導(dǎo)言：作為寫作愛(ài)好者，不可錯(cuò)過(guò)為您精心挑選的10篇量化投資與分析，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

傳統(tǒng)的證券風(fēng)險(xiǎn)分析當(dāng)中必然會(huì)同一個(gè)與之如影隨形的概念聯(lián)系在一起，那就是收益，同時(shí)，在西方傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)當(dāng)中風(fēng)險(xiǎn)和報(bào)酬存在著這么一個(gè)函數(shù)關(guān)系，甚至在一些傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)課本上作者為了簡(jiǎn)化兩者之間的關(guān)系，將兩者簡(jiǎn)單的歸結(jié)為一個(gè)完美的線性關(guān)系，即風(fēng)險(xiǎn)與收益之間是一對(duì)一的數(shù)學(xué)關(guān)系，并且存在著這樣一個(gè)邏輯：風(fēng)險(xiǎn)越大，報(bào)酬或者收益也就越大，反之亦然。即使是稍微尊重事實(shí)一些的經(jīng)濟(jì)學(xué)教材也運(yùn)用了高等數(shù)學(xué)當(dāng)中線性回歸的方法將兩者的關(guān)系從非線性回歸為一對(duì)一的線性關(guān)系。除了學(xué)界對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的分析是從報(bào)酬或者收益出發(fā)的以外，在國(guó)外或者國(guó)內(nèi)的民間也有類似的對(duì)于兩者關(guān)系的表達(dá)，例如我國(guó)有句老百姓口中經(jīng)常說(shuō)到的“富貴險(xiǎn)中求”就是對(duì)兩者的關(guān)系的簡(jiǎn)單認(rèn)識(shí)。因此，傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)分析的源頭明顯是來(lái)源于對(duì)于報(bào)酬的分析。

（二）傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)量化指標(biāo)的數(shù)學(xué)方法的應(yīng)用

傳統(tǒng)的證券風(fēng)險(xiǎn)理論認(rèn)為證券的總風(fēng)險(xiǎn)=可分散的風(fēng)險(xiǎn)+不可分散的風(fēng)險(xiǎn)，其中可分散的風(fēng)險(xiǎn)主要指的是個(gè)別證券自身存在的風(fēng)險(xiǎn)，而不可分散的風(fēng)險(xiǎn)則是指市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，下面筆者介紹一下傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)量化的兩個(gè)重要的指標(biāo)――標(biāo)準(zhǔn)差與貝塔值。

第一，標(biāo)準(zhǔn)差。傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)理論認(rèn)為個(gè)別證券的風(fēng)險(xiǎn)可以從單個(gè)證券的報(bào)酬率為起點(diǎn)進(jìn)行分析。財(cái)務(wù)投資專家從高等數(shù)學(xué)當(dāng)中引入了一個(gè)衡量證券報(bào)酬率的波動(dòng)性量化分析的指標(biāo)――標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)進(jìn)行對(duì)單項(xiàng)證券風(fēng)險(xiǎn)的判斷，進(jìn)而判斷出相同期望報(bào)酬率和不同期望報(bào)酬率時(shí)對(duì)于不同投資的選擇。測(cè)算的步驟如下：第一步，確定各種市場(chǎng)需求下各類需求發(fā)生的概率；第二步，計(jì)算出期望報(bào)酬率，其實(shí)質(zhì)上是對(duì)于各類市場(chǎng)需求下的報(bào)酬率的加權(quán)平均數(shù)。第三步：根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)學(xué)公式計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)差，σ=[Σ（ri-?）2×Pi]1/2其中ri是第i只證券的報(bào)酬率，?是期望報(bào)酬率，Pi是第i只證券的報(bào)酬發(fā)生的概率。結(jié)論是在期望報(bào)酬率相同的時(shí)候，標(biāo)準(zhǔn)差越大證明該證券波動(dòng)越大，風(fēng)險(xiǎn)也就越大，反之亦然。在期望報(bào)酬率不同時(shí)引入了另外一個(gè)概念即離差，由于基本原理也是根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差衍生而得，在此不再贅述。[1]

第二，代表市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的貝塔值。我們?cè)诘谝稽c(diǎn)中提到的標(biāo)準(zhǔn)差主要衡量的是單項(xiàng)證券的風(fēng)險(xiǎn)，而貝塔值的引入主要是考慮到了證券組合的風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成當(dāng)中不可分散的風(fēng)險(xiǎn)即市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。而貝塔值的測(cè)算公式從數(shù)學(xué)的角度來(lái)說(shuō)實(shí)際上是利用了標(biāo)準(zhǔn)差的升級(jí)版公式即協(xié)方差，協(xié)方差主要是衡量了兩組數(shù)據(jù)之間的相關(guān)程度，以此來(lái)判斷證券組合的報(bào)酬率與市場(chǎng)報(bào)酬率之間的數(shù)理聯(lián)系，進(jìn)而判斷出不可分散的風(fēng)險(xiǎn)。理論上貝塔值的計(jì)算是βi=（σi /σm）ρim，其中βi第i個(gè)證券組合的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)程度，σi，σm分別第i個(gè)證券組合的標(biāo)準(zhǔn)差與市場(chǎng)證券組合的標(biāo)準(zhǔn)差，ρim代表第i個(gè)證券組合的報(bào)酬與市場(chǎng)組合報(bào)酬的相關(guān)系數(shù)。實(shí)際當(dāng)中β系數(shù)可以通過(guò)將股票報(bào)酬對(duì)市場(chǎng)報(bào)酬做回歸得到，擬合得到的回歸線的斜率就是證券的β系數(shù)，即β=Ri /Rm。[2]

