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量化投資范文第1篇

量化投資可以理解成在投資時(shí)需要用到數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息技術(shù)等知識(shí)；投資者會(huì)搜集大量的數(shù)據(jù)，然后借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)強(qiáng)大的信息處理能力，同時(shí)采用先進(jìn)的數(shù)學(xué)模型替代人為的主觀判斷，在控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下實(shí)現(xiàn)最大化的收益。

量化投資的優(yōu)勢有很多，比如投資的策略都是根據(jù)大規(guī)模的數(shù)據(jù)得出的，而且在執(zhí)行時(shí)不會(huì)受投資者情緒的影響，能夠有效克服認(rèn)知的偏差；可以快速的跟蹤市場變化，不斷發(fā)現(xiàn)能夠提供超額收益的新統(tǒng)計(jì)模型，尋找新的交易機(jī)會(huì)。

量化投資的優(yōu)勢還有分散性，在有效控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下，量化投資可以起到分散化投資的工具，比如量化投資可以從歷史數(shù)據(jù)中挖掘出一定的規(guī)律并且加以利用，這些規(guī)律可以較大概率獲取投資收益。

（來源：文章屋網(wǎng) ）

量化投資范文第2篇

在如今每位公民都想通過金融產(chǎn)品投資的方式來增加個(gè)人資產(chǎn)的時(shí)代，量化基金的高收益率逐漸被投資者所知。西蒙斯，一位世界級(jí)的數(shù)學(xué)家以年凈賺15億美元成為全球收入最高的對沖基金經(jīng)理，名氣可謂超過金融巨鱷索羅斯。大獎(jiǎng)?wù)履昊?5%超越股神巴菲特年化20%的收益神話。而在2016年5月《機(jī)構(gòu)投資者》旗下出版物《阿爾法》公布的“2016年全球收入最高的對沖基金經(jīng)理”排行榜中前十位有八位為量化基金經(jīng)理，前25位有一半屬于量化分析。由此可見海外對沖基金的焦點(diǎn)正從宏觀對沖基金轉(zhuǎn)向量化對沖基金。

而在國內(nèi)，量化基金正處于起步階段，國內(nèi)對于量化投資策略的研究較少。筆者以量化投資平臺(tái)上自主開發(fā)的策略代碼為例，通過對代碼的編寫優(yōu)化及檢驗(yàn)回測，使讀者了解到量化投資的可操作性和高回報(bào)性。

1 量化投資策略概述

量化投資是計(jì)算機(jī)通過開發(fā)者編寫的程序來進(jìn)行分析以及交易整個(gè)的品種選擇、交易時(shí)機(jī)、交易方向以及倉位管理都是通過計(jì)算機(jī)完成。它避免了投資者個(gè)人的情緒影響，完全自動(dòng)化操作，和如今的工業(yè)2.0類似。一個(gè)穩(wěn)定的量化投資策略往往可以勝任一位投資者的多種操作策略，尤其在風(fēng)險(xiǎn)管理上量化投資更勝一籌。

國內(nèi)的主流量化交易平臺(tái)有文華贏智、TB、金字塔決策交易系統(tǒng)和國泰安量化投資平臺(tái)等。國內(nèi)的量化交易平臺(tái)繁多，而與海外動(dòng)輒數(shù)百上千億美元的量化基金相比，國內(nèi)目前量化產(chǎn)品規(guī)模總體不大，而嚴(yán)格遵循量化投資理念的基金更少。并且A股市場發(fā)展時(shí)間較短，與發(fā)達(dá)國家比起來市場效率低太多，所以A股有很大的市場空間和盈利機(jī)會(huì)。本文以程序化實(shí)現(xiàn)簡單、性價(jià)比高等特點(diǎn)的文華贏智為程序化交易平臺(tái)為例，為防止成果泄露，以上證指數(shù)為模型進(jìn)行探究。

首先，筆者先闡述如何建立一個(gè)量化投資策略。

（1）交易思路的確立。不僅僅是量化投資，就算是普通的投資者也需要一套自己的交易體系。賺不到錢，賠錢，一直觀望，總之，所有交易中的不幸都可以歸咎于沒有一套自己的交易系統(tǒng)或者自己的交易系統(tǒng)有問題。

（2）將思路編寫成投資策略。這一項(xiàng)是量化投資的關(guān)鍵，如何將自己的投資思路轉(zhuǎn)變?yōu)?C器代碼，首先是由你所在的交易平臺(tái)所搭建的語言決定的，例如文華贏智就是使用的比較簡單的麥語言。其次需要對使用的技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行組合搭建，編寫出可運(yùn)行的代碼。

（3）在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行回測，選取最優(yōu)目標(biāo)組合和參數(shù)。技術(shù)指標(biāo)的參數(shù)設(shè)置往往決定了整個(gè)交易系統(tǒng)的成敗，一點(diǎn)點(diǎn)小的誤差往往會(huì)導(dǎo)致千差萬別的結(jié)果。筆者格外強(qiáng)調(diào)資金管理是投資體系中非常重要的部分，卻是大多數(shù)投資者忽略的環(huán)節(jié)，這需要讀者進(jìn)行不斷學(xué)習(xí)研究。

