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绝非路人甲的突发穿刺行情 \/ 如何防范交易路上的“黑天鹅行情”这只大Boss

发表于讨论求助 2023-05-10 14:56:27

作者：许铁，ID：XUTie0609

来源：混沌巡洋舰

我有一个外号叫“理论家”，这可能也是人们对书呆子的戏称，因为我的确非常呆，偏好从一大堆事物中总结个原理什么的。我精通统计，喜欢计算身边各种事物的平均值，抓住他们的“本质”，而对各种“琐碎”的细节视而不见，认为只要把握事物的总体趋势，就能让我头脑中的“原理”变成生活中的现实，但是现实却教训我是个木讷的傻瓜，甚至会把煮熟的鸭子弄飞。

我老爸没有读过很多书，但他却是个公认的“老狐狸”，在现实生活中往往出奇制胜。他常和我说的一句话是：“胜败在于细节” 。

这让我这个理论家彷徨了，因为细节在我的眼里是是可以漠视的，如同收音机里的噪声。我的信仰来自大名鼎鼎的“高斯分布”，那个分布告诉我们，主宰成败的不是个别的细节，而是总体属性。就像我可能因为一次约会没带钱包的经历丢掉女朋友，但是我一生要接触很多女人和进行很多约会，如果我大体还不错，总有一个会谈成。

但是老爸的话在现实中却屡屡应验。

于是我在思考，我从来都引以为傲的那个由美丽的高斯钟形曲线加上和谐的牛顿定律组成的世界，出了什么问题？我开始钻研生物学，并在“动物世界”里找到了答案，因为一种动物——黑天鹅。

在黑天鹅出现之前，天鹅湖里的天鹅都是白色的，你可以想象那种天蓝色的湖面上飞起上百只白天鹅的感觉吗，远远看去如同乞力马扎罗的雪。于是我以为白是天鹅的标志，我以趋于100%的概率预测天鹅皆是白色。直到有一天湖面飞过一只纯黑的天鹅，宛如来自外太空，打碎了我的白天鹅之梦。从此我明白，生物的世界里特例才是本质，而不是平均。特例总会以比你预想大的概率出现，而把之前的理论打得粉碎。

经典物理的世界是平均数的世界，细节和特例都可以滤掉。但一旦进入生物主导的领域，他们就变成了王道。

黑天鹅似乎一直都形容不招人待见的某种事物或现象，都是大家不希望看到的。但正如黑格尔的名言“存在即合理”一样，如果“黑天鹅事件”总是以某种概率出现，那它其实就不是偶然势力，就像基因突变一样，它总会变得，只是慢一点。

在进入肮脏混乱的生物世界前，我们先来悼念一下高斯定律主宰的“白天鹅之舞”。

高斯分布与大数定理 / 平均的力量

我们经常用平均数表达事物的总体状况，比如中国男人的身高1米7，对于做统计的人，平均数几乎成为信仰，我们往往已经忘记了这种信仰背后的基本假设——高斯分布是永远正确的。只有在我们统计的事物呈高斯分布时，平均数才真正能够代表事物的属性。

预备知识：加和等于平均。平均数的运算依赖于把很多的数据相加后除以数据的个数。样本在平均数附近的偏差大小由标准差表示。经典理论告诉我们，样本的容量越大，平均数就越能代表所研究群体。

高斯吊钟函数曲线。看不懂不要紧，没几个能看懂

高斯告诉我们加法的威力。对于一个随机事件，比如赌场里掷筛子，虽然每一次取得的结果从一到六完全无法预测，但是如果你投上10,000次，把你每次投的点数加起来你却得到一个可以被越来越精确预测的数。这个结果可以被一条称作高斯曲线的东西描述，它具有两个特征量，“平均数”和“标准差”。平均数描述总体趋势，而标准差告诉你不确定性的大小。高斯曲线告诉我们，随着加数的增多，标准差在平均数面前越来越微不足道，直到可以忽略不计，或者说通过无穷加和，一个随机事件成为确定事件，我们越来越精确的得到平均数。这条法则叫做大数定理（law of large number)。

大数定律的威力，在于他使得一个“万事皆确定”的世界可以在庞大的不确定性之上产生。就好比明天太阳升起春天花儿会开这种事，我们知道不发生的概率几乎为0，这都是高斯分布和大数定理的保证，因为太阳升、花儿开是组成太阳和花儿无数的原子和分子共同作用的结果，一旦沾上“无数”、“共同作用” ，大数定理就以任意高的精确性保证事物一定会发生。好比你有一大堆散漫不靠谱的士兵，你依然可以靠数量赢得战役的胜利。

正态分布和大数定理是所有确定性的根源，因为我们的可见世界就是无数不确定的微观因素不断加和的结果。

对于细节重要性的启示：当决定事件的因素足够多，试验的次数足够大，每一件事，微小的细节不再重要，因为它们在巨量的加和中被平均掉了。

不过不要高兴太早。

高斯定律背后的陷阱

A.细节因素要独立

看上去有点抽象，好比如果你认识的女性都私底下串通起来说你很好或很坏，那你约会的人再多也不会取得那个由理想平均数决定的结果。因为所有的女人其实都取得了和你开始约会对象一样的想法。你得到的只是放大的标准差，你第一次约会里的随机性被放大成为一生的结果。初始条件的影响被放大，所谓亚马逊森林的蝴蝶扇扇翅膀，引起大西洋上的一场风暴。

