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2021年8月14日

Anson Sir 型格理財

人定勝機?

港股過去一星期在26800點的大阻力位回軟,完成了整個反彈的技術要求,但是有阻力不代表見頂,現在才是「浮沉式持續下跌」或「大型浮沉市」的分水嶺,恒指在27500點至29500點成了一個上層區,24800點到27500點暫成了另一個下層區,若上破26800點或許代表「死唔晒」而改為在下層區浮沉,但若再跌破25000點,便隨時失守下層區,這又是要等美國大鱷來決定的未來,若那邊全年不動聲色,這邊又沒有驚嚇新鑊爆出來,恒指24800點左右應該是今年大底,但要小心新冠肺炎所產生的經濟問題並未完全在股市反映,近年流行以「股市頂經濟」,可惜這種方法的壞處是頂不住便可能會來一個反噬。

程式交易左右大市黑手

恒指要到下星期才知26200點位置能否成一個新收集水平,由24800點開始的小型反彈浪算是完成,下半場好戲正式開始。若大市跟足2018年跌法,現在便是大型下跌浪的最後反彈,有如當年見頂急跌後反彈在29000點關鍵阻力無力突破,恒指便挫至25000點左右,暫時依圖直說恒指可以在25000點至26800點玩多數星期,之後如果開升,便上望28000點最後阻力,但筆者中長線趨勢分析訊號仍是向下,若真再跌便望22000點到23000點的最後支持位,再失守就落2016年接近18500點位置……正路應該沒有那麼灰,但現在世界變化太快,程式交易令大市的波動更難預測,電腦執行止蝕沽貨隨時比人快,萬一幾個大孖沙的程式也同時沽貨,很難估計相關的短線跌幅會如何。

程式交易與機器學習仍將成為未來10年影響大市的其中一個幕後黑手,散戶要跑贏大市不得不與他們較量。

知己知彼,首先我們要知機器學習的是什麼。筆者在上年也開始讀新的電腦學位,以下單純是個人想法,會跳過一大堆術語。

人工智能與機器學習經常被混為一談,就算行內也有很多爭辯,所以行外人先當做是同一樣東西,暫時所知的現代機器學習仍遠遠不如電影的幻想情節,人工智能仍是相當「硬」的智能,大多都是跟着一堆演算法嘗試解讀現實的數據,因為當中的學問相當高,所以是很多人入了行後發覺不太適合的原因。

現在演算法仍很難解讀模糊的結果,機器雖然比人快上無限倍,但正如一些天才思考速度快不等於想得對,人腦想得慢但因為會多方面思考及因應模糊的環境來改變,機器還是很難跟得上這種現實性難題,適應環境變化的能力相當弱,畢竟如果能適應變化作出超越程式員所設計的行動,該智能便已經超越了我們的智能,其結果將難以預料。人類最怕自己看不清的事情,隨了電影中的天才瘋狂科學家之外,不會容許這種不明不白的智能存在,所以暫時人工智能的能力有限。

電腦難明白恐懼貪婪

機器學習的效能被誇大,這是正常不過的,一個新行業的前景如果不美化一下,哪能吸引大量人才加入?就像香港大部分讀書也為了做「三師」,做IT的也是做基礎建設比較多,追上國際IT潮流的便是與錢有關的FinTech,而用來炒作的程式交易,既是當中最為人憧憬但也可能是最難的一環,因程式交易的研究對象及挑戰對手是能隨機變化的人類,即是通常循規但有時完全摸不着頭腦地變,電腦不會明白人類恐懼及貪婪所產生的買賣行為,當然絕不受情緒影響也是他們的最大優點。

筆者以前也有提過一部分讀書尖子卻完全不能觀察人心的幾位朋友便是活例子,他們對於有規律的事物很快掌握,可是當存在一定變化和行為模式相當難定義的情況便會「死機」,他們預測市況能力通常也是筆者用來作為逆向參考的指標,因為真的有九成機會準確地「逆摸頂(底)」,原因是他們要等到有九成數據在手才能確認上升或下跌。

無情的人較難感受小量關鍵數據所帶來的領先訊息,這種超越學術能夠證明的範圍也是人類的強項,大數據是要有足夠數據才能得出較好的結果,所以對於少數大戶所控制的股市他們未必絕對優勝,超出一般能預想的情況也難作出應對,這便是散戶有機會挑戰他們的地方,亦可能是近年大市走勢愈來愈古怪的原因。

總結來說,講速度及講無情一定是電腦贏,講彈性及適應力便有機會是我們可挑戰的地方,若大家也能多跟電腦學習無情的執行決策,或許便能成功打贏電腦。

 

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