時間：2023-07-16 08:24:12
序論：在您撰寫量化投資與基本面分析方法時，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(dǎo)您走向新的創(chuàng)作高度。
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(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，在計算機(jī)當(dāng)中根據(jù)規(guī)則構(gòu)建這種模型，而后由計算機(jī)自己去根據(jù)市場的情況進(jìn)行一些投資機(jī)會的判斷。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，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)以及個股的價格趨勢，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(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)計特征，以尋找經(jīng)濟(jì)和個股的運(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，把握市場中每個可能的投資機(jī)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(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)期望收益的同時有效地控制風(fēng)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(fēng)險。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。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(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，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(biāo)關(guān)注的人群少，存在很大機(jī)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(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證這幾點(diǎn)，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(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)險和套利的同時，也會帶來一定的風(fēng)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(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(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
在BGI的主動投資領(lǐng)域中， “市場中性”策略取得了巨大成功。黎海威開發(fā)的香港、新加坡市場的量化模型正是運(yùn)用到此類市場中性基金，它們采用的是后來名滿天下的基本面量化投資方法。簡要地說，基本面量化投資即借助一系列基本面因子構(gòu)建的量化模型篩選股票，以融資融券的方式實(shí)現(xiàn)多空對沖，從市場中獲得絕對收益。除此以外，相關(guān)模型也運(yùn)用到指數(shù)增強(qiáng)和130/30基金。
在黎海威看來，投資是個概率問題，通過基本面分析，提高找出好股票從而跑贏市場的概率，即贏面。如果挑選的每只股票的贏面在55%，而投資組合由100只這樣的股票構(gòu)成，整個投資組合戰(zhàn)勝市場的概率就會接近100%。
量化投資的核心在于維持一個穩(wěn)定的贏面，而在比較大的范圍（即投資的寬度）內(nèi)運(yùn)用它。挑選出好股票，需要從合適的維度來篩選，比如估值、盈利質(zhì)量、情緒等等。這些因子都不是隨意挑選的，它們一般有金融理論背景（價值投資、行為金融等）支持， 并結(jié)合了當(dāng)?shù)厥袌龅膶?shí)際情況。
基本面量化投資并非像人們想象的只是靠跑系統(tǒng)選股和交易，事實(shí)上，它的本質(zhì)是主動投資。這樣的投資方法，關(guān)注基本面和市場演變，需要基金經(jīng)理的經(jīng)驗、判斷和對市場的理解。黎海威認(rèn)為，關(guān)鍵在對市場黎海威在量化投資的世界里，華人迄今掌管的最成功基金之一是巴克萊亞洲（除日本）市場中性股票投資基金。2012年8月，曾在巴克萊工作時間最長的華人基金經(jīng)理黎海威，回國進(jìn)入景順長城基金，擔(dān)任景順長城基金的量化及ETF投資總監(jiān)。他即將啟動其在國內(nèi)的第一個量化投資產(chǎn)品——景順長城滬深300指數(shù)增強(qiáng)基金。的理解， 在把量化框架和當(dāng)?shù)厥袌龅膶?shí)際情況結(jié)合起來，在強(qiáng)調(diào)紀(jì)律性的前提下， 堅持以量化模型為依托， 不斷地將新出現(xiàn)的現(xiàn)象和發(fā)現(xiàn)的規(guī)律抽象出來，添加到模型中。
與此同時，對于特殊事件，比如數(shù)據(jù)錯誤、 收購兼并等量化模型無法及時處理的情況， 需要基金經(jīng)理在投資組合中控制相關(guān)風(fēng)險。更為重要的是，因子的研究和權(quán)重的調(diào)整要有前瞻性。例如在次貸危機(jī)發(fā)生后很長一段時間里，人們對價值股沒有任何興趣，但隨著違約風(fēng)險逐步降低，價值股在2010年迎來了相當(dāng)強(qiáng)勁的行情。當(dāng)時，由黎海威擔(dān)任基金經(jīng)理的亞洲（除日本）市場中性股票投資基金及時調(diào)整了價值股權(quán)重，獲得很好的業(yè)績。
當(dāng)然，基本面量化投資有著量化的紀(jì)律性，這是業(yè)績穩(wěn)定性的保障。黎海威認(rèn)為，量化投資的紀(jì)律性首先表現(xiàn)在量化研究的嚴(yán)謹(jǐn)性上。做量化投資并非像大家想象中的多空對決的精彩，反而有點(diǎn)像做金融的博士論文，整個研究過程從課題的提出到研究、回測都是在嚴(yán)密的框架下進(jìn)行的，是可重復(fù)驗證的。
