你为什么会被骗？——揭“实盘神器”之交割单制作软件

最严新规亮相：单只股票质押比例不超过50%，质押率不高于60%，单券商不超30%沪深交易所网站9月8日发文称，为进一步聚焦股票质押式回购交易服务实体经济定位，防控业务风险，规范业务运作，经中国证监会同意，沪深交易所联合中国证券登记结算有限责任公司(以下简称“中国结算”)，发布了《股票质押式回购交易及登记结算业务办法(2017年征求意见稿)》，向社会公开征求意见。
据有关负责人介绍，本次修订主要包括三个方面：一是进一步聚焦服务实体经济定位。明确融入方不得为金融机构或其发行的产品，融入资金应当用于实体经济生产经营并专户管理，融入方首次最低交易金额不得低于500万元，后续每次不得低于50万元，不再认可基金、债券作为初始质押标的。二是进一步强化风险管理。明确股票质押率上限不得超过60%，单一证券公司、单一资管产品作为融出方接受单只A股股票质押比例分别不得超过30%、15%，单只A股股票市场整体质押比例不超过50%。三是进一步规范业务运作。明确证券公司开展业务的资质条件，要求证券公司建立融入方信用风险持续管理及资金用途跟踪管理机制。
需要特别说明的是，为减轻对存量业务的影响，将适用“新老划断”原则，上述修订内容仅适用于新增合约，此前已存续的合约可以按照原有规定执行和办理延期，不需要提前了结。

泰国的清迈是一个很适宜悠闲生活的城市，当年邓丽君就选择住在这里。2015年12月，我们三家入住清迈古城，在饱览了多个或古朴或辉煌的寺庙，品尝了各种泰式美食和传统小吃之余，我们也有意在清迈置业，甚至不排除在清迈养老。清迈的房子总体上价格适宜，相比北京真是便宜，加上泰国人的热情温润，第一印象还真是不错，很快我们在中介的帮助下，走访了多个在售项目，并签下了一个大单，然后很快变成一个大坑，我们陷入其中至今无法自拔，只好止损认倒霉。为了警示更多像我们一样信任泰国人，信任泰国中介的中国买家，我们把自己的教训写出来，希望后来者能够避开类似的陷阱。1、 听起来太美好的东西往往不是真的我们看过的项目都可以代业主打理，并承诺一定的年回报，但多数回报率在6%-7%，但我们签单的项目是开发商帮业主代理经营酒店，毛收入的一半给业主，测算年回报率高达10%-18%，其广告现在还挂在网上（图中的8%保证收益是我们谈判过程中提出的要求，说明广告是在坑完我们之后有所优化，也说明房子还没有卖出去，更别说酒店开业了）。因为这个开发商已经有一个酒店开业，我们实地考察之后觉得哪怕只有下限10%的年回报也很不错，就比较动心。2、 警惕跟你攀关系的开发商和中介这个项目的开发商是Thanawat Walairacht先生，据他自己说祖籍是中国云南，中文姓赖，华裔的背景让我们更增添几分好感，我们万万没想到这位赖先生真的会成为老赖。带我们去谈这个项目的中介是“泰国城市房地产”的负责人Alan先生，这是一个看上去很慈祥英国退休老头，据他自己说来到泰国做房产中介已有多年，Alan特别强调赖先生是他的朋友，以示与他介绍的其他项目不同，可以帮我们谈到更优惠的价格，从而很大程度上消除了我们在谈判中的防御心理，当场签订了十四个房间的意向书，并交付了订金。3、 数据和价格要仔细核对我们一口气买的房间比较多，签订意向书时并没有逐一核对，当时想，都是电脑中调出来打印的数据，应该没错吧？回到宾馆我们拿出最初的广告页与意向书一比较才知道，几乎所有的房间平米数都有差异（当然都是多算），有四个带阁楼的房间广告页是按单层面积计算，但单价提高，结果在意向书中直接按双层面积合计计算，同样提高了单价。我们马上电话质询，赖先生态度倒是很好，说算错了，可以重新算，然后第二天一早过来，根据广告页数据做了调整，增加了三个房间。我们刚刚提升的警惕又被他的笑容和面积补偿打消了。人很容易陷入自我合理化，面对明显的商家欺诈行为，也没有太往深处想，我们已经打算回国就付订金之外的第一笔款。4、 大笔支出要做尽职调查我们到普吉跟几个很熟悉泰国房产的华人朋友聊起了清迈的订单，其中一个朋友强烈建议我们，这么大笔支出，最好自己聘请律师做一个尽职调查。