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一、引言
量化投資在國(guó)外的實(shí)踐已經(jīng)有了40多年的發(fā)展，我國(guó)的量化投資起步較晚，從2004年開(kāi)始出現(xiàn)量化投資的產(chǎn)品，由于缺乏有效的對(duì)沖手段，直到2010年4月滬深300股指期貨上市之后才能算是真正意義上開(kāi)始涉足量化投資。[1]
2015年的中國(guó)股市跌宕起伏，杠桿配資引發(fā)了大幅上漲和斷崖式下跌，股市出現(xiàn)罕見(jiàn)的千股漲停、千股跌停、千股停牌的奇觀，眾多機(jī)構(gòu)投資者和散戶蒙受了巨大的損失。但其中少數(shù)量化投資基金在大幅波動(dòng)的市場(chǎng)中卻表現(xiàn)相對(duì)穩(wěn)定。量化投資基金和量化對(duì)沖策略的穩(wěn)健，很快引起了全市場(chǎng)的關(guān)注，也成為近期銀行、券商、信托等機(jī)構(gòu)追捧的新的產(chǎn)品模式。
在此背景下，作者在本文中對(duì)于量化投資的概念、特點(diǎn)、策略、理論基礎(chǔ)和發(fā)展做一個(gè)總結(jié)，希望為量化投資研究和實(shí)踐做一些參考。
二、量化投資解讀
（一）量化投資的定義
量化投資在學(xué)術(shù)界并沒(méi)有嚴(yán)格統(tǒng)一的定義，現(xiàn)有的定義對(duì)于量化投資的定義的側(cè)重點(diǎn)各有不同。本文對(duì)于量化投資的定義為：
量化投資是指將投資者的投資思想或理念轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型，或者利用模型對(duì)于真實(shí)世界的情況進(jìn)行模擬進(jìn)而判斷市場(chǎng)行為或趨勢(shì)，并交由計(jì)算機(jī)進(jìn)行具體的投資決策和實(shí)施的過(guò)程。
（二）量化投資的特點(diǎn)
1.投資決策中能夠客觀理性，克服人類心理對(duì)投資決策的影響。傳統(tǒng)投資的分析決策，大多數(shù)方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在進(jìn)行投資決策時(shí)，很難不受市場(chǎng)情緒的影響。[2]量化投資運(yùn)用模型對(duì)歷史和當(dāng)時(shí)市場(chǎng)上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析檢測(cè)，模型一經(jīng)檢驗(yàn)合格投入正式運(yùn)行后，投資決策將交由計(jì)算機(jī)處理，一般情況下拒絕人為的干預(yù)，這樣在進(jìn)行投資決策時(shí)受人的情緒化的影響將很小，投資過(guò)程可以做到理性客觀。
2.能夠通過(guò)海量信息的大數(shù)據(jù)處理，提高投資決策效率。我國(guó)股票市場(chǎng)上有近3000只股票，與上市公司相關(guān)的各種信息紛繁復(fù)雜，包括政策、國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、公司公告、研究報(bào)告等，投資者靠自己手工的篩選根本就是力不從心。量化投資的出現(xiàn)為這個(gè)問(wèn)題的解決帶來(lái)了希望。量化投資運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)快速處理大量數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行辨別、分析、找出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)并做出投資決策，大大減少了人工的工作量，提高了投資決策效率。
3.能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)投資。傳統(tǒng)的投資方法中認(rèn)為投資是一門藝術(shù)，投資決策需要的是投資者的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)，投資者的主觀評(píng)價(jià)起到?jīng)Q定作用。而量化投資有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精準(zhǔn)投資。例如在股指期貨套利的過(guò)程中，現(xiàn)貨與股指期貨如果存在較大的差異時(shí)就能進(jìn)行套利，量化投資策略和交易技術(shù)會(huì)抓住精確的捕捉機(jī)會(huì)，進(jìn)行套利交易來(lái)獲利。另外，在控制頭寸規(guī)模方面，傳統(tǒng)的投資方法只能憑感覺(jué)，并沒(méi)有具體的測(cè)算和界定，而量化投資必須要設(shè)定嚴(yán)格精確的標(biāo)準(zhǔn)。[3]
4.能夠快速反應(yīng)和決策，把握市場(chǎng)稍縱即逝的機(jī)會(huì)。量化投資往往利用高速計(jì)算機(jī)進(jìn)行程序化交易，與人腦相比它能夠迅速發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)存在的信息并進(jìn)行相應(yīng)的處理，具有反應(yīng)快速、把握市場(chǎng)稍縱即逝的機(jī)會(huì)的特點(diǎn)。量化投資在速度上最出色的運(yùn)用就是高頻交易，與低頻交易相對(duì)，高頻交易是通過(guò)高速計(jì)算機(jī)，在極短的時(shí)間內(nèi)對(duì)市場(chǎng)的變化做出迅速的反應(yīng)并完成交易。[4]
5.能夠有效地控制風(fēng)險(xiǎn)，獲取較為穩(wěn)定的收益。與傳統(tǒng)投資方式不同的是，量化投資在獲得較高超額收益的同時(shí)能夠更好地控制風(fēng)險(xiǎn)，業(yè)績(jī)也更為穩(wěn)定。相關(guān)研究顯示，1996年至2005年期間，量化投資基金與以所有傳統(tǒng)主動(dòng)型投資基金和偏重于風(fēng)險(xiǎn)控制的傳統(tǒng)主動(dòng)型投資基金的信息比率對(duì)比情況中，量化投資基金的信息比率都是最高，說(shuō)明量化投資相對(duì)于傳統(tǒng)投資，能夠在獲得更高的超額收益的同時(shí)，有效地控制風(fēng)險(xiǎn)。
三、量化投資的策略
一般的量化投資的策略指的是用來(lái)實(shí)現(xiàn)投資理念或模擬市場(chǎng)行為判斷趨勢(shì)從而獲取收益的模型。量化投資需要權(quán)衡收益、風(fēng)險(xiǎn)、交易成本、具體的執(zhí)行等各個(gè)方面，一般情況下這些方面會(huì)形成相對(duì)獨(dú)立的模塊。有時(shí)候量化投資策略模型也會(huì)將風(fēng)險(xiǎn)、成本等方面融合在模型中。
（一）國(guó)外量化投資策略的分類
國(guó)外習(xí)慣上將量化投資的策略分成兩大類，一類是阿爾法導(dǎo)向的策略，另一類是貝塔導(dǎo)向的策略。阿爾法策略（alpha strategy）是通過(guò)量化擇時(shí)和調(diào)整投資組合中不同資產(chǎn)的頭寸大小來(lái)獲取收益的策略;貝塔策略（beta strategy）是通過(guò)量化的手段復(fù)制指數(shù)或者稍微的超出指數(shù)收益的策略。[6]相比而言，量化指數(shù)的貝塔策略相對(duì)更容易，所以一般情況下所說(shuō)的量化投資的策略指的是阿爾法策略（alpha strategy）。
阿爾法策略主要有兩種類型，分別為理論驅(qū)動(dòng)模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型。
理論驅(qū)動(dòng)模型是比較常見(jiàn)的類型，這些策略是運(yùn)用已經(jīng)存在的經(jīng)濟(jì)、金融學(xué)的理論，構(gòu)建策略模型，進(jìn)行投資決策。理論驅(qū)動(dòng)模型根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)的不同可以進(jìn)一步分類，主要有基于價(jià)格相關(guān)數(shù)據(jù)的策略和基于基本面數(shù)據(jù)的策略。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型廣泛的被運(yùn)用于股票、期貨和外匯市場(chǎng)，因?yàn)椴捎玫臄?shù)學(xué)工具更為復(fù)雜，相對(duì)而言難于理解，目前使用的還不是很多。與理論驅(qū)動(dòng)模型不同，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型認(rèn)為進(jìn)行投資決策其實(shí)是不需要理論的支持，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以從數(shù)據(jù)（例如交易所的價(jià)格數(shù)據(jù)）中識(shí)別出某種行為模式或市場(chǎng)趨勢(shì)，進(jìn)而進(jìn)行預(yù)測(cè)或者解釋未來(lái)的模式，從中獲取收益。
國(guó)內(nèi)比較常見(jiàn)的量化投資策略主要有兩種分類方式，一種是按投資標(biāo)的所在市場(chǎng)分類區(qū)分的量化投資策略，分為現(xiàn)貨市場(chǎng)和衍生品市場(chǎng)量化投資策略?，F(xiàn)貨市場(chǎng)包括股票市場(chǎng)、ETF市場(chǎng)和債券市場(chǎng)，衍生品市場(chǎng)包括商品期貨市場(chǎng)、股指期貨市場(chǎng)、國(guó)債期貨市場(chǎng)、外匯市場(chǎng)和期權(quán)與其他衍生品市場(chǎng)，國(guó)內(nèi)運(yùn)用較多的是投資于商品期貨和股指期貨等期貨市場(chǎng)。
另一種分類方式是分為兩大類：判斷趨勢(shì)的單邊投機(jī)策略和判斷波動(dòng)率的套利交易策略。[7]單邊投機(jī)策略主要包括量化選股和量化擇時(shí)，套利交易策略主要包括股指期貨套利、商品期貨套利、統(tǒng)計(jì)套利、期權(quán)套利、另類套利策略等，目前國(guó)內(nèi)普遍采用的是這種分類方式。
四、量化投資理論的發(fā)展
（一）投資理論的發(fā)展
量化投資的理論基礎(chǔ)最早可以追溯到上個(gè)世紀(jì)50年代，Markowitz（1952）[8]第一次把數(shù)理工具引入到金融研究領(lǐng)域，提出了均值――方差模型和風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬與有效前沿的相關(guān)概念，這是量化投資接受的最早的嚴(yán)肅的學(xué)術(shù)成果。Sharpe（1964）[9]、Litner（1965）[10]、Mossin（1966）[11]在馬克維茨研究的基礎(chǔ)上得出了資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM），這是如今度量證券風(fēng)險(xiǎn)的基本的量化模型。
20世紀(jì)60年代，Samuelson（1965）與Fama（1965）[12]提出了有效市場(chǎng)假說(shuō)（Efficient Markets Hypothesis，EMH），這為后來(lái)在新聞量化交易等方面提供了思路和理論支持。20世紀(jì)70年代，金融衍生品不斷涌現(xiàn)，對(duì)于衍生品的定價(jià)成為當(dāng)時(shí)研究的重點(diǎn)。Black和Scholes（1973）[13]將數(shù)學(xué)方法引入金融定價(jià)，他們建立了期權(quán)定價(jià)模型（B-S模型），為量化投資中對(duì)衍生品的定價(jià)奠定了理論基礎(chǔ)。在該理論之后，Ross（1976）[14]根據(jù)無(wú)套利原則提出了套利定價(jià)理論（APT），該理論是資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）的完善和發(fā)展，為量化投資中的多因素定價(jià)（選股）模型提供了基礎(chǔ)，這也是Alpha套利的思想基礎(chǔ)。
20世紀(jì)80年代，期權(quán)定價(jià)理論倒向微分方程求解;“金融工程”概念得以產(chǎn)生，金融工程著力于研究量化投資和量化交易。同期，學(xué)者們從有效市場(chǎng)理論的最基本假設(shè)著手，放寬了假設(shè)條件，形成了金融學(xué)的另一個(gè)重要的分支――行為金融學(xué)。
20世紀(jì)90年代，金融學(xué)家更加注重對(duì)于金融風(fēng)險(xiǎn)的管理，產(chǎn)生了諸多的數(shù)量化模型，其中最為著名的風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)量模型是VaR（Value at Risk）模型，這是量化投資對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)控制的重要理論基礎(chǔ)。[15]
20世紀(jì)末，數(shù)理金融對(duì)于數(shù)學(xué)工具的引入更加的迅速，其中最為重大的突破無(wú)疑是非線性科學(xué)在數(shù)理金融上的運(yùn)用，非線性科學(xué)的出現(xiàn)為金融科學(xué)量化手段和方法論的研究提供了強(qiáng)有力的研究工具[16]，尤其在混合多種阿爾法模型而建立混合模型時(shí)是非常有效的一種技術(shù)。
（二）量化投資的數(shù)學(xué)和計(jì)算基礎(chǔ)
量化投資策略模型的建立需要運(yùn)用大量的數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)方面的技術(shù)，主要有隨機(jī)過(guò)程、人工智能、分形理論、小波分析、支持向量機(jī)等。[17]隨機(jī)過(guò)程可以用于金融時(shí)序數(shù)列的預(yù)測(cè)，在現(xiàn)實(shí)中經(jīng)常用于預(yù)測(cè)股市大盤，在投資組合模型構(gòu)建的過(guò)程中，可以優(yōu)化投資組合;人工智能的很多技術(shù)，例如專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等，可以運(yùn)用于量化投資;分形理論用于時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)分析;小波分析主要用于波型的處理，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的走勢(shì);數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以運(yùn)用于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，還可以運(yùn)用于設(shè)置模型的細(xì)節(jié);支持向量機(jī)可以分析數(shù)據(jù)，識(shí)別模式，用于分類和回歸分析。
五、國(guó)內(nèi)外量化投資實(shí)踐的發(fā)展
（一）國(guó)外量化投資實(shí)踐的發(fā)展
本文認(rèn)為量化投資在國(guó)外的發(fā)展已經(jīng)經(jīng)歷了四個(gè)發(fā)展階段：
1.第一階段從1949年至1968年：對(duì)沖階段。該階段是量化投資的萌芽階段，該階段具體的量化投資實(shí)踐很少，主要是為量化投資提供的理論基礎(chǔ)和技術(shù)準(zhǔn)備，量化投資脫胎于傳統(tǒng)投資，對(duì)抗市場(chǎng)波動(dòng)，通過(guò)對(duì)沖穩(wěn)定Alpha收益，但收益率低了。
2.第二階段從1969年至1974年：杠桿階段。在該階段，量化投資從理論走入了實(shí)踐。在投資思路上，因?yàn)樵镜腁lpha策略收益有限，通過(guò)放杠桿擴(kuò)大第一階段的穩(wěn)定收益。實(shí)踐方面，1969年，前美國(guó)麻省理工學(xué)院數(shù)學(xué)系教授愛(ài)德華?索普（Ed Thorp）開(kāi)辦了第一個(gè)量化對(duì)沖基金，進(jìn)行可轉(zhuǎn)債套利，他是最早的量化投資的者使用者。1971年，巴萊克國(guó)際投資公司（BGI）發(fā)行了世界上第一只被動(dòng)量化基金，標(biāo)志著量化投資的真正開(kāi)始。
3.第三階段從1975年至2000年：多策略階段。在這一階段，雖有一定的挫折，但總體上量化投資得到了平穩(wěn)的發(fā)展。在投資思路上，由于上一階段通過(guò)杠桿放大收益的副作用產(chǎn)生，放大以后的波動(dòng)率又增大，從而轉(zhuǎn)向繼續(xù)追求策略的穩(wěn)定收益，具體的手段是采用多策略穩(wěn)定收益。實(shí)踐方面，1977年，美國(guó)的富國(guó)銀行指數(shù)化跟蹤了紐約交易所的1500只股票，成立了一只指數(shù)化基金，開(kāi)啟了數(shù)量化投資的新紀(jì)元。[18]1998年，據(jù)統(tǒng)計(jì)共有21只量化投資基金管理著80億美元規(guī)模的資產(chǎn)。[19]
