随着视频的进展，它深入探讨了美国共同基金的历史，以及富达在爱德华约翰逊的领导下崛起成为美国最大的资产管理公司。重点转移到共同基金在筹集资金和为投资者创造回报之间取得平衡时所面临的挑战。 Jerry Ty 在 Fidelity 的基金因采用技术分析而脱颖而出，这推动其业绩超越竞争对手。 Ty 离职后，富达面临增长挑战，直到公司认识到彼得林奇非凡的选股才能。
00:10:00 在本节中，我们将了解美国共同基金的历史，以及富达如何在爱德华约翰逊的领导下成长为美国最大的资产管理公司。然而，竞争导致许多共同基金过于关注筹集资金，而不是为投资者创造回报，而这正是 Jerry Ty 在 Fidelity 的基金脱颖而出的地方。使用技术分析，Ty 的基金以大幅领先于竞争对手，使他成为共同基金行业的明星。 Ty 离开后，Fidelity 努力成长，但解决方案一直摆在他们面前，那就是一位名叫彼得林奇的才华横溢的选股人。
亿万富翁投资者霍华德马克斯通过分享他成为非常成功的投资者的迷人旅程吸引了观众。视频首先深入探讨了马克斯的成长经历，强调了他质疑现状的天性。虽然最初并没有表现出超人的智慧，但马克斯却梦想着进入沃顿商学院并在金融领域开创一番事业。尽管追随父亲的脚步成为一名会计师，但马克斯发现自己越来越被金融业有趣和创造性的方面所吸引。该视频重点介绍了他对日本哲学的研究如何使他头脑清晰并影响了他后来的努力。从沃顿商学院毕业并获得芝加哥大学的 MBA 学位后，马克斯收到了众多工作机会，预示着前途光明。
该视频首先揭示了马克斯在华尔街的早期职业生涯。在受人尊敬的银行家 Walter B. Riston 任职期间，Marks 以股票研究分析师的身份加入花旗银行，他出色地发挥了自己的作用，做出了准确的预测，并最终升任研究总监一职。然而，当研究小组推荐的被称为 Nifty 50s 的股票价值暴跌 90% 时，出现了挫折。这段令人羞愧的经历给马克斯上了重要的一课：买东西不仅要看价格，还要看价格。受托管理垃圾债券投资组合时，马克斯获得了另一个机会，这个利基市场很快就会蓬勃发展。
00:00:00 在本节中，我们将了解亿万富翁投资者霍华德马克斯的成长经历，以及他对现状提出质疑和怀疑的倾向如何使他成为一名伟大的投资者。尽管小时候并没有表现出超人的智慧，但马克斯梦想进入沃顿商学院并进入金融领域。他像他父亲一样学习并成为一名会计师，但最终发现金融更有趣、更有创意。他还研究了日本哲学，这在不知不觉中影响了他所做的一切，并让他头脑清晰。从沃顿商学院毕业并获得芝加哥大学的 MBA 学位后，马克斯获得了许多工作机会，并看到了光明的未来。
00:05:00 在本节中，讨论了霍华德马克斯在华尔街的早期职业生涯。从商学院毕业后，他在花旗银行找到了一份股票研究分析师的工作，而传奇银行家沃尔特·B·里斯顿 (Walter B. Riston) 则成为董事长兼首席执行官。 Marks 擅长他的工作，做出准确的预测并升任研究主任。然而，当研究小组推荐一组名为 Nifty 50s 的股票时，他的业绩记录被玷污了，这些股票最终损失了 90% 的价值。这给马克斯上了重要一课，重要的不是你买什么，而是你付出了什么。当马克斯被指派管理垃圾债券投资组合时，他获得了第二次机会，这将很快成为一个蓬勃发展的投资利基市场。
00:30:00 在本节中，我们将看到 Howard Marks 如何在 2008 年金融危机期间和之后保持其成功的投资策略和与客户的沟通。尽管面临压力和质疑，橡树资本管理公司继续投资不良证券，最终在 2008 年从投资中获利 60 亿美元。这一成功促成了橡树资本在 2012 年的首次公开募股，Howard Marks 的目标是建立一个吸引长期投资者的个人品牌。有足够勇气购买并有足够弹性持有的投资者。然而，随着牛市持续的时间越长，价值投资者就越难找到便宜货，这让霍华德马克斯和其他价值投资者难以进入市场。尽管如此，霍华德马克斯仍准备在市场最终转向时收取租金。
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该视频进一步探讨了卖空的复杂性，强调了与这种投资技术相关的策略和挑战。采用卖空交易的投资者通常专注于识别表现不佳的公司或可能面临破产的公司，例如 Jim Channels 的案例。虽然成功的投机需要巨大的杠杆作用，但卖空者依靠广泛的研究和心理洞察力来做出明智的决定。重要的是要注意，投资者利用卖空所遭受的损失在理论上是无限的。该视频提供了成功卖空的例子，例如 Kainikos 和 Green Light Capital 执行的卖空，后者的资金来自创始人富裕的父母提供的少量资金。
00:10:00 在本节中，视频解释了卖空作为一种投资技术的策略和挑战。目标是猜测市场的方向，但正如专门做空者吉姆频道的案例，投资的重点是挑选表现不佳的公司进行出售或做空。没有与成功的投机者相同的杠杆作用，投资者会寻找最终会破产的公司。讨论了卖空和市场时机背后的研究和心理，强调投资者在这种技术中的损失可能是无限的。该视频以 Kainikos 和 Green Light Capital 的卖空成功为例进行了阐述，特别是后者，它是从创始人富有的父母那里获得的少量席位资金开始的。
In this mini-documentary, we learn how short selling was first invented and study all the skillful ways that short-sellers like Soros and Einhorn used to gen...
Charlie Munger perhaps is the man most instrumental to Berkshire Hathaway’s success. In this mini-documentary, we tell the story of life and how he went thro...
