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作者: 时间:1970-01-01 来源:
摘要:

 

 

量化投资挖掘定量投资的机会

 

        量化投资就是从海量历史数据中寻找具有“正期望收益”性质的策略,并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资,力求取得稳定可持续的超额回报的投资方法。        

        与主观投资相比量化投资更像是西医观投资者挖掘定性投资的机会量化投资者挖掘定量投资的机会量化基金使用的模型策略就像是CT机一样按照特定频率对整个市场所有投资品种进行全面的检查和扫描然后自动地根据扫描结果做出投资决策

 

        量化投资有三个重要特点包括纪律性、可验证和规模优势

1纪律性

        量化投资所有的决策都是根据模型做出的依靠股票模型挑选股票纪律性表现在依靠模型和相信模型每一天决策之前首先要运行模型根据模型的运行结果进行决策而不是凭感觉传统的投资经常会讲到要克服恐惧和贪婪而量化投资通过机器的方式把交易策略变成一个交易系统人不做干涉只是隔一段时间对机器做一个参数调整执行的时候绝不干预这样就可以克服恐惧和贪婪所以量化投资的好处也得以体现就是一切用数据说话

 

2可验证性

        可验证性是量化投资和主观投资的重要区别

        “ 量化投资可以通过历史数据测试量化策略定量分析出策略的风险与收益特征为在实际交易中实现最优化资金配置和风险控制提供前置基础在真实的交易场景中通过程序自动化执行排除人工干预使量化策略的风险管理买点卖点等规则做到与历史回测保持一致从而保证实际交易的结果和历史回测结果基本一致基于经过验证的历史回测结果投资者可以建立一个对于未来预期收益和风险的认识

 

3规模优势

        量化投资能够快速地将市场上的股票进行系统性分析和扫描传统主观投资中基金经理如果想管理较大资金量限于本身精力下面一般配备大批分析师和研究员另外还有相关的券商分析师帮忙做调研而量化投资团队一般只需要三四个主要人员产品通过交易系统来下单规模优势凸显极大地降低了运作成本和管理成本。

 

散风险量化投资组合策略寻求稳健

 

        在进行量化策略研究时需要考虑若干个基本问题以此作为逻辑引导进行建模然后再收集并处理数据对模型进行验证分析及评价

        如何定义收益与风险

        这个问题很大程度上决定了量化研究者如何研发策略如何管理风险以及如何进行资产配置等关键环节

        首先从量化的角度来看收益是一个随机变量极难预测一两次的盈亏跟量化投资没有太大关系量化研究的重点是追求大样本意义上的概率优势与收益相对应的是风险在量化研究中经常用收益的波动率来定义风险但从理解市场的角度来看这种定义比较简化并不能具象反映市场的主要风险比如在大部分时间内市场给予小市值高成长股票更高的风险溢价然而在股市出现系统性崩盘时这类股票的跌幅往往也是最大的这是市场在用不同的维度表达风险因此市场风险需要进行多维度刻画相应地配置风险就要采用分散化方法

        分散化方法的发展历程与转化关系不要将鸡蛋放在一个篮子中这句话充分反映了分散化投资的重要性在投资实务中分散化投资在组合管理中占据重要地位早期分散化的投资理念主要表现为各种静态配置的方法如等权配置股债60/40等马克维茨提出的均值方差理论首次将收益和风险通过优化的方式进行了系统性地研究这也极大推动了分散化方法在学术和实业界的发展但理论的完美无法保证实际应用的有效均值方差模型对输入参数非常敏感结果对收益的预测尤其依赖此后越来越多的研究开始围绕改进这一方法展开一种是通过各种算法来降低模型对输入参数的敏感性并通过在优化过程中引入约束条件来进一步提高模型的稳定性某种意义上BL模型便是这样的代表通过加入主观观点来增进模型稳健性另一种思路则是逐渐降低对收益预测的依赖将关注点放在了风险上分散化理念逐渐转化成为了一种风险管理的方法只针对风险进行配置例如最小方差最大分散化波动率倒数风险平价等

        各方法本身没有绝对优劣之分每种分散化方法均有其自身独特的优势和局限性投资者在选择具体方法时核心理念是要根据自己的目标来选择最为适合的方法等权配置操作简单但风险不可控均值方差组合理论完美但实际应用参数敏感对收益有较大把握的积极性投资者可能更加适合基于风险的各种方法如风险平价最大分散化波动率倒数等虽并不一定理论最优但在实际应用中可取得较为稳定效果

        期望收益来自哪里

       超额收益的主要来源分为两类一类是利用市场一定时间内或者局部的无效性另一类是承担了某种风险的风险溢价现在市场变得越来越有效第一种收益来源的机会变得越来越少越来越难以抓住而第二种收益的来源是可以长期存在的但是风险溢价并不是免费午餐一个投资策略连续10年稳定盈利或许只是因为它承担的风险事件还没有到来如果对于这些风险策略管理者无法做到比别人更好的管理那么这个游戏长久进行下去迟早有一天黑天鹅会到来而且到来的频率越低越有可能一次性致命

 

       一个策略被市场其他参与者知晓并逐步扩散后是否会变得失效

        如果这个策略的收益来源是第一种即利用市场的无效性那么当更多人知道了并参与进来这个策略的获利空间也将越来越小但是如果这个策略的收益来源是第二种那么即使更多的人知道了也未必会导致它失效因为它的收益来源于承担的风险但策略管理者必须要有很清醒的认识这种策略承担了风险承担的风险需要使用合理的方法和工具进行管理

        在一定的市场条件下单一的策略会出现钝化例如2016年以来对我国A股市场的传统小市值与动量翻转等因子效果变得不佳其他的一些因子可能会变好基于这种考虑量化投资系统并非一成不变的而是根据现时市场情况不断调整入选因子

 

        如何评价一个投资策略的好坏

        评价一个量化策略的好坏首先需要从策略开发的角度进行评价包括策略数据是否准确数据处理是否合理如股票的前后复权财报发布时间汇率转换等回测是否公平如幸存者偏差前视偏差交易成本等模型假设是否有理论支撑另外需要考虑量化策略是不是符合投资目标投资目标的不同使得评价量化策略的好坏变得很主观相同投资目标的情况下对于年化收益率夏普比率和最大回撤等指标的比较才显得有意义

        不同的投资者对收益与风险的偏好不同又好比扑克牌有的人喜欢稳健的打法能赢就行不求高分但是最好别输有的人喜欢大赌一把用冒险激进的方式博得高分同时也冒着输掉牌局的巨大风险

结束语

 

        量化投资大师詹姆斯·西蒙斯曾说过我们并不优于模型是的在定量金融规则是有效市场假说应该很难但不是不可能打败的信念量化投资者尝试克服基本规则而不是发现他们对于量化投资者而言重要的不是每次判断的是对还是错而是如何捕捉大概率正确的机会。