序論：寫作是一種深度的自我表達(dá)。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇量化策略研究范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

[關(guān)鍵詞]量化投資；Alpha策略；意義；方法

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.25.083

Alpha策略最初的理論基礎(chǔ)是套期保值，是由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家H.working提出的，隨后股指期貨的面市，量化研究便激發(fā)了人們濃厚的興趣。傳統(tǒng)的資產(chǎn)管理者理念的哲學(xué)基礎(chǔ)大部分為追求收益風(fēng)險平衡，然而平均市場收益與超額收益又很難達(dá)到絕對的均衡，因此將超額收益也即Alpha分離出來，建立起基于Alpha策略的量化投資，有助于指導(dǎo)投資實(shí)踐。

1 Alpha策略在量化投資中的應(yīng)用意義

量化投資指的是以現(xiàn)代計算機(jī)技術(shù)為依托，通過建立科學(xué)的數(shù)學(xué)模型，在充分掌握投資環(huán)境的基礎(chǔ)上踐行投資策略，達(dá)到預(yù)期的投資效果。采用量化投資方式的優(yōu)點(diǎn)包括其具有相當(dāng)嚴(yán)格的紀(jì)律性、系統(tǒng)性，并且對投資分析更加準(zhǔn)確與及時，同時還具有分散化的特點(diǎn)，這使得策略的實(shí)施過程更加的機(jī)動靈活。量化投資過程使用的具體策略通常有量化選股、量化擇時、統(tǒng)計套利、高頻交易等，每一種策略在應(yīng)用過程各有千秋，而Alpha策略屬于量化選股的范疇。傳統(tǒng)的定性投資也是投資人基于一種投資理念或者投資策略來完成整個投資活動的，最終的目的是要獲得市場的占有率，并從中取得豐厚的利潤。從這個角度來衡量，量化投資與傳統(tǒng)投資的本質(zhì)并無多大差別。唯一不同的是量化投資對信息處理方式上和傳統(tǒng)定性投資有著很大的差異性，它是基于現(xiàn)代信息技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)和現(xiàn)代金融工程理論的基礎(chǔ)上完成對各類數(shù)據(jù)信息的高效處理，在對信息處理的速度、廣度上是傳統(tǒng)定性投資無法比擬的。在對投資風(fēng)險的控制方面也具有很大的優(yōu)勢，是國際投資界興起的新型投資理念和應(yīng)用方法，也在日益成為機(jī)構(gòu)投資者和個人投資者共同選用的有效投資方案?，F(xiàn)階段量化投資的技術(shù)支撐和理論建設(shè)的基礎(chǔ)包括人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、支持向量機(jī)、分形理論等，這些現(xiàn)代信息處理與數(shù)據(jù)統(tǒng)計方式為量化投資的可操作性提供了堅實(shí)的基礎(chǔ)。

Alpha策略在量化投資中的使用優(yōu)點(diǎn)主要是對投資指數(shù)所具有的價值分析與評定。它不是依賴于對大盤的走向變化或者不同股票組合策略趨勢的分析，對投資價值的科學(xué)分析與合理評估更能吸引投資者的目光。Alpha策略重視對沖系統(tǒng)風(fēng)險所獲得的絕對收益，在股票投資市場上是一種中性的投資方式，具體的程序有選擇資產(chǎn)、對資產(chǎn)的優(yōu)化組合、建立具體組合方式、定期進(jìn)行調(diào)整。為了促進(jìn)該策略在投資市場中獲得良好的收益，就必須先要重視優(yōu)秀的選股策略，其次是重視期貨對沖平均市場收益的時候所產(chǎn)生的風(fēng)險控制問題。對沖系統(tǒng)風(fēng)險時，若是能夠及時地對投資組合與相關(guān)的股指期貨的平均市場收益指進(jìn)行精準(zhǔn)地判定和預(yù)測，那么將會對整個投資行為產(chǎn)生積極的影響。

2 基于Alpha策略的量化投資具體策略和實(shí)踐方法

通常情況下，Alpha策略所獲得的實(shí)際收益并不是一成不變的，這與該策略本身的特定有關(guān)，具體表現(xiàn)在周期性與時變性上。

Alpha策略的時變性主要是指當(dāng)時間產(chǎn)生變化時，超額收益也會隨之而改變。需要清除的是Alpha反映的就是上市公司超越市場的預(yù)期收益，因此屬于公司資產(chǎn)未來估值預(yù)期的范疇，所以上市公司自身所處的發(fā)展階段和發(fā)展環(huán)境不同，那么就會給Alpha帶來影響。由于時變性的特點(diǎn)，這就給策略的具體估計模型的設(shè)立帶來了更多不可確定的因素，為此，參照對Alpha滿足不同動態(tài)假設(shè)的理論基礎(chǔ)，建立起一個可以獲得不同種類估算的模型，同時假定在同一個時間范圍內(nèi)，超額收益和市場平均收益都保持恒定不變，這就極大地簡化了計算的過程與步驟。也就是說在該段時間內(nèi)，市場上股票投資組合基本面不會有太大的變化與波動，這就與實(shí)際的投資狀況基本達(dá)成一致。對于投資策略的調(diào)整則要根據(jù)上市公司重大事項(xiàng)發(fā)生情況而定，那么估算的時間單位周期可以采用每日或者每周估算，對每一個季度的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整也可以作為一種調(diào)整方式，反映公司季度行情。對于具體證券而言，采用季度或者每周的調(diào)整頻率則不是最為理想的，還要針對公司情況與市場行情綜合調(diào)整。

Alpha的周期性特點(diǎn)在交替出現(xiàn)的正負(fù)號上最為突出，導(dǎo)致這一情況產(chǎn)生的原因主要是行業(yè)的周期性特征與套利效應(yīng)共同造成的。具體而言，首先不同類型的證券分別屬于不同的行業(yè)所有，當(dāng)行業(yè)處于景氣周期循環(huán)狀態(tài)下會影響Alpha的符號與大小，同時景氣程度的深與淺也會對此產(chǎn)生影響。其次一個股票組合產(chǎn)生非常大的超額收益情況下，市場中的其他機(jī)構(gòu)投資者或者個人投資者就會不斷地參與到該組合的投資中來，最后會導(dǎo)致Alpha逐漸接近于零。因此在建立不同策略的組合方面，要針對每一個季度的具體情況和波動率，進(jìn)行綜合性地評價與分析，并及時地做出必要的調(diào)整，以便最大限度地獲得市場收益。

量化投資中的Alpha策略并不是一種單一類型的策略，不同的策略都在尋求獲得超額收益的市場機(jī)會和可能性?，F(xiàn)階段市場上采用的Alpha策略主要有多因子選股策略、動量策略或者反轉(zhuǎn)策略、波動性策略、行業(yè)輪動策略、行為偏差策略等，每一種策略在具體實(shí)施過程中都有其特征性，并且可以相互結(jié)合使用，發(fā)揮出綜合預(yù)測和評價的作用。

多因子選股策略是必要和常用的選股方式，最大的優(yōu)勢是可以將不同種類和模塊的信息進(jìn)行高效化綜合分析與評價后，確定一個選股最佳方案，從而對投資行為進(jìn)行指導(dǎo)。該種選股策略的模型在建立方面比較容易，是量化投資中的常用方式。同時多因子模型對反映市場動向方面而言具有一定的穩(wěn)定和可靠性，這是因?yàn)樗x取的衡量因子中，總有一些可以把握住市場發(fā)展行情的特征，從而體現(xiàn)其本來就有的參考價值。所以在量化投資過程中，很多投資者都使用多因子模型對其投資行為進(jìn)行評估，無論是機(jī)構(gòu)投資者或者是個人投資者，都能夠從中受益。多因子選股策略模型的建立重點(diǎn)在于對因子的剔除和選擇上，并要合理判斷如何發(fā)揮每一個因子的作用，做出綜合性的評定。

動量策略的投資方式主要是根據(jù)價格動量、收益動量的預(yù)期與評定，對股票的投資進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，尤其是針對本身具有價格動量的股票，或者分析師對股票的收益已經(jīng)給予一定評級的股票，動量策略的應(yīng)用效果會比較理想。在股票的持有期限內(nèi)，某一只股票在或者股票投資的組合在上一段時間內(nèi)的表現(xiàn)均佳，那么則可以判斷在下一段時間內(nèi)也會具有同樣的理想表現(xiàn)，這就是動量效應(yīng)的評價依據(jù)，從而對投資者的行為起到一定的影響作用。反轉(zhuǎn)策略和動量策略恰好相反，是指某一只股票或者股票投資組合在上一段時間內(nèi)表現(xiàn)很不理想，然而在下一個時期反而會有突出的表現(xiàn)，這也給投資者帶來了一線希望，并對影響到下一步的投資策略的制定。

