量化投資的特點、策略和發展研究

陳健+宋文達

【摘要】量化投資基金在2015年中國股市的大幅波動中，以低回撤、穩健收益獲得了市場的認可，從而帶動了我國量化投資的快速發展。結合前人研究，作者提出了量化投資的定義、特點，并對國內外量化投資策略進行了分類闡述。隨后，作者總結了量化投資的金融和數理理論基礎，以及國內外量化投資的實踐進展。

【關鍵詞】量化投資 ?特點 ?策略 ?發展

一、引言

量化投資在國外的實踐已經有了40多年的發展，我國的量化投資起步較晚，從2004年開始出現量化投資的產品，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，杠桿配資引發了大幅上漲和斷崖式下跌，股市出現罕見的千股漲停、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。但其中少數量化投資基金在大幅波動的市場中卻表現相對穩定。量化投資基金和量化對沖策略的穩健，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一的定義，現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。傳統投資的分析決策，大多數方面都由人工完成，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據進行分析檢測，模型一經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據處理，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據，對其進行辨別、分析、找出數據之間的關聯并做出投資決策，大大減少了人工的工作量，提高了投資決策效率。

3.能夠實現精準投資。傳統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驗和技術，投資者的主觀評價起到決定作用。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，在控制頭寸規模方面，傳統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現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，獲取較為穩定的收益。與傳統投資方式不同的是，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，業績也更為穩定。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主動型投資基金和偏重于風險控制的傳統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或者稍微的超出指數收益的策略。[6]相比而言，量化指數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據驅動模型。

理論驅動模型是比較常見的類型，這些策略是運用已經存在的經濟、金融學的理論，構建策略模型，進行投資決策。理論驅動模型根據輸入的數據的不同可以進一步分類，主要有基于價格相關數據的策略和基于基本面數據的策略。

數據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，數據驅動模型認為進行投資決策其實是不需要理論的支持，運用數據挖掘技術，可以從數據（例如交易所的價格數據）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分的量化投資策略，分為現貨市場和衍生品市場量化投資策略。現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、量化投資理論的發展

（一）投資理論的發展

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，對于衍生品的定價成為當時研究的重點。Black和Scholes（1973）[13]將數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]根據無套利原則提出了套利定價理論（APT），該理論是資本資產定價模型（CAPM）的完善和發展，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，產生了諸多的數量化模型，其中最為著名的風險管理數量模型是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，數理金融對于數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理金融上的運用，非線性科學的出現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列的預測，在現實中經常用于預測股市大盤，在投資組合模型構建的過程中，可以優化投資組合;人工智能的很多技術，例如專家系統、機器學習、神經網絡、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;數據挖掘技術可以運用于數據驅動模型，還可以運用于設置模型的細節;支持向量機可以分析數據，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展

（一）國外量化投資實踐的發展

本文認為量化投資在國外的發展已經經歷了四個發展階段：

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投資，對抗市場波動，通過對沖穩定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定收益。實踐方面，1969年，前美國麻省理工學院數學系教授愛德華·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的發展。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生，放大以后的波動率又增大，從而轉向繼續追求策略的穩定收益，具體的手段是采用多策略穩定收益。實踐方面，1977年，美國的富國銀行指數化跟蹤了紐約交易所的1500只股票，成立了一只指數化基金，開啟了數量化投資的新紀元。[18]1998年，據統計共有21只量化投資基金管理著80億美元規模的資產。[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展，并且發展的速度越來越快。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，全球對沖基金的規模由2000年的3350億美元在短短的7年時間內上升至危機發生前的1.95萬億美元，受美國次貸危機的影響全球對沖基金規模有較大的回落，直到2008年之后，在全球經濟復蘇的大背景下對沖基金規模才開始反彈。

（二）我國量化投資的發展

本文認為，到目前為止，我國量化投資的發展的主要經歷了三個階段：

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，量化投資在我國發展緩慢。2004年8月，光大保德信發行“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展，券商資管、信托、基金專戶和有限合伙制的量化對沖產品的發行不斷出現，這個階段的量化投資真正意義上開始發展，促使該階段發展的直接原因就是股指期貨的出現。[20]

3.第三階段從2014年至今：迅猛發展階段。2014年被認為是“值得載入我國私募基金史冊的一年”，基金業協會推行私募基金管理人和產品的登記備案制，推動了私募基金的全面陽光化，加速了私募基金產品的發行，其中包括量化對沖型私募產品。2014年稱得上我國量化對沖產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品上的規模均有很大的發展，部分金融機構全年銷售的量化對沖基金規模超過了百億。

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展，與傳統的投資方式相比，量化投資有著自身的特點和優勢。尤其是量化對沖產品，以其長期穩健的收益特征，成為目前“資產荒”下對信托、理財產品和固定收益產品良好的替代產品。未來隨著我國股指期貨、融資融券、國債期貨、期權等金融產品的不斷創新，以及股指期貨市場未來逐步恢復正常，量化投資發展前景不可限量。

參考文獻

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基金資助：本文由國家社會科學基金項目《企業集團與下屬上市公司之間內部并購和治理機制研究》（13BGL054）資助。

作者簡介：陳健（1974-），男，漢，西安工業大學經濟管理學院教授，金融研究所所長，曾獲西安交通大學管理學院工商管理博士，深圳證券交易所金融學博士后，主要研究方向為金融市場、資產估值、公司治理、知識產權融資、企業并購等;宋文達（1989-），男，漢，安徽，西安工業大學經濟管理學院經濟學碩士研究生，主要研究方向為金融學。