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量化投資與分析范文第1篇

盡管量化投資已經(jīng)成為市場投資的發(fā)展趨勢,但是大多數(shù)投資者并不是很熟悉量化投資。一方面是由于量化投資一定程度上依賴數(shù)學(xué)模型,而賺錢的投資模型都是機(jī)構(gòu)的秘密武器,不會(huì)輕易披露。另一方面是由于量化投資采用計(jì)算機(jī)系統(tǒng),設(shè)計(jì)各種交易手段,有著較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算與技術(shù)要求,現(xiàn)在許多量化投資都是計(jì)算機(jī)自動(dòng)執(zhí)行的程序交易。另外,量化交易者,俗稱寬客(quants)的交易和故事多多少少增加了量化投資的神秘感。所以,人們一般把量化投資稱為“黑箱”。納蘭(Narang,R.,2012)描述了量化交易系統(tǒng)的典型構(gòu)造,打開了量化投資的“黑箱”。納蘭認(rèn)為阿爾法模型用來預(yù)測市場未來方向,風(fēng)險(xiǎn)控制模型用來限制風(fēng)險(xiǎn)暴露,交易成本模型用來分析為構(gòu)建組合產(chǎn)生的各種成本,投資組合構(gòu)建模型在追逐利潤、限制風(fēng)險(xiǎn)與相關(guān)成本之間做出平衡,然后給出最優(yōu)組合。最優(yōu)目標(biāo)組合與現(xiàn)有組合的差異就由執(zhí)行模型來完成。數(shù)據(jù)和研究部分則是量化投資的基礎(chǔ):有了數(shù)據(jù),就可以進(jìn)行研究,通過測試、檢驗(yàn)與仿真正確構(gòu)建各個(gè)模型。預(yù)測市場并制定策略是量化投資的核心,即阿爾法模型在量化投資中處于核心地位。隨著量化投資的不斷發(fā)展,量化投資模型也在不斷改進(jìn)。簡單的策略可能就是證券或組合的套利行為,如期現(xiàn)套利組合、市場異象研究中的差價(jià)組合等。統(tǒng)計(jì)套利策略是經(jīng)典的量化投資策略,如匹配交易或攜帶交易。近年來,高頻交易成為量化投資的重要內(nèi)容,基于高速的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)實(shí)施高頻的程序交易已經(jīng)是量化投資的重要利器。丁鵬(2012)將量化投資的主要內(nèi)容分為以下幾個(gè)方面:量化選股、量化擇時(shí)、股指期貨套利、商品期貨套利、統(tǒng)計(jì)套利、期權(quán)套利、算法交易、ETF/LOF套利和高頻交易等。他認(rèn)為量化投資的優(yōu)勢在于:紀(jì)律性、系統(tǒng)性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性和分散化。

二、量化投資“黑箱”中的構(gòu)造與證券投資學(xué)的差異

在傳統(tǒng)的證券投資學(xué)中,投資組合理論、資本資產(chǎn)定價(jià)模型、套利定價(jià)理論和期權(quán)定價(jià)理論是現(xiàn)代金融理論的四塊基石。前兩者主要依靠均值-方差組合優(yōu)化的思想,后兩者則主要依靠市場的無套利條件。傳統(tǒng)的投資方法主要是基本面分析和技術(shù)分析兩大類,而量化投資則是“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)投資策略的過程”。從概念看,量化投資既不是基本面分析,也不是技術(shù)分析,但它可以采用基本面分析,也可以采用技術(shù)分析,關(guān)鍵在于依靠模型來實(shí)現(xiàn)投資理念與投資策略。為了分析量化投資對(duì)證券投資學(xué)的啟示,本文從量化投資“黑箱”的各個(gè)構(gòu)成來探討量化投資與證券投資學(xué)中思路和觀點(diǎn)的差異。

(一)資產(chǎn)定價(jià)與收益的預(yù)測

根據(jù)組合優(yōu)化理論,投資者將持有無風(fēng)險(xiǎn)組合與市場風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)組合,獲得無風(fēng)險(xiǎn)利率與市場風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。資本資產(chǎn)定價(jià)模型則將此應(yīng)用到單一證券或組合,認(rèn)為證券的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)等于無風(fēng)險(xiǎn)利率加上與風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)比率一致的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),超過的部分就是超額收益,即投資組合管理所追求的阿爾法值。追求顯著正的阿爾法是資產(chǎn)定價(jià)理論給實(shí)務(wù)投資的一大貢獻(xiàn)?；谝蛩啬Ｐ偷奶桌▋r(jià)理論則從共同風(fēng)險(xiǎn)因素的角度提供了追求阿爾法的新思路。其中,法瑪和佛倫齊的三因素定價(jià)模型為這一類量化投資提供了統(tǒng)一的參考?？梢哉f,在因素定價(jià)方面,量化投資繼承了資產(chǎn)定價(jià)理論的基本思想。對(duì)于因素定價(jià)中因素的選擇,證券投資學(xué)認(rèn)為,對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的影響,長期應(yīng)主要關(guān)注基本面因素,而短期應(yīng)主要關(guān)注市場的交易行為,即采用技術(shù)分析。在量化投資中,主要強(qiáng)調(diào)按照事先設(shè)定的規(guī)則進(jìn)行投資,這在一定程度上與技術(shù)分析類似。但是,在技術(shù)分析中,不同的人會(huì)有不同的結(jié)論,而量化投資則強(qiáng)調(diào)投資的規(guī)則化和固定化,不會(huì)因人的差異而有較大的不同。另外,量化交易更強(qiáng)調(diào)從統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)模型方面尋找資產(chǎn)的錯(cuò)誤定價(jià)或者進(jìn)行收益的預(yù)測。