波動性策略也是Alpha策略的一種方式，主要是利用對市場中的各股運(yùn)動和發(fā)展?fàn)顟B(tài)的細(xì)致觀察與理智分析后，列出一些具有相當(dāng)大的波動性的股票，同時這些股票的收益相關(guān)性也比較低，對此加以動態(tài)化的調(diào)整和規(guī)劃，從而逐漸獲得超額收益的過程。在一些多因子選股策略中也有機(jī)構(gòu)投資者或者個人投資者將股票具有的波動性作為考察與評價因子之一，波動性策略經(jīng)常和其他策略相結(jié)合來評價，這說明股票投資市場本身就具有一定的波動性，因此在投資過程中要慎重對待。

行業(yè)輪動策略和行為偏差策略的應(yīng)用頻率不似前面幾種高，但也會和另外幾種策略相互結(jié)合使用。行業(yè)輪動策略主要是為了充分掌握市場行業(yè)輪動機(jī)制與特征，從而可以獲得高額的收益，對行業(yè)之間的投資也可以非常高效和準(zhǔn)確地進(jìn)行，對把握正確的時機(jī)有很大的優(yōu)勢。行為偏差策略目的是窺探到股票市場中存在的過度反應(yīng)或者反應(yīng)不足等現(xiàn)象，這些都屬于股票投資市場的偏差，從而可以通過投資者對不同股票抱有的差異化評價來實(shí)現(xiàn)超額收益。

篇(2)

2011年7月1日，本刊正式引入《今日投資66》專欄，介紹今日投資66的選股邏輯、方法以及挑選出的股票。今日投資66（簡稱I66）是利用量化投資方法挑選出的一個66只股票的組合。其實(shí)早在2005年中今日投資就推出了I66，過去幾年累計收益率達(dá)到16倍，遠(yuǎn)超同期市場不到3倍的漲幅。為什么直到今日我們才大張旗鼓地推出I66呢？原因其實(shí)很簡單，因?yàn)槭袌霏h(huán)境。量化投資近幾年在中國快速發(fā)展，其投資理念也越來越多地獲得認(rèn)同。

股票市場上形形的各種分析方法總結(jié)起來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)孰劣的爭論已經(jīng)持續(xù)了近百年，三方各執(zhí)一詞，百年?duì)幷撓聛硪矝]有爭出個結(jié)果來。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股市場顯然尚未跟上，量化投資遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到三分之一的市場占有率。

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)績穩(wěn)定，市場規(guī)模和份額不斷擴(kuò)大、得到了越來越多投資者認(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?？?，作為一個概念，量化投資并不算新，國內(nèi)投資者早有耳聞。但是，真正的量化基金在國內(nèi)還比較罕見。那么，何為量化投資？

康曉陽：量化就是符合投資常識的投資邏輯和策略

接下來會發(fā)生什么？

深圳市天馬資產(chǎn)管理有限公司是國內(nèi)最早開發(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。作為國內(nèi)量化投資的“開山鼻祖”，深圳天馬的董事長康曉陽先生如下介紹量化投資：

大家看到這個圖，魚跳起來了，風(fēng)在刮，接下來會是什么？日本發(fā)生的9級大地震！2011年3月7日我看到一個報道，有50條鯨魚在擱淺沙灘，就在發(fā)生地震那個縣東部的海岸，有的死了，專家解釋這些鯨魚集體迷路了。作為一個地震專家或者學(xué)者，其實(shí)他們的經(jīng)驗(yàn)沒有告訴他這50條鯨魚擱淺沙灘跟地震有什么關(guān)系。到底有沒有關(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，無外乎就是買你自己喜歡的和買市場喜歡的，買自己喜歡和買市場喜歡的背后邏輯就是找影響股價的要素。

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，每個人都有對美的標(biāo)準(zhǔn)，但并不是符合這個指標(biāo)，你就一定喜歡。如果有一個海選，把符合你喜歡特征的人放在你面前你去選，就可以量化。

鯨魚擱淺在沙灘上，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計就會發(fā)現(xiàn)這個事情跟接下來要發(fā)生的事情有什么關(guān)聯(lián)。把人的行為邏輯影響股價所有的要素進(jìn)行綜合分析，預(yù)測下一個市場喜歡的東西或者喜歡的策略是什么，簡單一句話，量化就是符合投資常識的投資邏輯和策略。就股票來講，投資標(biāo)的的數(shù)據(jù)和因素量化，再用一些模型統(tǒng)計的方法把選出來的標(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，有價值型股票，分析方法無非是那幾種，只是大家的標(biāo)準(zhǔn)不一樣，量化的東西可以設(shè)一個相對寬松的東西，初選之后再優(yōu)化，比如成長型股票，肯定關(guān)心盈利、收益。選出來10個、20個、50個甚至100、200個股票，然后配比重，怎么優(yōu)化組合，根據(jù)你的風(fēng)險和預(yù)期收益率反推回來怎么優(yōu)化，最后得出一個比重，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)一定條件的時候提示你。

要真正做到量化，首先要有一個基本的理論模型。你要覺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。打個比方，雖然我很懂股票，但我不懂?dāng)?shù)理分析，很多計算機(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)計工具。前段時間我在英國的一所大學(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|西和市場本身存在的東西可能并不一樣。如果把鯨魚放到海灘上，這作為數(shù)據(jù)化，統(tǒng)計過去2000年有多少次鯨魚擱淺在海灘發(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。有人說看到今天不行，換一下，那就不是模型了。我們看過一個電影，造出來的機(jī)器人最后自己都控制不了，那就是模型。如果造出來的機(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)是靠個人經(jīng)驗(yàn)的，而且你看到、聽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森林中搜索。計算機(jī)是不知疲倦的，晚上你在打鼾，計算機(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，市場情緒變了，它不會變，那時候你不可能去改模型，所以它不會受情緒的影響。

華泰聯(lián)合：實(shí)現(xiàn)投資理念與策略的過程

國內(nèi)研究機(jī)構(gòu)中涉足量化投資較早并多次獲得新財富最佳分析師評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：

數(shù)量化投資是利用計算機(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)投資策略的過程。與傳統(tǒng)定性的投資方法不同，數(shù)量化投資不是靠個人感覺來管理資產(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)我們的投資決策過程。

本質(zhì)上來講，數(shù)量化投資也是一種主動型投資策略，其理論基礎(chǔ)在于市場是非有效或弱有效的，基金經(jīng)理可以通過對個股、行業(yè)及市場的驅(qū)動因素進(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。然而，在當(dāng)今市場上，信息量越來越大且傳播速度極快，單個分析師所能跟蹤的股票數(shù)量開始顯得越發(fā)有限，也因此錯過了許多優(yōu)秀的投資機(jī)會，可謂是擁有深度的同時錯失了廣度。量化投資正好彌補(bǔ)了這一缺失，通過使用強(qiáng)大的計算機(jī)技術(shù)，它能夠?qū)崟r對全市場進(jìn)行掃描，并依仗其紀(jì)律性、系統(tǒng)性、及時性、準(zhǔn)確性以及分散化的特點(diǎn)最大概率的捕獲戰(zhàn)勝市場的投資標(biāo)的。

事實(shí)上，在海外市場，我們看到越來越多的定量與定性完美結(jié)合的成功案例。通過向量化模型中加入分析師對未來主觀判斷的觀點(diǎn)（定性的觀點(diǎn)），再結(jié)合來自于歷史規(guī)律檢驗(yàn)的觀點(diǎn)（定量的觀點(diǎn)），定量與定性的優(yōu)勢便能得到充分的發(fā)揮和融合。我們相信，這也將是未來量化產(chǎn)品發(fā)展的主流方向和趨勢。

結(jié)論

量化研究作為一種研究方法，其本質(zhì)是使用統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)和計算機(jī)工具改進(jìn)研究效率，使得我們能夠在更短的時間、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)市場規(guī)律的方法體系，其基本功能是認(rèn)識市場和解釋市場，并以做到預(yù)測市場為目的。

