時間：2023-06-08 15:46:36
序論：在您撰寫量化投資的優(yōu)點時，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導您走向新的創(chuàng)作高度。
量化投資策略就是利用量化的方法，進行金融市場的分析、判斷和交易的策略、算法的總稱。
量化投資策略類型包括：
1、趨勢判斷型量化投資策略，判斷趨勢型是一種高風險的投資方式，通過對大盤或者個股的趨勢判斷，進行相應的投資操作。如果判斷是趨勢向上則做多，如果判斷趨勢向下則做空，如果判斷趨勢盤整，則進行高拋低吸。這種方式的優(yōu)點是收益率高，缺點是風險大。一旦判斷錯誤則可能遭受重大損失。所以趨勢型投資方法適合于風險承受度比較高的投資者，在承擔大風險的情況下，也會有機會獲得高額收益。
2、波動率判斷型量化投資策略，判斷波動率型投資方法，本質上是試圖消除系統(tǒng)性風險，賺取穩(wěn)健的收益。這種方法的主要投資方式是套利，即對一個或者N個品種，進行買入同時并賣出另外一個或N個品種的操作，這也叫做對沖交易。這種方法無論在大盤哪個方向波動，向上也好，向下也好，都可以獲得一個比較穩(wěn)定的收益。
（來源：文章屋網(wǎng) ）
【關鍵詞】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算機科技并結合一定的數(shù)學模型去實現(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的和投資策略。量化投資系統(tǒng)則是由人設定出某種規(guī)則，在計算機當中根據(jù)規(guī)則構建這種模型，而后由計算機自己去根據(jù)市場的情況進行一些投資機會的判斷。從他們投資方式的區(qū)別當中可以看出，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。從這點上來說，量化投資可以有效的規(guī)避一些人為的錯誤判斷。
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隊，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：嘉實基金――嘉實量化阿爾法股票、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、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：公司財務基本面數(shù)據(jù)，市場行情數(shù)據(jù)，行業(yè)數(shù)據(jù)等，并在實證中不斷完善量化投資指標因子的選取。研究行業(yè)以及個股的價格趨勢，運用道氏理論、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分析方法建立不同風格的投資模型和投資組合。
三、量化投資的優(yōu)點
量化投資作為一種有效的主動投資工具，是對定性投資方式的繼承和發(fā)展。實踐中的定性投資是指，以深入的宏觀經(jīng)濟和市場基本面分析為核心，輔以對上市公司的實地調研、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，依賴個人主觀判斷、直覺以及市場經(jīng)驗來優(yōu)選個股，構建投資組合，以獲取市場的超額收益。與定性投資相同，量化投資的基礎也是對市場基本面的深度研究和詳盡分析，其本質是一種定性投資思想的理性應用。但是，與定性投資中投資人僅依靠幾個指標做出結論相比，量化投資中投資人更關注大量數(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)計特征，以尋找經(jīng)濟和個股的運行路徑，進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)學統(tǒng)計和建模技術代替?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?shù)氖袌鰮駮r傾向。
（二）是量化投資可以實現(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)的投資對象進行篩選，把握市場中每個可能的投資機會。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遠無法和量化投資相比。
（三）是量化投資更注重組合風險管理
量化投資的三步選擇過程，本身就是在嚴格的風險控制約束條件下選擇投資組合的過程，能夠保證在實現(xiàn)期望收益的同時有效地控制風險水平。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)生的交易風險。當然，無論是定性投資還是量化投資，只要得當?shù)膽枚伎梢垣@取阿爾法超額收益，二者之間并不矛盾，相反可以互相補充。量化投資的理性投資風格恰可作為傳統(tǒng)投資方式的補充。