(二)無套利條件與交易成本

在證券投資學(xué)里,流動(dòng)性是證券的生命力。組合投資理論、資本資產(chǎn)定價(jià)模型以及套利定價(jià)理論等都認(rèn)為市場中存在大量可交易的證券,投資者可以自由買賣證券。這主要是為了保證各種交易都能實(shí)現(xiàn),如套利交易。根據(jù)套利定價(jià)理論,一旦市場出現(xiàn)無風(fēng)險(xiǎn)的套利機(jī)會(huì),理性投資者會(huì)立即進(jìn)行套利交易,當(dāng)市場均衡時(shí)就不存在套利機(jī)會(huì)?，F(xiàn)實(shí)市場中往往存在套利限制。一是因?yàn)閯P恩斯說的“市場的非理性維持的時(shí)間可能會(huì)長到你失去償付能力”。二是因?yàn)槭袌隹偸谴嬖诮灰踪M(fèi)用等成本。但證券投資學(xué)中,對(duì)市場中套利限制與非流動(dòng)性的關(guān)注較少,這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)金融理論中簡化了市場結(jié)構(gòu)。市場微觀結(jié)構(gòu)理論研究在既定的交易規(guī)則下,金融資產(chǎn)交易的過程及其結(jié)果,旨在揭示金融資產(chǎn)交易價(jià)格形成的過程及其原因。在市場微觀結(jié)構(gòu)理論中,不同的市場微觀結(jié)構(gòu)對(duì)市場流動(dòng)性的沖擊是不同的。因而,從量化投資的角度看,為了降低交易帶來的價(jià)格沖擊,能實(shí)施量化投資策略的證券往往都應(yīng)有較好的流動(dòng)性,因?yàn)榻灰讜r(shí)非流動(dòng)性直接影響投資策略的實(shí)施。從這個(gè)意義上講,量化投資時(shí)的交易成本不僅包括交易費(fèi)用,更主要的是要考慮市場交易沖擊的流動(dòng)性成本。

(三)風(fēng)險(xiǎn)控制與市場情緒

在證券市場中,高收益與高風(fēng)險(xiǎn)相匹配。量化投資在追求高收益的同時(shí),不可避免地承擔(dān)了一定的風(fēng)險(xiǎn)。在證券投資學(xué)中,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)主要源于宏觀經(jīng)濟(jì)因素,非系統(tǒng)性因素則主要源于行業(yè)、公司因素,并且不考慮市場交易行為的影響。在量化投資中,較多地使用因素定價(jià)模型,不僅會(huì)考慮市場經(jīng)濟(jì)因素,而且會(huì)考慮交易行為等因素,只是不同的模型有不同的側(cè)重點(diǎn),在多模型的量化投資系統(tǒng)中自然包括了這兩方面的因素。除了各種基本面和市場交易的因素風(fēng)險(xiǎn)外,量化投資還有自身不可忽視的風(fēng)險(xiǎn)源。一方面,量化交易中,部分交易是采用保證交易的期貨、期權(quán)等衍生品交易,這種杠桿交易具有放大作用,隱藏著巨大的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面,市場沖擊的流動(dòng)性成本也是量化投資的風(fēng)險(xiǎn)控制因素,理所當(dāng)然地在圖1的風(fēng)險(xiǎn)控制模型中體現(xiàn)出來。另外,在一般的投資過程中,市場情緒或多或少會(huì)成為風(fēng)險(xiǎn)控制的一個(gè)對(duì)象。然而,在量化投資中,更多的交易都是通過計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)的,如程序交易等,這樣以來,投資者情緒等因素對(duì)投資決策的影響相對(duì)較小。所以,在量化投資的風(fēng)險(xiǎn)控制模型中較少地考慮市場情緒以及投資者自身的情緒,主要是通過承擔(dān)適度的風(fēng)險(xiǎn)來獲得超額回報(bào),因?yàn)楫吘箿p少風(fēng)險(xiǎn)也減少了超額回報(bào)。

