量化投資引領投資新趨勢

董鳳新

市場中各類主題已經為中國的量化交易構建了一個相對完備的生態環境。

60連勝！Master在圍棋界掀起了一股人工智能旋風。

既然人工智能在圍棋領域完勝人類，是否能顛覆股市呢？事實上，作為人工智能在投資上的應用，量化投資已經表現出了極大的顛覆潛質。

2016年，A股市場的巨幅震蕩讓投資者深刻地認識到控制風險、管理風險的重要性，在這樣復雜的背景下，如何實現資產的保值增值成為投資者共同關心的焦點問題，而量化投資則向世人展現了其穩健投資的特性，在2016年整體博弈震蕩的市場背景下，量化基金逆勢飄紅，成為證券市場一抹亮麗的風景。

數據顯示，2016年，主動型量化基金、股票型基金和偏股混合型基金收益率的中位數分別為0.81%，-9.68%和-8.44%，主動型量化基金明顯高于后兩者。

而且，在2016年年初市場急劇下跌中，主動型量化基金的平均跌幅要略小于股票型基金和偏股混合型基金；在下跌之后的震蕩上漲中，主動型量化基金的表現則明顯優于股票型基金和偏股混合型基金。

雖然從最大收益的角度而言，量化基金沒有跑贏普通的股票型基金，但是綜合考慮風險和收益，量化基金仍占據著很明顯的優勢，量化投資正逐步引領投資新趨勢。

量化投資的面紗

量化投資其實歷史并不長，它是伴隨著計算機技術的興起而興起的，現代意義上的量化投資始于上世紀80年代的美國，至今已有30多年的歷史。在美國量化投資已經成為股票投資的主要投資手段，在衍生品領域，量化投資更是占據了近70%的市場份額。

量化投資在誕生之初就被披上了神秘的面紗，投資大師巴菲特被廣大投資者所熟知，其平均年化20%的收益率堪稱投資界的奇跡，索羅斯更是在做空方面有著空前的成就。

然而，美國歷史上年化復合收益率最高的確另有其人，他就是被譽為量化投資之父的詹姆斯·西蒙斯，華爾街最杰出的量化對沖基金經理。

45歲時，西蒙斯正式成立了文藝復興科技公司，其創立的大獎章基金在1989年-2009年的平均年化收益率為35%，若算上5%的資產管理費和高達44%的收益提成，該基金的年化收益率更是高達60%，令人意想不到的是，即使在金融海嘯的2008年，大獎章基金的年收益率更是達到了驚人的80%。

目前，對于量化投資，國際上還沒有一個統一、明確的定義。程序化交易、算法交易、策略交易、高頻交易等都從一定層面上反映了量化交易的本質。

就其本質意義上而言，量化交易主要有兩個特點：一是利用計算機的高速運算，快速響應，高效交易通過計算機編程將交易過程交給計算機去完成，交易過程中幾乎沒有人的干預；二是綜合運用數學、物理學，甚至天文學等學科知識，結合大數據分析、人工智能等手段。從以上兩個特性來看，量化交易本身是一個范圍很廣的概念，對于傳統的價值投資而言，由于在一定程度上運用了計算機技術、綜合數量分析方法，也可以認為是廣義意義上的量化投資。

從量化投資的兩大主要特點我們可以看出，量化投資的發展離不開計算機技術的發展以及現代金融理論的發展，同時，健全的交易制度、低廉的交易費用也為量化投資提供了很好的土壤。

現代金融理論發展的一個分水嶺是1950年馬克維茨提出了著名的證券投資組合理論，其為我們提供了很好的資產管理工具，使得風險和收益的匹配達到最優；1960年，威廉·夏普、林特納等提出的資本資產定價模型CAPM，最先將資產的收益進行合理的分解，該理論為目前主流的Alpha策略提供了強大的理論基礎；1976年，夏普提出了套利定價模型APT。

可以說，資本資產定價模型和套利定價模型標志著當代金融理論走向成熟。有效市場假說、資本結構理論、期權定價理論等完善了金融理論的基本架構，為量化投資提供了量化的理論基礎。計算機技術的發展，尤其是近年來云計算、大數據、人工智能的發展為數以億計的計算提供了有力保障，使得交易有秒級向毫秒級、微秒級甚至納秒級邁進。使得市場上微小的瞬間交易機會都能夠被有效捕捉。交易費用的下降對提升市場的流動性和活躍度提供了良好的交易環境。

