時間：2023-08-06 10:45:46
序論：在您撰寫金融投資量化方法時，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，引導您走向新的創(chuàng)作高度。
中國金融業(yè)飛速發(fā)展，尤其是2010年股指期貨的推出，量化投資和對沖基金逐步進入國內投資者的視野。目前，量化投資、對沖基金已經(jīng)成為中國資本市場最熱門的話題之一，各投資機構紛紛開始著手打造各自量化投資精英團隊。同時，中國擁有數(shù)量龐大的私募基金，部分私募基金利用國內市場定價較弱的特性轉化成對沖基金也是必然的趨勢。
量化投資是將投資理念及策略通過具體指標、參數(shù)的設計，融入到具體的模型中，用模型對市場進行不帶任何情緒的跟蹤；簡單而言，就是用數(shù)量化的方法對股票估值，選取適合的股票進行投資。
量化投資的鼻祖是美國數(shù)學家西蒙斯（James Simons）教授，從1989年到2006年間，他管理的大獎章基金平均年收益率高達38.5%，凈回報率超越巴菲特。
對沖基金（hedge fund）是指運用金融衍生工具，以高風險投機為手段并以盈利為目的的金融基金，采用各種交易手段（賣空、杠桿操作、程序交易、互換交易、套利交易、衍生品種等）進行對沖、換位、套頭、套期來賺取巨額利潤。
猶抱琵琶半遮面
上海交通大學金融工程研究中心陳工孟教授表示，2010年股指期貨推出后，量化投資和對沖基金漸成熱門話題，并正在逐步萌芽和發(fā)展，但因為是新事物，社會各界還不是很了解。
目前國內約有12只公募量化基金，而深圳和上海也已有不少對沖基金；量化投資和對沖基金離中國投資者如此之近，但又是如此神秘。
長期以來，國內投資者一直存在著一些疑問，例如，量化投資和對沖基金是不是金融業(yè)發(fā)展的必然？量化投資和對沖基金對金融安全問題會產(chǎn)生什么影響？上海建設國際金融中心，量化投資和對沖基金應該扮演怎樣的角色？量化投資和對沖基金為何能取得超額收益？量化投資和對沖基金如何進行規(guī)范和監(jiān)管？對沖基金如何募集、運作和壯大？如何開發(fā)策略、如何進行交易如何控制風險？
對于上述問題，國內缺乏進行深度探討和專業(yè)研究的有效途徑。近日，國內領先的量化投資和對沖基金專業(yè)研究機構，上海交通大學金融工程研究中心主辦了2011第一屆中國量化投資高峰論壇。眾多國際投資家、知名學者、優(yōu)秀對沖基金經(jīng)理、量化投資領軍人物、交易所研究代表等，與300多位來自于證券、基金、私募、信托、銀行、保險界的專業(yè)人士、信息技術服務商和民間資本代表，共同分享最新的量化投資和對沖基金的宏觀視點及微觀技術，以解決金融業(yè)發(fā)展迫切需要解決的問題。主辦機構表示：“我們相信此次高峰論壇的召開，將開創(chuàng)中國量化投資和對沖基金的新紀元。”
無限風光在險峰
上海交通大學安泰經(jīng)濟管理學院院長周林教授在論壇致辭時表示：“通過引進各種各樣的產(chǎn)品、各種各樣的金融工具，特別是量化投資的方法，逐漸把過去的投資藝術轉化到投資科學，這是我們共同關心的問題?！?/p>
周林認為，在中國開展量化投資、設立對沖基金將來有可能的空間，當然，可能也會有問題和風險。即使像美國、英國這樣的成熟市場也會產(chǎn)生風波，比如金融危機，不能歸咎于量化投資、對沖基金，但一些投資手段、金融工具運用不好，也可能對市場帶來一些風險。“對于一系列未來可能產(chǎn)生的問題，我們一定要做非常好的分析。”
中國金融期貨交易所副總經(jīng)理胡政博士談到，由于量化投資導致程序化交易和國外流行的算法交易等，這些新的交易方式是市場發(fā)展的基本趨勢。通過研究后他認為，有四方面問題值得關注。
第一是對市場公平性的沖擊。有人用“大刀長矛“，有人用“導彈、機關槍”，有專家理財，有一般的投機炒家，各種各樣的風格構成了市場，投資手段的不平衡，有可能會帶來市場交易的不公平。
第二，對市場本身運行的沖擊。量化投資的產(chǎn)品，有可能會對市場價格造成沖擊。當采用類似的風險止損點或者類似理念時，市場發(fā)生某個方向的變動，有可能加劇這種變化。
第三，對市場價格信息的沖擊。很多量化投資工具需要收集信息，需要有很多試探性的報價去測市場的深度。大量的試探性報價，不以成交為目的的報價信息，會對市場產(chǎn)生沖擊和影響。
第四，對交易系統(tǒng)的沖擊。量化投資快速發(fā)展的核心因素是計算機技術的發(fā)展，現(xiàn)有交易系統(tǒng)都基于計算機系統(tǒng)，各種各樣的工具會對交易系統(tǒng)造成沖擊。
第一財經(jīng)傳媒有限公司副總經(jīng)理楊宇東建議，希望媒體把目前機構、專家學者、管理層正在研究的成果報道出來，讓更多的人了解；他還呼吁更快地完善有關對沖基金方面的監(jiān)管政策和法規(guī)，并給予量化投資更多的扶持和技術支持。
上海銀監(jiān)局副局長張光平探討了人民幣國際化的話題。湘財證券副總裁兼首席風險官李康的觀點鮮明生動，而中國社科院研究員易憲容在演講時則激情四溢。
韶華休笑本無根
量化投資把資本市場的投資行為從以往定性化的“藝術”升華為數(shù)量化的“科學”，運用到高深的數(shù)量工具。國外從事量化投資的研究人員和基金經(jīng)理大多是學金融、計算機和統(tǒng)計學出身，很多物理、數(shù)學專業(yè)等理工科背景的優(yōu)秀人才也加入這一行列。野村證券亞太區(qū)執(zhí)行總監(jiān)周鴻松就是哈佛大學空間物理博士，曾獲2011亞洲銀行家峰會最佳算法交易系統(tǒng)團隊獎。
在美國留學獲計算機碩士的劉震現(xiàn)任易方達基金管理公司指數(shù)與量化投資部總經(jīng)理，1995年進入華爾街工作，在與國內父母通電話時，他感到很難解釋清楚自己的職業(yè)性質，便說跟“投資倒把”差不多，這可把他父母給弄暈了。
國泰君安證券資產(chǎn)管理公司總經(jīng)理章飆是統(tǒng)計學博士，早在2006年就開始用量化投資工具做ETF套利，最初很難被上司和同事理解，直到做出幾個成功案例后，才有了較大的發(fā)言權。他曾向公司申請投5000萬元做“攀鋼鋼礬”，還放出“狠話”：如果公司不讓做他就辭職，兩年后這筆投資為公司賺了3.5億元。
【關鍵詞】金融衍生品 量化投資 相關性 探究