4.第四階段從2000年至今：量化投資階段。這一階段，量化投資得到了迅猛的發(fā)展，并且發(fā)展的速度越來(lái)越快。投資思路上，運(yùn)用量化工具，策略模型化，注重風(fēng)險(xiǎn)管理。在實(shí)踐方面，在2008年全球金融危機(jī)以前，全球?qū)_基金的規(guī)模由2000年的3350億美元在短短的7年時(shí)間內(nèi)上升至危機(jī)發(fā)生前的1.95萬(wàn)億美元，受美國(guó)次貸危機(jī)的影響全球?qū)_基金規(guī)模有較大的回落，直到2008年之后，在全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的大背景下對(duì)沖基金規(guī)模才開(kāi)始反彈。
（二）我國(guó)量化投資的發(fā)展
本文認(rèn)為，到目前為止，我國(guó)量化投資的發(fā)展的主要經(jīng)歷了三個(gè)階段：
1.第一階段從2004年至2010年：起步階段。在這一階段，由于我國(guó)沒(méi)有足夠的金融工具，量化投資在我國(guó)發(fā)展緩慢。2004年8月，光大保德信發(fā)行“光大保德信量化股票”，該基金借鑒了外方股東量化投資管理理念，這是我國(guó)最早的涉足量化投資的產(chǎn)品。2010年4月16日，準(zhǔn)備多年的滬深300股指期貨的在中金所的上市，為許多對(duì)沖基金的產(chǎn)品提供了對(duì)沖工具，從此改變了以前我證券市場(chǎng)只能單邊進(jìn)行做多的情況。
2.第二階段從2011年至2013年：成長(zhǎng)階段。2011年，被認(rèn)為是我國(guó)量化對(duì)沖基金元年，[21]而隨著股指期貨、融資融券、ETF和分級(jí)基金的豐富和發(fā)展，券商資管、信托、基金專戶和有限合伙制的量化對(duì)沖產(chǎn)品的發(fā)行不斷出現(xiàn)，這個(gè)階段的量化投資真正意義上開(kāi)始發(fā)展，促使該階段發(fā)展的直接原因就是股指期貨的出現(xiàn)。[20]
3.第三階段從2014年至今：迅猛發(fā)展階段。2014年被認(rèn)為是“值得載入我國(guó)私募基金史冊(cè)的一年”，基金業(yè)協(xié)會(huì)推行私募基金管理人和產(chǎn)品的登記備案制，推動(dòng)了私募基金的全面陽(yáng)光化，加速了私募基金產(chǎn)品的發(fā)行，其中包括量化對(duì)沖型私募產(chǎn)品。2014年稱得上我國(guó)量化對(duì)沖產(chǎn)品增長(zhǎng)最迅速的一年，以私募基金為代表的各類機(jī)構(gòu)在量化對(duì)沖產(chǎn)品上的規(guī)模均有很大的發(fā)展，部分金融機(jī)構(gòu)全年銷售的量化對(duì)沖基金規(guī)模超過(guò)了百億。
2015年，上證50ETF期權(quán)于2月9日正式推出，這對(duì)于對(duì)我國(guó)的量化投資有著極大的促進(jìn)作用。4月16日，上證50與中證500兩只股指期貨新品種的上市給量化投資帶來(lái)更多的策略的運(yùn)用，金融衍生品的不斷豐富和發(fā)展，為量化投資提供更多的豐富對(duì)沖手段，也提供了更多的套利機(jī)會(huì)。
六、總結(jié)
量化投資的技術(shù)、策略、硬件設(shè)施條件都在飛速的發(fā)展，與傳統(tǒng)的投資方式相比，量化投資有著自身的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。尤其是量化對(duì)沖產(chǎn)品，以其長(zhǎng)期穩(wěn)健的收益特征，成為目前“資產(chǎn)荒”下對(duì)信托、理財(cái)產(chǎn)品和固定收益產(chǎn)品良好的替代產(chǎn)品。未來(lái)隨著我國(guó)股指期貨、融資融券、國(guó)債期貨、期權(quán)等金融產(chǎn)品的不斷創(chuàng)新，以及股指期貨市場(chǎng)未來(lái)逐步恢復(fù)正常，量化投資發(fā)展前景不可限量。
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中圖分類號(hào)：F830 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2016）17-0106-01
量化投資理論是從20世紀(jì)50年代由馬克維茨創(chuàng)造性地提出了用均值方差最優(yōu)的數(shù)字方法來(lái)選擇最優(yōu)投資組合。由于當(dāng)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的處理量過(guò)大而復(fù)雜，因此，直到1990年后隨著計(jì)算機(jī)被廣泛使用，以量化作為核心的投資基金才逐漸超越傳統(tǒng)的基金。量化選股策略是針對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)特性，從眾多的指標(biāo)參數(shù)中找出能夠較為合理解釋股票收益率的有效且不冗余的因子，并根據(jù)這些因子在選股策略中所占的權(quán)重來(lái)構(gòu)建量化投資策略。隨著信息技術(shù)的日異發(fā)展，資本市場(chǎng)深化改革步伐加快，證券市場(chǎng)間同業(yè)經(jīng)營(yíng)，居民消費(fèi)等領(lǐng)域也迎來(lái)了信息數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)幾何級(jí)數(shù)增加現(xiàn)狀。運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維分析眾多股民的知識(shí)結(jié)構(gòu)、行為習(xí)慣對(duì)股票投資形式的認(rèn)知而形成固有模式思維，“大數(shù)據(jù)”思維正以不同形式、路徑的方式影響著證券選股策略。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于其龐大的信息數(shù)據(jù)量，而在于對(duì)含有意義的數(shù)據(jù)根據(jù)建模權(quán)重進(jìn)行專業(yè)量化處理，幫助大家對(duì)于股票進(jìn)行優(yōu)化選股有著重要研究意義。因此，基于大數(shù)據(jù)思維模式分析多因子量化選股策略更加適用這樣的市場(chǎng)，給投資者提供更好的參考模型。
作為量化投資界的傳奇人物詹姆斯?西蒙斯，他曾因“用公式打敗市場(chǎng)”的故事在金融界中為人津津樂(lè)道。在1989年由他創(chuàng)辦的基金成立至今的20年時(shí)間里，該基金持續(xù)地獲得了每年平均35%（扣除費(fèi)用后）凈回報(bào)率，而同期被稱為“股神”的巴菲特每年平均回報(bào)率也才大約在20%左右。即使在金融危機(jī)的2008年，該基金仍然獲得了80%的高額回報(bào)，“最賺錢基金經(jīng)理”對(duì)西蒙斯來(lái)說(shuō)無(wú)出其右。
目前，國(guó)內(nèi)對(duì)量化投資策略研究還比較少，做量化交易的基金也相對(duì)較少，投資者對(duì)量化投資仍持懷疑態(tài)度。另外，中國(guó)目前的資本市場(chǎng)還不完善，做空機(jī)制以及金融衍生工具相對(duì)較少，股票市場(chǎng)上仍然采用T+1的交易模式，這些都導(dǎo)致了量化投資在中國(guó)市場(chǎng)的發(fā)展弊端。但是，隨著股指期貨等新的做空金融衍生工具的推出，量化投資開(kāi)始走入“中國(guó)大媽們”的視野。
運(yùn)用量化思維投資證券選股策略在國(guó)外已有四五十年。量化投資從無(wú)到有一直是很神秘的，人們把它叫做“黑匣子”。但是，當(dāng)時(shí)的量化投資證券選股策略大多僅僅是數(shù)學(xué)模型，并不是人們想象的那么神秘。量化投資證券選股策略之所以弄得這樣神秘是因?yàn)椋海?）是為了保護(hù)其知識(shí)產(chǎn)權(quán)，防止侵權(quán)；（2）是為了防止其策略擴(kuò)散后影響整個(gè)投資比率的失衡，縮短該策略的壽命；（3）是為了控制投資風(fēng)險(xiǎn)，如果該策略細(xì)節(jié)被投資對(duì)立面獲得，則有可能會(huì)造成被動(dòng)的投資效果。因此，投資公司、基金經(jīng)理是不會(huì)說(shuō)出其量化投資策略的。這是由于金融動(dòng)蕩中如果沒(méi)有好的投資策略及對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的控制力就有可能把老本虧個(gè)精光。
隨著時(shí)間流逝，任何投資策略的盈利模式都會(huì)被市場(chǎng)所消化，量化投資策略也會(huì)隨著時(shí)間的變化而改變。在量化投資證券選股這方面，重要的不是策略這一表面形式，而是掌握量化投資證券選股的研究模式。大家不必要去追逐那些形式的數(shù)學(xué)公式、策略模型，而應(yīng)該根據(jù)現(xiàn)在大數(shù)據(jù)時(shí)代下對(duì)海量證券股票信息的合理分析整合，去學(xué)習(xí)、改進(jìn)新的證券選股模式，以適應(yīng)未來(lái)發(fā)展需要。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)也給新形勢(shì)下運(yùn)用多因子量化模式選股帶來(lái)極佳的發(fā)展機(jī)遇。
一、背景介紹
量化投資是金融領(lǐng)域相對(duì)前沿的一門學(xué)科，它強(qiáng)調(diào)將數(shù)學(xué)、物理、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)等數(shù)量的方法與投資結(jié)合賺取收益。在國(guó)外，量化投資已經(jīng)有幾十年的發(fā)展歷史，但是在國(guó)內(nèi)由于市場(chǎng)因素等方方面面的限制，該領(lǐng)域處于朝陽(yáng)期，發(fā)展的機(jī)會(huì)巨大。目前狹義的量化投資包括追求股票中性收益的阿爾法對(duì)沖策略，追求高收益的期貨策略（包括股指期貨和商品期貨策略），以及在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)尚未成型的做市場(chǎng)策略等。
二、量化投資理論闡述
（一）經(jīng)典量化投資理論
阿爾法對(duì)沖策略的理論模型來(lái)自于CAPM模型以及APT模型，其基本思想就是選出具有正阿爾法收益的股票：將來(lái)自市場(chǎng)的貝塔風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖，最終獲取阿爾法收益。具有阿爾法收益的股票在生活中隨處可見(jiàn)，在大牛市中，如果前期漲的比較好的股票在之后也會(huì)有很好地表現(xiàn)，這樣的股票具有動(dòng)量因子；在超跌的行情中，前期跌的過(guò)于兇猛的股票在后期有比較好的表現(xiàn)，這樣的股票具有反轉(zhuǎn)因子；諾比爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主法瑪和弗蘭奇曾經(jīng)發(fā)現(xiàn)小市值成長(zhǎng)因子具有顯著超額收益，并提出了著名的法瑪弗蘭奇三因子模型。阿爾法策略的核心一方面在于選取合適的數(shù)學(xué)模型，另一方面在于從投資的經(jīng)驗(yàn)中尋找能夠帶來(lái)超額收益的因子。
阿爾法對(duì)沖策略在大牛市當(dāng)中不及股票純多頭策略。以2015年上半年大牛市為例，阿爾法策略基本跑不贏指數(shù)；反之，一些比較搶眼的股票純多頭策略取得了100%以上的收益。但是在接下來(lái)的幾次黑天鵝事件中，股票純多頭產(chǎn)品紛紛清盤，其中不乏一些大牛；但是比較穩(wěn)定的阿爾法產(chǎn)品在市場(chǎng)大跌時(shí)凈值依然在穩(wěn)步上升。目前阿爾法對(duì)沖策略的壓力來(lái)自于兩方面，一方面由于投資者對(duì)市場(chǎng)的悲觀情緒導(dǎo)致股指期貨持續(xù)貼水，另一方面監(jiān)管層對(duì)于股指期貨的限制使得阿爾法策略開(kāi)發(fā)者變得更加謹(jǐn)慎。但是鑒于其科學(xué)的方法和可靠的控制風(fēng)險(xiǎn)的能力，阿爾法策略的未來(lái)非常光明。目前國(guó)內(nèi)阿爾法對(duì)沖策略的頂級(jí)私募包括尊嘉資產(chǎn)、寧聚資產(chǎn)、金锝資產(chǎn)等；公募阿爾法的權(quán)威包括富國(guó)量化基金經(jīng)理李笑薇女士等。
期貨多空策略主要包括股指期貨與商品期貨策略。期貨的T+0的交易機(jī)制使得程序交易可以更為方便的進(jìn)行。最基本的期貨策略就是穿越均線策略，例如當(dāng)期貨上穿60分鐘均線則認(rèn)為其上升勢(shì)頭已經(jīng)形成，進(jìn)而做多；如果期貨下穿60分鐘均線，則認(rèn)為其下降勢(shì)頭已經(jīng)形成，平多頭同時(shí)做空頭。主觀投資者的虧損很大一部分原因來(lái)自于交易缺乏紀(jì)律性，但是程序化期貨成功的克服了交易者的這一行為金融學(xué)弊端。最直接的例子仍然是這次股災(zāi)，由于股市期貨在股災(zāi)期間存在著明顯的下行趨勢(shì)，多數(shù)成熟的期貨多空策略均發(fā)現(xiàn)這一下行趨勢(shì)并多空。股災(zāi)期間股指期貨多空策略賺得盆滿缽滿，但是某種程度上程序化交易也加重了市場(chǎng)的趨勢(shì)效應(yīng)。目前國(guó)內(nèi)期貨策略的頂級(jí)私募包括淘利資產(chǎn)、黑翼投資等。
做市場(chǎng)算法在國(guó)外是一個(gè)高速發(fā)展的領(lǐng)域，最為杰出的代表就是西蒙斯的文藝復(fù)興基金。索羅斯、巴菲特為大家所熟知，但是西蒙斯這個(gè)名字就要低調(diào)得多。在過(guò)去十幾年，文藝復(fù)興基金獲得了年化35%的收益。文藝復(fù)興基金雇用了大量數(shù)學(xué)、物理、統(tǒng)計(jì)學(xué)博士，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法等，對(duì)市場(chǎng)上的微觀交易行為進(jìn)行細(xì)致的分析，以‘薅羊毛’的方式不斷吸取收益。我們傳統(tǒng)投資者很難捕捉交易當(dāng)中微觀交易結(jié)構(gòu)，但是高頻交易者可以從一系列的買賣競(jìng)價(jià)單中挖掘市場(chǎng)中的交易動(dòng)態(tài)，發(fā)覺(jué)我們?nèi)庋垭y以發(fā)現(xiàn)的蛛絲馬跡。
（二）廣義量化投資理論
更為廣義的量化金融包括一切基于數(shù)量理論對(duì)金融市場(chǎng)的研究。萬(wàn)物皆數(shù)，學(xué)科相通，無(wú)數(shù)的智慧可以應(yīng)用于金融市場(chǎng)。股市泡沫對(duì)于廣大散戶而言是一個(gè)虛無(wú)縹緲的事物，但是物理學(xué)中的模型卻可以將股票泡沫以一個(gè)數(shù)量的形式呈現(xiàn)。LPPL模型，就是地球物理系中的對(duì)數(shù)周期性冪律模型，其創(chuàng)始人Sornette曾多次成功預(yù)言股災(zāi)的產(chǎn)生；劉淳等將貝葉斯方法應(yīng)用于股市的變結(jié)構(gòu)研究，并得出具有參考價(jià)值的理論：重大金融事件的發(fā)生往往會(huì)帶來(lái)股市內(nèi)在結(jié)構(gòu)的變化；人類的智慧是相通的，現(xiàn)在化學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等學(xué)科的跨學(xué)科領(lǐng)域研究已經(jīng)取得了重大進(jìn)步，相信在將來(lái)金融學(xué)這一社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)科將會(huì)越來(lái)越多的出現(xiàn)自然科學(xué)的身影。
目前國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)正在逐漸走向大資管時(shí)代，越來(lái)越多的投資者會(huì)通過(guò)專業(yè)的投資者將資金投入市場(chǎng)。量化投資與傳統(tǒng)主動(dòng)投資乃是武俠中的“劍宗”與“氣宗”，兩者各有長(zhǎng)短。在大資管時(shí)代兩大流派將會(huì)各霸江山。巴菲特般股神將會(huì)不斷創(chuàng)造著財(cái)富神話，西蒙斯般的科學(xué)達(dá)人們也會(huì)不斷將人類的智慧充分的應(yīng)用于金融市場(chǎng)；并且隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，成熟的投資者將管控著更多的財(cái)富。未來(lái)如何風(fēng)云劇變？我們拭目以待。
參考文獻(xiàn)：
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這群人多數(shù)都不是學(xué)金融而是學(xué)數(shù)學(xué)或者物理出身，當(dāng)他們進(jìn)入華爾街后，被認(rèn)為是華爾街名副其實(shí)的淘金者，1980年到2007年，是他們勢(shì)不可擋的黃金年 代。
2005年左右，量化投資在國(guó)內(nèi)出現(xiàn)。
從事量化投資的人被稱為寬客，則是最近兩三年的事情。一方面是一些介紹華爾街寬客的書(shū)籍被翻譯引進(jìn)，另一方面，因?yàn)?008年金融危機(jī)爆發(fā)，一些華爾街的寬客開(kāi)始轉(zhuǎn)戰(zhàn)中國(guó)。
短短幾年，隨著中國(guó)衍生品市場(chǎng)的日漸開(kāi)放，自稱寬客的人越來(lái)越多。券商、基金、期貨、私募……一句市場(chǎng)玩笑話，誰(shuí)家要是沒(méi)有一個(gè)兩個(gè)寬客，都覺(jué)得不太好意思。
