蔡嘉民 Calvin

投資比賽

Added 2022-04-21 11:09:45 +0000 UTC

早兩星期，演算交易協會（ACA）舉辦聯校外匯算法交易挑戰總決賽，小弟榮幸成為評判團的其中一員。比賽中看到不少年青有為的大學生，不禁回想起當年，筆者也是靠比賽入行，想不到一做就已經差不多7、8個年頭。

當年筆者在港大就讀與金融完全不相干的學科，不過就在課餘時間熱愛炒賣，幾乎不是在上課就是在「炒野」。為甚麼是炒野而不是炒股呢？因為不止股票，債券、商品、外匯等資產類別都是我常炒的標的物。適逢大學的投資學會不時會舉辦投資比賽，當然會想一展拳腳啦。

不過，頭一兩次參加比賽都落敗，很不是味兒。先跟讀者交待一下當時大多數投資比賽的規則：比賽為期一/兩星期，可買賣港股、窩輪、牛熊證，回報最高者勝。

還記得當時我的表現不錯，花了九牛二虎之力一週成功達到百分之三十的回報，可惜仍然落敗。幸好頒獎禮有觀眾席，好勝的我當然要到場看看得獎者到底是何方神聖。當時幾個很類近的比賽的冠亞季都錄得三位數百分比增長。你沒看錯，得獎者在一週中都得到過百%的回報！

最有趣是，當時在頒獎典禮上，有得獎者分享心得的問答環節，司儀問冠軍有何心得之際，冠軍在台上說：「其實我亂買，是但買左隻窩輪就贏左」。我很欣賞那冠軍的誠實，即使他不是我心目中的投資比實冠軍，也是誠實比賽冠軍。

最搞笑是，不只一次，另一個比賽的冠軍在台上則分享：「其實個system有bug，我可以喺買入價買入，賣出價賣出，所以回報好高」。我聽畢後，心裡屌了出聲（不好意思，實在忍不住怒氣）。

我想參與的是頒獎禮，而不是棟篤笑。不死心的我，當然不想白白浪費時間，於是我在頒獎禮後主動走上前去approach亞軍及季軍，請教一下有何致勝之道。

亞軍是個女孩，問及心得時，她支吾以對。由於當時清場緣故，時間有限，只好向他們拿取聯絡方法。那女孩極不情願給了我電話，我頗肯定她以為我對她有興趣。對，我對她的策略很有興趣，但不好意思，對其本人則沒多少興趣。

事後，亞軍告知我，她只是盲跟其經常炒股的家人提供的tips，她本人並不懂投資；而季軍則與冠軍一樣，隨意all in窩輪就贏了。

於幾個比賽落敗的我很崩潰，日以繼夜，不眠不休地努力研究的我竟被一班賭大細的人擊敗。整個情形簡直就是劣幣驅逐良幣。當然，認真思考後，我知道有問題的是比賽規則，而不是投資策略。問題在於，時限只有一星期，不但不能反映真實力，而且變相鼓勵參賽者亂all in。因此，我自那刻起，決心不再參加這些長度為一、兩星期，且有bug的比賽。

在之後的一兩年，真的被我等到了兩個規則較公平公正的比賽。

一個為港交所及HKSFA聯合舉辦，為期6個月的比賽。參賽者並非大學生，而是全港，所以是個公開賽。平台為IB，確保沒有bug。更爽的地方在於，評審有兩關，第一關結果建基於Sharpe ratio，而非Return！這真是一大德政，這準則便能防止亂賭的人突圍。第二關則是面試，評審團會問及你的投資邏輯，確保你本人真懂投資。還記得當時的評判團不是基金經理就是大學教授。最後，小弟幸運地在這個比賽得到亞軍，而冠軍及季軍都是已經在行內工作一段時間的基金經理，而我只是個year 3的黃毛小子。

另一個比賽是時富量化金融集團舉辦的亞太區聯校量化比賽。參賽者為亞太區十多家大學，包括清華、北大的高材生等等，總參與人數達幾百人。其中的玩法極新穎，參賽者必須以algo參賽，即以programming laguage寫出一條量化策略，然後舉辦方會把策略隨機應用到參賽者不知的歷史數據去，以進行out sample testing。Sharpe ratio最高且邏輯最佳者得勝。最後，小弟的團隊幸運地獲得全場總冠軍兼最佳策略獎。

不要少看投資比賽，對整個生態來說，意義極重大：

1. 大學沒有任何一科教你炒賣，只有投資比賽能讓大學生大展拳腳，一展所長

2. 對行外人來說，投資比賽是入行的大好機會

3. 搞比賽的組織近年不斷改進規則，由當初最「智障」的一星期比賽，轉為半年比賽，甚至algo trading contest

4. 規則由看return改為看sharpe，絕對有助投資者教育：教導投資者不應只看回報不理風險

5. 讓業界人士 / 金主在大學中找出明日之星

在最近我當評判的那個比賽，極多參賽隊伍採用machine learning的方法建構algo，冠軍也不例外，也許machine learning投資是未來10-20年的趨勢…

最後，希望大家可以多關注本土投資者教育，且時刻帶著批判思維，不要再讓市場出現劣幣驅逐良幣的情況。