外面這么熱鬧，金融業(yè)內(nèi)對此卻頗顯冷漠。某金融工程師在接受媒體采訪時表示，平時不怎么關(guān)注迪馬克，：“技術(shù)分析只是決策中的一個方面，做投資時，會輔助使用一些技術(shù)指標(biāo)，但不會像迪馬克那樣精細(xì)化，而會看一些市場底部或頂部的特征，包括成交量、形態(tài)等?！?/p>
事實(shí)上，迪馬克的指標(biāo)并非橫空出世，兩年之前，就有券商提出了TD的中國改進(jìn)版，行內(nèi)簡稱TD模型。最開始這家券商還熱熱鬧鬧地經(jīng)常報信號，然后就不怎么跟了。至于其他技術(shù)模型，也沒有一個能得到長久關(guān)注的。筆者在同業(yè)交流時常拋出技術(shù)分析的話題，很多人常常只是笑笑，“技術(shù)這事嘛，仁者見仁……”。
雖然近幾年里，技術(shù)分析在業(yè)內(nèi)并非主流，但在早些年，技術(shù)分析的市場要大的多。90年代做股票，連公募界也多談的是均線和趨勢。那時候，市場規(guī)模小，波動大；公司少，可選的藍(lán)籌股不多；散戶多，投資追漲殺跌的多。發(fā)展到如今，至少在機(jī)構(gòu)，看基本面的多，看技術(shù)分析的少，這也是市場自身的一種適應(yīng)與變化吧。
到底誰對誰錯，該看基本面還是技術(shù)分析？這不是本文可以得到的結(jié)論。事實(shí)上，基本面投資和技術(shù)面投資的實(shí)質(zhì)沒有區(qū)別。所有的投資，都是從歷史規(guī)律中學(xué)習(xí)和總結(jié)經(jīng)驗?；久婵吹氖枪镜呢攧?wù)、管理、發(fā)展等的規(guī)律，技術(shù)面看的是股票價格的規(guī)律。有效市場假說認(rèn)為，證券價格已充分地反映了投資者可以獲得的信息，包括基本面信息。所以光看價格也不能說它不科學(xué)，這只是某種尚有爭議的科學(xué)假說而已。
對于量化投資者而言，重要的是對各類投資方法保持一種開放的心態(tài)。金融工程師們不必恥于談技術(shù)。而對于那些流傳在民間的各位技術(shù)大師，不可全信，也不可否定，有甄別的學(xué)習(xí)才是一種科學(xué)的態(tài)度。而對于散戶，也不必過于盲從所謂的技術(shù)大師。現(xiàn)在出了個迪馬克，以后就跟著他的觀點(diǎn)走，他說牛我就買，他說熊我就賣？這不是一種明智的投資方法。
投資方法應(yīng)該是一套科學(xué)的體系。評價投資方法要考察足夠多的樣本，測試足夠多的環(huán)境，對于那些幾次成功就拿來忽悠的某些指標(biāo)或模型，風(fēng)險太大。而單論技術(shù)擇時，如果僅僅是對上證指數(shù)，由于時間不夠長，種類也單一，樣本數(shù)是偏少的，很難做出成功的模型。這也是量化投資很少做大盤擇時的原因。
回到迪馬克的觀點(diǎn)。“滬指未來六個月將繼續(xù)反彈至2900點(diǎn)（迪馬克在去年12月初預(yù)測大盤將反彈48%至2900）”？我不認(rèn)為有足夠大的可能性。至少在我個人自認(rèn)為科學(xué)的邏輯體系下，迪馬克預(yù)測準(zhǔn)確的可能性只有25%。具體而言，對于一個行權(quán)價高出現(xiàn)價（2328點(diǎn)）500多點(diǎn)的美式看漲期權(quán)來說，在年化40%波動率的假設(shè)下，半年內(nèi)行權(quán)的概率僅為25%。
量化投資，正在A股市場掀起一股熱潮。
今年7月中下旬以來，盡管對于未來股市究竟能沖到多高點(diǎn)位，市場分歧一直不斷，但一直保持較高倉位的量化產(chǎn)品，已經(jīng)呈現(xiàn)出越來越明顯的賺錢效應(yīng)。相關(guān)數(shù)據(jù)表明，量化基金今年以來整體業(yè)績平均回報已經(jīng)占勝了主動權(quán)益產(chǎn)品。據(jù)Wind數(shù)據(jù)統(tǒng)計，自2004年國內(nèi)誕生第一只量化基金以來，目前市場有24只主動量化概念基金產(chǎn)品，涉及19家基金公司。截至9月12日，量化基金今年以來平均收益為12.46%，而同期全部權(quán)益類產(chǎn)品的平均收益為9.48%。其中，華泰柏瑞量化指數(shù)今年以來收益20.37%，排名前十分之一。
此前，“量化投資”這個詞雖還不為大多數(shù)投資者熟悉，相對海外量化基金，國內(nèi)公募的量化基金起步較晚，之后的發(fā)展也一直非常緩慢。但在2005年～2009年指數(shù)型基金帶動公募量化崛起之后，隨著融資融券的成熟及期權(quán)的推出以及量化基金在A股市場現(xiàn)今的優(yōu)異表現(xiàn)，市場人士預(yù)計，必然將再度在中國資本市場催生第二波“量化投資”熱。
有鑒于此，《投資者報》“基金經(jīng)理面對面欄目”本期特別邀請到華泰柏瑞量化指數(shù)基金的基金經(jīng)理卿女士，就當(dāng)下量化投資的一些熱點(diǎn)問題、投資技巧以及四季度行情的走勢判斷等相關(guān)問題進(jìn)行交流。
卿認(rèn)為，量化投資不能做加法，人為將某個個股加入買入清單；又必須經(jīng)常結(jié)合基本面，對量化模型進(jìn)行合理的改善。同時她還指出，A股主板市場經(jīng)歷了長時間低迷，估值已經(jīng)反映經(jīng)濟(jì)中的問題和增長的放緩，除非經(jīng)濟(jì)發(fā)生重大或系統(tǒng)性風(fēng)險，下行空間有限。
華泰柏瑞量化初露崢嶸
《投資者報》：我們關(guān)注到，華泰柏瑞量化指數(shù)自2013年8月2日成立以來，特別是自今年2月成立滿6個月以來，已經(jīng)連續(xù)5個月蟬聯(lián)海通證券超額收益榜“增強(qiáng)股票指數(shù)型基金”冠軍。截至9月19日，在短短一年多點(diǎn)的時間里取得了24%的收益，在同類產(chǎn)品中遙遙領(lǐng)先。請問是什么原因讓華泰柏瑞量化指數(shù)業(yè)績回報如此出色？
卿：我們的量化模型一年多運(yùn)作下來比較成功，除了模型本身設(shè)計上的優(yōu)越性之外，也歸功于我們團(tuán)隊的努力。我們開發(fā)的量化模型是基于基本面的量化選股模型，并且針對A股市場的特點(diǎn)作了調(diào)整，加入了一些獨(dú)特的基本面因子。這些因子是華泰柏瑞團(tuán)隊投資技能的體現(xiàn)，希望以此區(qū)別于市場中其他的量化投資策略，華泰柏瑞未來也會進(jìn)一步研究新的因子，并加入到投資模型中去。