寬客的春天真的來(lái)到了？
年輕的中國(guó)寬客們
一間不到20平方米的房間，沒(méi)有任何隔斷，每張辦公桌上都放著兩到三臺(tái)電腦，五張辦公桌呈扇形分布在落地窗前，每個(gè)人扭頭就可以和其他人說(shuō)話。
這就是永安期貨研究所量化投資團(tuán)隊(duì)的辦公室。和國(guó)內(nèi)不少量化投資團(tuán)隊(duì)一樣，他們?cè)诠揪哂邢鄬?duì)獨(dú)立的空間。
30歲的張冰，2009年畢業(yè)于北京大學(xué)，理論物理博士，是這個(gè)團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人。有著一張娃娃臉的他，舉手投足之間流露出來(lái)的依然是濃濃的書(shū)生氣。不僅是他，屋子里的其他人也都像是在大學(xué)機(jī)房里安靜地做研究、編程序。
事實(shí)上，要想進(jìn)入這個(gè)團(tuán)隊(duì)，必須有熟練的計(jì)算機(jī)編程能力。2012年7月加盟張冰團(tuán)隊(duì)的李洋是北師大應(yīng)用數(shù)學(xué)碩士，他經(jīng)過(guò)一天近十個(gè)小時(shí)的筆試和面試才最終被團(tuán)隊(duì)接納。筆試中80%的題目都是用計(jì)算機(jī)編程。
“量化投資是聰明人的游戲?！睆埍f(shuō)，量化投資實(shí)際上是一種在證券市場(chǎng)上找規(guī)律、找錯(cuò)誤的游戲。誰(shuí)先找到新規(guī)律、新錯(cuò)誤，誰(shuí)先獲得超額收益的可能性就越高。
這個(gè)團(tuán)隊(duì)除了一位數(shù)學(xué)碩士，一位計(jì)算機(jī)碩士，還有三位是物理博士。數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)能力都超強(qiáng)。
還在北京大學(xué)攻讀博士學(xué)位的時(shí)候，張冰就聽(tīng)導(dǎo)師馬伯強(qiáng)提到他有不少同學(xué)、學(xué)生，赴美留學(xué)繼續(xù)深造物理之后，沒(méi)有繼續(xù)學(xué)術(shù)研究，而是轉(zhuǎn)戰(zhàn)華爾街做投資，做得相當(dāng)成功。
物理學(xué)一直關(guān)注的是動(dòng)態(tài)，尋求規(guī)律，目的是為了預(yù)測(cè)并掌握未來(lái)。把物理學(xué)理論知識(shí)運(yùn)用到金融實(shí)踐中，尋找證券定價(jià)變動(dòng)的規(guī)律，其實(shí)并沒(méi)有越過(guò)物理學(xué)的研究范疇。
這讓本來(lái)就對(duì)金融有興趣的張冰，開(kāi)始想自己今后的路。他還專門去一個(gè)私募基金實(shí)習(xí)了半年?！霸谖锢韺W(xué)中，你是和上帝玩游戲，在金融領(lǐng)域，你是和上帝的造物玩游戲。”
這句話并不是張冰原創(chuàng)，而是來(lái)自他的前輩，同樣也是理論物理博士出身的伊曼紐爾·德曼（Emaneul Derman）。
德曼的自傳《寬客人生：華爾街的數(shù)量金融大師》在2007年被引介到中國(guó)。德曼自1985年進(jìn)入華爾街之后，就致力于把物理學(xué)理論和數(shù)學(xué)技巧及計(jì)算機(jī)編程技術(shù)結(jié)合起來(lái)，建構(gòu)數(shù)量模型，尋找金融證券的定價(jià)，指導(dǎo)證券交易。
張冰看過(guò)這本書(shū)之后，更加確信，自己可以選擇像德曼一樣去當(dāng)寬客。不過(guò)，當(dāng)他決定做寬客時(shí)，發(fā)現(xiàn)中國(guó)突然間就涌現(xiàn)出很多量化投資專家。而事實(shí)上這些人多數(shù)是營(yíng)銷專家，根本就不懂量化投資，最后都虧得一塌糊涂。
2009年，他決心成為真正的寬客，于是拉著同班同學(xué)陳星和師妹錢文，成立了這個(gè)以北大理論物理博士為班底的寬客團(tuán)隊(duì)。這是國(guó)內(nèi)期貨公司中第一批成立的寬客團(tuán)隊(duì)。目前國(guó)內(nèi)三分之一的期貨公司有量化投資團(tuán)隊(duì)。
團(tuán)隊(duì)平均年齡27歲，成立至今一直比較穩(wěn)定。張冰也沒(méi)有擴(kuò)容的打算。因?yàn)橐业綄?duì)數(shù)字的敏感，善于發(fā)現(xiàn)數(shù)字之間的規(guī)律和聯(lián)系，還能把這些規(guī)律變成數(shù)量模型指導(dǎo)證券交易的人，很難。他這個(gè)團(tuán)隊(duì)也還處于自我培養(yǎng)的過(guò)程中。
“中國(guó)寬客以年輕人居多?！敝袊?guó)量化投資學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)丁鵬說(shuō)。
丁鵬是上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)博士，方正富邦基金的資深量化策略師。2012年初，他推出一本《量化投資：策略和技術(shù)》，成為國(guó)內(nèi)最早一本專門介紹量化投資的專業(yè)書(shū)籍，被一些人認(rèn)為是寬客圣經(jīng)。
一年前，丁鵬建了一個(gè)QQ群，隔三差五與對(duì)量化研究感興趣的人進(jìn)行討論，沒(méi)想到經(jīng)過(guò)口口相傳，QQ群迅速發(fā)展壯大，線上討論也發(fā)展到線下交流。他便牽頭成立了中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)。
學(xué)會(huì)如今在全國(guó)擁有十幾個(gè)分會(huì)，近八千人，大部分都是有著一定數(shù)理知識(shí)基礎(chǔ)的年輕人，這些人都打定主意要成為中國(guó)的寬客。
在丁鵬看來(lái)，在中國(guó)當(dāng)寬客，生活很簡(jiǎn)單，只需要潛下心來(lái)，發(fā)揮個(gè)人聰明才智，做研究，建模型。真正找到好的可以賺錢的模型之后，都是別人求你。
這讓很多純理工背景人的人很向往。在現(xiàn)在的社會(huì)格局下，要想出頭并不容易，但當(dāng)寬客可以掌握自己掌握命運(yùn)，完全憑自己取得成功。
賺錢之道
丁鵬一天典型的工作狀態(tài)是：查看模型前一天的運(yùn)轉(zhuǎn)結(jié)果，考慮是否要對(duì)策略進(jìn)行修正。如果沒(méi)有需要修正的，則著手準(zhǔn)備為下一個(gè)模型的開(kāi)發(fā)。其他的都是電腦的事情，不用他管。他根本就不看基本面。
張冰團(tuán)隊(duì)的辦公室放眼望去，也沒(méi)有交易時(shí)間最常見(jiàn)的五顏六色的股票K線圖和大盤走勢(shì)圖，電腦屏幕上顯示的多數(shù)是白底黑字的編程界面。
不過(guò)，他們并不像丁鵬那么輕松。團(tuán)隊(duì)每人按特長(zhǎng)各有分工：有的主要處理數(shù)據(jù)，有的做策略設(shè)計(jì)，有的做策略建模。因期貨公司目前不能直接做交易，張冰團(tuán)隊(duì)每天主要做的就是衍生品量化投資分析工作，把研究的結(jié)果開(kāi)發(fā)成產(chǎn)品供客戶購(gòu)買。
而通常能夠進(jìn)行交易的寬客團(tuán)隊(duì)一天的工作流程大致如此：有人在交易頭一天晚上就負(fù)責(zé)收集并更新、處理好交易所公告的數(shù)據(jù)；第二天開(kāi)盤之前，通過(guò)選定的模型，經(jīng)相關(guān)軟件自動(dòng)給出交易策略。開(kāi)盤后，按照模型給定的策略進(jìn)行交易。早上10點(diǎn)左右，交易員、基金經(jīng)理盯盤最忙碌的時(shí)候，量化投資團(tuán)隊(duì)一天的最主要工作—投資決策、交易下指令的工作已經(jīng)完成。
丁鵬認(rèn)為，進(jìn)入量化投資門檻之后，找到好的方法，會(huì)比較輕松，理論上講，“一臺(tái)筆記本一個(gè)U盤就可以賺錢了”。
真實(shí)交易還是需要一個(gè)團(tuán)隊(duì)的支持，不過(guò)核心的交易模型和思想，確實(shí)一張U盤就可以存儲(chǔ)完成。有朋友曾拿U盤拷下他設(shè)計(jì)的量化投資模型到香港股市去實(shí)踐，半年間盈利最高點(diǎn)達(dá)到了120%，不過(guò)，這個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)的策略只適合于小資金操作，并不適合于大規(guī)模的資產(chǎn)管理。丁鵬解釋：”資本市場(chǎng)沒(méi)有神話，需要不斷地修訂自己的模型和策略 “。
張冰目前也不敢奢望那樣的賺錢狀態(tài)。
事實(shí)上，量化投資在國(guó)內(nèi)最早也就是2005年才萌芽。業(yè)內(nèi)公認(rèn)，2005年開(kāi)始的ETF套利拉開(kāi)了量化投資在中國(guó)的序幕，而股指期貨等衍生品2010年才逐步放 開(kāi)。
因?yàn)闊o(wú)可借鑒，張冰團(tuán)隊(duì)只能從零做起。從收集數(shù)據(jù)到建構(gòu)模型到交易的風(fēng)險(xiǎn)控制，都是他們自己一個(gè)代碼一個(gè)代碼寫(xiě)的。
這是個(gè)系統(tǒng)工程，在這個(gè)體系中，先觀察事件之間的聯(lián)系—通過(guò)觀察或?qū)嶒?yàn)去取得數(shù)據(jù)；再假設(shè)一個(gè)結(jié)論—構(gòu)建理論去解釋數(shù)據(jù)；然后去預(yù)測(cè)分析—構(gòu)建量化模型并回測(cè)；最后檢驗(yàn)并證實(shí)這個(gè)結(jié)論—實(shí)盤交易。
所有這些都需要資本和人力的大量投入。從華爾街回來(lái)的寬客—北京名策數(shù)據(jù)處理有限公司執(zhí)行董事祝清大致估計(jì)了一下，一個(gè)真正從事量化投資的寬客團(tuán)隊(duì)運(yùn)作起來(lái)，前期至少要投入5000萬(wàn)。
祝清曾在美國(guó)的全球證券投資基金工作多年，有三年，他是一個(gè)40人寬客團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人，要從全球9000多只股票池里找出投資品種。這讓他有機(jī)會(huì)對(duì)量化投資從數(shù)據(jù)、代碼到模型、系統(tǒng)進(jìn)行深入地接觸和運(yùn)用，甚至對(duì)系統(tǒng)的漏洞也了如指掌。
這些是他當(dāng)時(shí)所在公司花了十幾年，經(jīng)過(guò)大量的投入才建構(gòu)的一個(gè)系統(tǒng)工程。而建構(gòu)整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)，華爾街其他有著進(jìn)行量化投資的寬客團(tuán)隊(duì)的公司，無(wú)不在數(shù)據(jù)上有很大的支出。
2008年祝清從華爾街回國(guó)，創(chuàng)辦專注于金融數(shù)量分析和程序化交易的數(shù)據(jù)處理公司。這幾年，他帶領(lǐng)30人的團(tuán)隊(duì)，主要做了四件事：建立專供量化投資的量化數(shù)據(jù)庫(kù)、量化決策終端、高速量化交易平臺(tái)、量化策略研發(fā)服務(wù)。他希望借助強(qiáng)大的分析工具平臺(tái)，以及日益完善的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)來(lái)改變行業(yè)的經(jīng)營(yíng)模 式。
目前他的公司尚未到盈利階段。
春天尚未到來(lái)
1月19日，中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)的50多名資深會(huì)員在北京郊區(qū)舉辦了一次聚會(huì)，聚會(huì)的主題是“擁抱量化投資的春天”。丁鵬表示：冬天已經(jīng)過(guò)去，寬客的春天已經(jīng)到來(lái)。
丁鵬是有理由樂(lè)觀的：國(guó)家政策層面支持金融衍生品市場(chǎng)放開(kāi)；2012年，玻璃、原油、國(guó)債期貨、CTA以及滬深300指數(shù)期權(quán)等一系列金融衍生品加速推進(jìn)；隨著投資品種增多，越來(lái)越多的金融機(jī)構(gòu)意識(shí)到量化投資的重要性和緊迫性。
另外，國(guó)內(nèi)打算做寬客的人也暴增—從中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)的壯大就可看出端倪。
不過(guò)，同是中國(guó)量化投資學(xué)會(huì)成員的張冰和祝清都持謹(jǐn)慎態(tài)度。
張冰不認(rèn)為寬客短期可形成一股力量。畢竟，美國(guó)發(fā)展了四十年，而中國(guó)只做了四五年而已。沒(méi)有足夠的投入，不可能那么快有收入。沒(méi)有收入，堅(jiān)持來(lái)做的人就不會(huì)太多。
祝清更嚴(yán)苛。他并不認(rèn)為會(huì)建模型的人就可稱為寬客。他認(rèn)為目前中國(guó)真正的寬客，尚不足100人。祝清按照華爾街的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)定義中國(guó)寬客：作為寬客，最起碼要滿足三個(gè)條件—有高凈值客戶；有量化投資研究平臺(tái)（有數(shù)據(jù)有人有模型）；有交易通道。
按照這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，目前，真正的中國(guó)寬客都在過(guò)冬，都還在燒錢階段，活下去都很難。即使是初春，最早也至少要三年之后—這還要看有沒(méi)有一兩位真正經(jīng)受住市場(chǎng)檢驗(yàn)、收益率排名靠前的標(biāo)桿性寬客脫穎而 出。
據(jù)祝清了解，因?yàn)閲?guó)內(nèi)多數(shù)金融機(jī)構(gòu)的高層并不懂量化，在這方面投入太少，即使一些數(shù)一數(shù)二的大型券商，歷史的數(shù)據(jù)都不存。沒(méi)有歷史數(shù)據(jù)無(wú)法驗(yàn)證模型，量化投資就是句空話。
取得數(shù)據(jù)，還需要有人來(lái)處理數(shù)據(jù)，建構(gòu)模型。金融機(jī)構(gòu)的投入不會(huì)很快有結(jié)果，另一方面，寬客很有可能做出成果之后就走人，中國(guó)在這方面尚無(wú)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)。而在美國(guó)，只要有人敢在服務(wù)器上拷一行代碼，就有FBI介入了。
2008年中金公司從華爾街花重金請(qǐng)回來(lái)的知名寬客李祥林，如今他已去做私募了。
祝清介紹，西方寬客主要分三類：從事高頻交易的、采用對(duì)沖策略的、預(yù)測(cè)趨勢(shì)的。而他們所有的交易、投融資決策都是通過(guò)數(shù)量模型進(jìn)行，由電腦決策并完成下單。
金融衍生品與量化投資之間的相關(guān)性是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較重要的研究議題，兩者的有效配合在某種程度上能使投資者獲得較為豐富的投資收益，并且將風(fēng)險(xiǎn)以及杠桿性將至最低。就當(dāng)前現(xiàn)狀而言，金融衍生品內(nèi)容越來(lái)越多，而量化投資投資工具呈現(xiàn)多元化的趨勢(shì)，這為投資者提供了較多的投資方式以及渠道，并使其在最小風(fēng)險(xiǎn)值內(nèi)獲取最大的經(jīng)濟(jì)收益。文章主要介紹了金融衍生品及量化投資，重點(diǎn)闡述了兩者之間的關(guān)聯(lián)性，最后論述了兩者有效融合的前提下如何獲得最大的經(jīng)濟(jì)效益值。
一、金融衍生品與量化投資概念闡述以及其發(fā)展
（一）金融衍生品
金融衍生品在我國(guó)經(jīng)濟(jì)中運(yùn)用范圍不斷擴(kuò)寬，它是基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展而形成的，是社會(huì)發(fā)展的必然產(chǎn)物，并且對(duì)于全球經(jīng)濟(jì)有著深遠(yuǎn)的影響，比如加劇世界經(jīng)濟(jì)一體化、促使金融一體化的逐步形成，金融衍生品在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演非常重要的角色，帶動(dòng)了我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。所謂金融衍生品，它是與金融相關(guān)，并由其引發(fā)的派生物，屬于一種金融交易工具。近年來(lái)，隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度不斷提升，我國(guó)金融市場(chǎng)逐漸趨向完善，這也為金融衍生品的發(fā)展提供了良好的契機(jī)，使其發(fā)展日益壯大并成為金融市場(chǎng)的主力軍，并且與信貸以及貨幣市場(chǎng)聯(lián)系日益密切，最終促進(jìn)了金融資產(chǎn)配置的逐漸完善，即風(fēng)險(xiǎn)管理的復(fù)雜鏈條。從目前情況分析，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出良好的前景，相對(duì)應(yīng)的工業(yè)以及房地產(chǎn)發(fā)展相對(duì)較好，在此基礎(chǔ)之上，依據(jù)高杠桿原理，金融產(chǎn)品自身的優(yōu)勢(shì)性徹底被展現(xiàn)出來(lái)，并為投資者帶來(lái)相對(duì)較好的經(jīng)濟(jì)效益值。但是金融產(chǎn)品也存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，可謂是一把“雙刃劍”，雖然它可促進(jìn)金融市場(chǎng)的發(fā)展，但如果運(yùn)用不當(dāng)將會(huì)引發(fā)極為嚴(yán)重的后果。上世紀(jì)90年代以來(lái)，就發(fā)生了多起由于金融產(chǎn)品運(yùn)用不當(dāng)而引發(fā)的經(jīng)濟(jì)損失，例如：2008年金融危機(jī)波及全球，引發(fā)金融危機(jī)的原因主要是CDS等金融產(chǎn)品，其在美國(guó)金融市場(chǎng)運(yùn)作中出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理不當(dāng)?shù)默F(xiàn)象，也就是風(fēng)險(xiǎn)失控，繼而引發(fā)了全球性的經(jīng)濟(jì)危機(jī)。