说实话，我们开始是不以为然的，因为中介接受一个项目的推广，他们应该是做过调查的，我们先入为主地假设泰国人是有诚信的，实在是被他们的微笑蒙蔽了。这位朋友给我们介绍了律师，帮我们谈下来的服务费用与整个投资比也不贵，所以我们觉得费点事买个踏实也不错。但是尽调的结果让我们大吃一惊，首先是这个赖先生在我们签订意向书的一个多月之前，刚刚从一个破产官司中解脱出来（让人疑虑过往诚信或经营能力），而且他的房产开发公司注册资金比较大，但出资并没有那么多，账面负债率很高，同时所开发的房子是公寓而不是酒店，办理酒店注册具有不确定性，另外建成房子的总高度已经超出政府部门备案批准的数字（不确定会不会处罚），门前的道路也不是政府规划的公共道路(当然也不是业主的，是第三方私人的)……，一堆小小的问题。5、 跨国纠纷很难处理既然尽调发现了问题，我们就要求赖先生澄清或解决。赖先生开始是满口承诺，比如2月底之前解决注册问题，4月底之前酒店开业，设定最低回报率，等等，但是到了给定的期限，所有问题都没有解决，只能开始协商退订金，中间调整了好多次方案，因为我们人在国内，都是通过中介Alan先生邮件来往，赖先生一度提议我们减少购买房间数量，订金转为购房款，我们也接受了，但赖先生最后突然提出我们想要的房间要涨价，这种出尔反尔是我们无法接受的，因此我们决定退房退订金，看到我们很坚决，赖先生又使出缓兵之计，通过Alan先生告诉我们，可以最晚今年4月底（距离他承诺酒店开业时点整整一年之后）全额退款。我们无奈接受了这个安排，但为了防止再出意外，我们请Alan先生帮我们落实退款，同时我们承诺给付Alan先生退款额30%作为佣金。但实际上意外还是发生了。在4月份之前，我们与Alan先生一直有邮件沟通，请他跟踪项目进展，开始他还有邮件回复，到了4月底的截止线，我们请他落实退款时，Alan却不再回复邮件，不知他跟赖之间是否达成了什么交易。我们也找了清迈的其他朋友直接联系赖先生，赖则完全回避不理，摆出爱谁谁的样子，真是名符其实的老赖。因为为这点钱打跨国官司很不值，而且文化背景，语言沟通都有障碍，时间、费用都促使我们只能止损，但这笔钱收不回来让大家都很郁闷。所以我们提醒各位想在泰国买房的朋友，一定要选择有资质的大开发商，以及尽量选口碑好的中介，否则一旦有纠纷，买方都是弱势者。以上几条建议，是我们三家经过将近两年与泰国无良开发商和不负责任中介的过招，惹了一肚子闲气，损失了十几万人民币的订金和律师费，得到的沉痛教训，供大家参考吧。请记住这几个名字：Tree Boutique Condo及其开放商“树木房地产集团有限公司”的Thanawat Walairacht，“泰国城市房地产”及其负责人Alan，强烈建议回避。

最近看到贴里有发交割单的，竟然成本价大于市场价，还红盘赚钱了，这个交割单也太不专业了。

导读如何辨别好的和差的量化交易策略？运气对于基金经理的投资回报有多大作用？如何防止自己把钱交给一个“猴子”管理？为什么说大部分量化基金经理都是骗人的？随着计算机编程在金融投资中得到越来越广泛的应用，量化交易也越来越得到大家的关注。据华尔街日报报道，在过去20年，量化基金的数量和管理的资产规模有了大幅度增长。股票指数期货交易中，超过7成为量化交易。国际外汇期货交易中，量化交易量大约占到8成以上。那么到底什么是量化交易？它和传统的基金投资策略有何不同？依靠电脑程序进行投资，和人相比有什么优劣点？如何判断一个量化交易策略的好坏？带着这些问题，我和美国杜克大学的坎贝尔·哈维（Campbell Harvey）教授进行了一场非常有趣的谈话。由于我们谈话涵盖的范围比较广，因此我将我们的谈话内容分为两篇文章分别发表。今天这篇文章，是我们谈话的第一部分，主要讲讲如何来甄别量化投资策略的好坏。首先向大家介绍一下坎贝尔·哈维教授。哈维教授是美国杜克大学的金融学教授。他是2016年美国金融协会的主席。哈维教授在公司治理，行为金融，计量经济， 计算机科学等领域发表过120多篇顶级学术论文。