（4）進(jìn)行實(shí)盤操作，在操作中不斷完善投資策略，評價(jià)該交易代碼。評價(jià)程序化交易模型性能優(yōu)劣的指標(biāo)體系包含很多測試項(xiàng)目，但主要評價(jià)指標(biāo)有年化收益率、最大資產(chǎn)回撤、收益風(fēng)險(xiǎn)比、夏普比率、勝率與盈虧比等。在下文中筆者將對這些評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行分析。

2 量化投資策略代碼分析：以文華贏智交易平臺(tái)為例

在文華贏智中，進(jìn)入趨勢模型跟蹤編寫平臺(tái)，利用麥語言中已存在的函數(shù)進(jìn)行編寫，現(xiàn)筆者將自行編寫的其中的一個(gè)策略代碼貼出：

MA1：=MA（C，N1）；//多頭均線

RSV：=（CLOSE-LLV（LOW，N））/（HHV（HIGH，N）-LLV（LOW，N））×100；//收盤價(jià)與N周期最低值做差，N周期最高值與N周期最低值做差，兩差之間做比值定義為RSV

K：=EMA（RSV，2×M1-1）；//RSV的指數(shù)移動(dòng)平均

D：=EMA（K，2×M2-1）；//K值的指數(shù)移動(dòng)平均

C>MA1 AND CROSS（K，D）；//MA1均線上方，KD金叉，買入

CROSS（D，K）；//KD死叉賣出平倉

參數(shù)設(shè)置：[N1=10，N=44，M1=M2=27]

筆者需要對參數(shù)的設(shè)置進(jìn)行重點(diǎn)提醒。測試參數(shù)的不同會(huì)對測試結(jié)果產(chǎn)生非常大的影響，對于參數(shù)的精確設(shè)置影響到交易模型的可行與否。

這其中，筆者進(jìn)行的是順勢交易的代碼編寫。順勢交易，是順著當(dāng)前的趨勢進(jìn)行交易。如果當(dāng)前趨勢上升就買入開倉，當(dāng)前趨勢下跌就賣出開倉。為了防止惡意做空，本策略只進(jìn)行多頭行情的研究，空頭行情并沒有疊加進(jìn)來，所以收益率要比雙向行情要低。

下面對此策略代碼進(jìn)行回溯。對交易模型的測試結(jié)果是否滿意主要與品種、時(shí)間、手續(xù)費(fèi)費(fèi)率有關(guān)。不同的品種相同的策略有不同的結(jié)果，測試的品種越多，越能檢驗(yàn)出策略模型的適用性。在時(shí)間上，如果所采用的歷史數(shù)據(jù)越少、時(shí)間跨度越短，測試的市場狀況就越狹窄，策略的可靠性就越差，反之亦然。手續(xù)費(fèi)費(fèi)率的影響就不用多提，但是有關(guān)滑點(diǎn)的問題也是策略需要多加研究的方面。

交易人員最關(guān)注的是策略到底能否盈利，能賺多少。交易的盈虧額能完全反映這一點(diǎn)。在如下的季度統(tǒng)計(jì)圖和年度統(tǒng)計(jì)圖中可以看出從2009年8月到2014年11月各有盈虧，比較溫和，總體的波動(dòng)幅度并不大。而從2014年11月開始，出現(xiàn)了一直盈利并且幅度較大的狀況，尤其是2016年年初的季度，最高的盈利額達(dá)到了110354元，這比2014年前總的盈利還要多。而從2016年第一季度后出現(xiàn)了虧損，但是幅度并不大，而后又出現(xiàn)了盈利的情況。該策略在該時(shí)間段是盈利的，符合模型最基本的要求，季度統(tǒng)計(jì)圖和年統(tǒng)計(jì)圖如圖1所示。

交易者在一個(gè)策略中擁有的資產(chǎn)總和也是其關(guān)注的重點(diǎn)。假如交易者所用的權(quán)益小于某一理想的數(shù)值，他可能會(huì)停止該策略的繼續(xù)進(jìn)行，這也是我們常說的回撤問題。在如下的權(quán)益曲線圖中，交易者的權(quán)益幾乎是一直遞增，并且在2014年年末后斜率變大，由此我們可以得出使用該策略幾乎不存在回撤問題，對于交易者的心態(tài)有著積極的作用。權(quán)益曲線圖如圖2所示。

每次交易的盈虧額也是交易者關(guān)注的問題，如果虧損數(shù)量過大，再加上杠桿的作用，可能就會(huì)出現(xiàn)爆倉的問題。首先說明，此回溯并沒有加進(jìn)杠桿因素，國內(nèi)保證金按保守20%計(jì)算，也就是5倍杠桿，雖然不太大，可是影響還是有的。在如下的盈虧分布圖中，可以看出最大的一筆虧損出現(xiàn)在第500次左右交易時(shí)，虧損額為27523，而最大的盈利額也是出現(xiàn)在附近，盈利為32916，看來這附近的波動(dòng)很大，應(yīng)該有政策因素在內(nèi)的影響。該策略總體來說單次盈虧額波動(dòng)并不大，比較穩(wěn)健。盈虧分布圖如圖3所示。