金融衍生品與量化投資之間的相關性是當前經(jīng)濟發(fā)展比較重要的研究議題，兩者的有效配合在某種程度上能使投資者獲得較為豐富的投資收益，并且將風險以及杠桿性將至最低。就當前現(xiàn)狀而言，金融衍生品內容越來越多，而量化投資投資工具呈現(xiàn)多元化的趨勢，這為投資者提供了較多的投資方式以及渠道，并使其在最小風險值內獲取最大的經(jīng)濟收益。文章主要介紹了金融衍生品及量化投資，重點闡述了兩者之間的關聯(lián)性，最后論述了兩者有效融合的前提下如何獲得最大的經(jīng)濟效益值。
一、金融衍生品與量化投資概念闡述以及其發(fā)展
（一）金融衍生品
金融衍生品在我國經(jīng)濟中運用范圍不斷擴寬，它是基于經(jīng)濟發(fā)展而形成的，是社會發(fā)展的必然產(chǎn)物，并且對于全球經(jīng)濟有著深遠的影響，比如加劇世界經(jīng)濟一體化、促使金融一體化的逐步形成，金融衍生品在我國經(jīng)濟發(fā)展中扮演非常重要的角色，帶動了我國實體經(jīng)濟的發(fā)展。所謂金融衍生品，它是與金融相關，并由其引發(fā)的派生物，屬于一種金融交易工具。近年來，隨著市場經(jīng)濟發(fā)展速度不斷提升，我國金融市場逐漸趨向完善，這也為金融衍生品的發(fā)展提供了良好的契機，使其發(fā)展日益壯大并成為金融市場的主力軍，并且與信貸以及貨幣市場聯(lián)系日益密切，最終促進了金融資產(chǎn)配置的逐漸完善，即風險管理的復雜鏈條。從目前情況分析，我國經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出良好的前景，相對應的工業(yè)以及房地產(chǎn)發(fā)展相對較好，在此基礎之上，依據(jù)高杠桿原理，金融產(chǎn)品自身的優(yōu)勢性徹底被展現(xiàn)出來，并為投資者帶來相對較好的經(jīng)濟效益值。但是金融產(chǎn)品也存在一定的風險，可謂是一把“雙刃劍”，雖然它可促進金融市場的發(fā)展，但如果運用不當將會引發(fā)極為嚴重的后果。上世紀90年代以來，就發(fā)生了多起由于金融產(chǎn)品運用不當而引發(fā)的經(jīng)濟損失，例如：2008年金融危機波及全球，引發(fā)金融危機的原因主要是CDS等金融產(chǎn)品，其在美國金融市場運作中出現(xiàn)風險管理不當?shù)默F(xiàn)象，也就是風險失控，繼而引發(fā)了全球性的經(jīng)濟危機。
金融衍生品主要是基于與金融有關產(chǎn)品的通過不同方式衍生而來，主要包含四種基本形式，分別是遠期、期貨、期權、互換，其價格的變動規(guī)律主要是由基礎標的物所決定的，隨著它的變化而變化的，而金融衍生品的價值主要與基礎工具的相關因素有關，比如利率、匯率、市場價格、指數(shù)、信用等級等等，從本質上分析，它屬于虛擬的有價證券，在某種意義上而言是一種權利證書，給予投資者基礎性的權利，且與實物資本有著很大的區(qū)別，能夠使投資者獲得投資收益。與一般金融產(chǎn)品相比，金融產(chǎn)品有了極大的改良與進步，產(chǎn)品結構更為復雜，其定價模式基本比較單一，主要是以復雜數(shù)學模型為主，將多種風險以及因子，如Beta、Delta、Rho、久期等，通過多種方式的映射、組合、分解復合等，繼而形成金融衍生品，結構層次多樣。金融產(chǎn)品雖然為投資者提供了發(fā)展契機，但是也存在極大的風險，這種風險的形成與交易與結算有著直接的關聯(lián)，上述兩種交易形式基本發(fā)生在將來，基于高杠桿的影響，市場風險難以有效控制，預測就更難以估計。
（二）量化投資
量化投資在我國金融市場發(fā)展中得到了進一步推廣，相較于定性投資，量化投資科學性更強，并且具備相應的理論依據(jù)。在投資過程中，投資者可以利用數(shù)學、統(tǒng)計學，還可以借助數(shù)據(jù)挖掘等方法，以此構建投資策略，管理投資組合，繼而實現(xiàn)風險管理，利用數(shù)據(jù)模型，借助系統(tǒng)交易信號，系統(tǒng)會自動完成相關交易。從本質上分析，量化投資屬于工具，投資者可以通過經(jīng)驗累加，然后利用數(shù)學模型的功能性，繼而實現(xiàn)信息化的表達。量化投資形式具有自身的優(yōu)勢特點，這也是傳統(tǒng)投資形式不可比擬的，它主要將投資者經(jīng)驗累積以另外一種方式呈現(xiàn)，即數(shù)學模型，繼而轉化至計算機中，運用相對科學的計算方式，實現(xiàn)產(chǎn)品投資，隨著金融市場的日益完善，數(shù)學模型也得以不斷優(yōu)化。無論是數(shù)量化的投資，還是依靠計算機程序的投資，對于技術的要求極為苛刻，在業(yè)界譽為“黑箱交易”，從某種角度分析，量化投資基本不依賴大腦，而是依據(jù)交易系統(tǒng)，繼而實施具體的決策，上述交易系統(tǒng)是之前確定的，且形式非常復雜的，這樣的系統(tǒng)往往具備較高的精準度。與此同時，交易系統(tǒng)開發(fā)需要一定的技術支持，即程序算法設計，部分開發(fā)者通常會采取相應措施，加密交易系統(tǒng)，以此保障知識產(chǎn)權不受侵害。外界投資者對此并不清楚，具體運行機制也存在極大的疑問。量化投資者基于交易系統(tǒng)的前提下，收集市場最新的數(shù)據(jù)變化，同時采集與之相關的信息，將其輸送至交易模型里，然后通過科學的計算，數(shù)據(jù)的挖掘，加密信息的處理，最終敲定資產(chǎn)配置方案，確定交易的最佳時機。按照相關公式進行量化投資在某種程度上是一種相對理性的投資，其自身的優(yōu)勢集中體現(xiàn)在分析策略這一環(huán)節(jié)，突出明晰性以及一致性，與此同時，運用信息與公式，由此獲得的結果基本相同，這在某種程度上對交易者非常有利，避免由于其客觀性以及隨意性而引發(fā)的交易失誤。
針對量化投資而言，其涵蓋多個方面：就現(xiàn)狀而言，主要包括量化資產(chǎn)配置、量化投資交易、風險管理。以資產(chǎn)配置為例，必須要基于行業(yè)選擇的前提下，以此實施有效配置，然后依據(jù)策略組合，在行業(yè)內開展相關工作，實行資產(chǎn)優(yōu)化。量化資產(chǎn)投資，它在某種程度上奠定了總體投資方向，確定發(fā)展前景最好的行業(yè)、風格和產(chǎn)品。換言之，投資者需要根據(jù)市場行情變化規(guī)律，選擇市場以及產(chǎn)品，然后給予最佳資金分配方案。相較于傳統(tǒng)的投資形式，量化投資更具一定的優(yōu)勢，更具科學以及合理性，同時兼具高信度。投資者可以依據(jù)數(shù)據(jù)模型，對整個市場進行有效分析，繼而給予相對準確的判斷，以此進行理性投資決策。