他写的关于甄别基金经理的运气和技能的文章，连续两年获得Journal of Portfolio Management最佳论文奖。他也曾8次获得美国金融分析师协会（CFA）颁发的格雷厄姆/多徳奖（Graham/Dodd Awards）。我们从哈维教授写过的一篇论文《Evaluating Trading Strategies》说起。我问哈维教授，在其他一些领域，比如物理，确认一个新发现需要达到“5倍标准差”。但是为什么这个标准在金融研究里没有被执行？业界好像满足于“2倍标准差”标准。对于这些统计学概念不太熟悉的朋友，让我在这里稍微为大家做一下科普。在统计学上，如果我们要确认任何规律或者发现，确保该发现具有统计意义，那么我们就需要计算该发现的T值和P值。如果T值为2左右（1.96），那么其对应的P值（假设自由度够大）就为0.05左右。也就是说，该统计结果有效的概率为95%。这也意味着，在这种情况下得到的统计结果，有5%的概率是假象。这个标准，称为“2倍标准差”要求。在一些精确度要求比较高的计算和实验中，“2倍标准差”的误差率太高，因此实验人员需要提高确认结果的门槛，到3倍，甚至5倍标准差。从上表中我们可以看到，T值越大，P值越小，结果产生误差的概率也越小。如果一个发现的T值达到5，也就是“5倍标准差”，那么该结果有效的概率为99.999%。因此，标准差倍数越高，T值越高，实验结果越可信。在哈维教授的文章中，他提到了希格斯玻色子（也被称为“上帝粒子”）的例子。早在1960年代，英国科学家彼得·希格斯就从理论上提出“希格斯玻色子”存在的可能性。但是，在实验中真正确认该粒子的存在， 则一直要等到2013年。2010年，意大利物理学家托马索·多里戈宣称，美国费米实验室的万亿电子伏加速器（Tevatron）可能已经发现了希格斯玻色子。但当时的发现仅限于3倍标准差，因此没有在科学界获得认可。直到2013年，欧洲核子研究组织确认发现希格斯玻色子时，其发现的可靠性达到了5倍标准差。因此这些物理学家们才敢向世界大方宣布，我们终于证实了“上帝粒子”的存在。为什么2倍标准差和5倍标准差相差很大？原因在于，科学家们为了寻求某一种发现，他们可能会试上成千上万次实验。以希格斯玻色子为例，理论上该粒子仅会在每 100亿次碰撞中产生一次。因此为了证实希格斯玻色子的存在，物理学家们设计的粒子对撞机需要重复上千万亿次数级别的碰撞。在任何实验中，都有运气的成分，因此也可能会导致虚假的发现。重复实验的次数越多，偶然碰到假象的概率也越高。这就是为什么物理学家们需要把检验标准提高到5倍标准差，确保该实验结果在统计学上能够过关的原因所在。“5倍标准差”规则，背后有非常强的逻辑性。但是这个规则，并没有被金融研究行业采纳。目前绝大部分的金融量化研究，都还是以“2倍标准差”作为接受实验结果的标准。这就导致很多金融研究得出的结论并不一定经得起推敲。在哈维教授写的论文中，他提到了一个非常有趣的例子。如果一家基金向投资者呈现如上图中左边那张回测业绩，相信绝大多数投资者都会非常喜欢这个交易策略。该投资策略有非常稳定的投资表现，几乎没有任何大幅度的回撤。即使在2008年金融危机期间都有不俗的表现。很多投资者可能会当即拍板：我决定投100万！但事实的真相从右边那张图中浮现出来。原来，研究人员只是做了200次随机回测，然后从中挑选出一个表现最好的策略而已。对于投资者来说，他只看到那一个最 好的策略回报，并没有看到其他199个表现更差的情况。由于这所有200个交易策略都是随机产生的，因此其未来的投资回报完全不可能重复。投资者接下来的 投资回报和左图一样的概率几乎为零。这个简单的例子告诉我们：即使没有任何技能，只要样本量足够大，也能够产生足以“以假乱真”的投资业绩。有些朋友可能对上文提到的统计知识点不太理解。那么让我在这里再和大家分享一个更为简单易懂的例子。假设有1000只猴子参加扔硬币大赛。如果扔到“正面”，猴子可以继续留下来参加下一轮。如果扔到“反面”，该猴子被淘汰出局。大致来说，每一轮会有一半猴子被淘汰。