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量化投资:从投资的艺术到投资的科学

文章作者:股票基金 上传时间:2019-11-03

  富国基金另类投资部总经理 李笑薇

  ⊙富国基金 李笑薇

  很多初次接触的投资人都会问我,量化投资与传统的投资方式相比,优势在哪里?定量与定性投资方式哪个更优秀呢?

  回国工作这段时间来,经常有人问我:“究竟什么是量化投资?”尽管这一投资方式在国际上已经获得了广泛的认同与应用,但对于国内投资人而言,还是一个新话题。

   刘 斌 长盛量化红利策略基金经理。清华大学工学学士、中国科学院工学博士。2006年5月加入长盛基金管理有限公司,在公司期间历任金融工程研究员、高级金融工程研究员、基金经理助理等职务。

  其实,我认为两种投资方式没有优劣之分。它们不同,并有各自的优点和局限。我们说定量投资强调科学性,但就好比科学与艺术共存,定量与定性也有各自的发展空间。

  简单地说,定量投资是将人的投资思想反应在数量模型中,并利用电脑处理大量信息,进行投资决策。定量投资强调投资的科学性,它意味着“投资已由一种艺术发展为科学”。那么,科学性又指什么呢?

     刘治平 南方基金数量策略投资小组组长兼风控策略部总监、南方策略优化拟任基金经理。北京师范大学统计物理学硕士、美国康奈尔大学工商管理硕士、美国佛罗里达州立大学计算物理学博士。曾先后担任香港巴克莱投资银行可转债交易总监、美国纽约贝尔斯登可转债对冲基金经理及美国纽约美联投资银行自营投资董事总经理,2008年6月加入南方基金。

  定量投资的优势反映在它的科学性,纪律性,研究广度,以及风险控制。科学性是指在定量投资中应用的思想必须符合逻辑并首先经过大量历史验证,只有得到验证的思想才能真正用来指导投资。

  首先是科学验证。与传统定性投资相比,定量投资更加强调投资思想的科学验证。比如,某些投资者认为管理质量好,产品质量高的公司更有可能带来长期回报。而另一些人却认为在中国市场,利用市场情绪和技术分析更能取得高市场回报。两种投资者都分别能讲出一些成功的故事来。那么,我们又该相信谁呢?

     李笑薇。富国基金公司另类投资部总经理,富国沪深300增强指数基金经理。美国斯坦福大学经济学博士;美国普林斯顿大学公共管理硕士;北京大学经济学学士。曾任职于巴克莱国际投资管理公司大中华主动股票投资总监,高级基金经理及高级研究员,摩根士丹利资本国际公司股票风险评估部高级研究员。

  纪律性是指基于对上述思想模型的信任,我们对模型所产生的买卖指令只做很小的改动。因此它可以帮助我们在很大程度上避免人的情绪和弱点对买卖交易的影响。

  定量投资会将两种说法都进行验证。我们会建立两个模型,分别反映上述两种投资思想。以验证这些思想长期有效,而不仅仅在某一时期、某种市场甚至某些个别事例上正确。定量投资人会采用长期历史数据和大量股票进行研究。只有在多数情况下有效的思想,我们才会在最终的投资模型中采用。

     袁宏隆 光大保德信基金副总经理、首席投资总监兼光大保德信量化核心基金经理。CFA、美国南卡罗莱纳大学国际商业研究硕士学位、台北淡江大学国际贸易获学士学位。曾先后担任台湾Wardley James Capel获多利詹金宝投资顾问公司的总经理,加拿大伦敦人寿保险公司(LLIM)权益证券投资副总裁、常务董事,台湾台北市的荷银证券投资信托股份有限公司(ABN AMRO)担任首席投资总监。

  从研究广度来看,定量投资覆盖的股票数目往往比传统投资多很多。在有些市场一个定量投资组合持有上千只股票也是不足为奇的。这是由于一旦我们将思想融入模型,电脑处理数据是很容易的,处理100条或1万条信息的成本差不多。而那些被传统投资者忽略的股票中往往存在更多的机会。

