劉晶晶+古晨
[摘要]量化投資以其交易中出色的收益令人向往。文章以傳統(tǒng)投資在多次金融危機中表現(xiàn)為背景引出對量化投資的探索,通過對國內(nèi)外發(fā)展的對比與綜合描述研究其交易策略及組合并提出評價方式,研究量化投資策略在交易中的具體運用。
[關(guān)鍵詞]量化投資;綜述;發(fā)展;交易策略
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.02.201
1 量化投資綜述
在經(jīng)歷1998年俄羅斯債券危機、高科技股泡沫的破裂與2008年席卷全美的次貸危機之后,Robertson關(guān)閉了經(jīng)營多年的Tiger Fund,Meriwether掌管的Long Term Capital Management瀕臨破產(chǎn),Soros旗下的QuantumFund資產(chǎn)縮水,與此同時Simons管理的以“量化投資”為主要理念的Medallion卻憑借自1989年成立以來35%的年平均收益率被譽為最成功的對沖基金。自20世紀末金融領(lǐng)域逐漸顯露與數(shù)學、計算機技術(shù)和經(jīng)濟相互融合的趨勢,量化投資成為這一綜合性領(lǐng)域緊密結(jié)合的代表產(chǎn)物。
1.1 概念
量化投資是指以股票價格、日成交量、日成交額等大量投資相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本,通過數(shù)量化方式建立合適的數(shù)學模型與公式,運用計算機技術(shù)編寫高效程序,研究分析金融產(chǎn)品未來收益與風險,判斷各種行情走勢發(fā)生概率,程序化發(fā)出買賣指令實現(xiàn)投資交易。相較于傳統(tǒng)的技術(shù)分析和以公司經(jīng)營狀況為基礎(chǔ)的基本面分析,量化投資是基于大量數(shù)據(jù)的市場分析,所得決策更加科學系統(tǒng)有效;可以在秒級時間快速完成多個金融產(chǎn)品組合交易,意味著更多交易機會帶來更好概率顯著性獲得更高收益;而純程序做出的決策可以避免交易者心理因素對決策不理性影響。
1.2 內(nèi)容和方法
量化投資是主要內(nèi)容包括需要考慮到投資市場、產(chǎn)品、分配在內(nèi)等總體投資方向的量化策略,究竟是主動預測還是事件驅(qū)動式的交易策略,需要根據(jù)行業(yè)選擇進而策略組合構(gòu)建的資產(chǎn)配置,通過計算機程序?qū)崿F(xiàn)的交易執(zhí)行,可在投資組合虧損時自動止損平倉的風險管理這幾個涵蓋二級市場投資交易的全過程內(nèi)容。
具體來看可以拆分為可運用公司估值法、資金法和趨勢法,根據(jù)既定的大量數(shù)據(jù)指標組合判斷某產(chǎn)品是否值得投資的量化選股;屬于量化投資核心且較難的,需要建立一定誤差內(nèi)的模型預測未來二級市場的量化擇時;對于恢復市場價格、增強流動性、抑制投機起到重要作用,利用股指期貨對應(yīng)股票現(xiàn)貨價差實現(xiàn)交易獲利的股指期貨套利行為;利用商品價格波動到價差的回歸性這部分價格回歸區(qū)間,扭曲價差穩(wěn)定收益的商品期貨套利,但要運用科學數(shù)統(tǒng)模型分析才能有效預測把握最佳套利時機;可利用歷史有價證券價格數(shù)據(jù)分析,得出的價格規(guī)律進行統(tǒng)計套利;同時買賣某一相關(guān)期權(quán)的,價格不同或到期日期不同的看漲或看跌兩種相反合約,在到期日通過對沖獲利的期權(quán)套利;完全依據(jù)預設(shè)指標由程序發(fā)出指令決定交易的時間、價格、方向和數(shù)量的算法交易;投資組合中各類資產(chǎn)的市場配置以及對這類混合資產(chǎn)進行實施管理。[1]
2 量化投資發(fā)展
2.1 國外量化投資興起
1973年的石油危機帶給美國證券市場的崩盤,帶給傳統(tǒng)證券經(jīng)理人對其投資方法與思路的反思;20世紀80年代起期權(quán)期貨等金融衍生品種類的豐富與交易體量上升。國外監(jiān)管放松促進了算法交易、高頻交易等發(fā)展,允許股票多地交易,一系列監(jiān)管方面改變迎合了量化投資交易的飛速發(fā)展。量化投資的技術(shù)要求遠超于傳統(tǒng)投資,擁有交易技術(shù)在量化交易中占據(jù)重要地位,國外交易已進入微秒級時代;高頻交易方式在全球范圍內(nèi)迅猛發(fā)展,卻需要修正管控穩(wěn)定市場等顯著特點。
2.2 國內(nèi)量化投資表現(xiàn)
