人性的复杂性
是可以量化分析的么
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——读《赌金者：长期资本管理公司的升腾与陨落》
⊙毛志辉
世界排名第一的中国围棋选手柯洁前几天与AlphaGo对决。在柯洁三战皆墨后，人工智能的发展前景再次被抱以很大期望，甚至有不少专业人士乐观地认为，在金融投资领域，人工智能将会“打败巴菲特、索罗斯”，“接管整个市场，完成人类对有效市场假说的实现”。
人们似乎忘记了，早在20多年前就曾有家利用“人工智能”的金融公司，一度成为华尔街的传奇，而其诞生、成长、升腾、辉煌、陨落的过程仅仅用了六年。这就是长期资本管理公司（LTCM）。
人工智能，在投资领域应用的雏形就是量化投资，至少风靡了有近三十年。成立于1994年的LTCM应该可称作量化投资集大成者。这家公司合伙人背景显赫，不乏师出名门如麻省理工学院和哈佛的精英，更有“套利之父”梅里韦瑟，因期权定价模型研究而闻名的1997年诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·莫顿和迈伦·斯科尔斯，美联储副主席戴维·马林斯等等。这个汇聚了顶级操盘手、学术巨匠、公关明星和政府高官的“梦幻组合”，号称“每平方英寸智商密度高于地球上任何其他地方”，从诞生起就罩着耀眼光环。
LTCM把金融、通信和计算机技术结合在一起，与投资者和交易对手执行复杂的合同协议，并从投资者那里募集了几十亿美元。这家由全明星阵容构成的公司成功缔造了一个传奇。可谁能想到，它也迅速引爆了华尔街史上最大震动，差点摧毁了美国的银行体系。LTCM虽然像彗星一样划过金融市场的星空，却以一种极为集中和戏剧性的方式，展示了量化金融的特点、优势、影响和局限性。
基本按布莱克、斯科尔斯和默顿的期权定价理论设计的LTCM的投资策略简单而漂亮，通过把股票和期权配对组成无风险组合。利用期权定价理论，LTCM计算出所有期权的正确价值，识别出那些与该理论计算出的理论价值不一致的期权，如果该期权的价格比计算值低，就买入该期权，卖出适当数量的股票，反之则卖出期权买入股票。由此，LTCM可在不承担任何风险的情况下套利。
LTCM的业绩非常惊人，在量化交易模型（不仅是布莱克-斯科尔斯模型，还包括其他仅在虚拟交易中测试过的模型）帮助下盈利丰厚。公司创立后的前三年，资产净增长2.84倍，在其顶峰期，曾管理了1300亿美元基金和虚拟本金，价值等同于美国政府全年预算的衍生品组合。默顿和斯科尔斯不断研究出更复杂缜密的投资模式，并利用一切机会来支配更多资金。LTCM与量子基金、老虎基金、欧米伽基金一起并称为国际四大对冲基金，《华尔街日报》称其为“华尔街最激勇的后代之一”。
1998年8月，因亚洲金融危机阴霾未散，新兴市场债券乏人问津，收益率很高，与美国等成熟市场债券的收益率差距（利差）很大。LTCM认为这种情况是反常的，遂以极大的杠杆比率，大举进行利率互换套利交易，赌两者的利差会缩小。不料俄罗斯爆发经济危机，政府宣布停止偿还外债，并放任卢布贬值，投资者对新兴市场的信心崩溃，新兴市场债券与美国国债的利差持续扩大，LTCM损失惨重，最终不得不由联储组织银行出面救援。
LTCM的失败，原因是多方面的，过度自信、过分贪婪、过高杠杆、监管不力等都难辞其咎，然而，最根本原因却是数量金融的内在缺陷。迄今，完美的套利交易都只存在于理论中，在真实世界里，有些问题是无法回避也难以解决的，这使得套利交易或者所有基于量化模型的交易，永远充满着风险。
比如，量化模型对未来的预测只能根据过去的数据推导而来，而市场的诡谲之处在于你永远无法知道下一刻会发生什么；套利交易的基础是要有良好的市场流动性，而在量化模型支配下，LTCM头寸过大，流动性问题越来越突出，最终就像被一群杀人鱼团团围住的硕大海鲸一样孤立无助；量化模型即使对长期价格走势有准确判断，但在短期波动中仍需有足够的支付能力，当真正的危机来临，也会最终囿于有限的赌本而无法起死回生。
此外，量化模型本身的问题也不容回避。为建构模型，就必须把复杂的现实简单化，通过一系列假设，把金融市场理解成一个简单、清晰、理智、秩序井然的世界。正是深受默顿和斯科尔斯有效市场理论的熏陶，交易员们才会确信市场价格会按模型预测的方向运动，而且是直接运动，他们自信地认为模型可预测出交易行为的限制，却忽略了一个重要因素：包括交易员在内的所有投资者并非永远理智。
诚如华尔街日报名记者罗杰·洛温斯坦所言，对LTCM而言，最大的讽刺在于他们试图分解并最终最大限度消灭风险，而不是想办法通过投机操作来克服风险。这只20世纪末的典型基金，试图通过结合金融经济和计算机编程两大新学科来驾驭市场，试图利用历史价格和波动率来预测未来风险，而这恰恰是他们所犯下的根本性错误，其巨额亏损表明了当代金融学的核心理念存在着瑕疵。
在LTCM受挫后，华尔街又经历了一系列巨变：“两房”被政府接管，雷曼兄弟倒闭，美联储出手救助国际集团，高盛和摩根士丹利被转为商业银行……难怪洛温斯坦感慨，华尔街的天才们总是日复一日、变本加厉地重复蠢行，用过高的杠杆率让投行深陷危机，他们钟情的是各种时髦复杂的金融工具，对市场模型的判断深信不疑。
因应金融经济和科学技术的迅速发展，互联网、云计算、大数据和人工智能正在重塑全球金融业。时至今日，越来越多的基金公司已开始布局人工智能领域，诸如桥水基金、文艺复兴基金、西格玛、城堡投资、德劭基金等都组建了人工智能团队，人工神经网络作为先进的机器学习算法被对冲基金广泛运用。然而，这就能让投资顺风顺水、让市场高枕无忧了吗？
别忘了，人工智能归根结底还是量化投资，而人性的复杂远非模型、算法所能精确度量。我们生活的世界，又是充满巫术、迷信、宗教和玄想的地方。并且，对量化模型的错误理解、肤浅应用、不考虑其局限性、过于简化假设和限制条件等，都会导致“黑天鹅”不断出现。
在金融投资领域，最忌讳的就是好了伤疤忘了疼。
