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揭开量化投资的朦胧面纱

欢迎发表评论 2012-5-14 10:22   编辑:admin

     从18世纪开始,金融投资的先驱已经开始探索各种不同的投资方法,经过多年的进化,已经尝试了从价值分析、风险套利到日间交易等不同的方向。那么在目前不断变化的中国资本市场,什么投资方向迫切需要我们深入探索呢?笔者认为,量化投资作为中国市场的新兴投资方法,正在引来越来越多的关注。

  中国投资者对数量化投资,虽不陌生,却仍懵懂。量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种大概率事件以制定策略,用数量模型验证及固化这些规律和策略,然后严格执行已固化的策略来指导投资,以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。

  数量投资相对于传统投资方法的优越性,主要来自两个方面:其一,现代投资组合理论强调通过多元化投资组合消除非系统性风险,以实现降低风险的作用。但实际上由于人的视野和精力都相对有限,基金经理或研究员不可能进行大范围的股票甄选和高频率的验证测算,形成的投资策略得不到宽度、广度上的肯定,难免形成一孔之见。靠人力甄选得到的投资组合很难达到最优化配置,无法确保在风险管理和利润追求上的投资目标。而量化投资的视角更广,借助计算机高效、准确地处理海量信息,更广泛地寻找和验证投资机会,消除投资组合配置的局限性。其二,行为金融学认为,投资者是不理性的。任何一个投资个体的判断与决策过程都会不同程度地受到认知、情绪、意志等各种心理因素的影响。基金经理和投资研究员在一段时间跟踪某只股票之后,由于时刻关心股价的表现和基本面的变动,可能出现不同程度的情感依赖,和股票谈起恋爱。即使出现了下跌趋势,也可能因为过度自信、抵制心理等不理性的分析出发点而导致投资、荐股时的行为偏差。而量化投资依靠计算机配置投资组合,克服了人性弱点,使投资决策更科学、更理性。

  A股市场的发展程度决定了当前市场上不可能存在完全量化的基金产品。量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法,它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化,替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化。应该架设怎样的平台、构建怎样的模型、输入怎样的因子,都是建立在定性分析上的总结。而为了预防小概率事件的发生,很应该为模型配备精良的开发团队,包括定性和定量分析专家,来跟踪观测模型的合理度、与市场趋势的匹配度以及实际投资表现。

  值得提出的是,虽然量化基金产品符合市场需要,是目前业界的热潮,但开发产品的同时也要考虑到市场的接受程度而在推广上有所准备和调整。大众投资者在接触量化投资基金时有所顾虑,一方面,是在A股市场欠成熟的环境下大众对新兴投资方法和模型可靠性的犹豫。量化投资2009年以后才重新在中国正式起步,虽然陆续有多只量化基金推出,但大多数投资者对其表现仍持币观望。另一方面,当前国内市场有效量化模型有限,为防复制,机构对其投资策略和构建理论依据往往遮遮掩掩不能透明化,这就增加了投资人对量化模型的担忧。数量化基金的模型优化、理念和策略的推出应该选择怎样的方式来令投资者信服,仍是一个需要深入探讨的话题。

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