只有圖表并不能準(zhǔn)確地反映出策略的完全可行性，下面將此策略的測算報(bào)告給予公布。

我們從測算報(bào)告中可以很容易得出此策略一共測試了2772天，無杠桿收益率為六年50%，而且只是多頭策略。而自2017年2月17日結(jié)算時(shí)起，滬深300、上證50股指期貨非套期保值交易保證金調(diào)整為20%，所以5倍杠桿的話就為250%。如果只看重策略的收益率卻忽略了回撤風(fēng)險(xiǎn)是極其冒險(xiǎn)的激進(jìn)策略。如果策略的收益風(fēng)險(xiǎn)比相同，但是結(jié)果還是要取決于資金管理決策。

筆者在此將夏普比率進(jìn)行說明。評價(jià)策略的優(yōu)劣應(yīng)從收益值和風(fēng)險(xiǎn)一起考慮。調(diào)險(xiǎn)后的收益率就是一個(gè)同時(shí)考慮進(jìn)了收益和風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，能夠排除風(fēng)險(xiǎn)對評價(jià)的不利影響。1966年，夏普提出了著名的夏普比率：S=（R-r）/σ（R為平均回?舐剩?r為無風(fēng)險(xiǎn)投資的回報(bào)率，σ為回報(bào)率的標(biāo)準(zhǔn)方差）。此公式表示為盡量用最合適的方法用小風(fēng)險(xiǎn)換得大回報(bào)。如果為正值就說明投資收益比銀行存款利息高。比率越大說明所獲的風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)越高。該策略的夏普比率為22.83，可見是一個(gè)理想的策略模型。

3 結(jié) 論

量化投資范文第3篇

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”[3]。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[4]。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。對于因素定價(jià)中因素的選擇，證券投資學(xué)認(rèn)為，對資產(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)。現(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投資決策的影響相對較小。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。[5]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。

二、對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)績評價(jià)與高杠桿

對于證券組合而言，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)績評價(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)績評價(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)績評價(jià)就不太一樣。在一般的證券投資學(xué)里，業(yè)績評價(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市場的不斷觀察與更新。實(shí)際上，人始終處于交易之中，對于市場拐點(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κ袌龅恼J(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)超出了人們原先的認(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。

（四）2013年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)的啟示

量化投資范文第4篇

一、行業(yè)輪動(dòng)策略

在國外，板塊輪動(dòng)一直作為一種投資策略被廣泛應(yīng)用于投資實(shí)踐。板塊輪動(dòng)的最基本的特征是，在經(jīng)濟(jì)周期的不同階段，可以系統(tǒng)的預(yù)測到不同的經(jīng)濟(jì)板塊（或行業(yè)）跑贏（或差于）市場。而且，運(yùn)用板塊輪動(dòng)策略的投資者們相信這種相對的績效，即在經(jīng)濟(jì)周期的不同階段從一個(gè)板塊轉(zhuǎn)向另一個(gè)板塊所帶來的收益。

國外不少的研究文章發(fā)現(xiàn)，板塊的表現(xiàn)并不一致，或者說提前（滯后）于經(jīng)濟(jì)周期階段。Hou（2007）發(fā)現(xiàn)了板塊的提前/滯后效應(yīng)，原因是新信息經(jīng)濟(jì)的到來。Hong，Torous和Valkanov（2007），還有Eleswarapu和Tiwari（1996）的研究認(rèn)為，和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)有著密切聯(lián)系的板塊，如零售，金屬材料，服務(wù)業(yè)和石油板塊，引領(lǐng)著市場長達(dá)兩個(gè)月之久。Menzly和Ozbas（2004）證明，行業(yè)績效的時(shí)機(jī)和該行業(yè)在生產(chǎn)消費(fèi)供應(yīng)鏈中的位置有著密切的聯(lián)系，存在于上游和下游行業(yè)間的某種穩(wěn)定的滯后關(guān)系。文章結(jié)論表明，基礎(chǔ)材料板塊是經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇階段第一個(gè)啟動(dòng)的板塊，隨后是制造業(yè)。Stovall（1996）發(fā)現(xiàn)，處于消費(fèi)末端的消費(fèi)者相關(guān)的行業(yè)，如耐用消費(fèi)品行業(yè)，是從衰退到復(fù)蘇階段的過程中最后啟動(dòng)的行業(yè)。Sassetti和Tani（2003）關(guān)于板塊基金收益的研究表明，在經(jīng)濟(jì)周期中期，板塊轉(zhuǎn)換是個(gè)成功的策略。然而，他們同樣發(fā)現(xiàn)，長期的投資者優(yōu)于市場指數(shù)。相對而言，Tiwari和Vijh（2005）就質(zhì)疑投資者將資金運(yùn)用于板塊間輪動(dòng)的能力。他們研究是基于一個(gè)板塊基金數(shù)據(jù)，從1972年到1999年的數(shù)據(jù)，結(jié)果顯示，板塊輪動(dòng)的投資者缺乏選擇板塊與時(shí)點(diǎn)的能力，并且在修正風(fēng)險(xiǎn)與交易費(fèi)用的情況下，投資者并不能獲得超額收益。

