|量化交易员,凯瑟琳⋅卡明斯基(昵称“凯蒂”),43岁 波士顿;AlphaSimplex Group投资组合经理/首席研究策略师,资产管理规模:65亿美元。



采访|Liz Capo McCormick

【OR  商业新媒体】

早期

我从小就喜欢数学。还是个孩子的时候,我就总设想自己是一名工程师或者做些类似于建造桥梁的事情。二十几岁的时候,我在一家银行实习,做建模。这份工作实在令人兴奋,而且充满活力,我就这样开始对金融行业着迷。我那时就断定金融和市场的工作适合我,从此之后再也没有回头。

我在麻省理工学院获得了运筹学博士学位。很高兴能有机会与我的论文导师罗闻全(Andrew Lo)教授一起工作。他对我的影响很大,让我了解了系统化交易以及如何将量化技术应用于金融。我的博士论文主要是关于交易规则和人们做投资决策的简单方法,以及为什么人们选择根据这些规则做决定。所以,我当然想走出去,自己动手去做。

市场

系统化交易真的令人兴奋,因为你要努力将决策过程从本能反应过程中分离出来。你要站起来,观察市场,看自己的模型相对于市场走向表现如何。同时,还要理解当日的市场动向,审视持仓情况,并思考以下问题:我的系统和决策系统知道什么,不知道什么?形势如何变化?

系统化交易员面临的真正挑战是懂得如何构建模型,让模型能够随市场变化而调整,并能以一种稳健而直接的方式整合信息。当你看到市场变化时,一个非常迅速的模型会更积极地调整头寸,而较慢的模型会花费更多时间,消化信息的速度更慢。当你建立一个投资组合,特别是多模型的投资组合时,问题会变得非常复杂。其中每一个模型都代表了一种决策方式:我是相信市场将上行,还是相信它将下跌?你使用这些信息并将其汇总起来,得出一个观点。这与酌情决定的方法非常相似。这样就能更清楚地确定到底是什么因素在驱动你。

危机交易

对我们来说,重要的原始数据是价格、波幅和成交量等。所以,当遇到像新冠疫情这样的事件时,你会看到波幅飙升,这个数据揭示了市场风险和风险偏好正在发生的变化。我喜欢“危机阿尔法”这个词。我对此做过很多研究,写了不少论文。人人都喜欢“阿尔法”,没有谁喜欢危机。但我们在2020年第一季度真的有过这种经历。当时我们注意到能源价格开始下跌,而且在亚洲市场看到了一些非常负面的信号。然后,我们也看到能源市场开始遭遇真正的抛售。我们还看到债券价格迅猛反弹,收益率大幅下降,比2月21日的股市下跌要早很多。让我感兴趣的是,所有这些趋势都极为强劲。然而,股市一切安好,洋洋自得。连我当时都觉得:哦,这不是美国的问题。

然后,到了21日,市场大跌。每个人都意识到:等一下,这是所有人的问题。作为个人,有时很难真正理解市场上发生了什么。但当你使用一些非常量化的技术时,就可以理解市场向你展现的主流趋势。在遭遇危机和压力期间,我们的策略确实表现得更出色。这也是这种情况的奇怪之处,因为你自己感觉并不舒服。

“在遭遇危机和压力期间,我们的策略确实表现得更出色。这也是这种情况的奇怪之处,因为你自己感觉并不舒服”

交易建议

客观评价短期数据,不做过度反应,这需要自律。我们的确对日常工作制定了很多条款,来管住自己的手。我们做的任何事情都必须得到投资委员会的批准,这意味着在我们的决策过程中会有很多制衡。有时我仍觉得不喜欢它,但我没有机会凭直觉做决定。

我喜欢长距离散步,呼吸新鲜空气。每隔一段时间,我就得从电脑前站起来,走动一下,思考新想法,或者慢跑,或者边跑步边遛狗。我们做的一切事情都是以团队为基础,这也很有帮助。

混乱

回顾过去20年的情况,你会发现市场波动非常不对称。有时会猛涨,而随后的回落速度要慢得多。我们注意到,在过去10年左右的时间里,市场特征实际上已经发生很大变化。我们看到波幅飙升,而且消散的速度比以往快得多。我们的目标是任其更快或更慢地消散,根据度量对象找到衡量波动性的不同方法。