这部纪录片首先深入探讨了来自田纳西州孟菲斯的亿万富翁投机者保罗都铎琼斯的背景和早期职业生涯。琼斯成长于一个富裕的家庭，他通过对拳击的热爱和对竞技智力游戏的迷恋表现出一种竞争精神。在完成经济学学位后，他开始了他的职业生涯，在纽约棉花交易所担任流动职员。正是在这段时间里，琼斯敏锐地观察了市场上可以用来谋取经济利益的行为模式。尽管他面临挫折，例如因在办公桌前睡着而被解雇，但琼斯很快恢复过来并获得了 EF Hutton 商品经纪人的职位，在那里他开始以自己的账户进行交易并产生利润。
这部纪录片揭示了 Paul Tudor Jones 早期在华尔街声誉的另一个方面——派对动物的形象，为他赢得了“Quotron Man”的绰号。然而，琼斯敏锐的直觉依然敏锐，他成功地预测了 80 年代后期严重依赖信贷和债务的日本股市将出现危机。耐心等待崩盘，他在适当的时候巧妙地做空市场，他的投资组合获得了惊人的 90% 的回报。琼斯持续成功的秘诀在于他的防御性交易策略，始终防范最坏的情况，并仔细考虑整个系统的整个资本流动，而不是只关注个别资产。他稳定的回报赢得了忠实的追随者，甚至引起了美国证券交易委员会 (SEC) 的注意，并导致因违反上涨规则而达成和解。
这部纪录片深入探讨了保罗都铎琼斯在金融领域面临的挑战，特别是在 2008 年雷曼兄弟倒闭导致数亿美元资产大量损失之后。尽管遭遇挫折，琼斯还是通过适时的空头头寸巧妙地减轻了损失，以仅 4% 的损失结束了动荡的 2008 年——这是他经历过的唯一一个亏损年。为了保持出色的表现，琼斯采取了更为保守的方法并寻求新的优势，最终在技术和算法领域找到了优势。 Jones 共同创立了 Two Sigma，这是一家量化投资管理公司，拥有数学、物理学和计算机科学博士学位，Jones 将他的交易原则转化为算法策略。这种创新方法使他能够保持领先地位并做出敏锐的预测，即使在 2020 年 3 月大流行爆发后市场反弹等危机中也是如此。
在纪录片的结尾部分，我们见证了 Paul Tudor Jones 如何拥抱技术进步和算法以保持在金融领域的前沿。雷曼兄弟倒闭后，琼斯意识到需要适应并找到新的竞争优势。这促使他与他人共同创立了 Two Sigma，这是一家尖端的量化投资管理公司。通过组建一支由精通数学、物理学和计算机科学的人才组成的团队，琼斯利用数据驱动策略的力量，将他的交易原则转化为复杂的算法。
00:00:00 在本节中，我们将了解亿万富翁投机者保罗·都铎·琼斯的背景和早期职业生涯。琼斯出生于田纳西州孟菲斯的一个富裕家庭，具有好胜的性格，这体现在他对拳击的热爱和对竞争性智力游戏的喜爱上。在获得经济学学位后，琼斯在纽约棉花交易所找到了一份流动职员的工作，在那里他很快发现了可以用来牟利的行为模式。由于在办公桌前睡着而被解雇，琼斯很快找到了另一份工作，担任 EF Hutton 的商品经纪人，在那里他开始通过交易自己的账户赚钱。
00:05:00 在本节中，我们了解 Paul Tudor Jones 如何开始他的交易员生涯，他意识到由于佣金较低，他可以为自己做更好的交易。他最终创办了自己的公司 Tudor Investment Corporation，并开始为客户创造两位数和三位数的回报。当 80 年代后期熊市袭来时，琼斯做好了准备，而他的同龄人却没有。他通过做空标准普尔 500 指数期货并预测市场低迷赚取了可观的利润。琼斯还使用了不对称赌注，他知道如果美联储在经济衰退期间向经济注入更多现金，股市就会飙升，从而为他带来可观的收益。琼斯从他的第一笔交易中净赚了 8000 万美元，并因押注美联储会增加资金而净赚 1 亿美元。在熊市中获胜巩固了琼斯在华尔街的地位，成为一股不可忽视的力量。
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Trading and finance podcast.Dr. Ernie Chan graduated with a PhD in physics. Early in his career worked for IBM in research around machine learning then moved...
PredictNow.ai 的创始人兼首席执行官兼 QTS Capital Management LLC 的管理成员 Ernest Chan 博士就均值回归交易领域以及相关风险和回报提供了宝贵的见解。在整个演讲过程中，陈博士强调了现实生活中交易经验的必要性，并强调了多元化、压力测试以及结合均值回归和动量策略以建立能够经受住不同市场条件的稳健投资组合的重要性。
00:00:00 在本节中，主持人介绍了演讲者Ernest Chan博士，他是PredictNow.ai的创始人兼首席执行官，也是QTS Capital Management LLC的管理成员。陈博士曾在多家投资银行和对冲基金工作，是全球知名的电脑化交易演讲者。他将讨论他们在均值回归交易方面的经验，以及他们的基金 QTS Capital Management 如何从中受益。尽管读过均值回归交易，陈博士强调说，在交易数百万美元时，没有什么比得上现实生活中的经验了。
00:10:00 在本节中，演讲者分享了他的基金的故事，以及它在运营仅八个月后如何遭遇灾难性事件。虽然这不是该基金独有的，并且在均值回归策略中很常见，但它清楚地提醒人们这种策略固有的风险，因为下行空间是无限的。尽管非常一致，但均值回归策略有过度杠杆化的诱惑，事实证明这对基金来说代价高昂。演讲者将交易均值回归策略比作做空已实现波动率和做空期权，因为它们都具有相似的风险。演讲者推荐一本 Andrew Ing 博士的教科书，其中对为什么做空这些投资类似于交易均值回归策略进行了详细的数学分析。
Mean reversion trading strategies have similar characteristics as short volatility strategies: they do well in calm and bullish markets, but suffer tail risk...
Ernest Chan 博士深入研究了在避免过度拟合的同时优化交易策略的挑战，过度拟合是交易员根据历史数据挑选信号时发生的一种现象，导致模型对看不见的数据缺乏预测能力。为了解决这个问题，陈博士提出了两种方法。第一种是采用机器学习技术或引导程序，这涉及通过替换进行过采样以在旧数据中引入更多噪声，从而防止交易模型过于贴近历史路径。然而，他承认，由于固有的自相关结构，这种方法对于时间序列数据可能并不直接，因此更适合具有最小自相关的数据。第二种方法是创建历史价格的数学模型并导出分析交易信号，尽管这需要一个简单的价格和交易模型。陈博士随后探讨了模拟方法，该方法涉及通过离散建模创建与真实市场行为非常相似的时间序列模型。
接下来，陈博士深入研究了交易策略的数学优化。他介绍了均值回归 PI 序列作为最简单的数学处理时间序列，由 Ornstein-Uhlenbeck 方程表示。这个等式捕捉了股票价格的平均水平，任何偏离均值的趋势都会将价格拉回到这个平均水平。要构建交易策略模型，必须确定最佳入场水平（应启动多头或空头头寸的均值的最大偏差）和最佳退出水平。虽然可以从数学上优化各种目标，但最简单的目标是往返利润。但是，在计算利润时必须考虑折扣时间部分。
Optimizing parameters of a trading strategy via backtesting has one major problem: there are typically not enough historical trades to achieve statistical si...
