量化投資策略綜述

其樂木格

摘要：隨著市場的蓬勃發展，量化投資已經成為一種非常重要的投資方式。本文從量化投資策略的涵義及特點、發展脈絡、優劣勢、評價指標、存在的風險及其管控和發展展望來對量化投資策略進行了綜述，旨在豐富關于量化投資策略方面的理論研究。

關鍵詞：量化投資;量化投資策略;發展脈絡

一、量化投資的涵義及特點

（一）量化投資的涵義

量化投資是一種基于計算機編程進行復雜的運算，構建相關的數學模型，從而實現程序化的投資交易的方式。主要是以各類金融產品的未來收益以及其風險作為其研究對象的一種新型的投資方式。量化投資涉及包括統計學、數學和經濟學在內的各種學科，運用大量的歷史數據和各類有效的分析手段，將市場中所表現出來的信息量化成多個可供投資者參考的指標和有效因子，再通過各類學科領域的知識來進行策略開發。確定好其策略之后，運用計算機的高效計算程序將策略具體化、現實化。最后，將確定好的策略進行一定時間的測試，如果測試的結果是，在虛擬的市場中，此策略能夠產生超額的收益，那么就可以逐漸將此量化策略運用到真實的市場中去，從而使投資者獲得超額的收益。

（二）量化投資的特點

首先，量化投資策略具有明確且可追溯的特點。進行量化時，需要遵循一定的交易規則，根據各個市場上規定的交易規則的不同，投資的策略也有所不同。比如，在資本市場上，在第二天拋出前一天收盤前幾分鐘購入的成交量靠前的股票;還有將計算好的波動率曲面與真實的波動率曲面進行對比等，而無論是哪一種方式，都需要遵守相關的過濾條件、出入場信號等規則。從而使得量化投資具有可追溯的特點，也是其區別于其他投資方式最為顯著的特點之一。

其次，量化投資策略具有客觀性。量化投資是運用計算機強大的信息處理功能而做出其選擇的，計算機不像人類一樣會有自己的情感，它只能機械地根據人們設定的模型來進行計算并判斷，從而使得量化投資具有客觀性，不會被人們的主觀意識所影響。

再次，量化投資決策的效率高且反應迅速。各類投資決策都是基于許多的數據來進行分析判斷的，而我國目前上市公司的數量很多且其相關數據也很多，如果是讓一些專業的人士來手動的進行處理的話，不僅工作量很大，而且其客觀性、有效性和科學性也得不到保障，所以，在運用了計算機之后，其效率會大大提高，且能夠很快地捕捉到有效的信息并對其進行分析，其反應速度很快。

最后，量化投資的投資收益非常穩定。有相關學者對量化投資和其他的傳統投方式進行了對比研究，發現量化投資的信息比率最高，表明其收益率較高，且較為穩定。

二、量化投資的優劣勢

（一）量化投資的優勢

量化投資是基于定性投資，對其進行了更進一步的延伸和發展的一種投資策略。定性投資主要是對市場基本面及宏觀經濟因素進行分析，加上對上市公司的實地調研和對企業高級管理層進行交流，最后把結果整理成調研報告，以此報告為依據進行投資，所以定性投資一定會摻雜職業投資經理人的主觀判斷，依賴于其對市場的認知和個人經驗。而量化投資更為依賴大數據，完全避免了人為的心理和主觀層面的因素，更加合理有效且科學。綜上，與定性投資相比而言，量化投資策略具有以下幾點優勢。

1.投資更加理性

由于量化投資是基于行業大數據進行分析并判斷的，所以可以有效避免人們主觀層面上的影響。很顯然，對上市公司調研形成的樣本容量遠遠小于基于行業大數據形成的樣本容量，在進行投資決策的時候，將此過程程序化、科學化能夠最大限度地降低人們對決策的心理因素、個人感情的影響，從而使人們能夠選擇到正確的策略。

2.范圍大、效率高

基于目前互聯網的蓬勃發展以及大數據時代的到來，使得我們能夠很容易就得到所需的各行各業的各類數據，加之計算機強大的運算速度，我們可以在最短的時間就能夠量化出投資的方式，相較于定性投資的局限性，量化投資決策的范圍更加廣，且效率更高。

綜上所述，雖然量化投資和定性投資策略有一些不同之處，且量化投資要比定性投資更加有優勢，但是兩者的目標都是相同的，都是為了最大化自己的收益，在某些情況下，兩者可以相互補充，從而獲取更大的收益。

（二）量化投資的劣勢

雖然上文中說明了量化投資策略具有的很多優勢，但是也不是表示量化投資策略就是完美無缺的，還是存在一些劣勢的，以下就是量化投資策略存在的一些劣勢。

1.極易形成一致的交易

由于量化投資策略是基于計算機大數據的處理技術的，所以投資者們對于市場和市場行情的認知處于同樣的水平之上，所以當市場出現異常情況的時候，大家對其作出一致的反應。就比如，當股票市場出現大幅度的波動的時候，大家都會在同一時間拋出手中的股票，這又會導致更進一步的動蕩，對市場的穩定發展有著消極的作用。