我們的投資目標(biāo)有兩個，一是戰(zhàn)勝市場，二是提高單位風(fēng)險帶來的收益。事實(shí)證明，基金成立以來的回撤數(shù)據(jù)和信息比率都十分良好。
量化投資不能做“加法”
《投資者報》：您曾稱目前業(yè)內(nèi)一線的量化投資思路是做“聰明的量化投資”，即既要堅守量化投資的流程底線和投資本質(zhì)，也要做必要主動決策和風(fēng)險管理。請問您是如何把握這個主動的動作幅度和范圍的？換言之，這個主動的動作幅度具體是什么比例？多大范圍？
卿：這里我們所說的聰明量化是指和基本面相結(jié)合的量化。主要體現(xiàn)在三個層面：一是模型構(gòu)建方面跟蹤市場變化做出適時調(diào)整。在有市場觀察驗證并有數(shù)據(jù)支持的情況下，調(diào)整模型不同因子間的權(quán)重，并淘汰不再適用的因子，根據(jù)反映市場獨(dú)特特點(diǎn)的基本面信息，開發(fā)新的獨(dú)有的因子，不斷改進(jìn)完善模型。二是結(jié)合基本面信息，在投資組合構(gòu)建過程中，控制組合對一些模型尚未反映的風(fēng)險因素的暴露，并把個別交易標(biāo)的從交易清單中剔除，以反應(yīng)模型尚未捕捉的重要信息，像臨時重大信息披露、漲停板等，但決不會人為挑選個股加入交易清單，以堅守量化投資的紀(jì)律性。三是在極端情況下為保護(hù)投資人利益需要盡最大能力做出對投資人最為有利的決策，以應(yīng)對市場大的轉(zhuǎn)折。主要是指危機(jī)狀態(tài)下，不會機(jī)械地固守模型，如果是只做多的策略，會相應(yīng)做出減倉等應(yīng)對措施，而不是為堅守不擇時的紀(jì)律而讓投資人蒙受損失。這主要是來自2008年金融危機(jī)的教訓(xùn)。
同時，我們與基本面結(jié)合，不以犧牲紀(jì)律為代價。正常情況下，主要以改善模型為主，把基本面觀點(diǎn)通過模型反映到投資組合中。在個股層面，只能結(jié)合市場信息，從模型給出的交易清單中剔除個股，而不可以人為將某個個股加入買入清單，以堅守紀(jì)律性。
量化投資在國外被廣泛應(yīng)用
《投資者報》：在您眼里，中國的量化投資才剛剛起步。您曾表示“中國的量化投資管理的資產(chǎn)規(guī)模至少5年內(nèi)還看不到發(fā)展的天花板”。那么，時至今日，您認(rèn)為中國的量化投資管理的資產(chǎn)規(guī)模的天花板應(yīng)在什么位置？為什么？
卿：國際市場上，量化投資是區(qū)別于基本面投資的另一種主要投資模式，和基本面投資相比，有它自身的優(yōu)勢。量化分析在境外資產(chǎn)管理公司中得到非常廣泛的應(yīng)用。一些資產(chǎn)管理公司像過去的BGI（巴克萊旗下資產(chǎn)管理部門巴克萊全球投資者）和AQR（華爾街表現(xiàn)最突出的量化對沖基金之一）等等，全部采用量化投資策略；另外一些公司，像GMO（知名的全球投資管理公司，管理規(guī)模上千億美元），Pimco（全球最大債券基金――太平洋投資管理公司）和Citadel（美國芝加哥大城堡對沖基金公司）等則把量化分析和基本面分析結(jié)合在一起運(yùn)用。 總的來說，境外幾乎所有大的資產(chǎn)管理公司都會或多或少依賴量化分析的方法。
目前，A股市場絕大部分投資策略都是基本面投資，真正做量化投資的資金很少，其獲得超額收益的市場機(jī)會很多，發(fā)展空間很大；并且國內(nèi)市場樣本多，利用量化手段來捕捉超額收益的勝率也有保障，因此未來的前景是比較樂觀的。
量化投資能夠戰(zhàn)勝A股市場
《投資者報》：今年以來量化基金的杰出表現(xiàn)，讓不少投資人驚呼“量化的春天已經(jīng)到來”，對于市場上的這種樂觀情緒，田總又是怎么看的？
卿：在國際市場，量化投資在投資領(lǐng)域已經(jīng)占有了重要的一席之地。當(dāng)前的A股市場中量化分析的運(yùn)用程度還非常低，所以我們相信量化投資的市場份額一定會逐步增大，未來的發(fā)展空間是巨大的。另外，隨著市場的完善，量化投資有機(jī)會為市場提供像絕對收益等的新產(chǎn)品，使得市場中的投資產(chǎn)品更加豐富，投資人可以有更多的選擇。
《投資者報》：相對于其它主動管理的基金，量化基金在A股市場具有哪些優(yōu)勢，以致其能在今年的A股市場整體領(lǐng)先？
卿：A股市場的特性十分適合基本面量化投資。
第一個原因是A股市場處于弱有效狀態(tài)，戰(zhàn)勝市場的機(jī)會較大。A股市場的發(fā)展歷史較短，市場效率相比發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體低很多，因此有很多發(fā)現(xiàn)阿爾法因子的機(jī)會。
第二個特點(diǎn)是目前量化投資的市場份額小。國內(nèi)目前的基本面量化產(chǎn)品規(guī)?？傮w不大，其中嚴(yán)格遵循量化投資理念的基金更少，因此有很大的市場空間和盈利機(jī)會。
第三是A股市場容量大，而且還在快速擴(kuò)容中，給量化投資提供了足夠的投資寬度和行業(yè)寬度。
第四是A股的數(shù)據(jù)質(zhì)量不斷提高。供應(yīng)商提供的數(shù)據(jù)以及識別數(shù)據(jù)可靠性的技術(shù)手段不斷得到提升，使得以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的量化投資的投資環(huán)境也不斷得到加強(qiáng)。
數(shù)量化投資理念成就了一大批數(shù)量化基金經(jīng)理,詹姆斯•西蒙斯無疑是其中的佼佼者。他所管理的大獎?wù)禄饘_基金,從1989年到2006年的17年間,平均年收益率達(dá)到了38.5%,而股神巴菲特過去20年的平均年回報率為20%。
國內(nèi)的公募量化基金在沉寂4年之后重現(xiàn)江湖:2月份,嘉實(shí)量化阿爾法發(fā)行,于4月成立;5月份中海量化發(fā)行,于6月份成立。私募基金也不甘落后,中國第一只量化陽光私募產(chǎn)品――“山東信托•紅色量化一號”證券投資集合資金信托計劃6月1日正式成立。
據(jù)悉,國內(nèi)一些公司正在積極申報量化產(chǎn)品不久將還會有量化基金發(fā)行。
作為“舶來品”的量化基金,其前世今生如何?