Vanguard——8万亿美元的金融帝国| 2023 纪录片
Vanguard——8万亿美元的金融帝国| 2023 纪录片
Vanguard 的先驱创始人 John Bogle 在共同基金行业留下了不可磨灭的印记。他推出了第一支指数基金，彻底改变了投资策略，取得了巨大的成功，为 21 世纪金融业的繁荣做出了贡献。 Bogle 的成功之旅源于他充满挑战的童年，其标志是他父亲与酗酒作斗争，以及他的兄弟姐妹需要养家糊口。这些早期的经历给博格尔灌输了顽强的精神和实现目标的决心。从普林斯顿大学毕业后，他以班级致辞人的身份踏上了一条使他成为世界上最富有的人之一的道路。
博格尔在共同基金行业的突破始于 1951 年，当时他撰写了一篇关于开放式投资公司的论文，引起了惠灵顿基金创始人兼董事长沃尔特摩根的注意。这导致博格尔被聘为摩根的执行助理，他对共同基金行业的独特见解使他在同时代的人中脱颖而出。在接下来的 35 年里，博格尔的惠灵顿基金蓬勃发展，成为美国最大的共同基金之一。
1958 年，在牛市中，许多共同基金公司推出多只基金以吸引投资者。然而，Bogle 认识到平衡投资组合的受欢迎程度正在下降，通过创建 Wallington 股票基金向行业发起挑战，并立即获得成功。在接下来的十年里，该基金的业绩和知名度持续飙升，巩固了博格尔作为精明投资者的声誉。
随着共同基金行业进入 1960 年代的投机时代并在 70 年代初期面临后续挑战，博格尔在 35 岁时担任惠灵顿首席执行官一职。然而，该基金的保守策略面临生存威胁，以及共同基金行业内的战争一触即发，博格尔有可能成为第一个牺牲品。为了寻求与一家更成熟的公司合并，博格尔的提议被拒绝了，因为担心惠灵顿的保守做法会阻碍业绩。迫于探索规模较小的基金，Bogle 将目光投向了 Ives，这是波士顿一家激进的共同基金，以 1960 年至 1965 年的出色表现而闻名。尽管仅管理着 1700 万美元的资产，但 Ives 在业内备受追捧。博格尔认为，与艾夫斯合并将使惠灵顿能够扩大业务并吸引更多投资者。经过数月的合并，一家新公司 Wellington Management Company 出现了，Ives 的合伙人在该组织中担任重要角色。
该视频深入探讨了 Vanguard 的历史，这是一个非凡的金融帝国，到 2023 年，其市值已增长到惊人的 8 万亿美元。 Vanguard 的成功在很大程度上归功于其创始人约翰·博格尔 (John Bogle) 引入的创新和成功战略。然而，20 世纪 70 年代后期，该行业发生了重大变化，导致 Vanguard 的资产减少了 13 亿美元。 1997 年，Bogle 与另一家共同基金公司 Ives 的合并被证明是不成功的。随后，在 2004 年，博格尔因与公司的增长管理合作伙伴发生争执而被免去 Vanguard 首席执行官的职务。博格尔并没有气馁，而是继续创立了 Masterworks，这是一家成功的艺术品投资公司。然而，在 2022 年的意外转折中，Bogle 在一场代理权争夺战中落败并被公司开除。
Bogle 的一项显着成就是他拒绝将 Vanguard 共同基金的行政职能外包给管理公司，而是选择将这些业务内部化。这一战略决策为该基金节省了大量成本，并将 Vanguard 定位为对投资者而言成本最友好的共同基金公司。
1990年代初，杰克·博格尔的先锋指数基金扰乱了共同基金行业，挑战了富达的霸主地位，后者已成为无可争议的领头羊。 Fidelity 的增长得益于积极的营销策略，将共同基金作为商店货架上随时可用的产品展示，并在各个行业和资产类别中进行多元化投资。然而，富达在 2006 年遭遇重大挫折，当时其对墨西哥债务的大量押注适得其反，其新成立的外国债券基金是 2008 年金融危机期间遭受损失的众多共同基金之一。
与此同时，Vanguard 在 Bogle 的领导下继续发展。到 2019 年，该公司积累了近 5 万亿美元的总资产。在此期间，首席执行官布伦南考虑进入交易所交易基金 (ETF) 市场，此举将进一步巩固 Vanguard 作为金融巨头的地位。
令人遗憾的是，在结局的王国里，先锋集团富有远见的创始人杰克·博格尔在与食道癌进行了勇敢的斗争后去世，享年 89 岁。博格尔的遗产远远超出了他的财务成就。他以对金融保守主义的坚定承诺和对长期投资的倡导而闻名。他的去世对金融界来说是一个重大损失，因为他在这个行业留下了不可磨灭的印记，并激励无数投资者采用审慎和纪律的方式进行财富管理。
尽管视频以忧郁的基调结尾，约翰·博格尔对共同基金行业的贡献以及他在 Vanguard 的开创性努力的影响将在未来几年继续塑造金融格局。他富有远见的想法和坚定不移的原则为寻求长期成功和财务稳定的投资者提供了指路明灯。 John Bogle 和 Vanguard 的故事证明了金融界创新、毅力和追求卓越的力量。
彼得林奇 - 美国的NO。 1 资金经理 |传记
彼得林奇 - 美国的NO。 1 资金经理 |传记
该视频提供了彼得林奇的富有洞察力的传记，他被誉为美国头号资金经理。它深入探讨了他的早年生活，突出了他父亲英年早逝的深远影响，这迫使他在很小的时候就肩负起抚养母亲的责任。林奇坚定不移地决心为家人创造更美好的未来，这使他走上了一条与富达执行副总裁乔治·沙利文 (George Sullivan) 的指导交织在一起的道路。沙利文认可林奇非凡的职业道德，并推荐他获得波士顿学院的全额奖学金，林奇在波士顿学院深化了对股票的迷恋，因为他相信现实世界的投资是对他知识的真正考验。
该视频展示了林奇的投资成功故事，阐明了他在飞虎队和甜菜公司的投资。它探讨了运气如何与他的精明决策交织在一起，例如他对飞虎队的投资，最初停滞了三年，但在越南战争爆发时价值飙升。林奇对知识的追求使他进入了沃顿商学院，在那里他将时间用于研究股票，而不是参加传统的经济学和金融课程。该部分还讲述了林奇对甜菜的投资，尽管华尔街缺乏关注，但他通过深入研究和信念发现了一颗隐藏的宝石。
随着视频的进展，它深入探讨了美国共同基金的历史，以及富达在爱德华约翰逊的领导下崛起成为美国最大的资产管理公司。重点转移到共同基金在筹集资金和为投资者创造回报之间取得平衡时所面临的挑战。 Jerry Ty 在 Fidelity 的基金因采用技术分析而脱颖而出，这推动其业绩超越竞争对手。 Ty 离职后，富达面临增长挑战，直到公司认识到彼得林奇非凡的选股才能。
