光有預測準確率是賺不了錢的

02-03

前段時間接觸過M校的一個使用機器學習投資股票的創業團隊，創始人跟我說他們在日頻率上對股價的上漲下跌分類預測的正確率已經達到了90%，out of sample。

後來我跟朋友聊起這個話題，我認為這個分類正確率雖然高的嚇人，但是用來實盤交易還是不夠的。我提出了了兩個質疑：

光是預測準確率並沒有辦法判斷入場點和出場點。假設根據昨天的信號今天股價應該上漲，交易員並不知道應該在哪個點位開倉或者平倉。假如開盤股價就開始飆升，似乎驗證了信號的正確性，交易員選擇買入，結果股票可能在短暫的上沖之後就開始緩慢下降。收盤時股價相較於昨天來說小幅上漲，信號是準確的，但是由於買入的成本太高，收盤的時候交易員實際是處於浮虧狀態。
無法估計風險和盈虧比。就比如我跟你擲骰子，只要擲出來不是1，都算你贏，這就好像你有5/6的概率會獲勝，但這並不代表這個遊戲對你來說就是有利的，因為我還沒有告訴你賠率是多少。假如擲出1你付我10元，不擲出1我付你1塊錢，那麼從期望上來說你是賠的。在只有預測準確率的時候，交易員並不知道他是否真的有統計上的優勢。可能一直小賺，結果一天虧到只剩底褲。就好像一直賣OTM index put，結果突然市場崩盤了。

經過一長段關於統計假設檢驗的討論之後，我說服了同桌的人這個預測準確率目前來看能發揮實際作用的可能性還不大。不過他們比我更具有商業頭腦：這麼高的預測準確率，不用自己交易，直接把結果賣給散戶就好了。

目前這個團隊還在拉投資，投資人希望看到他們的實盤收益再作打算。也許他們能夠找到對沖方法變成只用賭漲跌。祝他們好運吧。大家想到什麼好的點子也請留言賜教。

P.S 90%這個數字我個人認為不太可信。