波动趋缓

美国国债引伸波幅表明,波幅峰值正在更快地回落
注:MOVE指数又称债券Vix,用于衡量1个月期一篮子2年期、5年期、10年期和30年期美国国债期权合约的收益率引申波幅 信息来源:洲际交易所、彭博

我们最讨厌的情况是跨资产类别的市况反转,即许多不同资产类别或核心主题的走势都在反转。通常是去杠杆化所致。今年6月见证了一个充满挑战的环境,因为每逢美联储出面讲话,你就会看到巨大波动,体现出市场对未来形势发展方向的判断。当美联储站出来讨论通货膨胀和缩减资产购买规模时,人们立刻开始有不同的想法。多个市场的价格波动非常剧烈。通常来说,我们对这种情况的担忧远远超过对股市的担忧。

未来前景

我们一向遵循系统化交易流程。有时当我跟别人说这些时,他们很震惊。他们说:“现在你掌握更多信息了。”我说:“个人掌握的信息不会比市场多。”我认为我们总觉得自己比市场掌握更多信息,而且在那些情况下,我们肯定会有这样的感觉。

只有当发生一些模型不知道的异常极端情况时,系统化交易员才真正需要考虑调整模型。比如日本的海啸或地震,在这种情况下,你还要面对另一种风险,也就是与市场是否休市有关的风险。还有交易所的迁移以及监管层施压,我们会关注这类风险,交易模式不知道这些事情。

我们通常对双峰分布性很强的事件感到紧张,比如大选,因为接下来显然会出现很多波动,而且这些波动既不存在于模型中,又很难衡量。所以,在这种情况下,我们往往要开很多会来确定这个事件有多严重。但大多数系统化交易员不会做方向判断。他们可能会认定风险太高,但这非常罕见。主观判断非常非常罕见。■


(注:本文仅代表作者个人观点。责编邮箱    info@or123.net)



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市场纷扰下 交易员的生存之道(三)

发布日期:2021-10-27 06:06
|量化交易员,凯瑟琳⋅卡明斯基(昵称“凯蒂”),43岁 波士顿;AlphaSimplex Group投资组合经理/首席研究策略师,资产管理规模:65亿美元。



采访|Liz Capo McCormick

【OR  商业新媒体】

早期

我从小就喜欢数学。还是个孩子的时候,我就总设想自己是一名工程师或者做些类似于建造桥梁的事情。二十几岁的时候,我在一家银行实习,做建模。这份工作实在令人兴奋,而且充满活力,我就这样开始对金融行业着迷。我那时就断定金融和市场的工作适合我,从此之后再也没有回头。

我在麻省理工学院获得了运筹学博士学位。很高兴能有机会与我的论文导师罗闻全(Andrew Lo)教授一起工作。他对我的影响很大,让我了解了系统化交易以及如何将量化技术应用于金融。我的博士论文主要是关于交易规则和人们做投资决策的简单方法,以及为什么人们选择根据这些规则做决定。所以,我当然想走出去,自己动手去做。

市场

系统化交易真的令人兴奋,因为你要努力将决策过程从本能反应过程中分离出来。你要站起来,观察市场,看自己的模型相对于市场走向表现如何。同时,还要理解当日的市场动向,审视持仓情况,并思考以下问题:我的系统和决策系统知道什么,不知道什么?形势如何变化?

系统化交易员面临的真正挑战是懂得如何构建模型,让模型能够随市场变化而调整,并能以一种稳健而直接的方式整合信息。当你看到市场变化时,一个非常迅速的模型会更积极地调整头寸,而较慢的模型会花费更多时间,消化信息的速度更慢。当你建立一个投资组合,特别是多模型的投资组合时,问题会变得非常复杂。其中每一个模型都代表了一种决策方式:我是相信市场将上行,还是相信它将下跌?你使用这些信息并将其汇总起来,得出一个观点。这与酌情决定的方法非常相似。这样就能更清楚地确定到底是什么因素在驱动你。

