量化创新者 Maksim Baradziuk 揭晓面向现代市场的行为驱动风险协议

2025-09-12 09:28 loading...

币圈网报道：

乔丹·弗伦奇

算法不再是纯粹的机械：通过理解和整合行为偏差，交易员可以将人类情绪转化为可衡量的市场优势信号。最近发表的一项研究康奈尔大学该大学使用自定义的“情绪量变化”指标分析了超过 200 万条 Reddit 评论，该指标同时追踪了情绪和讨论高峰。研究发现，基于 SVC 的策略比买入并持有策略的表现高出高达 84%，并减少了市场下跌时的损失。研究结果强调了网络群体情绪的变化如何成为短期交易的有效信号。随着金融市场日益复杂，以及算法和区块链交易系统日益占据主导地位，一个基本问题正在引起研究人员和从业人员的关注：机器能够理解市场情绪吗？

国际知名量化策略师兼算法交易专家马克西姆·巴拉齐克（Maksim Baradziuk）坚信答案是肯定的。他的方法论已被欧美各地的对冲基金和自营交易公司采用，并被公认为能够在极端波动时期提升投资组合的韧性。在机构交易领域不断深耕，他不仅因构建可扩展的系统而闻名，还开创了行为感知风险协议。这一贡献被顶尖学者誉为过去十年行为经济学在量化金融领域最具创新性的应用之一。

Maksim 以构建机构级交易系统和领导跨资产量化研究而闻名，曾为多家前沿对冲基金和自营交易部门做出贡献。他的最新研究探索了如何通过融入行为偏差来增强交易算法，而这一领域传统上被认为与冷冰冰的逻辑驱动代码格格不入。这项研究促成了他发表在《美国管理与经济创新杂志》上的学术成果。

在这次采访中，Maksim Baradziuk 解释了教授算法来解释恐惧、贪婪、过度自信和其他人类本能的可行性和必要性，以及为什么这样做可能会在现代市场中开启新的风险缓解水平。

Maksim，您的研究重点是利用认知和行为模式来构建高效的算法策略。您认为哪些行为偏差对交易的影响最大？

过度自信偏差、羊群行为和损失厌恶是其中影响最大的因素。这些影响不仅会扭曲个人决策，还会放大整个市场的波动。在市场高波动时期，交易员往往会做出更冲动的举动，使用更高的杠杆，并且在交易出错时反应更情绪化。你经常会在市场触顶时看到这种情况，那时某种交易狂潮就会开始。这是许多泡沫的最后阶段，是算法能够识别的集体情绪过度波动。

作为新型算法交易策略的开发者，在动荡的市场条件下提供一致的阿尔法值，您是否相信真正有可能训练一种算法来识别和解释市场的情绪状态？

绝对如此。大多数非高频交易算法本质上是模式识别器，而这些模式通常是人类或人机行为的副产品。因此，某种程度上，我们已经在训练算法来量化行为反应，无论有意还是无意。有时，策略设计始于发现其他算法留下的低效之处，而这些算法本身就反映了其创建者的认知偏差。

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根据您实施高级风险管理协议的经验，行为偏差（例如锚定或过度自信）如何影响交易策略的有效性？

锚定效应通常会影响微观结构的低效性，例如市场对新闻的反应。价格波动幅度可能不如预期，因为人们的心理会锚定在先前的信念或水平上。另一方面，过度自信往往源于对市场真正运作方式的理解不足。交易员会说服自己“下次一定能成功”，即使在交易中没有明显的优势。这种后见之明偏差极其危险。

使用什么方法将行为因素融入算法模型？

一种有效的方法是分层：在现有模型之上构建行为校正层。这些层可以在不干扰核心策略逻辑的情况下检测并响应极端行为。在某些情况下，你甚至可以从这些极端的情绪市场状态中获利，而不是与之对抗。据报道，Jim Simons 和文艺复兴科技公司使用了一种市场状态理论，这是量化人类行为的一个很好的例子。

与传统模型相比，如何评价融入行为偏差的算法的性能？

我倾向于认为大多数算法，无论是否被贴上“行为”标签，在某种程度上都是对人类行为的描述。所以我不会划出明确的界限。但如果你积极地针对行为效率低下的问题，你很可能在传统模型失效的波动或极端情况下提高稳健性。

Maksim，您开发了自定义风险指标和分析工具，提高了算法团队和全权委托团队的透明度和决策能力。您能分享一些行为因素在算法交易中成功应用的例子吗？

一旦突破特定的情绪或认知阈值，波动率衰减模型的表现就会大不相同。交易员的反应会变得不那么理性，你可以利用这些模式获利——例如，在识别出过度反应后，通过期权做空波动率。这些情况通常超出了标准波动率分布的范围，并且可能打破关于均值回归或隐含波动率曲线的传统假设。Baradziuk 在新冠疫情市场冲击期间部署的波动率模型，在许多量化基金出现两位数亏损的同时，通过保持正夏普比率，跑赢了基准。

马克西姆，你在交易部门管理着1500万美元的资产，并参与监管投资部门2亿美元的资产管理规模。根据你的经验，将行为经济学融入算法交易的未来前景如何？

最有前景的领域是模拟极端波动后的行为。人们总是误判接下来会发生什么，要么反应过度，要么反应不足。随着散户进入市场的渠道不断扩大，杠杆率不断提高，实时数据也越来越多，我们将会看到更多类似的低效行为，而不是更少。能够模拟并适应这些行为动态的算法将拥有真正的优势。

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