量化創新者 Maksim Baradziuk 揭曉面向現代市場的行為驅動風險協議

算法不再是純粹的機械：通過理解和整合行為偏差，交易員可以將人類情緒轉化為可衡量的市場優勢信號。 最近發表的一項研究康奈爾大學該大學使用自定義的“情緒量變化”指標分析了超過 200 萬條 Reddit 評論，該指標同時追踪了情緒和討論高峰。 研究發現，基於 SVC 的策略比買入並持有策略的表現高出高達 84%，並減少了市場下跌時的損失。 研究結果強調了網絡群體情緒的變化如何成為短期交易的有效信號。 隨著金融市場日益複雜，以及算法和區塊鏈交易系統日益佔據主導地位，一個基本問題正在引起研究人員和從業人員的關注：機器能夠理解市場情緒嗎？

國際知名量化策略師兼算法交易專家馬克西姆·巴拉齊克（Maksim BARadziuk）堅信答案是肯定的。 他的方法論已被歐美各地的對沖基金和自營交易公司採用，並被公認為能夠在極端波動時期提升投資組合的韌性。 在機構交易領域不斷深耕，他不僅因構建可擴展的系統而聞名，還開創了行為感知風險協議。 這一貢獻被頂尖學者譽為過去十年行為經濟學在量化金融領域最具創新性的應用之一。

Maksim 以構建機構級交易系統和領導跨資產量化研究而聞名，曾為多家前沿對沖基金和自營交易部門做出貢獻。 他的最新研究探索瞭如何通過融入行為偏差來增強交易算法，而這一領域傳統上被認為與冷冰冰的邏輯驅動代碼格格不入。 這項研究促成了他發表在《美國管理與經濟創新雜誌》上的學術成果。

在這次採訪中，Maksim Baradziuk 解釋了教授算法來解釋恐懼、貪婪、過度自信和其他人類本能的可行性和必要性，以及為什麼這樣做可能會在現代市場中開啟新的風險緩解水平。

過度自信偏差、羊群行為和損失厭惡是其中影響最大的因素。 這些影響不僅會扭曲個人決策，還會放大整個市場的波動。 在市場高波動時期，交易員往往會做出更衝動的舉動，使用更高的槓桿，並且在交易出錯時反應更情緒化。 你經常會在市場觸頂時看到這種情況，那時某種交易狂潮就會開始。 這是許多泡沫的最後階段，是算法能夠識別的集體情緒過度波動。

絕對如此。 大多數非高頻交易算法本質上是模式識別器，而這些模式通常是人類或人機行為的副產品。 因此，某種程度上，我們已經在訓練算法來量化行為反應，無論有意還是無意。 有時，策略設計始於發現其他算法留下的低效之處，而這些算法本身就反映了其創建者的認知偏差。

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錨定效應通常會影響微觀結構的低效性，例如市場對新聞的反應。 價格波動幅度可能不如預期，因為人們的心理會錨定在先前的信念或水平上。 另一方面，過度自信往往源於對市場真正運作方式的理解不足。 交易員會說服自己“下次一定能成功”，即使在交易中沒有明顯的優勢。 這種後見之明偏差極其危險。

一種有效的方法是分層：在現有模型之上構建行為校正層。 這些層可以在不干擾核心策略邏輯的情況下檢測並響應極端行為。 在某些情況下，你甚至可以從這些極端的情緒市場狀態中獲利，而不是與之對抗。 據報導，Jim Simons 和文藝復興科技公司使用了一種市場狀態理論，這是量化人類行為的一個很好的例子。

我傾向於認為大多數算法，無論是否被貼上“行為”標籤，在某種程度上都是對人類行為的描述。 所以我不會劃出明確的界限。 但如果你積極地針對行為效率低下的問題，你很可能在傳統模型失效的波動或極端情況下提高穩健性。

一旦突破特定的情緒或認知閾值，波動率衰減模型的表現就會大不相同。 交易員的反應會變得不那麼理性，你可以利用這些模式獲利——例如，在識別出過度反應後，通過期權做空波動率。 這些情況通常超出了標準波動率分佈的範圍，並且可能打破關於均值回歸或隱含波動率曲線的傳統假設。 Baradziuk 在新冠疫情市場衝擊期間部署的波動率模型，在許多量化基金出現兩位數虧損的同時，通過保持正夏普比率，跑贏了基準。

最有前景的領域是模擬極端波動後的行為。 人們總是誤判接下來會發生什麼，要么反應過度，要么反應不足。 隨著散戶進入市場的渠道不斷擴大，槓桿率不斷提高，實時數據也越來越多，我們將會看到更多類似的低效行為，而不是更少。 能夠模擬並適應這些行為動態的算法將擁有真正的優勢。

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