二、兩者之間的關聯(lián)性分析
金融衍生品與量化投資的有效結合能夠起到非常關鍵性的作用，投資者能夠選擇相對發(fā)展較好的金融產(chǎn)品進行量化投資，由此收獲了相對豐富的投資收益，因而探討兩者之間的關聯(lián)性以及有效融合具有劃時代意義。近年來，我國金融市場發(fā)展形勢良好，也因此帶動了金融衍生品的迅速擴大，促進了國民經(jīng)濟的迅速增值。但是以我國現(xiàn)有金融衍生品現(xiàn)狀來說，無論是從行業(yè)總量、規(guī)模，還是參與范圍及層次方面來看，金融衍生品都還屬于小眾市場，仍需不斷創(chuàng)新與改革。從目前情況分析，對于大部分的投資者而言，他們對于金融衍生品的了解還不夠透徹，這也導致了民主對于金融衍生品的了解甚少，基本都停留在電視或是報紙上對于金融衍生品的看法，這于金融衍生品的長遠發(fā)展是非常不利的。2008年的金融危機，很多實體企業(yè)采取了相應的對策，比如參與期貨市場，實施套期保值，以此降低生產(chǎn)經(jīng)營風險，也在某種程度上擴寬市場發(fā)展。
金融市場發(fā)展速度的加快，股指期貨得以大面積擴散，指數(shù)期權也擴大了應用范圍，這于我國金融市場發(fā)展而言是極為有利的因素，為量化投資提供良好的發(fā)展契機，迎來發(fā)展機遇。借助量化投資原理，運用相關實踐方法，通過計算機程序實施投資交易，這將是之后金融衍生品投資的主流方向。
金融衍生品的誕生是社會發(fā)展的必然產(chǎn)物，其功能性集中體現(xiàn)在投資風險規(guī)避，它形成的主要動因與投資者關系密切，滿足其轉移風險的需求，同時實現(xiàn)其套期保值實際需求，這一過程又被稱為風險對沖，這樣可以使投資者運用相對較少的低成本，基于現(xiàn)貨價格變動，達到規(guī)避風險的目的。從目前形勢分析，量化投資在我國金融衍生品上得到了廣泛應用，其對沖實踐需要借助相關載體，也就是具備一定的期貨市場方可實現(xiàn)，但是基于交易品種單一的現(xiàn)狀，這使得量化投資產(chǎn)品在某種程度上具有一定的局限性。隨著股指期權的誕生，個股期權的逐步實施，擴大了金融市場的投資發(fā)展，讓更多的投資者增加了風險規(guī)避渠道，推動了量化投資范圍的不斷擴大。量化交易策略也在某種程度上發(fā)生了改變，更具創(chuàng)造性，帶動實體經(jīng)濟發(fā)展。
金融衍生品的誕生以及投入使用促進了我國金融市場交易的逐步完善，這其中金融衍生品的一個非常重要的功能得到了極大的發(fā)揮，即價格發(fā)現(xiàn)。所謂價格發(fā)現(xiàn)功能，主要從參與者角度出發(fā)，他們通過獲得信息，且基于價格預期，利用公開拍賣形式，或是借助電腦進行撮合交易，這在某種程度上可以獲取市場真實需求，供求關系，并且極具競爭性以及預期性的體系。隨著世界經(jīng)濟一體化趨勢不斷加強，世界金融市場不斷擴大，與之相關的金融衍生品應用范圍也隨之不斷擴大，金融交易所的相關交易實現(xiàn)跨越式的進步，通過這種形式形成的價格權威性更強。上述價格通過不同的傳播工具不斷擴散，如報紙、電視、網(wǎng)絡等，范圍波及全球，儼然成為市場價格的引領者，這為大眾提供了良好的平臺，讓其透過相關經(jīng)濟信息了解經(jīng)濟動態(tài)，以便幫助投資者給予正確的決策，借以提升資源配置效率。量化投資相較于傳統(tǒng)投資形式具有一定的優(yōu)勢，這主要體現(xiàn)在兩個方面：分別是速度與規(guī)則，從某種角度分析，我們可以預期，量化交易應用范圍，促使市場報價更為緊密，成交更為頻繁，從而增強市場流動性。與此同時，基于量化交易策略而言，其中部分交易存在策略的相似性，這對于未來的金融市場影響頗大，集中體現(xiàn)在市場價格波動這一方面，具體表現(xiàn)為高波動性以及規(guī)律性，上述改變與量化投資有著非常直接的關聯(lián)。
金融衍生品是社會發(fā)展的階段性產(chǎn)物，量化投資是基于傳統(tǒng)投資形式基礎上的創(chuàng)新與變革，兩者之間具有一定的關聯(lián)性，就好比人和人之間的合作，通過量化投資，金融衍生品能夠在某種程度上受益，彰顯其風險規(guī)避功能，量化投資對于投資者而言是巨大的福音，使其更理性地進行投資，從而避免由于自身主觀原因而造成的經(jīng)濟損失，與此同時，能夠有效消除非預期損失。針對金融衍生品而言，其不斷發(fā)展對量化投資而言也是非常有益的，為其提供應用平臺，借助不同領域資源整合，從總體角度分析，優(yōu)化金融市場，交易環(huán)境不斷完善，并且對投資者影響極大，使其投資理念不斷升華，投資水平在某種程度上也得到看提高，繼而促使投資者通過結合金融衍生品與量化投資獲取豐厚的投資收益?？偟膩碚f，金融衍生品與量化投資可謂是相輔相成的關系，彼此相互促進又相互影響，協(xié)調好兩者的關系對金融市場發(fā)展益處多多。
三、結語
總體來說，金融衍生品在我國金融市場的廣泛運用極大的促進了國民經(jīng)濟的發(fā)展，量化投資是一種相對理想的投資理念，將金融衍生品與量化投資有效融合能夠獲得良好的成效，這于金融市場經(jīng)濟發(fā)展而言也是極為有利的因素，為投資者提供了良好的應用平臺，促使其獲得比較豐富的投資收益。文章主要介紹了金融衍生品以及量化投資的發(fā)展，重點闡述了兩者之間的相關性。
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記者：量化投資有什么特點？
劉釗：量化投資的主要特點是買入、賣出股票，不再是由人的主觀判斷做出決定，而是由量化模型決定。量化投資是一套科學的方法，有嚴格的分析、計算，什么好什么不好，不是我們自己說了算，是數(shù)據(jù)和模型說了算。即使是簡單的低市盈率投資方法，只要能嚴格執(zhí)行，就能取得超額收益。
記者：排除了人為主觀情緒的影響，但由量化模型控制的量化投資基金的收益會如何呢？
