时间：理解量化投资的隐秘钥匙
执今之道，以御今之有。《道德经》帛书本
全文2500字，阅读时间8-10分钟。
01. 底层机枢，前提条件
02. 时间离场，优势现身
03. 机构内部，关注焦点
04. 圣杯现前，刀锋所向
01. 底层机枢，前提条件
今天这篇题目是《时间：理解量化投资的隐秘钥匙》，其实更应该的题目是：《取消狭义时间是理解量化投资的钥匙》。在前面“品哥小作文”系列中，我写到了量化投资的真正优势和底层逻辑。总结了这几点优势和逻辑后，我留下了一个疑问：到底是什么东西在将底层这些点串联起来成为一个整体的？在昨天关于时间的铺垫之后，我们终于可以开始写这把钥匙了。特别说明：本文所讨论的“时间”不 是行情接收和交易下单核心交易链路上的低时延，该意义上我们只关心时延而非时间。本文里讨论的时间是人主观感知到的时间（即许多主观投资经理讲的“与时间做朋友”里的时间）。
昨天我写到人关于时间的直觉感受有两个来源，一是日常语言的反复强调，又分以下两种情况：
1. 描述变化的前后状态对比
2. 描述因果关系中的谁引起谁的先后顺序
另外一个是康德的理论：时间是外部感性刺激到头脑里面知性认识路径上，被大脑认知“硬件”的结构（即先验范畴）所引入的概念。02. 时间离场，优势现身
我们来看量化投资的抽象流程。当外部结构化数据作为信息输入时，进入模型计算产生决策结果下单执行。类比康德的流程，是没有知性这一步的，直接从数据输入跳到理性决策了。也就是没有留下空间，从感性到知性中间过渡区域引入时间的概念。关于时间背后的因果关系先后。我们在前文中已经分析过，对量化策略逻辑来说，休谟的NOFI怀疑论论点已经帮量化投资取消了因果的难题。接受这个NOFI的说法，对着实际发生的情况用归纳的方法，也不需要引入什么时间来推动因果逻辑、等待因结成果。
最后，关于变化。由于量化投资底层逻辑选定了“价格即价值”，资产价格和与其相关的变量的实时变化恰恰是量化投资策略唯一真正需要处理的问题。即与所关注资产价格，在同时发生变化的其他相关（不谈因果）变量现在各自是怎么在变的。针对这些变动，在技术端通过结构化数据流的方式捕捉，策略端通过实证建模，映射为资产价格紧接着的涨跌方向判断和幅度期望，进而推动做出买入卖出的决策。
于是处理各类型变化，将可见可测量的变化做数据引入，（不可见不可测量的变化，就寻找代理变量作数据引入）是量化投资策略研发的数据前端的核心工作。
在策略决策端，虽然交易下单的买入卖出决策是离散做出的，但内部的模型计算一定是连续运行的，必须时刻掌握这些变化和其对资产价格变动的连续影响。在跟踪变化这个环节，根本没有狭义时间容身的空间。
对比观察后，我们马上会意识到，主观基金经理处理外部信息和变化，一定不是以这样的连续性来运行的。两相对比，我觉得庄子的以无厚入有间的说法最为贴切，也从侧面再次印证了之前逻辑中讲的“高频打低频”，其本质是时间自然缺位后的“无厚入有间”，所以才能在各种细部规律的盈利获取中游刃有余。
03. 机构内部，关注焦点
综上，我们可以看到，在量化机构内部，从数据进入模型到模型运算决策发出的全流程，都完全不需要狭义心理时间这个概念进来参与。那么在数据进入前，和决策发出下单后，则是交易科技维度上的竞争，这里强调的是精确可测量的低时延。这前后两段有赖于和外部机构，如数据商、行情商、交易所、券商的多方合作。这也是为什么量化管理人对外的需求，主要来自交易科技和数据科技维度。在量化管理人机构内部，中间这段从外部数据进入到模型决策下单发出，实质是根据实时增量信息，通过之前训练好/编制好的计算决策模型，对当下市场实然情况（各种资产价格联动所构成的复杂结构）的变动方向进行实时连续的预估。对这一结构变动预估越精准，越大概率会符合即将真正发生的价格结构变动，量化机构在市场上的竞争力才会越强，产品净值日积月累表现也会越靓丽。
正是因为根基上不需要、流程上也没有狭义时间容身参与的可能，我们观察到：量化投资中的权益类指数增强策略，就是会在市场恐慌蔓延时还满仓参与。此时大多数主观经理已经减至半仓甚至空仓，开始观望等待了。观望这个词就是用狭义时间定义的，指数增强策略作为量化策略模型之一就是不懂什么是观望。同样道理，当市场遇到特殊事件冲击而严重缺乏流动性时，提供流动性的量化做市策略，还会不断买入卖出。只因策略并不懂观望，完全不会在意此时的所谓“逆行”入场。关于后一个问题，我们今后会发表的对2010年的美国市场Flash Crash事件回顾中，来看这样的特性对应的特殊风险管理难题。
04. 圣杯现前，刀锋所向
在时间这个事上，我还剩下了最后一个问题没谈到：将模型应用于数据肯定是最实时的，但得到模型本身一定是用之前发生的数据，不管是逻辑编制后实证回测还是直接AI算法训练。这样一方面可能有训练数据集相对市场实际情况的延迟，比如市场结构就是在发生变化，而模型编制/训练的数据集更新不及时，导致模型关注的变化点不是当前市场的引领性重点，这时就需要主动切换关注视角，非常依赖量化PM的能力与经验，也呼唤自适应算法体系的出现。但这恰好就是这类数据实证方式用于变动市场的必然问题，即如何在获得新知的同时保留重要的过往知识积累，“遗忘”的机制是什么，贝叶斯方法如何应用，有很多更细节的技术层面关键问题。这部分牵涉量化资管行业竞争核心，特别是过去一年我们看到的情况如何理解，今后慢慢聊。
关于上面的问题，帛书道德经说，“执今之道，以御今之有。”（用最新数据训练的模型来决策实时的数据）。而在流传更广的通行版中，这一句却是“执古之道，以御今之有。” 这两个版本谁更有道理，就需要一线从业者自己来思考判断了。我的感觉是，各有各的道理。效果上真正极致的执今之道其实是做不到的。模型完整无偏地如实反应当下市场的实然情况，并能实时自动更新，这就是所谓的圣杯，而圣杯必不可得。固守老模型刻舟求剑，还能活得好的，这种情况我是没听说过。两个道德经版本都存在，正好暗喻了对这个问题的思考方向，现实情况和不可触达的终极目标。
量化投资让狭义时间自然缺位无法容身，带来了这么多有趣的特性。那么人是不是能如此照搬向机器和算法仿效学习？这是个极有趣的问题。品哥十几年前就接触过在上海期货大厦和郑州未来大厦里的“抄手”群体，也认识了被外商组织起来美股日内刷单交易的人群，还有以这两拨人为班底成长起来的T0团队。
因此对这个问题我的结论是：当然是可以仿效。取消心理时间而用心若镜，又不只是机器的专利。后续如何，敬请期待品哥小作文下篇分享。