國外量化基金發(fā)展迅速
量化基金即以數(shù)量化投資來進(jìn)行管理的基金,數(shù)量化投資區(qū)別于基本面投資,它不是通過“信息和個人判斷”來管理資產(chǎn),而是遵循固定規(guī)則,由計算機(jī)模型產(chǎn)生投資決策。量化投資并不是基本面分析的對立者,90%的模型是基于基本面因素,同時考慮技術(shù)因素。由此可見,它也不是技術(shù)分析,而是基于對市場深入理解形成的合乎邏輯的投資方法。
數(shù)量化技術(shù)發(fā)源于20世紀(jì)70年代,以1971年富國銀行發(fā)行跟蹤紐約證券交易所1500只股票的指數(shù)基金為標(biāo)志,此后隨著計算機(jī)處理能力的提高,越來越多的物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家離開學(xué)校被華爾街雇傭,基金經(jīng)理們開始依靠電腦來篩選股票。
1979年巴克菜全球投資成立了第一支主動數(shù)量投資基金標(biāo)志著量化投資由草根實(shí)踐走到了公募基金歷史舞臺聚光燈下。
根據(jù)Bloomberg的數(shù)據(jù),截至2008年底,1184只數(shù)量化基金管理的總資產(chǎn)高達(dá)1848億美元,相比1998年21只數(shù)量化基金管理的80億美元資產(chǎn)來說,平均增長速度高達(dá)20%,而同期非數(shù)量化基金的年增長速度僅為8%。
2000年之后是數(shù)量化基金發(fā)展的黃金時期,無論是個數(shù)還是管理規(guī)模都有了跨越式的發(fā)展。1998年數(shù)量化基金僅136只,至2002年增長一倍多,達(dá)316只,2008年底更是達(dá)到1848只,1988年至1998年年平均增長率為46%,2000年至2008年年平均增長幅度達(dá)54%。從規(guī)模上來看,1988年至1998年年平均增長率為32%,2000年至2008年年平均增長幅度達(dá)49%。
其中的原因有二:一是,2000年之后計算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展,為數(shù)量化的應(yīng)用提供了良好的平臺。更為主要的是主動管理型基金很難戰(zhàn)勝大盤,于是投資指數(shù)基金以及采用數(shù)量化方法篩選股票逐漸流行起來。而且數(shù)量化基金的表現(xiàn)也非常不錯。2002年至2007年5年間,相比美國市場主動型管理基金每年5.93%的超額收益,那些覆蓋所有資產(chǎn)的數(shù)量化基金每年的超額收益可以達(dá)到6.95%。二是,有研究表明,2004年至2007年,投資美國大盤股的數(shù)量化基金產(chǎn)品的表現(xiàn)平均超越非大盤主動型基金103個基點(diǎn)。
量化基金的心臟
數(shù)量化基金的興起,建立在數(shù)量化投資技術(shù)的發(fā)展之上。
數(shù)量化基金最明顯的優(yōu)勢之一就是計算機(jī)處理數(shù)據(jù)的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過人腦,這使電腦在海量股票選擇中占有絕對優(yōu)勢。例如,在嘉信證券的股票評級系統(tǒng)跟蹤的股票超過3000只,并且每只股票都綜合了基本面、估值、動量和風(fēng)險因素進(jìn)行打分,并按分?jǐn)?shù)高低給A至F不同的評級。其次,量化基金是以定量投資為主,用紀(jì)律性較強(qiáng)的精細(xì)化定量模型,代替了基金經(jīng)理或分析師在定性層面的主觀判斷,使投資業(yè)績較少受到個人“熟悉度偏好”的影響。最后,數(shù)量化基金收取的費(fèi)率及管理費(fèi)用比傳統(tǒng)的主動型基金低很多,因為他們需要的研究人員更少,成本更低。據(jù)Lipper調(diào)查,數(shù)量化基金的平均費(fèi)用是1.32%,相比而言,主動型基金的管理費(fèi)用平均達(dá)到1.46%。
針對不同市場設(shè)計數(shù)量化的投資管理模型,以電腦運(yùn)算為主導(dǎo),并在全球各種市場上進(jìn)行短線交易,正是西蒙斯的成功秘訣。
然而量化基金并非在所有市場都能有效戰(zhàn)勝非量化基金。Lipper把基金分為4類型,將每一類型的量化投資與傳統(tǒng)投資進(jìn)行比較,2005年量化投資基金全面戰(zhàn)勝傳統(tǒng)基金,而2006年在增強(qiáng)指數(shù)型基金中,量化投資落后于傳統(tǒng)型基金,到2007年則情況發(fā)生較大轉(zhuǎn)彎,除市場中立基金外,其余量化投資基金全部跑輸傳統(tǒng)型基金。在考慮了風(fēng)險、跟蹤誤差后,數(shù)量化投資具有更小的跟蹤誤差和更高的回報。研究表明數(shù)量投資基金業(yè)績具有很強(qiáng)的輪動特點(diǎn)。大部分?jǐn)?shù)量投資基金具有很強(qiáng)的價值投資偏好,因此,他們在價值型市場下表現(xiàn)良好,而1998-1999年是成長型市場,數(shù)量化投資基金大部分跑輸傳統(tǒng)型基金。2001-2005年是價值型市場,數(shù)量化投資基金普遍表現(xiàn)優(yōu)異。
國內(nèi)量化基金端倪
目前,國內(nèi)基金市場上有4只量化基金,光大保德信量化核心、上投摩根阿爾法、嘉實(shí)量化阿爾法、中海量化策略,其中后兩只均是今年才成立,前兩只分別成立于2004年8月和2005年10月。