當(dāng)前，國內(nèi)的文獻(xiàn)研究多是從行為金融學(xué)的角度對研究投資者行為推動(dòng)的板塊輪動(dòng)現(xiàn)象進(jìn)行研究的。何誠穎（2001）認(rèn)為我國的股票市場的板塊輪動(dòng)現(xiàn)象具有明顯的投機(jī)性，并可分為個(gè)股投機(jī)、板塊投機(jī)和大盤投機(jī)三類，然后文章運(yùn)用現(xiàn)代資本市場理論和行為金融學(xué)理論對板塊現(xiàn)象分析，引用Shiller（1989）一文中的兩類投資者（噪音交易者和知情下注交易者）的假設(shè)對板塊現(xiàn)象進(jìn)行了研究分析，并認(rèn)為板塊現(xiàn)象是一種市場投機(jī)，而且其形成與中??股市投資者行為特征密切相關(guān)。陳夢根、曹鳳岐（2005）一文從市場中不同證券之間的價(jià)格關(guān)系出發(fā)研究股票價(jià)格間的沖擊傳導(dǎo)機(jī)制，認(rèn)為在中國這樣的轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)新興市場中，投資者受政策預(yù)期主導(dǎo)，決策與行為趨同，一定程度上強(qiáng)化了股價(jià)沖擊傳導(dǎo)的動(dòng)態(tài)作用機(jī)制，整個(gè)市場顯著的表現(xiàn)為板塊聯(lián)動(dòng)、股價(jià)齊漲齊跌現(xiàn)象。文章實(shí)證研究表明，在上海證券市場中，不同的行業(yè)板塊在股價(jià)沖擊傳導(dǎo)機(jī)制中的重要性不同，也即存在著板塊輪動(dòng)的特征，但是證券市場股價(jià)波動(dòng)的市場性顯著地超過了不同行業(yè)板塊的獨(dú)立性，不同行業(yè)間的組合投資策略的績效并非最佳。還有少量的文獻(xiàn)研究認(rèn)為存在著其他一些因素如資金流動(dòng)，莊家炒作等也可以對板塊輪動(dòng)現(xiàn)象做出一定的解釋。

可以看出我國股市板塊輪動(dòng)現(xiàn)象的研究，主要集中于板塊現(xiàn)象的描述和測量，以及對板塊輪動(dòng)現(xiàn)象進(jìn)行解釋，且目前這些解釋還多是停留在定性理解層面，缺乏系統(tǒng)定量的研究。另一方面將板塊輪動(dòng)現(xiàn)象作為投資策略應(yīng)用于投資實(shí)踐的研究則相對較少。盡管板塊可以多種形式進(jìn)行分類，然而以行業(yè)屬性劃分板塊是最為基礎(chǔ)的，也是投資決策應(yīng)用最廣泛的板塊概念。

二、動(dòng)量策略

動(dòng)量效應(yīng)也稱慣性效應(yīng)，是指在過去一段時(shí)間收益率高的股票，在未來一段時(shí)間的收益率仍然會(huì)高于過去收益率較低的股票，即股票的表現(xiàn)情況有延續(xù)原來運(yùn)動(dòng)方向的趨勢。反轉(zhuǎn)效應(yīng)也稱反向效應(yīng)，是指在過去一段時(shí)間內(nèi)收益率高的股票，會(huì)在以后的一段時(shí)間會(huì)表現(xiàn)較差；表現(xiàn)差的股票在以后的一段時(shí)間，其收益率會(huì)出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)趨勢。