劉釗：我們可以看看美國最成功的量化投資大師――詹姆斯?西蒙斯管理的大獎章基金，在1989年―2006年的17年間，大獎章基金平均年收益率達38.5%，而股神巴菲特過去20年的平均年回報率也不過20%。正是鑒于量化投資的巨大威力，摩根士丹利華鑫基金公司經(jīng)過兩年的精心準備，推出了國內真正意義上的量化投資基金――大摩華鑫多因子基金。
記者：量化投資的成敗，關鍵在哪里？
劉釗：普通投資者買賣股票，主要是基于政策、基本面、市場、技術等各種信息和經(jīng)驗來做出交易決定，這些因素屬于主觀判斷，而且往往容易受到情緒的影響。量化投資是將投資思路通過設定的指標、參數(shù)體現(xiàn)在量化模型上，通過計算機系統(tǒng)自動買賣股票，因此，量化投資的關鍵點就在于建立一個好的量化模型。
記者：量化投資和價值投資沖突嗎？
劉釗：說到投資，大家首先想到的是巴菲特的價值投資，從長期的歷史實踐看，價值投資確實比較有效，量化投資也可以建立價值投資類的模型。
舉例來說，衡量價值投資的最重要指標是低市盈率，如果以市盈率為標準來建模，以2005年5月為時間點，按市盈率對所有上市公司排序，再按市值比例模擬買入市盈率最低的100只股票，第二年5月，重新計算市盈率最低的100只股票，并調整組合，如此重復，每年調整一次倉位。得到的結果是，從2005年5月至2010年5月，滬深300指數(shù)的年化收益率為25.4%，同期量化建模的低市盈率策略基金的年化收益率達到29.46%，與滬深300指數(shù)相比，低市盈率策略基金的超額收益為4.06%。以此為基礎，再以預期市盈率為基礎建立一個模型，并模擬買入當年預期市盈率最低的100只股票，量化模型的年化收益率有36.51%。
記者：大摩華鑫的量化投資模型有何成功之處？
劉釗：大摩華鑫量化投資的模型既有一些過去歷史上證明非常有效的投資方法，比如價值投資，也有投資管理團隊的支持，大摩華鑫資深基金經(jīng)理多年的投資經(jīng)驗也為大摩華鑫的量化模型提供了一些思路。此外，我們還通過外方股東摩根士丹利以及通過數(shù)據(jù)挖掘的方法，找到一些好的投資策略，為建模提供思路和方法。
在銀華基金副總經(jīng)理兼量化投資總監(jiān)周毅看來，量化投資成功的關鍵在于團隊。目前，銀華基金已初步完成了量化團隊的人員配備和流程建設，未來，將努力打造一只國內領先的專業(yè)化、綜合性的旗艦量化投資團隊。
分級基金為突破口 首戰(zhàn)告捷
由于量化投資在股票市場的應用范圍較廣，包括金融工具設計、指數(shù)增強、市場中立阿爾法模型以及套利策略等等多個方面。在反復比較深思熟慮后，周毅選擇將金融工具創(chuàng)新作為突破口。
周毅認為，相比于其他的量化投資領域，金融工具與市場地域性特征關聯(lián)度最低，因此移植性最強，成功概率就越高，同時在中國市場相對比較欠缺。所有的金融工具中，在國外使用得最廣泛的就是結構化。
截至今日，銀華共推出了三只指數(shù)分級基金和一只股票型分級基金，包括銀華深100（首只深100分級指基）、銀華中證等權重90（首只等權重分級指基）、銀華中證內地資源（首只投資主題指數(shù)的分級基金）和銀華消費主題（首只主動管理的主題類分級基金）。這四只分級占據(jù)目前市場上分級基金規(guī)模的絕對優(yōu)勢。銀華深100是上市首只首日出現(xiàn)雙溢價的分級基金，也是目前是場內規(guī)模最大的基金，約為150億元左右；銀華中證等權重90是第一個觸閥值折算的分級基金，為所有分級產(chǎn)品的發(fā)展完善和風險控制提供了可借鑒的寶貴經(jīng)驗。
“市場和投資者以自己的方式證明了分級基金這種金融創(chuàng)新符合A股現(xiàn)階段的運行特點，滿足了國內投資者對杠桿和借貸收益的需求，更堅定了我們在工具型產(chǎn)品的研發(fā)和量化投資策略推廣上的信心?！?/p>
看好中國量化投資“錢”景
不過分級基金只是整個量化投資應用中金融工具設計的一部分，其發(fā)展的背景是目前國內衍生品缺乏的現(xiàn)狀。周毅表示：“我們想做全方位的量化投資，包含量化投資的各個領域?！?/p>
今年以來，銀華的多只專戶產(chǎn)品已經(jīng)成功在A股市場上綜合應用以上兩項策略。據(jù)記者了解，銀華專戶產(chǎn)品中，表現(xiàn)最好的賬戶年化收益（扣除各種費率后）大幅超越同期滬深300指數(shù)。波動率僅約為滬深300波動率的1/3。盡管受現(xiàn)有法規(guī)和交易平臺限制，在美國應用的量化策略大多數(shù)無法在A股實現(xiàn)，但銀華在專戶對沖產(chǎn)品上的成功嘗試，證明了在國內利用量化投資方法可以獲得絕對收益，而且隨著各種限制的寬松化以及杠桿機制的引入，量化絕對收益產(chǎn)品可以擁有巨大的發(fā)展空間，中國式量化投資前景廣闊。
志做國內旗艦量化團隊
周毅將銀華目前在量化投資領域所取得的諸多成就都歸功于其全業(yè)務線的量化團隊打造。銀華在業(yè)內屬于較早開展專門的量化投資研究的公司之一，目前量化投資團隊已經(jīng)達到16人，職責涵蓋了金融工具、α策略、套利及實時風控等量化投資的各個業(yè)務鏈?！傲炕顿Y成員所搭建的系統(tǒng)平臺，形成了穩(wěn)定的流水線，為量化產(chǎn)品的運作提供了堅實的保障?！?/p>
【關鍵詞】量化投資；阿爾法策略；期貨策略；做市商策略
一、背景介紹
量化投資是金融領域相對前沿的一門學科，它強調將數(shù)學、物理、統(tǒng)計、計算機等數(shù)量的方法與投資結合賺取收益。在國外，量化投資已經(jīng)有幾十年的發(fā)展歷史，但是在國內由于市場因素等方方面面的限制，該領域處于朝陽期，發(fā)展的機會巨大。目前狹義的量化投資包括追求股票中性收益的阿爾法對沖策略，追求高收益的期貨策略（包括股指期貨和商品期貨策略），以及在國內市場尚未成型的做市場策略等。
二、量化投資理論闡述
（一）經(jīng)典量化投資理論
阿爾法對沖策略的理論模型來自于CAPM模型以及APT模型，其基本思想就是選出具有正阿爾法收益的股票：將來自市場的貝塔風險對沖，最終獲取阿爾法收益。具有阿爾法收益的股票在生活中隨處可見，在大牛市中，如果前期漲的比較好的股票在之后也會有很好地表現(xiàn)，這樣的股票具有動量因子；在超跌的行情中，前期跌的過于兇猛的股票在后期有比較好的表現(xiàn)，這樣的股票具有反轉因子；諾比爾經(jīng)濟學獎得主法瑪和弗蘭奇曾經(jīng)發(fā)現(xiàn)小市值成長因子具有顯著超額收益，并提出了著名的法瑪弗蘭奇三因子模型。阿爾法策略的核心一方面在于選取合適的數(shù)學模型，另一方面在于從投資的經(jīng)驗中尋找能夠帶來超額收益的因子。