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(yù)期收益率進(jìn)行估算,個股預(yù)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(tuán)隊從風(fēng)險控制角度,重點(diǎn)關(guān)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(bǔ)充;最后由投資組合優(yōu)化器根據(jù)預(yù)先設(shè)計的風(fēng)險構(gòu)建組合。
上投摩根阿爾法基金的描述則是同步以“成長”與“價值”雙重量化指標(biāo)進(jìn)行股票選擇,然后研究團(tuán)隊將對個股進(jìn)行基本面審核,結(jié)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(tuán)隊最終決定進(jìn)入組合的股票,量化分析是輔助和基礎(chǔ)。
嘉實(shí)量化基金“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(yùn)用Alpha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(jié)果進(jìn)行復(fù)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(gòu)建投資組合的基礎(chǔ)。根據(jù)量化指標(biāo)實(shí)行從一級股票庫初選、二級股票庫精選,再根據(jù)相關(guān)模型計算行業(yè)配置權(quán)重。結(jié)合行業(yè)配置權(quán)重,組合中每只股票的配置比例。
關(guān)鍵詞：分析 短線
中圖分類號：F832 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2012）09（c）-0252-02
2012年以來，以量化分析技術(shù)投資著稱的量化基金表現(xiàn)得一枝獨(dú)秀，逐漸從振蕩市中脫穎而出。一季度，上證綜指上漲2.88%，同期標(biāo)準(zhǔn)股票型基金平均業(yè)績?yōu)?.31%，而按照Wind分類的13只量化基金，其平均業(yè)績?yōu)?.92%，五行基金更是取得7.65%的正收益，在亞洲量化基金中排名第一，超越同期上證指數(shù)4.77個百分點(diǎn)。
美國私募基金復(fù)興科技公司的第一支純粹的量化投資基金—— 大獎?wù)禄?，?988年3月成立至2008年的21年里，平均年度凈收益高達(dá)36%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)跑贏同期道指年均8.81%的漲幅，比索羅斯、巴菲特同期的業(yè)績高出10%，原因：一是數(shù)學(xué)家基金經(jīng)理；二是量化分析技術(shù)。
1 基本面分析量化分析是投資機(jī)構(gòu)先后采用的2種投資技術(shù)
基本面分析，是分析員和基金經(jīng)理通常采用研究財務(wù)報表，與公司高層會談，與相關(guān)人員荷香業(yè)專家討論等方式，對少數(shù)幾家公司股票（約10到100只股票）進(jìn)行非常深入的研究分析，來決定要投資哪些股票以及如何投資。在基本面分析分類中，會根據(jù)行業(yè)不同，有專員長期跟蹤和深入研究其中一個行業(yè)，而這幾名專員最后則會成投資這個行業(yè)的專家。在股票市場成立以來長期采用的較為傳統(tǒng)的分析和投資方式就是基本面分析?；久嫱顿Y，通過企業(yè)內(nèi)部財務(wù)報表的形式，來發(fā)現(xiàn)企業(yè)的潛在價值，以求企業(yè)得到穩(wěn)定持續(xù)的高額收益，一旦買入，長期持有。
量化分析，借助數(shù)學(xué)、物理學(xué)、幾何學(xué)、心理學(xué)甚至仿生學(xué)的知識，通過建立模型，進(jìn)行估值、擇時選股。量化分析員和量化基金經(jīng)理，通常會同時研究全盤數(shù)千支股票，分析的方式也可以是基于公司基本面的，但是會強(qiáng)調(diào)量化財務(wù)指標(biāo)。量化的指標(biāo)（又稱因子）也可以是其他更有特色的數(shù)據(jù)。從事量化分析投資的基金經(jīng)理通常不去上市公司實(shí)地調(diào)研，而是將精力放在不斷完善模型上，量化分析投資的模型是決定投資業(yè)績的關(guān)鍵，投資模型始終處于絕密狀態(tài)，不同市場設(shè)計不同的量化分析投資管理模型，在全球各種市場上進(jìn)行短線交易。
2 量化分析技術(shù)獲取超額投資收益之道
在變幻莫測的市場經(jīng)濟(jì)中，能否理性思考投資、不受情緒影響，將是成功的關(guān)鍵。而利用計算機(jī)的篩選得出的量化分析基金，不受投資中非理性因素影響，使投資更有計劃行、紀(jì)律性、規(guī)律性，基金管理人要做到不貪婪、不恐懼、不放棄，不受情緒影響，以一顆平常心追求利益瘦小。
量化分析，有一套完整、科學(xué)的投資體系。嚴(yán)格的紀(jì)律性是量化投資明顯區(qū)別于主動投資的重要特征。在量化分析基金的運(yùn)作中，主觀判斷也會出現(xiàn)和量化分析模型相左的情兄，但會堅持量化分析投資的紀(jì)律，相信模型判斷的長期穩(wěn)定性，不會盲目去調(diào)整改變。與傳統(tǒng)偏股型基金不同，量化分析基金采用獨(dú)特的投資組合管理方式，漸進(jìn)動態(tài)調(diào)整基金組合。這樣不僅可以順應(yīng)瞬息萬變的市場，還可以降低個股集中度，平穩(wěn)投資業(yè)績。因此，這種方式并不會產(chǎn)生傳統(tǒng)意義的重倉股，也就大大降低了重倉個股的風(fēng)險。