(四)執(zhí)行高頻交易與算法交易

在對(duì)未來收益、風(fēng)險(xiǎn)和成本的綜合權(quán)衡下,實(shí)現(xiàn)投資策略成為量化投資的重要執(zhí)行步驟。為了達(dá)到投資目標(biāo),量化投資不斷追求更快的速度來執(zhí)行投資策略,這就推動(dòng)了采用高速計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的程序化交易的誕生。在證券投資學(xué)里,技術(shù)分析認(rèn)為股價(jià)趨勢有長期、中期和短期趨勢,其中,長期和中期趨勢有參考作用,短期趨勢的意義不大。然而,隨著計(jì)算機(jī)信息科技的創(chuàng)新,量化投資策略之間的競爭越來越大,誰能運(yùn)作更快的量化模型,誰就能最先找到并利用市場錯(cuò)誤定價(jià)的瞬間,從而賺取高額利潤。于是,就誕生了高頻交易:利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)和進(jìn)行量化分析,快速做出交易決策,并且隔夜持倉。高頻交易的基本特點(diǎn)有:處理分筆交易數(shù)據(jù)、高資金周轉(zhuǎn)率、日內(nèi)開平倉和算法交易。高頻交易有4類流行的策略:自動(dòng)提供流動(dòng)性、市場微觀結(jié)構(gòu)交易、事件交易和偏差套利。成功實(shí)施高頻交易同時(shí)需要兩種算法:產(chǎn)生高頻交易信號(hào)的算法和優(yōu)化交易執(zhí)行過程的算法。為了優(yōu)化交易執(zhí)行,目前“算法交易”比較流行。算法交易

優(yōu)化買賣指令的執(zhí)行方式,決定在給定市場環(huán)境下如何處理交易指令:是主動(dòng)的執(zhí)行還是被動(dòng)的執(zhí)行,是一次易還是分割成小的交易單。算法交易一般不涉及投資組合的資產(chǎn)配置和證券選擇問題。 三、對(duì)量化投資在證券投資教學(xué)中應(yīng)用的思考

從上述分析可以知道,量化投資的“黑箱”構(gòu)造與證券投資學(xué)之間存在一定的差異,因此,在證券投資的教學(xué)中應(yīng)當(dāng)考慮量化投資發(fā)展的要求。

(一)市場微觀結(jié)構(gòu)與流動(dòng)性沖擊

在理性預(yù)期和市場有效假說下,市場價(jià)格會(huì)在相關(guān)信息披露后立即調(diào)整,在信息披露前后市場有著截然不同的表現(xiàn)。在證券投資學(xué)里,一般認(rèn)為價(jià)格的調(diào)整是及時(shí)準(zhǔn)確的,然而,現(xiàn)實(shí)的世界里,價(jià)格調(diào)整需要一個(gè)過程。在不同的頻率下,這種價(jià)格形成過程的作用是不同的。在長期的投資中,短期的價(jià)格調(diào)整是瞬間的,影響不大。然而,在高頻交易中,這種價(jià)格調(diào)整過程影響很大。市場微觀結(jié)構(gòu)就是研究這種價(jià)格形成過程。市場微觀結(jié)構(gòu)理論中有兩種基本的模型:存貨模型和信息模型。存貨模型關(guān)注商委托單簿不平衡對(duì)訂單流的影響,解釋沒有消息公布時(shí)價(jià)格短暫波動(dòng)的原因。信息模型關(guān)注信息公布后信息反映到價(jià)格中的這一過程,認(rèn)為含有信息的訂單流是導(dǎo)致價(jià)格波動(dòng)的原因。無論是關(guān)注委托訂單的存貨模型還是關(guān)注市場參與者信息類型的信息模型,這些市場微觀結(jié)構(gòu)的研究加強(qiáng)了流動(dòng)性與資產(chǎn)價(jià)格之間的聯(lián)系,強(qiáng)調(diào)流動(dòng)性在量化投資決策中的重要作用。一般的證券投資學(xué)中基本沒有市場微觀結(jié)構(gòu)的內(nèi)容,因而,為了加強(qiáng)證券投資學(xué)的實(shí)用性,應(yīng)關(guān)注市場微觀結(jié)構(gòu)的內(nèi)容與發(fā)展。

(二)業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)與高杠桿

對(duì)于證券組合而言,不僅要分析其超額收益和成本,還要考慮其風(fēng)險(xiǎn)與業(yè)績。在組合業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)中,一方面要考慮風(fēng)險(xiǎn)的衡量,另一方面則要分析業(yè)績的來源。在證券投資學(xué)中,組合業(yè)績來自于市場表現(xiàn)以及管理者的配置與選股能力。對(duì)于量化投資而言,市場時(shí)機(jī)和管理者的能力依然重要,然而,量化投資的業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)還應(yīng)考慮另一個(gè)因素:高杠桿。量化交易中,部分交易是采用保證交易的期貨、期權(quán)等衍生品交易,這種杠桿交易具有放大作用,在市場好的時(shí)候擴(kuò)大收益,但在市場不好的時(shí)候會(huì)加速虧損,這些與傳統(tǒng)的業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)就不太一樣。在一般的證券投資學(xué)里,業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)主要考慮經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的收益,很少考慮其杠桿的作用,這不僅忽略了杠桿的貢獻(xiàn),而且有可能夸大了投資者的技能水平。

(三)人為因素與模型風(fēng)險(xiǎn)

