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量化交易策略的研究范文第1篇

在傳統(tǒng)的證券投資學(xué)中，投資組合理論、資本資產(chǎn)定價(jià)模型、套利定價(jià)理論和期權(quán)定價(jià)理論是現(xiàn)代金融理論的四塊基石。前兩者主要依靠均值-方差組合優(yōu)化的思想，后兩者則主要依靠市場(chǎng)的無(wú)套利條件。傳統(tǒng)的投資方法主要是基本面分析和技術(shù)分析兩大類，而量化投資則是“利用計(jì)算機(jī)科技并采用一定的數(shù)學(xué)模型去實(shí)現(xiàn)投資理念、實(shí)現(xiàn)投資策略的過(guò)程”[3]。從概念看，量化投資既不是基本面分析，也不是技術(shù)分析，但它可以采用基本面分析，也可以采用技術(shù)分析，關(guān)鍵在于依靠模型來(lái)實(shí)現(xiàn)投資理念與投資策略。為了分析量化投資對(duì)證券投資學(xué)的啟示，本文從量化投資“黑箱”的各個(gè)構(gòu)成來(lái)探討量化投資與證券投資學(xué)中思路和觀點(diǎn)的差異。

（一）資產(chǎn)定價(jià)與收益的預(yù)測(cè)

根據(jù)組合優(yōu)化理論，投資者將持有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)組合與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)組合，獲得無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。資本資產(chǎn)定價(jià)模型則將此應(yīng)用到單一證券或組合，認(rèn)為證券的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)等于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率加上與風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)比率一致的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，超過(guò)的部分就是超額收益，即投資組合管理所追求的阿爾法值[4]。追求顯著正的阿爾法是資產(chǎn)定價(jià)理論給實(shí)務(wù)投資的一大貢獻(xiàn)。基于因素模型的套利定價(jià)理論則從共同風(fēng)險(xiǎn)因素的角度提供了追求阿爾法的新思路。其中，法瑪和佛倫齊的三因素定價(jià)模型為這一類量化投資提供了統(tǒng)一的參考?？梢哉f(shuō)，在因素定價(jià)方面，量化投資繼承了資產(chǎn)定價(jià)理論的基本思想。對(duì)于因素定價(jià)中因素的選擇，證券投資學(xué)認(rèn)為，對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的影響，長(zhǎng)期應(yīng)主要關(guān)注基本面因素，而短期應(yīng)主要關(guān)注市場(chǎng)的交易行為，即采用技術(shù)分析。在量化投資中，主要強(qiáng)調(diào)按照事先設(shè)定的規(guī)則進(jìn)行投資，這在一定程度上與技術(shù)分析類似。但是，在技術(shù)分析中，不同的人會(huì)有不同的結(jié)論，而量化投資則強(qiáng)調(diào)投資的規(guī)則化和固定化，不會(huì)因人的差異而有較大的不同。另外，量化交易更強(qiáng)調(diào)從統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)模型方面尋找資產(chǎn)的錯(cuò)誤定價(jià)或者進(jìn)行收益的預(yù)測(cè)。

（二）無(wú)套利條件與交易成本

在證券投資學(xué)里，流動(dòng)性是證券的生命力。組合投資理論、資本資產(chǎn)定價(jià)模型以及套利定價(jià)理論等都認(rèn)為市場(chǎng)中存在大量可交易的證券，投資者可以自由買賣證券。這主要是為了保證各種交易都能實(shí)現(xiàn)，如套利交易。根據(jù)套利定價(jià)理論，一旦市場(chǎng)出現(xiàn)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的套利機(jī)會(huì)，理性投資者會(huì)立即進(jìn)行套利交易，當(dāng)市場(chǎng)均衡時(shí)就不存在套利機(jī)會(huì)?，F(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中往往存在套利限制。一是因?yàn)閯P恩斯說(shuō)的“市場(chǎng)的非理性維持的時(shí)間可能會(huì)長(zhǎng)到你失去償付能力”。二是因?yàn)槭袌?chǎng)總是存在交易費(fèi)用等成本。但證券投資學(xué)中，對(duì)市場(chǎng)中套利限制與非流動(dòng)性的關(guān)注較少，這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)金融理論中簡(jiǎn)化了市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論研究在既定的交易規(guī)則下，金融資產(chǎn)交易的過(guò)程及其結(jié)果，旨在揭示金融資產(chǎn)交易價(jià)格形成的過(guò)程及其原因。在市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論中，不同的市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)對(duì)市場(chǎng)流動(dòng)性的沖擊是不同的。因而，從量化投資的角度看，為了降低交易帶來(lái)的價(jià)格沖擊，能實(shí)施量化投資策略的證券往往都應(yīng)有較好的流動(dòng)性，因?yàn)榻灰讜r(shí)非流動(dòng)性直接影響投資策略的實(shí)施。從這個(gè)意義上講，量化投資時(shí)的交易成本不僅包括交易費(fèi)用，更主要的是要考慮市場(chǎng)交易沖擊的流動(dòng)性成本。

