量化投資靠精細管理出業績

白仲光

今年以來，量化投資成為中國基金業非常熱衷的—個話題。事實證明，大多數主動型基金因為自身投資的短板，難以戰勝市場。在這種背景下，量化投資受到不少基金公司的青睞，而長盛基金近四年來經過對該領域的研究和實踐積累，借鑒國內外量化投資產品的成熟經驗，正式推出長盛量化紅利策略股票型基金，開拓了投資者的視野。

主動型投資方法面臨革新

人的思維在任何時候都只能考慮有限個變量，對傳統主動型投資人而言，決策廣度的有限性，體現在跟蹤股票數量上的限制，以及決策時思考變量上的限制。當然，傳統的主動投資方法在決策深度上是有優勢的，所以做更加深入的基本面研究，以彌補決策廣度的不足，是決定成敗的關鍵。

隨著市場信息傳遞速度的加快，眾多分析師對基本面數據的不斷挖掘，更加深入的分析，似乎越來越難以彌補決策廣度的不足。如果將傳統主動型投資比喻為—個“揀西瓜”比賽的話，現在剩下的西瓜越來越小了，那么這時“揀西瓜”的工具與方法就顯得非常重要了。

即使投資人有超越市場的預測能力，但現實中收益常常被投資人主觀認知上的情緒化波動侵蝕掉了。同時，傳統投資的管理者本身情緒難免受到周圍環境的影響，常常會做出一些偏離自己判斷的交易行為，這樣的隨機交易常常會侵蝕掉部分應該獲得的收益。

數量化投資彌補主觀判斷的缺陷

與傳統基金的基金經理相比，量化基金經理們更愿意將他們的見解與目前速度驚人的計算機技術、統計技術等結合起來作為研究工具，在模型中可以將自己的研究和視野拓展到只要有數據支持的任何地方。比如，量化基金經理們可以把所有股票納入自己的海選范圍內，從多維度的變量空間中找到自己的獲利機會，并可以檢驗這樣的獲利機會在歷史上的成敗概率。這樣的變量可以包括宏觀變量、基本面變量、財務數據以及有關投資者心理的市場行為變量。當然，量化投資跟蹤調查的范圍可以很廣，但是在最終決策上要受到眾多限制的，以保證在控制風險水平的前提下，實現收益率的最大化。

另外，量化投資和傳統的投資可以找到合理的結合點，這在量化模型的輸入變量View上，因為任何觀點既可以來自于歷史規律的檢驗，也可以來自于人腦對未來的主觀判斷。當然，在量化投資的過程中，依賴主觀判斷的成分相對要小得多，因為大多數量化經理們認為，依靠沒有數據支持的主觀判斷做出的決策總是不可靠的。

總之，量化技術有如下三方面的優勢：一是及時快速地跟蹤市場變化，不斷發現能夠提供超額收益的新的統計模型，尋找新的交易機會；二是準確客觀評價交易機會，克服主觀偏差；三是在控制風險的條件下，充當準確實現分散化投資目標的工具。

長盛基金早在2005年就在國內基金行業率先成立金融工程部，主要從事國內A股市場數量化策略與模型的研究。經多年的努力與積累，建設了先進的金融工程數據與策略模擬平臺，并逐漸形成一套有效的量化投資方法與策略體系。在此背景下，長盛基金推出國內首只運用量化策略進行紅利股票投資的產品——長盛量化紅利策略基金。該基金已經于10月19日開始發行。