在量化投資中,非常注重計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)和模型的分析,這突出了量化投資的規(guī)則性和固定性。然而,實(shí)際中,別看量化采用了各種數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)模型,但策略設(shè)計(jì)、策略檢測和策略更新等過程都離不開人的決策。量化交易策略與判斷型交易策略的主要差別在于策略如何生成以及如何實(shí)施。量化投資運(yùn)用模型對(duì)策略進(jìn)行了細(xì)致研究,并借助計(jì)算機(jī)實(shí)施策略,能夠消除很多認(rèn)為的隨意性。但是,量化策略畢竟體現(xiàn)投資者的交易理念,這一部分依賴于投資者的經(jīng)驗(yàn),一部分依賴于投資者對(duì)市場的不斷觀察與更新。實(shí)際上,人始終處于交易之中,對(duì)于市場拐點(diǎn)以及趨勢反轉(zhuǎn)的判斷主要還是依賴投資者的經(jīng)驗(yàn)。光大的烏龍指事件充分表明了人為因素在量化投資中的兩面性:決策實(shí)施依賴于人的設(shè)定,而人的設(shè)定不僅依賴于經(jīng)驗(yàn),而且人還會(huì)犯錯(cuò)。人之所以會(huì)犯錯(cuò),一方面是因?yàn)槿藗儗?duì)市場的認(rèn)知是不完全的,另一方面則是人們使用了錯(cuò)誤的模型。經(jīng)典的證券投資理論中,股票價(jià)格的變動(dòng)被認(rèn)為是隨機(jī)的,小概率事件出現(xiàn)的機(jī)會(huì)比較小,但是經(jīng)驗(yàn)研究表明股票收益率具有肥尾現(xiàn)象,小概率事件發(fā)生的機(jī)會(huì)超出了人們?cè)鹊恼J(rèn)識(shí),即市場還會(huì)出現(xiàn)“黑天鵝”。更為關(guān)鍵的是,量化投資更依賴數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)模型,這就使得量化投資存在較大的模型風(fēng)險(xiǎn),即使用了錯(cuò)誤的模型。為了防范模型風(fēng)險(xiǎn),應(yīng)采用更為穩(wěn)健的模型,即模型的參數(shù)和函數(shù)應(yīng)該適應(yīng)多種市場環(huán)境。近年來,研究表明,證券收益及其與風(fēng)險(xiǎn)因素的關(guān)系存在較大的非線性,同時(shí),市場中存在一定的“噪聲”,采用隱馬爾科夫鏈等隨機(jī)過程和機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行信息處理成為量化投資的重要技術(shù)支持。

量化投資與分析范文第2篇

關(guān)鍵詞：量化基金；數(shù)量化投資；量化策略

中圖分類號(hào)：F832.51 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2011.11.38 文章編號(hào)：1672-3309（2011）11-84-02

近年來，隨著我國資本市場的不斷發(fā)展，數(shù)量化投資在國內(nèi)越來越受到關(guān)注。國內(nèi)機(jī)構(gòu)投資者逐漸增加量化分析在投資中的應(yīng)用。在基本面投資的基礎(chǔ)上應(yīng)用數(shù)量化策略,成為投資領(lǐng)域發(fā)展的新趨勢。國內(nèi)的基金公司在這股潮流下也紛紛推出自己的量化基金產(chǎn)品。

依據(jù)資訊商wind的顯示，截至2011年9月底市場上一共有14只不同類型的量化基金。

一、國內(nèi)量化基金的發(fā)展

據(jù)統(tǒng)計(jì)，國外定量投資在全部投資產(chǎn)品中的份額中占30%以上，主動(dòng)投資產(chǎn)品中大約有20-30%使用量化技術(shù)。與國外市場相比，國內(nèi)基金無論數(shù)量還是規(guī)模都要小很多。國內(nèi)大部分量化基金都是在2008年金融危機(jī)之后才陸續(xù)推出。目前市場上有65家基金公司，正式推出量化基金的也只有13家。

自開始兩只量化基金成立后，2006-2008年期間市場上沒有任何新的量化基金成立，之后又呈現(xiàn)出一個(gè)快速增長的態(tài)勢。為什么國內(nèi)量化基金的發(fā)展會(huì)有如此特點(diǎn)？分析一下其中原因，筆者認(rèn)為有如下幾點(diǎn)：

（一）國內(nèi)資本市場的發(fā)展為量化投資準(zhǔn)備了必要條件。2005年以來，證券市場發(fā)生了一系列變化：股權(quán)分置改革完成、IPO擴(kuò)容，賣方量化研究能力提高、股指期貨及融資融券的推出等。如何在眾多的上市公司中迅速、有效地選擇投資目標(biāo)，降低調(diào)研和投資成本，成為機(jī)構(gòu)投資者面對(duì)的新問題。而通過用量化手段，分析、歸納出相對(duì)客觀的選股模式，發(fā)掘內(nèi)在的驅(qū)動(dòng)因素，正是量化選股的優(yōu)勢所在。正是在這樣的環(huán)境下，機(jī)構(gòu)投資者開始重視起量化投資來。作為證券市場上的賣方，券商紛紛在自己的金工團(tuán)隊(duì)基礎(chǔ)上成立數(shù)量化研究團(tuán)隊(duì)，推出了大量量化策略報(bào)告和量化投資方面的服務(wù)（如程序化交易服務(wù)）。一些陽光私募基金也開始成立。公募基金作為市場的領(lǐng)頭羊，自然在量化投資方面不甘落后，招兵買馬為發(fā)行量化基金做準(zhǔn)備。