量化分析業(yè)績，來自于量化分析模型批量選股的成功率大于失敗率。量化分析的模型敏銳的“發(fā)覺”了開場環(huán)境的轉(zhuǎn)變，自動調(diào)高了評估因子、預(yù)期因子及市場反轉(zhuǎn)因子的權(quán)重，量化分析模型依此邏輯選擇的股票大部分取得較好收益，提升了整體業(yè)績。
3 量化分析技術(shù)創(chuàng)始人并非經(jīng)濟(jì)學(xué)家。
量化分析技術(shù)并非發(fā)端于華爾街，不少人最初并非經(jīng)濟(jì)學(xué)家，如巴契里耶和布萊克原先是數(shù)學(xué)家，夏普則從事醫(yī)學(xué)，奧斯伯恩為天文學(xué)家，沃金與坎德爾是統(tǒng)計學(xué)家，而特雷諾則是數(shù)學(xué)家兼物理學(xué)家。1970年代美國債券市場和股票市場全面崩盤，當(dāng)時提出用量化分析方法管理投資組合的人是作家彼得·伯恩斯坦。1952年3月發(fā)表“投資組合選擇”論文、提出現(xiàn)代財務(wù)和投資理論最著名遠(yuǎn)見的馬克維茨，以該理論勉強(qiáng)通過博士答辯，到1990年10月，這些人中才有三位獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎。
2012年，美國倫斯理工學(xué)院金融工程碩士李炬澎，依據(jù)5000年中國古老的《易經(jīng)八卦數(shù)理》研發(fā)立體數(shù)量模型分析微觀經(jīng)濟(jì)，用超高頻率政治外交詞匯、交易數(shù)據(jù)、股票期權(quán)數(shù)據(jù)、公司債務(wù)數(shù)據(jù)來做個股分析，用《五行相克相生原理》來分析自然、社會、政治、人文如何影響宏觀經(jīng)濟(jì)。比如用計算機(jī)分析新聞報道中天地雷風(fēng)水火山澤8中自然天文現(xiàn)象與宏觀經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)程度，使五行基金取得亞洲量化分析投資行業(yè)第一名的業(yè)績。
4 量化分析技術(shù)應(yīng)用的載體是計算機(jī)軟硬件技術(shù)的發(fā)展
馬克維茨的投資組合現(xiàn)代金融理論，提出了風(fēng)險報酬和效率邊界概念，并據(jù)此建立了模型，成為奠基之作。托賓隨后提出了分離理論，但仍需要利用馬克維茨的系統(tǒng)執(zhí)行高難度的運(yùn)算，1961年，與馬克維茨共同獲得1990年諾貝爾獎的夏普用IBM最好的商用電腦，解出含有100只證券的問題也需要33mim。夏普1963年1月提出了“投資組合的簡化模型”（單一指數(shù)模型），簡化模型只用30s。1964年夏普又開發(fā)出資本資產(chǎn)定價模型（CAPM），不僅可以作為預(yù)測風(fēng)險和預(yù)期回報的工具，還可以衡量投資組合的績效，以及衍生出在指數(shù)型基金、企業(yè)財務(wù)和企業(yè)投資、市場行為和資產(chǎn)評價等多領(lǐng)域的應(yīng)用和理論創(chuàng)新。1976年，羅斯在CAPM的基礎(chǔ)上，提出“套利定價理論”（APT），提供一個方法評估影響股價變化的多種經(jīng)濟(jì)因素。布萊克和斯克爾斯提出了“期權(quán)定價理論”。莫頓則發(fā)明了“跨期的資本資產(chǎn)定價模型”。
5 量化分析應(yīng)用的關(guān)鍵是基本面分析無法快速精確處理豐富的金融產(chǎn)品和巨大交易量
1970年代以前，華爾街認(rèn)為投資管理需要天賦、直覺以及獨(dú)特的駕馭市場的能力，基本面分析師、基金經(jīng)理可以獨(dú)力打敗市場，而無需依靠那些缺乏靈魂、怪異的數(shù)學(xué)符號和縹緲虛幻的模型。華爾街對學(xué)術(shù)界把投資管理的藝術(shù)，轉(zhuǎn)化成通篇晦澀難懂的數(shù)學(xué)方程式一直持有敵意，1970年代初期，美國表現(xiàn)最佳的基金經(jīng)理人從未聽過貝塔值，并認(rèn)為那些擁有數(shù)學(xué)和電腦背景的學(xué)者只是一群騙子。
量化分析投資不會出現(xiàn)在個人投資者為主的時代。個人投資者既缺乏閑暇的時間，也普遍無此能力。僅有現(xiàn)資理論的建立，及各類模型的完善與推陳出新，并不會直接催生出量化分析投資，它還需要其他幾個重要前提條件，比如：機(jī)構(gòu)投資者在市場中占據(jù)主導(dǎo)，隨著社?；鸷凸餐鹳Y產(chǎn)的大幅增加，成為市場上的主要機(jī)構(gòu)投資者，專業(yè)機(jī)構(gòu)管理大規(guī)模資產(chǎn)，需要新的運(yùn)作方式和金融創(chuàng)新技術(shù)，專業(yè)的投資管理人有能力和精力專注地研究、運(yùn)用這些量化分析技術(shù)。
1970年代后期的Wells Fargo銀行，率先用量化分析技術(shù)管理投資組合，投資高股息股票，用較少的風(fēng)險獲得了較大的收益，不用這些模型，不用電腦運(yùn)算這些公式，會陷于困境。1980年代以來，面對數(shù)不勝數(shù)的各類證券產(chǎn)品和期權(quán)類產(chǎn)品，以及龐大的成交量，許多復(fù)雜的證券定價，必須靠大容量高速運(yùn)算的電腦來完成。到2007年美國股市近一半的機(jī)構(gòu)基金都是由量化模型來管理的。從2000年初到2007年全球量化分析基金市場連續(xù)8年表現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他投資方式。