该视频重点介绍了林奇管理麦哲伦基金的历程，从一名研究分析师开始，最终担任领导职务。他独特的方法强调以不同的方式做事以跑赢市场，即使在看跌的情况下也是如此。林奇的策略围绕着寻找十个引人注目的投资故事并对其进行投资，利用他对概率力量的信念。值得注意的是，林奇对塔可钟的投资在被百事可乐收购后取得了巨大的成功。然而，该部分也承认林奇的投资理念并非万无一失，正如他在 Biltmore 的经历所证明的那样，Biltmore 是一家未能在波士顿以外竞争的公司。
详细探讨了林奇的投资理念，强调体验式学习和以人为本的方法。他沉浸在他考虑投资的企业中，根据他的第一手经验和扩大增长的潜力形成了他的投资论点。该视频承认，随着他的基金规模越来越大、名气越来越大，即使是林奇卓越的业绩也面临着挑战，这使得发现隐藏的宝石变得更加困难。
视频最后讨论了林奇在其作为富达麦哲伦基金经理的职业生涯巅峰时期退休的关键决定。林奇希望花更多时间陪伴家人，并意识到管理更大的基金会限制他投资较小公司的能力，这影响了他的退休生活。尽管 2008 年美国证券交易委员会指控林奇行贿，但林奇的声誉仍然完好无损，他的投资见解仍然具有重要意义。富达是一家私人公司，管理着惊人的 8 万亿美元资产，目前仍处于有影响力的约翰逊家族的控制之下，继承了其成功的传统。
华尔街秃鹰 |亿万富翁投资者霍华德马克斯
华尔街秃鹰 |亿万富翁投资者霍华德马克斯
亿万富翁投资者霍华德马克斯通过分享他成为非常成功的投资者的迷人旅程吸引了观众。视频首先深入探讨了马克斯的成长经历，强调了他质疑现状的天性。虽然最初并没有表现出超人的智慧，但马克斯却梦想着进入沃顿商学院并在金融领域开创一番事业。尽管追随父亲的脚步成为一名会计师，但马克斯发现自己越来越被金融业有趣和创造性的方面所吸引。该视频重点介绍了他对日本哲学的研究如何使他头脑清晰并影响了他后来的努力。从沃顿商学院毕业并获得芝加哥大学的 MBA 学位后，马克斯收到了众多工作机会，预示着前途光明。
该视频首先揭示了马克斯在华尔街的早期职业生涯。在受人尊敬的银行家 Walter B. Riston 任职期间，Marks 以股票研究分析师的身份加入花旗银行，他出色地发挥了自己的作用，做出了准确的预测，并最终升任研究总监一职。然而，当研究小组推荐的被称为 Nifty 50s 的股票价值暴跌 90% 时，出现了挫折。这段令人羞愧的经历给马克斯上了重要的一课：买东西不仅要看价格，还要看价格。受托管理垃圾债券投资组合时，马克斯获得了另一个机会，这个利基市场很快就会蓬勃发展。
影片探讨了马克斯对陷入困境的公司的有利可图世界的发现，以及他以概率和常识为中心的投资方法。认识到被低估、陷入困境的公司可能获得高额回报，马克斯开发了一种方法，该方法包含不确定性并将世界视为概率分布。这种方法使他在花旗银行任职期间获得了可观的利润，后来在 TCW 集团任职，然后才冒险建立自己的公司。
然后，该视频深入探讨了马克斯建立橡树资本的过程，橡树资本是美国最大的专门投资不良证券的基金。为了实现他的愿景，马克斯需要大量资金，以 10 亿美元为基准。最初被 TCW 拒绝，Marks 后来在改变心意后从 TCW 创始人 Mark Stearns 那里获得了 25 亿美元的巨额种子投资。经常被比作查理芒格的布鲁斯卡什的出现进一步增强了马克斯的议价能力。 Marks 和 Karsh 共同坚持一个直截了当的投资主张：将风险控制放在首位，努力保持一致性，并找出投资者不堪重负的陷入困境的公司。
该视频继续强调马克斯和他的团队如何通过投资互联网泡沫期间濒临破产的公司而积累财富。一个值得注意的例子是他们对 Regal Cinemas 的投资，这是一家负债累累的公司。马克斯和他的团队与丹佛亿万富翁菲利普·安舒茨合作，以大幅降低的价格收购了富豪的坏账，预期该公司破产后资产会升值，从而产生可观的利润。该视频承认，像马克斯这样经常被贴上秃鹰标签的投资者，通过为濒临崩溃的公司提供生命线，在金融生态系统中发挥着至关重要的作用。
该视频进一步探讨了华尔街历史最悠久的投资银行之一雷曼兄弟的激进文化，及其对 2008 年金融危机的贡献。在首席执行官迪克·富尔德 (Dick Fuld) 的领导下，该银行优先考虑激进的逐利策略，包括从最终证明几乎一文不值的抵押贷款支持证券中创收。尽管面临越来越多的挑战，富尔德仍然相信雷曼兄弟能够生存下来，并依靠他在华尔街的熟人和前财政部长汉克保尔森的帮助。然而，雷曼破产对全球金融体系的影响被严重低估了。随着危机的展开，马克斯和卡什决定投资于不良债务，但这一决定遭到了对动荡的市场状况不确定的投资者和客户的抵制。
该视频继续说明 Howard Marks 如何在 2008 年金融危机期间和之后保持其成功的投资策略以及与客户的有效沟通。尽管市场充满压力和质疑，橡树资本管理公司在马克斯的领导下继续投资于不良证券，最终在 2008 年从他们的企业中获得了 60 亿美元的可观利润。这一非凡的成功为橡树资本 2012 年的 IPO 奠定了基础， Marks 的目标是建立一个个人品牌，吸引长期投资者、在困难时期有勇气购买并有能力持有投资的个人。
然而，该视频承认价值投资者在当前市场环境中面临的困难越来越大。随着牛市的持续，寻找被低估的机会变得越来越具有挑战性。尽管如此，霍华德马克斯仍然坚定不移，准备在市场最终发生转变时抓住机会并“收租”。
在整个视频中，马克斯从质疑现状到成为杰出的亿万富翁投资者的旅程的特点是他能够从挫折中学习，采用非常规的投资策略，并将风险管理放在首位。他的故事为有抱负的投资者提供了灵感，强调了在追求投资成功的过程中，韧性、适应性和挑战传统智慧的意愿的重要性。
你从未听说过的美国最赚钱的投资者|一部关于斯坦利·德鲁肯米勒的纪录片
你从未听说过的美国最赚钱的投资者|一部关于斯坦利·德鲁肯米勒的纪录片
在这段富有洞察力的视频中，金融界知名人物斯坦利·德鲁肯米勒 (Stanley Druckenmiller) 分享了他非凡的投资生涯，并阐明了他退休后如何驾驭不断变化的市场格局。德鲁肯米勒将他非凡的成功归功于勤奋工作、非常规的投资方法以及对实用性的坚定关注，而不是仅仅依赖理论框架。
德鲁肯米勒的成名之旅始于 70 年代，当时他敏锐地预测了通货膨胀对股市的影响，从而获得了可观的财务收益。在 1980 年代，他成为共同基金投资的开拓者，在他的管理下监督了五只基金，实现了 40% 的惊人增长。今天，在共同基金行业复制如此高的回报将是一项艰巨的挑战。
在整个视频中，德鲁肯米勒深入探讨了他利用技术分析来把握市场时机的策略，并识别了潜在股市崩盘的警告信号。他回忆起 1987 年的一个例子，当时一位相对不知名的基金经理保罗·都铎·琼斯 (Paul Tudor Jones) 发表了一份预测市场崩盘的报告。德鲁肯米勒虽然经历了一时的恐慌，但市场并没有像预期的那样做出反应，他的迅速行动让他的基金大放异彩。
