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主题 : [分享]在虛拟交易环境中,创造你的阿凡达(Z)
婉洋591 在线
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楼主  发表于: 2010-06-25  

[分享]在虛拟交易环境中,创造你的阿凡达(Z)

Avatar在字典中有几个含义,当作计算机术语表示「在虚拟实境中互动地呈现一个人」;在印度宗教中表示「神下凡人间并作为人形」,因此被衍生为「化身」之意。这个罕用字,变得众所皆知,应该要归功于电影「阿凡达」(Avatar);看过阿凡达的朋友因此可以知道为何要用这个听起来像梵文的字,命名这部史上制作成本最高的电影。
第一次看到这个字(因为是生字,还特别查了一下字典),是在一篇探讨智能型代理人在虚拟交易市场应用的文章(标题为「Traders Imprint Themselves by Adaptively Updating their Own Avatar(by Gilles Daniel, Lev Muchnik, and Sorin Solomon)),这篇文章被收录在「Artificial EconomicsAgent-Based Methods in Finance, Game Theory and Their Application(2006)一书。
这是一篇非常有趣兼具创意的文章,交易的决策者可以在虚拟的交易环境中,与其替身-Avatar对话,赋予这些阿凡达交易代理人交易的策略,让阿凡达作为替身进入交易市场中(如此,阿凡达即使失血而亡,亦不致伤及本尊);进入市场后,可依据阿凡达在交易战场上策略行使与成败,调整真实代理人(本尊)的策略。如果有许多真实交易人加入对战,那么就是一场虚拟交易游戏了。
作者将此方法称为「Avator-Based Method(ABM)」,并将此概念实作建构在NatLab中。
文章提到此系统的目标「…We hope this unbiased way of capturing the adaptive evolution of real subjects behavior may lead to a new kind of behavioural economics experiments with a high degree of reliability, analyzability and reproducibility…」。
文中结论从学术观点,提到这样的互动、学习、适应的仿真交易实验环境,可以研究包括「how people depart from rationality?」「how out-of-equilibrium markets achieve or not efficiency?」「how extreme events due to a shifting composition of markets participants could be anticipated?
(
该篇文章共有12页,有许多精彩的论述,恕我无法一一解释;透过文章的参考文献回顾,也可以一窥这个领域的研究轨迹)
当然,跨学术单位合作、耗费心力建构此复杂的代理人仿真交易环境,不会只是为了学术目的,作者隐约提到此系统在实务上的目标,除了让交易人透过此环境厘清交易策略逻辑外,也可在接近真实市场的模拟环境中,了解策略的预期表现与真实表现间的可能落差,透过与阿凡达共同学习、适应,找出更有效的交易策略。

这篇文章其实是论坛中提过的「人工交易市场中智能型代理人仿真」的研究路线,人工股票市场研究虽始于圣塔菲研究院的SF-ASM模型,但代理人的研究在不同的领域已经不是新鲜事(相关研究可参考隐藏的逻辑一书),这种由下而上的研究方法,颠覆了过去社会科学仿造自然科学,由假设、公理、定理、证明产生理论的所谓「科学研究方法」不同。

Stuart RussellPeter NorvigArtificial Intelligence一书,甚至以智能型代理人为主轴定义人工智能的研究,并成功的整合定位了我们所熟知的AI方法,包括专家系统、类神经、基因演算、启发式算法。

谈到程序交易策略的研究,一般做法是建立模型后,在如TS的环境中回测历史数据,由策略绩效调整规则组成,甚至最佳化参数。但往往遇到将历史数据验证过的交易策略,实务应用时就不管用了,为何如此?这结果是可以推论出来的…

假设,(1)台指期货的交易人可取得台指期货至开市以来的所有交易数据,(2)他们都拥有TS也都有能力建构市场被广泛使用的技术指标(20几种常用技术指针的EL编码论坛上就有了)信号,(3)他们都很有毅力的组合这些技术指针信号与TS提供的信号,形成策略并使用最佳化功能找出最佳策略与参数组合(以所有期间的交易数据回测)(以上假设应该合理)
那么,他们都会「不约而同」找出至目前为止最好的交易策略与信号、参数组合。
(
可悲的是,他们找到的圣杯大同小异,但认为只有自己知道;这是为何另一篇文章中提到不同期间的最佳化参数飘移的原因)
于是,他们都高高兴兴、迫不及待、满怀希望的,把这些策略在市场中实现。
于是,大家都满载而归,从此过着快乐的生活。

别傻了,这是童话情节(哪有所有人都赚钱的事),真实的结果只会导致,回测后的最佳策略「失效」了。
因为,没有考虑到市场的互动性、竞局本质,掉入了索罗斯警告过我们的市场反射性的陷阱。
由此观之,将市场互动性放入系统中考虑所建置的交易策略,或许才有一丝机会。(至少不会被前述的简单推论击溃)

找个时间训练你的「阿凡达」吧!至少,他可以先代替你流血。

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