國外對于動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的研究始于1985年，DeBondt和Thaler基于1926年至1982年美國證券市場上的股票交易數(shù)據(jù)，采用相等權(quán)重在贏家組合（也稱為贏者組合，是指在一段時(shí)間內(nèi)收益率高的股票）和輸家組合（也稱為輸者組合，是指在一段時(shí)間內(nèi)收益率較低的股票）上的方法，結(jié)果證實(shí)贏者組合的收益顯著小于輸者組合。然后，金融經(jīng)濟(jì)學(xué)者開始對動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)做出進(jìn)一步探索，分別在不同的市場驗(yàn)證其存在與否。Chan（1988）研究發(fā)現(xiàn)股票在前期表現(xiàn)的好或者表現(xiàn)不好，這種表現(xiàn)在后期不能一直持續(xù)下去的，這與市場風(fēng)險(xiǎn)隨時(shí)間的變化有密切聯(lián)系。隨著動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的研究日益增多，其研究方法也趨于成熟。Jegadeesh和Titaman（1993）基于美國證券市場的股票交易數(shù)據(jù)對動(dòng)量效應(yīng)的存在性驗(yàn)證時(shí)所設(shè)計(jì)的動(dòng)量策略被后來的研究者廣為采用，這種經(jīng)典方法也稱為傳統(tǒng)的動(dòng)量策略。后來大量金融經(jīng)濟(jì)學(xué)家采用Jegadeesh和Titaman設(shè)計(jì)的策略，針對所研究市場的實(shí)際情況，對動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)進(jìn)行存在性驗(yàn)證。Chang（1995）研究發(fā)現(xiàn)日本證券市場的股票價(jià)格具有短期的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。Kaul和Conazd（1998）在研究美國證券交易所和紐約證券交易所1926年至1989年間的股票的動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)時(shí)，構(gòu)造8種不同的投資時(shí)間期限，發(fā)現(xiàn)大約50%的投資策略組合具有顯著性超額收益，在具有顯著性收益的策略組合里面，動(dòng)量策略和反轉(zhuǎn)策略所占的比 例基本相等。Rouwenhorst（1998）在研究歐洲地區(qū)的證券市場時(shí)，選取了十二個(gè)國家的股票市場上的股票作為研究對象，發(fā)現(xiàn)股票收益在長期上沒有明顯的持續(xù)現(xiàn)象，而在中短期，股票市場的收益有持續(xù)現(xiàn)象；另外，在公司資產(chǎn)規(guī)模上做了對比，資產(chǎn)規(guī)模大或小的公司都具有動(dòng)量效應(yīng)，但是規(guī)模較小的公司的股票價(jià)格的動(dòng)量效應(yīng)在統(tǒng)計(jì)上表現(xiàn)更為顯著。Schiereck（1999）在針對德國股票市場的日交易數(shù)據(jù)實(shí)證分析動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)，結(jié)果顯示德國股票價(jià)格的動(dòng)量效應(yīng)表現(xiàn)在中期，反轉(zhuǎn)效應(yīng)則表現(xiàn)在短期和長期。Ahme和Nusrct（1999）在基于7個(gè)國家的股票市場股價(jià)的動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)了股票價(jià)格在長期的表現(xiàn)均出現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng)。Hamed和Ting（2000）以馬來西亞的證券市場為研究對象，對股票的動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)做實(shí)證研究，研究得出馬來西亞證券市場和日本的證券市場的反轉(zhuǎn)效應(yīng)的時(shí)間基本一致，表現(xiàn)在短期。

在國內(nèi)，吳沖鋒和朱戰(zhàn)宇（2005）研究我國滬深股票市場股票價(jià)格行為時(shí)，考慮我國市場的賣空限制，在運(yùn)用重疊抽樣方法，在形成期考慮收益率和交易量對股票進(jìn)行排序，建立動(dòng)量策略模型，考察動(dòng)量策略的盈利情況，研究發(fā)現(xiàn)我國A股市場不存在動(dòng)量效應(yīng)。郝靜軒（2006）通過滯后期、加權(quán)收益計(jì)算等改進(jìn)的動(dòng)量策略，考察改進(jìn)后的交易策略對贏家組合的影響，實(shí)證結(jié)果顯示，在考慮交易成本的情況下，改進(jìn)的動(dòng)量策略對贏家組合的收益有明顯的提升。東凱（2010）研究動(dòng)量策略的改進(jìn)方法中，通過設(shè)定月度市盈率作為閡值來調(diào)整投資組合的方法顯示，改進(jìn)的動(dòng)量投資策略的收益表現(xiàn)好于大盤的表現(xiàn)。張榮武，何麗娟和聶慧麗（2013）就我國股市的實(shí)際情況，運(yùn)用HS模型的基礎(chǔ)上，將我國股市中的投資者分為套利慣性投資者、動(dòng)量交易投資者以及消息觀察者，從三者的對技術(shù)和基本面的不同的關(guān)注視角出發(fā)，分別研究他們的投資決策對A股價(jià)格的不同影響。經(jīng)驗(yàn)證，套利慣性投資者的一系列行為決策會(huì)加劇股市的反轉(zhuǎn)效應(yīng)，套利慣性投資者和動(dòng)量交易者的決策行為均可以引發(fā)股市的動(dòng)量效應(yīng)。王俊杰（2013）對動(dòng)量交易策略的擇時(shí)上做了實(shí)證研究，研究發(fā)現(xiàn)動(dòng)量策略交易時(shí)，在形成期之后，不直接購買，而是經(jīng)過一定的滯后期再進(jìn)入持有期，效果優(yōu)于市場平均收益和傳統(tǒng)動(dòng)量策略方法。

綜合國內(nèi)外學(xué)者對動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的研究，可以看出無論成熟發(fā)達(dá)的美證券市場，還是處于發(fā)展中的中國證券市場，大部分學(xué)者的研究支持證券市上存在動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)。就我國A股市場而言，對于動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效的存在期的長短上程度上，由于采用的股票樣本和研究時(shí)間區(qū)間不一樣，國內(nèi)者的研究結(jié)果存在差異的。