B.时间平移不变形

这个又有点玄了。简单的例子，如果你投掷的时候筛子被人换掉，变成一个加了机关的筛子，每一面都是一点，而且后面又经常被时不时的换掉，那你永远得不到稳定的平均数，如过你还在那里按高斯定理做加法，指望你会最终赢得平均数给定的钱数，就是被骗的傻瓜。

大数定理是我们认识随机世界的基础，他告诉我们确定性如何从偶然性的基础上浮现。但是他就如同牛顿第一定律和理想气体模型，光滑水平面和无相互作用的基本粒子在真实生物的世界如同幻影般不存在，虽然我们的确在某些时候得到一些趋近的情况。

它的核心，就是你给予分析的数据必须是“公平真实”的，好比在回测EA自动化交易产品时，MT4交易软件的行情数据是真实的市场数据，而不是代理商自行编制的“内盘”数据，如果是后者，不管回测的数据如何漂亮，在真实交易时也会四处碰壁。

黑天鹅效应与幂律分布

高斯曲线和大数定律保驾着庄严的理论物理世界，在这里，好好学习就能天天向上，灰姑娘一定会遇到王子。但是，黑天鹅还是摧毁了童话。

黑天鹅的本质是“个体VS总体”，细节对全局产生决定性影响。当水面出现一只黑天鹅，整个天鹅群体的属性变化，一个纯白的世界霎时变得中灰。这里当然更多看到特例的影响。

用高斯正态的观点看，黑天鹅出现的概率本来可以忽略，因为我们之前已经统计了巨大的白天鹅样本，但是黑天鹅还是出现了，它的出现似乎没有想的偶然，是我们的运气特别不好吗？错！但错的不是你而是正态分布。

概率······嗯，看似非常微小，但时刻决定生死的要素。比如“瑞郎时间”、“英镑闪崩”，多少人（甚至经纪商）在这样的十年不遇的黑天鹅事件中爆仓。

在生物的世界里，主导的是幂律分布（PowerLaw）。幂律分布的数学表达式简洁无比，不同的幂律分布只体现在幂指数的不同上。它与高斯分布的本质不同在于，高斯正态分布下那些概率小到可忽略的事件，在幂律分布下却没有那么罕见。在幂律的观点下，黑天鹅的出现是可以理解的。罕见的黑天鹅不仅来到，而且决定着全局。是的，人们在此总有种偏见不断被讽刺，黑天鹅其实完全不是小概率的“路人甲”，而是游戏中的Boss级，一出场就会改变局势。

“黑天鹅”Boss一出场，大杀四方呀

为什么黑天鹅影响如此之大? 在这里，现代物理里的相变理论给出了震撼有力的答案。我用一个具体的例子点名：雪崩。雪崩是山顶大面积的雪体坍塌，本来要推到一座雪山是几乎不可能的事情，雪崩符合经典的黑天鹅事件的定义，按常理几乎不会发生，一旦发生即致命。为什么在现实中我们却经常听到雪崩的事故呢？因为雪崩的诱因其实与它的影响相反，非常微小，可能是只是一粒小石子从雪山上跌落产生的震动，或者一个人在喊话，这些诱因并没什么特别。这些微小因素在绝大多数情况下都对雪坡毫无影响，但是在一种情况下却不是——雪山的临界状态。只有在这种情况下，极其微小的一个诱因却会引发狂躁的力量。2008金融危机的前期2007年，很多对冲基金的算法交易都持有巨量的次级贷款抵押衍生品品种，一家机构的风险敞口引发了整个市场的流动性瞬间枯竭，导致全行业崩溃，也是这么个逻辑。

临界状态是一种脆弱的平衡状态，维持雪体凝聚在一起的力量和使雪体瓦解的力量几乎相等，但是只要天平稍微倾斜变万劫不复。你在庞大的雪坡上投一粒微小的石子，石子的作用力不是被局部的雪体吸收而是扩散到整个雪体，如同压死骆驼的最后一颗稻草，使平衡整体倒戈。

生命洪流的本质是一种特殊的相变。因此跟生物有关的事情，包括生物的历史和我们人类的历史和我们每个人的一生，都发生在临界状态，那个充满着大大小小的雪崩的状态，那个不可预见的细节决定全局的状态。只要你明天还活着，黑天鹅就会起飞。归根溯源，生命的产生，进化，到我们的出生，都是一系列黑天鹅起飞的结果，我们本身就是黑天鹅，又何必惧怕明天它再次划过你的窗前。

生物进化是最原汁原味的黑天鹅效应，生物的变异本来已经是特例，而能够幸存的变异更是特例之特例，正是这样的特例而非主流（平均数）主导了生物的演化。我们统治世界的哺乳类的祖先，曾在亿万年里躲在当时的主流爬行类（恐龙）的阴影下吃着它们掉下的残渣生活，直到有一天，黑天鹅降临，一场天灾结束了爬行类的霸主地位······

黑天鹅把不确定性深刻的带入我们的日常生活，作为理论家的我，感到那充满着完美的直线、抛物线、牛顿定律的世界宛如一座空城。它庞大的钢筋水泥，依然支撑着现代工业，甚至引领我们发现黑天鹅的秘密，却无法让我们了解自身。

作为交易者，金融市场的黑天鹅似乎最为直观，如果交易策略中蕴含着这种风险，那它一定会发生，只要你会一直交易下去。因此如何防范这样的突发风险，如何在交易策略中嵌入相应的应对参数，还请大家多看“脑壳量化工场”的文章和关注我们的EA自动化交易产品吧，专业的事情交给专业的人去做吧。