我们可以看到，在扔硬币大赛连续进行了7轮后，大约会剩下7只猴子。如果我们去检验这7只猴子的扔硬币记录，每只猴子都连续扔到7次硬币的正面。任何一个人，连续扔到7次正面的概率都是很小的。因此他会告诉你，这和运气完全无关，而是我有一套扔硬币的“秘笈”。聪明的读者，你会相信一只猴子有扔硬币的“特殊技能”么？当我向哈维教授提到这个例子时，他完全赞同我的意见。哈维教授说到，如果有10,000个基金经理，那么在10年后，大约有10个基金经理会连续10年跑赢大盘战胜市场。这完全是随机和运气决定的，和基金经理们的技能一点关系都没有。这10个基金经理一个个看起来都像股神。这就是哈维教授在论文中想要表达的意思：金融行业目前使用的统计学标准，比其他科学性强的行业落后太多。我们需要提高金融行业确认投资业绩可靠性的标准。哈维教授提议，把 “2倍标准差”提高到“3倍标准差”。提高了标准，就能够把仅凭运气而获得的投资回报的策略和基金经理排除在外，也能降低投资者买到一只“猴子”基金的概 率。那么作为普通投资者，如何提高自己的鉴别能力，降低自己买到“猴子基金”的概率呢？哈维教授提到，在业界，当很多机构去分析任何一个量化策略时，有一个不成文的规定，叫做“夏普率减半”，即把对方提供的夏普率减掉一半。换句话说，如果一个量化策略在回测中显示可以获得每年10%的投资回报。那么作为投资者，你应该期望该策略在接下来的实际交易中，带来每年5%的投资回报。这主要是因为，量化基金经理提供给投资者看的投资回报，都是他们在经过成百上千次回测后挑选出来的最好的那个策略。为了防止自己碰到一只特别幸运的“猴子”，投资者需要做出一定“缩水”调整。用这种简单粗暴的方法调整夏普比率，很多人可能会觉得不够科学。基金经理会说，这对我不公平。有些投资者也会说，这会不会导致我们错过原本非常不错的交易策略。因此在哈维教授的论文中，他提到了一个更加科学的调整夏普比率（Sharpe Ratio Haircut）的方法。对于那些非金融背景出身的朋友，让我在这里稍微花点时间给你们科普一下涉及的专业概念。如上图所示，夏普比率（Sharpe Ratio），是用超额回报（投资回报减去无风险利率），然后再除以投资组合的波动率（标准差）。该比率主要衡量的是“风险调整后收益”。为了省事，你基本只要记住：夏普比率越高，说明该投资策略越好。（注：这是针对非金融行业读者，比较简单粗暴的解释方法。真要细究的话，需要仔细分析夏普比率是怎么得出来的。这已经超出了本文的范围，因此不再赘述。）绝大部分比较专业的金融机构和基金，都会向投资者披露该投资策略（或者基金）的夏普比率。哈维教授在他的论文中提出，我们应该对金融机构向我们展示的夏普比率保持怀疑态度，并进行合理的调整。具体的调整细节涉及一些统计知识。我在这里稍微给大家分享一下，有兴趣的朋友可以去阅读哈维教授的原著。在哈维教授的论文中，他甚至提供了计算机程序源代码，有兴趣的朋友可以直接下载然后使用。假设某基金的夏普比率为0.92，该基金来自于一个包含200个类似基金的数据库。那么我们根据其夏普比率，算出其P值（0.4%）。然后根据样本数量，调整其P值。在调整过的P值下，我们再计算出调整后的夏普比率为0.08，比原来的夏普比率下降了91%。这个简单易用的方法，可以帮助我们去除一些基金在宣传材料中显示的夏普比率的“水分”，让投资者获得更加真实客观的信息。我向哈维教授提出，美国和中国量化研究的一大区别是，美国的金融历史数据量要丰富得多。美国的股市数据，可以追溯到1920年代。而中国的A股，只是 1990年代刚刚开始。中国第一只公募基金，一直要等到2001年才开始发售。这是不是意味着绝大部分基于中国市场的量化策略都很难通过严格的统计要求？哈维教授的看法是：大致来讲，确实数据越多，量化策略的可靠性越高。毕竟如果一个量化策略基于的样本量很小，那么其结果就可能有很强的偶然性，因此难以在未来复制。对于像中国这样的新兴市场，有两个方法可以提高量化策略的质量。首先是增加样本量。由于数据历史有限，不可更改，因此研究人员只能在数据频度上做文章。