量化投資簡單來講，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)險最小化，并力爭取得較高收益。

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

美國市場有200多年，從證券市場開始，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，并把風(fēng)險和預(yù)期回報放在一個理論框架下統(tǒng)一考慮；

WilliamSharpe在1964年發(fā)表CAPM模型，此模型顯示個股的預(yù)期回報和個股的風(fēng)險及市場的預(yù)期回報成正比；

Steven Ross在1976年發(fā)表APT模型，此模型顯示個股的預(yù)期回報可以表示成一系列非特定因素預(yù)期回報的加權(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)證的定價模型；

Fama和French在1993年發(fā)表三因素模型，此模型顯示個股的預(yù)期回報由三個因素（市場，個股的市值，個股的市凈率）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)了一些對個股將來回報有預(yù)測作用的因素：比如市盈率，市凈率，資產(chǎn)回報率，盈利一致預(yù)期，中長期價格動能，短期價格反轉(zhuǎn)等。

數(shù)理化投資從上世紀(jì)70年代末開始實(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)量化投資為核心競爭力的公司已經(jīng)成為機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理公司中的“巨無霸”。

“詹姆斯•西蒙斯創(chuàng)辦的文藝復(fù)興科技公司花費(fèi)15年的時間，研發(fā)基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計理論的計算機(jī)模型，借助該模型，西蒙斯所管理的大獎?wù)禄?，?989 年到2009 年間，平均年回報率高達(dá)35％，較同期標(biāo)普500 指數(shù)年均回報率高20 多個百分點(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 余個百分點(diǎn)。

在國外。其他采用量化投資的公司沒有獲得驚人的表現(xiàn)，并非是量化方法不好，而是他們還沒有構(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)有效市場的套利機(jī)會極少而且會趨同小時，然而，仍然有無數(shù)轉(zhuǎn)瞬即逝的很小的機(jī)會存在，在證券市場，那些很小的交易，都會對這個龐大的市場產(chǎn)生影響，而每天都會有成千上萬這樣的交易發(fā)生。這個市場看似雜亂無章，卻存在著內(nèi)在規(guī)律，而量化操作自從誕生以來，無疑成為捕捉這些規(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)測試）數(shù)據(jù)統(tǒng)計：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)率相對更低，例如傳統(tǒng)產(chǎn)品費(fèi)率為0.6%，主動量化產(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年除市場中性基金外，所有基金業(yè)績下滑很快，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5個的不在少數(shù)。根據(jù)2010年11月份的《新財富》最佳分析師榜單，國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，申銀萬國8人，華泰聯(lián)合、安信證券各5人，中信證券4人。

數(shù)量化方面的研究報告數(shù)量也是逐年增加。據(jù)不完全統(tǒng)計，2008-2010年相關(guān)報告數(shù)量分別有52、142、794篇，今年上半年就達(dá)到了633篇，逐年遞增趨勢非常明顯。不過，和2010年研究報告10萬多份的總量相比，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)有兩個信托產(chǎn)品采用量化投資策略，分別是新華―天馬成長，和平安―Lighthorse穩(wěn)健增長。

此外，上投摩根、嘉實(shí)、中海基金、長盛基金、光大保德、富國基金、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上的稀缺資源。

2011年，在國內(nèi)緊縮政策與國外動蕩局勢的影響下，A股市場呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)性震蕩上揚(yáng)的格局。隨著市場輪動的提速及內(nèi)在容量的擴(kuò)大，精選個股的難度日益加大。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計算機(jī)的篩選，幫助投資者克服非理性因素，在充分控制風(fēng)險的前提下應(yīng)對市場萬變。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，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)績的主動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、長盛量化紅利、長信量化先鋒、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，從以往披露的公開信息可以發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)量化基金多側(cè)重價值因子，也契合今年低估值大盤藍(lán)籌股領(lǐng)漲的市場格局。

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，無論是價值投資的巴菲特、趨勢投資的羅杰斯，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，量化投資開始受到投資大眾的重視并呈現(xiàn)出蓬勃的發(fā)展態(tài)勢。但需要指出的是，世界上沒有萬能的投資方法，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)鍵是定量投資這個模型的設(shè)計好壞，設(shè)計的好壞主要由模型設(shè)計者對市場的了解、模型構(gòu)建的了解和模型實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來決定的。

量化投資的決策體系

量化基金的成功運(yùn)作必然依托一個完整而有效的量化體系用來支撐，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，旨在提供一個適合中國市場特點(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兩大主要選股思路，在風(fēng)險可控下，充分發(fā)揮量化投資的優(yōu)勢。

此架構(gòu)包含以下幾個主要層次：

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)來源于外部數(shù)據(jù)提供商。

2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：由于中國A 股市場歷史較短，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，通過構(gòu)建差異化的因子配置模型來實(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)勢和精髓。舉例而言，我們可以開發(fā)針對不同市場狀況（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確定了戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)配置比例，接下來要做的就是簡單的選積木和搭積木的過程。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、及時性和準(zhǔn)確性展露無遺。

4. 投資決策：宏觀經(jīng)濟(jì)政策對中國A 股市場的表現(xiàn)影響較大，也就是我們常說的“政策市”。針對這一現(xiàn)狀，綜合考慮定性和定量的宏觀判斷對于我們選擇合適的基金倉位及資產(chǎn)組合將十分必要。一方面，結(jié)合宏觀及行業(yè)分析師對于未來宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)判以及個別性事件的分析，另一方面，考察既定的一系列量化擇時指標(biāo)和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的最新動向，從而能較為全面的提出投資建議。

5. 組合管理：在對于宏觀趨勢、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價

目前，由于計算的復(fù)雜程度和對速度的要求，量化投資的交易過程通常是由電腦自動來完成的，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間之后就會慢慢失效，因?yàn)樵絹碓蕉嗟摹吧秸妗睍霈F(xiàn)，因而需要不斷發(fā)現(xiàn)新的模型以走在這場軍備競賽的前列，而此時需要的就是配備精良、高速運(yùn)作的人腦。由此可見，模型在量化投資的整個體系中居于核心地位。近幾十年來，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)計學(xué)意義以及計算機(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)原理而展開的。例如，B-S 模型與二叉樹模型提供了金融產(chǎn)品定價的新思路，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(constant proportion portfolio insurance，CPPI) 策略、時間不變性組合保障（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)計學(xué)意義以及計算機(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

隨著金融市場的日益復(fù)雜化， 越來越多的復(fù)雜交易策略被設(shè)計出來，這些交易策略很難通過傳統(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)先編制的指令通過計算機(jī)程序來完成交易的方式，可以分為決策產(chǎn)生和決策執(zhí)行兩個層面：前者是指以各種實(shí)時/歷史數(shù)據(jù)為輸入通過事先設(shè)計好的算法計算得出交易決策的過程，而后者是指利用計算機(jī)算法來優(yōu)化交易訂單執(zhí)行的過程； 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的“客觀性”與“紀(jì)律性”。然而，這種交易方式也引起了諸多爭議，如對速度的過高要求會造成市場的不公平、巨大的交易量可能會增加市場的波動性、容易產(chǎn)生鏈?zhǔn)椒磻?yīng)、為了盈利可能會制造人為的價格而降低市場的有效性等等。

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，而不需去管組合是否能緊跟指數(shù)。

多―空對沖基金：買入模型認(rèn)為能表現(xiàn)好的股票， 賣空模型認(rèn)為會表現(xiàn)差的股票。有時可能凈多倉， 有時可能凈空倉。此策略在對沖基金中很流行。在A股市場中能賣空的股票不多，所以一般只能用期指去對沖。

市場中性的多―空對沖基金：買入模型認(rèn)為能表現(xiàn)好的股票， 賣空模型認(rèn)為會表現(xiàn)差的股票。在任何時候凈倉位為0，同時在各行業(yè)上，大小盤風(fēng)格上的凈倉位都為0。此策略在對沖基金中也比較流行。此策略的波動率非常小，在國外一般會加入杠桿。

130/30基金：一般共同基金采用，即買入130%的多倉， 賣空30%的空倉。

程序化高頻交易：利用期指或股價的日內(nèi)波動進(jìn)行高頻買賣。有些策略是找價格模式，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，具體是用期貨來跟蹤指數(shù)，一部分多出來的錢投資于風(fēng)險比較小的能取得絕對正收益的策略上。

市場擇時/行業(yè)輪動/風(fēng)格輪動：用數(shù)量化模型預(yù)測市場/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，對于量化投資中模型與人的關(guān)系，大家也比較關(guān)心?？梢源騻€比方來說明這種關(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、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，對癥下藥。

