頂級量化交易員揭秘：從數學模型分析2020美國總統大選_ALA

——本文摘自《FTX10月報》，由幣圈頭部量化機構AlamedaResearch交易員SamTrabucco撰寫。幾個月前，FTX上線了特朗普和所有民主黨候選人的總統選舉預測類合約產品——并最終縮小到只有特朗普和拜登。特別是TRUMP2020的合約后來廣受歡迎，為玩家們提供了一個非常酷的交易機會。

我花了很多時間專注研究交易該合約的策略，尤其是在選舉開始之前，以及整個艱難而漫長且異常動蕩的選舉過程中。這個交易環境非常引人入勝，我很享受在這里進行交易的整個過程——更重要的是，我學到了很多東西。

將選舉作為交易標的這一玩法早在2020年11月3日之前就開始了——在某種程度上甚至可以追溯到2016年。2016年的美國總統大選向世界灌輸了有關投票民意調查錯誤的教訓——全國各地都存在重大的投票民調錯誤。這導致特朗普擊敗希拉里·克林頓的選舉結果出來后，公眾預期被推翻，引起了較大的社會震蕩。

沒有一家主要新聞媒體預料到這一結果——就在選舉前一天甚至還有些媒體預言希拉里的勝選幾率為99%——這讓人們對最終選舉結果大感意外。

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那么進入2020年，關于民調有多正確的某些觀念就必須要改變了。Alameda關于所有這一切的基線假設是，民調誤差的分布范圍要非常廣——本質上而言，在模型中代表民調結果的隨機變量應該有著更高的標準差。這也就意味著選舉結果充滿了更大的不確定性——但這也不無道理，因為顯然選舉結果的變數，早就超越了2016年以前人們的預期。至于該為民調結果的分布給予多大空間，尚待商討——但諸多因素都確實帶來了很大不確定性，因此從某種程度上來說，必須得這樣做。

這些導致不確定增大的因素包括：民調參與人給出的回答并不如我們想象中那么靠譜，可能出現的影響選舉走向的重磅“十月驚喜”事件，另外，特朗普本身多變的人設就決定了他會比通常意義上的典型競選人更具戲劇性和不確定性。

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NateSilver創建的538預測網站，因準確預測了2008年和2012年大選而聞名，聲稱也遵循了同一信條。在2016年的選舉預測中，該網站也比其他大多數同類預測要更精準——他們預測特朗普的勝選概率為30%。這是非常重要的，最終的結果實質上也只和538預測的結果相差一個標準差——尤其是對比其他同類預測的結果，538網站的這一預測可以算是非常不錯了！

Silver表示，他的主要觀點就是2020年大選總體上應該波動性會更大。但是，根據該網站今年的模型預測，特朗普勝選的機會只有10％。誠然，民意調查結果確實是對特朗普不太友好，反對特朗普的民調平均比2016年增長了3％左右。

但是Alameda認為，波動性應該已經增加了3倍左右——那么這就應該使得結果的波動性更大，實際上基本就接近了拋硬幣時50%-50%的概率。當然，我們無法確定自己的判斷就是對的！結果也證明不了什么。但這些結果確實表明，不確定性可能比538預測網站預測的要高得多。

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另一種觀點則來自相關的預測市場，例如FTX上的預測市場。它們比538預測網站給出的大選預測值要高得多——通常在選舉前幾周，它們的預測值約為30％。這確實意味著比2016年的波動性大得多——但不得不再次承認，這看起來似乎是合理的。

Alameda預測的波動性肯定高于538預測網站，但通常會稍低于預測市場的波動性，但并不一定低很多。而且，它也并非是恒定不變的。當大選臨近且沒有任何突發的異常事件時，我們的波動性就降低了——因為大選前沒有“十月驚喜”事件爆出，就意味著最終投票結果很可能會跟民調結果差不多。而且，如果我們認為市場對價格不敏感的話，我們有理由維持波動性的高水平

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因此，實話實說，以上就是我們在只有極少信息時，對大選前的交易的想法。選舉日開始這些信息才會真正變得有指導意義。

我這么說是什么意思呢？

如上所述，現代民意調查的有效性有限。即使在搖擺州也是如此，那些州的各個團體確實有相當好的動機來盡力獲取他們想要的好結果實際上有多強大，也許正是這點導致了民意調查會有如此大誤差）。但是非搖擺州基本上又太不會費心去做民意調查。比如在538預測網站在佛蒙特州做的民調。

只有SurveyMonkey這唯一一個調查組在佛蒙特州做了民調！其他非搖擺州情況也基本差不多。當然想想這也不難理解——有誰會有動力去做這些民調呢？大家都知道佛蒙特州會支持拜登，既然知道后，大多數人也不想再去關心，也不愿意再去了解更多其他信息。這也可以解釋為什么我們在選舉前得不到什么特別有用的信息。