6 量化分析在應(yīng)對經(jīng)濟(jì)危機(jī)和突發(fā)經(jīng)濟(jì)事件中開拓前進(jìn)
1987年10月大股災(zāi)，當(dāng)天股市和期貨成交量高達(dá)令人吃驚的410億美元，價值瞬間縮水6000億美元。很多股票直接通過電腦而不是經(jīng)由交易所交易。一些采用投資組合保險策略的公司，在電腦模式的驅(qū)使下，不問價格機(jī)械賣出股票。很多交易員清楚這些投資組合會有大單賣出，寧愿走在前面爭相出逃，加劇了恐慌。針對整個投資組合而非單個證券，機(jī)械式的交易，電腦的自動操作，大量的空單在瞬間涌出，將市場徹底砸垮。
1997年至1998年亞洲金融危機(jī)股市暴跌，量化分析投資的算法交易也起到了同樣的壞作用。著名的長期資本管理公司，遭遇俄羅斯國債違約這一小概率事件，也陷入破產(chǎn)之境，迫使美聯(lián)儲集華爾街諸多投資銀行之力，加以救助。
2007年8月金融危機(jī)中，許多量化基金出現(xiàn)巨額損失。其原因主要是幾家大型對沖基金大量賣出它們的量化分析基金股票，去彌補(bǔ)其在其他投資方式上的損失。由于很大相同倉位的股票在很短的時間內(nèi)被廉價賣出，從而加劇了很多投資指標(biāo)的損失，尤其是價值和動量指標(biāo)的損失。
2011年即使歐債金融危機(jī)發(fā)生，量化分析基金也再次表現(xiàn)優(yōu)異，超過其他投資方式，雖然能否就此再度復(fù)興仍屬未知，此一趨勢已不可逆轉(zhuǎn)。
7 量化分析技術(shù)今后幾年全球應(yīng)用的熱點(diǎn)在中國的A股市場
中國金融、資本、股市投資者結(jié)構(gòu)很不合理，A股市場的專業(yè)投資機(jī)構(gòu)持有市值的15.6%，而發(fā)達(dá)市場這一比例大致為70%。更為不合理的是交易結(jié)構(gòu)，A股市場個人投資者持有市值占比26%，但卻完成了85%的交易。根據(jù)Wind分類，目前我國市場上共有13只量化基金，包含11只普通股票型基金，1只指數(shù)基金和1只偏股混合基金。
中國現(xiàn)有的人才和技術(shù)都難以支持完全的量化分析投資，在缺乏國際化人才和成熟模型的情況下，經(jīng)營業(yè)績自然也差強(qiáng)人意。
量化分析今后幾年全球熱點(diǎn)在中國的A股市場?，F(xiàn)在主要發(fā)達(dá)國家的股市很大程度上由量化基金所控制。為了尋找更高收益的市場，很多大型量化基金也開始大量投資于發(fā)展中國家市場，中國的A股市場是今后幾年全球量化分析投資熱點(diǎn)，所以近年來很多北美和歐洲的高層量化分析基金經(jīng)理和分析員紛紛到中國大陸、香港和新加坡推廣量化投資技術(shù)。這是國際國內(nèi)的金融市場和投資者，都要面對的機(jī)會和挑戰(zhàn)。
量化分析基金2002年才在中國剛剛起步，到2009年和2010年，才真正進(jìn)入快速發(fā)展期，2010年末量化基金的總規(guī)模達(dá)到了779億元。雖然規(guī)模有顯著提升，但是與國外市場量化分析基金占共同基金總資產(chǎn)16%相比，國內(nèi)量化分析基金還有非常大的發(fā)展空間。
華爾街從來不乏傳奇。2006年,全球最高薪酬收入再次落入一個華爾街人士之手。前數(shù)學(xué)家、定量化對沖基金經(jīng)理西蒙斯年收入達(dá)到驚人的15億美元。2009年,另外一群人――高頻交易者――幫高盛銀行等金融機(jī)構(gòu)賺得盆滿缽溢。
這些人,因其使用高等數(shù)學(xué)手段決定億萬計資金的投向,而在30年前贏得“火箭科學(xué)家”名聲。在外人看來,他們有些像中世紀(jì)的煉金術(shù)師:給他們數(shù)據(jù),他們還給你美元!
華爾街的數(shù)學(xué)傳說
實(shí)際上,在華爾街上管理資金規(guī)模最大的量化技術(shù),并非那么不可捉摸:眾多公司使用“因子加總模型”輔助他們選擇股票。
這種方法大多基于Fama-French的開創(chuàng)性論文,其基本思想很簡單:依據(jù)各項基本面指標(biāo)對于歷史上超額回報的貢獻(xiàn)程度,來決定這些基本面指標(biāo)在選出“超級股票”上的“有效性”,并據(jù)此賦予這些指標(biāo)不同的權(quán)重;按照上市公司指標(biāo)在全部籃子股票中的排序,再使用上述步驟中獲得的權(quán)重對其進(jìn)行加權(quán)加總計算。如果該公司的加權(quán)之和排名靠前,則表明該公司的基本面指標(biāo)符合能夠帶來超額回報的歷史模式,從而有望在未來展現(xiàn)強(qiáng)勢。
數(shù)學(xué)模式大同小異,公司之間的競爭主要集中在兩個方面:第一,各公司均投入巨資,研制自己的特有指標(biāo);第二,研制更加有效、穩(wěn)定的加總方式。
傳統(tǒng)的基本面分析往往要求基金公司雇傭大量分析師,成本高昂。由于每個分析師能夠跟蹤的公司數(shù)目有限,基金經(jīng)理不得不在較小的股票籃子中進(jìn)行選擇,有可能錯失最好的投資機(jī)會,投資組合的分散程度也受到限制。同時,依賴基本面分析進(jìn)行投資管理要求基金經(jīng)理進(jìn)行大量的主觀判斷,人性弱點(diǎn)(貪婪與恐懼)對投資業(yè)績往往產(chǎn)生較大影響,投資業(yè)績波動較大。使用這種方法建構(gòu)的投資組合往往無法定量化控制每只個股給投資組合帶來的風(fēng)險。從基金公司的角度而言,這種方法對基金經(jīng)理個人的依賴較大,一旦出現(xiàn)人員變化,基金業(yè)績也往往隨之波動。