醫(yī)生治療病人的疾病，投資者治療市場的疾病，市場的疾病是什么？就是錯誤定價和估值，沒病或病得比較輕，市場是有效或弱有效的；病得越嚴(yán)重，市場越無效。

投資者用資金投資于低估的證券，直到把它的價格抬升到合理的價格水平上。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，模型對于定量投資基金經(jīng)理的作用就像CT機(jī)對于醫(yī)生的作用。在每一天的投資運(yùn)作之前，會先用模型對整個市場進(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)理的個人經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，相對來說強(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源于市場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上的機(jī)會。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，更不會受市場和情緒影響。

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，二者都是基于市場非有效或是弱有效的理論基礎(chǔ)，而投資經(jīng)理可以通過對個股估值，成長等基本面的分析研究，建立戰(zhàn)勝市場，產(chǎn)生超額收益的組合。不同的是，定性投資管理較依賴對上市公司的調(diào)研，以及基金經(jīng)理個人的經(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)。

國內(nèi)量化基金投資風(fēng)險分析

（一）量化模型質(zhì)量產(chǎn)生的投資風(fēng)險

投資模型本身的質(zhì)量，是量化基金最核心的競爭力。專業(yè)人士以為，對于中國這樣的新興市場，量化投資的關(guān)鍵是能否根據(jù)市場特點(diǎn)，設(shè)計出好的投資模型。然而，已有的量化基金中，大多簡單地利用國外已公開的模型，或是用基金公司自有的一些簡單模型，在考察市場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，在國內(nèi)市場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

好買基金研究中心的一份報告指出，大部分量化基金在擇時、行業(yè)配置和資金管理等方面并沒有采用量化模型，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告可以發(fā)現(xiàn)，基金要么不進(jìn)行擇時，要么根據(jù)主觀經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行擇時，這在很大程度上無法體現(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

量化基金效果如何，無法脫離資本市場環(huán)境的成熟度。量化模型的運(yùn)用有重要的前提條件，是必須在一個相對成熟穩(wěn)定的市場中運(yùn)行，這種市場環(huán)境下基于歷史數(shù)據(jù)設(shè)計的模型才可能延續(xù)其有效性。國內(nèi)股市曾經(jīng)大起大落，市場結(jié)構(gòu)和運(yùn)行規(guī)律都發(fā)生過質(zhì)變。在這種情況下量化模型有可能跟不上市場本身的改變，嚴(yán)格的量化投資也難以適應(yīng)變化。這或許是這種舶來品水土不服的一大原因。可以說，早期的A股市場并不適合量化投資理念，而隨著市場逐漸成熟，量化投資的優(yōu)勢才開始逐漸顯現(xiàn)。近兩年量化投資基金數(shù)量成倍增加，也是對這一趨勢的反映。

篇(3)

量化投資重在風(fēng)控

近幾年，國內(nèi)基金公司都在積極推出量化投資產(chǎn)品。但市場人士認(rèn)為，目前國內(nèi)的常見“量化”基金，實(shí)質(zhì)上大多是“量化選股”基金，從量化的風(fēng)險控制到量化的交易，整個決策流程依然靠傳統(tǒng)的方法。

國內(nèi)著名投行宏觀策略研究員的工作積累，華爾街量化投資的歷練，使華商大盤量化擬任基金經(jīng)理費(fèi)鵬對量化投資的A股應(yīng)用有著自己的心得。他認(rèn)為，量化投資最大的優(yōu)勢在風(fēng)險控制上。與傳統(tǒng)的價值投資“越跌越買”的理念不同，他認(rèn)為量化投資應(yīng)該是主動對市場風(fēng)險進(jìn)行判斷，通過技術(shù)分析、量化模型分析等判定風(fēng)險，在確定風(fēng)險之后，及時對倉位進(jìn)行控制，及時止損。

費(fèi)鵬認(rèn)為，目前市場上的量化產(chǎn)品將研究的重點(diǎn)放在擇股和行業(yè)配置上，缺乏有效及時的風(fēng)險響應(yīng)體系，而從國外的經(jīng)驗(yàn)看，量化的一大特點(diǎn)就是對風(fēng)險的預(yù)判。因此，華商基金量化投資團(tuán)隊(duì)在吸收國內(nèi)外先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)的同時，在模型設(shè)計之初，便將核心定為風(fēng)險控制。

在設(shè)計中，華商基金量化投資團(tuán)隊(duì)借助了包括從統(tǒng)計信息學(xué)角度出發(fā)的信息熵值（Entropy）的變化、從分形理論出發(fā)的市場模式（P atter n）的變化、從金融物理學(xué)角度出發(fā)的金融泡沫統(tǒng)計指標(biāo)的變化、從市場微觀結(jié)構(gòu)出發(fā)的分析師一致預(yù)期分歧的變化和趨勢等，構(gòu)建風(fēng)險模型，對中短期系統(tǒng)風(fēng)險進(jìn)行定量分析，依靠基金經(jīng)理和研究員對宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、人口與社會的結(jié)構(gòu)性特征、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)周期等因素的分析，對長期風(fēng)險進(jìn)行定性分析。

量化投資堅持追求絕對收益

提及量化投資，人們就會想到西蒙斯用公式打敗市場的經(jīng)典案例。但這一投資工具在被引入國內(nèi)投資市場之后，并沒有展現(xiàn)其神奇的威力。根據(jù)wi n d數(shù)據(jù)分類顯示，目前市場上有19只量化基金，2 012年可統(tǒng)計的15只量化基金平均收益率僅為2 . 5 5%（同期滬指上漲3 .17%），國內(nèi)發(fā)行的量化基金的表現(xiàn)不盡如人意。

在費(fèi)鵬看來，國內(nèi)的量化基金僅僅是“量化選股”，追求相對收益。他認(rèn)為，量化投資的核心應(yīng)該是風(fēng)控，堅持追求的則應(yīng)該是絕對收益。

相比而言，目前國內(nèi)公募量化基金多采用多因子模型，而多因子模型的設(shè)計原理是把價值投資理論通過數(shù)字模型加以表達(dá)。在實(shí)際測算中，華商基金量化團(tuán)隊(duì)每日漲幅居前的股票中，會有所謂投資價值較少的“垃圾股”，很難通過價值投資理論解釋。

對此，華商量化投資團(tuán)隊(duì)在設(shè)計選股模型時，更多的是通過捕捉市場的異常波動，尋找股價波動的非基本面的因素。通過對數(shù)據(jù)挖掘，建立初選股票池，然后按照行業(yè)分類，結(jié)合基本面研究，通過行業(yè)研究員調(diào)研，尋找相互印證支持依據(jù)，在分析手段上更多了對隱性信息的補(bǔ)充。

篇(4)

10月27日以來，不到半個月時間里，銀行板塊指數(shù)從4772點(diǎn)最高上漲到5498點(diǎn)，漲幅高達(dá)15%。

事實(shí)上，銀行股的這波上漲，可以回溯到年初3月份4152點(diǎn)最低點(diǎn)，照此算來，銀行板塊指數(shù)年初至今也上漲了32%。即便如此，與市場上的軍工、醫(yī)藥等板塊相比，這個漲幅并不突出。隨著銀行股低估值被逐漸發(fā)現(xiàn)以及滬港通的影響，未來有可能還會繼續(xù)上漲。

有鑒于此，《投資者報》特別找出了三季度末仍然重倉銀行股的基金名單，希望通過對其的詳細(xì)梳理，能夠?qū)ν顿Y人借道基金坐享銀行股牛勢行情有所助益。

《投資者報》統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，三季度末仍重倉銀行股的基金一共有230只。其中，持有倉位比例最高的是國泰上證180金融ETF、華夏上證金融地產(chǎn)ETF、華寶興業(yè)上證180成長，均持有7只銀行股，倉位全在40%以上，持有倉位分別是46%、44%、42%。

從近6個月凈值增長來看，寶盈策略增長、工銀瑞信金融地產(chǎn)、招商大盤藍(lán)籌、新華鉆石品質(zhì)企業(yè)、諾安中小盤精選、新華優(yōu)選分紅、華泰柏瑞上證中小盤E、南方策略優(yōu)化、大摩量化配置、易方達(dá)上證中盤ETF等10只基金位列凈值增長前十。值得一提的是，這10只基金近6個月的凈值增長均超過了30%。