（三）風(fēng)險(xiǎn)控制與市場(chǎng)情緒

在證券市場(chǎng)中，高收益與高風(fēng)險(xiǎn)相匹配。量化投資在追求高收益的同時(shí)，不可避免地承擔(dān)了一定的風(fēng)險(xiǎn)。在證券投資學(xué)中，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)主要源于宏觀經(jīng)濟(jì)因素，非系統(tǒng)性因素則主要源于行業(yè)、公司因素，并且不考慮市場(chǎng)交易行為的影響。在量化投資中，較多地使用因素定價(jià)模型，不僅會(huì)考慮市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)因素，而且會(huì)考慮交易行為等因素，只是不同的模型有不同的側(cè)重點(diǎn)，在多模型的量化投資系統(tǒng)中自然包括了這兩方面的因素。除了各種基本面和市場(chǎng)交易的因素風(fēng)險(xiǎn)外，量化投資還有自身不可忽視的風(fēng)險(xiǎn)源。一方面，量化交易中，部分交易是采用保證交易的期貨、期權(quán)等衍生品交易，這種杠桿交易具有放大作用，隱藏著巨大的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，市場(chǎng)沖擊的流動(dòng)性成本也是量化投資的風(fēng)險(xiǎn)控制因素，理所當(dāng)然地在圖1的風(fēng)險(xiǎn)控制模型中體現(xiàn)出來(lái)。另外，在一般的投資過(guò)程中，市場(chǎng)情緒或多或少會(huì)成為風(fēng)險(xiǎn)控制的一個(gè)對(duì)象。然而，在量化投資中，更多的交易都是通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，如程序交易等，這樣以來(lái)，投資者情緒等因素對(duì)投資決策的影響相對(duì)較小。所以，在量化投資的風(fēng)險(xiǎn)控制模型中較少地考慮市場(chǎng)情緒以及投資者自身的情緒，主要是通過(guò)承擔(dān)適度的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)獲得超額回報(bào)，因?yàn)楫吘箿p少風(fēng)險(xiǎn)也減少了超額回報(bào)。

（四）執(zhí)行高頻交易與算法交易

在對(duì)未來(lái)收益、風(fēng)險(xiǎn)和成本的綜合權(quán)衡下，實(shí)現(xiàn)投資策略成為量化投資的重要執(zhí)行步驟。為了達(dá)到投資目標(biāo)，量化投資不斷追求更快的速度來(lái)執(zhí)行投資策略，這就推動(dòng)了采用高速計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的程序化交易的誕生。在證券投資學(xué)里，技術(shù)分析認(rèn)為股價(jià)趨勢(shì)有長(zhǎng)期、中期和短期趨勢(shì)，其中，長(zhǎng)期和中期趨勢(shì)有參考作用，短期趨勢(shì)的意義不大。然而，隨著計(jì)算機(jī)信息科技的創(chuàng)新，量化投資策略之間的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越大，誰(shuí)能運(yùn)作更快的量化模型，誰(shuí)就能最先找到并利用市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)的瞬間，從而賺取高額利潤(rùn)。于是，就誕生了高頻交易：利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)和進(jìn)行量化分析，快速做出交易決策，并且隔夜持倉(cāng)。高頻交易的基本特點(diǎn)有：處理分筆交易數(shù)據(jù)、高資金周轉(zhuǎn)率、日內(nèi)開平倉(cāng)和算法交易。[5]高頻交易有4類流行的策略：自動(dòng)提供流動(dòng)性、市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)交易、事件交易和偏差套利。成功實(shí)施高頻交易同時(shí)需要兩種算法：產(chǎn)生高頻交易信號(hào)的算法和優(yōu)化交易執(zhí)行過(guò)程的算法。為了優(yōu)化交易執(zhí)行，目前“算法交易”比較流行。算法交易優(yōu)化買賣指令的執(zhí)行方式，決定在給定市場(chǎng)環(huán)境下如何處理交易指令：是主動(dòng)的執(zhí)行還是被動(dòng)的執(zhí)行，是一次易還是分割成小的交易單。算法交易一般不涉及投資組合的資產(chǎn)配置和證券選擇問(wèn)題。