  其次,便是纪律性。虽然量化模型是由人设计的,具体的交易单却由模型产生。我们在经验总结以及模型设计时容易理性,但在个股的交易时却不免受制于人性的弱点。基于对思想模型的信任,定量投资会严格执行模型所产生的交易单,仅在特殊的情况下对交易单进行个别修改。这种由模型确定交易的过程能帮助我们克服交易中的人性弱点。

  证券时报记者 杨 波 金 烨 程俊琳

  从风险控制来讲,一方面定量投资组合中的股票数目较多,自然形成了一定程度的风险分散;另一方面定量投资中使用风险模型精准地控制风险。因此定量投资中的风控把握相对较大。

  在思想验证以及交易单生成过程中,量化投资人使用数学模型和大量数据,并用计算机辅助进行数据的处理和模型的计算。因此,模型、数据和计算机是量化投资的表象,而追求投资的科学性才是造成这些现象的根本原因。

  编者按:2004年,国内第一只量化基金面世,在最初的热议与争论之后,量化投资就此沉寂。2009年,量化基金重出江湖,多只量化基金产品发行。更值得关注的是,各大基金公司都在引进人才,大力打造自己的量化投研平台。股指期货推出在即,随着国内金融衍生品的发展,量化投资作为一种重要的投资方法,其应用的广度与深度都将快速拓展。在此,本报记者走访了四位管理量化基金的基金经理,就量化投资进行了深入探讨。

  当然,任何一种投资方式在拥有优越性的同时也必然有它的局限性。从定量投资来看,由于模型经过长期历史验证,投资人在模型的使用上有可能对历史产生依赖,因此需要我们在模型设计和使用上注意根据市场作灵活调整。

  定量投资是计算机科技以及投资市场发展到一定阶段的产物。1971年,BGI(巴克莱国际投资管理公司,Barclays Global Investor)发行了世界上第一支被动的定量投资产品。1977年,这一公司又发行了首只主动定量产品。

  依靠大概率事件

  另外,定量投资人需要不断提高模型的智能化来增加个股研究的深度。应该说,模型智能化的空间是非常大的。举个例子,曾经有朋友开玩笑说,他选择上市公司主要看公司老总的面相,并认为这是无法量化的。其实不然。我们可以首先将全部上市公司老总的照片扫描输入电脑;然后请专家定义“好面相”的标准,比如额头的宽度应该是脸颊的多少比例等等,并据此给每一个上市公司打分、排序——我们暂且叫它‘面相因子’。如果经过多年的数据验证,根据这个因子形成的组合的确表现出色,那么,将“面相因子”加入选股模型是可以实现的。

  受益于计算机技术和市场数据供应的完善,进入21世纪后,这一投资方式开始飞跃成长。2000年至2007年间,美国定量投资总规模翻了四倍多。而同期的美国共同基金总规模(定量 定性)只翻了1.5倍左右。定量投资在全部投资中的占比从1970年为零发展到2009年30%以上。如果没有业绩支持,我们很难想像这一投资方式会获得如此迅速地普及。

  保证业绩的稳定性

  不过,最难以避免的恐怕是投资策略同质性的问题。这是不论定量还是定性投资都会遇到的问题,它是某种投资方式发展到一定阶段的产物。当然,在A股市场上短期内定量投资方式应该不会遇到太大的这方面问题。

  李笑薇:斯坦福大学经济学博士;富国基金另类投资部总经理;国家“千人计划”入选专家;曾任巴克莱国际投资管理公司大中华主动股票投资总监,高级基金经理;摩根士丹利资本国际公司(MSCIBARRA), BARRA 股票风险评估部高级研究员

  记者:量化投资的核心是什么? 如何获取超额收益?