二、價(jià)值投資理念下風(fēng)險(xiǎn)與報(bào)酬的關(guān)系

價(jià)值投資理念是華爾街之父本杰明格雷厄姆所創(chuàng)立，在其傳世之作《證券分析》當(dāng)中明確提出了有關(guān)投資與投機(jī)概念，其中論及投資界老生常談的收益與風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題時(shí)結(jié)論與傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)分析有著本質(zhì)的不同，格雷厄姆明確指出收益與風(fēng)險(xiǎn)之間不存在著數(shù)學(xué)關(guān)系，并且認(rèn)為證券的價(jià)格與收益并非取決于對(duì)于其風(fēng)險(xiǎn)的精確數(shù)學(xué)的計(jì)算，而是取決于該證券的受歡迎程度，而這種受歡迎程度本身包含了投資者對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)，但很大程度上還受到如公眾對(duì)公司和證券的熟悉程度，證券發(fā)行與購(gòu)買的容易程度等。[3]并進(jìn)一步指出，無(wú)論是理論上還是實(shí)際當(dāng)中，對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精確的計(jì)算都是不可能成功的，現(xiàn)實(shí)當(dāng)中并沒(méi)有所謂的期望報(bào)酬率的概率經(jīng)驗(yàn)表，即使存在也是基于對(duì)于歷史數(shù)據(jù)的分析得到了，而歷史數(shù)據(jù)之于未來(lái)決策的有用性或相關(guān)性的大小還有待考證，其研究范圍不同于保險(xiǎn)公司對(duì)于保單的精確測(cè)算，例如人壽保險(xiǎn)能夠明確的了解年齡與死亡率之間的關(guān)系是明確的。而證券的風(fēng)險(xiǎn)與報(bào)酬之間的關(guān)系則沒(méi)有如此的確定。[4]

三、價(jià)值投資理念下傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)量化分析的反思

以上筆者對(duì)于傳統(tǒng)的證券風(fēng)險(xiǎn)理論與量化方法以及價(jià)值投資理念下關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)與收益的關(guān)系進(jìn)行了論述。筆者認(rèn)為，價(jià)值投資理念下有關(guān)論述對(duì)于我們重新審視證券投資中風(fēng)險(xiǎn)因素的衡量有著非常重要的意義。

首先，筆者認(rèn)為，標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算過(guò)程本身就存在著無(wú)法避免的瑕疵，這一個(gè)公式至少有兩個(gè)基本假設(shè)，第一，計(jì)算的人必須能夠客觀的預(yù)測(cè)出各種市場(chǎng)情況發(fā)生的需求概率，并且準(zhǔn)確的在各種概率下發(fā)生的報(bào)酬率；第二，假定歷史數(shù)據(jù)對(duì)于未來(lái)的投資決策具有確定的相關(guān)性。但是在現(xiàn)實(shí)生活中根本是無(wú)法預(yù)測(cè)的，這種算法實(shí)質(zhì)上是硬將自然科學(xué)當(dāng)中的數(shù)學(xué)模型強(qiáng)加到社會(huì)問(wèn)題的研究當(dāng)中，不可否認(rèn)的是，目前來(lái)說(shuō)大量的社會(huì)問(wèn)題是無(wú)法通過(guò)數(shù)學(xué)來(lái)量化的，因?yàn)樽C券的風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)中不僅僅只有報(bào)酬因素的影響，還有各種在不同市場(chǎng)條件下的因素決定的，而這些因素又相互的的影響和動(dòng)態(tài)的變化。因此，標(biāo)準(zhǔn)差的方法受到了質(zhì)疑，后續(xù)的離差率、β值的計(jì)算自然也就沒(méi)有了根基。

篇2

近幾年，國(guó)內(nèi)基金公司都在積極推出量化投資產(chǎn)品。但市場(chǎng)人士認(rèn)為，目前國(guó)內(nèi)的常見(jiàn)“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(xiǎn)控制到量化的交易，整個(gè)決策流程依然靠傳統(tǒng)的方法。

國(guó)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(duì)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(shì)在風(fēng)險(xiǎn)控制上。與傳統(tǒng)的價(jià)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(dòng)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行判斷，通過(guò)技術(shù)分析、量化模型分析等判定風(fēng)險(xiǎn)，在確定風(fēng)險(xiǎn)之后，及時(shí)對(duì)倉(cāng)位進(jìn)行控制，及時(shí)止損。

費(fèi)鵬認(rèn)為，目前市場(chǎng)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(shí)的風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)體系，而從國(guó)外的經(jīng)驗(yàn)看，量化的一大特點(diǎn)就是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)判。因此，華商基金量化投資團(tuán)隊(duì)在吸收國(guó)內(nèi)外先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)，在模型設(shè)計(jì)之初，便將核心定為風(fēng)險(xiǎn)控制。

在設(shè)計(jì)中，華商基金量化投資團(tuán)隊(duì)借助了包括從統(tǒng)計(jì)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(chǎng)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(jì)指標(biāo)的變化、從市場(chǎng)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(shì)等，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型，對(duì)中短期系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析，依靠基金經(jīng)理和研究員對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、人口與社會(huì)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(duì)長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定性分析。

量化投資堅(jiān)持追求絕對(duì)收益

提及量化投資，人們就會(huì)想到西蒙斯用公式打敗市場(chǎng)的經(jīng)典案例。但這一投資工具在被引入國(guó)內(nèi)投資市場(chǎng)之后，并沒(méi)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(chǎng)上有19只量化基金，2 012年可統(tǒng)計(jì)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(guó)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(lái)，國(guó)內(nèi)的量化基金僅僅是“量化選股”，追求相對(duì)收益。他認(rèn)為，量化投資的核心應(yīng)該是風(fēng)控，堅(jiān)持追求的則應(yīng)該是絕對(duì)收益。

相比而言，目前國(guó)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(jì)原理是把價(jià)值投資理論通過(guò)數(shù)字模型加以表達(dá)。在實(shí)際測(cè)算中，華商基金量化團(tuán)隊(duì)每日漲幅居前的股票中，會(huì)有所謂投資價(jià)值較少的“垃圾股”，很難通過(guò)價(jià)值投資理論解釋。

篇3

一、量化投資及量化投資體系的定義

什么是量化投資？簡(jiǎn)單來(lái)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(guò)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(lái)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(chǎng)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(lái)說(shuō)，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(guó)量化投資體系的發(fā)展

在美國(guó)，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(chǎng)30%上以上的比重。而在中國(guó)，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(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)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(guó)基金管理有限公司――富國(guó)滬深增強(qiáng)、國(guó)泰君安資產(chǎn)管理公司――君享量化。近年來(lái)，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(chǎng)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(shì)，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(duì)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(chǎng)基本面分析為核心，輔以對(duì)上市公司的實(shí)地調(diào)研、與上市公司管理層經(jīng)營(yíng)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(guò)程是由基金經(jīng)理在綜合各方面的市場(chǎng)信息后，依賴個(gè)人主觀判斷、直覺(jué)以及市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)來(lái)優(yōu)選個(gè)股，構(gòu)建投資組合，以獲取市場(chǎng)的超額收益。與定性投資相同，量化投資的基礎(chǔ)也是對(duì)市場(chǎng)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(lái)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(shì)：