工銀瑞信金融地產(chǎn)暫時領(lǐng)先

從今年以來凈值增長情況來看，工銀瑞信金融地產(chǎn)在上述230只重倉銀行股的基金中暫時領(lǐng)先。其今年以來的凈值增長為45%，近一個季度凈值增長19.83%，均位居230只重倉銀行股基金第一。

從持倉股票來看，工銀瑞信金融地產(chǎn)持有3只銀行股，分別是318萬股浦發(fā)銀行、500萬股光大銀行、250萬股交通銀行。

從這3只銀行股的漲幅來看，其年初至今的漲幅分別為24.5%、23.2%、29.5%。均未能跑過銀行類板塊指數(shù)年初至今32%的漲幅，顯然向上空間還很大。從10日漲跌情況來看，上述3只銀行股的近10日漲幅分別為11.52%、8.9%、8.41%。據(jù)此測算，這三只個股近10日分別為工銀瑞信金融地產(chǎn)的凈值增長供獻(xiàn)了320萬元、113萬元、83萬元，合計516萬元的浮盈。

從同類排名來看，工銀瑞信金融地產(chǎn)今年以來在365只同類基金中凈值漲幅排名第7。這對于成立一年多、又是新人基金經(jīng)理管理的基金來說，這樣的成績還是相當(dāng)可以的。

公開資料顯示，工銀瑞信金融地產(chǎn)為雙基金經(jīng)理制，基金經(jīng)理鄢耀，6年證券從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，先后在德勤華永會計師事務(wù)所擔(dān)任高級審計員，中國國際金融公司分析員，2010年加入工銀瑞信擔(dān)任研究部研究員；另一基金經(jīng)理王君正，5年證券從業(yè)經(jīng)驗(yàn)。曾任泰達(dá)宏利基金公司研究員，2011年加入工銀瑞信任研究部研究員。盡管兩位基金經(jīng)理均擁有多年證券從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，研究經(jīng)歷豐富，不過，該基金仍然是他們管理的首只基金。

與工銀瑞信金融地產(chǎn)持有三只銀行股不同，在上述230只重倉銀行股中同樣表現(xiàn)優(yōu)異的寶盈策略增長，則僅持有了一只銀行股――中信銀行。對比其近一年來的持倉可以發(fā)現(xiàn)，截至去年年末，寶盈策略增長的前十大重倉股中沒有中信銀行的身影，到了今年一季度末，寶盈策略增長的前十大重倉股中已持有5000萬股的中信銀行，上半年加倉至5800萬股。

從盤面來看，中信銀行在2014年2月7日這周筑底完畢，隨后展開了一波強(qiáng)勢上攻，由3.57元每股一路上攻到2月28日這周的最高5.58元，上漲了56%。據(jù)此算出，寶盈策略成長在中信銀行這只股票的建倉成本價應(yīng)在4.5元附近。值得一提的是，截至今年三季度末，寶盈策略成長在中信銀行股票上的持倉重新回到了5000萬股，從盤面上來看，這期間中信銀行一直處于橫盤狀態(tài)，寶盈策略成長的減持，更大可能是前期部分獲利盤的落袋為安。

相關(guān)量化、ETF基金可高度關(guān)注

哪怕知道銀行股要走出牛市行情，但要在16只上市銀行股中選中漲得最高、漲得最快的龍頭并不容易，特別是對于消息滯后、缺少時間的工薪族，經(jīng)常是“只賺指數(shù)不賺錢”。這時，直接投資指數(shù)型基金或量化基金也就成為了更加實(shí)用的投資選擇。

《投資者報》統(tǒng)計得來的數(shù)據(jù)也對上述觀點(diǎn)形成了較為有力的支撐。據(jù)《投資者報》測算，230只重倉銀行股的基金中，持倉倉位前十的基金分別為國泰上證180金融ETF、華夏上證金融地產(chǎn)ETF、華寶興業(yè)上證180成長、海富通上證周期ETF、信誠中證800金融、華寶興業(yè)上證180價值、建信上證社會責(zé)任ETF、國投瑞銀滬深300金融、匯添富中證金融地產(chǎn)E、嘉實(shí)中證金融地產(chǎn)ETF。

其中，除了嘉實(shí)中證金融地產(chǎn)ETF持有銀行股的倉位占比為29.63%外，另外9只基金持有銀行股的倉位占比均超過30%。顯然，如此高的倉位占比，一旦銀行股板塊大幅齊漲，這些基金的受益程度也將明顯超過其他同類基金。

事實(shí)上，從凈值增長率來看，上述10只基金今年以來凈值增長率平均為16.8%，近6個月凈值增長率平均為22.5%，顯然，隨著銀行板塊的不斷上攻，上述基金的收益能力也在不斷提升。

篇(5)

中國金融業(yè)飛速發(fā)展，尤其是2010年股指期貨的推出，量化投資和對沖基金逐步進(jìn)入國內(nèi)投資者的視野。目前，量化投資、對沖基金已經(jīng)成為中國資本市場最熱門的話題之一，各投資機(jī)構(gòu)紛紛開始著手打造各自量化投資精英團(tuán)隊(duì)。同時，中國擁有數(shù)量龐大的私募基金，部分私募基金利用國內(nèi)市場定價較弱的特性轉(zhuǎn)化成對沖基金也是必然的趨勢。

量化投資是將投資理念及策略通過具體指標(biāo)、參數(shù)的設(shè)計，融入到具體的模型中，用模型對市場進(jìn)行不帶任何情緒的跟蹤；簡單而言，就是用數(shù)量化的方法對股票估值，選取適合的股票進(jìn)行投資。

量化投資的鼻祖是美國數(shù)學(xué)家西蒙斯（James Simons）教授，從1989年到2006年間，他管理的大獎?wù)禄鹌骄晔找媛矢哌_(dá)38.5%，凈回報率超越巴菲特。

對沖基金（hedge fund）是指運(yùn)用金融衍生工具，以高風(fēng)險投機(jī)為手段并以盈利為目的的金融基金，采用各種交易手段（賣空、杠桿操作、程序交易、互換交易、套利交易、衍生品種等）進(jìn)行對沖、換位、套頭、套期來賺取巨額利潤。

猶抱琵琶半遮面

上海交通大學(xué)金融工程研究中心陳工孟教授表示，2010年股指期貨推出后，量化投資和對沖基金漸成熱門話題，并正在逐步萌芽和發(fā)展，但因?yàn)槭切率挛?，社會各界還不是很了解。

目前國內(nèi)約有12只公募量化基金，而深圳和上海也已有不少對沖基金；量化投資和對沖基金離中國投資者如此之近，但又是如此神秘。

長期以來，國內(nèi)投資者一直存在著一些疑問，例如，量化投資和對沖基金是不是金融業(yè)發(fā)展的必然？量化投資和對沖基金對金融安全問題會產(chǎn)生什么影響？上海建設(shè)國際金融中心，量化投資和對沖基金應(yīng)該扮演怎樣的角色？量化投資和對沖基金為何能取得超額收益？量化投資和對沖基金如何進(jìn)行規(guī)范和監(jiān)管？對沖基金如何募集、運(yùn)作和壯大？如何開發(fā)策略、如何進(jìn)行交易如何控制風(fēng)險？

對于上述問題，國內(nèi)缺乏進(jìn)行深度探討和專業(yè)研究的有效途徑。近日，國內(nèi)領(lǐng)先的量化投資和對沖基金專業(yè)研究機(jī)構(gòu)，上海交通大學(xué)金融工程研究中心主辦了2011第一屆中國量化投資高峰論壇。眾多國際投資家、知名學(xué)者、優(yōu)秀對沖基金經(jīng)理、量化投資領(lǐng)軍人物、交易所研究代表等，與300多位來自于證券、基金、私募、信托、銀行、保險界的專業(yè)人士、信息技術(shù)服務(wù)商和民間資本代表，共同分享最新的量化投資和對沖基金的宏觀視點(diǎn)及微觀技術(shù)，以解決金融業(yè)發(fā)展迫切需要解決的問題。主辦機(jī)構(gòu)表示：“我們相信此次高峰論壇的召開，將開創(chuàng)中國量化投資和對沖基金的新紀(jì)元?！?/p>