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  李笑薇:量化投资的核心是模型的设计和实施,模型体现的是人的思想,通过计算机实现基金经理的投资理念、投资哲学与投资方法。量化投资强调投资的科学性,它意味着投资艺术性的减少与科学性的增加。与人脑相比,计算机系统强大的信息处理能力具有更大的投资宽度,也能最小化人的情绪对组合的影响。

    新浪声明:此消息系转载自新浪合作媒体,新浪网登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。文章内容仅供参考,不构成投资建议。投资者据此操作,风险自担。

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  袁宏隆:量化投资最核心的是纪律,能够克服基金经理个人主观因素的影响,恪守纪律的量化投资才有可能为投资带来超额收益。另外,量化投资能够借助计算机强大的运算能力去筛选个股,捕捉到被市场所忽略的个股或者板块,这是量化投资的魅力之所在。

  刘治平:量化投资包括两个核心:理论核心是,一个在过去长时间内证实了的好的投资方法,极大可能在将来也会有类似的好的结果;技术核心是,如何动态地调整各选股因子的权重,从而能最大地优化投资结果。电脑只是一个工具,可以快速实现基金经理的目标。

  刘斌:量化投资的核心是纪律,严格按照模型运作减少了人为的随意性判断,依靠大概率事件来保证投资业绩的可持续性与稳定性。事实上,做定性投资的基金经理也会有类似的策略与方法,但很难严格执行。量化投资的纪律性,最大程度减少了主观判断,减少了投资的不确定性,业绩的稳定性与持续性都会好一些。

  降低风险

  强调科学性与纪律性

  记者:量化投资与定性投资有什么差别?

  刘治平:定性投资是科学与艺术的结合,但艺术这部分,个体发挥的差别非常大,艺术从概率上看并不是好事,1000个艺术家优秀的可能只有10个,能够把艺术发挥好的只能是少数人,是小概率事件。量化投资是把艺术的成分去掉,把理论的东西拿过来数量化,避免了基金经理的主观和偏见,从市场的不理智行为中发现获利机会。

  李笑薇:首先是科学性。量化投资强调投资思想的科学验证,它采用长期历史数据对大量的股票进行研究,只有在多数情况下有效的思想,我们才会在最终的投资模型中采用。其次是纪律性,定量投资会严格执行模型所产生的交易单,这种由模型确定交易的过程能帮助我们克服交易中的人性弱点。

  刘斌:量化投资的纪律性,最大程度减少了主观判断,减少了投资的不确定性,业绩的稳定性与持续性都会好一些。

  是不是

  百分之百的量化投资?

  记者:您管理的基金是不是完全量化?还是量化与主动管理相结合?

  李笑薇:富国沪深300是完全数量化的,一个经过反复测试与验证,代表着投资人逻辑的量化模型完成后,通常而言,它的交易单在确认无误后,需要严格执行,仅在少数情况下(如资产重组)才会改变。

  富国沪深300基本保持在95%的仓位,不做择时,收益来自选股以及有限度的选行业,通过量化选股及行业来跟踪指数,尽量减少误差,80%的股票从沪深300中挑选,20%的股票从沪深300之外选。

  刘治平:南方策略优化基金是完全量化的产品。我2008年才从国外回来,并不熟悉中国市场,也不熟悉上市公司,基本上没有进行主动投资的可能性。当然,基金仓位的调整要服从投委会的决定,在仓位变动上有主动因素,但在选股上是百分之百量化。

  南方策略优化基金的特点是海选价值低估、市值适时、成长突出的公司。在不同的环境下,会动态调节这三个因素的权重,今年最重要的是风格转换:小盘股与大盘股的转换,周期性股与非周期性股的转换,主题投资与基本面投资的转换。这种转换会发生在什么时候,我们会根据数据来判断。

  刘斌:长盛量化红利策略基金基本上是完全量化的,更重要的是我们希望能够在实践中去摸索和积累量化投资的经验。当然,由于在股票池、投资比例等方面需要遵守公司各项风险控制的规定,同时从策略结果到交易执行环节也并非一个完全自动化的系统,长盛量化红利策略还没有达到严格意义上的完全量化。