德鲁肯米勒职业生涯的另一个重要里程碑出现在 1990 年代初期，当时他在柏林墙倒塌之前积累了价值 20 亿美元的德国马克资产。这一成就凸显了他衡量市场时机的能力，以及他对基本面对短期价格波动的影响力的坚定信念。
随着视频的进展，它深入探讨了 Druckenmiller 在 1990 年代后期所面临的挑战，当时技术进步和信息变化引发的市场崩盘让他措手不及。随后的损失促使他离开了他的投资公司，这一决定标志着他职业生涯的转折点。
回顾他退休后的观点，德鲁肯米勒强调，尽管他现在在市场上不太活跃，但他对基本面分析保持坚定的信念，并乐于根据这些原则做出投资决策。他承认 9/11 袭击和唐纳德特朗普当选等重大全球事件对市场格局的变革性影响。尽管不再努力复制他过去的表现，德鲁肯米勒承认市场在他退休后继续表现良好。
总的来说，斯坦利德鲁肯米勒的旅程和见解证明了适应性、敏锐的市场分析和对长期投资的关注的重要性。他从挫折中学习并适应不断变化的环境的能力体现了在不断发展的金融世界中蓬勃发展所需的韧性。
卖空者——金融市场的反英雄
卖空者——金融市场的反英雄
这段名为“卖空者——金融市场的反英雄”的视频大胆挑战了卖空者是金融界恶棍的流行观念，强调了他们在提高市场效率方面不可或缺的作用。通过揭穿误解，该视频阐明了与卖空作为一种投资技术相关的策略、意义和挑战。
卖空这种做法可以追溯到艾萨克·拉马尔在荷兰东印度公司的创新方法，涉及从经纪公司借入股票并将其出售给其他市场参与者，希望以较低的价格回购它们以实现利润。尽管卖空者因 1929 年的市场崩盘而受到不公平的指责，但他们实际上在确保金融市场运转良好方面发挥着至关重要的作用。
卖空者的主要优势之一是他们能够在市场上揭露估值过高或欺诈的公司。与普遍看法相反，卖空不是公司股价下跌的根本原因，而是市场调整的催化剂。此外，卖空可以作为一种风险对冲策略，而不是对特定股票的投机性押注。阿尔弗雷德·温斯洛·琼斯 (Alfred Winslow Jones) 因在 1949 年建立了第一只对冲基金而受到赞誉，他利用卖空来构建市场中性的投资组合。值得注意的是，像索罗斯这样的知名人物已经成功地进行了空头押注，例如他对英镑的臭名昭着的押注，这让他作为货币投机者既恐惧又厌恶。然而，当一小群卖空者可能会破坏一个国家的货币稳定时，就会出现担忧。
该视频进一步探讨了卖空的复杂性，强调了与这种投资技术相关的策略和挑战。采用卖空交易的投资者通常专注于识别表现不佳的公司或可能面临破产的公司，例如 Jim Channels 的案例。虽然成功的投机需要巨大的杠杆作用，但卖空者依靠广泛的研究和心理洞察力来做出明智的决定。重要的是要注意，投资者利用卖空所遭受的损失在理论上是无限的。该视频提供了成功卖空的例子，例如 Kainikos 和 Green Light Capital 执行的卖空，后者的资金来自创始人富裕的父母提供的少量资金。
该视频深入探讨了卖空者（通常被称为反向投资者）的独特心态，他们挑战传统智慧并在他们认为估值过高或存在欺诈的公司中持有头寸。这也凸显了轧空现象，正如 GameStop 案例中所见证的那样，散户投资者联合起来推高股价，导致押注其下跌的卖空者遭受重大损失。
尽管被视为反英雄，卖空者在塑造金融市场格局方面发挥了关键作用。他们的行动在鼓励冒险和个人获利机会（包括卖空策略）的自由市场体系框架内提高了市场效率。然而，最近发生的事件，例如散户投资者联合攻击 GameStop 等股票的卖空者，引发了争议，并引发了围绕阶级斗争的争论。该视频令人信服地指出，真正的对手是无知和一厢情愿，这是人性中固有的，因为它们使市场繁荣和萧条永久存在。
总之，“卖空者——金融市场的反英雄”通过强调卖空者在促进市场效率方面的重要作用，挑战了对卖空者的负面看法。通过消除误解并阐明他们的策略、影响和挑战，该视频阐明了卖空的微妙世界。最终，它邀请观众质疑先入为主的观念，并认识到推动金融市场的复杂动态。
查理芒格——伯克希尔哈撒韦公司的创始人 |一部纪录片
查理芒格——伯克希尔哈撒韦公司的创始人 |一部纪录片
这部纪录片深入探讨了查理·芒格 (Charlie Munger) 非凡的一生，追溯了他从大萧条时期成长的挑战到他作为律师和投资者的辉煌职业生涯的历程。芒格独特的哲学植根于寻找卓越的企业和应用第一性原理思维，这促使他在个人困难和经济低迷的情况下取得成功。
在开头部分，我们深入了解了大萧条的严酷现实塑造了芒格的成长岁月。他早年的经历培养了强烈的职业道德和对金钱价值的深刻理解。从很小的时候起，芒格就从事过各种工作，一直持续到他的大学时代，直到他在第二次世界大战期间以气象学家的身份参军。战后，他抓住机会到哈佛法学院深造，开始了成功的律师生涯。然而，芒格的道路发生了重大转折，他与沃伦巴菲特合作，将一家小型投资基金转变为著名的伯克希尔哈撒韦公司。
在整部纪录片中，芒格的生活经历成为影响其投资策略的关键因素。他在气象学和物理学方面的背景使他对第一原理思维有了深刻的理解，他将这一原理应用于商业领域。芒格面临个人悲剧，包括痛苦的离婚和儿子死于癌症，这进一步激发了他追求财富的决心。认识到积累财富的最好方法是拥有卓越的企业，而不是试图修复失败的企业，他发展了自己的哲学，即寻找“优秀企业”进行投资。芒格在一家陷入困境的变压器制造公司的亲身经历教会了他宝贵的投资经验，导致他在房地产领域取得了第一个百万美元的成功。
在随后的章节中，纪录片展示了芒格从房地产到投资业务的转变。他利用房地产企业的财务保障建立了一家投资公司，专注于收购小公司，甚至投资购物车贷款。芒格集中在小型公司的投资组合在短期内产生了波动的表现，但从长期来看，它的表现优于大多数投资者。到 1974 年合伙企业解散时，芒格已经取得了令人印象深刻的平均年回报率 24.3%，积累了 500 万美元。
这部纪录片还深入探讨了芒格与沃伦巴菲特的合作以及他们通过伯克希尔哈撒韦公司的共同努力。从收购 See's Candies 开始，他们面临意想不到的挑战，例如 Russell Stover Candies 试图复制他们的模式。芒格果断的方法帮助成功地克服了这些障碍。随着伯克希尔哈撒韦公司继续蓬勃发展并扩大其收购公司的投资组合，芒格和巴菲特承认，与小盘股所提供的优势相比，他们在投资大盘股公司时面临着激烈的竞争——这一认识与寻求最佳投资方式的散户投资者产生了共鸣.