（二）國外量化基金的優(yōu)異表現(xiàn)吸引了眾人的目光，特別是2008年金融危機(jī)期間，量化基金的優(yōu)異表現(xiàn)吸引了更多的人關(guān)注。當(dāng)時(shí)大部分基金都虧損嚴(yán)重，但部分采用量化策略的基金卻獲得了非常好的收益。詹姆斯?西蒙斯管理的大獎(jiǎng)?wù)禄鸬哪昃鶅艋貓?bào)率高達(dá)35%，成為量化基金中令人眼紅的明星。國內(nèi)基金公司正是抓住投資者對(duì)量化基金的興趣，適時(shí)推出各自的量化基金產(chǎn)品。

（三）人才隊(duì)伍的積累，為國內(nèi)量化基金的推出提供了可能。量化基金是一個(gè)舶來品，熟悉量化基金管理的人才在國內(nèi)相當(dāng)缺乏。光大保德信和上投摩根之所以能較早推出其量化基金，關(guān)鍵在于其外方股東的支持，其產(chǎn)品采用的是其外方股東提供的量化投資方法。而當(dāng)時(shí)國內(nèi)的本土基金則缺乏這方面的人才，自然沒有實(shí)力推出量化基金產(chǎn)品。但金融危機(jī)給了國內(nèi)基金行業(yè)機(jī)會(huì)，危機(jī)之后很多國外的投資人才回到國內(nèi)，他們也帶來的國外的一些先進(jìn)的量化投資知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。目前市場上量化基金經(jīng)理絕大多數(shù)均是有海外背景的。

二、國內(nèi)量化基金的量化技術(shù)

通過基金的招募說明書，我們可以將市場上目前量化基金采用的數(shù)量化模型和模型主要使用的選股指標(biāo)羅列出來。

我們無法了解各基金量化模型的詳細(xì)內(nèi)容，但從表2可以看出，目前國內(nèi)基金采用的模型多是側(cè)重于選股的。其中多因子模型應(yīng)用最多，通過多因子模型篩選出被低估的股票，進(jìn)行價(jià)值投資是大部分基金所采用的量化方法。這一情況也與海外情況類似。

三、國內(nèi)量化基金收益及績效

本文選取了成立以來、最近1年（20100930-20110930）、今年以來這3個(gè)時(shí)間段來從收益和績效兩個(gè)方面對(duì)市場上量化基金進(jìn)行對(duì)比。通過比較，我們可以看到富國滬深300、光大保德信核心和中海量化策略這三支基金表現(xiàn)相對(duì)較好。但從總體上來說，國內(nèi)量化基金表現(xiàn)還不是很突出，各只業(yè)績差距也很大。

四、影響國內(nèi)量化基金發(fā)展的因素

國內(nèi)量化基金的發(fā)展畢竟要取決于證券市場的大環(huán)境，隨著股改的結(jié)束、股指期貨的推出，市場環(huán)境相比之前更有利于量化投資的發(fā)展，但仍然有很多的約束，如衍生產(chǎn)品的缺乏，對(duì)基金公司、保險(xiǎn)公司投資的約束，這些都制約了機(jī)構(gòu)投資者在量化投資方面施展拳腳的空間。當(dāng)然，我相信隨著中國資本市場的發(fā)展，這些情況在未來會(huì)逐步改善。

數(shù)量化模型的應(yīng)用需要結(jié)合實(shí)際的市場環(huán)境，國內(nèi)量化投資水平的提高，不能依靠引進(jìn)模型，最關(guān)鍵的還是要結(jié)合本土的實(shí)際情況，開發(fā)適合國內(nèi)市場的模型。量化技術(shù)的本土化發(fā)展是未來量化基金發(fā)展的關(guān)鍵，只有設(shè)計(jì)出符合國內(nèi)市場環(huán)境并能取得不錯(cuò)業(yè)績的量化模型，投資者才能真正認(rèn)同量化基金。

另外，基金的考核機(jī)制也是影響量化基金發(fā)展的一個(gè)重要因素。量化基金因其特殊性，其績效考核與普通基金會(huì)有不同。設(shè)定一個(gè)合理的基金考核制度，給其一個(gè)寬松的投資環(huán)境，只有這樣量化基金才能更加健康的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1] 數(shù)量化投資的解讀及其本土化―量化基金專題研究之一[R].聯(lián)合證券，2009-11-17.

[2] 影響量化基金業(yè)績的主要因素[R].海通證券，2009-10-28.