三、基本面策略

在傳統(tǒng)資本市場理論中，價(jià)值投資并沒顯著的地位，當(dāng)時(shí)的主流思想為有效市場假說，即市場能夠完全準(zhǔn)確的反映資產(chǎn)的價(jià)值，即投資者無法通過基本面分析、技術(shù)分析等手段得到超額收益。但隨著二十世紀(jì)八十年代起，越來越多的研究發(fā)現(xiàn)，有效市場并不真正存在，投資收益并不能完全由風(fēng)險(xiǎn)來解釋；市場中股票的價(jià)格存在偏離內(nèi)在價(jià)值的情況，通過研究價(jià)格的偏差波動(dòng)，能夠?qū)崿F(xiàn)正的超額收益，從而駁斥了經(jīng)典EMH假設(shè)?；谑袌龇怯行裕珺enjaminGraham提出了價(jià)值投資的理念，其在《證券分析》中將其定義為：“基于詳盡的分析，對本金的安全和滿意回報(bào)有保證的操作”，通俗而言就是通過基本面的分析，同時(shí)考量一定的安全邊際的選擇投資策略。

在價(jià)值投資理念逐漸普及并被接受之后，國外學(xué)者針對價(jià)值投資的有效性進(jìn)行了一系列檢驗(yàn)。Fama和French于1992年，針對1963年至1990年在NYSE，AMEX，NASDQ上市的股票，將其分別按B/M與E/P指標(biāo)進(jìn)行研究。其研究顯示：隨著B/M及E/P分組標(biāo)記的組別增加，其月收益率有明顯的遞增現(xiàn)象，同時(shí)，這一現(xiàn)象無法用公司的beta值來解釋，這也就說明價(jià)值型的股票確實(shí)能夠較成長型股票帶來超額收益。Lakonishok，Shleifer和Vishny（1994）根據(jù)1963年至1990年在NYSE與AMEX上市的股票，針對高B/M的公司?^低B/M公司平均收益更高的現(xiàn)象進(jìn)行了進(jìn)一步研究。他們發(fā)現(xiàn)不僅在根據(jù)B/M排名形成公司組合的投資策略存在明顯的超額收益，同時(shí)在根據(jù)C/P、銷售增長率和E/P排名形成公司組合的投資策略也存在明顯的超額收益。Fama和French于1998年，針對包括美國、EAFE國家成熟市場以及16個(gè)新興市場國家的股票市場再次進(jìn)行了實(shí)證研究。他們根據(jù)B/M，C/P，E/P和D/P區(qū)分價(jià)值股和成長股，從而形成投資組合。在13個(gè)成熟市場以及16個(gè)新興市場中，均發(fā)現(xiàn)價(jià)值組合相較于成長股組合有明顯的超額收益。

國內(nèi)學(xué)者也對利用估值指標(biāo)進(jìn)行的投資策略進(jìn)行了檢驗(yàn)。王孝德與彭燕（2002）針對中國股票市場進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)與國外成熟市場類似，價(jià)值投資策略在中國也能得到較高的超額收益。盧大印、林成棟、楊朝軍（2006）根據(jù)股價(jià)、B/M、S/P以及E/P作為指標(biāo)確定投資組合，發(fā)現(xiàn)價(jià)值型的投資組合確實(shí)有高于成長型股投資組合的收益率。林樹、夏和平、張程（2011）基于B/M、C/P、E/P及GS，針對我國A股市場構(gòu)造了投資組合，研究表明以單變量構(gòu)成的組合中，大多價(jià)值型投資組合的收益率兩年明顯高于成長型投資組合；而以雙變量構(gòu)成的投資組合較單變量的顯著性更高。即在中國股票市場，基于估值指標(biāo)的投資策略仍然使用。

通過國內(nèi)外眾多學(xué)者的研究以及實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，價(jià)值投資在國內(nèi)外的資本市場均能夠產(chǎn)生正的投資收益，即根據(jù)公司的估值指標(biāo)、財(cái)務(wù)指標(biāo)均能有效的預(yù)測將來的公司收益，形成正投資回報(bào)的投資策略。

量化投資范文第5篇

【關(guān)鍵詞】量化投資；量化投資體系；證券市場

一、量化投資及量化投資體系的定義

什么是量化投資？簡單來講，量化投資就是利用計(jì)算機(jī)科技并結(jié)合一定的數(shù)學(xué)模型去實(shí)現(xiàn)投資理念與投資策略的過程。與傳統(tǒng)的投資方法不同的是：傳統(tǒng)的方法主要有基本面分析法和技術(shù)分析法這兩種，而量化投資主要依靠數(shù)據(jù)和模型來尋找投資標(biāo)的和投資策略。量化投資系統(tǒng)則是由人設(shè)定出某種規(guī)則，在計(jì)算機(jī)當(dāng)中根據(jù)規(guī)則構(gòu)建這種模型，而后由計(jì)算機(jī)自己去根據(jù)市場的情況進(jìn)行一些投資機(jī)會(huì)的判斷。從他們投資方式的區(qū)別當(dāng)中可以看出，量化投資更依賴于數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)投資則更依賴于人的主觀判斷。從這點(diǎn)上來說，量化投資可以有效的規(guī)避一些人為的錯(cuò)誤判斷。