在整个叙述中，芒格独特的商业方法得到了强调——根据基本原则对什么可行，什么不可行进行细致的分析。尽管经历了持久的经济衰退、战争和个人悲剧，芒格仍直面生活中的障碍，最终成为商界的标志性人物。他的哲学——相信你应该得到你想要的，如果你在另一端，你会提供你会买的东西——不仅对律师而且对各行各业的个人来说都是一种持久的精神。
总之，这部纪录片让观众沉浸在查理芒格非凡的一生中，记录了他卑微的出身、他的变革经历以及他在商业上的开拓性成就。芒格对卓越企业的坚定追求和对第一性原理思维的应用巩固了他在法律和投资领域的影响力人物地位。
亿万富翁投机者的世界 - Paul Tudor Jones 纪录片
亿万富翁投机者的世界 - Paul Tudor Jones 纪录片
准备好在这部引人入胜的纪录片中探索对冲基金亿万富翁保罗都铎琼斯有趣的交易策略。它揭示了琼斯作为传奇的外汇和商品交易员持续从危机中获利的非凡能力，为了解他的市场投机和风险管理思维框架提供了宝贵的见解。
这部纪录片首先深入探讨了来自田纳西州孟菲斯的亿万富翁投机者保罗都铎琼斯的背景和早期职业生涯。琼斯成长于一个富裕的家庭，他通过对拳击的热爱和对竞技智力游戏的迷恋表现出一种竞争精神。在完成经济学学位后，他开始了他的职业生涯，在纽约棉花交易所担任流动职员。正是在这段时间里，琼斯敏锐地观察了市场上可以用来谋取经济利益的行为模式。尽管他面临挫折，例如因在办公桌前睡着而被解雇，但琼斯很快恢复过来并获得了 EF Hutton 商品经纪人的职位，在那里他开始以自己的账户进行交易并产生利润。
这部纪录片继续探索保罗都铎琼斯如何从为他人交易过渡到为自己交易，并意识到他可以通过降低佣金获得更好的结果。最终，他成立了自己的公司 Tudor Investment Corporation，并开始为客户提供两位数和三位数的回报。当 1980 年代后期熊市袭来时，与同龄人相比，琼斯准备得特别充分。通过做空标准普尔 500 指数期货并准确预测市场低迷，他获得了可观的利润。琼斯还采用了不对称押注，利用他的理解，即美联储在经济衰退期间向经济注入现金将推动股市上涨，从而为他带来可观的收益。在他的第一笔交易中，琼斯净赚了 8000 万美元，他通过成功押注美联储的货币干预进一步增加了自己的财富，又积累了 1 亿美元。熊市期间的这一胜利巩固了琼斯作为华尔街强大力量的声誉。
这部纪录片揭示了 Paul Tudor Jones 早期在华尔街声誉的另一个方面——派对动物的形象，为他赢得了“Quotron Man”的绰号。然而，琼斯敏锐的直觉依然敏锐，他成功地预测了 80 年代后期严重依赖信贷和债务的日本股市将出现危机。耐心等待崩盘，他在适当的时候巧妙地做空市场，他的投资组合获得了惊人的 90% 的回报。琼斯持续成功的秘诀在于他的防御性交易策略，始终防范最坏的情况，并仔细考虑整个系统的整个资本流动，而不是只关注个别资产。他稳定的回报赢得了忠实的追随者，甚至引起了美国证券交易委员会 (SEC) 的注意，并导致因违反上涨规则而达成和解。
这部纪录片深入探讨了保罗都铎琼斯在金融领域面临的挑战，特别是在 2008 年雷曼兄弟倒闭导致数亿美元资产大量损失之后。尽管遭遇挫折，琼斯还是通过适时的空头头寸巧妙地减轻了损失，以仅 4% 的损失结束了动荡的 2008 年——这是他经历过的唯一一个亏损年。为了保持出色的表现，琼斯采取了更为保守的方法并寻求新的优势，最终在技术和算法领域找到了优势。 Jones 共同创立了 Two Sigma，这是一家量化投资管理公司，拥有数学、物理学和计算机科学博士学位，Jones 将他的交易原则转化为算法策略。这种创新方法使他能够保持领先地位并做出敏锐的预测，即使在 2020 年 3 月大流行爆发后市场反弹等危机中也是如此。
在纪录片的结尾部分，我们见证了 Paul Tudor Jones 如何拥抱技术进步和算法以保持在金融领域的前沿。雷曼兄弟倒闭后，琼斯意识到需要适应并找到新的竞争优势。这促使他与他人共同创立了 Two Sigma，这是一家尖端的量化投资管理公司。通过组建一支由精通数学、物理学和计算机科学的人才组成的团队，琼斯利用数据驱动策略的力量，将他的交易原则转化为复杂的算法。
通过应用技术和先进的统计模型，Two Sigma 成功驾驭了市场波动并抓住了动荡时期出现的机会。即使在全球大流行中，琼斯和他的团队也能够做出准确的预测并抓住有利可图的投资前景。他们迅速适应和利用技术的能力使他们能够保持良好的业绩记录并实现稳定的盈利能力。
随着纪录片接近尾声，观众对保罗·都铎·琼斯的交易策略和风险管理方式有了全面的了解。从早年作为市场模式的敏锐观察者到演变成亿万富翁投机者，他的旅程凸显了他的韧性、适应能力以及保持领先地位的坚定承诺。琼斯的市场投机心理框架为有抱负的交易者提供了宝贵的教训，强调了防御策略、全面风险评估和利用技术获得竞争优势的重要性。
总之，这部纪录片对对冲基金亿万富翁保罗都铎琼斯所采用的交易策略进行了引人入胜的探索。通过记录他的职业轨迹、洞察他的思维方式以及他持续从危机中获利的能力，观众可以一窥现代金融界最成功的交易员之一的非凡世界。
采访算法交易界的传奇人物 Ernie Chan 博士
采访算法交易界的传奇人物 Ernie Chan 博士
Ernie Chan 博士以其在算法交易方面的专业知识而闻名，他继续强调有助于成功交易策略的基本原则。他非常强调交易决策中的简单性、风险管理和人为因素。陈博士建议交易员保持谦虚、专注，并提防过度自信和数据窥探偏见。他相信个人经验和专业知识在制定有效策略方面的力量，并鼓励交易者通过实际应用来验证他们的想法。