量化投資與分析范文第3篇

關(guān)鍵詞：量化；投資；基金

數(shù)量化投資（以下簡稱量化投資）作為一種新興的投資方法出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，千禧年后蓬勃發(fā)展，截至2008年，該類投資基金占美國證券市場份額的30%。

近年來，量化投資在中國漸漸引起重視，光大保德信基金、上投摩根基金、嘉實(shí)基金、中?；?、長盛基金、華商基金和富國基金等，先后推出了自己的量化基金產(chǎn)品。不少基金公司國內(nèi)外廣攬數(shù)量化投資人才，一股“量化基金”的熱潮悄然掀起。

正如定性投資的偶像巴菲特一樣，量化投資領(lǐng)域的傳奇人物為詹姆斯 西蒙斯。據(jù)統(tǒng)計(jì)，詹姆斯 西蒙斯管理的大獎(jiǎng)?wù)禄饛?989到2006年的平均年收益率高達(dá)38.5%，凈回報(bào)率超過股神巴菲特（他以連續(xù)32年保持戰(zhàn)勝市場的紀(jì)錄，過去20年平均年回報(bào)達(dá)到20%），即使在2007年次債危機(jī)爆發(fā)當(dāng)年，該基金回報(bào)都高達(dá)85%，西蒙斯也因此被譽(yù)為“最賺錢基金經(jīng)理”，“最聰明億萬富翁”。與巴菲特的“價(jià)值投資”不同，西蒙斯依靠數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)管理著自己旗下的巨額基金，他稱自己為“模型先生”。西蒙斯幾乎從不雇用華爾街的分析師，他的文藝復(fù)興科技公司里坐滿了數(shù)學(xué)和自然科學(xué)的博士。用數(shù)學(xué)模型捕捉市場機(jī)會(huì)，由計(jì)算機(jī)做出交易決策，是這位超級(jí)投資者成功的秘訣。（上海金融學(xué)院國際金融研究院 鹿長余）

截至2009年6 月30 日，中國定量投資規(guī)模總量大約187 億元，在全部基金管理規(guī)模中占比僅0.6%?？梢哉f量化投資在中國目前還是一塊需要開墾的處女地，可以預(yù)期的是，量化投資在中國發(fā)展前景廣闊。

什么是量化投資呢？“通過信息和個(gè)人判斷（using information and judgment）來管理資產(chǎn)為基本面投資或者傳統(tǒng)投資，如果遵循固定規(guī)則，由計(jì)算機(jī)模型產(chǎn)生投資決策則可被視為數(shù)量化投資?！?――Fabozzi《Challenges In Quantitative Equity Management》

與傳統(tǒng)投資相比，量化投資的優(yōu)越性主要來自兩個(gè)方面：其一，現(xiàn)資組合理論強(qiáng)調(diào)通過多元化投資組合消除非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，以實(shí)現(xiàn)降低風(fēng)險(xiǎn)的作用。但實(shí)際上由于人的視野和精力都相對(duì)有限，基金經(jīng)理或研究員不可能進(jìn)行大范圍的股票甄選和高頻率的驗(yàn)證測算，形成的投資策略得不到寬度、廣度上的肯定，難免形成一孔之見?？咳肆φ邕x得到的投資組合很難達(dá)到最優(yōu)化配置，無法確保在風(fēng)險(xiǎn)管理和利潤追求上的投資目標(biāo)。而量化投資的視角更廣，借助計(jì)算機(jī)高效、準(zhǔn)確地處理海量信息，更廣泛地尋找和驗(yàn)證投資機(jī)會(huì)，消除投資組合配置的局限性。其二，行為金融學(xué)認(rèn)為，投資者是不理性的。任何一個(gè)投資個(gè)體的判斷與決策過程都會(huì)不同程度地受到認(rèn)知、情緒、意志等各種心理因素的影響?；鸾?jīng)理和投資研究員在一段時(shí)間跟蹤某只股票之后，由于時(shí)刻關(guān)心股價(jià)的表現(xiàn)和基本面的變動(dòng)，可能出現(xiàn)不同程度的情感依賴，“和股票談起戀愛”。即使出現(xiàn)了下跌趨勢，也可能因?yàn)檫^度自信、抵制心理等不理性的分析出發(fā)點(diǎn)而導(dǎo)致投資、薦股時(shí)的行為偏差。而量化投資依靠計(jì)算機(jī)配置投資組合，克服了人性弱點(diǎn)，使投資決策更科學(xué)、更理性。

簡單的說，量化投資是快速高效、客觀理性、個(gè)股與組合并重、收益與風(fēng)險(xiǎn)并重的投資方法。

量化投資的一般步驟如下：

數(shù)據(jù)化模型構(gòu)建組合

1、 數(shù)據(jù)化：主要任務(wù)是把眾多紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)整理分類歸納成有用的數(shù)據(jù)；