量化選股方式將投資決策建立在對歷史模式的詳盡研究之上,克服了上述缺點(diǎn)。其在美國投資界的應(yīng)用近20年來大幅提升,管理資產(chǎn)額的上升速度為傳統(tǒng)方式的4倍。
回歸價值投資
然而,過去數(shù)年,定量化基金遭遇了重大打擊。2007年,最大的定量化機(jī)構(gòu)對沖基金、高盛名下的Global Alpha遭遇了重大損失,幾乎清盤。2008年,眾多量化基金再遭滑鐵盧。筆者在北美也曾主持研制一個包含上百個指標(biāo)的量化選股系統(tǒng),但在實(shí)踐中,卻最終放棄。
實(shí)戰(zhàn)經(jīng)歷指出該類系統(tǒng)的一個致命弱點(diǎn)是,在實(shí)戰(zhàn)中,哪一類因子何時發(fā)揮作用,是不可預(yù)測的。有些時候是價值因子占優(yōu),有時候是增長因子占優(yōu),而何時其影響力出現(xiàn)變化,難以事先預(yù)測。其結(jié)果就是分析師與基金經(jīng)理疲于奔命地試圖追趕因子影響力變化的腳步,并據(jù)此不斷矯正模型。如此,基金經(jīng)理不得不在使用量化系統(tǒng)的同時,使用個人化的隨機(jī)判斷對量化系統(tǒng)進(jìn)行糾正――這弱化了它本該享有的優(yōu)勢并導(dǎo)致投資業(yè)績大幅波動。
仔細(xì)反思,最主要的問題在于,各預(yù)測因子被無機(jī)地組織在一起,各個因子之間的互相影響卻沒有被考慮。也就是說,華爾街模型“從數(shù)學(xué)到數(shù)學(xué)”,缺乏對投資哲學(xué)的深入理解。
量化技術(shù)所具有的優(yōu)勢應(yīng)該被利用,但數(shù)學(xué)手段應(yīng)該被視為手段,而不是主導(dǎo)。一個有希望的發(fā)展方向,是將量化技術(shù)與價值投資哲學(xué)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)“從哲學(xué)到數(shù)學(xué)”式的投資理念。為此,需要在投資哲學(xué)上,梳理價值投資理念的本質(zhì)。
價值投資在國內(nèi)市場有眾多擁護(hù)者,也不乏懷疑者。實(shí)際上,國內(nèi)普通投資者對價值投資的理解有值得深化之處。筆者以為,價值投資的本質(zhì)有二:
第一,價值投資告訴投資者,市場會犯錯。以“5毛錢買進(jìn)1元錢價值”作為號召,價值投資拒絕接受“有效市場理論”。但事實(shí)上,在大多數(shù)時候市場是有效的。大多數(shù)股票的價格正確反映了所有的信息、知識與預(yù)期,當(dāng)時的價格就是上市公司的內(nèi)在價值。要獲得超額回報,必須去尋找市場可能呈現(xiàn)的“異?！?或者說在何處投資者的平均預(yù)期可能落空。價值投資就是尋找“未來”與“預(yù)期”之間的歧異。量化系統(tǒng)的設(shè)計目標(biāo)是,要有能力淘汰那95%的普通(有效)情況,而把注意力引導(dǎo)剩余的5%――在那里,“未來”與“預(yù)期”有最大的機(jī)會出現(xiàn)歧異。
第二,價值投資的另一面,是說任何人都會犯錯。當(dāng)我們集中注意力去尋找“超級股票”的時候,是在下一個極大的賭注。這個賭注是高風(fēng)險的。所以,請記住索羅斯的告誡:“投資者重要的不是做對還是做錯,而是在做對的時候賺多少,做錯的時候虧多少?！睘閷_第一個賭注的風(fēng)險,需要尋找最大的安全邊際――當(dāng)我們犯錯的時,安全邊際將保護(hù)我們不致尸骨無存。
安全邊際是指,市場漲跌的輪回已經(jīng)測試過所有情景。該公司在完整的牛熊市周期中,由千千萬萬投資者的真金實(shí)銀所測試出來的估值空間。因此,安全邊際的定義并非相對市場平均水平更低的PE值這么簡單。每家公司都不同于別的公司,將不同公司的估值水平相比較,更多時候帶來誤導(dǎo)而不是洞察力。應(yīng)該將公司目前估值水平與該公司調(diào)整后的歷史范圍相比較,并決定“安全邊際”存在與否。
在實(shí)踐中,要尋找在未來可能提供業(yè)績驚喜、而仍在其估值范圍下限附近交易的公司。依據(jù)此思想,數(shù)量化技術(shù)可以對所有上市公司的投資機(jī)會予以量化評估,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)“從哲學(xué)到數(shù)學(xué)”的投資思路。
對中國股市獨(dú)特性的夸大導(dǎo)致某些論者以為,在中國股市,唯有投機(jī)可以贏得超額利潤。這其實(shí)是偽命題。事實(shí)上,正是由于中國股市效率較低且風(fēng)險奇高,一個系統(tǒng)化評估市場錯配與風(fēng)險衡量的系統(tǒng),可以發(fā)揮最大效率。一切都取決于對市場運(yùn)行規(guī)律的深入把握與技術(shù)優(yōu)勢的結(jié)合。在實(shí)踐中,我們開發(fā)的量化價值投資體系取得了穩(wěn)定超越指數(shù)的優(yōu)良業(yè)績。這有力地證明,中國股市的特殊性并沒有遮蓋其作為投資市場的普遍性。
在股市投資這項人類活動中,同時存在著兩類知識。一是客觀知識,即可以憑借科學(xué)(數(shù)學(xué))方法來發(fā)現(xiàn)的真實(shí);二是主觀價值,即通過對價值的認(rèn)定來獲得的完善。在證券分析方法的演進(jìn)過程中,這兩類知識從最初的混沌不分,到此后的分裂和截然對立,再到兩者被有機(jī)結(jié)合。
