สิ่งที่ไม่คาดคิดที่สุดที่ผมได้เรียนรู้จากการสร้างระบบควอนต์:
การเดาทิศทางถูก ไม่ได้หมายความว่าจะทำเงินได้
ผมเคยเห็นเทรดเดอร์ที่เดาผลลัพธ์ถูก 6 ใน 10 ครั้ง แต่กลับติดลบทั้งเดือน
ไม่ใช่เพราะโชคร้าย แต่เป็นเพราะข้อผิดพลาดทางคณิตศาสตร์พื้นฐานในการสร้างความเชื่อมั่นของพวกเขา
บทความนี้จะพูดถึงข้อผิดพลาดนั้น — และกรอบการทำงานของสถาบันที่ขจัดมันออกไป
ปัญหาที่ไม่มีใครอธิบาย
เทรดเดอร์ในตลาดพยากรณ์ทุกคนเคยเจอเหตุการณ์นี้:
คุณวิเคราะห์สถานการณ์
หลักฐานชี้ไปในทิศทางเดียวอย่างชัดเจน
คุณเข้าสู่ตลาดด้วยความมั่นใจ
ตลาดเคลื่อนไหวสวนทางกับคุณ
สุดท้ายคุณก็ถูก — แต่เร็วเกินไป หรือขนาดใหญ่เกินไป หรือจังหวะผิดพลาด
คุณโทษการดำเนินการ คุณโทษตลาด คุณไม่เคยโทษโมเดล
แต่โมเดลคือปัญหา
ทุกสัญญาณมี Information Coefficient — ความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งที่มันพยากรณ์กับสิ่งที่ตลาดทำจริง
สัญญาณเดี่ยวที่ดีที่สุดที่ใช้ในโต๊ะเทรดของสถาบัน อยู่ระหว่าง 0.05 ถึง 0.15
ผิดพลาดเป็นส่วนใหญ่ ไม่ใช่แค่บางครั้ง แต่เป็นโครงสร้าง
และโต๊ะเทรดเหล่านั้นก็ทำเงินได้อย่างสม่ำเสมอ
เหตุผลคือสมการเดียว
กฎพื้นฐาน
IR = Information Ratio ของระบบรวมของคุณ — ความได้เปรียบที่ปรับด้วยความเสี่ยง
IC = ค่าเฉลี่ย Information Coefficient ของสัญญาณแต่ละตัว
N = จำนวนสัญญาณที่เป็นอิสระอย่างแท้จริง
ถ้าสัญญาณ 50 ตัวของคุณแต่ละตัวมี IC 0.05:
สัญญาณเดี่ยวที่มี IC 0.10 ทำงานเพียงลำพัง:
ระบบที่มี 50 สัญญาณซึ่งมีความแข็งแกร่งเพียงครึ่งเดียว มีพลังมากกว่า 3 เท่า
นี่คือเหตุผลที่กองทุนเฮดจ์ฟันด์จ้างนักวิจัยหลายร้อยคนเพื่อสร้างสัญญาณหลายร้อยตัว
ตัวบ่งชี้ที่สมบูรณ์แบบเพียงตัวเดียวไม่มีอยู่จริง
แต่ระบบที่ประกอบด้วยตัวบ่งชี้ที่ไม่สมบูรณ์แบบมากมายนั้นมีอยู่จริง
อะไรนับเป็นสัญญาณ
ห้าหมวดหมู่:
- สัญญาณโมเมนตัม
- สัญญาณการกลับสู่ค่าเฉลี่ย — การเบี่ยงเบนจากมูลค่ายุติธรรมที่คาดหวังเมื่อเทียบกับเครื่องมือที่เทียบเคียงได้
- สัญญาณความผันผวน — ช่องว่างระหว่างความผันผวนโดยนัยและความผันผวนที่เกิดขึ้นจริง
- สัญญาณปัจจัย
- สัญญาณโครงสร้างจุลภาค
เมื่อสเปรดขยายตัว: มีคนกำลังเทรดโดยใช้ข้อมูลที่ตลาดยังไม่ได้กำหนดราคา
เอ็นจิ้นการรวมสัญญาณ 11 ขั้นตอน
ขั้นตอนที่ 1 — รวบรวมอนุกรมผลตอบแทนในอดีต R(i,s) สำหรับแต่ละสัญญาณ i และช่วงเวลา s
ขั้นตอนที่ 2 — การหักค่าเฉลี่ยอนุกรม:
ขั้นตอนที่ 3 — ความแปรปรวนตัวอย่าง:
ขั้นตอนที่ 4 — การทำให้เป็นมาตรฐาน:
ขั้นตอนที่ 5 — ตัดข้อมูลล่าสุดออก
ขั้นตอนที่ 6 — การหักค่าเฉลี่ยภาคตัดขวาง:
ขั้นตอนที่ 7 — ตัดอีกหนึ่งช่วงเวลา
ขั้นตอนที่ 8 — ผลตอบแทนไปข้างหน้าที่คาดหวัง:
ขั้นตอนที่ 9 — ถดถอย E_normalized บน Lambda นำค่า residuals e(i) มาใช้ ค่าเหล่านี้แสดงถึงการมีส่วนร่วมที่เป็นอิสระอย่างแท้จริงของแต่ละสัญญาณ
ขั้นตอนที่ 10 — กำหนดน้ำหนัก:
ความได้เปรียบที่เป็นอิสระสูงและสัญญาณรบกวนต่ำจะได้น้ำหนักมากขึ้น ไม่มีการตัดสินตามอัตวิสัย
ขั้นตอนที่ 11 — ปรับให้ผลรวมของน้ำหนักสัมบูรณ์เท่ากับ 1
ทำไมความสัมพันธ์ถึงเป็นศัตรูตัวจริง
N ใน IR = IC x sqrt(N) ไม่ใช่จำนวนสัญญาณ
มันคือจำนวนสัญญาณที่เป็นอิสระอย่างมีประสิทธิภาพหลังจากขจัดความแปรปรวนร่วมออกไปแล้ว
การรันสัญญาณ 50 ตัวที่มีความสัมพันธ์กัน จะให้ประโยชน์จากการกระจายความเสี่ยงเท่ากับสัญญาณอิสระ 10-15 ตัว
ผู้จัดการพอร์ตที่เชื่อว่าเธอกำลังรันสัญญาณอิสระ 20 ตัว อาจกำลังรันเพียง 6 ตัว
ขนาดสถานะที่สมเหตุสมผลสำหรับมุมมองอิสระ 20 มุมมองนั้นใหญ่เกินไปสำหรับ 6 มุมมอง
ความไม่สมดุลของเลเวอเรจนี้คือกลไกเบื้องหลังการพังทลายของระบบเทรดเชิงระบบส่วนใหญ่
การประยุกต์ใช้กับ Polymarket
polymarket.com/?r=atlas — มูลค่าการซื้อขาย 28 พันล้านดอลลาร์ ตลาดที่ใช้งานอยู่ 9,000+ แห่ง
สัญญาณความน่าจะเป็นห้าประการสำหรับ Polymarket:
- การกำหนดราคาข้ามเวนิว — สเปรดระหว่าง Polymarket และ Betfair
- สัญญาณการสอบเทียบ — อัตราการตัดสินในอดีตจากการซื้อขาย 400 ล้านรายการ
- การอัปเดตแบบเบย์เซียน:
- โครงสร้างจุลภาค — การไหลของคำสั่งที่มีข้อมูลผ่าน VPIN
- โมเมนตัม — อัตราและทิศทางการเคลื่อนไหวของราคาใกล้ช่วงตัดสิน
ก่อนที่จะทำระบบอัตโนมัติ — สร้างความเข้าใจโดยสัญชาตญาณสำหรับตลาดที่มีความสัมพันธ์กันด้วยตนเอง
PolyParlay คือบอท Telegram ตัวแรกสำหรับ Parlay บน Polymarket รวมตลาดใดๆ เข้าเป็นสถานะเดียว:
t.me/poly_parlay_bot?start=ATLAS
ทุกความสัมพันธ์ที่คุณสังเกตเห็นในพาร์เลย์ จะกลายเป็นสัญญาณอิสระที่อาจมีค่าควรแก่การทดสอบ
การกำหนดขนาดสถานะ
Empirical Kelly ที่ปรับด้วยความไม่แน่นอน:
รันการจำลอง Monte Carlo 10,000 เส้นทาง วัดว่าค่าประมาณความได้เปรียบของคุณแปรผันมากเพียงใด ยิ่งแปรผันมาก — ให้ลดสัดส่วน Kelly ของคุณลง
สรุป
การเดาทิศทางตลาดถูก ไม่ได้หมายความว่าคุณมีโมเดลที่ทำกำไรได้
IR = IC x sqrt(N)
เอ็นจิ้นการรวมสัญญาณ 11 ขั้นตอนจะให้น้ำหนักที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งสะท้อนถึงการมีส่วนร่วมที่เป็นอิสระของแต่ละสัญญาณ ลงโทษสัญญาณรบกวน และขจัดความแปรปรวนร่วม
เทรดเดอร์ที่แพ้อย่างต่อเนื่องในการเทรดที่พวกเขาเดาถูก มักจะแพ้ให้กับความสัมพันธ์ที่พวกเขาไม่ได้วัด
เอ็นจิ้นการรวมสัญญาณจะขจัดโหมดความล้มเหลวนั้นออกไปอย่างเป็นโครงสร้าง
ตอนนี้คุณรู้จักเอ็นจิ้นนี้แล้ว