2、 建立模型：給定一個(gè)策略，選擇合適的模型預(yù)測收益與風(fēng)險(xiǎn)，選擇最好的策略建立模型；

3、 構(gòu)建組合：根據(jù)預(yù)測結(jié)果按照規(guī)則選擇對(duì)象構(gòu)建組合；

最后我們來看下專業(yè)金融人士對(duì)量化投資的一些看法。

嘉實(shí)基金公司的王永宏博士介紹，定量投資和傳統(tǒng)的定性投資本質(zhì)上是相同的，二者都是基于市場是非有效或弱有效的理論基礎(chǔ)，投資經(jīng)理可以通過對(duì)個(gè)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(duì)上市公司的調(diào)研，以及基金經(jīng)理個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，而定量投資管理則是“定性思想的理性應(yīng)用”。定量投資的核心投資思想包括宏觀周期、估值、成長、盈利質(zhì)量、市場情緒變化等等。

俗話說，“條條大路通羅馬”。巴菲特與西蒙斯的投資理念與成功，說明投資沒有一定之規(guī)。

以巴菲特為代表的一類投資家認(rèn)為，“現(xiàn)實(shí)世界是極為復(fù)雜的，經(jīng)驗(yàn)與思考才是財(cái)富制勝之道”。因此，其成功的關(guān)鍵，不是頂級(jí)的科技，而是對(duì)市場的理解、洞悉和不隨波逐流的勇氣，即以“人”的因素造就財(cái)富的增值。

西蒙斯代表的一類投資家則被看作是推論公式、信任模型的數(shù)學(xué)家。他們利用搜集分析大量的數(shù)據(jù)，利用電腦來篩選投資機(jī)會(huì)，并判斷買賣時(shí)機(jī)，將投資思想通過具體指標(biāo)、參數(shù)的設(shè)計(jì)體現(xiàn)在模型中，并據(jù)此對(duì)市場進(jìn)行不帶任何主觀情緒的跟蹤分析，借助于計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力來選擇投資，以保證在控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下實(shí)現(xiàn)收益最大化。

目前量化投資觀念也在中國興起，量化產(chǎn)品正開始萌芽。新發(fā)行的嘉實(shí)量化阿爾法基金就是量化投資產(chǎn)品，其試圖將投資專家的銳利洞悉和數(shù)學(xué)家的嚴(yán)格客觀進(jìn)行整合，在基本面分析的基礎(chǔ)上，提煉出產(chǎn)生長期超額收益的投資思想，借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)強(qiáng)大的信息處理能力構(gòu)建定量模型及投資組合，并根據(jù)市場變化趨勢及時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整，加上基金經(jīng)理嚴(yán)格遵守紀(jì)律性投資法則，使該基金在融合定性投資思想精髓的同時(shí)，能夠規(guī)避基金經(jīng)理個(gè)人情緒對(duì)組合的影響，有效克服人性弱點(diǎn)，力爭取得長期、持續(xù)、穩(wěn)定的超額收益。

富國基金另類投資部總經(jīng)理，前巴克萊（BGI）大中華主動(dòng)股票投資總監(jiān)李笑薇認(rèn)為量化投資的核心仍是“人腦”。盡管量化投資在海外發(fā)展已有30 余年。由于種種原因，目前這一投資方式在中國尚處起步階段，對(duì)于量化投資也存在諸如“量化就是模型決定一切”、“量化是完全由計(jì)算機(jī)選股”等較片面的認(rèn)識(shí)。李笑薇表示，量化投資的核心是模型設(shè)計(jì)，“模型決定一切”的說法只能說是部分正確。當(dāng)一個(gè)模型已經(jīng)設(shè)計(jì)建設(shè)好之后，模型所產(chǎn)生的交易單的確需要嚴(yán)格執(zhí)行，只有在特殊情況下才能對(duì)其進(jìn)行修改。

但量化投資的核心是模型的設(shè)計(jì)和建設(shè)。而人腦無疑是這一過程中的關(guān)鍵。人對(duì)市場的理解，對(duì)模型構(gòu)建的了解，對(duì)模型在市場中應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)，是搭建一個(gè)完美“黑匣子”的最關(guān)鍵?！爸挥心Ｐ驮O(shè)計(jì)和建設(shè)得好，投資業(yè)績的把握才會(huì)增加?！崩钚北硎?。

此外，不同的市場以及同一個(gè)市場的不同階段對(duì)應(yīng)的投資模型是不一樣的。所以模型從開始設(shè)計(jì)到最后應(yīng)用要經(jīng)過不斷修改，這是最難的問題?！斑@需要足夠的對(duì)市場的理解和對(duì)模型的理解?！崩钚苯忉尩?，定性投資人和定量投資人看待市場的角度不同。

量化投資與分析范文第4篇

主動(dòng)型投資方法面臨革新

人的思維在任何時(shí)候都只能考慮有限個(gè)變量，對(duì)傳統(tǒng)主動(dòng)型投資人而言，決策廣度的有限性，體現(xiàn)在跟蹤股票數(shù)量上的限制，以及決策時(shí)思考變量上的限制。當(dāng)然，傳統(tǒng)的主動(dòng)投資方法在決策深度上是有優(yōu)勢的，所以做更加深入的基本面研究，以彌補(bǔ)決策廣度的不足，是決定成敗的關(guān)鍵。