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用中，確實存在過度依賴的風險。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，但是應用的范圍較為狹窄。例如，某項技術在特定行業(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。通常量化投資的選股范圍涵蓋整個市場，因此獲得的行業(yè)和個股配置中很可能包含投資者不熟悉的上市公司。這時盲目的依賴量化投資的結論，依賴歷史的回歸結論以及一定指標的篩選，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)理在投資的時候一定要注意不能單純依賴量化投資，一定要結合對國內(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，對中國市場上的監(jiān)管創(chuàng)新，制定相關的法律法規(guī)也勢在必行。由于市場結構的差異，國內(nèi)量化投資情況與國外有很大不同。技術型量化投資的應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用主要集中在股票市場，由于需要應用的時間數(shù)據(jù)周期相對較長，實際中應用并不普遍。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，用量化投資方式來捕捉這種機會，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)有很多實證文獻討論國內(nèi)A股市場未達到半強勢有效市場。
目前對中國市場特點的一般共識包括：首先，中國市場是一個個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關注的人群少，存在很大機會。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)層面的指標可能效率較低。而中國的量化投資實際上就是從不同的層面驗證這幾點，并從中贏利。例如，考慮到國內(nèi)A股市場個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，構建市場泡沫度模型，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遇。運用量化投資的機理和方法，將成為中國市場未來投資策略的一個重要發(fā)展趨勢。量化投資在給投資者進行規(guī)避風險和套利的同時，也會帶來一定的風險，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)濟政策的調節(jié)，但是經(jīng)濟政策本身是無法量化的?；鸾▊}應早于經(jīng)濟政策的施行，而基于對經(jīng)濟政策的預期，但預期的影響比經(jīng)濟政策的影響更難以量化。例如，在現(xiàn)階段勞動力成本不斷上升、國際局勢動蕩、國際大宗商品價格上升的情況下，央行何時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。為解決這個在中國利率非市場化特點下出現(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)濟多年的定性經(jīng)驗和定量的指標體系結合起來，方能提高投資業(yè)績。
參考文獻：
[1]方軍雄.我國證券投資基金投資策略及績效的實證研究[J].經(jīng)濟科學，2002.04
[關鍵詞]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是套期保值，是由美國經(jīng)濟學家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)管理者理念的哲學基礎大部分為追求收益風險平衡，然而平均市場收益與超額收益又很難達到絕對的均衡，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，有助于指導投資實踐。
1 Alpha策略在量化投資中的應用意義
量化投資指的是以現(xiàn)代計算機技術為依托，通過建立科學的數(shù)學模型，在充分掌握投資環(huán)境的基礎上踐行投資策略，達到預期的投資效果。采用量化投資方式的優(yōu)點包括其具有相當嚴格的紀律性、系統(tǒng)性，并且對投資分析更加準確與及時，同時還具有分散化的特點，這使得策略的實施過程更加的機動靈活。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、統(tǒng)計學和現(xiàn)代金融工程理論的基礎上完成對各類數(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用方法，也在日益成為機構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支撐和理論建設的基礎包括人工智能技術、數(shù)據(jù)挖掘、支持向量機、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的基礎。