阿爾法對沖策略在大牛市當中不及股票純多頭策略。以2015年上半年大牛市為例，阿爾法策略基本跑不贏指數(shù)；反之，一些比較搶眼的股票純多頭策略取得了100%以上的收益。但是在接下來的幾次黑天鵝事件中，股票純多頭產(chǎn)品紛紛清盤，其中不乏一些大牛；但是比較穩(wěn)定的阿爾法產(chǎn)品在市場大跌時凈值依然在穩(wěn)步上升。目前阿爾法對沖策略的壓力來自于兩方面，一方面由于投資者對市場的悲觀情緒導致股指期貨持續(xù)貼水，另一方面監(jiān)管層對于股指期貨的限制使得阿爾法策略開發(fā)者變得更加謹慎。但是鑒于其科學的方法和可靠的控制風險的能力，阿爾法策略的未來非常光明。目前國內阿爾法對沖策略的頂級私募包括尊嘉資產(chǎn)、寧聚資產(chǎn)、金锝資產(chǎn)等；公募阿爾法的權威包括富國量化基金經(jīng)理李笑薇女士等。
期貨多空策略主要包括股指期貨與商品期貨策略。期貨的T+0的交易機制使得程序交易可以更為方便的進行。最基本的期貨策略就是穿越均線策略，例如當期貨上穿60分鐘均線則認為其上升勢頭已經(jīng)形成，進而做多；如果期貨下穿60分鐘均線，則認為其下降勢頭已經(jīng)形成，平多頭同時做空頭。主觀投資者的虧損很大一部分原因來自于交易缺乏紀律性，但是程序化期貨成功的克服了交易者的這一行為金融學弊端。最直接的例子仍然是這次股災，由于股市期貨在股災期間存在著明顯的下行趨勢，多數(shù)成熟的期貨多空策略均發(fā)現(xiàn)這一下行趨勢并多空。股災期間股指期貨多空策略賺得盆滿缽滿，但是某種程度上程序化交易也加重了市場的趨勢效應。目前國內期貨策略的頂級私募包括淘利資產(chǎn)、黑翼投資等。
做市場算法在國外是一個高速發(fā)展的領域，最為杰出的代表就是西蒙斯的文藝復興基金。索羅斯、巴菲特為大家所熟知，但是西蒙斯這個名字就要低調得多。在過去十幾年，文藝復興基金獲得了年化35%的收益。文藝復興基金雇用了大量數(shù)學、物理、統(tǒng)計學博士，通過機器學習算法等，對市場上的微觀交易行為進行細致的分析，以‘薅羊毛’的方式不斷吸取收益。我們傳統(tǒng)投資者很難捕捉交易當中微觀交易結構，但是高頻交易者可以從一系列的買賣競價單中挖掘市場中的交易動態(tài)，發(fā)覺我們肉眼難以發(fā)現(xiàn)的蛛絲馬跡。
（二）廣義量化投資理論
更為廣義的量化金融包括一切基于數(shù)量理論對金融市場的研究。萬物皆數(shù)，學科相通，無數(shù)的智慧可以應用于金融市場。股市泡沫對于廣大散戶而言是一個虛無縹緲的事物，但是物理學中的模型卻可以將股票泡沫以一個數(shù)量的形式呈現(xiàn)。LPPL模型，就是地球物理系中的對數(shù)周期性冪律模型，其創(chuàng)始人Sornette曾多次成功預言股災的產(chǎn)生；劉淳等將貝葉斯方法應用于股市的變結構研究，并得出具有參考價值的理論：重大金融事件的發(fā)生往往會帶來股市內在結構的變化；人類的智慧是相通的，現(xiàn)在化學、物理學、生物學、計算機科學、數(shù)學等學科的跨學科領域研究已經(jīng)取得了重大進步，相信在將來金融學這一社會科學領域的學科將會越來越多的出現(xiàn)自然科學的身影。
目前國內金融市場正在逐漸走向大資管時代，越來越多的投資者會通過專業(yè)的投資者將資金投入市場。量化投資與傳統(tǒng)主動投資乃是武俠中的“劍宗”與“氣宗”，兩者各有長短。在大資管時代兩大流派將會各霸江山。巴菲特般股神將會不斷創(chuàng)造著財富神話，西蒙斯般的科學達人們也會不斷將人類的智慧充分的應用于金融市場；并且隨著市場競爭的加劇，成熟的投資者將管控著更多的財富。未來如何風云劇變？我們拭目以待。
參考文獻：
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【關鍵詞】量化投資 特點 策略 發(fā)展
一、引言
量化投資在國外的實踐已經(jīng)有了40多年的發(fā)展，我國的量化投資起步較晚，從2004年開始出現(xiàn)量化投資的產(chǎn)品，由于缺乏有效的對沖手段，直到2010年4月滬深300股指期貨上市之后才能算是真正意義上開始涉足量化投資。[1]
2015年的中國股市跌宕起伏，杠桿配資引發(fā)了大幅上漲和斷崖式下跌，股市出現(xiàn)罕見的千股漲停、千股跌停、千股停牌的奇觀，眾多機構投資者和散戶蒙受了巨大的損失。但其中少數(shù)量化投資基金在大幅波動的市場中卻表現(xiàn)相對穩(wěn)定。量化投資基金和量化對沖策略的穩(wěn)健，很快引起了全市場的關注，也成為近期銀行、券商、信托等機構追捧的新的產(chǎn)品模式。
在此背景下，作者在本文中對于量化投資的概念、特點、策略、理論基礎和發(fā)展做一個總結，希望為量化投資研究和實踐做一些參考。
二、量化投資解讀
（一）量化投資的定義
量化投資在學術界并沒有嚴格統(tǒng)一的定義，現(xiàn)有的定義對于量化投資的定義的側重點各有不同。本文對于量化投資的定義為：
量化投資是指將投資者的投資思想或理念轉化為數(shù)學模型，或者利用模型對于真實世界的情況進行模擬進而判斷市場行為或趨勢，并交由計算機進行具體的投資決策和實施的過程。
（二）量化投資的特點
1.投資決策中能夠客觀理性，克服人類心理對投資決策的影響。傳統(tǒng)投資的分析決策，大多數(shù)方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在進行投資決策時，很難不受市場情緒的影響。[2]量化投資運用模型對歷史和當時市場上的數(shù)據(jù)進行分析檢測，模型一經(jīng)檢驗合格投入正式運行后，投資決策將交由計算機處理，一般情況下拒絕人為的干預，這樣在進行投資決策時受人的情緒化的影響將很小，投資過程可以做到理性客觀。
2.能夠通過海量信息的大數(shù)據(jù)處理，提高投資決策效率。我國股票市場上有近3000只股票，與上市公司相關的各種信息紛繁復雜，包括政策、國內外經(jīng)濟指標、公司公告、研究報告等，投資者靠自己手工的篩選根本就是力不從心。量化投資的出現(xiàn)為這個問題的解決帶來了希望。量化投資運用計算機技術快速處理大量數(shù)據(jù)，對其進行辨別、分析、找出數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)并做出投資決策，大大減少了人工的工作量，提高了投資決策效率。