  袁宏隆:从量化投资的本源来说,我希望能够做到完全量化,但光大保德信量化核心基金目前130亿左右的规模,不可能完全量化管理。比如,我们根据模型筛选出具有投资价值的股票,但因为流动性因素无法大比例投资,必然要借助行业配置。另外,当数量模型筛选出不熟悉股票时,要借助研究员的定性研究做补充,来决定股票的入库以及是否购买。

  策略的长期有效性

  与短期有效性都是挑战

  记者:您用数量化的方式管理基金的效果如何?有没有遇到什么困难?

  袁宏隆:量化投资最大的困难来源于两点:一是资讯的及时性,A股市场上市公司的盈利变化很快,如果按照现有的全年盈利预期来做归因值,跟踪误差可能就会比较大,比较理想的是在季度盈利预测基础上测算归因值,但大部分卖方机构都不做这样的预测。另外,部分企业可能会对账面进行会计调整,当基础数据的真实性出现问题时,模型量化分析的结果,自然也会与企业的实际情况出现偏离。

  刘斌:量化红利策略基金采用的是自下而上的以红利为核心的价值型选股体系,同时借助风格、行业模型来对策略进行进一步的修正和提升。

  按照我目前的理解,量化投资在实际运用中,主要面临的问题是策略的有效性,策略有效性的问题又可以分成长期和短期两种情况。策略的长期有效性需要一个长周期来检验,我们是否对这个策略有信心,是否能够坚定地采用它,取决于这个策略是否有符合逻辑的投资哲学来支撑,避免掉入统计陷阱。

  策略的短期有效性在公募基金这个环境下也是很大的挑战,一个策略在获取超额收益方面总是会起起落落,在考核周期短期化的背景下策略短期表现不佳可能会影响到后续策略的执行。

  李笑薇:在数量化过程中总会有一些问题,比如数据的准确性,但这些困难都是可以克服的,算不上很大的问题。我们投资的效果现在还可以,富国沪深300增强基金去年12月17日成立,从运作以来跑赢业绩基准5%至6%,在70%左右的交易日中跑赢业绩基准。

  不断检测、调整、优化模型

  记者:您采用的模型主要是由哪些因素组成?会否不断调整模型?在不同的市场状况下采用不同的模型?怎么判断市场?是通过模型还是经验?

  袁宏隆:光大保德信量化核心基金构建模型最主要的归因值是估值以及盈利增长等因素,因为中国市场的成长性,会加上企业成长、每股现金流等作为归因值。

  量化投资不会随意对模型进行调整,因为一旦模型建立也就意味着量化投资的风格已经确立,调整量化模型实际上就是改变基金的投资风格。如果因为一时的市场调整就随意改变模型,无异于在做选时操作。

  除非经过市场一段时间的验证,新的归因值确实比旧的显示出更多优势,这时候才需要进行一定调整,但总体而言,成熟的量化模型在运作中不会出现太大变化,量化投资的纪律就在于不能因为一时的市场上涨就做调整。

  李笑薇:富国沪深300通过多因子alpha模型选择股票,通过风险估测模型有效控制风险预算,并通过交易成本模型控制成本、保护业绩。我们的模型最重要的有几个方面:价值、成长、市场情绪、公司的盈利状况等。

  模型搭建完成后,量化投资人的工作并没有就此结束。我们还需要根据市况的变化,市场阶段的不同,对模型进行检测和调整。事实上,美国市场2007年的模型与2009年相比,已有了不少变化,因为市场在这一两年经历了剧烈的转变。

  刘治平:一只股票的驱动因素总结出来大约有一百来个,在不同市场同样的因素所起的作用不同,比如大小盘风格的转换在国外不重要,在中国却很重要,所以要根据不同市场的特点进行调整;在不同时期同样因子的重要性也会出现变化,所以要不停地优化模型,动态调整各因子的权重。