無限風(fēng)光在險峰

上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院院長周林教授在論壇致辭時表示：“通過引進(jìn)各種各樣的產(chǎn)品、各種各樣的金融工具，特別是量化投資的方法，逐漸把過去的投資藝術(shù)轉(zhuǎn)化到投資科學(xué)，這是我們共同關(guān)心的問題?！?/p>

周林認(rèn)為，在中國開展量化投資、設(shè)立對沖基金將來有可能的空間，當(dāng)然，可能也會有問題和風(fēng)險。即使像美國、英國這樣的成熟市場也會產(chǎn)生風(fēng)波，比如金融危機(jī)，不能歸咎于量化投資、對沖基金，但一些投資手段、金融工具運(yùn)用不好，也可能對市場帶來一些風(fēng)險?！皩τ谝幌盗形磥砜赡墚a(chǎn)生的問題，我們一定要做非常好的分析?！?/p>

中國金融期貨交易所副總經(jīng)理胡政博士談到，由于量化投資導(dǎo)致程序化交易和國外流行的算法交易等，這些新的交易方式是市場發(fā)展的基本趨勢。通過研究后他認(rèn)為，有四方面問題值得關(guān)注。

第一是對市場公平性的沖擊。有人用“大刀長矛“，有人用“導(dǎo)彈、機(jī)關(guān)槍”，有專家理財，有一般的投機(jī)炒家，各種各樣的風(fēng)格構(gòu)成了市場，投資手段的不平衡，有可能會帶來市場交易的不公平。

第二，對市場本身運(yùn)行的沖擊。量化投資的產(chǎn)品，有可能會對市場價格造成沖擊。當(dāng)采用類似的風(fēng)險止損點(diǎn)或者類似理念時，市場發(fā)生某個方向的變動，有可能加劇這種變化。

第三，對市場價格信息的沖擊。很多量化投資工具需要收集信息，需要有很多試探性的報價去測市場的深度。大量的試探性報價，不以成交為目的的報價信息，會對市場產(chǎn)生沖擊和影響。

第四，對交易系統(tǒng)的沖擊。量化投資快速發(fā)展的核心因素是計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)有交易系統(tǒng)都基于計算機(jī)系統(tǒng)，各種各樣的工具會對交易系統(tǒng)造成沖擊。

第一財經(jīng)傳媒有限公司副總經(jīng)理?xiàng)钣顤|建議，希望媒體把目前機(jī)構(gòu)、專家學(xué)者、管理層正在研究的成果報道出來，讓更多的人了解；他還呼吁更快地完善有關(guān)對沖基金方面的監(jiān)管政策和法規(guī)，并給予量化投資更多的扶持和技術(shù)支持。

上海銀監(jiān)局副局長張光平探討了人民幣國際化的話題。湘財證券副總裁兼首席風(fēng)險官李康的觀點(diǎn)鮮明生動，而中國社科院研究員易憲容在演講時則激情四溢。

韶華休笑本無根

量化投資把資本市場的投資行為從以往定性化的“藝術(shù)”升華為數(shù)量化的“科學(xué)”，運(yùn)用到高深的數(shù)量工具。國外從事量化投資的研究人員和基金經(jīng)理大多是學(xué)金融、計算機(jī)和統(tǒng)計學(xué)出身，很多物理、數(shù)學(xué)專業(yè)等理工科背景的優(yōu)秀人才也加入這一行列。野村證券亞太區(qū)執(zhí)行總監(jiān)周鴻松就是哈佛大學(xué)空間物理博士，曾獲2011亞洲銀行家峰會最佳算法交易系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)獎。

在美國留學(xué)獲計算機(jī)碩士的劉震現(xiàn)任易方達(dá)基金管理公司指數(shù)與量化投資部總經(jīng)理，1995年進(jìn)入華爾街工作，在與國內(nèi)父母通電話時，他感到很難解釋清楚自己的職業(yè)性質(zhì)，便說跟“投資倒把”差不多，這可把他父母給弄暈了。

國泰君安證券資產(chǎn)管理公司總經(jīng)理章飆是統(tǒng)計學(xué)博士，早在2006年就開始用量化投資工具做ETF套利，最初很難被上司和同事理解，直到做出幾個成功案例后，才有了較大的發(fā)言權(quán)。他曾向公司申請投5000萬元做“攀鋼鋼礬”，還放出“狠話”：如果公司不讓做他就辭職，兩年后這筆投資為公司賺了3.5億元。

篇(6)

量化基金表現(xiàn)不俗

2011年，在國內(nèi)緊縮政策與國外動蕩局勢的影響下，A股市場呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)性震蕩上揚(yáng)的格局。隨著市場輪動的提速及內(nèi)在容量的擴(kuò)大，精選個股的難度日益加大。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計算機(jī)的篩選，幫助投資者克服非理性因素，在充分控制風(fēng)險的前提下應(yīng)對市場萬變。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，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)績的主動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、長盛量化紅利、長信量化先鋒、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，從以往披露的公開信息可以發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)量化基金多側(cè)重價值因子，也契合今年低估值大盤藍(lán)籌股領(lǐng)漲的市場格局。

短期or長期？

評價一個基金業(yè)績，通常需要放在較長的時間段進(jìn)行考察，而量化基金的考察時間可能還要更長。一個優(yōu)秀的基金經(jīng)理如果擅長捕捉市場熱點(diǎn)，業(yè)績很容易在短時間內(nèi)就嶄露頭角。對量化基金而言，它并不擅長捕捉市場熱點(diǎn)，而是將自己的投資理念以及對市場的理解用數(shù)量化的模型固定下來，量化產(chǎn)品主要是根據(jù)設(shè)計的模型進(jìn)行投資，根據(jù)投資喜好對個股進(jìn)行海選，從長期來看會獲得較高的穩(wěn)定收益。

市場價格總是圍繞價值波動，有時候會產(chǎn)生偏離，恢復(fù)價值需要一定時間。即使一個良好的量化模型也需要較長的時間才能累計超額收益，量化基金并不是一個短時間一定能見成效的基金，投資者在購買這類基金時，應(yīng)該清楚地認(rèn)識到這個特點(diǎn)。再者，量化投資追求的是“大概率事件”，其最大優(yōu)勢就是盡量減少犯錯誤的概率，獲取長期穩(wěn)定的業(yè)績回報。

雖然自去年以來，大部分量化基金投資收益整體表現(xiàn)不俗，但還是要正確認(rèn)識量化投資，不可將其過度“神化”。其實(shí)，量化投資只是一個模型，不可能短期或者一夜致富，量化基金需要堅持長期投資的理念。

以南方基金2010年3月發(fā)行的首只量化投資基金為例，專家認(rèn)為該基金會呈現(xiàn)出“中期穩(wěn)定、長期出色”的特點(diǎn)。所謂中期穩(wěn)定，就是指以年度為周期，基金業(yè)績跑贏股票型基金的前50%，而在3年周期中，累計收益有望進(jìn)入股票型基金前30%行列。

但從短期業(yè)績來看，因?yàn)樵摶鸶叨确稚?，均衡配置的特點(diǎn)，很少會在某段時期極為突出，而是在相對均衡的市場環(huán)境中會更具優(yōu)勢。若市場處于某種風(fēng)格占據(jù)明顯優(yōu)勢的階段，則該基金業(yè)績有可能表現(xiàn)平淡。從中國市場的長期歷史來看，某種風(fēng)格優(yōu)勢持續(xù)全年的情形并不常見，而在風(fēng)格轉(zhuǎn)換時，均衡配置的優(yōu)勢就凸顯出來。在經(jīng)歷風(fēng)格轉(zhuǎn)換后，基金的中期業(yè)績跑贏同類型平均收益的概率很大。

從成立以來的運(yùn)作情況來看，該基金迄今為止的業(yè)績基本符合以上預(yù)期。從基金成立到去年9月，由于市場風(fēng)格高度偏離均衡，且基金處于建倉期，基金階段業(yè)績表現(xiàn)并未超越股票型基金指數(shù)（即股票型基金平均水平），而在去年10月市場風(fēng)格進(jìn)入轉(zhuǎn)換期后，基金業(yè)績迅速提升。在今年以來逐步回歸均衡的市場環(huán)境中，該基金業(yè)績更是進(jìn)入股票型前10%以內(nèi)。

從今年二季度的市場環(huán)境來看，風(fēng)格均衡化的轉(zhuǎn)換仍將繼續(xù)，南方策略在二季度業(yè)績有望繼續(xù)明顯跑贏股票型基金平均收益水平。