（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(jué)，能夠保持客觀、理性以及一致性，克服市場(chǎng)心理的影響。將投資決策過(guò)程數(shù)量化能夠極大地減少投資者情緒對(duì)投資決策的影響，避免在市場(chǎng)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?chǎng)擇時(shí)傾向。

（二）是量化投資可以實(shí)現(xiàn)全市場(chǎng)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(duì)全市場(chǎng)范圍內(nèi)的投資對(duì)象進(jìn)行篩選，把握市場(chǎng)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(wú)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(guò)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(guò)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(jiàn)產(chǎn)生的交易風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)然，無(wú)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(duì)量化投資的應(yīng)用中，確實(shí)存在過(guò)度依賴的風(fēng)險(xiǎn)。量化投資本身是一種對(duì)基本面的分析，與定性分析相比，量化分析是一種高效、無(wú)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(chǎng)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(chǎng)，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(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)基本面的了解。

五、量化投資對(duì)中國(guó)的啟示

通過(guò)研究國(guó)外市場(chǎng)的發(fā)展和中國(guó)市場(chǎng)的特點(diǎn)，對(duì)中國(guó)市場(chǎng)上的監(jiān)管創(chuàng)新，制定相關(guān)的法律法規(guī)也勢(shì)在必行。由于市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的差異，國(guó)內(nèi)量化投資情況與國(guó)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(chǎng)，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(chǎng)，由于需要應(yīng)用的時(shí)間數(shù)據(jù)周期相對(duì)較長(zhǎng)，實(shí)際中應(yīng)用并不普遍。目前，中國(guó)金融市場(chǎng)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(lái)捕捉這種機(jī)會(huì)，也是非常合理的。與國(guó)外相比，目前國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)僅屬于非有效或弱有效市場(chǎng)，非理性投資行為依然普遍存在，將行為金融理論引入國(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)是非常有意義的。國(guó)內(nèi)有很多實(shí)證文獻(xiàn)討論國(guó)內(nèi)A股市場(chǎng)未達(dá)到半強(qiáng)勢(shì)有效市場(chǎng)。

目前對(duì)中國(guó)市場(chǎng)特點(diǎn)的一般共識(shí)包括：首先，中國(guó)市場(chǎng)是一個(gè)個(gè)人投資者比例非常高的市場(chǎng)，這意味著市場(chǎng)情緒可能對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的影響特別大。其次，中國(guó)作為一個(gè)新興市場(chǎng)，各方面的信息搜集有很大難度，有些在國(guó)外成熟市場(chǎng)唾手可得的數(shù)據(jù)，在中國(guó)市場(chǎng)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(guó)上市公司的主營(yíng)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(guó)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(guó)內(nèi)A股市場(chǎng)個(gè)人投資者較多的情況，我們可以通過(guò)分析市場(chǎng)情緒因素的來(lái)源和特征指標(biāo)，構(gòu)建市場(chǎng)泡沫度模型，并以此判斷市場(chǎng)泡沫度，作為資產(chǎn)配置和市場(chǎng)擇時(shí)的重要依據(jù)。

在中國(guó)金融市場(chǎng)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(guó)金融市場(chǎng)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(guó)市場(chǎng)未來(lái)投資策略的一個(gè)重要發(fā)展趨勢(shì)。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(lái)一定的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)證券具有助漲助跌的作用。由于國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)還不夠成熟，量化投資在中國(guó)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(duì)中國(guó)量化投資的影響為例。中國(guó)的股市有“政策市”之稱，中國(guó)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(wú)法量化的?；鸾▊}(cāng)應(yīng)早于經(jīng)濟(jì)政策的施行，而基于對(duì)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(guó)際局勢(shì)動(dòng)蕩、國(guó)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(duì)市場(chǎng)有何種程度的影響，這一沖擊是既重要又無(wú)法量化的。為解決這個(gè)在中國(guó)利率非市場(chǎng)化特點(diǎn)下出現(xiàn)的問(wèn)題，需要基金投資小組采取創(chuàng)造性的方式，將對(duì)中國(guó)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(lái)，方能提高投資業(yè)績(jī)。

參考文獻(xiàn)：

篇4

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)椋阃ǔ？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)、中海基金、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)原理而展開的。例如，B-S 模型與二叉樹模型提供了金融產(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)

篇5

量化投資是投資者借助計(jì)算機(jī)信息化建立數(shù)學(xué)模型，把最新市場(chǎng)數(shù)據(jù)和相關(guān)信息輸入到模型中，通過(guò)公式計(jì)算出投資對(duì)象，做出最優(yōu)投資決策。量化投資不依靠投資者的感覺(jué)直覺(jué)，不依賴個(gè)人判斷，而是將其經(jīng)驗(yàn)利用信息通過(guò)模型實(shí)現(xiàn)投資理念。同時(shí)，投資者期望達(dá)到收益和風(fēng)險(xiǎn)的合理配比，利用夏普比率等科學(xué)方法控制收益和風(fēng)險(xiǎn)。量化投資者不用每天重復(fù)的分析瑣碎信息，只需要不斷完善這個(gè)模型并不斷創(chuàng)造新的可以盈利的模型。

二、量化投資策略

（一）量化投資策略分類

量化投資策略，主要包括量化擇時(shí)策略、統(tǒng)計(jì)套利策略、算法交易策略、組合套利策略、高頻交易策略等。

（1）量化擇時(shí)策略是收益率最高的一種交易策略，通過(guò)對(duì)宏微觀指標(biāo)的量化分析判斷未來(lái)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)并確定買入、賣出或持有，按照高拋低吸原則獲得超額收益率。在量化擇時(shí)策略中，趨勢(shì)跟蹤策略是投資者使用最多的策略。量化擇時(shí)分析策略包括：趨勢(shì)跟蹤策略、噪音交易策略、理易策略。