危机交易

对我们来说,重要的原始数据是价格、波幅和成交量等。所以,当遇到像新冠疫情这样的事件时,你会看到波幅飙升,这个数据揭示了市场风险和风险偏好正在发生的变化。我喜欢“危机阿尔法”这个词。我对此做过很多研究,写了不少论文。人人都喜欢“阿尔法”,没有谁喜欢危机。但我们在2020年第一季度真的有过这种经历。当时我们注意到能源价格开始下跌,而且在亚洲市场看到了一些非常负面的信号。然后,我们也看到能源市场开始遭遇真正的抛售。我们还看到债券价格迅猛反弹,收益率大幅下降,比2月21日的股市下跌要早很多。让我感兴趣的是,所有这些趋势都极为强劲。然而,股市一切安好,洋洋自得。连我当时都觉得:哦,这不是美国的问题。

然后,到了21日,市场大跌。每个人都意识到:等一下,这是所有人的问题。作为个人,有时很难真正理解市场上发生了什么。但当你使用一些非常量化的技术时,就可以理解市场向你展现的主流趋势。在遭遇危机和压力期间,我们的策略确实表现得更出色。这也是这种情况的奇怪之处,因为你自己感觉并不舒服。

“在遭遇危机和压力期间,我们的策略确实表现得更出色。这也是这种情况的奇怪之处,因为你自己感觉并不舒服”

交易建议

客观评价短期数据,不做过度反应,这需要自律。我们的确对日常工作制定了很多条款,来管住自己的手。我们做的任何事情都必须得到投资委员会的批准,这意味着在我们的决策过程中会有很多制衡。有时我仍觉得不喜欢它,但我没有机会凭直觉做决定。

我喜欢长距离散步,呼吸新鲜空气。每隔一段时间,我就得从电脑前站起来,走动一下,思考新想法,或者慢跑,或者边跑步边遛狗。我们做的一切事情都是以团队为基础,这也很有帮助。

混乱

回顾过去20年的情况,你会发现市场波动非常不对称。有时会猛涨,而随后的回落速度要慢得多。我们注意到,在过去10年左右的时间里,市场特征实际上已经发生很大变化。我们看到波幅飙升,而且消散的速度比以往快得多。我们的目标是任其更快或更慢地消散,根据度量对象找到衡量波动性的不同方法。

波动趋缓

美国国债引伸波幅表明,波幅峰值正在更快地回落
注:MOVE指数又称债券Vix,用于衡量1个月期一篮子2年期、5年期、10年期和30年期美国国债期权合约的收益率引申波幅 信息来源:洲际交易所、彭博

我们最讨厌的情况是跨资产类别的市况反转,即许多不同资产类别或核心主题的走势都在反转。通常是去杠杆化所致。今年6月见证了一个充满挑战的环境,因为每逢美联储出面讲话,你就会看到巨大波动,体现出市场对未来形势发展方向的判断。当美联储站出来讨论通货膨胀和缩减资产购买规模时,人们立刻开始有不同的想法。多个市场的价格波动非常剧烈。通常来说,我们对这种情况的担忧远远超过对股市的担忧。

未来前景

我们一向遵循系统化交易流程。有时当我跟别人说这些时,他们很震惊。他们说:“现在你掌握更多信息了。”我说:“个人掌握的信息不会比市场多。”我认为我们总觉得自己比市场掌握更多信息,而且在那些情况下,我们肯定会有这样的感觉。

只有当发生一些模型不知道的异常极端情况时,系统化交易员才真正需要考虑调整模型。比如日本的海啸或地震,在这种情况下,你还要面对另一种风险,也就是与市场是否休市有关的风险。还有交易所的迁移以及监管层施压,我们会关注这类风险,交易模式不知道这些事情。

我们通常对双峰分布性很强的事件感到紧张,比如大选,因为接下来显然会出现很多波动,而且这些波动既不存在于模型中,又很难衡量。所以,在这种情况下,我们往往要开很多会来确定这个事件有多严重。但大多数系统化交易员不会做方向判断。他们可能会认定风险太高,但这非常罕见。主观判断非常非常罕见。■


(注:本文仅代表作者个人观点。责编邮箱    info@or123.net)



