量化投資理論綜述

【摘要】量化投資是相對于傳統投資的一種投資方法論，在金融市場發達的國家量化投資已經有幾十年的發展歷史，但是在中國卻剛剛起步。本文首先系統的解釋了量化投資的基本概念，在此基礎上闡述了阿爾法策略、期貨策略、做市商策略三個細分領域。我們最后介紹了廣義量化投資相關的概念以及其巨大的市場價值。

【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，它強調將數學、物理、統計、計算機等數量的方法與投資結合賺取收益。在國外，量化投資已經有幾十年的發展歷史，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，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，這樣的股票具有反轉因子；諾比爾經濟學獎得主法瑪和弗蘭奇曾經發現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學模型，另一方面在于從投資的經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；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，股票純多頭產品紛紛清盤，其中不乏一些大牛；但是比較穩定的阿爾法產品在市場大跌時凈值依然在穩步上升。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貼水，另一方面監管層對于股指期貨的限制使得阿爾法策略開發者變得更加謹慎。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、寧聚資產、金锝資產等；公募阿爾法的權威包括富國量化基金經理李笑薇女士等。

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，多數成熟的期貨多空策略均發現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、黑翼投資等。

做市場算法在國外是一個高速發展的領域，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學、物理、統計學博士，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，發覺我們肉眼難以發現的蛛絲馬跡。

（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量理論對金融市場的研究。萬物皆數，學科相通，無數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量的形式呈現。LPPL模型，就是地球物理系中的對數周期性冪律模型，其創始人Sornette曾多次成功預言股災的產生；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，現在化學、物理學、生物學、計算機科學、數學等學科的跨學科領域研究已經取得了重大進步，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的投資者將資金投入市場。量化投資與傳統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：

[1]EUGENE，F.“The Cross-Section of Expected Stock Returns.”The Journal of Finance，47.2 （1992）：427-465

[2] Sornette，Didier，Ryan Woodard，and Wei-Xing Zhou.“The 2006–2008 oil bubble：Evidence of speculation，and prediction.”PhysicaA：Statistical Mechanics and its Applications，388.8 （2009）：1571-1576

[3] 劉淳，劉慶，張晗.使用 Bayes 方法識別股市變結構模型[J].清華大學學報：自然科學版，2011，51（2）：245-249

作者簡介：

李志浩（1991-），男，漢族，山東東營人，中央財經大學中國金融發展研究院，碩士學歷，研究方向：證券投資。