Alpha策略在量化投資中的使用優(yōu)點主要是對投資指數(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、定期進行調整。為了促進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)生的風險控制問題。對沖系統(tǒng)風險時，若是能夠及時地對投資組合與相關的股指期貨的平均市場收益指進行精準地判定和預測，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踐方法
通常情況下，Alpha策略所獲得的實際收益并不是一成不變的，這與該策略本身的特定有關，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期收益，因此屬于公司資產(chǎn)未來估值預期的范疇，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，這就給策略的具體估計模型的設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)假設的理論基礎，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，這就與實際的投資狀況基本達成一致。對于投資策略的調整則要根據(jù)上市公司重大事項發(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)進行調整也可以作為一種調整方式，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整。
Alpha的周期性特點在交替出現(xiàn)的正負號上最為突出，導致這一情況產(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，市場中的其他機構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，進行綜合性地評價與分析，并及時地做出必要的調整，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施過程中都有其特征性，并且可以相互結合使用，發(fā)揮出綜合預測和評價的作用。
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，從而對投資行為進行指導。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，這是因為所選取的衡量因子中，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行評估，無論是機構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、收益動量的預期與評定，對股票的投資進行相應的調整，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動和發(fā)展狀態(tài)的細致觀察與理智分析后，列出一些具有相當大的波動性的股票，同時這些股票的收益相關性也比較低，對此加以動態(tài)化的調整和規(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構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用頻率不似前面幾種高，但也會和另外幾種策略相互結合使用。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確地進行，對把握正確的時機有很大的優(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或者反應不足等現(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現(xiàn)超額收益。