金融衍生品主要是基于與金融有關(guān)產(chǎn)品的通過(guò)不同方式衍生而來(lái)，主要包含四種基本形式，分別是遠(yuǎn)期、期貨、期權(quán)、互換，其價(jià)格的變動(dòng)規(guī)律主要是由基礎(chǔ)標(biāo)的物所決定的，隨著它的變化而變化的，而金融衍生品的價(jià)值主要與基礎(chǔ)工具的相關(guān)因素有關(guān)，比如利率、匯率、市場(chǎng)價(jià)格、指數(shù)、信用等級(jí)等等，從本質(zhì)上分析，它屬于虛擬的有價(jià)證券，在某種意義上而言是一種權(quán)利證書(shū)，給予投資者基礎(chǔ)性的權(quán)利，且與實(shí)物資本有著很大的區(qū)別，能夠使投資者獲得投資收益。與一般金融產(chǎn)品相比，金融產(chǎn)品有了極大的改良與進(jìn)步，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜，其定價(jià)模式基本比較單一，主要是以復(fù)雜數(shù)學(xué)模型為主，將多種風(fēng)險(xiǎn)以及因子，如Beta、Delta、Rho、久期等，通過(guò)多種方式的映射、組合、分解復(fù)合等，繼而形成金融衍生品，結(jié)構(gòu)層次多樣。金融產(chǎn)品雖然為投資者提供了發(fā)展契機(jī)，但是也存在極大的風(fēng)險(xiǎn)，這種風(fēng)險(xiǎn)的形成與交易與結(jié)算有著直接的關(guān)聯(lián)，上述兩種交易形式基本發(fā)生在將來(lái)，基于高杠桿的影響，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)難以有效控制，預(yù)測(cè)就更難以估計(jì)。
（二）量化投資
量化投資在我國(guó)金融市場(chǎng)發(fā)展中得到了進(jìn)一步推廣，相較于定性投資，量化投資科學(xué)性更強(qiáng)，并且具備相應(yīng)的理論依據(jù)。在投資過(guò)程中，投資者可以利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)，還可以借助數(shù)據(jù)挖掘等方法，以此構(gòu)建投資策略，管理投資組合，繼而實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理，利用數(shù)據(jù)模型，借助系統(tǒng)交易信號(hào)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)完成相關(guān)交易。從本質(zhì)上分析，量化投資屬于工具，投資者可以通過(guò)經(jīng)驗(yàn)累加，然后利用數(shù)學(xué)模型的功能性，繼而實(shí)現(xiàn)信息化的表達(dá)。量化投資形式具有自身的優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)，這也是傳統(tǒng)投資形式不可比擬的，它主要將投資者經(jīng)驗(yàn)累積以另外一種方式呈現(xiàn)，即數(shù)學(xué)模型，繼而轉(zhuǎn)化至計(jì)算機(jī)中，運(yùn)用相對(duì)科學(xué)的計(jì)算方式，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品投資，隨著金融市場(chǎng)的日益完善，數(shù)學(xué)模型也得以不斷優(yōu)化。無(wú)論是數(shù)量化的投資，還是依靠計(jì)算機(jī)程序的投資，對(duì)于技術(shù)的要求極為苛刻，在業(yè)界譽(yù)為“黑箱交易”，從某種角度分析，量化投資基本不依賴大腦，而是依據(jù)交易系統(tǒng)，繼而實(shí)施具體的決策，上述交易系統(tǒng)是之前確定的，且形式非常復(fù)雜的，這樣的系統(tǒng)往往具備較高的精準(zhǔn)度。與此同時(shí)，交易系統(tǒng)開(kāi)發(fā)需要一定的技術(shù)支持，即程序算法設(shè)計(jì)，部分開(kāi)發(fā)者通常會(huì)采取相應(yīng)措施，加密交易系統(tǒng)，以此保障知識(shí)產(chǎn)權(quán)不受侵害。外界投資者對(duì)此并不清楚，具體運(yùn)行機(jī)制也存在極大的疑問(wèn)。量化投資者基于交易系統(tǒng)的前提下，收集市場(chǎng)最新的數(shù)據(jù)變化，同時(shí)采集與之相關(guān)的信息，將其輸送至交易模型里，然后通過(guò)科學(xué)的計(jì)算，數(shù)據(jù)的挖掘，加密信息的處理，最終敲定資產(chǎn)配置方案，確定交易的最佳時(shí)機(jī)。按照相關(guān)公式進(jìn)行量化投資在某種程度上是一種相對(duì)理性的投資，其自身的優(yōu)勢(shì)集中體現(xiàn)在分析策略這一環(huán)節(jié)，突出明晰性以及一致性，與此同時(shí)，運(yùn)用信息與公式，由此獲得的結(jié)果基本相同，這在某種程度上對(duì)交易者非常有利，避免由于其客觀性以及隨意性而引發(fā)的交易失誤。
針對(duì)量化投資而言，其涵蓋多個(gè)方面：就現(xiàn)狀而言，主要包括量化資產(chǎn)配置、量化投資交易、風(fēng)險(xiǎn)管理。以資產(chǎn)配置為例，必須要基于行業(yè)選擇的前提下，以此實(shí)施有效配置，然后依據(jù)策略組合，在行業(yè)內(nèi)開(kāi)展相關(guān)工作，實(shí)行資產(chǎn)優(yōu)化。量化資產(chǎn)投資，它在某種程度上奠定了總體投資方向，確定發(fā)展前景最好的行業(yè)、風(fēng)格和產(chǎn)品。換言之，投資者需要根據(jù)市場(chǎng)行情變化規(guī)律，選擇市場(chǎng)以及產(chǎn)品，然后給予最佳資金分配方案。相較于傳統(tǒng)的投資形式，量化投資更具一定的優(yōu)勢(shì)，更具科學(xué)以及合理性，同時(shí)兼具高信度。投資者可以依據(jù)數(shù)據(jù)模型，對(duì)整個(gè)市場(chǎng)進(jìn)行有效分析，繼而給予相對(duì)準(zhǔn)確的判斷，以此進(jìn)行理性投資決策。
二、兩者之間的關(guān)聯(lián)性分析
金融衍生品與量化投資的有效結(jié)合能夠起到非常關(guān)鍵性的作用，投資者能夠選擇相對(duì)發(fā)展較好的金融產(chǎn)品進(jìn)行量化投資，由此收獲了相對(duì)豐富的投資收益，因而探討兩者之間的關(guān)聯(lián)性以及有效融合具有劃時(shí)代意義。近年來(lái)，我國(guó)金融市場(chǎng)發(fā)展形勢(shì)良好，也因此帶動(dòng)了金融衍生品的迅速擴(kuò)大，促進(jìn)了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的迅速增值。但是以我國(guó)現(xiàn)有金融衍生品現(xiàn)狀來(lái)說(shuō)，無(wú)論是從行業(yè)總量、規(guī)模，還是參與范圍及層次方面來(lái)看，金融衍生品都還屬于小眾市場(chǎng)，仍需不斷創(chuàng)新與改革。從目前情況分析，對(duì)于大部分的投資者而言，他們對(duì)于金融衍生品的了解還不夠透徹，這也導(dǎo)致了民主對(duì)于金融衍生品的了解甚少，基本都停留在電視或是報(bào)紙上對(duì)于金融衍生品的看法，這于金融衍生品的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展是非常不利的。2008年的金融危機(jī)，很多實(shí)體企業(yè)采取了相應(yīng)的對(duì)策，比如參與期貨市場(chǎng)，實(shí)施套期保值，以此降低生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，也在某種程度上擴(kuò)寬市場(chǎng)發(fā)展。
金融市場(chǎng)發(fā)展速度的加快，股指期貨得以大面積擴(kuò)散，指數(shù)期權(quán)也擴(kuò)大了應(yīng)用范圍，這于我國(guó)金融市場(chǎng)發(fā)展而言是極為有利的因素，為量化投資提供良好的發(fā)展契機(jī)，迎來(lái)發(fā)展機(jī)遇。借助量化投資原理，運(yùn)用相關(guān)實(shí)踐方法，通過(guò)計(jì)算機(jī)程序?qū)嵤┩顿Y交易，這將是之后金融衍生品投資的主流方向。
金融衍生品的誕生是社會(huì)發(fā)展的必然產(chǎn)物，其功能性集中體現(xiàn)在投資風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避，它形成的主要?jiǎng)右蚺c投資者關(guān)系密切，滿足其轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的需求，同時(shí)實(shí)現(xiàn)其套期保值實(shí)際需求，這一過(guò)程又被稱為風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖，這樣可以使投資者運(yùn)用相對(duì)較少的低成本，基于現(xiàn)貨價(jià)格變動(dòng)，達(dá)到規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的目的。從目前形勢(shì)分析，量化投資在我國(guó)金融衍生品上得到了廣泛應(yīng)用，其對(duì)沖實(shí)踐需要借助相關(guān)載體，也就是具備一定的期貨市場(chǎng)方可實(shí)現(xiàn)，但是基于交易品種單一的現(xiàn)狀，這使得量化投資產(chǎn)品在某種程度上具有一定的局限性。隨著股指期權(quán)的誕生，個(gè)股期權(quán)的逐步實(shí)施，擴(kuò)大了金融市場(chǎng)的投資發(fā)展，讓更多的投資者增加了風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避渠道，推動(dòng)了量化投資范圍的不斷擴(kuò)大。量化交易策略也在某種程度上發(fā)生了改變，更具創(chuàng)造性，帶動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。
金融衍生品的誕生以及投入使用促進(jìn)了我國(guó)金融市場(chǎng)交易的逐步完善，這其中金融衍生品的一個(gè)非常重要的功能得到了極大的發(fā)揮，即價(jià)格發(fā)現(xiàn)。所謂價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，主要從參與者角度出發(fā)，他們通過(guò)獲得信息，且基于價(jià)格預(yù)期，利用公開(kāi)拍賣形式，或是借助電腦進(jìn)行撮合交易，這在某種程度上可以獲取市場(chǎng)真實(shí)需求，供求關(guān)系，并且極具競(jìng)爭(zhēng)性以及預(yù)期性的體系。隨著世界經(jīng)濟(jì)一體化趨勢(shì)不斷加強(qiáng)，世界金融市場(chǎng)不斷擴(kuò)大，與之相關(guān)的金融衍生品應(yīng)用范圍也隨之不斷擴(kuò)大，金融交易所的相關(guān)交易實(shí)現(xiàn)跨越式的進(jìn)步，通過(guò)這種形式形成的價(jià)格權(quán)威性更強(qiáng)。上述價(jià)格通過(guò)不同的傳播工具不斷擴(kuò)散，如報(bào)紙、電視、網(wǎng)絡(luò)等，范圍波及全球，儼然成為市場(chǎng)價(jià)格的引領(lǐng)者，這為大眾提供了良好的平臺(tái)，讓其透過(guò)相關(guān)經(jīng)濟(jì)信息了解經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)，以便幫助投資者給予正確的決策，借以提升資源配置效率。量化投資相較于傳統(tǒng)投資形式具有一定的優(yōu)勢(shì)，這主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：分別是速度與規(guī)則，從某種角度分析，我們可以預(yù)期，量化交易應(yīng)用范圍，促使市場(chǎng)報(bào)價(jià)更為緊密，成交更為頻繁，從而增強(qiáng)市場(chǎng)流動(dòng)性。與此同時(shí)，基于量化交易策略而言，其中部分交易存在策略的相似性，這對(duì)于未來(lái)的金融市場(chǎng)影響頗大，集中體現(xiàn)在市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)這一方面，具體表現(xiàn)為高波動(dòng)性以及規(guī)律性，上述改變與量化投資有著非常直接的關(guān)聯(lián)。
金融衍生品是社會(huì)發(fā)展的階段性產(chǎn)物，量化投資是基于傳統(tǒng)投資形式基礎(chǔ)上的創(chuàng)新與變革，兩者之間具有一定的關(guān)聯(lián)性，就好比人和人之間的合作，通過(guò)量化投資，金融衍生品能夠在某種程度上受益，彰顯其風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避功能，量化投資對(duì)于投資者而言是巨大的福音，使其更理性地進(jìn)行投資，從而避免由于自身主觀原因而造成的經(jīng)濟(jì)損失，與此同時(shí)，能夠有效消除非預(yù)期損失。針對(duì)金融衍生品而言，其不斷發(fā)展對(duì)量化投資而言也是非常有益的，為其提供應(yīng)用平臺(tái)，借助不同領(lǐng)域資源整合，從總體角度分析，優(yōu)化金融市場(chǎng)，交易環(huán)境不斷完善，并且對(duì)投資者影響極大，使其投資理念不斷升華，投資水平在某種程度上也得到看提高，繼而促使投資者通過(guò)結(jié)合金融衍生品與量化投資獲取豐厚的投資收益?？偟膩?lái)說(shuō)，金融衍生品與量化投資可謂是相輔相成的關(guān)系，彼此相互促進(jìn)又相互影響，協(xié)調(diào)好兩者的關(guān)系對(duì)金融市場(chǎng)發(fā)展益處多多。
三、結(jié)語(yǔ)
總體來(lái)說(shuō)，金融衍生品在我國(guó)金融市場(chǎng)的廣泛運(yùn)用極大的促進(jìn)了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，量化投資是一種相對(duì)理想的投資理念，將金融衍生品與量化投資有效融合能夠獲得良好的成效，這于金融市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展而言也是極為有利的因素，為投資者提供了良好的應(yīng)用平臺(tái)，促使其獲得比較豐富的投資收益。文章主要介紹了金融衍生品以及量化投資的發(fā)展，重點(diǎn)闡述了兩者之間的相關(guān)性。
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國(guó)內(nèi)的量化投資元年應(yīng)該是2010年股指期貨推出之后，從0到有，經(jīng)過(guò)5年的發(fā)展，以其超越牛熊的穩(wěn)定收益獲得了眾多機(jī)構(gòu)投資者的青睞。今年6月份的這一輪股市深度調(diào)整中，大多數(shù)量化對(duì)沖類的私募基金，不但沒(méi)有損失，其凈值反而創(chuàng)出新高即是明證。
程序化交易不一定會(huì)增加波動(dòng)率
程序化交易大大增加了市場(chǎng)的流動(dòng)性，是穩(wěn)定市場(chǎng)的重要力量。金融市場(chǎng)的核心價(jià)值在于流動(dòng)性，無(wú)論是價(jià)值投資者，還是套保者，都需要對(duì)手盤。流動(dòng)性越好的市場(chǎng)，才具有更好的價(jià)值發(fā)現(xiàn)功能。程序化交易主要是以短線交易為主，無(wú)論是套利還是投機(jī)策略，它們的存在大大增加了市場(chǎng)深度。對(duì)于套利類的策略，程序化交易是降低波動(dòng)率的，對(duì)于投機(jī)類策略，程序化交易是增加波動(dòng)率的。