3.能夠實現(xiàn)精準投資。傳統(tǒng)的投資方法中認為投資是一門藝術，投資決策需要的是投資者的經(jīng)驗和技術，投資者的主觀評價起到?jīng)Q定作用。而量化投資有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精準投資。例如在股指期貨套利的過程中，現(xiàn)貨與股指期貨如果存在較大的差異時就能進行套利，量化投資策略和交易技術會抓住精確的捕捉機會，進行套利交易來獲利。另外，在控制頭寸規(guī)模方面，傳統(tǒng)的投資方法只能憑感覺，并沒有具體的測算和界定，而量化投資必須要設定嚴格精確的標準。[3]
4.能夠快速反應和決策，把握市場稍縱即逝的機會。量化投資往往利用高速計算機進行程序化交易，與人腦相比它能夠迅速發(fā)現(xiàn)市場存在的信息并進行相應的處理，具有反應快速、把握市場稍縱即逝的機會的特點。量化投資在速度上最出色的運用就是高頻交易，與低頻交易相對，高頻交易是通過高速計算機，在極短的時間內對市場的變化做出迅速的反應并完成交易。[4]
5.能夠有效地控制風險，獲取較為穩(wěn)定的收益。與傳統(tǒng)投資方式不同的是，量化投資在獲得較高超額收益的同時能夠更好地控制風險，業(yè)績也更為穩(wěn)定。相關研究顯示，1996年至2005年期間，量化投資基金與以所有傳統(tǒng)主動型投資基金和偏重于風險控制的傳統(tǒng)主動型投資基金的信息比率對比情況中，量化投資基金的信息比率都是最高，說明量化投資相對于傳統(tǒng)投資，能夠在獲得更高的超額收益的同時，有效地控制風險。
三、量化投資的策略
一般的量化投資的策略指的是用來實現(xiàn)投資理念或模擬市場行為判斷趨勢從而獲取收益的模型。量化投資需要權衡收益、風險、交易成本、具體的執(zhí)行等各個方面，一般情況下這些方面會形成相對獨立的模塊。有時候量化投資策略模型也會將風險、成本等方面融合在模型中。
（一）國外量化投資策略的分類
國外習慣上將量化投資的策略分成兩大類，一類是阿爾法導向的策略，另一類是貝塔導向的策略。阿爾法策略（alpha strategy）是通過量化擇時和調整投資組合中不同資產(chǎn)的頭寸大小來獲取收益的策略;貝塔策略（beta strategy）是通過量化的手段復制指數(shù)或者稍微的超出指數(shù)收益的策略。[6]相比而言，量化指數(shù)的貝塔策略相對更容易，所以一般情況下所說的量化投資的策略指的是阿爾法策略（alpha strategy）。
阿爾法策略主要有兩種類型，分別為理論驅動模型和數(shù)據(jù)驅動模型。
理論驅動模型是比較常見的類型，這些策略是運用已經(jīng)存在的經(jīng)濟、金融學的理論，構建策略模型，進行投資決策。理論驅動模型根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)的不同可以進一步分類，主要有基于價格相關數(shù)據(jù)的策略和基于基本面數(shù)據(jù)的策略。
數(shù)據(jù)驅動模型廣泛的被運用于股票、期貨和外匯市場，因為采用的數(shù)學工具更為復雜，相對而言難于理解，目前使用的還不是很多。與理論驅動模型不同，數(shù)據(jù)驅動模型認為進行投資決策其實是不需要理論的支持，運用數(shù)據(jù)挖掘技術，可以從數(shù)據(jù)（例如交易所的價格數(shù)據(jù)）中識別出某種行為模式或市場趨勢，進而進行預測或者解釋未來的模式，從中獲取收益。
（二）我國量化投資策略的分類
國內比較常見的量化投資策略主要有兩種分類方式，一種是按投資標的所在市場分類區(qū)分的量化投資策略，分為現(xiàn)貨市場和衍生品市場量化投資策略?，F(xiàn)貨市場包括股票市場、ETF市場和債券市場，衍生品市場包括商品期貨市場、股指期貨市場、國債期貨市場、外匯市場和期權與其他衍生品市場，國內運用較多的是投資于商品期貨和股指期貨等期貨市場。
另一種分類方式是分為兩大類：判斷趨勢的單邊投機策略和判斷波動率的套利交易策略。[7]單邊投機策略主要包括量化選股和量化擇時，套利交易策略主要包括股指期貨套利、商品期貨套利、統(tǒng)計套利、期權套利、另類套利策略等，目前國內普遍采用的是這種分類方式。
四、量化投資理論的發(fā)展
（一）投資理論的發(fā)展
量化投資的理論基礎最早可以追溯到上個世紀50年代，Markowitz（1952）[8]第一次把數(shù)理工具引入到金融研究領域，提出了均值――方差模型和風險報酬與有效前沿的相關概念，這是量化投資接受的最早的嚴肅的學術成果。Sharpe（1964）[9]、Litner（1965）[10]、Mossin（1966）[11]在馬克維茨研究的基礎上得出了資本資產(chǎn)定價模型（CAPM），這是如今度量證券風險的基本的量化模型。
20世紀60年代，Samuelson（1965）與Fama（1965）[12]提出了有效市場假說（Efficient Markets Hypothesis，EMH），這為后來在新聞量化交易等方面提供了思路和理論支持。20世紀70年代，金融衍生品不斷涌現(xiàn)，對于衍生品的定價成為當時研究的重點。Black和Scholes（1973）[13]將數(shù)學方法引入金融定價，他們建立了期權定價模型（B-S模型），為量化投資中對衍生品的定價奠定了理論基礎。在該理論之后，Ross（1976）[14]根據(jù)無套利原則提出了套利定價理論（APT），該理論是資本資產(chǎn)定價模型（CAPM）的完善和發(fā)展，為量化投資中的多因素定價（選股）模型提供了基礎，這也是Alpha套利的思想基礎。
20世紀80年代，期權定價理論倒向微分方程求解;“金融工程”概念得以產(chǎn)生，金融工程著力于研究量化投資和量化交易。同期，學者們從有效市場理論的最基本假設著手，放寬了假設條件，形成了金融學的另一個重要的分支――行為金融學。
20世紀90年代，金融學家更加注重對于金融風險的管理，產(chǎn)生了諸多的數(shù)量化模型，其中最為著名的風險管理數(shù)量模型是VaR（Value at Risk）模型，這是量化投資對于風險控制的重要理論基礎。[15]
