早的学者们通过书和论文来交流。我觉得,这种交流的效率是最高的。

 你说我为什么不去读个金融学博士,其一,我这样自己读书、读论文,效率更高啊。我自己读本专业的博士时,也不是靠老师指导的,我是自己读书、读论文做出来的。其二,你去他们那里读博士,你会被限制在他们那个思维框架中。我很反对他们的一些基本假设,我觉得他们没有做好。他们整个数学金融的出发点是随机行走模型,在其之上做了很多理论,有四个诺贝尔奖与其直接相关。其实,他们自己也知道,股票价格不是随机行走。所以,我把我的东西做出来,写成论文、写成书,就行了,没有必要去读个金融学博士。

记者:您整个的人生经历,包括您在许多人生阶段做出的选择,不是那么常规。我感觉您的价值观和这个社会里的绝大多数人可能是不一样的。您的人生观,包括做科研的态度,还有您之前说的从港科大走了以后就没有和同事们联系过,自己一个人独自在“黑屋子”里面做那么多研究。您为什么会选择这样一个有点儿游离于这个社会之外的为人处世方式?

王立新:是这样的。从1984年我本科毕业上研究生做科研开始,我读很多书和论文。大师们的书和论文,有大大师也有小大师。我觉得我和他们心灵相通,我一点儿也不孤单。我觉得在我的世界里,我是一个很正常的人。在我的现实世界里,我的两位导师,博士导师Mendel教授,博士后导师Zadeh教授,还有学术上经常读他们论文的那些学者,我觉得我和他们是一类人,价值体系是相同的。Mendel快80岁还出版他的新书,Zadeh 95岁还在自己做研究做报告,我也会一直是这样。还有很多国外这些优秀的学者,在这个圈子里,我是个很普通很正常的人。我和他们的区别只是他们有个工作,我可以没有工作,仅此而已。

 国际科学界的优秀学者就是这个样子。只是咱们这里很难见到真正的学者,所以可能觉得我有点儿奇怪。你到MIT去,大把大把像我这样的人。反而像咱们这里整天领导着别人做科研,还声称自己是著名学者,这些人别人才觉得奇怪呢。在科学的世界里,在这些真正的科学家群体里,我是很正常的人。你要说真正怪的人,应该是证明庞加莱猜想的佩雷尔曼。我觉得张益唐也不能算作怪人。我们做我们的事情,在一个纯洁的科学的环境里,发挥我们的才智。生活就是这样,喝喝茶、聊聊天、思考思考问题,很纯净。

记者:您未来还是准备继续在国科大一边任教、一边做您的研究吗?

王立新:这个很难说。自由之人,四海为家。最重要的是照顾家庭。家庭永远是第一位的,孩子们永远是第一位的。应该是孩子们在什么地方上学成长更好,就去什么地方。应该是这样。

记者:谢谢您今天接受我的采访!

王立新:我应该谢谢你,给我这个机会讲这么多的话。你知道我现在最大的问题是与社会接触的渠道太少。谢谢你!

一、深度模糊模型与算法

1、Deep_Fast_proof.pdf

2、Hierarchical_FON_proof.pdf

二、投资者社交网络驱动的价格动态方程

1、Price_Dynamics_FON.pdf

2、Fuzzy_Opinion_Networks.PDF

三、交易策略驱动的价格动态方程

1、Dynamic_Model_Stock_Price_Part_I.pdf

2、Dynamic_Model_Stock_Price_Part_II.pdf

3、Dynamic_Model_Stock_Price_Part_III.pdf



http://blog.sciencenet.cn/blog-2999994-1223703.html

上一篇:科研团队建设:给牛顿配十个助手,就能做出十个牛顿定律
下一篇:“早发表,晚评价”:如何晚评价?

20 谢力 郑永军 武夷山 王善勇 陈德旺 刘炜 王安良 刘立 杨正瓴 朱豫才 苏保霞 曹冲 陶勇 张明武 刘全慧 王兴 周健 杜芳 吕泰省 黄河宁

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (25 个评论)

数据加载中...
扫一扫,分享此博文

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2021-3-1 15:37

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部