二、對(duì)量化投資在證券投資教學(xué)中應(yīng)用的思考

從上述分析可以知道，量化投資的“黑箱”構(gòu)造與證券投資學(xué)之間存在一定的差異，因此，在證券投資的教學(xué)中應(yīng)當(dāng)考慮量化投資發(fā)展的要求。

（一）市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)與流動(dòng)性沖擊

在理性預(yù)期和市場(chǎng)有效假說(shuō)下，市場(chǎng)價(jià)格會(huì)在相關(guān)信息披露后立即調(diào)整，在信息披露前后市場(chǎng)有著截然不同的表現(xiàn)。在證券投資學(xué)里，一般認(rèn)為價(jià)格的調(diào)整是及時(shí)準(zhǔn)確的，然而，現(xiàn)實(shí)的世界里，價(jià)格調(diào)整需要一個(gè)過(guò)程。在不同的頻率下，這種價(jià)格形成過(guò)程的作用是不同的。在長(zhǎng)期的投資中，短期的價(jià)格調(diào)整是瞬間的，影響不大。然而，在高頻交易中，這種價(jià)格調(diào)整過(guò)程影響很大。市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)就是研究這種價(jià)格形成過(guò)程。市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論中有兩種基本的模型：存貨模型和信息模型。存貨模型關(guān)注商委托單簿不平衡對(duì)訂單流的影響，解釋沒有消息公布時(shí)價(jià)格短暫波動(dòng)的原因。信息模型關(guān)注信息公布后信息反映到價(jià)格中的這一過(guò)程，認(rèn)為含有信息的訂單流是導(dǎo)致價(jià)格波動(dòng)的原因。無(wú)論是關(guān)注委托訂單的存貨模型還是關(guān)注市場(chǎng)參與者信息類型的信息模型，這些市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的研究加強(qiáng)了流動(dòng)性與資產(chǎn)價(jià)格之間的聯(lián)系，強(qiáng)調(diào)流動(dòng)性在量化投資決策中的重要作用。一般的證券投資學(xué)中基本沒有市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的內(nèi)容，因而，為了加強(qiáng)證券投資學(xué)的實(shí)用性，應(yīng)關(guān)注市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的內(nèi)容與發(fā)展。

（二）業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)與高杠桿

對(duì)于證券組合而言，不僅要分析其超額收益和成本，還要考慮其風(fēng)險(xiǎn)與業(yè)績(jī)。在組合業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)中，一方面要考慮風(fēng)險(xiǎn)的衡量，另一方面則要分析業(yè)績(jī)的來(lái)源。在證券投資學(xué)中，組合業(yè)績(jī)來(lái)自于市場(chǎng)表現(xiàn)以及管理者的配置與選股能力。對(duì)于量化投資而言，市場(chǎng)時(shí)機(jī)和管理者的能力依然重要，然而，量化投資的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)還應(yīng)考慮另一個(gè)因素：高杠桿。量化交易中，部分交易是采用保證交易的期貨、期權(quán)等衍生品交易，這種杠桿交易具有放大作用，在市場(chǎng)好的時(shí)候擴(kuò)大收益，但在市場(chǎng)不好的時(shí)候會(huì)加速虧損，這些與傳統(tǒng)的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)就不太一樣。在一般的證券投資學(xué)里，業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)主要考慮經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的收益，很少考慮其杠桿的作用，這不僅忽略了杠桿的貢獻(xiàn)，而且有可能夸大了投資者的技能水平。

（三）人為因素與模型風(fēng)險(xiǎn)