（2）統(tǒng)計(jì)套利是風(fēng)險(xiǎn)套利的一種，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，估計(jì)相關(guān)變量的概率分布，判斷規(guī)律在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)是否繼續(xù)存在。統(tǒng)計(jì)套利策略包括協(xié)整策略和配對(duì)利差策略、均值回歸策略以及多因素回歸策略。

（3）算法交易又稱為自動(dòng)交易，主要是研究如何利用各種下單方法，降低沖擊成本的交易策略，將一個(gè)大額交易通過(guò)算法拆分成數(shù)個(gè)小額交易，以此來(lái)減少對(duì)市場(chǎng)價(jià)格造成沖擊，降低交易成本。算法交易策略包括交易量加權(quán)平均價(jià)格策略、時(shí)間加權(quán)平均價(jià)格策略、盯住盤口測(cè)量、執(zhí)行落差策略、下單路徑優(yōu)選策略。

（4）組合套利策略主要針對(duì)期貨市場(chǎng)上的跨期、跨市及跨品種套利的交易策略。組合套利策略包括均衡價(jià)格策略、套利區(qū)間策略、牛市跨期套利、熊市跨期套利等。

（5）高頻交易是一種持倉(cāng)時(shí)間短、交易量巨大、交易次數(shù)多、單筆收益率低的投資策略，人們從無(wú)法利用的極為短暫的市場(chǎng)變化中尋求獲利的計(jì)算機(jī)化交易，依靠快速大量的計(jì)算機(jī)交易以獲取高額穩(wěn)定的收益。高頻交易策略包括流動(dòng)性回扣交易策略、獵物算法交易策略和自動(dòng)做市商策略。

如下是量化投資中幾種主要的投資交易策略：

（1）趨勢(shì)跟蹤策略。趨勢(shì)跟蹤策略追隨大的走勢(shì)，向上突破重要的壓力線可能預(yù)示著更大一波的上漲趨勢(shì)，向下突破重要的支撐線可能預(yù)示著更大一波的下跌趨勢(shì)。趨勢(shì)跟蹤策略試圖尋找大趨勢(shì)的到來(lái)，在突破的時(shí)候進(jìn)行相應(yīng)的建倉(cāng)或平倉(cāng)的投資操作來(lái)獲得超額收益。

趨勢(shì)型指標(biāo)進(jìn)行擇時(shí)的基本理念是順勢(shì)而為，跟蹤市場(chǎng)運(yùn)行趨勢(shì)。在趨勢(shì)策略中使用的技術(shù)指標(biāo)是最多的，常用有：移動(dòng)平均線（MA）、平滑異動(dòng)移動(dòng)平均線（MACD）、平均差（DMA）、趨指標(biāo)（DMI）等。

（2）噪音交易策略。噪聲交易是指交易者在缺乏正確信息的情況下進(jìn)行密集交易的行為。有效市場(chǎng)中噪聲只是一個(gè)均值為零的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，但市場(chǎng)并不總是有效的，市場(chǎng)上有很多異常信息，往往有人能夠提前獲得這些異常信息，很可能對(duì)投資的判斷提供重要的價(jià)值。噪聲交易策略的運(yùn)用主要是機(jī)構(gòu)投資者通過(guò)計(jì)算得到市場(chǎng)的噪聲交易指數(shù)，監(jiān)測(cè)該指數(shù)的變化，根據(jù)其變化來(lái)設(shè)計(jì)量化交易策略。

（3）協(xié)整策略。在統(tǒng)計(jì)套利策略中，協(xié)整策略是應(yīng)用最廣泛的一種策略。協(xié)整套利的主要原理，是找出相關(guān)性最好的幾組產(chǎn)品，再找出每一組的協(xié)整關(guān)系，當(dāng)某一組投資產(chǎn)品的價(jià)差偏離到一定程度時(shí)建倉(cāng)，買入被低估的資產(chǎn)、賣出被高估的資產(chǎn)，當(dāng)價(jià)差均衡時(shí)獲利了結(jié)平倉(cāng)。協(xié)整策略包括協(xié)整檢驗(yàn)、GARCH檢驗(yàn)、TARCH檢驗(yàn)以及EGARCH檢驗(yàn)。

（4）多因素回歸策略。多因素回歸策略，也是一種被廣泛使用的投資策略。這一策略利用影響投資收益的多種選擇因素，并根據(jù)其與收益的相關(guān)性，建立多元回歸模型，簡(jiǎn)化投資組合分析所要求的證券相關(guān)系數(shù)的輸入，這類方法的代表是套利定價(jià)模型。

（二）量化投資策略組合

量化投資策略組合綜合考慮交易商品、策略類別、策略數(shù)量、時(shí)間周期因素。量化投資策略組合相比較單一投資策略有以下優(yōu)勢(shì)：

（1）策略組合降低了對(duì)單一策略的依賴，當(dāng)單一策略失去競(jìng)爭(zhēng)力，使用策略組合的方式，可以利用不同產(chǎn)品價(jià)格變化、變化幅度、周期等多個(gè)方面把握投資機(jī)會(huì)，在一定程度上保證了穩(wěn)定的收益率，盈利機(jī)會(huì)更多；

（2）策略組合可以分散單一策略的交易風(fēng)險(xiǎn)，降低風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)策略組合將投資風(fēng)險(xiǎn)分散化，盡可能規(guī)避市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、策略風(fēng)險(xiǎn)及系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)等。

三、量化投資資產(chǎn)配置

資產(chǎn)配置是指資產(chǎn)類別選擇，即投資組合中各類資產(chǎn)的適當(dāng)配置及對(duì)這些混合資產(chǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)管理。量化投資管理打破了傳統(tǒng)投資組合的局限，它與量化分析結(jié)合，將投資組合作為一個(gè)整體，確定組合資產(chǎn)的配置目標(biāo)和分配比例，深化了資產(chǎn)配置的內(nèi)涵。

