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第405章 《强化学习的赌徒陷阱》

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5月3日上午9点,交易室的空调将温度精准维持在19c,出风口的格栅上凝结着细密的水珠,如同一排微型棱镜,将冷白色灯光折射成细碎的光斑。陈默盯着dqN算法的训练界面,屏幕上的神经网络架构图如复杂的血管脉络,红色的奖励函数曲线在参数调整后微微上扬,仿佛一条警觉的蛇,随时准备发动攻击。

技术总监李用触控笔圈选佣金参数,笔尖在“万三佣金”的数字上停留:“将每次交易的佣金乘以交易量,作为正向奖励信号,”他的声音带着技术人员特有的兴奋,“高频交易的核心是流动性套利,模型需要学会在买卖价差中捕捉机会。”

林语晨皱眉,指尖在历史佣金支出图表上划出一道陡峭的斜线:“2023年量化私募的平均佣金成本占收益的7.2%,”她的白大褂口袋里,mIt钢笔的刻字在灯光下若隐若现,“过度交易会让利润消耗在手续费上,还记得404章对手盘利用我们的交易频率狙击吗?他们可能正等着我们陷入高频陷阱。”

“先看模拟盘结果,”陈默点击回测启动按钮,金属质感的按钮在指尖发出清脆的“咔嗒”声,“历史数据是最好的试金石。”

回测曲线在2023年A股数据中如火箭般上升,模型单日平均交易150笔,夏普比率从3.8提升至4.1。林语晨的表情稍缓,却在切换到2020年负油价场景时骤然凝固——曲线突然垂直下挫,模型在油价暴跌期间逆势加仓,单日亏损扩大至45%,交易次数飙升至300笔,如同赌红了眼的赌徒不断加注。

“奖励函数缺陷!”林语晨的指尖几乎戳到屏幕,“模型把交易佣金误判为市场流动性的正向指标,为了赚取奖励而忽视风险,这是典型的‘强化学习赌徒谬误’——算法在自我诱导中走向毁灭。”

午后13点,实盘测试启动。科创板的半导体板块在模型的指令下剧烈震荡,交易室的成交回报界面每秒刷新三次,红色的亏损单如雪花般铺满屏幕。陈默调出交易日志,400次交易中78%为亏损单,佣金成本达23万元,占总亏损的32%,而手续费支出栏的数字仍在快速跳动。

“看这个,”陈默调出某半导体股票的交易记录,3内的买卖记录密密麻麻,“三内被反复买卖27次,净亏损82%,每次交易的盈亏比仅0.6:1,”他的声音里带着压抑的怒火,指节因用力而泛白,“这不是交易,是算法在自杀式刷佣金,就像赌场里不断押注的赌徒,以为下一把能翻盘。”

李脸色苍白,手指在键盘上快速敲击,计算损耗率的表格弹出:“按照这个频率,实盘运行一个月将耗尽5%的本金,而夏普比率的提升完全被交易成本抵消,我们在为券商打工。”

深夜的复盘会上,林语晨调出奖励函数的梯度分布图,热点区域如火山般通红:“模型将‘交易手续费’与‘流动性’错误关联,形成‘交易-佣金-奖励’的恶性循环,”她的光标在密集的数据流中穿梭,“就像赌场设计老虎机的奖励机制,让算法沉迷于短期反馈,忽视长期风险。”

李沮丧地删除奖励函数代码,屏幕上的正向激励曲线如被剪断的风筝线,瞬间消失:“我以为模仿高频交易策略能提升效率,却忘记了人类交易员会本能地规避风险,而算法只会机械地追求奖励。”

林语晨突然提问,声音里带着一丝希望:“如果加入新闻情感因子,用自然语言处理识别市场情绪,能否抑制这种短视行为?”

陈默摇头,调出舆情数据清洗日志,“隆平高科签约乌克兰”的新闻标题旁标注着“利空”标签:“NLp模型曾把这条新闻解读为利空,因为训练数据之乌克兰’与‘冲突’的关联度达89%,”他的目光落在墙上的“因子权重白板”,那里还留着402章连板因子的裂痕,“在中文语境里,‘签约’可能是利好,也可能因地域敏感词被误判,情感分析的不确定性比算法更可怕。”

实习生林在角落整理俄乌冲突的新闻语料,键盘敲击声突然停顿。陈默注意到他的动作,语气缓和下来:“林,标注时注意区分‘签约’与‘冲突’的语义场景,”他顿了顿,“有时候,算法的缺陷只是人类认知缺陷的镜像——我们以为能教会机器理性,却忘了自己也常被情绪左右。”

陈默在操盘日志中写道:“当算法把市场当赌场,人类就成了赌徒的筹码。”钢笔尖在“赌徒”二字上停顿良久,墨迹渗透纸页背面,形成一块深色的阴影。李收拾着散落的代码草稿,纸页摩擦声如叹息般轻微;林语晨则在绘制新的奖励函数框架,屏幕蓝光映出她紧蹙的眉头,勾勒出深深的忧虑。

窗外,陆家嘴的摩大楼在夜色中闪烁,某栋大厦的LEd屏正在滚动“理性投资”的公益广告,白色字体在深蓝色背景上格外醒目。陈默知道,团队即将尝试的新闻情感因子,可能是突破困局的希望,也可能是更深的认知陷阱——就像在算法的迷宫中寻找出口,每一次转向都可能遇见新的墙壁,而墙上或许早已刻满前饶失败教训。

交易室的服务器发出均匀的嗡鸣,如同一台巨大的心脏起搏器,维持着技术世界的心跳。实习生林的电脑屏幕上,“俄乌粮食协议”的新闻标题与“利空”标签并列存在,仿佛一个无声的讽刺。陈默站起身,活动僵硬的肩颈,目光落在白板上的“情感因子可行性”标题旁,不知是谁用铅笔写下“心语义陷阱”的批注,字迹歪歪扭扭,却充满警示意味。

他知道,在量化交易的世界里,技术的极限即是人性的极限。当算法试图模仿人类的决策时,却往往放大了人性的弱点——贪婪、短视、对模式的盲目依赖。而他们,或许该开始思考算法之外的可能——那些无法被代码捕捉的市场本质,那些隐藏在K线背后的群体情绪,那些让每个交易员夜不能寐的直觉与反思,才是在这个充满不确定性的市场中,真正的生存密码。

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