蔡嘉民 Calvin

Regime / Paradigm Shift (二）

Added 2024-05-28 12:24:06 +0000 UTC

上一篇文章提到這個非常重要的concept，有些聰明的讀者已經想通我是在指交易中的哪些regime / paradigm shift。上一篇的例子有幾個，例如搭巴士、天氣、伴侶回訊息、上地鐵、賭錢等等，都是能讓大家更容易明白regime的活生生事例。

放諸交易，regime有哪些？牛市/熊市、momentum/reversion、高vol/低vol、positive skewed return distribution/negative skewed return distribution、有效/失效等等，歡迎在留言補充其他。

若果能成功判斷regime / paradigm shift，已經天下無敵，幾乎全世界的交易員都在嘗試做這事情，例如判斷牛熊、判斷單邊/橫行。沉迷技術分析的人經常輸錢，就是因為沒有理會momentum及reversion兩種regime。但的確，沒那麼容易，因為除非你能找到導致regime shift的leading factor。否則，只能後知後覺，待新regime出現一段時間，才覺醒，屆時已為時已晚。

舉個最簡單例子，香港樓市由2008年升至2021年才轉為熊市，不少人到現在才發現regime已變。足足2年半的跌市，才令大眾知道港樓已踏入熊市！因為牛市經歷了10年以上，因此新regime要持續足夠久的時間才能令人知道新regime已到來，但承受的虧損已是25%以上。那leading factor是什麼？歡迎多看舊文章，有多次提及。若一早已跳出框框，找到regime的leading factor，就能成功預測regime shift。

那解決方法有什麼？上一篇文章有叫大家花時間想想，必定對交易有益。除了找出leading factor外，以下分享5個能減少regime shift帶來的損失的方法。

1. 從基本面上判斷

即不是從數據上去判定有否regime shift，而是了解事實。例如等巴士例子中，可以去了解是否真有改道；下雨例子中，可以看天氣雷達去了解是否過雲雨；賭場例子中，可以問問其他行家了解是否老千局。

策略層面中，例如交易所資金流出大多利好後市，但如果資金流出是有FUD存在，那就是典型的regime shift。

2. Backtest找出最佳止損點

這就是從歷史數據中找出regime shift的threshold。例如歷史上巴士一旦遲了超過2 sd就大多不會再來了；下雨例子中，例如一旦雨量超過了1.5sd就不是過雲雨等等。

有些策略也是如此，例如歷史大部分drawdown也是10%就反彈，並從未遇過15% drawdown。一旦出現15% dd，已可以斷定為regime已shift，策略已失效。

3. 採用win rate 100%的策略

等巴士例子中，若要出門又怕巴士的不穩定性，就聘請司機；賭場例子中，又想賭又怕出千，就永遠只光顧大型賭場。

交易世界中，不少機構都只採用市場中性策略，如價差套戥、費率套戥、基差套戥等等，永遠堅決不碰CTA等方向交易策略。因為CTA win rate低，大多都是低於50%，因此會常常遇到不知有否失效的情況。Arb類策略就無此問題，因為win rate接近100%，一旦留意到win rate並非100%，已經可以知道出現了問題。因此，採用win rate 100%的策略就不太需要理會regime有否改變了。

4. 分散

Diversification is the only free lunch。若不想受到誤判regime shift影響，只好減少每項regime的exposure。生活例子中，不想受巴士遲到影響生活，就不要過分依賴巴士，可多選擇地鐵/的士；賭場例子中，不想被賭場出千，就不要只光顧單一賭場。

交易一樣，不要100%押注判斷牛熊市、不要100%押注判斷momentum / reversion、不要100%依賴某類數據。假設你有100個策略，即使有1個策略失效而虧損100%，也只是影響組合1%。

5. Smoothen out all action

不少人一發現regime shift，就會反應過度。例如一旦認為熊市來臨，便賣清持倉，然後反手造淡；例如一旦認為單邊市來臨，便平掉所有short gamma positions，並long gamma；例如一旦認為策略失效，便直接停掉策略。

人的行為往往不理性，往往都是over react。多嘗試smoothen out，才能減少誤判regime的影響。

最後分享個真人真事，我有朋友多年前已在使用的我algo，有趣的是，他每次見到虧損5%便認為我已失去賺錢能力而放棄使用。可惜，一離場後，algo立即反彈並獲利10%。然後，他看到algo「死而復生」，因此決定重新投入。可惜，重新投入後，策略又虧損5%，導致他又失去信心而離場。周而復始，在我algo每賺10%時，他就會虧損5%。我不明白他是如何做到的，但總而言之，這是個真真確確誤判regime的例子。

不少讀者看我patreon都是當作娛樂，這完全是在浪費。希望讀者們能多思考，每篇文章的含金量絕對比你想像的大得多。而新加入的讀者們，請先追看舊文章。