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|量化交易员,凯瑟琳⋅卡明斯基(昵称“凯蒂”),43岁 波士顿;AlphaSimplex Group投资组合经理/首席研究策略师,资产管理规模:65亿美元。



采访|Liz Capo McCormick

【OR  商业新媒体】

早期

我从小就喜欢数学。还是个孩子的时候,我就总设想自己是一名工程师或者做些类似于建造桥梁的事情。二十几岁的时候,我在一家银行实习,做建模。这份工作实在令人兴奋,而且充满活力,我就这样开始对金融行业着迷。我那时就断定金融和市场的工作适合我,从此之后再也没有回头。

我在麻省理工学院获得了运筹学博士学位。很高兴能有机会与我的论文导师罗闻全(Andrew Lo)教授一起工作。他对我的影响很大,让我了解了系统化交易以及如何将量化技术应用于金融。我的博士论文主要是关于交易规则和人们做投资决策的简单方法,以及为什么人们选择根据这些规则做决定。所以,我当然想走出去,自己动手去做。

市场

系统化交易真的令人兴奋,因为你要努力将决策过程从本能反应过程中分离出来。你要站起来,观察市场,看自己的模型相对于市场走向表现如何。同时,还要理解当日的市场动向,审视持仓情况,并思考以下问题:我的系统和决策系统知道什么,不知道什么?形势如何变化?

系统化交易员面临的真正挑战是懂得如何构建模型,让模型能够随市场变化而调整,并能以一种稳健而直接的方式整合信息。当你看到市场变化时,一个非常迅速的模型会更积极地调整头寸,而较慢的模型会花费更多时间,消化信息的速度更慢。当你建立一个投资组合,特别是多模型的投资组合时,问题会变得非常复杂。其中每一个模型都代表了一种决策方式:我是相信市场将上行,还是相信它将下跌?你使用这些信息并将其汇总起来,得出一个观点。这与酌情决定的方法非常相似。这样就能更清楚地确定到底是什么因素在驱动你。

危机交易

对我们来说,重要的原始数据是价格、波幅和成交量等。所以,当遇到像新冠疫情这样的事件时,你会看到波幅飙升,这个数据揭示了市场风险和风险偏好正在发生的变化。我喜欢“危机阿尔法”这个词。我对此做过很多研究,写了不少论文。人人都喜欢“阿尔法”,没有谁喜欢危机。但我们在2020年第一季度真的有过这种经历。当时我们注意到能源价格开始下跌,而且在亚洲市场看到了一些非常负面的信号。然后,我们也看到能源市场开始遭遇真正的抛售。我们还看到债券价格迅猛反弹,收益率大幅下降,比2月21日的股市下跌要早很多。让我感兴趣的是,所有这些趋势都极为强劲。然而,股市一切安好,洋洋自得。连我当时都觉得:哦,这不是美国的问题。

然后,到了21日,市场大跌。每个人都意识到:等一下,这是所有人的问题。作为个人,有时很难真正理解市场上发生了什么。但当你使用一些非常量化的技术时,就可以理解市场向你展现的主流趋势。在遭遇危机和压力期间,我们的策略确实表现得更出色。这也是这种情况的奇怪之处,因为你自己感觉并不舒服。

“在遭遇危机和压力期间,我们的策略确实表现得更出色。这也是这种情况的奇怪之处,因为你自己感觉并不舒服”

交易建议

客观评价短期数据,不做过度反应,这需要自律。我们的确对日常工作制定了很多条款,来管住自己的手。我们做的任何事情都必须得到投资委员会的批准,这意味着在我们的决策过程中会有很多制衡。有时我仍觉得不喜欢它,但我没有机会凭直觉做决定。

我喜欢长距离散步,呼吸新鲜空气。每隔一段时间,我就得从电脑前站起来,走动一下,思考新想法,或者慢跑,或者边跑步边遛狗。我们做的一切事情都是以团队为基础,这也很有帮助。