資產(chǎn)配置包括戰(zhàn)略資產(chǎn)配置和戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置兩大類。戰(zhàn)略資產(chǎn)配置是長(zhǎng)期資產(chǎn)配置，針對(duì)較長(zhǎng)時(shí)間的市場(chǎng)情況，控制長(zhǎng)期投資風(fēng)險(xiǎn)以達(dá)到收益最大化。戰(zhàn)術(shù)性資產(chǎn)配置是依據(jù)資產(chǎn)預(yù)期收益的短期變化，獲取超額收益的機(jī)會(huì)。因此，戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置是建立在長(zhǎng)期戰(zhàn)略資產(chǎn)配置過(guò)程中的短期分配策略，二者相輔相成。在長(zhǎng)期投資活動(dòng)的戰(zhàn)略資產(chǎn)配置下，戰(zhàn)術(shù)性資產(chǎn)配置利用其積極的靈活的投資機(jī)會(huì)，適當(dāng)?shù)呐浜蠎?zhàn)略資產(chǎn)配置，獲取較高收益。

四、前景展望

在量化投資飛速發(fā)展的今天，它己經(jīng)成為金融市場(chǎng)中不可忽視的一個(gè)領(lǐng)域，中國(guó)的金融市場(chǎng)在逐步發(fā)展及完善，中國(guó)的量化投資也會(huì)繼續(xù)發(fā)展和前進(jìn)，隨著量化投資方面的加大投入，量化投資的進(jìn)程加快，中國(guó)量化投資的前景無(wú)限。

篇6

量化模型是工具，投資理念是靈魂

“如果把投資比作吃飯的話，那么‘吃什么’由投資理念來(lái)決定，再根據(jù)所吃的食物決定使用的吃飯工具，即量化模型。”張靖認(rèn)為，在量化投資領(lǐng)域，投資理念才是量化投資的靈魂，決定了投資的邏輯。只有將最根本的邏輯融入適當(dāng)?shù)牧炕椒ㄖ胁拍軐⒘炕顿Y的“魔力”發(fā)揮出來(lái)，創(chuàng)造最大的投資收益。

談到模型在量化投資中的作用，張靖有其獨(dú)到的見(jiàn)解，“量化模型的采用必須與投資理念密切結(jié)合，并不是越復(fù)雜的模型越好，有時(shí)簡(jiǎn)單易操作的模型反而更加有效。正如吃西餐要用刀叉，吃中餐要用筷子一樣，與投資理念相匹配的模型才是最好的模型。”

用量化的方法做有把握的事

張靖對(duì)量化投資最通俗的解釋就是“用量化的方法做有把握的事兒”。換句話說(shuō)，就是通過(guò)對(duì)大量樣本數(shù)據(jù)和市場(chǎng)環(huán)境的量化分析，通過(guò)平衡投資的風(fēng)險(xiǎn)和收益，建立量化模型，捕捉大概率事件，有把握地獲取市場(chǎng)上普遍的、稍高于平均水平的超額收益。

另外，張靖提到，量化模型并不是固定不變的，需要逐步提升，不斷改進(jìn)，在變化中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和規(guī)律，使得量化模型能夠適應(yīng)市場(chǎng)和投資者投資習(xí)慣的變化。以大摩多因子基金模型中現(xiàn)有的動(dòng)量因子為例，從總體來(lái)看，隨著市場(chǎng)逐漸回歸理性，其效應(yīng)應(yīng)該是逐漸遞減的。所以隨著該因子效應(yīng)的遞減，未來(lái)可能會(huì)將其從模型中剔除掉。相應(yīng)地，另外一些新的因子可能會(huì)加入模型中。

量化選股、量化擇時(shí)、量化交易

篇7

與定性投資不同，定量投資更多關(guān)注“數(shù)字”背后的意義，依靠計(jì)算機(jī)的幫助，分析數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)特征，以尋找股票運(yùn)行模式，進(jìn)而挖掘出內(nèi)在價(jià)值。

李延剛總結(jié)了定量投資的三大優(yōu)勢(shì)：首先是理性。定量投資是對(duì)于基于基本面定性投資方法和工具的數(shù)量化統(tǒng)計(jì)性總結(jié)，它在吸收了針對(duì)某種投資風(fēng)格和理念的成功經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，以先進(jìn)的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)技術(shù)替代人為的主觀判斷，并能夠客觀理性地堅(jiān)持，以避免投資的盲目性和偶然性?！巴耆臄?shù)量化分析過(guò)程將極大地減少投資者情緒的影響，避免在市場(chǎng)極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策，因而在牛熊市的轉(zhuǎn)換中具有很強(qiáng)的自我調(diào)節(jié)性?！?/p>

其次，全市場(chǎng)覆蓋。定量投資可以利用數(shù)量化模型對(duì)壘市場(chǎng)的投資標(biāo)的進(jìn)行快速高效的掃捕篩選，把握市場(chǎng)每一個(gè)可能的投資機(jī)會(huì)，而定性投資受人力精力的限制，顯然無(wú)法顧及如此廣的覆蓋面。

此外，數(shù)量化投資更注重組合控制和風(fēng)險(xiǎn)管理。數(shù)量化的個(gè)股選擇和組合構(gòu)造過(guò)程。實(shí)質(zhì)上就是在嚴(yán)格的約束條件下進(jìn)行投資組合的過(guò)程，先從預(yù)先設(shè)定的績(jī)效目標(biāo)的角度來(lái)定義投資組合，然后通過(guò)設(shè)置各種指標(biāo)參數(shù)來(lái)篩選股票，對(duì)組合實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，以保證在有效控制風(fēng)險(xiǎn)水平的條件下實(shí)現(xiàn)期望收益?！皳Q言之，數(shù)量化投資模型能夠很好地體現(xiàn)組合收益與基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)的匹配和一致，”李延剛解釋。

定量投資是否適應(yīng)中國(guó)市場(chǎng)

“談到定量投資，不得不提量化投資領(lǐng)域中的傳奇人物――詹姆斯?西蒙斯。”李延剛并不掩飾其對(duì)這位投資大師的崇敬，“他不僅是世界級(jí)的數(shù)學(xué)家，也是最偉大的對(duì)沖基金經(jīng)理之一。他創(chuàng)辦的文藝復(fù)興科技公司花費(fèi)15年時(shí)間，研發(fā)基于量化數(shù)學(xué)模型的計(jì)算機(jī)模型，借助該模型，兩蒙斯所管理的大獎(jiǎng)?wù)禄?，?989年到2006年的平均年收益率達(dá)到了38.5％，甚至超過(guò)股神巴非特。”