二、我國量化投資體系的發(fā)展

在美國，量化投資方法的發(fā)展己經(jīng)有將近年的歷史，量化方法從允嫉較衷謖嫉矯攔市場30%上以上的比重。而在中國，量化投資只是剛剛起步而己。但是已經(jīng)有很多基金公司允即罅Υ蛟熳約旱牧炕投資團(tuán)隊(duì)，期望在傳統(tǒng)的基本面研究之外源匆黃新的投資天地。國內(nèi)證券市場上成立比較早的量化投資基金主要包括：嘉實(shí)基金――嘉實(shí)量化阿爾法股票、上投摩根基金管理有限公司――上投摩根阿爾法、光大保德信基金――光大量化、富國基金管理有限公司――富國滬深增強(qiáng)、國泰君安資產(chǎn)管理公司――君享量化。近年來，一些公募基金、私募基金也都不斷加快了布局量化投資基金的方法。這些量化投資基金，主要研究了基于基本面的多因子選股模型，這些投資組合因子主要包括：公司財(cái)務(wù)基本面數(shù)據(jù)，市場行情數(shù)據(jù)，行業(yè)數(shù)據(jù)等，并在實(shí)證中不斷完善量化投資指標(biāo)因子的選取。研究行業(yè)以及個(gè)股的價(jià)格趨勢，運(yùn)用道氏理論、K線理論、波浪理論、切線理論、形態(tài)理論等一些常用的技術(shù)分析方法建立不同風(fēng)格的投資模型和投資組合。

三、量化投資的優(yōu)點(diǎn)

量化投資作為一種有效的主動(dòng)投資工具，是對定性投資方式的繼承和發(fā)展。實(shí)踐中的定性投資是指，以深入的宏觀經(jīng)濟(jì)和市場基本面分析為核心，輔以對上市公司的實(shí)地調(diào)研、與上市公司管理層經(jīng)營理念的交流，發(fā)表各類研究報(bào)告作為交流手段和決策依據(jù)。因此，定性投資基金的組合決策過程是由基金經(jīng)理在綜合各方面的市場信息后，依賴個(gè)人主觀判斷、直覺以及市場經(jīng)驗(yàn)來優(yōu)選個(gè)股，構(gòu)建投資組合，以獲取市場的超額收益。與定性投資相同，量化投資的基礎(chǔ)也是對市場基本面的深度研究和詳盡分析，其本質(zhì)是一種定性投資思想的理性應(yīng)用。但是，與定性投資中投資人僅依靠幾個(gè)指標(biāo)做出結(jié)論相比，量化投資中投資人更關(guān)注大量數(shù)據(jù)所體現(xiàn)出來的特征，特別是挖掘數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)特征，以尋找經(jīng)濟(jì)和個(gè)股的運(yùn)行路徑，進(jìn)而找出阿爾法盈利空間。與定性投資相比，量化投資具有以下優(yōu)勢：

（一）量化投資可以讓理性得到充分發(fā)揮

量化投資以數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)和建模技術(shù)代替?zhèn)€人主觀判斷和直覺，能夠保持客觀、理性以及一致性，克服市場心理的影響。將投資決策過程數(shù)量化能夠極大地減少投資者情緒對投資決策的影響，避免在市場悲觀或非理性繁榮的情況下做出不理智的投資決策，因而避免了不當(dāng)?shù)氖袌鰮駮r(shí)傾向。

（二）是量化投資可以實(shí)現(xiàn)全市場范圍內(nèi)的擇股和高效率處理

量化投資可以利用一定數(shù)量化模型對全市場范圍內(nèi)的投資對象進(jìn)行篩選，把握市場中每個(gè)可能的投資機(jī)會(huì)。而定性投資受人力、精力和專業(yè)水平的限制，其選股的覆蓋面和正確性遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法和量化投資相比。

（三）是量化投資更注重組合風(fēng)險(xiǎn)管理

量化投資的三步選擇過程，本身就是在嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)控制約束條件下選擇投資組合的過程，能夠保證在實(shí)現(xiàn)期望收益的同時(shí)有效地控制風(fēng)險(xiǎn)水平。另外，由于量化投資方式比定性投資方式更少的依賴投資者的個(gè)人主觀判斷，就避免了由于人為誤判和偏見產(chǎn)生的交易風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)然，無論是定性投資還是量化投資，只要得當(dāng)?shù)膽?yīng)用都可以獲取阿爾法超額收益，二者之間并不矛盾，相反可以互相補(bǔ)充。量化投資的理性投資風(fēng)格恰可作為傳統(tǒng)投資方式的補(bǔ)充。