沒錯，量化股票基金就是這種類型的產(chǎn)品。統(tǒng)計顯示，無論是公募，還是私募，今年以來量化股票基金整體表現(xiàn)遠好于市場平均水平。而如果以目前能觀測到的上證指數(shù)最高與最低收盤點位來計算，即在大盤走出的當前反彈點位627.26點、幅度23.62%的行情中（1月28日的收盤點位最低達2655.66點，11月29日收盤最高點位3282.92點，以下統(tǒng)計區(qū)間均為1月28日至11月29日區(qū)間，簡稱“區(qū)間”），我們看到，一些老牌公募基金和優(yōu)秀私募的量化股票基金更是為投資者帶來了豐厚的絕對收益，比如，南方基金旗下的南方量化成長和南方策略優(yōu)化這兩只量化產(chǎn)品，區(qū)間復權單位凈值增長率分別為46.54%、43.38%，不但躋身同類前五，漲幅更接近大盤反彈幅度的1倍。
“在今年股票市場結構化行情中，量化股票策略通過多因子模型選股，能夠抓住市場尾部機會，在市場風格和熱點板塊的迅速切換中保持較高倉位運作。而南方基金量化團隊著力打造的主動量化投資，更是通過多模型捉到了廣泛的錯誤定價機會，大概率的戰(zhàn)勝市場指數(shù)，獲取更為穩(wěn)健的長期收益。這是今年以來，南方基金旗下量化產(chǎn)品取得出色業(yè)績的最主要原因?！蹦戏交鹂偛弥怼嘁嫱顿Y中總監(jiān)如是說。
致力于捕捉
“非有效性”的主動量化投資
什么是主動量化投資？
“主動量化投資泛指利用海量數(shù)據(jù)和依靠計算機的系統(tǒng)支持，挖掘歷史規(guī)律性，并采用嚴格的風控來獲取穩(wěn)健收益?！笔凡└嬖V《投資者報》記者，南方基金主動量化投資的核心是捕捉市場的“非有效性”，市場中有很多非理性投資者把股票價格抬高或壓低，所以股價會根據(jù)市場情緒的波動圍繞預期價格變化，主動量化投資通過上市公司基本面、一致預期、市場波動與情緒等各個維度綜合描述定價的偏差機會，廣泛精選個股獲取超額收益。
值得一提的是，盡管南方基金旗下量化股票策略基金會為了最大程度獲取絕對收益而維持較高的倉位，但單只股票的持倉占比卻并不高，幾乎都在1%以下。以南方量化成長為例，三季度持倉占比最高的為科隆精化，但仍不到1%，為0.97%，前十重倉股持倉占比合計為7.12%。
“南方基金量化團隊基于基本面的量化選股策略是透明的和符合邏輯的。其優(yōu)點是擁有靈活的市場應變能力、廣泛選股的能力，可以管理較大規(guī)模，并能有效降低組合波動，保證業(yè)績的可持續(xù)性?！笔凡└嬖V《投資者報》記者，南方基金旗下量化產(chǎn)品根據(jù)組合的不同契約規(guī)定等采用不同的數(shù)量化策略進行投資，通常單一產(chǎn)品實際投資股票數(shù)目有幾百只。每只股票的持倉比例一般都比較低，單只股票的波動對凈值影響較小，整體表現(xiàn)較為穩(wěn)健。
對此，業(yè)內(nèi)人士指出，對投資者而言，在無法準確預知未來市況時，長期持有老牌公募的量化股票基金是一個較為明智的投資選擇。因為即使是在投資周期中趕上熊市遭遇Alpha和Beta雙殺，但只要長期持有基金，在熊市周期過后，震蕩市和牛市都可以為投資者賺取一定的絕對收益，在Alpha的復利作用下依然可以獲取可觀的收益。
以南方策略優(yōu)化為例，該只量化基金成立于2010年，目前獲晨星、銀河三年5星評級；最近一年回報率在同類481只可比基金中排名第5 ；最近兩年、三年回報率也都在同類400多只可比基金中排名前15。據(jù)Wind數(shù)據(jù)顯示，截至11月29日，自成立之日起復權單位凈值增長率為68.89%。即使以去年股市異常波動前最高點5100多點來計算，在大盤仍虧損37%多的背景下，該基金的虧損幅度已縮小到10%左右，明顯優(yōu)于大盤。
“團隊+系統(tǒng)”煉就金牛量化投資團隊
你也許會認為量化投資看上去簡單，但實際上并不容易。一個好的量化產(chǎn)品，必須能夠結合市場環(huán)境的變化等因素，動態(tài)調整各個風格之間的比例，進而使得模型適應不同市場。據(jù)了解，為了達到上述目的，南方量化團隊打造了強大的量化多策略模型，包括從因子模型、事件驅動、價格特征、交易量特征、量價互動、主題輪動、行業(yè)輪動、突發(fā)事件方面的因素去結合公司基本面、當前市場環(huán)境等信息，從而精選股票，不僅如此，該基金還在今年引入了輿情因子，利用大數(shù)據(jù)捕捉市場情緒。
“總的來說，量化投資是一項復雜的系統(tǒng)工程，其成功依賴于團隊成員之間的緊密合作。因其業(yè)務鏈條的嚴密性和邏輯的環(huán)環(huán)相扣，許多繁瑣的細節(jié)實際上都是成功的關鍵。作為一種復雜的高智能投資方法，目前只有機構投資者才有競爭能力使用此方法?！笔凡└嬖V《投資者報》記者。經(jīng)過多年不懈的努力，目前，南方量化團隊已經(jīng)建立了包含清洗整理過的上市公司財務數(shù)據(jù)庫、因子庫、回測平臺、樣本外跟蹤分析平臺在內(nèi)的南方基金量化投資系統(tǒng)。
“我們相信，系統(tǒng)建設上的精耕細作為將來的收獲奠定了堅實的基礎?！笔凡┍硎荆瑲v史經(jīng)驗證明，并不存在一種適合各種市場環(huán)境的投資秘籍，市場是會自身調節(jié)的。所以南方量化團隊不包裝個人明星基金經(jīng)理，而是要打造一個穩(wěn)定的高效投資團隊，通過向市場學習，不斷地研究創(chuàng)新。“這才是我們團隊的制勝之道?！?/p>