值得一提的是，李延剛也來(lái)自數(shù)量化投資的發(fā)源地――北美，他有著6年海外一線投資管理的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，深刻領(lǐng)會(huì)并掌握了量化投資理念與方法，具備數(shù)量化投資領(lǐng)域的成功經(jīng)驗(yàn)。2007年，李延剛回國(guó)后加盟中?；?，著手增強(qiáng)中海基金金融工程團(tuán)隊(duì)的寅力。在借鑒國(guó)外成熟的投資理念與經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合A股實(shí)際，他用了近兩年時(shí)間對(duì)數(shù)量化模型進(jìn)行反復(fù)修改與調(diào)試。目前，中海基金的金融工程部已經(jīng)形成從擇時(shí)、配置到選股等方面的一系列研究成果，并在今年順勢(shì)推出中海量化策略基金。

詹姆斯?西蒙斯的神話在中國(guó)證券市場(chǎng)能否再次實(shí)現(xiàn)?“當(dāng)其他人都擺西瓜攤的時(shí)候，我們擺了一個(gè)蘋果攤?！崩钛觿傆靡粋€(gè)形象的比喻來(lái)形容定量投資存國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的發(fā)展機(jī)遇。他認(rèn)為，目前國(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)定性投資者太多，競(jìng)爭(zhēng)激烈，而數(shù)量化投資者則太少，機(jī)會(huì)相對(duì)更多，競(jìng)爭(zhēng)也很小。李延剛表示，大量實(shí)征研究證明，中國(guó)證券市場(chǎng)為一個(gè)弱有效市場(chǎng)，市場(chǎng)上被錯(cuò)誤定價(jià)的股票相對(duì)較多，留給定量投資發(fā)掘市場(chǎng)非有效性的空間也就越大?；谶@種考慮，定量投資方法在中國(guó)的發(fā)展極具發(fā)展空間。

“今年推出量化基金并非一時(shí)的心血來(lái)潮，一方面中海基金金融工程部已經(jīng)逐漸成熟，而另一方面也是出于市場(chǎng)時(shí)機(jī)的考慮?！崩钛觿倧?qiáng)調(diào)。

他認(rèn)為，在經(jīng)歷2008年的巨幅下跌后，市場(chǎng)底部已經(jīng)基本確立，目前小盤股估值相對(duì)較貴，短期內(nèi)市場(chǎng)可能會(huì)以調(diào)整為主，但未來(lái)市場(chǎng)走勢(shì)仍然存在諸多不確定。在此背景下，如何把握結(jié)構(gòu)性機(jī)會(huì)將是未來(lái)投資關(guān)鍵之所在，利用數(shù)量模型進(jìn)行分析和投資的量化基金具備更好的適應(yīng)性。中海量化策略基金將把握市場(chǎng)調(diào)整時(shí)機(jī)，采用數(shù)量化模型選人具有估值優(yōu)勢(shì)和成長(zhǎng)優(yōu)勢(shì)的大中盤股票作為基石，輔之以部分優(yōu)質(zhì)的小盤股票。

“量體裁衣”完善全程量化流程

據(jù)了解，中海量化策略基金的全程量化流程分三個(gè)步驟，即選股策略自下而上，施行一級(jí)股票庫(kù)初選、二級(jí)股票庫(kù)精選以及投資組合行業(yè)權(quán)重配置的全程數(shù)量化。

“就像裁縫做衣服一樣，量化基金在投資中也要通過(guò)‘量體裁衣’來(lái)完善全程量化流程。通過(guò)全程量化與基金經(jīng)理的思想相配合，才能做出優(yōu)質(zhì)的量化基金?！崩钛觿偙硎?。

首先，選取代表性最強(qiáng)的反映公司盈利能力的指標(biāo)，對(duì)于所有的A股上市公司進(jìn)行篩選從而得到一級(jí)股票庫(kù)?！爸饕ㄟ^(guò)對(duì)所有A股股票過(guò)去三年平均EPS(每股收益)、ROE(凈資產(chǎn)收益率)、毛利率三項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行篩選，它們能分別較好的反映上市公司的獲利能力，從而得到一級(jí)股票庫(kù)?！崩钛觿傉f(shuō)。

篇8

不過(guò)，雖然國(guó)內(nèi)量化基金業(yè)績(jī)不俗，這兩年來(lái)規(guī)模也有顯著提升，但是與國(guó)外市場(chǎng)量化基金在共同基金總資產(chǎn)中占比16%相比，國(guó)內(nèi)量化基金還有非常大的發(fā)展空間。而伴隨著中國(guó)市場(chǎng)有效性的逐步增強(qiáng)，量化基金未來(lái)的業(yè)績(jī)也有很大想象空間。

此前國(guó)內(nèi)量化基金產(chǎn)品數(shù)量多達(dá)12只，但是大多以大中盤股票作為投資標(biāo)的，而申萬(wàn)菱信量化小盤基金則是一只專注于小盤股投資的量化策略基金。將投資目光鎖定小盤股，主要是看中小盤股長(zhǎng)期優(yōu)秀的業(yè)績(jī)以及高成長(zhǎng)性。1996年到2001年的A股長(zhǎng)牛市中，小盤股大幅超越市場(chǎng)；2009年之前，小盤股整體走勢(shì)與大中盤股接近；從2009年中開始，小盤股走勢(shì)大幅超越大盤股；到了2010年，雖然A股市場(chǎng)整體表現(xiàn)不佳，但許多小盤股漲幅卻仍然翻番。

篇9

說(shuō)到量化交易，雖不陌生，但仍懵懂。到底什么是量化交易呢？

量化交易區(qū)別于定性投資（過(guò)去的投資方法）的鮮明特征，就是充分利用各種各樣的數(shù)理模型。它是借助現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的方法，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來(lái)超額收益的多種“大概率”事件，然后制定策略，并用數(shù)量模型驗(yàn)證及固化這些規(guī)律和策略，繼而再嚴(yán)格執(zhí)行這些已固化的策略來(lái)指導(dǎo)投資，以求獲得可持續(xù)的、穩(wěn)定且高于平均的超額回報(bào)。

對(duì)于量化交易中模型與人到底是什么關(guān)系？比如中醫(yī)與西醫(yī)的診療方法，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；而西醫(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。