  刘斌:量化模型的因素其实都差不多,都会考虑公司的价值、成长、市值,以及交易特征、风险特征,差别在于细节的处理。我们会定期回测、检验模型的有效性,分析策略的有效性和得失,按照严格的流程审慎地调整模型。

  市场因素是建立模型时就必须考虑的一个方面,是模型的一个重要环节。而不是反过来,人为的先判断市场,再修正模型,这样势必大大影响模型的效率。

  基金业缺的不是业绩

  而是稳定性

  记者:在中国目前的状况下,量化投资有没有获取超额收益的机会?量化投资是否适合中国国情?

  刘治平:我们为什么要推出南方策略优化基金?就是通过历史回测,发现这种方法可以获得较好的超额收益并保持稳定性。去年以来发行的几只量化基金的业绩表现都很不错,当然,还需要更长时间的检验。

  中国基金业缺的不是业绩,缺的是稳定性。从2006年到2008年这3年间,79只股票基金只有7只基金连续3年能排名在前50%,而2007年到2009年的3年间,130只只有12只排到前50%,艺术对大多数人来说意味着较大的波动性大。

  刘斌:到目前为止,A股的有效性不是很高,量化投资获取超额收益的空间比较大。不过,A股的市场特征变化很快,股改、大小非解禁、股指期货、融资融券等都在影响市场特征,对策略的稳定性与长期有效性带来了很大的考验和挑战。我们必须认真观察、理解市场,分析影响市场的因素,改进和提升我们的策略,修改我们的模型,以适应市场的变化。因此,量化投资并非是一劳永逸,需要下很大的功夫。

  提供风格鲜明业绩稳定的

  资产配置工具

  记者:量化投资在中国刚刚兴起,未来发展前景如何?量化投资对中国机构者的投资有什么意义?

  刘斌:每种投资理念与投资方式都有自己的生存空间,量化投资未来在中国一定会有一个大发展的过程,随着股指期货、融资融券的推出,量化投资的应用也会更加广泛。

  目前,整个基金业在投资风格上存在非常明显飘移,投资流程也不清晰,大大降低了投资者的资产配置效率。量化投资对机构投资者的重要意义在于,通过量化策略的方式为投资者提供风格鲜明、稳定的资产配置工具。

  袁宏隆:量化投资不仅可以管理基金,还可以协助研究员的研究工作。用量化方式去筛选,基金研究员可以借助自身的行业研究经验来设置参数,通过数量模型自动跟踪行业内企业相关参数的变化,自行筛选出值得研究的对象,改变目前依赖卖方研究的被动局面。

  机构投资者对量化投资的接受程度明显高于普通投资者,一方面,量化投资风格相对比较固定,可预测性强,不会因为基金经理的调整带来投资风格变化;另一方面,机构投资者有较强的择时能力,更愿意通过高仓位基金来实现对股市的投资。

  刘治平:因为中国的金融工具较少,量化投资在中国的发展可能会相对慢一些,但随着机构投资者的快速发展,量化投资在中国的运用会更普遍也更深入。

  ·观 点·

  什么是量化投资

  量化投资起源于二十世纪七十年代,到2009年,在全球投资中占比达到30%以上,目前,指数类投资几乎全部使用量化技术,主动投资中有大约20%至30%使用量化技术。

  量化投资将投资专家的思想,经验和直觉反映在量化模型中,使用大量数据和信息帮助投资判断,利用电脑帮助人脑处理大量信息,进而可以取得很好的业绩。量化投资者的成功典范詹姆斯·西蒙斯,1989年至2007年平均年回报约35%,2008年回报率约80%,高于定性投资代表沃伦·巴菲特的同期回报。

  目前,A股市场上采用量化手段的基金占基金总规模2.16万亿的1.05%。与全球市场中量化手段的比例对比,A股市场量化投资发展空间很大。

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