簡單地說，就是利用基于數(shù)據(jù)模型的量化投資策略運作的基金。基金公司宣傳此類產(chǎn)品時，習慣于用“電腦+人腦”進行解釋。
從1971年巴克萊投資管理公司發(fā)行全球第一只定量投資產(chǎn)品至今，量化投資已走過30年歷程。
憑借著良好的業(yè)績表現(xiàn)，這一投資方法已占據(jù)全球投資30%的江山，成為主流的投資方法之一。其中著名的大基金自成立起至2006年的17年間，年化收益率達到38.5%。
然而，近兩年來，量化基金在全球的業(yè)績并不理想。次貸危機之后，量化基金一直舉步維艱。
國內(nèi)量化基金的興起，正是在次貸危機之后。
截至目前，國內(nèi)已成立的采用量化策略的基金有12只，其中9只自2009年以來成立。它們整體面臨業(yè)績不盡如人意的尷尬，據(jù)《投資者報》數(shù)據(jù)，它們的年復合增長率為11.78%，遠低于平衡類、價值類、成長類基金。
量化基金成敗，最關鍵是量化模型的有效性和投資紀律的執(zhí)行情況。然而，國內(nèi)已有的量化基金兩方面均無太大優(yōu)勢。
一方面，模型相對較原始，量化投資策略要么機械地借鑒國外已經(jīng)公開的模式，要么基于基金公司自有的多因子模型；另一方面，與海外量化基金一樣，具體的模型并不會公開，這樣投資紀律便無處考察。
從現(xiàn)有的幾只量化基金過往業(yè)績看，長期業(yè)績較優(yōu)異的是上投摩根阿爾法，自成立以來，年復合增長率達到35%，算得上是量化基金的龍頭。
量化模型無亮點
投資模型是量化基金最核心的競爭力。
定量基金經(jīng)理基于對市場的理解，提煉出能夠產(chǎn)生長期穩(wěn)定超額收益的投資思想，并用歷史數(shù)據(jù)驗證其正確性，再由系統(tǒng)根據(jù)提煉出的投資思想，在全市場挑選符合標準的股票，并通過對收益、風險的優(yōu)化，建構最優(yōu)股票組合。
“對于中國這樣的新興市場，量化投資的關鍵是能否根據(jù)市場特點，設計好的投資模型。”接受《投資者報》記者采訪時，上海一位從事量化投資的基金經(jīng)理說道。
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。
BL模型利用概率統(tǒng)計方法，將投資者對大類資產(chǎn)的觀點與市場均衡回報相結合，產(chǎn)生新的預期回報。即由投資者對某些大類資產(chǎn)提出傾向性意見，模型根據(jù)投資者的傾向性意見，輸出對該大類資產(chǎn)的配置建議。
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)到底是否有效還僅是基金公司體現(xiàn)其“專業(yè)性”的一個由頭，有待探討。
國內(nèi)量化基金模型還具有同質化特點，表現(xiàn)在對個股估值等方法的應用上，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等。
另外，模型是量化產(chǎn)品背后“不能說的秘密”，雖然基金契約中對要采用的量化模型做了模糊介紹，作為靠“執(zhí)行紀律”取勝的產(chǎn)品，實際運作是否執(zhí)行到位，也無處查證。
量化基金業(yè)績平淡
量化基金的優(yōu)點首先在于，通過具體的經(jīng)濟模型對經(jīng)濟復蘇行業(yè)評估并進行行業(yè)權重配置，將基金經(jīng)理的投資理念與分析有效結合。
其次，覆蓋全市場，避免因基金經(jīng)理個人偏見或經(jīng)理不足造成選擇范圍局限。
再次，通過基金經(jīng)理精細化投資運作，較好把握細微的結構性投資機會。
或許是因為模型簡單雷同，以及沒有較好體現(xiàn)A股的特征，比如說波動性、“政策市”等，現(xiàn)有的量化基金整體業(yè)績優(yōu)勢并不明顯。
根據(jù)《投資者報》數(shù)據(jù)，可比較的6只“人腦+電腦”量化產(chǎn)品的年復合增長率為11.78%，低于“人腦”管理的趨勢類、回報類、價值類、平衡類（年復合增長率均超過18%）。
今年以來，所有量化基金中，超越指數(shù)的僅有采用量化投資的富國滬深300增強指數(shù)型基金，截至4月1日，回報率為6.94%。
而在估值修復行情中，以對估值有量化指標要求的華商動態(tài)阿爾法、國泰金鼎價值精選、嘉實量化阿爾法大幅跑輸業(yè)績大盤，取得負收益，凈值分別下跌7.2%、6.7%和4%。
上投摩根阿爾法領銜
從已成立的采用量化策略投資的基金中，年復合增長率大幅超過平均值的僅有上投摩根阿爾法，為35%。但這與該基金是較早采用量化策略的基金之一，成立于2005年10月，經(jīng)歷過2006、2007年的大牛市行情有一定關系。
截至去年底，該基金資產(chǎn)規(guī)模44億元，自成立以來的回報率為425%。該基金受到機構投資者的青睞，持股2.9億份，占基金總份額的21%。