在他的采访中，陈博士强调了在投资组合中平衡均值回归和动量策略的重要性。通过多样化策略并确保它们不相关，交易者可以为他们的客户实现稳定的回报。他还强调了统计稳健性测试和历史数据分析的重要性，以确定策略的有效性并使其适应不断变化的市场条件。
陈博士的主要见解之一围绕着基于机器学习的风险管理。他讨论了他的项目 PredictNow.ai，该项目利用机器学习为交易者提供未来期间的亏损概率。这使交易者可以就杠杆做出明智的决定并有效地管理风险。陈博士承认依赖单一指标的局限性，并提倡使用多个指标来观察市场现实的各个方面。
在整个采访过程中，陈博士为交易者分享实用建议。他鼓励交易员保持他们的策略简单，在模拟器上练习，并在投入真钱之前彻底评估风险水平。他强调了对算法交易充满热情的重要性，因为这是一个充满挑战的领域，需要毅力和不断的试验。
总之，Ernie Chan 博士的见解为算法交易领域的交易者提供了宝贵的指导。他对简单性、风险管理和人为因素的强调提醒人们，成功的交易策略建立在坚实的基础之上。通过平衡不同的策略、适应市场变化并利用机器学习进行风险管理，交易者可以增加实现持续盈利的机会。
均值回归交易 |基金的教训 | Ernest Chan 博士
均值回归交易 |基金的教训 | Ernest Chan 博士
PredictNow.ai 的创始人兼首席执行官兼 QTS Capital Management LLC 的管理成员 Ernest Chan 博士就均值回归交易领域以及相关风险和回报提供了宝贵的见解。在整个演讲过程中，陈博士强调了现实生活中交易经验的必要性，并强调了多元化、压力测试以及结合均值回归和动量策略以建立能够经受住不同市场条件的稳健投资组合的重要性。
陈博士首先介绍自己是一位经验丰富的交易员，拥有投资银行和对冲基金的背景。他强调，虽然理论知识很有价值，但没有什么能比得上大笔交易的实践经验。
陈博士演讲的一个关键方面是他的高频、均值回归交易策略，专注于单一货币对。该策略涉及两种货币对之间的做市，旨在利用市场回归均值的趋势。虽然该策略最初产生了稳定且有利可图的回报，但该基金在 2011 年 8 月因美国国债评级下调而面临严重缩编，导致损失超过 35%。这一事件提醒人们注意均值回归交易固有的无限下行风险。
演讲者分享了他的基金早期灾难性事件的故事，这在均值回归策略中并不少见。他警告过度杠杆化的诱惑，因为它可能导致重大损失。将均值回归交易与做空已实现波动率和期权进行比较，陈博士强调了风险的相似性。他推荐 Andrew Ing 博士进行数学分析，以更深入地了解为什么做空这些投资与交易均值回归策略相当。
在均值回归交易中，获利潜力有限，而下行风险无限。陈博士解释说，该策略的利润受到入场价与应该退出的平均价格之间的差异的限制。为了管理下行风险，他建议不要过度杠杆化，并强调对投资组合进行压力测试的重要性。虽然止损订单可以防止灾难性事件发生，但应谨慎使用并远离当前价格，以避免影响回测性能。陈博士还告诫在回测均值回归策略时要提防幸存者偏差，这可能导致投资组合表现不佳。
演讲深入探讨了在交易中使用止损单的细微差别。虽然它们在灾难性事件中可能有效，但在不太剧烈的市场波动中它们可能无法提供足够的保护。陈博士建议采用尾部对冲策略等替代方案，例如他们的“尾部收割者”策略，结合均值回归以减轻多头投资组合的损失，而不会导致大幅缩水。
多元化和波动中性被强调为运行均值回归策略的关键考虑因素。陈博士解释了需要长期下跌策略和趋势跟踪策略，它们是长期实现的波动率，以有效对冲短期波动率策略。他强调，趋势跟踪策略通过在同一方向的市场运动中蓬勃发展来补充均值回归。由于成本效率和从市场双方获益的能力，交易长壁转换策略优于购买看跌期权。
陈博士讨论了地震等自然灾害如何影响金融市场和转型战略的盈利能力。通过利用头寸和准确预测市场方向，即使在短期持有期间，也可以捕获部分尾部移动并利用过度的市场波动。他总结说，结合均值回归和动量策略可以创建一个能够在各种市场条件下蓬勃发展的表现良好的投资组合。
演讲者解释了动量策略与均值回归策略的结合。通过利用突破策略进入均值回归交易的相反位置并在趋势耗尽时退出动量策略，交易者可以有效地实施止损策略。均值回归策略的适用性取决于具体的时间序列以及工具是否真正表现出均值回归特征。对位于同一地点的服务器和昂贵的基础设施的需求取决于交易策略的持续时间和频率。
陈博士探讨了深度学习模型在金融市场中的非显而易见的应用。虽然使用深度学习来预测股票价格容易出现过度拟合，但它在识别市场机制和生成用于回测目的的综合数据方面可能很有价值。 Chan 博士承认，他在金融领域深度强化学习方面的经验有限，但他表示，在预测股市走势时，分类比回归更有效。此外，他强调止损位置应由投资者的个人风险承受能力决定，而不是依赖于与均值的固定数量的标准差。
演讲者强调在持仓过夜时使用止损单是徒劳的。由于市场关闭时可能会发生灾难性事件，因此止损订单在这种情况下无法提供保护。陈博士解释说，预测市场制度需要通过复杂的非线性分层方法组合 170 多个预测因素。他还分享了他的书“机器交易：部署计算机算法以征服市场”的主要内容，其中包括关注业力比（风险调整后的绩效指标）和关注市场微观结构。
文字记录摘录以结束语结束，感谢听众的出席并表达了对未来活动的期待。
总之，Ernest Chan 博士对均值回归交易、其风险和回报提供了宝贵的见解。他强调了现实生活中的交易经验、多元化、压力测试以及均值回归和动量策略相结合的重要性，以建立稳健且适应性强的投资组合。此外，他还探讨了深度学习模型在金融领域的应用、止损单的局限性以及风险管理和市场分析技术的重要性。总的来说，陈博士的演讲为对均值回归策略及其在金融市场中成功和失败的潜力感兴趣的交易者提供了宝贵的知识。