隨著市場信息傳遞速度的加快，眾多分析師對(duì)基本面數(shù)據(jù)的不斷挖掘，更加深入的分析，似乎越來越難以彌補(bǔ)決策廣度的不足。如果將傳統(tǒng)主動(dòng)型投資比喻為―個(gè)“揀西瓜”比賽的話，現(xiàn)在剩下的西瓜越來越小了，那么這時(shí)“揀西瓜”的工具與方法就顯得非常重要了。

即使投資人有超越市場的預(yù)測能力，但現(xiàn)實(shí)中收益常常被投資人主觀認(rèn)知上的情緒化波動(dòng)侵蝕掉了。同時(shí)，傳統(tǒng)投資的管理者本身情緒難免受到周圍環(huán)境的影響，常常會(huì)做出一些偏離自己判斷的交易行為，這樣的隨機(jī)交易常常會(huì)侵蝕掉部分應(yīng)該獲得的收益。

數(shù)量化投資彌補(bǔ)主觀判斷的缺陷

與傳統(tǒng)基金的基金經(jīng)理相比，量化基金經(jīng)理們更愿意將他們的見解與目前速度驚人的計(jì)算機(jī)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)技術(shù)等結(jié)合起來作為研究工具，在模型中可以將自己的研究和視野拓展到只要有數(shù)據(jù)支持的任何地方。比如，量化基金經(jīng)理們可以把所有股票納入自己的海選范圍內(nèi)，從多維度的變量空間中找到自己的獲利機(jī)會(huì)，并可以檢驗(yàn)這樣的獲利機(jī)會(huì)在歷史上的成敗概率。這樣的變量可以包括宏觀變量、基本面變量、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及有關(guān)投資者心理的市場行為變量。當(dāng)然，量化投資跟蹤調(diào)查的范圍可以很廣，但是在最終決策上要受到眾多限制的，以保證在控制風(fēng)險(xiǎn)水平的前提下，實(shí)現(xiàn)收益率的最大化。

另外，量化投資和傳統(tǒng)的投資可以找到合理的結(jié)合點(diǎn)，這在量化模型的輸入變量View上，因?yàn)槿魏斡^點(diǎn)既可以來自于歷史規(guī)律的檢驗(yàn)，也可以來自于人腦對(duì)未來的主觀判斷。當(dāng)然，在量化投資的過程中，依賴主觀判斷的成分相對(duì)要小得多，因?yàn)榇蠖鄶?shù)量化經(jīng)理們認(rèn)為，依靠沒有數(shù)據(jù)支持的主觀判斷做出的決策總是不可靠的。

量化投資與分析范文第5篇

其實(shí)，市場上還有一類被動(dòng)管理的基金，那就是量化基金。與指數(shù)基金不同的是，該基金在被動(dòng)之前，加入了基金經(jīng)理的不少主動(dòng)成分。

近一年表現(xiàn)最好的量化基金是長盛量化紅利，獲得了11.48%的收益率。

量化投資成未來趨勢

量化基金充分發(fā)揮人腦和電腦的優(yōu)勢，將定性和定量更好地結(jié)合在一起，以得到最優(yōu)的策略。借助模型通常也可以避免投資過程中的情緒化行為。

量化投資已成為未來的發(fā)展趨勢。從1970年定量投資在海外全部投資中占比為零，到2009年定量投資在全部投資產(chǎn)品中的份額中占30%以上，量化投資已經(jīng)成為全球基金業(yè)的主流投資方法之一。

國內(nèi)量化基金投資剛剛起步，截至目前，從基金合約和基金名稱分析，做量化投資的基金僅有8只，分別是長盛量化紅利策略、南方策略優(yōu)化、中海量化策略、長信量化先鋒、華泰柏瑞量化先行、上投摩根阿爾法、嘉實(shí)量化阿爾法、華商動(dòng)態(tài)阿爾法。

一季度收益領(lǐng)先

量化基金的優(yōu)勢在今年一季度體現(xiàn)得比較明顯。據(jù)《投資者報(bào)》數(shù)據(jù)研究部統(tǒng)計(jì)，今年一季度，8只量化基金的收益率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于偏股型基金的平均水平。這8只基金的平均收益率為-0.58%，而偏股型基金的平均收益率為-1.97%。截至目前（4月27日），差距依然存在。

一季度，雖然上證指數(shù)上漲了4.3%，但是僅有三成的基金獲得了正收益，而量化基金獲得正收益的比例達(dá)五成。

成立滿一年的量化基金今年一季度收益率前三名是南方策略優(yōu)化、中海量化策略和長盛量化紅利策略，分別為2.67%、2.16%和1.9%；長信量化先鋒去年11月成立，一季度也獲得了2%的收益率。

從整體排名看，量化基金也優(yōu)勢明顯，8只基金有6只業(yè)績位居偏股型基金的前1/3。在238只股票型基金的業(yè)績排名中，南方策略優(yōu)化、中海量化策略、長信量化先鋒、長盛量化紅利策略、上投摩根阿爾法和華泰柏瑞量化先行分別排名第13、第16、第18、第22、第60和第68。