近兩年的市場表明，價值投資和成長投資在不同的市場環(huán)境中都存在各自的發(fā)展周期，并呈現(xiàn)出一定的適應性。而上投摩根阿爾法量化模型適應了這一市場特點。
【摘要】近年來，隨著量化投資策略受到我國機構投資者的熱捧，優(yōu)化傳統(tǒng)的行業(yè)輪動策略成為研究的熱點。本文從宏觀、估值和技術層面出發(fā)，建立合理的指標體系，運用粒子群優(yōu)化算法和支持向量機建立識別周期-非周期輪動的策略模型。研究結果表明，該策略能夠有效獲取超額收益。
【關鍵詞】行業(yè)輪動；hurst指數(shù)；粒子群優(yōu)化算法；支持向量機
一、引言
行業(yè)輪動是利用市場趨勢獲利的一種主動交易策略，其本質是利用不同投資品種強勢時間的錯位，對行業(yè)品種進行切換，以達到投資收益最大化的目的。自上而下的技術分析方法認為，宏觀經(jīng)濟環(huán)境的變化會導致資產(chǎn)收益率的波動，因而行業(yè)層面的分析依賴于宏觀經(jīng)濟指標的指導。此外，由于不同行業(yè)所處經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)鏈上的位置決定了其現(xiàn)金流量的不均衡，周期性行業(yè)和非周期性行業(yè)在經(jīng)濟周期的各階段表現(xiàn)會有較大差異，因而傳統(tǒng)的觀點認為應當在經(jīng)濟處于景氣階段時選擇周期性行業(yè)，而在經(jīng)濟衰退時優(yōu)選非周期行業(yè)。本文從宏觀、中觀和微觀角度出發(fā)構建全面的指標體系，并期望通過建立量化模型判斷行業(yè)風格轉換，在合適的時機重新配置資產(chǎn)，以達到獲取超額收益的目的。
二、研究設計
（一）數(shù)據(jù)來源及指標體系
1.數(shù)據(jù)來源
2.指標體系
（二）識別模型構建
支持向量機(svm)是一種基礎的數(shù)據(jù)挖掘方法，其建立在統(tǒng)計學習理論的vc維理論和結構風險最小原理基礎上。概括地說，非線性的支持向量機就是首先通過內(nèi)積函數(shù)定義的非線性變換將輸入空間變換到一個高維空間，在這個空間中求出廣義最優(yōu)分類面。該方法的主要優(yōu)點有：①能夠獲取在有限樣本信息下的最優(yōu)解；②算法最終轉化成一個二次尋優(yōu)問題，理論上能夠找到全局的最優(yōu)點；③具有良好的推廣能力，并能有效解決維數(shù)問題。
粒子群優(yōu)化算法(pso)是由kennedy和eberhart首先提出的，它是通過對鳥類和魚類的覓食行為的研究而發(fā)展起來的一種基于群體協(xié)作進行隨機搜索的演化算法。該算法首先初始化一組隨機粒子，通過不斷迭代找到最優(yōu)解。在每次的迭代過程中，每個粒子都會通過跟蹤記錄兩個極值來不斷更新狀態(tài)。這兩個極值分別為粒子本身的最優(yōu)解和整個種群的最優(yōu)解，即分別為個體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解。
運用最小二乘支持向量機建模時，徑向基函數(shù)參數(shù)和懲罰因子很大程度上決定了模型的精度。而作為優(yōu)化算法的一種，粒子群算法擁有強勁的全局搜尋能力，因而將兩者能夠提高模型的準確性。本文選用libsvm建立pso-svm識別模型，其計算過程如下：①標記過程，若周期與非周期之差大于0，將其標記為1，否則標0。②樣本分類，將總計63個樣本分為58個訓練樣本和7個測試樣本。③將特征變量做歸一化處理。④為達到降維的目的，將特征變量做主成分處理。⑤設置初始參數(shù)，利用粒子群優(yōu)化算法搜尋最優(yōu)參數(shù)。⑥使用最優(yōu)參數(shù)對整個訓練集進行訓練以得到支持向量機模型。⑦使用上一步得到的模型對測試集進行測試。
為了顯示不同特征變量對識別結果的影響，本文依次選擇宏觀指標、估值指標、技術指標和綜合指標作為特征變量，測試結果如表2所示。結果表明，將綜合指標作為特征變量能夠有效識別出周期-非周期輪動的轉換點，樣本內(nèi)的分類準確率為98.21%，樣本外的分類準確率為71.42%。
三、結論
在傳統(tǒng)的行業(yè)輪動策略中，其往往關心如何在不同經(jīng)濟周期中配置資產(chǎn)，但并不提供事先準確識別經(jīng)濟周期的量化模型。然而，準確識別經(jīng)濟運行的不同階段是行業(yè)輪動策略獲取超額收益的基礎，也是合理選擇投資品種的前提。事后判斷雖然能提高判斷的準確性，但會錯失大量的投資機會。本文以宏觀指標、估值指標和技術指標為指導，建立了周期-非周期的行業(yè)輪動的量化策略。研究結果表明，建立綜合指標能提高識別模型的樣本內(nèi)準確度，以綜合指標為基礎的量化投資策略能夠有效獲取超額收益。
參考文獻