例如，目前市場(chǎng)上比較流行的期現(xiàn)套利，它的原理是在基差（編者注：基差是指現(xiàn)貨價(jià)格與期貨價(jià)格之差，比如股票市場(chǎng)上滬深300指數(shù)與滬深300期指之差）擴(kuò)大的時(shí)候建倉(cāng)，基差縮小的時(shí)候平倉(cāng)。比如2015年6月初的時(shí)候，在散戶的推動(dòng)下，股票指數(shù)和股指期貨的基差一度擴(kuò)大到了100點(diǎn)以上，整體市場(chǎng)非常的狂熱。這時(shí)候套利類交易的策略是，會(huì)買入股票，同時(shí)做空股指期貨。這樣如果股指繼續(xù)上漲，在股票市場(chǎng)的盈利可彌補(bǔ)做空股指期貨的損失。于是在雙邊力量的作用下，基差會(huì)慢慢縮小。從而使得市場(chǎng)的波動(dòng)率恢復(fù)到正常。所以這種套利類的策略，是降低波動(dòng)率。
然而對(duì)于做方向易的策略，往往是追漲殺跌的，這個(gè)和普通散戶的操作方式類似。這種策略下，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)大幅上漲的時(shí)候會(huì)助漲，大幅殺跌的時(shí)候也會(huì)助跌，會(huì)增加市場(chǎng)的波動(dòng)率。
其實(shí)波動(dòng)率這個(gè)東西，不能太大，也不能太小。沒(méi)有波動(dòng)率的市場(chǎng)就缺乏足夠的流動(dòng)性，一個(gè)沒(méi)有流動(dòng)性的市場(chǎng)，又怎么可能承擔(dān)金融市場(chǎng)優(yōu)化資源配置的責(zé)任呢？
2010年5月6日，美國(guó)紐交所的道瓊斯工業(yè)指數(shù)曾經(jīng)出現(xiàn)過(guò)一次“閃甭”事件，當(dāng)時(shí)道瓊斯工業(yè)指數(shù)曾瞬間狂瀉1000點(diǎn)，短時(shí)間內(nèi)造成1萬(wàn)億美元市值蒸發(fā)。事后紐交所雖然對(duì)外宣稱程序化交易對(duì)此事負(fù)有責(zé)任，但是截至目前，對(duì)于此事到底是不是由于程序化交易造成的，美國(guó)調(diào)查機(jī)構(gòu)并沒(méi)有一個(gè)最終的結(jié)論。所以與其說(shuō)股指大幅調(diào)整是因?yàn)槌绦蚧灰自斐傻?，不如去關(guān)注是否是因?yàn)槭袌?chǎng)本身泡沫過(guò)大，以至于需要一次調(diào)整，市場(chǎng)才能繼續(xù)上行。
所以并不能一概而論地說(shuō)程序化交易一定會(huì)增加波動(dòng)率。事實(shí)上，2008年的金融危機(jī)中，國(guó)內(nèi)的量化投資還很少，而上證綜指不也上演了6000點(diǎn)到2000點(diǎn)的戲碼？程序化交易只是一個(gè)工具，它是中性的，不是說(shuō)必然做多，也不會(huì)必然做空。尤其是7月份以來(lái)，股指期貨持續(xù)貼水，絕大多數(shù)的套利類的量化策略因?yàn)槿狈C(jī)會(huì)，都停止交易了，但是這并沒(méi)有避免股指出現(xiàn)大幅震蕩。
中國(guó)的量化投資基金現(xiàn)狀
量化投資是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以模型為核心，遵守交易紀(jì)律，從而具有穩(wěn)定收益和抵抗風(fēng)險(xiǎn)的能力。事實(shí)上，目前中國(guó)很多以量化對(duì)沖方式運(yùn)作的私募基金，他們產(chǎn)品的業(yè)績(jī)都非常的穩(wěn)定，就足以說(shuō)明問(wèn)題了。普通投資人，不能總是追漲殺跌，靠聽(tīng)消息炒股的時(shí)代必將過(guò)去，未來(lái)的金融市場(chǎng)，一定是靠數(shù)據(jù)、模型和現(xiàn)代科技。散戶也應(yīng)該學(xué)習(xí)一些量化投資的理念和方法，否則被市場(chǎng)消滅是遲早的事情。
就拿這次被禁止交易的幾個(gè)量化對(duì)沖私募基金來(lái)說(shuō)，據(jù)已公布的資料顯示，其中不乏一些歷史業(yè)績(jī)十分優(yōu)秀的公司。比如盈融達(dá)投資（北京）有限公司，他們主要的量化投資類產(chǎn)品，過(guò)去幾年年化收益率都在20%左右，無(wú)論身處牛熊市，收益都非常的穩(wěn)定。目前盈融達(dá)的資產(chǎn)管理規(guī)模已經(jīng)100億了。而業(yè)內(nèi)和他們處于同一梯隊(duì)的，還有十余家之多，再加上券商、基金公司開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品，國(guó)內(nèi)量化對(duì)沖類的產(chǎn)品，已經(jīng)有兩三千億元的規(guī)模了。
股票市場(chǎng)上形形的各種分析方法總結(jié)起來(lái)可以歸類為三大流派：數(shù)量分析、基本面分析和技術(shù)分析。關(guān)于這三大流派孰優(yōu)孰劣的爭(zhēng)論已經(jīng)持續(xù)了近百年，三方各執(zhí)一詞，百年?duì)幷撓聛?lái)也沒(méi)有爭(zhēng)出個(gè)結(jié)果來(lái)。當(dāng)今世界也是這三種流派大概各占三分之一的格局。而A股市場(chǎng)顯然尚未跟上，量化投資遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到三分之一的市場(chǎng)占有率。
第一部分：什么是量化投資
量化投資在海外的發(fā)展已有30多年的歷史，其投資業(yè)績(jī)穩(wěn)定，市場(chǎng)規(guī)模和份額不斷擴(kuò)大、得到了越來(lái)越多投資者認(rèn)可。事實(shí)上，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，使得新概念在世界范圍的傳播速度非?？?，作為一個(gè)概念，量化投資并不算新，國(guó)內(nèi)投資者早有耳聞。但是，真正的量化基金在國(guó)內(nèi)還比較罕見(jiàn)。那么，何為量化投資？
康曉陽(yáng)：量化就是符合投資常識(shí)的投資邏輯和策略
接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么？
深圳市天馬資產(chǎn)管理有限公司是國(guó)內(nèi)最早開(kāi)發(fā)量化投資模型的資產(chǎn)管理公司，致力于量化投資工作接近十年。作為國(guó)內(nèi)量化投資的“開(kāi)山鼻祖”，深圳天馬的董事長(zhǎng)康曉陽(yáng)先生如下介紹量化投資：
大家看到這個(gè)圖，魚(yú)跳起來(lái)了，風(fēng)在刮，接下來(lái)會(huì)是什么？日本發(fā)生的9級(jí)大地震！2011年3月7日我看到一個(gè)報(bào)道，有50條鯨魚(yú)在擱淺沙灘，就在發(fā)生地震那個(gè)縣東部的海岸，有的死了，專家解釋這些鯨魚(yú)集體迷路了。作為一個(gè)地震專家或者學(xué)者，其實(shí)他們的經(jīng)驗(yàn)沒(méi)有告訴他這50條鯨魚(yú)擱淺沙灘跟地震有什么關(guān)系。到底有沒(méi)有關(guān)系呢？我們知道5•12四川大地震之前發(fā)生了同樣的事情，很多癩蛤蟆過(guò)馬路，這跟地震有什么關(guān)系？
投資做股票有兩類，講很多種策略，無(wú)外乎就是買你自己喜歡的和買市場(chǎng)喜歡的，買自己喜歡和買市場(chǎng)喜歡的背后邏輯就是找影響股價(jià)的要素。
量化是什么？做投資，最終的分析停留在數(shù)據(jù)上，既然是數(shù)據(jù)，就可以標(biāo)準(zhǔn)化、固化。從你自己的角度買自己喜歡的東西，其實(shí)也可以量化，每個(gè)人都有對(duì)美的標(biāo)準(zhǔn)，但并不是符合這個(gè)指標(biāo)，你就一定喜歡。如果有一個(gè)海選，把符合你喜歡特征的人放在你面前你去選，就可以量化。
鯨魚(yú)擱淺在沙灘上，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)就會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)事情跟接下來(lái)要發(fā)生的事情有什么關(guān)聯(lián)。把人的行為邏輯影響股價(jià)所有的要素進(jìn)行綜合分析，預(yù)測(cè)下一個(gè)市場(chǎng)喜歡的東西或者喜歡的策略是什么，簡(jiǎn)單一句話，量化就是符合投資常識(shí)的投資邏輯和策略。就股票來(lái)講，投資標(biāo)的的數(shù)據(jù)和因素量化，再用一些模型統(tǒng)計(jì)的方法把選出來(lái)的標(biāo)的進(jìn)行優(yōu)化，最后成為投資組合，這就是量化的基本邏輯。用數(shù)理的方法把你的投資邏輯或者市場(chǎng)的投資邏輯固化，只要有投資邏輯的思想或者策略，都可以量化。
就股票而言，有很多種方法，有價(jià)值型股票，分析方法無(wú)非是那幾種，只是大家的標(biāo)準(zhǔn)不一樣，量化的東西可以設(shè)一個(gè)相對(duì)寬松的東西，初選之后再優(yōu)化，比如成長(zhǎng)型股票，肯定關(guān)心盈利、收益。選出來(lái)10個(gè)、20個(gè)、50個(gè)甚至100、200個(gè)股票，然后配比重，怎么優(yōu)化組合，根據(jù)你的風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)期收益率反推回來(lái)怎么優(yōu)化，最后得出一個(gè)比重，哪只股票應(yīng)該投多少。有些是成本交易，比如套利，什么情況下出現(xiàn)一定條件的時(shí)候提示你。
要真正做到量化，首先要有一個(gè)基本的理論模型。你要覺(jué)得什么樣的股票表現(xiàn)好，什么樣的股票你愿意投資，這就是量化的基本邏輯。但是，有了這個(gè)邏輯之后還不夠，還要有復(fù)合型人才，因?yàn)榱炕顿Y不光要懂得投資股票，還要懂得數(shù)理分析。打個(gè)比方，雖然我很懂股票，但我不懂?dāng)?shù)理分析，很多計(jì)算機(jī)模型也不懂，更不懂編程序，要真正做到量化投資，就必須有復(fù)合型團(tuán)隊(duì)。為什么這么多年華爾街學(xué)金融工程、數(shù)理、物理的人大受歡迎？因?yàn)樗麄兛梢杂媒y(tǒng)計(jì)工具。前段時(shí)間我在英國(guó)的一所大學(xué)和一些專門做模型分析的教授交流，我發(fā)現(xiàn)他們想的東西更加復(fù)雜，基本上把市場(chǎng)上任何的東西都想要量化。
我理解，就是去跟蹤你的投資邏輯，它只是幫你實(shí)現(xiàn)你想法的一種工具。另外還要有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，因?yàn)?，你通?？吹降臇|西和市場(chǎng)本身存在的東西可能并不一樣。如果把鯨魚(yú)放到海灘上，這作為數(shù)據(jù)化，統(tǒng)計(jì)過(guò)去2000年有多少次鯨魚(yú)擱淺在海灘發(fā)生，假如有真實(shí)的數(shù)據(jù)，就可以研究出跟地震的相關(guān)性。要懂?dāng)?shù)理統(tǒng)計(jì)工具，建立模型就是紀(jì)律，不能改變，改變就不是模型。有人說(shuō)看到今天不行，換一下，那就不是模型了。我們看過(guò)一個(gè)電影，造出來(lái)的機(jī)器人最后自己都控制不了，那就是模型。如果造出來(lái)的機(jī)器人自己能控制，那不是模型。人為什么能掙得到錢，為什么還要量化？傳統(tǒng)是靠個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的，而且你看到、聽(tīng)到的東西都是有限的。量化有什么好處？它可以把你知道的東西在整個(gè)森林中搜索。計(jì)算機(jī)是不知疲倦的，晚上你在打鼾，計(jì)算機(jī)還可以工作。你的模型是你建的，你很理性的情況下建的模型，市場(chǎng)情緒變了，它不會(huì)變，那時(shí)候你不可能去改模型，所以它不會(huì)受情緒的影響。
華泰聯(lián)合：實(shí)現(xiàn)投資理念與策略的過(guò)程
國(guó)內(nèi)研究機(jī)構(gòu)中涉足量化投資較早并多次獲得新財(cái)富最佳分析師評(píng)選金融工程第一名的華泰聯(lián)合證券金融工程團(tuán)隊(duì)如是說(shuō)：
數(shù)量化投資是利用計(jì)算機(jī)科技并采用一定的數(shù)學(xué)模型去實(shí)現(xiàn)投資理念、實(shí)現(xiàn)投資策略的過(guò)程。與傳統(tǒng)定性的投資方法不同，數(shù)量化投資不是靠個(gè)人感覺(jué)來(lái)管理資產(chǎn)，而是將適當(dāng)?shù)耐顿Y思想、投資經(jīng)驗(yàn)、甚至包括直覺(jué)反映在量化模型中，利用電腦幫助人腦處理大量信息、幫助人腦總結(jié)歸納市場(chǎng)的規(guī)律、建立可以重復(fù)使用并反復(fù)優(yōu)化的投資策略（經(jīng)驗(yàn)），并指導(dǎo)我們的投資決策過(guò)程。
本質(zhì)上來(lái)講，數(shù)量化投資也是一種主動(dòng)型投資策略，其理論基礎(chǔ)在于市場(chǎng)是非有效或弱有效的，基金經(jīng)理可以通過(guò)對(duì)個(gè)股、行業(yè)及市場(chǎng)的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析研究，建立最優(yōu)的投資組合，試圖戰(zhàn)勝市場(chǎng)從而獲取超額收益。然而一些定性的投資者卻并不太認(rèn)可定量投資，他們認(rèn)為，定性研究可以將把股票基本面研究做得很深入，從而在決策深度上具有優(yōu)勢(shì)。然而，在當(dāng)今市場(chǎng)上，信息量越來(lái)越大且傳播速度極快，單個(gè)分析師所能跟蹤的股票數(shù)量開(kāi)始顯得越發(fā)有限，也因此錯(cuò)過(guò)了許多優(yōu)秀的投資機(jī)會(huì)，可謂是擁有深度的同時(shí)錯(cuò)失了廣度。量化投資正好彌補(bǔ)了這一缺失，通過(guò)使用強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)技術(shù)，它能夠?qū)崟r(shí)對(duì)全市場(chǎng)進(jìn)行掃描，并依仗其紀(jì)律性、系統(tǒng)性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性以及分散化的特點(diǎn)最大概率的捕獲戰(zhàn)勝市場(chǎng)的投資標(biāo)的。
事實(shí)上，在海外市場(chǎng)，我們看到越來(lái)越多的定量與定性完美結(jié)合的成功案例。通過(guò)向量化模型中加入分析師對(duì)未來(lái)主觀判斷的觀點(diǎn)（定性的觀點(diǎn)），再結(jié)合來(lái)自于歷史規(guī)律檢驗(yàn)的觀點(diǎn)（定量的觀點(diǎn)），定量與定性的優(yōu)勢(shì)便能得到充分的發(fā)揮和融合。我們相信，這也將是未來(lái)量化產(chǎn)品發(fā)展的主流方向和趨勢(shì)。
結(jié)論
量化研究作為一種研究方法，其本質(zhì)是使用統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)工具改進(jìn)研究效率，使得我們能夠在更短的時(shí)間、更大的視角領(lǐng)域下，依靠清晰的研究邏輯，獲取更為有效和操作性以及復(fù)制性更強(qiáng)的研究成果。量化研究的本質(zhì)是一類發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)規(guī)律的方法體系，其基本功能是認(rèn)識(shí)市場(chǎng)和解釋市場(chǎng)，并以做到預(yù)測(cè)市場(chǎng)為目的。
量化投資簡(jiǎn)單來(lái)講，它以模型為主體，使用大量數(shù)據(jù)，并且在很大程度上用電腦這樣的投資方式；其以科學(xué)性和系統(tǒng)性著稱，并將在嚴(yán)格的紀(jì)律化模型制約下，緊密跟蹤策略，使運(yùn)作風(fēng)險(xiǎn)最小化，并力爭(zhēng)取得較高收益。
第二部分：量化投資在蓬勃發(fā)展
量化投資在世界的發(fā)展史
美國(guó)市場(chǎng)有200多年，從證券市場(chǎng)開(kāi)始，也有快400――500年了，但是量化的發(fā)展是上世紀(jì)50――60年代的事。首先有一些理論模型，沒(méi)有理論模型支撐很難做到量化的東西。
數(shù)理化投資于上世紀(jì)50~70年論上發(fā)芽
Harry Markowitz在上世紀(jì)50年表一系列關(guān)于投資組合“均值―方差”優(yōu)化的論文，這使得投資者可以定量化風(fēng)險(xiǎn)，并把風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)期回報(bào)放在一個(gè)理論框架下統(tǒng)一考慮；
WilliamSharpe在1964年發(fā)表CAPM模型，此模型顯示個(gè)股的預(yù)期回報(bào)和個(gè)股的風(fēng)險(xiǎn)及市場(chǎng)的預(yù)期回報(bào)成正比；
Steven Ross在1976年發(fā)表APT模型，此模型顯示個(gè)股的預(yù)期回報(bào)可以表示成一系列非特定因素預(yù)期回報(bào)的加權(quán)平均，此模型為量化投資者指出了很實(shí)用的研究框架；
Black-Scholes在1972年發(fā)表關(guān)于股票權(quán)證的定價(jià)模型；