20世紀末，數(shù)理金融對于數(shù)學工具的引入更加的迅速，其中最為重大的突破無疑是非線性科學在數(shù)理金融上的運用，非線性科學的出現(xiàn)為金融科學量化手段和方法論的研究提供了強有力的研究工具[16]，尤其在混合多種阿爾法模型而建立混合模型時是非常有效的一種技術。
（二）量化投資的數(shù)學和計算基礎
量化投資策略模型的建立需要運用大量的數(shù)學和計算機方面的技術，主要有隨機過程、人工智能、分形理論、小波分析、支持向量機等。[17]隨機過程可以用于金融時序數(shù)列的預測，在現(xiàn)實中經(jīng)常用于預測股市大盤，在投資組合模型構建的過程中，可以優(yōu)化投資組合;人工智能的很多技術，例如專家系統(tǒng)、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法等，可以運用于量化投資;分形理論用于時間序列進行預測分析;小波分析主要用于波型的處理，從而預測未來的走勢;數(shù)據(jù)挖掘技術可以運用于數(shù)據(jù)驅動模型，還可以運用于設置模型的細節(jié);支持向量機可以分析數(shù)據(jù)，識別模式，用于分類和回歸分析。
五、國內外量化投資實踐的發(fā)展
（一）國外量化投資實踐的發(fā)展
本文認為量化投資在國外的發(fā)展已經(jīng)經(jīng)歷了四個發(fā)展階段：
1.第一階段從1949年至1968年：對沖階段。該階段是量化投資的萌芽階段，該階段具體的量化投資實踐很少，主要是為量化投資提供的理論基礎和技術準備，量化投資脫胎于傳統(tǒng)投資，對抗市場波動，通過對沖穩(wěn)定Alpha收益，但收益率低了。
2.第二階段從1969年至1974年：杠桿階段。在該階段，量化投資從理論走入了實踐。在投資思路上，因為原本的Alpha策略收益有限，通過放杠桿擴大第一階段的穩(wěn)定收益。實踐方面，1969年，前美國麻省理工學院數(shù)學系教授愛德華?索普（Ed Thorp）開辦了第一個量化對沖基金，進行可轉債套利，他是最早的量化投資的者使用者。1971年，巴萊克國際投資公司（BGI）發(fā)行了世界上第一只被動量化基金，標志著量化投資的真正開始。
3.第三階段從1975年至2000年：多策略階段。在這一階段，雖有一定的挫折，但總體上量化投資得到了平穩(wěn)的發(fā)展。在投資思路上，由于上一階段通過杠桿放大收益的副作用產(chǎn)生，放大以后的波動率又增大，從而轉向繼續(xù)追求策略的穩(wěn)定收益，具體的手段是采用多策略穩(wěn)定收益。實踐方面，1977年，美國的富國銀行指數(shù)化跟蹤了紐約交易所的1500只股票，成立了一只指數(shù)化基金，開啟了數(shù)量化投資的新紀元。[18]1998年，據(jù)統(tǒng)計共有21只量化投資基金管理著80億美元規(guī)模的資產(chǎn)。[19]
4.第四階段從2000年至今：量化投資階段。這一階段，量化投資得到了迅猛的發(fā)展，并且發(fā)展的速度越來越快。投資思路上，運用量化工具，策略模型化，注重風險管理。在實踐方面，在2008年全球金融危機以前，全球對沖基金的規(guī)模由2000年的3350億美元在短短的7年時間內上升至危機發(fā)生前的1.95萬億美元，受美國次貸危機的影響全球對沖基金規(guī)模有較大的回落，直到2008年之后，在全球經(jīng)濟復蘇的大背景下對沖基金規(guī)模才開始反彈。
（二）我國量化投資的發(fā)展
本文認為，到目前為止，我國量化投資的發(fā)展的主要經(jīng)歷了三個階段：
1.第一階段從2004年至2010年：起步階段。在這一階段，由于我國沒有足夠的金融工具，量化投資在我國發(fā)展緩慢。2004年8月，光大保德信發(fā)行“光大保德信量化股票”，該基金借鑒了外方股東量化投資管理理念，這是我國最早的涉足量化投資的產(chǎn)品。2010年4月16日，準備多年的滬深300股指期貨的在中金所的上市，為許多對沖基金的產(chǎn)品提供了對沖工具，從此改變了以前我證券市場只能單邊進行做多的情況。
2.第二階段從2011年至2013年：成長階段。2011年，被認為是我國量化對沖基金元年，[21]而隨著股指期貨、融資融券、ETF和分級基金的豐富和發(fā)展，券商資管、信托、基金專戶和有限合伙制的量化對沖產(chǎn)品的發(fā)行不斷出現(xiàn)，這個階段的量化投資真正意義上開始發(fā)展，促使該階段發(fā)展的直接原因就是股指期貨的出現(xiàn)。[20]
3.第三階段從2014年至今：迅猛發(fā)展階段。2014年被認為是“值得載入我國私募基金史冊的一年”，基金業(yè)協(xié)會推行私募基金管理人和產(chǎn)品的登記備案制，推動了私募基金的全面陽光化，加速了私募基金產(chǎn)品的發(fā)行，其中包括量化對沖型私募產(chǎn)品。2014年稱得上我國量化對沖產(chǎn)品增長最迅速的一年，以私募基金為代表的各類機構在量化對沖產(chǎn)品上的規(guī)模均有很大的發(fā)展，部分金融機構全年銷售的量化對沖基金規(guī)模超過了百億。
2015年，上證50ETF期權于2月9日正式推出，這對于對我國的量化投資有著極大的促進作用。4月16日，上證50與中證500兩只股指期貨新品種的上市給量化投資帶來更多的策略的運用，金融衍生品的不斷豐富和發(fā)展，為量化投資提供更多的豐富對沖手段，也提供了更多的套利機會。
六、總結
量化投資的技術、策略、硬件設施條件都在飛速的發(fā)展，與傳統(tǒng)的投資方式相比，量化投資有著自身的特點和優(yōu)勢。尤其是量化對沖產(chǎn)品，以其長期穩(wěn)健的收益特征，成為目前“資產(chǎn)荒”下對信托、理財產(chǎn)品和固定收益產(chǎn)品良好的替代產(chǎn)品。未來隨著我國股指期貨、融資融券、國債期貨、期權等金融產(chǎn)品的不斷創(chuàng)新，以及股指期貨市場未來逐步恢復正常，量化投資發(fā)展前景不可限量。