在量化投資中，非常注重計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)和模型的分析，這突出了量化投資的規(guī)則性和固定性。然而，實(shí)際中，別看量化采用了各種數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)模型，但策略設(shè)計(jì)、策略檢測(cè)和策略更新等過(guò)程都離不開人的決策。量化交易策略與判斷型交易策略的主要差別在于策略如何生成以及如何實(shí)施。量化投資運(yùn)用模型對(duì)策略進(jìn)行了細(xì)致研究，并借助計(jì)算機(jī)實(shí)施策略，能夠消除很多認(rèn)為的隨意性。但是，量化策略畢竟體現(xiàn)投資者的交易理念，這一部分依賴于投資者的經(jīng)驗(yàn)，一部分依賴于投資者對(duì)市場(chǎng)的不斷觀察與更新。實(shí)際上，人始終處于交易之中，對(duì)于市場(chǎng)拐點(diǎn)以及趨勢(shì)反轉(zhuǎn)的判斷主要還是依賴投資者的經(jīng)驗(yàn)。光大的烏龍指事件充分表明了人為因素在量化投資中的兩面性：決策實(shí)施依賴于人的設(shè)定，而人的設(shè)定不僅依賴于經(jīng)驗(yàn)，而且人還會(huì)犯錯(cuò)。人之所以會(huì)犯錯(cuò)，一方面是因?yàn)槿藗儗?duì)市場(chǎng)的認(rèn)知是不完全的，另一方面則是人們使用了錯(cuò)誤的模型。經(jīng)典的證券投資理論中，股票價(jià)格的變動(dòng)被認(rèn)為是隨機(jī)的，小概率事件出現(xiàn)的機(jī)會(huì)比較小，但是經(jīng)驗(yàn)研究表明股票收益率具有肥尾現(xiàn)象，小概率事件發(fā)生的機(jī)會(huì)超出了人們?cè)鹊恼J(rèn)識(shí)，即市場(chǎng)還會(huì)出現(xiàn)“黑天鵝”。更為關(guān)鍵的是，量化投資更依賴數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)模型，這就使得量化投資存在較大的模型風(fēng)險(xiǎn)，即使用了錯(cuò)誤的模型。為了防范模型風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)采用更為穩(wěn)健的模型，即模型的參數(shù)和函數(shù)應(yīng)該適應(yīng)多種市場(chǎng)環(huán)境。近年來(lái)，研究表明，證券收益及其與風(fēng)險(xiǎn)因素的關(guān)系存在較大的非線性，同時(shí)，市場(chǎng)中存在一定的“噪聲”，采用隱馬爾科夫鏈等隨機(jī)過(guò)程和機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行信息處理成為量化投資的重要技術(shù)支持。

（四）2013年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)的啟示

量化交易策略的研究范文第2篇

>> QFII在中國(guó)A股市場(chǎng)交易策略的實(shí)證研究 A股尋求20日均線支撐 16家券商集中推薦招商蛇口 中國(guó)A股主板市場(chǎng)PEAD實(shí)證研究 切線在均線系統(tǒng)中的應(yīng)用研究 捕捉牛股:均線共振 GARP量化選股策略在A股市場(chǎng)中的應(yīng)用 A股交易時(shí)間太短 資源冗余對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響:基于滬深A(yù)股的實(shí)證研究 A股發(fā)行公司IPO前盈余管理與IPO后經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的實(shí)證研究 女性董事與盈余管理：來(lái)自深交所A股上市公司的實(shí)證研究 H股回歸對(duì)A股市場(chǎng)流動(dòng)性和波動(dòng)性的影響：實(shí)證研究 基于價(jià)值投資的Piotroski選股策略實(shí)證研究 買入并持有策略在A股失靈? 股票均線幾種特性在預(yù)示后市中的作用研究 金融危機(jī)背景下QFII在A股市場(chǎng)中的交易策略及對(duì)投資績(jī)效影響研究 金融危機(jī)后上證A股銀行股的CAPM模型實(shí)證分析 基于R語(yǔ)言的均線量化策略分析 A股中期策略 轉(zhuǎn)型期下的A股投資策略 均線在趨勢(shì)下的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用分析 常見問(wèn)題解答 當(dāng)前所在位置：，2015- 04-0516：32。