Fama和French在1993年發(fā)表三因素模型，此模型顯示個(gè)股的預(yù)期回報(bào)由三個(gè)因素（市場(chǎng)，個(gè)股的市值，個(gè)股的市凈率）決定；
此后很多研究者做了非常多的實(shí)證研究，并發(fā)現(xiàn)了一些對(duì)個(gè)股將來(lái)回報(bào)有預(yù)測(cè)作用的因素：比如市盈率，市凈率，資產(chǎn)回報(bào)率，盈利一致預(yù)期，中長(zhǎng)期價(jià)格動(dòng)能，短期價(jià)格反轉(zhuǎn)等。
數(shù)理化投資從上世紀(jì)70年代末開(kāi)始實(shí)際運(yùn)用
Barclays Global Investors(BGI)于1978年創(chuàng)立了全球第一只數(shù)量化投資策略基金，到被BlackRocks收購(gòu)之前BGI以14000億美元的規(guī)模，高居全球資產(chǎn)管理規(guī)模之首。
SSgA(道富環(huán)球投資管理公司)和 GSAM(高盛國(guó)際資產(chǎn)管理公司)為首的一大批以數(shù)量化投資為核心競(jìng)爭(zhēng)力的公司已經(jīng)成為機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理公司中的“巨無(wú)霸”。
“詹姆斯•西蒙斯創(chuàng)辦的文藝復(fù)興科技公司花費(fèi)15年的時(shí)間，研發(fā)基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)理論的計(jì)算機(jī)模型，借助該模型，西蒙斯所管理的大獎(jiǎng)?wù)禄?，?989 年到2009 年間，平均年回報(bào)率高達(dá)35％，較同期標(biāo)普500 指數(shù)年均回報(bào)率高20 多個(gè)百分點(diǎn)，比“金融大鱷”索羅斯和“股神”巴菲特的操盤表現(xiàn)都高出10 余個(gè)百分點(diǎn)。
在國(guó)外。其他采用量化投資的公司沒(méi)有獲得驚人的表現(xiàn)，并非是量化方法不好，而是他們還沒(méi)有構(gòu)建出更好的模型以及正確的策略。作為量化投資的大行家和受益者，西蒙斯承認(rèn)有效市場(chǎng)的套利機(jī)會(huì)極少而且會(huì)趨同小時(shí)，然而，仍然有無(wú)數(shù)轉(zhuǎn)瞬即逝的很小的機(jī)會(huì)存在，在證券市場(chǎng)，那些很小的交易，都會(huì)對(duì)這個(gè)龐大的市場(chǎng)產(chǎn)生影響，而每天都會(huì)有成千上萬(wàn)這樣的交易發(fā)生。這個(gè)市場(chǎng)看似雜亂無(wú)章，卻存在著內(nèi)在規(guī)律，而量化操作自從誕生以來(lái)，無(wú)疑成為捕捉這些規(guī)律的一把利器，為海外投資者屢建奇功。
CQA（教育產(chǎn)品內(nèi)容與數(shù)據(jù)測(cè)試）數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：在2002年-2004年三年間，量化產(chǎn)品的平均年收益率為5.6%，比非量化產(chǎn)品的平均年收益率高出1%。從信息比率來(lái)看，量化產(chǎn)品為0.37，非量化產(chǎn)品為0.06。此外，量化基金的運(yùn)作費(fèi)率相對(duì)更低，例如傳統(tǒng)產(chǎn)品費(fèi)率為0.6%，主動(dòng)量化產(chǎn)品費(fèi)率在0.45%-5%之間。
理柏(LIPPER)數(shù)據(jù)顯示，2005年到2008年之間，87只大盤量化基金業(yè)績(jī)表現(xiàn)好于非量化基金，增強(qiáng)型量化基金在2005年和2006年更是大幅跑贏非量化基金。但2007年和2008年除市場(chǎng)中性基金外，所有基金業(yè)績(jī)下滑很快，其中雙向策略和大盤量化基金表現(xiàn)差于非量化基金，而增強(qiáng)型和市場(chǎng)中性量化基金表現(xiàn)則優(yōu)于非量化基金。
量化投資在中國(guó)的發(fā)展現(xiàn)狀
研究力量不斷壯大
目前大部分券商研究所都配有金融工程研究小組，成員超過(guò)5個(gè)的不在少數(shù)。根據(jù)2010年11月份的《新財(cái)富》最佳分析師榜單，國(guó)信證券金融工程小組人數(shù)有12人，為目前人員配備最多的量化投資研究團(tuán)隊(duì)。其他入選金融工程前五名的研究小組中，申銀萬(wàn)國(guó)8人，華泰聯(lián)合、安信證券各5人，中信證券4人。
數(shù)量化方面的研究報(bào)告數(shù)量也是逐年增加。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2008-2010年相關(guān)報(bào)告數(shù)量分別有52、142、794篇，今年上半年就達(dá)到了633篇，逐年遞增趨勢(shì)非常明顯。不過(guò)，和2010年研究報(bào)告10萬(wàn)多份的總量相比，數(shù)量化研究的廣度和深度還有很大提升空間。
量化產(chǎn)品初露鋒芒
天馬旗下的產(chǎn)品中，現(xiàn)有兩個(gè)信托產(chǎn)品采用量化投資策略，分別是新華―天馬成長(zhǎng)，和平安―Lighthorse穩(wěn)健增長(zhǎng)。
此外，上投摩根、嘉實(shí)、中?；?、長(zhǎng)盛基金、光大保德、富國(guó)基金、南方基金等都有量化產(chǎn)品推出，但是量化基金的比例還是非常小。即便在2009年，全年新發(fā)基金超過(guò)100只的情況下，新發(fā)的量化基金也僅有4只，數(shù)量在2009年的新發(fā)基金市場(chǎng)中僅占3％。與指數(shù)基金、普通股票基金相比，量化基金可謂是基金市場(chǎng)上的稀缺資源。
2011年，在國(guó)內(nèi)緊縮政策與國(guó)外動(dòng)蕩局勢(shì)的影響下，A股市場(chǎng)呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)性震蕩上揚(yáng)的格局。隨著市場(chǎng)輪動(dòng)的提速及內(nèi)在容量的擴(kuò)大，精選個(gè)股的難度日益加大。在此背景下，定性投資容易受到投資者情緒影響，而定量投資則能夠通過(guò)計(jì)算機(jī)的篩選，幫助投資者克服非理性因素，在充分控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下應(yīng)對(duì)市場(chǎng)萬(wàn)變。以“人腦＋電腦”為主要構(gòu)建的量化基金逐漸顯現(xiàn)投資優(yōu)勢(shì)，今年量化基金異軍突起，整體表現(xiàn)不俗。截至4 月6 日， 9 只具有完整業(yè)績(jī)的主動(dòng)型量化基金平均收益率為0.64%，超越同期股票型基金和混合型基金-1.39%、-3.08%的凈值增長(zhǎng)率。其中，“元老”光大保德信量化核心基金收益率達(dá)5.19%。此外，南方策略、中海量化策略、長(zhǎng)盛量化紅利、長(zhǎng)信量化先鋒、上投摩根阿爾法、華泰柏瑞量化先行基金也均取得正收益，分別達(dá)到4.12%、3.28%、2.60%、2.13%、0.77%和0.16%；僅嘉實(shí)量化阿爾法和華商動(dòng)態(tài)阿爾法收益為負(fù)，分別為-4.48%、-7.94%。此外，從以往披露的公開(kāi)信息可以發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)量化基金多側(cè)重價(jià)值因子，也契合今年低估值大盤藍(lán)籌股領(lǐng)漲的市場(chǎng)格局。
第三部分：解讀量化投資
在西蒙斯崛起之前，判斷型投資完全占據(jù)著主流地位，因?yàn)楫?dāng)前全球投資界的三大泰斗當(dāng)中，無(wú)論是價(jià)值投資的巴菲特、趨勢(shì)投資的羅杰斯，還是靠哲學(xué)思維的索羅斯，都是判斷型投資的代表。但隨著西蒙斯的聲名鵲起，量化投資開(kāi)始受到投資大眾的重視并呈現(xiàn)出蓬勃的發(fā)展態(tài)勢(shì)。但需要指出的是，世界上沒(méi)有萬(wàn)能的投資方法，任何一種投資方法都有其優(yōu)缺點(diǎn)，量化投資當(dāng)然也不例外。定量投資成功的關(guān)鍵是定量投資這個(gè)模型的設(shè)計(jì)好壞，設(shè)計(jì)的好壞主要由模型設(shè)計(jì)者對(duì)市場(chǎng)的了解、模型構(gòu)建的了解和模型實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來(lái)決定的。
量化投資的決策體系
量化基金的成功運(yùn)作必然依托一個(gè)完整而有效的量化體系用來(lái)支撐，該體系是數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、資產(chǎn)配置、組合管理到全程風(fēng)險(xiǎn)控制等諸多環(huán)節(jié)的有機(jī)結(jié)合。
我們借鑒海外量化基金運(yùn)作架構(gòu)的諸多優(yōu)點(diǎn)，并結(jié)合華泰聯(lián)合金融工程資深研究員的看法，旨在提供一個(gè)適合中國(guó)市場(chǎng)特點(diǎn)的量化基金運(yùn)作架構(gòu)體系。該體系綜合考慮了定性及定量?jī)纱笾饕x股思路，在風(fēng)險(xiǎn)可控下，充分發(fā)揮量化投資的優(yōu)勢(shì)。
此架構(gòu)包含以下幾個(gè)主要層次：
1. 數(shù)據(jù)提供：量化體系的底層一般是數(shù)據(jù)接入端口，數(shù)據(jù)來(lái)源于外部數(shù)據(jù)提供商。
2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：由于中國(guó)A 股市場(chǎng)歷史較短，數(shù)據(jù)質(zhì)量一般，特別是早期的數(shù)據(jù)較為不規(guī)范。因此，在輸入模型前必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的清洗，從而增強(qiáng)數(shù)據(jù)的有效性和連續(xù)性。
3. 資產(chǎn)配置：資產(chǎn)配置是量化基金的核心。不同的投資者具有不同的投資理念，即不同的資產(chǎn)收益率看法。因此，通過(guò)構(gòu)建差異化的因子配置模型來(lái)實(shí)現(xiàn)差異化的投資理念則充分展現(xiàn)了量化投資的優(yōu)勢(shì)和精髓。舉例而言，我們可以開(kāi)發(fā)針對(duì)不同市場(chǎng)狀況（如牛市、熊市、震蕩市和轉(zhuǎn)折市）以及不同投資風(fēng)格（如保守、激進(jìn)和中庸）的量化模塊。這些模塊就類似于兒童手中的玩具積木，一旦投資決策委員會(huì)確定了戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)配置比例，接下來(lái)要做的就是簡(jiǎn)單的選積木和搭積木的過(guò)程。模塊化投資嚴(yán)格的遵循了投資思路，從而將量化投資的紀(jì)律性、系統(tǒng)性、及時(shí)性和準(zhǔn)確性展露無(wú)遺。
4. 投資決策：宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)中國(guó)A 股市場(chǎng)的表現(xiàn)影響較大，也就是我們常說(shuō)的“政策市”。針對(duì)這一現(xiàn)狀，綜合考慮定性和定量的宏觀判斷對(duì)于我們選擇合適的基金倉(cāng)位及資產(chǎn)組合將十分必要。一方面，結(jié)合宏觀及行業(yè)分析師對(duì)于未來(lái)宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)判以及個(gè)別性事件的分析，另一方面，考察既定的一系列量化擇時(shí)指標(biāo)和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的最新動(dòng)向，從而能較為全面的提出投資建議。
5. 組合管理：在對(duì)于宏觀趨勢(shì)、戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置的全面考量之后，留給基金管理人的工作將是如何實(shí)現(xiàn)在交易成本，投資風(fēng)險(xiǎn)以及組合收益三者之間的最大平衡。
經(jīng)典量化投資模型綜述與評(píng)價(jià)
目前，由于計(jì)算的復(fù)雜程度和對(duì)速度的要求，量化投資的交易過(guò)程通常是由電腦自動(dòng)來(lái)完成的，可在某些方面電腦依然不可能替代人腦。投資若要取得成功，就需要頂尖的大腦來(lái)羅織數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、編制最快最好的電腦程序；此外，量化投資所使用的模型在用了一段時(shí)間之后就會(huì)慢慢失效，因?yàn)樵絹?lái)越多的“山寨版”會(huì)出現(xiàn)，因而需要不斷發(fā)現(xiàn)新的模型以走在這場(chǎng)軍備競(jìng)賽的前列，而此時(shí)需要的就是配備精良、高速運(yùn)作的人腦。由此可見(jiàn)，模型在量化投資的整個(gè)體系中居于核心地位。近幾十年來(lái)，西方理論界與實(shí)務(wù)界均誕生了不少量化投資模型，大力推動(dòng)了量化投資的發(fā)展，這其中又大致可分為三大類：傳統(tǒng)的基于經(jīng)濟(jì)學(xué)意義的模型（structural model）、現(xiàn)代的基于數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)意義以及計(jì)算機(jī)原理的模型（statistical model）、程序化交易模型。以下就這三者分別予以介紹。
(一)傳統(tǒng)的基于經(jīng)濟(jì)學(xué)意義的模型
這種模型雖然用到了一些數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)的工具， 但其核心思想與前提假設(shè)仍然是圍繞經(jīng)濟(jì)學(xué)或金融學(xué)原理而展開(kāi)的。例如，B-S 模型與二叉樹(shù)模型提供了金融產(chǎn)品定價(jià)的新思路，因而也衍生出了所謂的以選擇權(quán)為基礎(chǔ)之投資組合保險(xiǎn)策略（option-basedportfolio insurance，OBPI），如歐式保護(hù)性賣權(quán)（protective put）策略、復(fù)制性賣權(quán)（synthetic put）策略和一些持倉(cāng)策略―――買入持有（buy-andhold）策略、停損（stop-loss） 策略、固定比例投資組合保險(xiǎn)(constant proportion portfolio insurance，CPPI) 策略、時(shí)間不變性組合保障（timeinvariant portfolio protection，TIPP）策略、固定組合（constant mix）策略與GARP（Growth at a Reasonable Price）策略等。
(二)現(xiàn)代的基于數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)意義以及計(jì)算機(jī)原理的模型
與上述模型相比，這種模型“量化”的傾向愈加明顯―――淡化甚至忽略經(jīng)濟(jì)學(xué)或金融學(xué)背景，基本上只是依賴先進(jìn)的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)工具與IT 技術(shù)構(gòu)建模型，進(jìn)而確定投資策略。模型中應(yīng)用的具體方法主要包括參數(shù)法、回歸分析、時(shí)間序列分析、極值理論、馬爾科夫鏈、歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法等等。
(三)程序化交易模型
隨著金融市場(chǎng)的日益復(fù)雜化， 越來(lái)越多的復(fù)雜交易策略被設(shè)計(jì)出來(lái)，這些交易策略很難通過(guò)傳統(tǒng)的手工方式執(zhí)行，于是程序化交易應(yīng)運(yùn)而生。程序化交易是指按照預(yù)先編制的指令通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)完成交易的方式，可以分為決策產(chǎn)生和決策執(zhí)行兩個(gè)層面：前者是指以各種實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)為輸入通過(guò)事先設(shè)計(jì)好的算法計(jì)算得出交易決策的過(guò)程，而后者是指利用計(jì)算機(jī)算法來(lái)優(yōu)化交易訂單執(zhí)行的過(guò)程； 也可以從交易頻率的角度，分為高頻交易和非高頻交易。程序化交易使得復(fù)雜的量化交易策略得以實(shí)施，優(yōu)化交易指令的執(zhí)行，解放人力使之把精力更多地集中到投資策略的研究上， 最重要的是能克服人性的種種弱點(diǎn)與障礙從而保證絕對(duì)的“客觀性”與“紀(jì)律性”。然而，這種交易方式也引起了諸多爭(zhēng)議，如對(duì)速度的過(guò)高要求會(huì)造成市場(chǎng)的不公平、巨大的交易量可能會(huì)增加市場(chǎng)的波動(dòng)性、容易產(chǎn)生鏈?zhǔn)椒磻?yīng)、為了盈利可能會(huì)制造人為的價(jià)格而降低市場(chǎng)的有效性等等。
