量化投資的優點范文
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第1篇
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學模型去實現投資理念與投資策略的過程。與傳統的投資方法不同的是：傳統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據和模型來尋找投資標的和投資策略。量化投資系統則是由人設定出某種規則，在計算機當中根據規則構建這種模型，而后由計算機自己去根據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別當中可以看出，量化投資更依賴于數據，傳統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避一些人為的錯誤判斷。
二、我國量化投資體系的發展
在美國，量化投資方法的發展己經有將近年的歷史，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，期望在傳統的基本面研究之外源匆黃新的投資天地。國內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：公司財務基本面數據，市場行情數據，行業數據等，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展。實踐中的定性投資是指，以深入的宏觀經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營理念的交流，發表各類研究報告作為交流手段和決策依據。因此，定性投資基金的組合決策過程是由基金經理在綜合各方面的市場信息后，依賴個人主觀判斷、直覺以及市場經驗來優選個股，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據所體現出來的特征，特別是挖掘數據中的統計特征，以尋找經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勢：
（一）量化投資可以讓理性得到充分發揮
量化投資以數學統計和建模技術代替個人主觀判斷和直覺，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，因而避免了不當的市場擇時傾向。
（二）是量化投資可以實現全市場范圍內的擇股和高效率處理
量化投資可以利用一定數量化模型對全市場范圍內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，只要得當的應用都可以獲取阿爾法超額收益，二者之間并不矛盾，相反可以互相補充。量化投資的理性投資風格恰可作為傳統投資方式的補充。
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、特定市場中的發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，產生巨大的投資失誤。因此，基金經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展和中國市場的特點，對中國市場上的監管創新，制定相關的法律法規也勢在必行。由于市場結構的差異，國內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據周期相對較長，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證券市場是非常有意義的。國內有很多實證文獻討論國內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據，在中國市場可能需要自主開發。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，作為資產配置和市場擇時的重要依據。
在中國金融市場的不斷發展階段，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展趨勢。量化投資在給投資者進行規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造力。以經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濟政策的調節，但是經濟政策本身是無法量化的。基金建倉應早于經濟政策的施行，而基于對經濟政策的預期，但預期的影響比經濟政策的影響更難以量化。例如，在現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的問題，需要基金投資小組采取創造性的方式，將對中國經濟多年的定性經驗和定量的指標體系結合起來，方能提高投資業績。
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].經濟科學，2002.04
第2篇
[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，是由美國經濟學家H.working提出的，隨后股指期貨的面市，量化研究便激發了人們濃厚的興趣。傳統的資產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代計算機技術為依托，通過建立科學的數學模型，在充分掌握投資環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點包括其具有相當嚴格的紀律性、系統性，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定性投資有著很大的差異性，它是基于現代信息技術、統計學和現代金融工程理論的基礎上完成對各類數據信息的高效處理，在對信息處理的速度、廣度上是傳統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。現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、數據挖掘、支持向量機、分形理論等，這些現代信息處理與數據統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點主要是對投資指數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、對資產的優化組合、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生的風險控制問題。對沖系統風險時，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，具體表現在周期性與時變性上。
Alpha策略的時變性主要是指當時間產生變化時，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，因此屬于公司資產未來估值預期的范疇，所以上市公司自身所處的發展階段和發展環境不同，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，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，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上市公司重大事項發生情況而定，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據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的正負號上最為突出，導致這一情況產生的原因主要是行業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所有，當行業處于景氣周期循環狀態下會影響Alpha的符號與大小，同時景氣程度的深與淺也會對此產生影響。其次一個股票組合產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。現階段市場上采用的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展行情的特征，從而體現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，某一只股票在或者股票投資的組合在上一段時間內的表現均佳，那么則可以判斷在下一段時間內也會具有同樣的理想表現，這就是動量效應的評價依據，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表現很不理想，然而在下一個時期反而會有突出的表現，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展狀態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，對此加以動態化的調整和規劃，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。行業輪動策略主要是為了充分掌握市場行業輪動機制與特征，從而可以獲得高額的收益，對行業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超額收益。
第3篇
沒錯，量化股票基金就是這種類型的產品。統計顯示，無論是公募，還是私募，今年以來量化股票基金整體表現遠好于市場平均水平。而如果以目前能觀測到的上證指數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，以下統計區間均為1月28日至11月29日區間，簡稱“區間”），我們看到，一些老牌公募基金和優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化這兩只量化產品，區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，大概率的戰勝市場指數，獲取更為穩健的長期收益。這是今年以來，南方基金旗下量化產品取得出色業績的最主要原因。”南方基金總裁助理、權益投資中總監如是說。
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據和依靠計算機的系統支持，挖掘歷史規律性，并采用嚴格的風控來獲取穩健收益。”史博告訴《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，可以管理較大規模，并能有效降低組合波動，保證業績的可持續性。”史博告訴《投資者報》記者，南方基金旗下量化產品根據組合的不同契約規定等采用不同的數量化策略進行投資，通常單一產品實際投資股票數目有幾百只。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，整體表現較為穩健。
對此，業內人士指出，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Wind數據顯示，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，明顯優于大盤。
“團隊+系統”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。一個好的量化產品，必須能夠結合市場環境的變化等因素，動態調整各個風格之間的比例，進而使得模型適應不同市場。據了解，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、行業輪動、突發事件方面的因素去結合公司基本面、當前市場環境等信息，從而精選股票，不僅如此，該基金還在今年引入了輿情因子，利用大數據捕捉市場情緒。
“總的來說，量化投資是一項復雜的系統工程，其成功依賴于團隊成員之間的緊密合作。因其業務鏈條的嚴密性和邏輯的環環相扣，許多繁瑣的細節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。”史博告訴《投資者報》記者。經過多年不懈的努力，目前，南方量化團隊已經建立了包含清洗整理過的上市公司財務數據庫、因子庫、回測平臺、樣本外跟蹤分析平臺在內的南方基金量化投資系統。
“我們相信，系統建設上的精耕細作為將來的收獲奠定了堅實的基礎。”史博表示，歷史經驗證明，并不存在一種適合各種市場環境的投資秘籍，市場是會自身調節的。所以南方量化團隊不包裝個人明星基金經理，而是要打造一個穩定的高效投資團隊，通過向市場學習，不斷地研究創新。“這才是我們團隊的制勝之道。”
