邵志堯

Algo Trading算法交易是以人工智能作為交易基礎，人工智能始於上世紀八十年代，當時分了兩大陣營，一個是以規則（Rule based）為主導，另一個則以神經網絡（Neural network）作核心，兩者從字面上很難理解，但說白了一個是死讀書，而另一個是教它怎樣思考，規則主導即教它A便會是B，擧例說一個圓面在頂上加兩個三角便教它這是貓，但有類似特徵便會容易出錯，因為世界上有很多不同種類，摺耳貓便辨認不了，而神經網絡為核心則教它怎樣思考，Learn how to learn學習怎樣學習，這也是哈佛大學的教育宗旨，電腦審視大量貓的圖片，從而得知貓的特徵，從而判斷出那一隻是貓，早些年Alpha Go便是從大量實戰去學國際象棋和圍棋，便把世界棋壇大師殺得片甲不留。

很多人以為Algo Trading一定賺錢，查實Algo Trading 也有厲害的和普通的，普通的算法只可能在某一個pattern才赚錢，當市場改變了pattern，它們也無所適從，也要賠錢收場，世界上沒有長勝將軍，我們只能夠要求在市況差的時候儘量減少，並祈求市況運行至較為對我們有優勢的pattern才追擊，舉一個例子，有些策略只適合大波幅才能產生利潤，小波幅便會英雄無用舞之地，聰明的Algo便會識別細波幅pattern，儘量避免開倉及減少損失，很多時候寫程式的人都是用Backtesting，在以發生的市況裡，電腦一定能找到一條利潤最大化的方程式，但將來是一個未知數。

而在寫程式時並未考慮在真實環境中能輕而易舉地在指定價位買入及沽出，並沒有考慮滑價（Slippage） 或跳價的成本及風險，除此之外市場深度（market depth） 也是一個議題要作考慮，有否足夠市場參與者和對手，開了倉但沒有足夠對手和你平倉，令你只可以在紙上交易時有利潤，一落場便是第二回事，香港恆生指數期貨最活躍的成交只是集中在早上9:15至10:15頭一小時，若果你在夜期進行買賣便會陷入缺乏市場深度的風險，世界上沒有「天橋」，實際汽車使用的天橋也會出現倒塌。

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