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量化投资更科学的投资选择本站

　　在大盘指数于底部来回震荡的这几年，投资者听得比较多的是价值投资、逆向投资等主观股票多头策略，说起高毅、景林、淡水泉，大多基民都津津乐道。

　　量化投资策略似乎是基金投资中的小众策略，它像个“黑箱”，外面人看不明白，只有策略和模型的设计者才能够理清背后的逻辑。

　　量化投资是指根据资本市场的内在逻辑，运用机器学习、人工神经网络、模式识别及数据挖掘等方法建立数学模型，形成投资策略，并做成计算机程序，从而进行自动化交易的一种投资方式。

　　简单来说，就是在投资分析和决策产出的过程中，量化投资是由数量化的计算机程序独立完成的，而非人工独立或人工和计算机合作完成的决策。

　　所以量化和非量化投资的真正区别是在投资决策的过程，是用数量化方法进行决策，还是用人进行决策的。这也是量化投资的优势之一，可以规避人非理性的冲动，以及解决了主动投资基金对基金经理的过度依赖、基金经理个人主观判断和精力不足等问题。

　　数据、模型、统计分析，量化投资虽归类为金融投资领域，但实则与数理知识更为相通。所以，许多优秀的量化投资基金经理或是策略研究员都是数理背景出身。

　　他们都擅长通过数据分析技术构建投资模型，站在散户投资人各种偏差错误投资行为的对立面，获得超额收益。文艺复兴基金过去10年年化回报率约在40%，资产管理规模达到逾600亿美元。

　　目前国内量化私募最新管理规模已超2000亿元，以明汯、幻方、灵均、金锝和九坤等为代表的头部格局逐步形成，海归和本土基金经理各领。

　　经过10年多发展，国内量化投资从1.0版本迈向2.0甚至3.0。发展的第一个阶段大约在2009年～2015年之间，国内的机构投资者在这个阶段普遍建立起对量化投资的基本认识，形成以套利、对冲交易为产品表现形式、多因子策略为主流策略形式的体系，并且形成了所谓量化1.0的一批私募代表。

　　2015年下半年股指期货修改交易规则之后至今，接近5年的时间里，中低频量化交易策略和传统多因子策略遇到较大的挑战，而高频交易策略和一些非线性的策略形式得到了迅猛的发展，中高频交易成为超额收益的重要来源。

　　比如说目前私募量化投资的头部机构之一——明汯，明汯在早期进行多因子选股模型开发时，以低频量化和基本面因子为主。2018年下半年起，明汯在基本面因子上的开发投入相对减少，也开始往中高频方向布局。

　　近期，上交所开始研究科创板引入T0交易，股票市场T0的全面开放将意味着部分高频和超高频策略在A场的大量应用将变得具备实操性，而不再仅仅依赖于股指期货的流动性。

　　如果股票T0放开或者对冲成本下降，那么无论是量化高频策略还是量化对冲策略，策略容量都会上一个台阶。

　　量化选股的核心在于前期的模型设计环节，与主观投资策略不同，量化策略的设计不能光凭经验和直觉，需要使用大量的历史数据搭建一个模型，再通过各种测试来检验模型是否有效。一旦模型投入使用，就必须严格执行，以克服人性弱点和认知偏差。

　　将影响股票价格的各个因素（比如宏观、行业、流动性、公司基本面、交易情绪等）剥离开来，通过对历史数据的统计分析进行验证，筛选出有效因子，买入满足这些因子的股票，形成投资组合。这样就能避免主观盲目，并且能快速覆盖全市场所有股票。

　　具体的因子是什么，数据库是否覆盖足够多的维度，对数据和策略的处理方式，以及尤为重要的风险控制体系，这些都是拉开投资机构之间差距的重要因素。

　　随着市场的有效性逐步提高，因子的更新迭代速度也相应地需要提升，许多量化机构不再只是停留在传统的人为挖掘因子，在原有的大量研发基础上，开始在人工智能和机器学习上加大投入，通过人工智能进行量化投资，算力更强、策略持续开发能力更强。

　　市场中性策略也叫α策略，任何一只股票的收益我们都可以简单理解为等于“α+β”，β是与市场同涨共跌的部分，α是独立于市场波动以外的部分。

　　即一只股票涨了，可能是由于大盘（β）在涨，也可能是因为股票本身的因素（α）带来的上涨，一只股票最终的涨幅由市场和自身因素共同决定。

　　市场中性策略特别强调对风险的控制，一般通过程序化交易，做多股票组合（α+β），同时做空股指期货（-β），或者通过融券做空指数，最终就剩下了绝对收益α。

　　CTA（管理期货）策略即期货策略，投资范围包括股指期货、大宗商品期货和国债期货。通过量化模型捕捉价格动量的趋势性，简单来讲就是跟从趋势投资“追涨杀跌”，通过快速止损实现“亏小赢大”的局面。

　　很多人都错误地认为量化的策略容量比较小，所以随着量化投资过去一两年在中国市场的规模迅速攀升，许多投资者会质疑策略是否能容纳如此的规模，是否会失效。

　　从美国的经验来看，量化私募的管理规模可以做得很大，全球最大的对冲基金桥水的管理规模是一万亿人民币左右。

　　而国内头部的量化公司规模在100～400亿之间，量化投资对于整个市场影响依然非常低，相较于成熟市场，量化投资在中国依然是一片广阔天地，还有几十倍的增长空间。

　　对于处在去散户化和机构化历史进程中的A股而言，量化投资能够更快发现投资机会，起到了市场润滑剂的作用，提供充沛流动性、平抑市场波动。

　　未来伴随着期指、期权等金融衍生工具的逐渐完善，多因子选股、统计套利、高频交易以及CTA等量化策略将进一步在中国资本市场普及。

　　如果说投资是一场冒险，那量化就是一场科学的选择。相比起挑选主动基金时辨人的风险，量化投资可以用更加科学严谨的模型来确保投资风格不漂移，规避主观情绪波动带来的误操作，可以让投资策略跑的更稳、更快、更好。

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