以此形容的話，可以說(shuō)定性投資像中醫(yī)，更多地憑主觀臆斷和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)判斷病在哪里；量化交易像西醫(yī)，依靠數(shù)量模型判斷，而這些模型對(duì)于使用量化交易的投資者的作用就像CT機(jī)對(duì)于醫(yī)生的作用。在每一天的投資運(yùn)作之前，一般都會(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。

量化交易靠概率取勝

和傳統(tǒng)投資方式相比，量化交易的視角更廣，它借助計(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，并依靠計(jì)算機(jī)配置投資組合，克服人性弱點(diǎn)，使投資決策更科學(xué)、更理性。

具體來(lái)說(shuō)，這個(gè)新興的投資方法，與我們那些傳統(tǒng)的看指標(biāo)判斷、聽(tīng)消息判斷、簡(jiǎn)單看財(cái)務(wù)報(bào)表判斷等定性投資方法相比較，主要有以下幾大優(yōu)勢(shì)：

量化交易有著嚴(yán)格的紀(jì)律性。比如，如果有人問(wèn)你，某年某月某一天，你為什么購(gòu)買某支股票的話，你就可以打開量化交易系統(tǒng)，系統(tǒng)會(huì)顯示出當(dāng)時(shí)被選擇的這只股票與其他股票在成長(zhǎng)面上、估值上、資金上、買賣時(shí)機(jī)上的綜合評(píng)價(jià)情況，而且這個(gè)評(píng)價(jià)會(huì)非常全面，比普通投資者拍腦袋或者簡(jiǎn)單看某一個(gè)指標(biāo)買賣更具有說(shuō)服力。

它系統(tǒng)性較完備，具體表現(xiàn)為“三多”，包括多層次、多角度、多數(shù)據(jù)。因?yàn)槿四X處理信息的能力是有限的，當(dāng)一個(gè)資本市場(chǎng)只有100只股票，這對(duì)定性投資基金經(jīng)理有優(yōu)勢(shì)，他可以深刻分析這100家公司。但當(dāng)有成千上萬(wàn)只股票時(shí)，量化交易就可以充分發(fā)揮它強(qiáng)大的信息處理優(yōu)勢(shì)，捕捉更多、拓展更大的投資機(jī)會(huì)。

另外，定性投資大部分時(shí)間在琢磨哪一個(gè)企業(yè)是偉大的企業(yè)，那個(gè)股票是可以翻倍的股票，而量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一個(gè)品種被低估了，買入低估的，賣出高估的。

量化交易靠概率取勝。這表現(xiàn)為兩個(gè)方面，首先量化投資不斷地從歷史中挖掘，有望在未來(lái)重復(fù)的歷史規(guī)律，并且加以利用。其次它在股票實(shí)際操作過(guò)程中，運(yùn)用概率分析，提高買賣成功的概率和倉(cāng)位控制。

量化投資者也有噩夢(mèng)

事實(shí)上，量化交易的方法在海外已有30多年的發(fā)展歷史，素以投資業(yè)績(jī)穩(wěn)定，抗風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng)著稱，目前已經(jīng)成為海外基金管理投資市場(chǎng)的重要方法。

而與海外成熟市場(chǎng)相比，量化交易以基本面分析為驅(qū)動(dòng)，以全市場(chǎng)、多維度的視角廣度掃描投資機(jī)會(huì)，在中國(guó)市場(chǎng)的應(yīng)用將更顯其優(yōu)勢(shì)。

不過(guò)，在談及這么多利好之后，還是要“潑一次冷水”。不要以為不停閃爍的超級(jí)電腦自動(dòng)進(jìn)行著高速交易，熒幕上滾動(dòng)著通過(guò)高速網(wǎng)絡(luò)提前獲取的最新市場(chǎng)消息，加上通過(guò)杠桿放大的頭寸，賬戶的盈利不斷上跳，這一切的一切就預(yù)示著“可以躺著賺錢的時(shí)代”來(lái)臨了，現(xiàn)實(shí)并沒(méi)有這么美好。

相對(duì)來(lái)說(shuō)，量化交易目前還處在初級(jí)發(fā)展階段，比如基本面投資者只需簡(jiǎn)單的基于預(yù)測(cè)特定事件，比如超過(guò)或差于預(yù)期的財(cái)報(bào)做交易即可。而量化交易者則需要搞清楚具體消息對(duì)股價(jià)的平均影響程度，這就不是一件容易的事了，因?yàn)槟愕难芯繉?duì)象時(shí)刻還在變化著。

不僅如此，研究出一套只基于公司財(cái)報(bào)的交易系統(tǒng)不難，比如基于超出預(yù)期的營(yíng)收或股息來(lái)買入。但是供給面的情況、消費(fèi)者層面的情緒納入交易模型中，也比較麻煩。

同時(shí)，股票、基本面、新聞消息之間的關(guān)系也是不停變化著的。記得2009年美股到達(dá)低點(diǎn)的時(shí)候，很多“低質(zhì)”公司的回報(bào)大大高于“優(yōu)質(zhì)”公司的回報(bào)。很多3塊錢的“垃圾股”可以在很短時(shí)間內(nèi)漲到10塊錢，而高價(jià)的優(yōu)質(zhì)公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。對(duì)于基本面投資者來(lái)說(shuō)，這是掘金的好時(shí)候，但對(duì)于量化投資者來(lái)說(shuō)卻是噩夢(mèng)，因?yàn)榇蠖鄶?shù)模型此時(shí)都會(huì)顯示做多“優(yōu)質(zhì)股”做空“垃圾股”，后果則可想而知。

