导读

本期的研究有关于人类和机器交易中的博弈，机器作为人类开发的工具，其能力在某些方面早已远远超过我们本身，这种优势在交易中尤为凸显。我们非常高兴可以和Amont Capital一起与大家共同探讨这一市场现象，分享我们的交易哲学，探索如何在量化机构博弈的市场中套利，利用机器不擅长的判断构造反脆弱的交易系统，寻找非对称竞争的交易机会。

人类如何front run机器交易策略

二月下旬意大利疫情爆发，导致全球发达市场恐慌暴跌。我们可以明显看到在一个机器主导的市场里面发生的无差别抛售（indiscrimante selling) 从下图可以看到，美国SPX指数每次破关键支撑(50日均线，100日均线，200日均线和3000点支撑），机器就开始无差别抛售附图1。

与此同时，疫情的一些潜在收益股例如Costo超市(由于消费者恐慌囤货需求，最近它的生意特别好），也被机器无差别抛售附图2，注意他的跌幅（~12%）基本跟美国大盘指数符合，说明Costo的抛售完全来自大盘的影响。这是一个明显的由机器创造出来的错误定价（mispricing)和买入机会。 

我们知道，机器决定买（或者卖）任何一只股票，都依托于大量的硬数据(hard data)。没有足够多样本，足够少噪音，足够高频率的高质量数据来喂机器，再强劲的算法也是无米之炊。对数据的高度依赖 – 这就是机器交易的阿喀琉斯之踵：因为从本质上讲，机器无法捕获尚未被硬数据（财务数据也好，运营KPI也好）反映的基本面变化拐点。基本面投资者所要做的，正应该是抓这样机器吃不到的机会 – 那些尚未被硬数据反映的定性基本面变化拐点 – 所谓集中火力攻击机器交易策略的反面（anti-quant trading）, 去front-run机器而非被机器front-run。

那么，究竟什么样的机会符合“fornt-run机器”的条件呢？巴菲特合伙人Charlie Munger 有一句名言 “always invert (永远反转思考)”  那么我们不妨来从反面入手，先思考一下什么样的机会是我们需要坚决放弃的：任何有足够多样本，足够少噪音，足够高频率数据（也就是机器对于我有绝对优势）的短期机会。以Under Armour为例，在今天，机器策略可以通过购买高频信用卡数据跟踪Under Ammour 每季，每月，甚至每周的销售额，人类去跟机器赌Under Armour的短期季度业绩没有任何优势，这样的仗，我们坚决不打。那什么时候Under Armour会变成人类能够front-run机器的情形呢？机会发生在了2016年下半年，此时Athleisure浪潮已经逐渐席卷全球，而公司管理层始终认为Athleisure是个昙花一现的小浪花 , 拒绝投入资源开发Atheleisure产品线。虽然此前五六年，Under Armour一直维持着25%CAGR的高增速,  短期的销售数据（机器可以看到）也很不错，但是市场喝彩中，我们看到一个尚未在数据中体现的定性基本面变化拐点 – 公司的发展方向发生重大错误：这个决定的影响,  不会立刻体现在销售的下滑中，但是这个“决策—>数据反映决策失误”的窗口期，就成为了做空的最佳窗口。两个季度之后，自4Q16开始，机器终于发现由于缺乏Athleisure 产品，Under Armour销售数据开始变差，增速急跌到个位数，开始冲进来做空，让我们得以成功front run机器，捕获巨大的alpha。

用Under Armour的例子讨论了哪些机会是我们不碰的（但有潜在可能变成优势机会），我们现在来具体分析一下哪些类型的机会是我们专注捕获的（也就是“机器吃不到的” ）。

公司转型（Adobe 从卖软件到走到云端卖SAAS Subscription,  Shopify从asset light 到asset heavy）

管理层或者激励机制的变革导致策略变化（ GE换帅后出售non-core 业务， BHC换帅从扩张政策换到收缩政策）

颠覆性的长期趋势对业务的冲击（捷安特没有预计到共享单车对业务的冲击，前文中的UAA）  

第二类：机器无法判断短期数据的长期影响（时间套利）

第三类：机器缺乏connect the dots的想象力（跨区套利）

在这些场景里，机器缺乏 connect the dots的想象力，不理解不同地区，不同市场的公司，可能拥有一个共同的驱动因素（underlying driver）。这导致机器无法迅速做出反应，捕捉跨区域跨市场的套利机会。

我们以2019年年初的全球传销行业的四个重量级公司作为案例来分析。以大中华市场作为最重要业务的全球保健/化妆品传销公司有四个，分别是美国的Usana, Nu Skin, 欧洲的Oriflame, 和澳洲的Blackmore。在2019年二月的三周内，这四家公司接连开始财报，发布2019年业务展望。Usana在2/5/19首先发布财报，由于“中国市场疲软” 调低全年预期，股价大跌。令人震惊的是，此时其他三个公司的股价并没有任何反应。一周后，Nu Skin (2/13/19), Oriflame (2/14/19) 发布财报，同样因为中国市场放缓调低预期，股价大跌，然而澳洲的Blackmore仍然没有任何反应。直到再过五天后的2/18/19季报, Blackmore才承认基于同样的原因调低预期，股价应声而落。在这三周中，我们可以清晰地看到机器缺乏connect the dots的能力，导致错过明显的跨区套利机会。