量化投資的主要策略
增強(qiáng)型指數(shù)基金：策略的主要目的還是跟蹤指數(shù)，希望用量化模型找出能緊跟指數(shù)但同時(shí)又能小幅超越的組合。
非指數(shù)型量化基金：能利用絕大多數(shù)好的投資機(jī)會(huì)，而不需去管組合是否能緊跟指數(shù)。
多―空對(duì)沖基金：買入模型認(rèn)為能表現(xiàn)好的股票， 賣空模型認(rèn)為會(huì)表現(xiàn)差的股票。有時(shí)可能凈多倉(cāng)， 有時(shí)可能凈空倉(cāng)。此策略在對(duì)沖基金中很流行。在A股市場(chǎng)中能賣空的股票不多，所以一般只能用期指去對(duì)沖。
市場(chǎng)中性的多―空對(duì)沖基金：買入模型認(rèn)為能表現(xiàn)好的股票， 賣空模型認(rèn)為會(huì)表現(xiàn)差的股票。在任何時(shí)候凈倉(cāng)位為0，同時(shí)在各行業(yè)上，大小盤風(fēng)格上的凈倉(cāng)位都為0。此策略在對(duì)沖基金中也比較流行。此策略的波動(dòng)率非常小，在國(guó)外一般會(huì)加入杠桿。
130/30基金：一般共同基金采用，即買入130%的多倉(cāng)， 賣空30%的空倉(cāng)。
程序化高頻交易：利用期指或股價(jià)的日內(nèi)波動(dòng)進(jìn)行高頻買賣。有些策略是找價(jià)格模式，有些是利用交易所規(guī)則上的漏洞。
可轉(zhuǎn)移Alpha：主要用在增強(qiáng)型指數(shù)基金上，具體是用期貨來(lái)跟蹤指數(shù)，一部分多出來(lái)的錢投資于風(fēng)險(xiǎn)比較小的能取得絕對(duì)正收益的策略上。
市場(chǎng)擇時(shí)/行業(yè)輪動(dòng)/風(fēng)格輪動(dòng)：用數(shù)量化模型預(yù)測(cè)市場(chǎng)/行業(yè)/風(fēng)格的拐點(diǎn)
量化投資和傳統(tǒng)投資的比較
天馬資產(chǎn)首席數(shù)量分析師朱繁林博士表示，量化投資區(qū)別于定性投資的鮮明特征就是模型，對(duì)于量化投資中模型與人的關(guān)系，大家也比較關(guān)心。可以打個(gè)比方來(lái)說(shuō)明這種關(guān)系，我們先看一看醫(yī)生治病,中醫(yī)與西醫(yī)的診療方法不同，中醫(yī)是望、穩(wěn)、問(wèn)、切，最后判斷出的結(jié)果，很大程度上基于中醫(yī)的經(jīng)驗(yàn)，定性程度上大一些；西醫(yī)就不同了，先要病人去拍片子、化驗(yàn)等，這些都要依托于醫(yī)學(xué)儀器，最后得出結(jié)論，對(duì)癥下藥。
醫(yī)生治療病人的疾病，投資者治療市場(chǎng)的疾病，市場(chǎng)的疾病是什么？就是錯(cuò)誤定價(jià)和估值，沒(méi)病或病得比較輕，市場(chǎng)是有效或弱有效的；病得越嚴(yán)重，市場(chǎng)越無(wú)效。
投資者用資金投資于低估的證券，直到把它的價(jià)格抬升到合理的價(jià)格水平上。但是，定性投資和定量投資的具體做法有些差異，這些差異如同中醫(yī)和西醫(yī)的差異，定性投資更像中醫(yī)，更多地依靠經(jīng)驗(yàn)和感覺(jué)判斷病在哪里；定量投資更像是西醫(yī)，依靠模型判斷，模型對(duì)于定量投資基金經(jīng)理的作用就像CT機(jī)對(duì)于醫(yī)生的作用。在每一天的投資運(yùn)作之前，會(huì)先用模型對(duì)整個(gè)市場(chǎng)進(jìn)行一次全面的檢查和掃描，然后根據(jù)檢查和掃描結(jié)果做出投資決策。
傳統(tǒng)的定性投資強(qiáng)調(diào)的是基金經(jīng)理的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，相對(duì)來(lái)說(shuō)強(qiáng)調(diào)基金經(jīng)理的單兵作戰(zhàn)能力。而量化投資主要是用來(lái)源于市場(chǎng)和基本面的模型指導(dǎo)投資。
量化投資可以最大限度地捕捉到市場(chǎng)上的機(jī)會(huì)。而傳統(tǒng)的定性投資受到研究員，基金經(jīng)理覆蓋范圍的限制。
量化投資借助模型進(jìn)行投資，比較客觀和理性，更不會(huì)受市場(chǎng)和情緒影響。
量化投資的可復(fù)制性更好。傳統(tǒng)的定性投資易受到基金經(jīng)理，資深研究員人動(dòng)的影響。
其實(shí)，定量投資和傳統(tǒng)的定性投資本質(zhì)上是相同的，二者都是基于市場(chǎng)非有效或是弱有效的理論基礎(chǔ)，而投資經(jīng)理可以通過(guò)對(duì)個(gè)股估值，成長(zhǎng)等基本面的分析研究，建立戰(zhàn)勝市場(chǎng)，產(chǎn)生超額收益的組合。不同的是，定性投資管理較依賴對(duì)上市公司的調(diào)研，以及基金經(jīng)理個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)及主觀的判斷，而定量投資管理則是“定性思想的量化應(yīng)用”,更加強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)。
國(guó)內(nèi)量化基金投資風(fēng)險(xiǎn)分析
（一）量化模型質(zhì)量產(chǎn)生的投資風(fēng)險(xiǎn)
投資模型本身的質(zhì)量，是量化基金最核心的競(jìng)爭(zhēng)力。專業(yè)人士以為，對(duì)于中國(guó)這樣的新興市場(chǎng)，量化投資的關(guān)鍵是能否根據(jù)市場(chǎng)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)出好的投資模型。然而，已有的量化基金中，大多簡(jiǎn)單地利用國(guó)外已公開(kāi)的模型，或是用基金公司自有的一些簡(jiǎn)單模型，在考察市場(chǎng)的有效性上普遍比較欠缺。如中海量化策略和南方策略優(yōu)化在行業(yè)權(quán)重配置中均采用的Black-Litterman（BL）模型。這種模型現(xiàn)是華爾街主流模型，亦是高盛公司資產(chǎn)管理部門在資產(chǎn)配置上的主要工具。然而，在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)信息搜集等方面局限性較大的情況下，該系統(tǒng)到底是否有效，是否僅是基金公司體現(xiàn)其“專業(yè)性”的一個(gè)由頭，還有待觀察。
（二）基金經(jīng)理執(zhí)行紀(jì)律打折扣所產(chǎn)生的道德風(fēng)險(xiǎn)
好買基金研究中心的一份報(bào)告指出，大部分量化基金在擇時(shí)、行業(yè)配置和資金管理等方面并沒(méi)有采用量化模型，更多的是基金經(jīng)理的主觀判斷。觀察這些量化基金的契約和季度報(bào)告可以發(fā)現(xiàn)，基金要么不進(jìn)行擇時(shí)，要么根據(jù)主觀經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行擇時(shí)，這在很大程度上無(wú)法體現(xiàn)出模型選股產(chǎn)生的效果。
（三）數(shù)量化模型滯后產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)
受市場(chǎng)有效性和工具種類等因素的限制，國(guó)外一些成熟的量化對(duì)沖模型無(wú)法照搬回A股。我們將國(guó)外的模型進(jìn)行了本土化的改造，4年來(lái)，這種改造已初見(jiàn)成效：2013年，我們的8個(gè)量化對(duì)沖專戶組合年化平均收益超過(guò)了12%。我們欣慰地看見(jiàn)，中國(guó)式的量化對(duì)沖投資已見(jiàn)雛形，且羽翼漸豐。
這些專戶組合的投資過(guò)程，也是我們驗(yàn)證本土化量化對(duì)沖模型的過(guò)程。在實(shí)際運(yùn)行的組合中，我們大體采取兩種模式：阿爾法策略和套利策略。所謂阿爾法策略，是專注于創(chuàng)造絕對(duì)收益。根據(jù)A股市場(chǎng)的特點(diǎn)，我們將理論上的阿爾法策略進(jìn)行了改造，以傳統(tǒng)的主動(dòng)型股票研究分析結(jié)果為基礎(chǔ)，利用多因子模型來(lái)控制組合的風(fēng)險(xiǎn)和相關(guān)性，追求超越市場(chǎng)平均回報(bào)的絕對(duì)收益，為投資者提供持續(xù)穩(wěn)定的阿爾法回報(bào)；第二類是套利策略，即利用衍生品到期收斂特點(diǎn)進(jìn)行套利，在國(guó)內(nèi)做得比較多的就是ETF和分級(jí)基金套利。這類套利策略基于市場(chǎng)的廣度和速度，但囿于公募基金內(nèi)部防火墻等監(jiān)管規(guī)定的限制，我們采用的多為分級(jí)基金套利。這種方法繞開(kāi)了高頻交易對(duì)速度的極致追求，能夠?yàn)榻M合貢獻(xiàn)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益。
世界首家基于社交媒體Twitter的對(duì)沖基金Derwent Capital Markets創(chuàng)始人保羅?赫汀（Paul Hawtin）曾說(shuō)：“長(zhǎng)期以來(lái)，投資者已經(jīng)廣泛地認(rèn)可金融市場(chǎng)由恐懼和貪婪驅(qū)使，但我們從未有一種技術(shù)或數(shù)據(jù)來(lái)量化人們的情感?！?/p>
一直被金融市場(chǎng)非理性舉動(dòng)所困惑的投資者，現(xiàn)在終于有了一扇可以了解心靈世界的門戶――“南方新浪財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù)策略指數(shù)”，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，行為金融理論終于可以在投資領(lǐng)域有了更具操作性的應(yīng)用。
據(jù)了解，2013年底，南方基金即與新浪財(cái)經(jīng)討論雙方在上述領(lǐng)域合作的可能性并達(dá)成合作意向，擬充分挖掘雙方在各自領(lǐng)域的專業(yè)優(yōu)勢(shì)，在股票量化研究及合作開(kāi)發(fā)指數(shù)方面展開(kāi)方向性合作。
新浪財(cái)經(jīng)作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)平臺(tái)，其股票頻道、財(cái)經(jīng)新聞、股吧論壇、尤其是新浪微博相關(guān)財(cái)經(jīng)賬號(hào)，對(duì)上市公司有著更及時(shí)全面的資訊覆蓋、其財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)的互動(dòng)信息來(lái)自專業(yè)的投資者，較普通的互聯(lián)網(wǎng)媒體有著更具有價(jià)值的信息。其體現(xiàn)的市場(chǎng)情緒變化涵蓋了宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)動(dòng)向、個(gè)股關(guān)注、財(cái)經(jīng)新聞報(bào)道曝光度、股票論壇用戶參與度，全方位地展現(xiàn)了投資者與股票間的互動(dòng)情況，隱含了海量的投資輔助信息。
“互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)造就了大數(shù)據(jù)時(shí)代，唯有那些在數(shù)據(jù)獲取、形成洞察力和將洞察力轉(zhuǎn)化為行動(dòng)方面表現(xiàn)優(yōu)秀的企業(yè)才能有持續(xù)的績(jī)效表現(xiàn)，基于此，我們選擇了在此領(lǐng)域積累了資深經(jīng)驗(yàn)的南方基金合作。”新浪網(wǎng)副總編輯、財(cái)經(jīng)中心總監(jiān)鄧慶旭表示。
南方基金數(shù)量化投資部總監(jiān)劉治平介紹道，從目前國(guó)內(nèi)量化投資現(xiàn)狀來(lái)看，傳統(tǒng)的基于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、估值成長(zhǎng)因子、技術(shù)指標(biāo)因子的多因子模型研究框架已經(jīng)非常成熟，越來(lái)越難以獲得超額收益，因此近幾年新聞事件、公司事件對(duì)于股價(jià)的影響成為量化投資者研究熱點(diǎn)，但傳統(tǒng)的量化投資者由于數(shù)據(jù)獲取局限，研究更多的止于事件本身對(duì)于股價(jià)的影響，數(shù)據(jù)量極其有限，對(duì)于新聞事件所帶來(lái)的互動(dòng)信息數(shù)據(jù)研究更是嚴(yán)重缺位。
南方基金數(shù)量化投資部資深研究員雷俊表示，前期南方數(shù)量化投資部通過(guò)對(duì)財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)追蹤市場(chǎng)熱點(diǎn)變化，結(jié)合南方量化研究成果，挑選出更具有投資價(jià)值股票作為投資組合，日前已經(jīng)完成了綜合寬基指數(shù)、主題行業(yè)指數(shù)的歷史模擬業(yè)績(jī)測(cè)算。內(nèi)部測(cè)算結(jié)果顯示，該指數(shù)具有較好的市場(chǎng)代表性、收益性和流動(dòng)性。
打造互聯(lián)網(wǎng)金融版圖新坐標(biāo)
互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新浪潮來(lái)襲，其對(duì)基金業(yè)的影響最初體現(xiàn)在銷售層面。余額寶的成功讓基金公司開(kāi)始跟風(fēng)，熱衷于包裝各類“寶寶”。事實(shí)上，互聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值并非僅僅體現(xiàn)在用戶的購(gòu)買行為上，南方基金以敏銳的視角將眼光投向了互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)之下的寶藏――大數(shù)據(jù)應(yīng)用。
南方基金新聞發(fā)言人、董秘?？舜ū硎?，公司自去年便組織相關(guān)部門研討，如何更深度地將互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)信息優(yōu)勢(shì)與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的研發(fā)優(yōu)勢(shì)相結(jié)合這一新的課題，南方新浪財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù)策略指數(shù)的推出將填補(bǔ)國(guó)內(nèi)在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)投資應(yīng)用領(lǐng)域的空白?！肮疚磥?lái)或?qū)㈤_(kāi)發(fā)跟蹤該類指數(shù)的系列基金產(chǎn)品，為基金投資者提供多元化、專業(yè)化的投資工具，不遺余力地為客戶捕捉市場(chǎng)機(jī)會(huì)，創(chuàng)造價(jià)值?！?/p>
量化投資向世人昭示，擠進(jìn)超級(jí)富豪圈不是夢(mèng)。對(duì)沖基金是量化投資應(yīng)用最廣泛的產(chǎn)品。在福布斯2013全球億萬(wàn)富豪榜上，對(duì)沖基金經(jīng)理在前1000名富豪里奪得了約21個(gè)席位，占比約達(dá)2%，更有4名進(jìn)入了百?gòu)?qiáng)榜。
詹姆斯？西蒙斯的文藝復(fù)興公司旗下的大獎(jiǎng)?wù)禄?，?998至2008年的20年時(shí)間內(nèi)，年平均凈回報(bào)率高達(dá)38.5%，創(chuàng)造了投資界的神話。西蒙斯本人也成為了20年內(nèi)最佳賺錢基金經(jīng)理，成為了新的對(duì)沖之王，直至今日，仍居福布斯億萬(wàn)富豪榜的82位。
大獎(jiǎng)?wù)禄鹨远叹€操作為主，主要通過(guò)統(tǒng)計(jì)信息分析方法來(lái)判斷外匯和債券短期的價(jià)格變化，尤其是市場(chǎng)的過(guò)激反應(yīng)類，進(jìn)行套利活動(dòng)。這個(gè)短線究竟有多短呢，金融投資里面最短的短線的計(jì)量單位叫“一筆”，舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，每秒鐘都有可能進(jìn)行成百上千筆交易。
可以這樣說(shuō)，大獎(jiǎng)?wù)禄鸩畈欢嗍橇炕筋^發(fā)絲的存在，但這也并不代表著，電腦已經(jīng)取代了人的角色，成為了人的主宰。西蒙斯自己也曾表示，長(zhǎng)期不變還能賺錢的模型是不存在的，模型必須要不斷更新，這也完全是通過(guò)人來(lái)完成的。
黑天鵝擊潰完美模型
談到量化投資，美國(guó)長(zhǎng)期資本作為最著名的投資案例，不得不提。