篇10

[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(guó)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(xiǎn)平衡，然而平均市場(chǎng)收益與超額收益又很難達(dá)到絕對(duì)的均衡，因此將超額收益也即Alpha分離出來(lái)，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(jì)算機(jī)技術(shù)為依托，通過(guò)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(duì)投資分析更加準(zhǔn)確與及時(shí)，同時(shí)還具有分散化的特點(diǎn)，這使得策略的實(shí)施過(guò)程更加的機(jī)動(dòng)靈活。量化投資過(guò)程使用的具體策略通常有量化選股、量化擇時(shí)、統(tǒng)計(jì)套利、高頻交易等，每一種策略在應(yīng)用過(guò)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(lái)完成整個(gè)投資活動(dòng)的，最終的目的是要獲得市場(chǎng)的占有率，并從中取得豐厚的利潤(rùn)。從這個(gè)角度來(lái)衡量，量化投資與傳統(tǒng)投資的本質(zhì)并無(wú)多大差別。唯一不同的是量化投資對(duì)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(jì)學(xué)和現(xiàn)代金融工程理論的基礎(chǔ)上完成對(duì)各類數(shù)據(jù)信息的高效處理，在對(duì)信息處理的速度、廣度上是傳統(tǒng)定性投資無(wú)法比擬的。在對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)的控制方面也具有很大的優(yōu)勢(shì)，是國(guó)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(gè)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(jì)方式為量化投資的可操作性提供了堅(jiān)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(duì)投資指數(shù)所具有的價(jià)值分析與評(píng)定。它不是依賴于對(duì)大盤的走向變化或者不同股票組合策略趨勢(shì)的分析，對(duì)投資價(jià)值的科學(xué)分析與合理評(píng)估更能吸引投資者的目光。Alpha策略重視對(duì)沖系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)所獲得的絕對(duì)收益，在股票投資市場(chǎng)上是一種中性的投資方式，具體的程序有選擇資產(chǎn)、對(duì)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(chǎng)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(duì)沖平均市場(chǎng)收益的時(shí)候所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)控制問(wèn)題。對(duì)沖系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，若是能夠及時(shí)地對(duì)投資組合與相關(guān)的股指期貨的平均市場(chǎng)收益指進(jìn)行精準(zhǔn)地判定和預(yù)測(cè)，那么將會(huì)對(duì)整個(gè)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(shí)變性上。

Alpha策略的時(shí)變性主要是指當(dāng)時(shí)間產(chǎn)生變化時(shí)，超額收益也會(huì)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(chǎng)的預(yù)期收益，因此屬于公司資產(chǎn)未來(lái)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(huì)給Alpha帶來(lái)影響。由于時(shí)變性的特點(diǎn)，這就給策略的具體估計(jì)模型的設(shè)立帶來(lái)了更多不可確定的因素，為此，參照對(duì)Alpha滿足不同動(dòng)態(tài)假設(shè)的理論基礎(chǔ)，建立起一個(gè)可以獲得不同種類估算的模型，同時(shí)假定在同一個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)，超額收益和市場(chǎng)平均收益都保持恒定不變，這就極大地簡(jiǎn)化了計(jì)算的過(guò)程與步驟。也就是說(shuō)在該段時(shí)間內(nèi)，市場(chǎng)上股票投資組合基本面不會(huì)有太大的變化與波動(dòng)，這就與實(shí)際的投資狀況基本達(dá)成一致。對(duì)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(shí)間單位周期可以采用每日或者每周估算，對(duì)每一個(gè)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(duì)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(duì)公司情況與市場(chǎng)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(hào)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(huì)影響Alpha的符號(hào)與大小，同時(shí)景氣程度的深與淺也會(huì)對(duì)此產(chǎn)生影響。其次一個(gè)股票組合產(chǎn)生非常大的超額收益情況下，市場(chǎng)中的其他機(jī)構(gòu)投資者或者個(gè)人投資者就會(huì)不斷地參與到該組合的投資中來(lái)，最后會(huì)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(duì)每一個(gè)季度的具體情況和波動(dòng)率，進(jìn)行綜合性地評(píng)價(jià)與分析，并及時(shí)地做出必要的調(diào)整，以便最大限度地獲得市場(chǎng)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(chǎng)機(jī)會(huì)和可能性。現(xiàn)階段市場(chǎng)上采用的Alpha策略主要有多因子選股策略、動(dòng)量策略或者反轉(zhuǎn)策略、波動(dòng)性策略、行業(yè)輪動(dòng)策略、行為偏差策略等，每一種策略在具體實(shí)施過(guò)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(cè)和評(píng)價(jià)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(shì)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(píng)價(jià)后，確定一個(gè)選股最佳方案，從而對(duì)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(shí)多因子模型對(duì)反映市場(chǎng)動(dòng)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(chǎng)發(fā)展行情的特征，從而體現(xiàn)其本來(lái)就有的參考價(jià)值。所以在量化投資過(guò)程中，很多投資者都使用多因子模型對(duì)其投資行為進(jìn)行評(píng)估，無(wú)論是機(jī)構(gòu)投資者或者是個(gè)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(duì)因子的剔除和選擇上，并要合理判斷如何發(fā)揮每一個(gè)因子的作用，做出綜合性的評(píng)定。

動(dòng)量策略的投資方式主要是根據(jù)價(jià)格動(dòng)量、收益動(dòng)量的預(yù)期與評(píng)定，對(duì)股票的投資進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，尤其是針對(duì)本身具有價(jià)格動(dòng)量的股票，或者分析師對(duì)股票的收益已經(jīng)給予一定評(píng)級(jí)的股票，動(dòng)量策略的應(yīng)用效果會(huì)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(shí)間內(nèi)的表現(xiàn)均佳，那么則可以判斷在下一段時(shí)間內(nèi)也會(huì)具有同樣的理想表現(xiàn)，這就是動(dòng)量效應(yīng)的評(píng)價(jià)依據(jù)，從而對(duì)投資者的行為起到一定的影響作用。反轉(zhuǎn)策略和動(dòng)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(shí)間內(nèi)表現(xiàn)很不理想，然而在下一個(gè)時(shí)期反而會(huì)有突出的表現(xiàn)，這也給投資者帶來(lái)了一線希望，并對(duì)影響到下一步的投資策略的制定。

波動(dòng)性策略也是Alpha策略的一種方式，主要是利用對(duì)市場(chǎng)中的各股運(yùn)動(dòng)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(dòng)性的股票，同時(shí)這些股票的收益相關(guān)性也比較低，對(duì)此加以動(dòng)態(tài)化的調(diào)整和規(guī)劃，從而逐漸獲得超額收益的過(guò)程。在一些多因子選股策略中也有機(jī)構(gòu)投資者或者個(gè)人投資者將股票具有的波動(dòng)性作為考察與評(píng)價(jià)因子之一，波動(dòng)性策略經(jīng)常和其他策略相結(jié)合來(lái)評(píng)價(jià)，這說(shuō)明股票投資市場(chǎng)本身就具有一定的波動(dòng)性，因此在投資過(guò)程中要慎重對(duì)待。