2.指標鈍化和失效

各行各業只能夠容納有限數量的投資者。當某個行業或者某個市場，具有技術門檻低、發展較為成熟等特點時，由于人們進入該市場較為容易一些，所以人們就會一擁而上，當進入該市場或行業的投資者數量遠遠多于其所能容納的數量時，就會出現指標鈍化甚至是失效的情況。

三、量化投資策略評價指標

量化投資策略具有以下七個評價指標：

（一）年化收益率

其中，R：策略的累計收益率;t0是策略的實際運行天數。

（二）年化波動率

用于度量策略收益率波動的大小，代表了策略的風險性。

（三）年化下行波動率

其中，I是顯性函數，用于判斷在這一次的波動中，收益率是上行還是下行。

（四）夏普比率

是衡量基金業績的指標。

（五）最大回撤比率。

（六）容量。

（七）趨同性。

四、量化投資的風險分析及管控

（一）量化投資的風險分析

如果能夠合理地應用量化投資策略進行投資，可以準確且快速地處理大量有用的信息，幫助投資者客觀的投資，從而可以實現最大化投資者的收益。但是由于存在市場操作的風險、數據存在某些缺陷以及系統有可能會存在一些故障等原因，會使得量化投資存在一些風險。下面將從上述三個方面來分析量化投資存在的風險。

1.市場操作風險

目前，我國資本市場上的投資者主要為機構類的投資者，這類投資者普遍擁有雄厚的資本和較廣的人脈，對資本市場的運作具有非常大的影響，但是其中也有中小型的機構投資者，而這類投資者和那些散戶，相較而言，其所具備的專業知識和資本水平都處于較低的水平之上，容易在投資過程中引起市場操作的風險，影響自身甚至是整個市場的穩定性。

2.數據陷阱風險

相較于傳統投資方式，量化投資較多的依賴于歷史數據，量化投資是基于歷史的數據進行分析判斷的，所以還是存在一些問題的。隨著現如今大數據時代的到來，以及我們正處于信息技術高速發展的年代，供我們進行量化的數據越來越多，增大了我們對真實且有效的數據進行精確分辨的難度，加上如果我們在進行建模的時候用到了無效或者虛假的數據，會導致我們的結果會有所偏差，影響我們的判斷，影響投資者的收益。

（二）量化投資的風險管控

1.實行定性監管、公平交易、分類監管的監管原則

在管控量化投資風險時，要遵守“定性監管、公平交易及分類監管”的原則。第一，公平交易原則是最為基本的原則。為了防止各類投資者破壞市場交易的公平性，監管當局應該從日常的交易入手，重視交易中的公平公正性，保護投資者的利益。第二，由于互聯網具有超快的傳播速度加上計算機具有快速且強大的計算功能，使得量化投資具有很快的更新速度，這使得監管當局很難以定量的方式來監管。所以，監管當局需要以定性的方式來監管量化投資。第三，量化投資涉及的領域非常廣泛，所以，需要監管當局對各個領域進行分類，有針對性地進行監管。

2.推行“三位一體”的監管模式，明確監管流程

所謂“三位一體”的監管模式即地方證監局、各個交易所和證監會三個部門一起協作監管的模式。其中，第一道防線為交易所，最后一道防線為證監會，以這種方式來進行層層把控、層層監管。具體來說，各類交易所主要實時監控量化投資發生的異常情況，并根據規章制度和實際情況來做出對應的措施，并將情況報告給上級監管部門。地方證監局需要配合另外兩個機構一起管理自己轄區內相關的問題。而證監會則負責制定量化投資相關的規則制度及建立風險預警機制等事情。各個機構要明確自己需要負責的事情，并依據規章制度來進行監管。

3.集中管理量化投資業務，完善風險控制防線

在開展各類投資業務時，風險防范必處于最為首要的位置，需要做到在各種有可能引發風險的因素引發風險之前進行管控，如果風險已經發生了則需要盡可能地降低所帶來的損失，需要盡快構建有關量化投資事前、中、后的管控體系，對處于不同階段的事情實施不同的應對手段。

4.完善技術分析體系，重視投資策略的組織實施

為了避免出現數據陷阱及系統故障的風險，需要加強計算機技術，提高計算機處理數據的能力，并且將大數據與所建立的數學模型很好地結合在一起，加強數據的安全性、有效性和高效率性。

五、量化投資的發展展望

隨著市場的不斷完善和發展，我國的量化投資策略將會有以下幾個方面更進一步的發展：

（一）分化與融合并行

各類投資策略不僅可以將自身的優勢發揮到極致，而且可以相互融合，從而可以應對各類市場上出現的異常情況，使得投資環境大大改善，能夠使各類投資者獲得最大化的收益。

（二）人工智能會不斷滲透進投資決策的各個方面

就我國目前的發展狀況來看，人工智能越來越受到各行各業的歡迎，越來越多的行業引入了人工智能來完成一些繁雜的工作，這已經成為了各行各業未來的發展趨勢，所以，這種情況亦會影響到量化投資策略的發展，加上量化投資本依賴于計算機技術，所以人工智能會不斷滲透進量化投資決策做出判斷和決策的各個階段。

（三）量化多頭類策略會不斷發展

量化多頭類策略是可以容納和承載恨到程度的資金的，所以，隨著市場的不斷發展，必定會有越來越多的資金涌入市場，從而使得量化多頭類策略不斷發展。

參考文獻：

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