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雖然選舉日當天，我們開始得到投票后的民調數據——說實話，這些信息也沒什么指導性——但隨后實際投票結果就開始出爐了，這些信息就非常有用了。各縣開始發布結果時，它們顯然可以幫助我們了解該縣及其州的投票傾向——但是，如果你知道如何以行家的視角來看的話，這些信息實際上可以向我們透露更多內幕。

某些類型的選民投票傾向有著相關性。說實話，這也是意料之中的——新聞中我們都經常會聽到人們談論沿海選民，西班牙裔選民，城市選民或受過教育的選民傾向于投哪一方的票。選民群體有多種劃分方式，，而即便按不同劃分方式歸類以后，多種劃分方式仍舊暗示著這批選民傾向于投給某一參選者。例如大家可以看看，這張按教育水平劃分的美國地圖與2020年選舉地圖有何相似之處？

確定如何界定投票選民是否具有相似性的一系列標準后，我們就可以開始使用已有的投票結果來預測還沒得到最終結果的各地的投票情況——這一工具非常強大。從理論上講，這一預測過程可以在第一批投票開始時就開始——例如，從佛蒙特州開始，這種非搖擺州雖然對于民意預測專家來說并不重要，但對于想通過最早期投票情況預測后期投票結果來說的人來說，至關重要。

Alameda實時大選模型的主要工作原理就在于此——首先是利用已獲取的選舉數據預測不同地區的投票情況，然后各個地區實際投票結果出來后實時更新我們的預測。

當然，這種預測也沒有什么明確的最佳方法，但是我們發現在我們構建模型時所做的選擇都還算明智，我們能比其他機構更準確地預測事物走向，也證實了這一點。。

當然，每次選舉都有所不同，今年這次當然也不例外。這次與往年很大的一個不同之處是由于新冠肺炎疫情，很多選民很早就投票了。這些選票就導致早期結果特別偏向民主黨——我們知道會有這樣的傾向，因為特朗普不贊成他的支持者這么早投票，而且我們也有一些州的早期選民提供的大量黨派登記數據。但我們不知道結果什么時候才會被制成表格并發布——這就導致了雙方得票數差距懸殊。

事實證明，從時間線來看基本情況如下：發布的第一批選票中有很多是早期票，因此看起來拜登所獲票數非常多。然后基本上所有的實時投票都出來了，特朗普又一舉領先。最后，之前尚未統計的早期投票也一并計票并公布（。如果你不了解還有很多早期投票結果尚未公布，那你可能會認為特朗普會大獲全勝——他的得票數基本上大大超越了所有的預測，而且如果這些投票確實非常具有代表性，他肯定會贏得此次大選。很多人都這么認為。

此時FTX上的預測市場也相應地飆升到了80%區間——人們只是看到了已經公布的投票結果，卻沒有考慮到還有哪部分結果尚未公布。這也可以理解！因為大多數州的報告都乏善可陳，根本沒有說清楚。但是，如果你知道可能存在這種情況，則可以預測這種情況可能會發生——那么此時做空的話就是一個非常恰當的選擇了。

順便說一句，在此期間，直接交易TRUMP和BIDEN合約并不是唯一的好交易選擇。例如，SPY與BIDEN有著很強的正相關性——很容易預測SPY會隨之漲跌，因為顯然美國市場會受到大選結果的影響，而且會產生何種影響也會很快明了。

由于BTC與SPY有一定的相關性，所以這也很大程度上解釋了為什么BTC上漲這么多。如果你對交易產品熟悉的話，還可以在其他產品中找到與TRUMP合約聯系緊密的交易，如果你知道如何在適當的時機賣出TRUMP合約，應該能掙到不少。

在撰寫本文時，大選可能會結束，因為賓夕法尼亞州基本上已經出結果了。雖然還沒人肯定地給出結論，但考慮到支持拜登的各地還剩的選票數，特朗普基本上已經沒什么勝算了。順便說一句，這個結果差不多在一整天前就可以預測到了——但是全世界大多數人都沒有意識到這一點，因為當天公布的票數太少。

但是這些選票絕大多數來自費城這類地區，因此基本上90%的選票都會投給拜登，所以特朗普的失敗幾乎早已成了定局——這意味著，當TRUMP合約還繼續在10%左右交易的時候，應該自信地做空此合約。

至此，大選終于接近落幕了——我也很開心終于能睡個安穩覺了！這幾天確實有點瘋狂，充滿了各種很酷的待解決問題，并且對于那些能夠解決這些問題的人來說，這真是一個絕佳的交易機會。這樣的交易環境很有意思，對于該如何在特殊情況下評估和采取行動，我們也學到了很多。我期待將來能將其應用于更多的交易場景！

閱讀原文：https://blog.ftx.com/monthly-digest/ftx-october-digest.pdf

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