[1]kenneth a.froot & melvyn teo.equity style returns and institutional investor flows[c].nber working papers,2004.
[2]c.mitchell conover,gerald r.jensen,robert r.johnson,and jeffrey m.mercer.sector rotation and monetary conditions[j].the journal of investing,2008(17):34-46.
[3]孫海波,宋曦.貨幣周期指導下的行業(yè)投資組合構建[j].中央財經(jīng)大學學報,2009(11):41-46.
中國證券市場早期盛行純技術分析,前幾年風行價值投資,現(xiàn)在數(shù)量化投資正在成為新方向,一場新的投資變革也許就在醞釀中。今年8月初滬指從3478點一路暴跌,在市場人士看來如果沒有基金的殺跌,股市應該不會有這么慘。而基金引進量化投資,將改善傳統(tǒng)基金追漲殺跌的市場常態(tài),實現(xiàn)真正意義上的創(chuàng)新。
量化基金發(fā)行提速
今年上半年,嘉實量化阿爾法、中海量化策略兩只量化基金的推出,打破了國內(nèi)量化基金多年的沉寂。而近期,更是有3只量化基金同時登臺亮相,且各具特色。截至目前,國內(nèi)基金市場上已經(jīng)發(fā)行7只量化基金,包括光大保德信量化核心、上投摩根阿爾法、嘉實量化阿爾法、中海量化策略、長盛量化紅利策略股票型基金、富國滬深300增強基金及華商動態(tài)阿爾法基金。前兩只分別成立于2004年8月和2005年10月,而后5只均是今年才成立。量化基金時隔四年后的再次大量推出,引起了市場的密切關注。種種跡象表明,以定性投資為主的國內(nèi)基金業(yè)正在掀起一場量化投資浪潮。
光大保德信量化核心,一方面通過光大保德信的多因素數(shù)量模型對股票的預期收益率進行估算,個股預期收益率的高低決定投資組合是否持有股票;另一方面,投資團隊從風險控制角度,重點關注數(shù)據(jù)以來的信息,通過行業(yè)分析和個股分析形成對量化的補充;最后由投資組合優(yōu)化器根據(jù)預先設計的風險構建組合。
上投摩根阿爾法基金,同步以“成長”與“價值”雙重量化指標進行股票選擇,然后研究團隊對個股進行基本面審核,結合跟蹤誤差的緊密監(jiān)控,以求不論指數(shù)高低,市場多空,皆創(chuàng)造主動管理回報。投研團隊最終決定進入組合的股票,量化分析是輔助和基礎。
嘉實量化基金,以“定量投資”為主,輔以“定性投資”。通過行業(yè)選擇模型,捕捉具有投資吸引力的行業(yè),然后再在所選行業(yè)中運用阿爾法多因素模型篩選個股。定性的輔助作用表現(xiàn)在利用基本面研究成果,對模型自動選股的結果進行復核,剔除掉滿足某些特殊條件的股票。
中海量化策略,以量化模型作為資產(chǎn)配置與構建投資組合的基礎。根據(jù)量化指標實行從一級股票庫初選,從二級股票庫精選,再根據(jù)相關模型計算行業(yè)配置權重。結合行業(yè)配置權重,組合每只股票的配置比例。
長盛量化紅利策略股票型基金,是作為國內(nèi)首只運用“量化投資”策略投資于紅利股票的基金,該產(chǎn)品將給投資者帶來不同于傳統(tǒng)基金的新體驗。該只基金的另一個顯著特點是“瞄準紅利”。所謂紅利,強調的是具有較高安全邊際、較低下行風險的價值型投資,在目前市場總體估值處于歷史平均水平時,價值型風格更能獲得投資者的青睞。
富國滬深300增強基金,以滬深300指數(shù)為追蹤標的,并對指數(shù)基金進行增強,并且是國內(nèi)第一只采用量化方法進行主動增強的滬深300指數(shù)基金。量化增強的方法主要包括:利用多因子阿爾法模型選擇股票;通過風險估測模型有效控制風險預算,并通過交易成本模型控制成本、保護業(yè)績。相比定性的方法,定量投資手段在對成份股較多的指數(shù)進行增強方面以及控制跟蹤誤差方面具有很強的優(yōu)越性。
當前適逢宏觀經(jīng)濟、證券市場復蘇向上之際,匯集A股市場300只規(guī)模大、流動性好、最具代表性股票的滬深300指數(shù),有望迎來較好表現(xiàn)。而以滬深300為跟蹤標的,并利用定量投資模型進行主動增強的富國滬深300增強基金,亦面臨良好的投資環(huán)境與投資時點。
華商動態(tài)阿爾法基金,將以高阿爾法值的股票為主要投資目標,采用量化投資的方法,努力在有效控制風險的同時提高基金組合收益。華商動態(tài)阿爾法基金的投資將主要采用阿爾法策略和量化策略。阿爾法策略是依靠精選行業(yè)和個股,來獲取超過大盤表現(xiàn)的超額收益。量化策略是指采用數(shù)量化分析方法來對股票進行分析和篩選,基于數(shù)量模型來配置行業(yè)權重。它具有投資范圍更廣、紀律性更強、投資思想可驗證等優(yōu)勢,更能夠限制投資過程中主觀隨意性可能帶來的損失,幫助基金經(jīng)理進行客觀決策。
定量投資適合A股市場