“在不过度拟合的情况下优化交易策略”，Ernest Chan 博士 - QuantCon 2018
“在不过度拟合的情况下优化交易策略”，Ernest Chan 博士 - QuantCon 2018
Ernest Chan 博士深入研究了在避免过度拟合的同时优化交易策略的挑战，过度拟合是交易员根据历史数据挑选信号时发生的一种现象，导致模型对看不见的数据缺乏预测能力。为了解决这个问题，陈博士提出了两种方法。第一种是采用机器学习技术或引导程序，这涉及通过替换进行过采样以在旧数据中引入更多噪声，从而防止交易模型过于贴近历史路径。然而，他承认，由于固有的自相关结构，这种方法对于时间序列数据可能并不直接，因此更适合具有最小自相关的数据。第二种方法是创建历史价格的数学模型并导出分析交易信号，尽管这需要一个简单的价格和交易模型。陈博士随后探讨了模拟方法，该方法涉及通过离散建模创建与真实市场行为非常相似的时间序列模型。
接下来，陈博士深入研究了交易策略的数学优化。他介绍了均值回归 PI 序列作为最简单的数学处理时间序列，由 Ornstein-Uhlenbeck 方程表示。这个等式捕捉了股票价格的平均水平，任何偏离均值的趋势都会将价格拉回到这个平均水平。要构建交易策略模型，必须确定最佳入场水平（应启动多头或空头头寸的均值的最大偏差）和最佳退出水平。虽然可以从数学上优化各种目标，但最简单的目标是往返利润。但是，在计算利润时必须考虑折扣时间部分。
陈博士接着描述了一个简单交易模型中的最佳入场和出场水平，其中考虑了折扣因素，一分钟内预期利润为 1 美元。他参考了单个时间序列中最佳布林带形式的解决方案，详见《动态对冲》一书。该解决方案采用高级数学概念，例如 Hamilton-Jacobi-Bellman 方程，将随机微分方程转换为偏微分方程。该解决方案表明，最佳进入和退出水平关于均值是对称的，并且与均值的距离随着均值回归率 (kappa) 的降低而增加。此外，陈博士强调了三个有趣的点：这个模型中的最佳解决方案总是要么做多要么做空；多头退出和空头进入点重合；多头和空头头寸不仅取决于当前价格，还取决于所采取的路径。
陈博士进一步扩展了数学模型，探索了日本最佳的穷人交易策略。他解释了如何确定多头入场和多头退出水平，多头退出和平均水平之间的距离与 sigma 平方的平方根除以 2 倍 kappa 成比例。虽然此模型优雅而精确，但由于与转换随机偏微分方程相关的挑战及其有限的用途，它有局限性并且可能不适用于大多数实际情况。因此，为了实现数学家的预期结果，例如优化 AR(1) 模型中的夏普比率，数值模拟变得必不可少。
在随后的部分中，Chan 博士重点介绍了在不屈服于过度拟合的情况下优化交易策略。目标是最大化平均夏普比率，这可以通过基于模拟的方法来实现。该工作流程需要从历史价格开始并拟合自回归 (AR) 模型以生成用于测试交易策略的模拟价格序列。可以将模拟进行到所需的程度，从而降低过度拟合的风险。通过模拟找到交易策略的最佳参数后，可以在原始时间序列或样本外数据上对模型进行回测，以评估其性能。
Ernest Chan 博士继续讨论利用离散模型，特别是滞后自回归模型，为实际交易策略建立非随机游走时间序列模型。这个简单的模型涉及三个参数，可以使用标准软件轻松拟合。该策略围绕根据预期对数回报是超过还是低于无条件和条件波动率的倍数在每个点做出决策。虽然这个简单的策略只需要一个参数，但可以通过模拟对其进行细化和改进。 Chan 博士指出，最佳参数值被发现为 0.08，由于随机性而存在一些可变性。
接下来，Chan 博士探索了两种优化交易策略而不陷入过度拟合的方法。第一种方法需要检查具有给定参数的路径的夏普比率，并调整该参数以获得最大夏普比率。此方法提供精确的结果，但依赖于一小部分路径。第二种方法涉及将夏普比率的分布绘制为最佳参数的函数，并将该分布的模式识别为为大多数实现产生最佳夏普比率的参数。虽然这种方法可能不太精确，但它提供了更好的直观解释。然而，陈博士强调，采用优化参数的交易策略的累积回报在样本外测试中可能并不令人印象深刻，偶尔次优参数可以产生更好的结果。他认为造成这种差异的一个原因是所使用的时间序列模型是使用固定的样本集进行拟合的，而现实生活中的交易需要不断地拟合新数据。因此，虽然这些方法对于寻找交易策略的最佳参数很有价值，但必须承认它们只能优化路径上的平均夏普比率，不能保证特定已实现路径的最佳结果。
在随后的部分中，陈博士解决了量化交易策略中的过度拟合问题，并提供了可能的解决方案。他强调了采用集成方法的重要性，其中该策略应用于多个时间序列，而不仅仅是一个。这种方法有助于减轻与过度拟合相关的风险并增强交易策略的稳健性。此外，Chan 博士强调，重要的不仅是让时间序列模型适合价格数据，而且让交易策略适合模型，以最大限度地减少过度拟合。他建议采用各种优化方法并探索更复杂的模型，例如递归神经网络，以提高交易策略的有效性。
最后，陈博士回答了一个问题，即考虑到可以拟合的大量参数，选择最佳时间序列模型。他解释说，存在用于根据可用数据拟合时间序列模型的既定统计程序，由于可用于分析的数据量较大，与拟合交易策略相比，这相对容易。
Ernest Chan 博士深入探讨了在不过度拟合的情况下优化交易策略的挑战，并提出了机器学习、数学建模和模拟等方法来应对这些挑战。他强调了考虑集成方法、将交易策略拟合到模型以及使用统计程序来增强交易策略的稳健性和有效性同时最大限度地减少过度拟合的重要性。