比如将研究的数据频度调到每日股价变动，每小时股价变动甚至是每分钟股价变动。频度越是密，其数据量就越大。其次，如果一些策略在发达国家中得到验证可行，那么我们就可以考虑把这样的策略移到像中国这样的新兴市场进行交易。由于在其他国家市场中已经被验证可行，因此类似策略在中国也行得通的可能性要高很多。这让我想起了之前我和许仲翔（Jason Hsu）先生做过的一篇专访，专门讨论聪明贝塔策略在中国市场的可行性。有兴趣的朋友可以搜索“伍治坚”+关键词“聪明贝塔”找到该文章。我向哈维教授提出，虽然巴菲特通过“猴子”的例子提醒投资者不要被基金经理表面的业绩误导，但他同时也指出，有很多好的基金经理都来自于同一个村落，即所谓 的“价值投资”村落。在一次公开演讲中，巴菲特举了不少这样的基金经理的例子，包括Walter Schloss, Tom Knapp，以及他自己。这些经理未必能够达到“3倍标准差”或者更高的统计要求，但是他们都是很优秀的基金经理。这个例子是否说明，投资者们在选择基金经理时，也需要结合考虑该经理的投资风格和哲学来做出判断？哈维教授表示赞同。挑选好的基金经理，区分该基金经理的回报是来自于运气还是技能，是一件非常复杂的系统工程。很多大型机构，比如养老基金，国家主权基金等都做不好，可见其难度之高。哈维教授在这个领域写的好几篇文章，被评为年度最佳论文，为这方面的研究做出了贡献。但事实上，能够真正读懂并理解他文章的 人，仅限于少数的业内人士。这本身就凸显了要想挑选好的基金经理，难于上青天的事实。可笑的是，很多个人投资者“无知者无畏”，反而觉得选基很容易，这实在让人有些哭笑不得。目前的中国，大约有3,000个左右公募基金，3,000多个私募基金。在美国，大约有9,000多个公募基金。在如此众多的基金基数上，要想找出几个基金 连续5年，或者更长时间取得好的投资回报，并不是一件难事。甚至这些基金经理可能完全不需要任何技能，仅凭运气，也能连续多年获得好的回报。而对于投资者来说，他以为自己买到了一个非常好的基金，其实只不过是把钱交给了一只幸运的猴子而已。我向哈维教授请教，在这种情况下，我们普通投资者应该怎么做？特别是我们很多投资者一没有专业知识，二没有数据信息。在这种情况下去挑选主动型基金，岂不是相当于误打误撞靠天吃饭？我们是不是应该放弃幻想，满足于购买那些低成本的指数基金？哈维教授表示完全赞同。在他看来，中国的3,000个公募基金，至少一半达不到专业的技能标准，根本不值得投资。美国的情况更遭。在哈维教授写的另一篇论文中，他们发现在美国，最多只有10%的公募基金经理有真正的投资技能。对于普通个人投资者来说，他们大部分人都有自己的本职工作，同时并非来自金融专业。这些投资者，没有时间，没有专业技能，也没有数据信息帮助他们去挑选基金。因此对于他们来说，更好的选择是购买低成本的指数基金。在哈维教授写的《Evaluating trading strategies》一文中，他得出结论：Most of the empirical research in finance, whether published in academic journals or put into production as an active trading strategy by an investment manager, is likely false. Half the financial products that companies are selling to clients are false.翻译：绝大部分在金融期刊上发表，或者向投资者兜售的主动型量化交易策略，都可能是骗人的。基金公司们售卖的投资产品，有一半都是“假货”。希望投资者们可以从哈维教授的研究中学到一些有用的知识，提高自己的警惕程度，不要轻易堕入基金公司和理财机构的销售陷阱，做出最有利于自己的理性投资决策。
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