約翰？梅里韋瑟在1994年2月創(chuàng)立了美國(guó)長(zhǎng)期資本公司（LTCM）。公司依托布萊克-舒爾斯-默頓的衍生工具標(biāo)價(jià)理論，采用“市場(chǎng)中性”的交易策略，買入低估的有價(jià)證券、賣出高估的有價(jià)證券，進(jìn)行套利活動(dòng)。LTCM似乎窺探到了量化的奧秘，在1994至1997年，年投資回報(bào)率分別達(dá)到28.5%、42.8%和17%，凈增長(zhǎng)2.84倍。巨大的盈利能力讓LTCM獲得了資本市場(chǎng)的認(rèn)可，也使梅里韋瑟獲得了套利之父的榮譽(yù)。
1998年8月17日，黑天鵝降臨了，LTCM遭遇了俄羅斯政府外債違約。這場(chǎng)危機(jī)引起了全球金融市場(chǎng)的動(dòng)蕩，投資者紛紛退出了發(fā)展中國(guó)家的市場(chǎng)，轉(zhuǎn)向了美國(guó)、德國(guó)等風(fēng)險(xiǎn)小、質(zhì)量高的債券。結(jié)果LTCM做錯(cuò)了方向，沽空的德國(guó)債券價(jià)格上漲，做多的發(fā)展中國(guó)家債券價(jià)格卻下降，原本預(yù)期收斂的價(jià)差卻在趨于發(fā)散，致使其在資本市場(chǎng)上的滑鐵盧。雖然后來(lái)美國(guó)金融巨頭出資接管了公司，但LTCM已是強(qiáng)弩之末，于2000年宣布倒閉清算。
私募專業(yè)人士指出，LTCM過(guò)于信任自身的投資策略組合，忽略了小概率事件，再加上過(guò)高的杠桿，都導(dǎo)致了它的最終滅亡。量化投資其實(shí)根本不存在永久的致富秘籍，也沒(méi)有永葆青春的投資模型，隨著市場(chǎng)效率的提升，IT技術(shù)的升級(jí)，任何投資策略與操作方法從短期或長(zhǎng)期來(lái)看，都存在誤區(qū)與漏洞，這時(shí)則需要人腦的與時(shí)俱進(jìn)，讓系統(tǒng)根據(jù)動(dòng)態(tài)不確定的環(huán)境進(jìn)行修正與完善。人腦與電腦應(yīng)該是相互成全，而不是相互替代。
量化投資的“黑箱”
正如硬幣有正反兩面，可稱得上是賺錢利器的量化投資，也會(huì)因計(jì)算機(jī)的頻繁“發(fā)瘋”面臨巨大的投資風(fēng)險(xiǎn)，如華爾街巨頭高盛的交易錯(cuò)單、美國(guó)第二大股票交易所紐約納斯達(dá)克證券交易所3小時(shí)的停止交易、國(guó)內(nèi)8·16烏龍指交易事件。量化投資的高頻交易引發(fā)了人們對(duì)計(jì)算機(jī)潛在風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂，但它就像血液循環(huán)系統(tǒng)一樣，加速了資本市場(chǎng)的資金流動(dòng)，是金融發(fā)展歷程中不可缺少的?！拔覀儾荒芤蛞瓘U食，因?yàn)橐粋€(gè)系統(tǒng)的BUG，就舍棄了整個(gè)系統(tǒng)。”首善財(cái)富管理集團(tuán)（以下簡(jiǎn)稱首善財(cái)富）表示，隨著金融產(chǎn)品種類的增多，信息跟蹤量的增大，對(duì)量化投資的需求也會(huì)不斷增大。從管理和控制風(fēng)險(xiǎn)的角度來(lái)說(shuō)，這不僅需要投資公司自身完善風(fēng)控體系，還需要整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的配合。首善財(cái)富董事長(zhǎng)吳正新曾多次指出，“對(duì)沖基金將是中國(guó)證券市場(chǎng)最大贏家，而它們多大量采用復(fù)雜的量化模型進(jìn)行程序化交易?！?/p>
所謂量化投資，就是指按照事先設(shè)定好的邏輯策略或數(shù)學(xué)公式進(jìn)行投資，文藝復(fù)興技術(shù)公司與美國(guó)長(zhǎng)期資本公司也都是這樣做的。從廣義的層次來(lái)說(shuō)，一切使用數(shù)學(xué)工具、電腦程序的投資方式都包含在量化投資的范疇。其中，爭(zhēng)議不斷的高頻交易本質(zhì)上是用來(lái)消除市場(chǎng)暫時(shí)出現(xiàn)的無(wú)效率的，它可以促進(jìn)市場(chǎng)價(jià)格更快地反映市場(chǎng)信息。全球最大的知名高頻交易公司包括Millennium， DE Shaw， Worldquant和Renaissance Technologies等。
雖然量化投資由于穩(wěn)定的投資回報(bào)獲得了越來(lái)越多的投資者的青睞，但是投資大眾對(duì)量化投資的運(yùn)作流程依然很模糊，這樣“黑箱”也就形成了。量化投資的“黑箱”里到底承載著什么奧秘呢？
據(jù)華爾街頂級(jí)數(shù)量金融專家里什？納蘭揭秘，量化投資“黑箱”的基本結(jié)構(gòu)包括人工的數(shù)據(jù)輸入與研究、交易策略模型、風(fēng)險(xiǎn)控制模型、交易成本模型、投資組合構(gòu)建模型，其中四項(xiàng)構(gòu)成了交易系統(tǒng)。
如何讓量化投資“活”起來(lái)？答案是人工的數(shù)據(jù)輸入與研究，和交易系統(tǒng)的配合。通常認(rèn)為，量化交易最小化了人工因素在系統(tǒng)中的作用，當(dāng)量化交易員精心研究和開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)上線，他們似乎也就英雄再無(wú)用武之地。其實(shí)不然，計(jì)算機(jī)只會(huì)忠實(shí)可靠地按照人們告訴它的做法一步一步地來(lái)執(zhí)行，伴隨著時(shí)間與市場(chǎng)的不斷演進(jìn)，交易模型瑕疵也將不斷擴(kuò)大，這時(shí)量化交易員的主觀判斷顯得尤為重要，人工因素的加入使量化投資具有了人類的正常思維，似乎“活”起來(lái)，可以主動(dòng)靈活地應(yīng)對(duì)外界的瞬息萬(wàn)變。也就是說(shuō)，一旦市場(chǎng)觸發(fā)了系統(tǒng)的難以判斷的“恐慌”，交易員就會(huì)立即現(xiàn)身，通過(guò)修改交易清單或降低投資組合規(guī)模和相應(yīng)的杠桿比率，來(lái)規(guī)避投資的風(fēng)險(xiǎn)。
MOM讓量化投資活起來(lái)
如今，MOM模式成為歐美主流的資產(chǎn)管理模式，也將是量化投資界人腦與電腦結(jié)合的最佳作品。
作為一種間接的資產(chǎn)管理模式MOM（即Manager of Managers）誕生在美國(guó)羅素資產(chǎn)管理公司。它的客戶可以是機(jī)構(gòu)投資者，也可以是高凈值個(gè)人。自從被開(kāi)發(fā)出來(lái)，已被國(guó)外很多機(jī)構(gòu)應(yīng)用，最成功的當(dāng)屬耶魯大學(xué)基金會(huì)，從1980年的兩億美金到了現(xiàn)在的約300億美金，賺了將近150倍。
所謂MOM模式，也被稱為精選多元管理人，通過(guò)優(yōu)中選優(yōu)的方法，篩選基金管理人或資產(chǎn)管理人，讓這些最頂尖的專業(yè)人士來(lái)管理資產(chǎn)，而自身則通過(guò)動(dòng)態(tài)地跟蹤、監(jiān)督、管理他們，及時(shí)調(diào)整資產(chǎn)配置方案，來(lái)收獲利益。
“找最優(yōu)秀的人做最專業(yè)的事。”首善財(cái)富董事長(zhǎng)吳正新指出了MOM模式的本質(zhì)。首善財(cái)富旗下的首善國(guó)際資產(chǎn)管理有限公司是國(guó)內(nèi)第一家運(yùn)用MOM模式做對(duì)沖基金和期貨的公司，這正得益于其不懈地將技術(shù)與研究的雙輪驅(qū)動(dòng)作為公司的核心發(fā)展戰(zhàn)略。
MOM模式降世不過(guò)30載，但發(fā)展非常迅速，得到了眾多國(guó)內(nèi)外投資公司的關(guān)注。尚屬新鮮事物的MOM模式的相關(guān)產(chǎn)品在國(guó)內(nèi)已經(jīng)開(kāi)始試水。在2011年中國(guó)平安與羅素公司合作設(shè)立了平安羅素，并發(fā)行了第一期的MOM產(chǎn)品。除此之外，MOM模式還可廣泛應(yīng)用于對(duì)沖基金與期貨產(chǎn)品?！皣?guó)內(nèi)期貨資管行業(yè)要做大做強(qiáng)，采用MOM模式是一種必然選擇。”吳正新也曾表示。
禁不住MOM模式產(chǎn)品的誘惑，國(guó)內(nèi)各投資公司紛紛對(duì)它的本土化做出了預(yù)先安排?！澳壳昂臀覀兒献鞯挠惺鄠€(gè)國(guó)內(nèi)領(lǐng)先、國(guó)際一流的投資團(tuán)隊(duì)，其中大多是國(guó)際水平的程序化交易團(tuán)隊(duì)。”吳正新表示，首善財(cái)富早在引進(jìn)MOM模式之際就采取了多元的投資風(fēng)格與多元的管理團(tuán)隊(duì)相結(jié)合的經(jīng)營(yíng)理念。其中，多元的投資風(fēng)格是首善財(cái)富資產(chǎn)管理的核心特色之一，“我們既有主觀的人工交易，也有客觀的程序化交易，而且以量化的程序化交易為主?！毕鄬?duì)而言，多元的管理團(tuán)隊(duì)，即表示公司內(nèi)部自身的投資團(tuán)隊(duì)的主動(dòng)管理，再加上外部國(guó)際精英團(tuán)隊(duì)的專業(yè)管理。
相比近些年受到推崇的基金中的基金（FOF），信托中的信托（TOT），MOM模式在對(duì)資產(chǎn)管理人的數(shù)量與專業(yè)性的覆蓋層面，更具魅力。FOF和TOT從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)依然局限在精選產(chǎn)品上，而MOM模式更偏向于精選管理人，它可以憑借公司的研究能力，相對(duì)獨(dú)立的挑選出更適合投資需求的專業(yè)管理人，運(yùn)用定量與定性相結(jié)合的方法，將優(yōu)選產(chǎn)品管理人和多人管理風(fēng)險(xiǎn)的雙重優(yōu)勢(shì)發(fā)揮得淋漓盡致。
MOM模式既運(yùn)用多元專業(yè)人才打破了量化投資的固有形態(tài)，也通過(guò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的理性判斷避免了交易員敏捷感應(yīng)贏利卻遲緩反應(yīng)損失的習(xí)慣性偏差，讓專業(yè)人才與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在“黑箱”內(nèi)相互成全，相互配合，以求收獲更加穩(wěn)定、更加高額的投資回報(bào)，使其具有很大的發(fā)展空間與潛力。
量哲創(chuàng)始人魏明嵐先生很早就與量化結(jié)緣，但由于種種原因他的量化之路并不平坦，中間甚至一度中斷。
魏明嵐，臺(tái)灣人，具有深厚的專業(yè)教育背景，本科就讀財(cái)政專業(yè)計(jì)量組，MBA畢業(yè)于美國(guó)Emory大學(xué)商學(xué)院，主修金融工程方向，獲金融管理碩士學(xué)位。Emory大學(xué)是美國(guó)十大老牌名校之一，培養(yǎng)了終端政商界杰出人士，如前美國(guó)總統(tǒng)吉米？卡特、前韓國(guó)總理李洪九、第十屆人大副委員長(zhǎng)及九三學(xué)社中央主席韓啟德等，其商學(xué)院在美國(guó)排名前十。魏明嵐在金融工程領(lǐng)域有深厚的功底，對(duì)期權(quán)期貨等金融衍生品有獨(dú)到的見(jiàn)解。
回到中國(guó)之前，魏明嵐先在美國(guó)ING做過(guò)金融產(chǎn)品研究，2000年左右，為了愛(ài)情，他遠(yuǎn)渡重洋來(lái)到上海?！爱?dāng)時(shí)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展得很好，心想回來(lái)應(yīng)該也有不錯(cuò)的發(fā)展，但回來(lái)后才發(fā)現(xiàn)，金融行業(yè)還比較稚嫩，根本沒(méi)有做對(duì)沖的條件。”魏明嵐如此描述當(dāng)時(shí)的情景。后經(jīng)人引薦到當(dāng)時(shí)還是周鴻祎控制的3721做財(cái)務(wù)總監(jiān)，直到3721公司賣給雅虎，期間做了大量PE相關(guān)工作，和IDG等PE界人士亦非常熟悉。
對(duì)于這段時(shí)間量化生涯的中斷，魏明嵐坦言“大環(huán)境所限迫不得已，但實(shí)業(yè)的經(jīng)驗(yàn)時(shí)期對(duì)企業(yè)的價(jià)值有更清晰的認(rèn)識(shí)，對(duì)日后的投資是有一定幫助的”。盡管如此，他的量化投資之路卻沒(méi)有中斷過(guò)，這期間他一直在用自己的資金做量化交易，逐漸形成一套完整的模型，就是現(xiàn)在“優(yōu)勢(shì)”系列，后面在產(chǎn)品模塊中將做詳細(xì)介紹。
之后，隨著中國(guó)金融行業(yè)的發(fā)展，期貨、期指、融資融券等衍生品工具的一步步放開(kāi)，魏明嵐的量化之路逐漸走上正軌。2012年5月，他成立了上海量哲投資管理有限公司，骨干人員主要是來(lái)自高校的金融工程或數(shù)學(xué)系教授，除了深厚的學(xué)術(shù)背景，都具備豐富的投資經(jīng)驗(yàn)。
魏明嵐說(shuō)，“我們的核心競(jìng)爭(zhēng)力就是行之有效的策略和完善的模型，這來(lái)源于團(tuán)隊(duì)深厚的數(shù)學(xué)以及金融工程功底，以及豐富的投資經(jīng)驗(yàn)。只要輔以合適的平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)我們的策略，一定可以獲得讓投資人滿意的回報(bào)。”
多層次的產(chǎn)品組合
傳統(tǒng)的觀念中量化交易會(huì)有效地分散、降低風(fēng)險(xiǎn)，但其收益率也是相對(duì)較低的。魏明嵐認(rèn)為這是市場(chǎng)對(duì)量化的誤解，他認(rèn)為“好的量化應(yīng)當(dāng)是風(fēng)險(xiǎn)和收益的組合，既可以是低風(fēng)險(xiǎn)低收益的，也可以是高風(fēng)險(xiǎn)高收益的，應(yīng)滿足不同的投資需求和偏好”。
量哲的產(chǎn)品組合很好地體現(xiàn)了他的觀點(diǎn)。從量哲的產(chǎn)品介紹表格可以看出，量哲的產(chǎn)品層次清晰，組合很豐富，既有高收益的，也有相對(duì)低收益，但風(fēng)險(xiǎn)也相對(duì)較低的產(chǎn)品。這樣一來(lái)就可以滿足不同客戶的需求，有些客戶如高凈值人群或機(jī)構(gòu)投資者更看重長(zhǎng)期的回報(bào)，就可以選擇優(yōu)勢(shì)或優(yōu)渥系列，而一些對(duì)資金流動(dòng)性要求較高或一些不愿承擔(dān)太高風(fēng)險(xiǎn)的公司專戶就可以選擇優(yōu)安或優(yōu)利系列。
談到產(chǎn)品的發(fā)行和運(yùn)營(yíng)情況，魏明嵐說(shuō)，“經(jīng)過(guò)這幾年的培育，國(guó)內(nèi)投資者改變了以往只看收益的做法，越來(lái)越多的開(kāi)始關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)狀況?？偟膩?lái)說(shuō)，國(guó)內(nèi)的客戶不太愿意承擔(dān)過(guò)高的風(fēng)險(xiǎn)，即使有獲得高收益的可能。出發(fā)點(diǎn)是在保值的基礎(chǔ)上再想辦法增值，所以優(yōu)渥、優(yōu)安比較受歡迎，一只優(yōu)渥產(chǎn)品已于4月正式啟動(dòng)，5月啟動(dòng)了一只優(yōu)安產(chǎn)品。而優(yōu)勢(shì)系列主要是自己和朋友的資金一直在做，收益不錯(cuò)?！?/p>
為了實(shí)現(xiàn)不同系列產(chǎn)品的投資目標(biāo)，量哲團(tuán)隊(duì)制定了不同的量化模型，“為實(shí)現(xiàn)較高收益，優(yōu)勢(shì)系列保留了相對(duì)較大的對(duì)沖敞口，而優(yōu)安及優(yōu)利的基本沒(méi)有敞口，除非是特殊情況下會(huì)留一點(diǎn)點(diǎn)”，同時(shí)在模型設(shè)計(jì)時(shí)，預(yù)留了能容納較大的資金規(guī)模，也就是說(shuō)其產(chǎn)品的資金容量是足夠大的。
總體而言，量哲的投資策略主要是基于α套利，通過(guò)模型進(jìn)行因子分析，選出具有潛在超額收益的股票，通常股票池的量都比較大，能夠很好地分散風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)通過(guò)對(duì)沖交易規(guī)避系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。魏明嵐透露，“今年10～11月份，高頻交易模型將投入使用，成為公司投資組合中的一個(gè)策略群，到時(shí)整體的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)將會(huì)進(jìn)一步降低?！?/p>
面臨的發(fā)展問(wèn)題
和所有量化基金一樣，魏明嵐也面臨著這樣那樣的問(wèn)題。盡管已經(jīng)過(guò)了最艱難的時(shí)期，但仍然有各種各樣的問(wèn)題亟待解決。
首先是觀念問(wèn)題，券商是量化基金發(fā)行和交易過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)，很多的券商還在沿用固有思維，對(duì)于量化基金的理解比較淺，有時(shí)甚至抱懷疑態(tài)度。這使得基金在發(fā)行和交易之前要花大量的時(shí)間和精力去做調(diào)研工作，降低了工作效率。