人民幣在國際化進程中表現(xiàn)出強勁的勢頭吸引海內(nèi)外投資者新一輪的追求,科學系統(tǒng)化管理手段在金融領(lǐng)域受重視程度提升,國內(nèi)越來越完善的金融工具與體系的發(fā)展是市場需求本土化的突出表現(xiàn);2013年開始證監(jiān)會與相關(guān)機構(gòu)不斷面向社會公開征求意見,不斷放松對券商資管行業(yè)監(jiān)督,量化投資借監(jiān)管改革東風駛?cè)搿翱燔嚨馈?。量化投資在國際上良好的業(yè)績和國內(nèi)相對低廉的管理費用在市場中引起消費者的關(guān)注,但總體表現(xiàn)仍有待觀察,我國量化投資整體收益水平偏低,產(chǎn)品間經(jīng)營業(yè)績差距較大、二八分化現(xiàn)象存在,且大多數(shù)產(chǎn)品很難收獲高收益。
3 量化投資交易策略
3.1 交易策略
量化投資的交易策略包羅豐富,有利用分析工具判斷走勢確定方向,通過金融產(chǎn)品的高拋低收獲益的量化擇時策略,也是收益率極高的投資交易策略,其中較為著名的趨勢跟蹤策略以極高的收益率最多被投資人使用;有利用統(tǒng)計學思路和方法在對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析之上結(jié)合基本面數(shù)據(jù)估計變量的分布概率指導交易的統(tǒng)計套利策略;有通過交易量加權(quán)平均價格、時間加權(quán)平均價格、盯住盤口策略、執(zhí)行落差策略和下單路徑優(yōu)選策略等下單方法,將大額交易拆分減少對市場的價格沖擊降低交易成本。
每當某只股票向上或者向下突破了重要壓力位后的下一波趨勢到來很大概率會伴隨更大行情,尋找到這段趨勢并跟隨在其突破時相應(yīng)操作獲利就是趨勢跟蹤策略的基本步驟;這一策略由其方法理念簡單存在廣泛應(yīng)用,經(jīng)典的海龜交易法則即是順應(yīng)市場變化捕捉市場趨勢交易獲利;而其盈利能力大小主要由選擇交易頻率、確定目標歷史數(shù)據(jù)、確定指標觸發(fā)閥值和嚴格止損風控這四方面決定。[2]
市場中的產(chǎn)品處于某些特定情形下,部分內(nèi)幕交易者會發(fā)出異常信息干擾交易市場;理論上的噪聲交易是指交易者在缺乏正確信息的情況下密集進行的交易行為,因其并不是理性決策的交易故稱之為噪聲;機構(gòu)投資者可以通過對市場噪聲交易指數(shù)的分析并監(jiān)測變化,提前抓住價格回歸價值信息實現(xiàn)獲利。
還有統(tǒng)計套利中擁有堅實理論基礎(chǔ)的協(xié)整套利,通過對幾對相關(guān)性最好的交易產(chǎn)品間長期均衡關(guān)系分析,在每隊價差較大時、建倉價差回歸時平倉實現(xiàn)盈利;多因素回歸策略中投資交易的多種選擇因素間相關(guān)性影響收益,通過多元回歸分析定義的影響因素,選股建立投資組合,憑借搭建模型簡化投資組合分析實現(xiàn)程序化決策。
3.2 策略組合
相對于單一策略在量化投資中的運用,從交易商品與策略類別、數(shù)量、時間周期等多維度建立的量化投資策略組合進行交易,具有把握機會、穩(wěn)定收益、分散風險等優(yōu)勢;降低對具體某一策略依賴程度,多維度挖掘投資產(chǎn)品的各項指標,降低單一策略交易風險。
3.3 策略評價
對于量化投資策略評價一方面可以通過度量指標完成。根據(jù)以投資策略在交易中扣除成本和虧損后凈獲利金額的凈利潤,代表交易期間投資盈虧狀況通過百分比表現(xiàn)的凈值比例,變現(xiàn)交易頻繁程度及手續(xù)費情況包含盈利和虧損的交易次數(shù),將投資收益率按照時長折算為年度計量單位的年化收益率等體現(xiàn)交易收益情況的度量指標;以選定周期內(nèi)產(chǎn)品凈值走到最低點時收益率回撤幅度最大值,反映單位收益超過無風險收益率程度的夏普指數(shù),用以度量投資產(chǎn)品相對總體市場波動性的β系數(shù)等體現(xiàn)風險承受能力的度量指標共同描述。另一方面也可以通過業(yè)績評估,綜合考慮投資業(yè)績變現(xiàn),包括資金收益的來源和其他要素對收益變化影響背后的原因,運用績效評估和管理能力評估模型檢驗手段,對資產(chǎn)結(jié)果做一個全面的評價。
4 總結(jié)與展望
量化投資對于現(xiàn)今國內(nèi)乃至全球的金融市場,既是傳統(tǒng)投資交易形式發(fā)展至今順應(yīng)市場需求與科技進步的創(chuàng)新與衍生卻也只是悠遠傳承中的一例注腳會被更理解人性的投資策略逐漸取代。本文對于量化投資的研究尚淺,既是探索量化投資策略與應(yīng)用,也是希望了解金融行業(yè)投資交易領(lǐng)域交易策略的演變,并保持學術(shù)先進性跟緊行業(yè)發(fā)展方向。
參考文獻:
[1]陳婷婷.國際資產(chǎn)配置的市場和行業(yè)因素分析[D].北京:對外經(jīng)濟貿(mào)易大學,2008.
[2]李子睿.量化投資交易策略研究[D].天津:天津大學,2013.