混乱

回顾过去20年的情况,你会发现市场波动非常不对称。有时会猛涨,而随后的回落速度要慢得多。我们注意到,在过去10年左右的时间里,市场特征实际上已经发生很大变化。我们看到波幅飙升,而且消散的速度比以往快得多。我们的目标是任其更快或更慢地消散,根据度量对象找到衡量波动性的不同方法。

波动趋缓

美国国债引伸波幅表明,波幅峰值正在更快地回落
注:MOVE指数又称债券Vix,用于衡量1个月期一篮子2年期、5年期、10年期和30年期美国国债期权合约的收益率引申波幅 信息来源:洲际交易所、彭博

我们最讨厌的情况是跨资产类别的市况反转,即许多不同资产类别或核心主题的走势都在反转。通常是去杠杆化所致。今年6月见证了一个充满挑战的环境,因为每逢美联储出面讲话,你就会看到巨大波动,体现出市场对未来形势发展方向的判断。当美联储站出来讨论通货膨胀和缩减资产购买规模时,人们立刻开始有不同的想法。多个市场的价格波动非常剧烈。通常来说,我们对这种情况的担忧远远超过对股市的担忧。

未来前景

我们一向遵循系统化交易流程。有时当我跟别人说这些时,他们很震惊。他们说:“现在你掌握更多信息了。”我说:“个人掌握的信息不会比市场多。”我认为我们总觉得自己比市场掌握更多信息,而且在那些情况下,我们肯定会有这样的感觉。

只有当发生一些模型不知道的异常极端情况时,系统化交易员才真正需要考虑调整模型。比如日本的海啸或地震,在这种情况下,你还要面对另一种风险,也就是与市场是否休市有关的风险。还有交易所的迁移以及监管层施压,我们会关注这类风险,交易模式不知道这些事情。

我们通常对双峰分布性很强的事件感到紧张,比如大选,因为接下来显然会出现很多波动,而且这些波动既不存在于模型中,又很难衡量。所以,在这种情况下,我们往往要开很多会来确定这个事件有多严重。但大多数系统化交易员不会做方向判断。他们可能会认定风险太高,但这非常罕见。主观判断非常非常罕见。■


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市场纷扰下 交易员的生存之道(三)

发布日期:2021-10-27 06:06
|量化交易员,凯瑟琳⋅卡明斯基(昵称“凯蒂”),43岁 波士顿;AlphaSimplex Group投资组合经理/首席研究策略师,资产管理规模:65亿美元。



采访|Liz Capo McCormick

【OR  商业新媒体】

早期

我从小就喜欢数学。还是个孩子的时候,我就总设想自己是一名工程师或者做些类似于建造桥梁的事情。二十几岁的时候,我在一家银行实习,做建模。这份工作实在令人兴奋,而且充满活力,我就这样开始对金融行业着迷。我那时就断定金融和市场的工作适合我,从此之后再也没有回头。

我在麻省理工学院获得了运筹学博士学位。很高兴能有机会与我的论文导师罗闻全(Andrew Lo)教授一起工作。他对我的影响很大,让我了解了系统化交易以及如何将量化技术应用于金融。我的博士论文主要是关于交易规则和人们做投资决策的简单方法,以及为什么人们选择根据这些规则做决定。所以,我当然想走出去,自己动手去做。

市场

系统化交易真的令人兴奋,因为你要努力将决策过程从本能反应过程中分离出来。你要站起来,观察市场,看自己的模型相对于市场走向表现如何。同时,还要理解当日的市场动向,审视持仓情况,并思考以下问题:我的系统和决策系统知道什么,不知道什么?形势如何变化?

系统化交易员面临的真正挑战是懂得如何构建模型,让模型能够随市场变化而调整,并能以一种稳健而直接的方式整合信息。当你看到市场变化时,一个非常迅速的模型会更积极地调整头寸,而较慢的模型会花费更多时间,消化信息的速度更慢。当你建立一个投资组合,特别是多模型的投资组合时,问题会变得非常复杂。其中每一个模型都代表了一种决策方式:我是相信市场将上行,还是相信它将下跌?你使用这些信息并将其汇总起来,得出一个观点。这与酌情决定的方法非常相似。这样就能更清楚地确定到底是什么因素在驱动你。