投資風(fēng)險有哪些

投資量化基金的風(fēng)險主要體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)。

量化模型質(zhì)量產(chǎn)生的投資風(fēng)險

投資模型本身的質(zhì)量，是量化基金最核心的競爭力。專業(yè)人士以為，對于中國這樣的新興市場，量化投資的關(guān)鍵是能否根據(jù)市場特點(diǎn)，設(shè)計出好的投資模型。然而，已有的量化基金中，大多簡單地利用國外已公開的模型，或是用基金公司自有的一些簡單模型，在考察市場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，在國內(nèi)市場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，僅是基金公司體現(xiàn)其“專業(yè)性”的一個由頭，還有待觀察。

基金經(jīng)理執(zhí)行紀(jì)律打折扣所產(chǎn)生的道德風(fēng)險

好買基金研究中心的一份報告指出，大部分量化基金在擇時、行業(yè)配置和資金管理等方面并沒有采用量化模型，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告可以發(fā)現(xiàn)，基金要么不進(jìn)行擇時，要么根據(jù)主觀經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行擇時，這在很大程度上無法體現(xiàn)出模型選股產(chǎn)生的效果。

數(shù)量化模型滯后產(chǎn)生的風(fēng)險

量化基金效果如何，無法脫離資本市場環(huán)境的成熟度。量化模型的運(yùn)用有重要的前提條件，是必須在一個相對成熟穩(wěn)定的市場中運(yùn)行，這種市場環(huán)境下基于歷史數(shù)據(jù)設(shè)計的模型才可能延續(xù)其有效性。國內(nèi)股市曾經(jīng)大起大落，市場結(jié)構(gòu)和運(yùn)行規(guī)律都發(fā)生過質(zhì)變。在這種情況下量化模型有可能跟不上市場本身的改變，嚴(yán)格的量化投資也難以適應(yīng)變化。這或許是這種舶來品水土不服的一大原因。可以說，早期的A股市場并不適合量化投資理念，而隨著市場逐漸成熟，量化投資的優(yōu)勢才開始逐漸顯現(xiàn)。近兩年量化投資基金數(shù)量成倍增加，也是對這一趨勢的反映。

規(guī)避風(fēng)險有策略

規(guī)避量化基金投資風(fēng)險并非無章可循，只要做到以下幾點(diǎn)，就可將風(fēng)險降到最低。

震蕩市適合選擇量化基金

量化投資以先進(jìn)的數(shù)學(xué)模型替代人為的主觀判斷，因借助系統(tǒng)強(qiáng)大的信息處理能力而具有更大的投資穩(wěn)定性，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。在2010年A股市場的震蕩市場環(huán)境之中，中海量化策略股票型證券投資基金截至2010年12月31日，基金凈值增長率為7.22%，高于業(yè)績比較基準(zhǔn)2.32個百分點(diǎn)。

選擇規(guī)模相對較大的量化基金公司

一般來說，量化投資模型更適合大資金運(yùn)作。構(gòu)建的組合視資金量的情況由30～500只股票組成，每一只股票只買少許(幾千到幾萬股)。例如15億元資金，300只股票，每只股票只需買500萬元，平均每只股票20萬股，高價小盤股才幾萬股。進(jìn)入市場、退出市場沖擊成本幾乎為零，即使在跌市中也容易退出市場止損，在牛市中也容易快速低成本建倉。今年一季度南方策略優(yōu)化業(yè)績表現(xiàn)進(jìn)入股票型基金前5%，中海能源量化基金凈值增長率為2.17%，低于業(yè)績比較基準(zhǔn)0.47個百分點(diǎn)。

價值型市場下首選量化投資基金

量化基金并非在所有市場都能有效戰(zhàn)勝非量化基金。國際知名的基金研究機(jī)構(gòu)理柏(Lipper)把基金分為4類型，將每一類型的量化投資與傳統(tǒng)投資進(jìn)行比較，2005年量化投資基金全面戰(zhàn)勝傳統(tǒng)基金，而2006年在增強(qiáng)指數(shù)型基金中，量化投資落后于傳統(tǒng)型基金，到2007年則情況發(fā)生較大轉(zhuǎn)彎，除市場中立基金外，其余量化投資基金全部跑輸傳統(tǒng)型基金。在考慮了風(fēng)險、跟蹤誤差后，量化投資具有更小的跟蹤誤差和更高的回報。研究表明數(shù)量投資基金業(yè)績具有很強(qiáng)的輪動特點(diǎn)。大部分?jǐn)?shù)量投資基金具有很強(qiáng)的價值投資偏好，因此，他們在價值型市場下表現(xiàn)良好，1998～1999年是成長型市場，量化投資基金大部分跑輸傳統(tǒng)型基金。2001～2005年是價值型市場，數(shù)量化投資基金普遍表現(xiàn)優(yōu)異。

選擇良好的量化基金管理團(tuán)隊(duì)至關(guān)重要

這是量化基金能取得優(yōu)良業(yè)績的最關(guān)鍵因素。就如同同樣采取基本面研究的基金來說，有的基金業(yè)績好，有的基金業(yè)績差，量化基金也是如此，只有擁有良好量化技術(shù)的管理團(tuán)隊(duì)，才能獲得良好的業(yè)績。

量化基金申購贖回費(fèi)用及購買注意事項(xiàng)

關(guān)于量化基金的申購贖回費(fèi)用，以光大保德信量化核心證券投資基金為例，該基金認(rèn)購采取金額認(rèn)購的方式，認(rèn)購金額包括認(rèn)購費(fèi)用和凈認(rèn)購金額，其中：

認(rèn)購費(fèi)用＝認(rèn)購金額×認(rèn)購費(fèi)率

凈認(rèn)購金額＝（認(rèn)購金額＋認(rèn)購利息）－認(rèn)購費(fèi)用

認(rèn)購份額＝凈認(rèn)購金額/基金份額面值

篇(7)

近年來，投資領(lǐng)域的眾多精英紛紛投身量化投資領(lǐng)域，利用計算機(jī)科技并采用一定的數(shù)學(xué)模型去實(shí)現(xiàn)自己的投資理念、投資策略。他們以自己的智慧加數(shù)學(xué)的方法組成投資策略，設(shè)計出自己的贏利模型，來克服交易中人性的弱點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的贏利。

不少機(jī)構(gòu)和個人都贏利頗豐，然而從今年8月開始，不少量化投資者都在遇到同一個問題，以前穩(wěn)定贏利的模型現(xiàn)在開始不靈了，屢屢大幅回撤虧損。

“好奇怪，每一次回撤都打到止損點(diǎn)后，再重新起來，這模型到底怎么了？”渤海證券某分析師告訴記者。

國內(nèi)如此，國外量化同行也遇到同樣的困惑，經(jīng)常出現(xiàn)很大的回撤。尤其是最近，全球CTA策略都不太景氣，很多傳統(tǒng)CTA做得比較大的公司，今年都面臨倒閉窘境。

倒在反向策略？

2013年11月17日上午，清華大學(xué)深圳研究生院報告廳。第四屆（2013秋季）中國量化投資國際峰會上，100多位金融界菁英匯聚一堂，交流著量化投資出現(xiàn)的問題。

不少同行都遇到了和渤海證券分析師類似的問題，模型失靈，行情每次回撤都打在止損位后，再重新起來，一次次止損都在虧錢，是模型出了問題嗎？

“你的反向策略是如何制定的呢？”在上午的論壇上，臺下的提問給嘉賓制造了些許緊張，在量化這個圈子里，大家對模型都是諱莫如深，避而不談，更何況是反向策略的制定，這位被問嘉賓顧左后而言他，并沒有正面回答。

反向策略揭開了近幾個月大多數(shù)模型虧損的冰山一角。投資界有這樣一種說法，投資者都是在賺犯錯方錢。顯然當(dāng)量化投資者在逐漸增多時，在市場中這部分人群都在用類似方法，也就有了相同的屬性，這時聰明者就針對這部分人群制定出了相應(yīng)的反向策略，專剪這個人群的羊毛，多數(shù)模型失靈也就不足為奇了。

上述提問者沒有輕易放棄，又把問題轉(zhuǎn)向了本次論壇的主持人原美國騎士資本董事總經(jīng)理、高頻交易總監(jiān)明可煒。

“反投資策略的方式我聽得很少?，F(xiàn)在的問題是很多的量化投資同時進(jìn)入市場，使得市場的價格實(shí)現(xiàn)機(jī)制出現(xiàn)了偏差，反策略發(fā)現(xiàn)了很多的量化投資策略在做同一件事情的時候，把價格推到了不合理的位置?！比绻f主持人上面的回答相對中肯，下面則有意淡化反投資策略。