正因為A股市場不是特別有效的市場,數(shù)量化投資策略正好可以發(fā)揮其紀律性、系統(tǒng)性、及時性、準確性、分散化的各種優(yōu)點,從而捕獲國內(nèi)市場的各種投資機會。相比定性投資,現(xiàn)階段A股市場的特點更適合采用客觀、公正而理性的定量投資風格。
股票市場復雜度和有效性的增加已對傳統(tǒng)定性投資基金經(jīng)理的單兵作戰(zhàn)能力提出了挑戰(zhàn)。相對于海外成熟市場,A股市場的發(fā)展歷史較短,有效性偏弱,市場上被錯誤定價的股票相對較多,那么,留給定量投資策略去發(fā)掘市場的無效性、尋找超額收益的潛力和空間也就更大。事實上,盡管量化基金在國內(nèi)的發(fā)展歷程較短,但是從國內(nèi)已有的兩只采用了定量投資方法并且已經(jīng)運作了一段時間的基金來看,量化基金被證明是適應中國市場的。
量化基金產(chǎn)品包括但不限于數(shù)量化共同基金產(chǎn)品、指數(shù)基金產(chǎn)品、指數(shù)增強型基金產(chǎn)品、行業(yè)指數(shù)基金產(chǎn)品、風格類指數(shù)基金產(chǎn)品、策略指數(shù)基金產(chǎn)品、ETF產(chǎn)品、收益分級型產(chǎn)品等等。從數(shù)量化投資提供的工具和方法來看,能夠給投資者提供的基金產(chǎn)品可以說是百花齊放,還應該做到有的放矢,滿足投資者不同風險收益偏好的投資需求。
量化投資需過三道坎
我國A股市場的量化基金仍然才開始起步,各方面都有待進一步的完善。不僅機構需要有完善數(shù)量化投資策略各方面的耐心,也需要投資者給數(shù)量化基金以耐心。采用數(shù)量化策略的共同基金要在中國市場獲得成功,仍有很長的路要走,需要不斷的修正數(shù)量模型以適應中國市場的特征。
對于量化基金的產(chǎn)品設計,雖然量化基金一般都是采用多因素模型對股票進行分析和篩選,但不同的量化基金產(chǎn)品的側重點是不一樣的,也就是說,包括投資思路、觀察角度、分析方法等在內(nèi)都是不同的。在個股篩選和分析的角度、行業(yè)分析的角度、大類資產(chǎn)配置的角度等方面,均有不同的思路,因此,不同的量化基金產(chǎn)品可以體現(xiàn)出各自不同的投資理念和各自的投資特色。
具體來說,基金要想真正推行量化投資,主要應該跨越如下“三道門檻”。
首先,目前國內(nèi)對做空的限制以及投資產(chǎn)品的稀缺,導致很多成熟的數(shù)量化投資手段不能在國內(nèi)得以應用。一些對沖策略可能需要期貨類的投資產(chǎn)品,而有些統(tǒng)計套利策略可能需要市場上要有做空的手段,目前這些條件在A股市場上尚不具備,因此,在一定程度上制約了量化投資的施展空間。
其二,中國目前對于基金的考核體系比較短期化,部分量化基金經(jīng)理有可能迫于短期排名的壓力,也去追漲殺跌,不去執(zhí)行相當于投資紀律的量化策略,這就恰恰偏離了量化基金設計的初衷。量化投資策略成功與否需要從長期來看,不能因為短期內(nèi)跑不過市場就認為量化基金管理得不好,對于量化基金的評價時間不能太短。
此外,量化投資對人的要求很高。量化投資需要考慮的一個重要因素是預測相對于市場的超額收益,即阿爾法收益,找到阿爾法預測模型。在阿爾法預測上,要保證不斷有新的阿爾法策略產(chǎn)生。一個新的阿爾法策略出來后,過一段時間就被市場充分理解,可能阿爾法收益就會逐漸消失,這就需要不斷產(chǎn)生新的阿爾法收益模型。
量化基金本土化前景
A股市場的發(fā)展歷史較短,有效性偏弱,市場上被錯誤定價的股票相對較多,那么,留給定量投資策略去發(fā)掘市場的無效性、尋找超額收益的潛力和空間也就更大。相比定性投資,現(xiàn)階段A股市場的特點更適合定量投資客觀、公正而理性的投資風格。股票市場復雜度和有效性的增加已對傳統(tǒng)定性投資基金經(jīng)理的單兵作戰(zhàn)能力提出了挑戰(zhàn)。正因為市場的弱有效性,數(shù)量化投資才更有發(fā)揮的價值。這也是量化基金可以在中國本土化獲得成功的有利條件。
數(shù)量化投資可以為投資者帶來更多、更豐富、更有特色的基金產(chǎn)品,豐富機構的產(chǎn)品線。只有建立完善的產(chǎn)品線,才能滿足不同投資者的需求,才能在不同的市場狀況下獲得發(fā)展,才能有強大的基金公司。機構可以從數(shù)量化投資所帶來的無限量基金產(chǎn)品線上獲得豐厚的利益。
數(shù)量化投資不僅可以增加基金的產(chǎn)品線,而且數(shù)量化投資策略本身也是對傳統(tǒng)基金投資的一個強有力的補充和增強。數(shù)量化投資的好處是可以將各種適合不同經(jīng)濟環(huán)境、不同市場環(huán)境的投資理念明確地刻畫出來,并可以加以建議。那些成功的投資理念通過數(shù)量化方式就可以方便地加入投資決策中去。數(shù)量化投資策略對提升基金等機構投資者的投資決策能力無可限量。