危机交易

对我们来说,重要的原始数据是价格、波幅和成交量等。所以,当遇到像新冠疫情这样的事件时,你会看到波幅飙升,这个数据揭示了市场风险和风险偏好正在发生的变化。我喜欢“危机阿尔法”这个词。我对此做过很多研究,写了不少论文。人人都喜欢“阿尔法”,没有谁喜欢危机。但我们在2020年第一季度真的有过这种经历。当时我们注意到能源价格开始下跌,而且在亚洲市场看到了一些非常负面的信号。然后,我们也看到能源市场开始遭遇真正的抛售。我们还看到债券价格迅猛反弹,收益率大幅下降,比2月21日的股市下跌要早很多。让我感兴趣的是,所有这些趋势都极为强劲。然而,股市一切安好,洋洋自得。连我当时都觉得:哦,这不是美国的问题。

然后,到了21日,市场大跌。每个人都意识到:等一下,这是所有人的问题。作为个人,有时很难真正理解市场上发生了什么。但当你使用一些非常量化的技术时,就可以理解市场向你展现的主流趋势。在遭遇危机和压力期间,我们的策略确实表现得更出色。这也是这种情况的奇怪之处,因为你自己感觉并不舒服。

“在遭遇危机和压力期间,我们的策略确实表现得更出色。这也是这种情况的奇怪之处,因为你自己感觉并不舒服”

交易建议

客观评价短期数据,不做过度反应,这需要自律。我们的确对日常工作制定了很多条款,来管住自己的手。我们做的任何事情都必须得到投资委员会的批准,这意味着在我们的决策过程中会有很多制衡。有时我仍觉得不喜欢它,但我没有机会凭直觉做决定。

我喜欢长距离散步,呼吸新鲜空气。每隔一段时间,我就得从电脑前站起来,走动一下,思考新想法,或者慢跑,或者边跑步边遛狗。我们做的一切事情都是以团队为基础,这也很有帮助。

混乱

回顾过去20年的情况,你会发现市场波动非常不对称。有时会猛涨,而随后的回落速度要慢得多。我们注意到,在过去10年左右的时间里,市场特征实际上已经发生很大变化。我们看到波幅飙升,而且消散的速度比以往快得多。我们的目标是任其更快或更慢地消散,根据度量对象找到衡量波动性的不同方法。

波动趋缓

美国国债引伸波幅表明,波幅峰值正在更快地回落
注:MOVE指数又称债券Vix,用于衡量1个月期一篮子2年期、5年期、10年期和30年期美国国债期权合约的收益率引申波幅 信息来源:洲际交易所、彭博

我们最讨厌的情况是跨资产类别的市况反转,即许多不同资产类别或核心主题的走势都在反转。通常是去杠杆化所致。今年6月见证了一个充满挑战的环境,因为每逢美联储出面讲话,你就会看到巨大波动,体现出市场对未来形势发展方向的判断。当美联储站出来讨论通货膨胀和缩减资产购买规模时,人们立刻开始有不同的想法。多个市场的价格波动非常剧烈。通常来说,我们对这种情况的担忧远远超过对股市的担忧。

未来前景

我们一向遵循系统化交易流程。有时当我跟别人说这些时,他们很震惊。他们说:“现在你掌握更多信息了。”我说:“个人掌握的信息不会比市场多。”我认为我们总觉得自己比市场掌握更多信息,而且在那些情况下,我们肯定会有这样的感觉。

只有当发生一些模型不知道的异常极端情况时,系统化交易员才真正需要考虑调整模型。比如日本的海啸或地震,在这种情况下,你还要面对另一种风险,也就是与市场是否休市有关的风险。还有交易所的迁移以及监管层施压,我们会关注这类风险,交易模式不知道这些事情。

我们通常对双峰分布性很强的事件感到紧张,比如大选,因为接下来显然会出现很多波动,而且这些波动既不存在于模型中,又很难衡量。所以,在这种情况下,我们往往要开很多会来确定这个事件有多严重。但大多数系统化交易员不会做方向判断。他们可能会认定风险太高,但这非常罕见。主观判断非常非常罕见。■


(注:本文仅代表作者个人观点。责编邮箱    info@or123.net)



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