数量化投资策略简介

关于对数量化投资的入门

数量化投资策略简介

继2004年、2005年分别发行光大保德信量化核心基金和上投摩根阿尔法基金后，时隔四年，嘉实量化基金和中海量化策略基金在2009年先后发行，量化基金再次进入人们的视线，这两只基金所采用的国际流行的数量化投资方法，也再次引起市场和投资者的关注。数量化投资在海外已有30多年的发展历史，已成为主流投资策略之一，但是对国内的普通投资者来说，它还是充满着神秘感。数量化投资策略一般都由高学历的数量分析师团队运作，他们使用复杂的理论模型和先进的计算机技术以求超越市场。虽然在理论上数量化模型应该能够获取超额收益，但是实际表现却常常引起很大争议。通常在牛市中数量化策略表现出色，在熊市中却也和其他策略一样面临巨大的风险。

数量化投资策略最著名的奠基者之一是罗伯特.默顿。在计算机技术并不发达的年代，他和其他几位合作者通过艰苦的努力共同发明了“布莱克-肖”期权定价公式，并据此在九十年代获得了诺贝尔经济学奖。这个里程碑式的理论突破使得交易员们能够对期权进行合理地定价，大量的投资者参与其中，促进了金融衍生品市场的爆发性增长。当应用到股票投资领域中时，数量化策略的目标和其他策略是一致的：获取超额收益。数量分析师们使用复杂的数学模型寻找投资机会，几乎每个人都声称自己的模型是最好的。数量化模型最大的卖点是由计算机发出买卖信号，克服了人性情感中贪婪和恐惧的弱点，使得投资决策更为客观。正因为如此，数量化策略在主流投资界找到了一席之地，并且发挥着越来越大的作用，在共同基金和对冲基金中数量分析师团队不断地从后台的研究支持走向前台的交易决策。

虽然数量化策略的总体收益率存在争议，但是仍然有不少策略获得了成功。这些策略的成功的秘密在于他们是基于规律进行投资，根据从理论模型和历史数据中发现的市场变化规律，计算机能够利用实时数据发现当前市场的非效率产生的投资机会。成功的数量化模型能够在市场趋势的早期就发出信号，当其他分析师在分析若干个股票时，数量化模型已经扫描并计算了整个市场的投资机会，并能迅速下达买入卖出命令。数量化策略不仅能单独做出投资决策，很多模型已经与传统的股票投资策略结合，通过对各个行业分别进行评分和计算投资权重，数量化模型能够帮助基金管理人实现投资组合的多元化和分散化，并且在一定程度上代替了传统分析师的工作，降低了基金的运作成本。

尽管数量化策略发展迅速，但还是有很多投资者持怀疑态度。主要的原因在于数量化策略常常是个“黑箱”，普通人很少能理解模型的运行机制，很多时候甚至模型的设计者都没能发现模型的缺陷。例如著名的长期资本管理公司曾经有两名诺贝尔经济学家领导（其中一位就是罗伯特.默顿），他们一度非常成功的赚钱模型因为没有考虑到俄罗斯政府对债券违约的可能性而失败，几乎引起一场金融危机。当市场出现极端波动、出现历史上罕见的情况时，依赖于历史数据的数量化策略通常不能尽如人意，买入卖出信号会变得过于频繁并不准确。通常这个时候采用数量化策略的对冲基金都会切换到传统的人工决策状态。

数量化策略如果采用了正确的变量和理论模型时就会变得非常成功。此时分析师对市场的深刻理解与前沿的数学理论完美结合，借助计算机的强大处理能力，策略能够正确地预见市场的变化趋势。虽然这种理想的状态很少有人能达到，但只要向理想靠近一点就意味着丰厚的投资收益，因此人们还是对数量化策略趋之若鹜。成功的关键在于看到策略的优势同时也要看到它的风险。数量化策略的风险在于模型理论可能存在的缺陷和对历史数据的依赖，目前来看一种较为流行的方法是将该策略与传统的投资策略相结合（例如价值投资策略），以此

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提高投资操作的准确率并降低风险。