量化投資在中國

對于國內大多數投資者而言，量化投資更廣泛地被大眾所熟知也需要從“光大烏龍指”事件說起。

2013年8月16日，光大證券自營部門發生交易系統錯誤，在進行ETF套利時下單234億元最終成交72.7億元，大量買單瞬間推升滬指5.96%，造成A股和股指期貨市場大幅波動。當天在市場尚不知悉的情況下，光大證券做出了借道ETF賣出股票和股指期貨鎖定虧損的措施。證監會此后認定這一行為是內幕交易，對相應責任人采取罰款以及終身證券市場禁入措施。

“光大烏龍指”事件之后，投資者開始客觀認識到量化交易的風險，隨著更多人開始了解并認識量化投資，量化投資的發展開始進入了穩步發展的新階段。

目前，國內資本市場上量化產品已經初具規模，同時策略品種也比較豐富，目前市場上已經有102只股票量化產品，僅2016年就推出了37只股票量化產品。截至2016年11月，市場中存量的股票量化產品規模就達到了858億元。

全球宏觀與對沖策略、市場中性策略、趨勢類策略、均值回歸類策略、事件驅動類策略、情緒指標類策略、估值類策略以及上述策略的復合策略等是量化投資的主要策略，這些量化策略通過對宏觀基本面的研究以及技術指標的精細化研究進行精確投資。目前美國量化投資基金可以做到跨市場、跨品種全天候交易。

美國成熟的做空機制、T+0交易、市場中60%以上的機構投資者，相對成熟與穩定的政策干預，都給量化投資帶來了很好的投資環境。

而在中國，量化投資的發展還不到十年的時間，可以說量化投資在中國正處于萌芽階段，2015年1月9日，證監會正式批復上交所50ETF期權交易試點，以及近期證監會批準鄭商所和大商所分別開展白糖和豆粕期權交易為中國的證券市場帶來了新的活力，在一定程度上促進了國內量化交易的發展。

隨著證券市場的不斷發展，金融衍生品的不斷推出，對沖工具的不斷豐富，投資的復雜度日益提高，量化投資將以其低風險、收益穩定的特性成為廣大機構投資者和個人投資者的主要投資策略之一。

量化投資大時代

證券交易所、證券公司、基金公司、證券市場軟件服務商等交易主體都在為量化投資在中國的發展做出了自己的貢獻。

中金所、上期所、大商所、鄭商所等期貨交易所已經基本完成并推出了各自的自動化交易接口，隨著股票期權的推出，上交所也推出了個股期權交易系統，深交所的自動化交易接口OES也已經準備就緒。

大型券商都在搭建各自的高端量化交易通道，中小券商厲兵秣馬，很多券商都推出了自己的量化交易平臺為高端客戶服務，同時也有部分基金公司推出了量化交易平臺分享量化投資的盛宴。

一些交易廠商也推出了量化交易工具，萬德開發了六大主流編程語言的交易接口，并打造了自己的量化交易平臺，大智慧推出了智能交易平臺DTS。一些國際廠商也開始搶占中國市場，如中國資本市場CEP交易平臺的Apama和StreamBase，期權交易與做市交易軟件提供商Horizon等。

同時，一些數據供應商開始興起，這為量化策略的歷史回測提供了很好的數據源，使得量化策略在實盤交易之前就可以得到一定程度上的驗證，為提升量化策略的穩定性和可靠性提供了有效保障。可以說，市場中各類主題已經為中國的量化交易構建了一個相對完備的生態環境。

量化投資從無到有，發展十分迅速，隨著大數據時代的來臨，可供量化使用的數據越來越豐富，衍生品市場的發展為量化產品帶來了無與倫比的投資工具。

人工智能時代的來臨，量化投資開始向智能投資轉變，投資因子開始由共性向個性轉化，傳統的高收益策略開始向穩健低收益策略演變，從單點到全局量化投資系統的轉化，從單一固定策略向一個動態學習的多策略體系的演化。

同時，“光大烏龍指”事件也讓我們清醒地認識到，雖然量化投資是目前投資的主流發展趨勢，但是如何防控風險同樣重要。

這需要我們不斷地提升國內量化投資水平，逐步與國際接軌。分步有序地推動量化投資的發展，嚴控風險，在監管層面堅強立法，形成對量化產品的有效監管標準，理清量化產品的法理關系，規范投資者的適當性，同時，建立量化產品的集中監測平臺，使量化投資在中國更加茁壯成長。

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作者工作單位為中國民族證券