四、量化投資的局限性

量化投資是一種非常高效的工具，其本身的有效性依賴于投資思想是否合理有效，因此換言之，只要投資思想是正確的，量化投資本身并不存在缺陷。但是在對量化投資的應(yīng)用中，確實(shí)存在過度依賴的風(fēng)險(xiǎn)。量化投資本身是一種對基本面的分析，與定性分析相比，量化分析是一種高效、無偏的方式，但是應(yīng)用的范圍較為狹窄。例如，某項(xiàng)技術(shù)在特定行業(yè)、特定市場中的發(fā)展前景就難以用量化的方式加以表達(dá)。通常量化投資的選股范圍涵蓋整個(gè)市場，因此獲得的行業(yè)和個(gè)股配置中很可能包含投資者不熟悉的上市公司。這時(shí)盲目的依賴量化投資的結(jié)論，依賴歷史的回歸結(jié)論以及一定指標(biāo)的篩選，就有可能忽略不能量化的基本面，產(chǎn)生巨大的投資失誤。因此，基金經(jīng)理在投資的時(shí)候一定要注意不能單純依賴量化投資，一定要結(jié)合對國內(nèi)市場基本面的了解。

五、量化投資對中國的啟示

通過研究國外市場的發(fā)展和中國市場的特點(diǎn)，對中國市場上的監(jiān)管創(chuàng)新，制定相關(guān)的法律法規(guī)也勢在必行。由于市場結(jié)構(gòu)的差異，國內(nèi)量化投資情況與國外有很大不同。技術(shù)型量化投資的應(yīng)用主要是集中在期貨市場，并且有較高的推崇程度；金融型量化投資的應(yīng)用主要集中在股票市場，由于需要應(yīng)用的時(shí)間數(shù)據(jù)周期相對較長，實(shí)際中應(yīng)用并不普遍。目前，中國金融市場正處于迅速發(fā)展的階段，很多新的金融工具在不斷被引進(jìn)，用量化投資方式來捕捉這種機(jī)會(huì)，也是非常合理的。與國外相比，目前國內(nèi)股票市場僅屬于非有效或弱有效市場，非理性投資行為依然普遍存在，將行為金融理論引入國內(nèi)證券市場是非常有意義的。國內(nèi)有很多實(shí)證文獻(xiàn)討論國內(nèi)A股市場未達(dá)到半強(qiáng)勢有效市場。

目前對中國市場特點(diǎn)的一般共識(shí)包括：首先，中國市場是一個(gè)個(gè)人投資者比例非常高的市場，這意味著市場情緒可能對中國市場的影響特別大。其次，中國作為一個(gè)新興市場，各方面的信息搜集有很大難度，有些在國外成熟市場唾手可得的數(shù)據(jù)，在中國市場可能需要自主開發(fā)。這盡管加大了工作量，但也往往意味著某些指標(biāo)關(guān)注的人群少，存在很大機(jī)會(huì)。其三，中國上市公司的主營比較繁雜，而且變化較快，這意味著行業(yè)層面的指標(biāo)可能效率較低。而中國的量化投資實(shí)際上就是從不同的層面驗(yàn)證這幾點(diǎn)，并從中贏利。例如，考慮到國內(nèi)A股市場個(gè)人投資者較多的情況，我們可以通過分析市場情緒因素的來源和特征指標(biāo)，構(gòu)建市場泡沫度模型，并以此判斷市場泡沫度，作為資產(chǎn)配置和市場擇時(shí)的重要依據(jù)。

在中國金融市場的不斷發(fā)展階段，融資融券和股指期貨的推出結(jié)束了中國金融市場不能做空的歷史，量化投資策略面臨著重大機(jī)遇。運(yùn)用量化投資的機(jī)理和方法，將成為中國市場未來投資策略的一個(gè)重要發(fā)展趨勢。量化投資在給投資者進(jìn)行規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)和套利的同時(shí)，也會(huì)帶來一定的風(fēng)險(xiǎn)，對證券具有助漲助跌的作用。由于國內(nèi)股票市場還不夠成熟，量化投資在中國的適用性很大程度上取決于投資小組的決策能力和創(chuàng)造力。以經(jīng)濟(jì)政策對中國量化投資的影響為例。中國的股市有“政策市”之稱，中國股市的變化極大的依賴于政府經(jīng)濟(jì)政策的調(diào)節(jié)，但是經(jīng)濟(jì)政策本身是無法量化的?；鸾▊}應(yīng)早于經(jīng)濟(jì)政策的施行，而基于對經(jīng)濟(jì)政策的預(yù)期，但預(yù)期的影響比經(jīng)濟(jì)政策的影響更難以量化。例如，在現(xiàn)階段勞動(dòng)力成本不斷上升、國際局勢動(dòng)蕩、國際大宗商品價(jià)格上升的情況下，央行何時(shí)采取什么力度的加息手段，對市場有何種程度的影響，這一沖擊是既重要又無法量化的。為解決這個(gè)在中國利率非市場化特點(diǎn)下出現(xiàn)的問題，需要基金投資小組采取創(chuàng)造性的方式，將對中國經(jīng)濟(jì)多年的定性經(jīng)驗(yàn)和定量的指標(biāo)體系結(jié)合起來，方能提高投資業(yè)績。

參考文獻(xiàn)：

[1]方軍雄.我國證券投資基金投資策略及績效的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2002.04