【數碼金魚缸】
「總加速師」是網民首創的潮語，最適合用來形容2020年。之前不少人譏諷習近平為「總加速師」，指其瘋狂行為正帶領中共加速滅亡。而今年第一大加速事件是美國大選，各界事前對大選的預測皆落空，對比2016年特朗普爆冷勝出，這次的結果更意外，截至目前仍未知誰人當選。
市場不等人， 不久輝瑞藥廠宣佈成功研發疫苗，股市大幅反彈，主角卻是一向落後的傳統板塊，就連一向弱勢的滙控（005）也自低位大幅反彈四成，瞬間市場的固有趨勢被打破了，投資者如果反應不來可能也要中伏。市場加速，筆者也只好去適應這個加速的環境，向高頻數據的方向研究。然而，數據密度不一定越高越好，也可能會造成誤導。
自從年初疫情以內，科技股一直都是市場火車頭，舊經濟股一沉百踩。很多投資者長倉科技股短倉傳統股，一直以來的表現也很不錯。但是一場美國大選把這種趨勢改變了，傳統媒體及社交媒體被質疑偏袒拜登及意圖封鎖有利於特朗普的消息，這可能導致科技巨頭日後惹上法律挑戰，也可能損失用戶基礎。大選後，輝瑞藥廠成功研發疫苗的消息，令市場重新憧憬舊經濟股可以一洗頹風。風水輪流轉，道瓊斯指數率先創出新高，納斯達克指數及後跟隨破頂。市場反覆，大戶也被加速師玩死，就連一些大型的量化對沖基金公司，例如文藝復興科技或Two Sigma Advisers等基金在2020年的表現也強差人意。
傳統做回歸測試（backtest）多數使用日數據，數據密度比較低。既然今年是加速的一年，投資策略理應也要加速去適應環境，因此筆者開始嘗試使用高頻數據進行回測。所謂高頻，其實也未必達到業界一般定義的高頻，這裏狹義上是指比日數據密度更高的資料，例如是每小時或每分鐘數據。這次就用了5分鐘數據去跑簡單的黃金交叉策略，測試了總共49種交叉組合。自從10月以來，表現最好的是50/100的組合，一個多月內回報接近10％，最大回撤只有約2.5%。不過，小心墮入數據陷阱。
儘管高頻數據的密度較高，如果總時間長度較短，也可能造成誤導。筆者以50/100組合套用至長達兩年的數據，得出來的效果強差人意，尤其在3月份大跌市，最大回撤相對被動組合好不了多少（見圖一）。反而排行第二的組合200/2000，在長線的表現卻保持良好，在總回報不變的情況下，最大回撤只有被動組合的三分之一。由此證明，高頻數據如果使用不當，也有可能導致錯誤結論，適得其反。
疫情經濟對市場影響深遠，如果有藥廠成功研發疫苗並達致量產，疫情告一段落的機會大增。
因此，使用小量注碼博疫情結束也並無不可。當然，與中國相關的市場仍碰不得，因為特朗普政府仍沒有放鬆對華政策，持續公佈中資公司制裁名單。螞蟻集團上市胎死腹中，中資科技股多了一層政策風險。既然身於亂世，人算不如天算，用常理去判斷板塊及市場方向很容易中伏，量化策略好處是對世事不聞不問，冷冰冰地跟規則做事，結果反而是比較可靠。筆者做的回測結果載於Github （https://bit.ly/3qa6Ow9），讀者有興趣可進入觀看。
量子雪球