“犯錯誤的投資人可以使別的投資人的回報變得更多，但并不是說你要有收益必須是別人犯錯誤的結(jié)果。就像巴菲特說，他買一只股票絕對不是因?yàn)檫@只股票今年便宜點(diǎn)，而是他認(rèn)為這只股票在未來30年、50年會給他帶來很高的利益。我認(rèn)為量化投資者也不是在尋求別人犯錯務(wù)的時機(jī)，如果是基本面，或者說發(fā)現(xiàn)了一個趨勢，就可以獲得很好的收益，這個時候誰都沒有犯錯誤。”

策略失效另有隱情

反向策略并不是策略模型失效的唯一原因，會場嘉賓各抒己見。

中國量化投資學(xué)會理事長丁鵬認(rèn)為，如果說它是有經(jīng)濟(jì)學(xué)原理做支撐的策略，它未來一定再次有效。比如說套利策略，平常講的股指期貨套利，它是有經(jīng)濟(jì)學(xué)原理做支撐的；還有大的趨勢性策略，只能抓大牛市或者大熊市的，可能很多年都不會再次有效，像這種策略一旦失效的話，一定要考慮背后的真正驅(qū)動因素是什么。

“對于一些趨勢策略來講，它可能是暫時的失效，因?yàn)檫M(jìn)入趨勢振蕩階段，它必然會這樣。有一些事件操作的策略，它可能因?yàn)槭录南ФL期的失效。”渤海證券金融工程部總經(jīng)理何翔認(rèn)為，“對于短期失效的趨勢策略，從個人來講，你要有一個風(fēng)險容忍度，要清楚能不能堅持這樣的策略?！?/p>

風(fēng)控不容忽視

不少的量化交易者，都有過不錯的收益，但虧損更甚，原因之一是沒有把握住風(fēng)險控制。會場幾位重量級嘉賓暢談了風(fēng)控的方法。

“控制風(fēng)險比收益更重要，控制風(fēng)險才是投資者最核心的東西。”丁鵬認(rèn)為，在銀行、保險、券商和期貨這幾大金融行業(yè)中，期貨的收益應(yīng)該是最高的，但做期貨往往是最窮的；而銀行的收益是最低的，銀行理財只有5、6個點(diǎn)，但銀行是最富的。為什么？因?yàn)殂y行的風(fēng)控能力是最強(qiáng)的，所以真正的富人敢把錢存在銀行，但沒人把大錢拿給期貨公司玩。通常是把風(fēng)險控制住之后，靠規(guī)模、放大杠桿去賺錢的。

通過多策略的方法降低風(fēng)險。職業(yè)投資人、寬客俱樂部總經(jīng)理馮正平認(rèn)為，金融投資的策略體系一定要符合保險學(xué)原理。比如你交易200個標(biāo)的，用了200個策略，其一個標(biāo)的出了問題，僅影響0.5%。要從這個角度去研發(fā)策略、組合策略。

“我們公司對策略風(fēng)控、模型回撤要求非常嚴(yán)格。” 何翔表示，“我們在策略開發(fā)的過程中，特別注重三個方面，一是時間緯度上，要在不同的時間架構(gòu)上對策略進(jìn)行分散，有長期、中期、短期，甚至日內(nèi)的；二是在空間上進(jìn)行分散；三是在策略的類別上分散，有趨勢型策略，也有振蕩型策略，多策略使風(fēng)險最小化?！?/p>

算錯成本沒贏利

張華（化名）是近年從華爾街回來的博士，在國內(nèi)做了一個阿爾法套利，平均每周交易4次，每次交易扣除交易成本之后可以盈利千分之三，一個月做16次，一年收益率應(yīng)該是50%。做出來之后，在數(shù)據(jù)回溯和模擬上都很吻合，但是做進(jìn)去之后，第一個月虧了，第二個月又虧了，第三個月還是虧損。

“這種情況是沒有算清楚沖擊成本和交易成本?！鄙虾ｈT銘投資管理中心總裁張向陽認(rèn)為，在進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)回溯的時候，他應(yīng)該是拿一口價格來算賬，而那口價格是在買價上成交的還是在賣價上成交的，他是不知道的，只能在賣價上買。這樣就形成了誤差，導(dǎo)致設(shè)計模型時就不能贏利。

好模型如利劍

量化贏利如同一輛好車在路上跑，風(fēng)險控制如同剎車，計算成本如同估計路況，遇到路況不好時踩剎車放緩速度避免翻車，而好的策略模型則如同油門，路況好時要想跑的快，必須踩油門。

和多數(shù)寬客人對自己的模型三緘其口不同，渤海證券金融工程部總經(jīng)理何翔分享了團(tuán)隊(duì)幾年來幾種模型的贏利情況。“在整個量化策略開發(fā)過程中，我們以風(fēng)控為前提，然后把握一些趨勢性的機(jī)會，順勢而為，分析市場的行為，做好策略開發(fā)的分散，最終嚴(yán)格執(zhí)行策略，實(shí)現(xiàn)了好的收益?！?/p>

何翔團(tuán)隊(duì)在2010年開發(fā)了MT-SVM量化預(yù)測模型，結(jié)合技術(shù)指標(biāo)、宏觀指標(biāo)，對每個月市場漲跌的情況進(jìn)行預(yù)測。市場本身混沌、非線性的，團(tuán)隊(duì)用人工智能的方法，預(yù)測每個月上證指數(shù)的漲跌，然后得到一個從2001年到現(xiàn)在漲跌方向的預(yù)測結(jié)果。這是一個比較粗糙的預(yù)測方向，給出一個市場方向的大參考。最近的預(yù)測是從10月份開始預(yù)測市場上漲。用上證指數(shù)做一個標(biāo)的，用這個模型做一個簡單的模擬操作，測出來一個凈值，預(yù)測的效果很好。

另一個是量化定增套利策略。這是何翔和團(tuán)隊(duì)在去年年初開發(fā)的，他們更關(guān)注定向增發(fā)前的部分，從董事會預(yù)案公告，股東大會公告通過，然后到證監(jiān)會審核通過，再到定增公告，不同的階段去分析、統(tǒng)計哪些階段會有超額收益。基于這樣的思路，他們建立了量化定增套利策略模型，年化可以到10%-20%，但是波動也比較大。

最后分享的策略是基于量化均線突破策略——短線交易策略。這個策略用在所有的股票上，分析、識別均線和K線形態(tài)，在歷史上滿足這個形態(tài)的樣本，就可以滿足這個的策略，一般持有1到3天。這個策略效果還不錯，只是可容納的資金有限，如果擴(kuò)大樣本量，還會有比較好的結(jié)果的。

何翔對自己團(tuán)隊(duì)的策略如數(shù)家珍，看得出來，對策略出來的效果巨滿意。

明天還能賺錢嗎？

隨著對量化的熟絡(luò)，越來越多的投資者進(jìn)入了這個圈子，“悍馬定理”創(chuàng)始人馮正平給這些新的寬客提出了寶貴建議：

原來做主觀交易的投資者有盤感、經(jīng)驗(yàn)、好心態(tài)、能夠操作大資金，建議他們組建一個團(tuán)隊(duì)，和一些做量化投資者結(jié)合起來，一起做市場，會少走彎路。

現(xiàn)貨投資者，因?yàn)樵瓉憩F(xiàn)貨做的好，規(guī)模大，擁有豐富的社會資源，基于現(xiàn)貨市場的定價機(jī)制形成了自己的一些的方式，如果做量化，建議他們先實(shí)現(xiàn)程序化，做一些套?；蛘邔_，無需高深的數(shù)學(xué)知識也會收入頗豐。

如果是純量化投資者，因?qū)淼陌l(fā)展趨勢會更加智能化，所以要向更復(fù)雜的非線性的數(shù)據(jù)工具傾斜。

對于量化投資的未來發(fā)展趨勢，丁鵬認(rèn)為會形成兩大流派，一個是策略流派，一個是工具流派。策略流派是開發(fā)出各種各樣的好策略，發(fā)現(xiàn)更多的機(jī)會；工具流派是用傳統(tǒng)的策略，但工具做得更好、數(shù)據(jù)更全、效率更高、數(shù)據(jù)更快。