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本刊記者專訪了建信責任ETF、建信社會責任聯(lián)接基金經(jīng)理葉樂天，為我們揭開量化投資的面紗。來自浙江，北大數(shù)學系出身的葉樂天，談起量化投資，如數(shù)家珍。在他看來，量化投資與基本面投資在方法論上有較大差別。后者類似中醫(yī)，通過實地調研考察，望聞問切，接觸病人，獲取信息，加以判斷；前者則把影響投資的各方面情況以及投資邏輯轉化為數(shù)據(jù)和模型，類似西醫(yī)，用醫(yī)療設備對病人進行體檢和化驗，更重視借助圖表和數(shù)據(jù)對病人的病情做出判斷，因此能做到不見病人而對其基本特征了如指掌。
：請通俗介紹一下什么是量化投資，它的發(fā)展情況如何？
葉樂天：中國量化投資研究院院長陳工孟曾做過這樣的描述：第一批聰明人叫金融學家，他們發(fā)明了各種各樣的金融衍生品賺得盆滿缽滿；第二批聰明人叫數(shù)學家，他們通過各種數(shù)據(jù)模型去發(fā)現(xiàn)了一些不合理的現(xiàn)象，同時發(fā)現(xiàn)了賺錢的機會，然而數(shù)學家不知道怎么把錢賺到手；第三批聰明人就是IT工程師、軟件工程師，他們幫助第二批聰明人實現(xiàn)了賺錢的機會。而“量化投資”就是高端的金融人才、數(shù)學家和一流的IT工程師的復合。在美國有一種說法，最聰明的人，最高端的技術首先應用在兩個領域，一個領域就是國防，第二個領域就是華爾街。
量化投資從20世紀70年代在美國興起，經(jīng)過40多年的發(fā)展，已經(jīng)成為西方金融市場最為重要的投資方式之一。從20世紀90年代初期開始，量化投資的資產(chǎn)管理規(guī)模迅速增長，2000～2007年，美國的量化投資總規(guī)模增長了4倍多。2011年美國的量化投資和對沖基金的規(guī)模經(jīng)過金融危機以后再創(chuàng)新高，達到了2萬多億美元的規(guī)模。
2009年被稱為中國量化投資元年。隨著2010年股指期貨的推出，金融衍生品迅速登上中國資本市場的舞臺，為量化投資的發(fā)展創(chuàng)造了有利的條件，而量化投資的發(fā)展為投資者提供了可選擇的、非常有優(yōu)勢地位的投資方式。
：量化投資與價值投資有什么關系？
葉樂天：資本市場之大，每位強者都有自己的成功之道。相對于巴菲特過去20年平均20%的年回報率，有位中國人不太熟悉的高手更勝一籌，他就是華爾街的“模型先生”詹姆斯·西蒙斯。西蒙斯創(chuàng)辦的大獎章基金從1989年到2006年的平均年收益率高達38.5%，凈回報率超過巴菲特，即使在次貸危機爆發(fā)市場一片陰霾的2007年，他的基金回報都高達85%。
與股神巴菲特的“價值投資”不同，西蒙斯的投資成就依靠的是“量化投資”。這位24歲起就出任哈佛大學數(shù)學系教授的數(shù)學天才，依靠數(shù)學模型和計算機技術捕捉著市場機會。他認為，數(shù)學模型比主動投資能夠更有效地降低風險。雖然中國人對西蒙斯這個名字還比較陌生，但量化投資產(chǎn)品在華爾街已經(jīng)非常普遍。
：為什么說量化投資像西醫(yī)？
葉樂天：隨著計算機運算速度的提高，華爾街的量化投資已經(jīng)發(fā)展到爭取幾毫秒的機會。同一個套利機會下，誰下單早，誰就能抓住機會。盡管大家爭取的可能是萬分之一的收益，但是通過每天大量的交易，日積月累，就能取得很高的回報。
與市場熟悉的定性投資相比，量化投資在研究方法上與其有著很大不同。定性投資主要通過公司基本面研究進行投資決策。需要基金經(jīng)理到企業(yè)調研，看研究報告，與高管深入交流、了解大股東訴求，了解公司發(fā)展規(guī)劃之類，有深度。量化投資則注重廣度，比如市場上有2000只股票，量化投資會通過計算機比較2000只股票的數(shù)據(jù)，找出上漲個股共同的特征因子進行投資。與定性投資產(chǎn)品的基金經(jīng)理經(jīng)常出差不同，我主要的工作都在案頭——搜集數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)、還有編程。
定性投資和定量投資的差異如同中醫(yī)和西醫(yī)的關系。定性投資更像中醫(yī)，更多地依靠經(jīng)驗和感覺判斷病在哪里；定量投資更像西醫(yī)，依靠模型判斷，模型對于基金經(jīng)理的作用就像CT機對于醫(yī)生的作用。
：如何選擇量化投資產(chǎn)品尤其是指數(shù)基金？
葉樂天：目前，量化投資在中國公募基金市場的形態(tài)還比較簡單，主要可以分為被動型的和主動型的。被動型的量化產(chǎn)品包括了大量的指數(shù)基金；主動型的量化產(chǎn)品則主要有3種模式，分別是“多因子型”、“事件型”和“宏觀擇時型”的。事件型和宏觀擇時型相對容易理解。多因子型，就是通過比較數(shù)據(jù)，篩選出個股走勢變化的關聯(lián)因子，然后，在未來個股走勢出現(xiàn)類似因子時，觸發(fā)交易，從中取得收益。
在公募產(chǎn)品中，以指數(shù)型產(chǎn)品為主，主動量化的產(chǎn)品數(shù)量稀少。公募基金受制于交易監(jiān)管規(guī)則，比如在同一天的交易中，不能對同一標的做反向交易，在衍生品工具的使用上也非常有限，所以做主動量化的產(chǎn)品較少。同時，量化投資不像定性研究，對單個公司研究得很透，經(jīng)得起很大的波動，追求的漲幅也大。量化投資通常追求很小的漲幅，但業(yè)績比較穩(wěn)定。而且，歷史上指數(shù)基金的業(yè)績表現(xiàn)還算穩(wěn)定，主動量化基金產(chǎn)品的穩(wěn)定性稍差，而業(yè)績穩(wěn)定對開放式基金更加重要。此外，市場深度不夠也制約了量化產(chǎn)品在中國的發(fā)展。公募基金的規(guī)模通常比較大，如果做主動型的產(chǎn)品，更換持倉的沖擊成本就比較大。
不過，對于普通投資者而言，要投資量化基金時，并不是非要弄懂基金的運作模型。選擇一只量化產(chǎn)品與選擇普通的基金產(chǎn)品，方法并沒有太大的差異。首先，投資者需要了解量化產(chǎn)品的過往業(yè)績，如果基金持續(xù)一段時間業(yè)績表現(xiàn)優(yōu)秀，說明這種模型相對來說是較為可靠的。其次，就是看基金經(jīng)理的投資理念和思路方法投資者是否認可，因為基金經(jīng)理正是模型的制定者。最后應當考慮個人整體的資產(chǎn)配置，從長期的角度對基金產(chǎn)品進行合理配置，不用過多地顧慮投資時機。