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量化交易策略的研究范文第3篇

量化交易到底是什么？

說(shuō)到量化交易，雖不陌生，但仍懵懂。到底什么是量化交易呢？

量化交易區(qū)別于定性投資（過(guò)去的投資方法）的鮮明特征，就是充分利用各種各樣的數(shù)理模型。它是借助現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的方法，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來(lái)超額收益的多種“大概率”事件，然后制定策略，并用數(shù)量模型驗(yàn)證及固化這些規(guī)律和策略，繼而再嚴(yán)格執(zhí)行這些已固化的策略來(lái)指導(dǎo)投資，以求獲得可持續(xù)的、穩(wěn)定且高于平均的超額回報(bào)。

對(duì)于量化交易中模型與人到底是什么關(guān)系？比如中醫(yī)與西醫(yī)的診療方法，中醫(yī)是望、穩(wěn)、問(wèn)、切，最后判斷出的結(jié)果，很大程度上基于中醫(yī)的經(jīng)驗(yàn)，定性程度上大一些；而西醫(yī)就不同了，先要病人去拍片子、化驗(yàn)等，這些都要依托于醫(yī)學(xué)儀器，最后得出結(jié)論，對(duì)癥下藥。

以此形容的話，可以說(shuō)定性投資像中醫(yī)，更多地憑主觀臆斷和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)判斷病在哪里；量化交易像西醫(yī)，依靠數(shù)量模型判斷，而這些模型對(duì)于使用量化交易的投資者的作用就像CT機(jī)對(duì)于醫(yī)生的作用。在每一天的投資運(yùn)作之前，一般都會(huì)先用模型對(duì)整個(gè)市場(chǎng)進(jìn)行一次全面的檢查和掃描，然后根據(jù)檢查和掃描結(jié)果做出投資決策。

量化交易靠概率取勝

和傳統(tǒng)投資方式相比，量化交易的視角更廣，它借助計(jì)算機(jī)高效、準(zhǔn)確地處理海量信息，更廣泛地尋找和驗(yàn)證投資機(jī)會(huì)，消除投資組合配置的局限性，并依靠計(jì)算機(jī)配置投資組合，克服人性弱點(diǎn)，使投資決策更科學(xué)、更理性。

具體來(lái)說(shuō)，這個(gè)新興的投資方法，與我們那些傳統(tǒng)的看指標(biāo)判斷、聽消息判斷、簡(jiǎn)單看財(cái)務(wù)報(bào)表判斷等定性投資方法相比較，主要有以下幾大優(yōu)勢(shì)：

量化交易有著嚴(yán)格的紀(jì)律性。比如，如果有人問(wèn)你，某年某月某一天，你為什么購(gòu)買某支股票的話，你就可以打開量化交易系統(tǒng)，系統(tǒng)會(huì)顯示出當(dāng)時(shí)被選擇的這只股票與其他股票在成長(zhǎng)面上、估值上、資金上、買賣時(shí)機(jī)上的綜合評(píng)價(jià)情況，而且這個(gè)評(píng)價(jià)會(huì)非常全面，比普通投資者拍腦袋或者簡(jiǎn)單看某一個(gè)指標(biāo)買賣更具有說(shuō)服力。

它系統(tǒng)性較完備，具體表現(xiàn)為“三多”，包括多層次、多角度、多數(shù)據(jù)。因?yàn)槿四X處理信息的能力是有限的，當(dāng)一個(gè)資本市場(chǎng)只有100只股票，這對(duì)定性投資基金經(jīng)理有優(yōu)勢(shì)，他可以深刻分析這100家公司。但當(dāng)有成千上萬(wàn)只股票時(shí)，量化交易就可以充分發(fā)揮它強(qiáng)大的信息處理優(yōu)勢(shì)，捕捉更多、拓展更大的投資機(jī)會(huì)。

另外，定性投資大部分時(shí)間在琢磨哪一個(gè)企業(yè)是偉大的企業(yè)，那個(gè)股票是可以翻倍的股票，而量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一個(gè)品種被低估了，買入低估的，賣出高估的。

量化交易靠概率取勝。這表現(xiàn)為兩個(gè)方面，首先量化投資不斷地從歷史中挖掘，有望在未來(lái)重復(fù)的歷史規(guī)律，并且加以利用。其次它在股票實(shí)際操作過(guò)程中，運(yùn)用概率分析，提高買賣成功的概率和倉(cāng)位控制。

量化投資者也有噩夢(mèng)

事實(shí)上，量化交易的方法在海外已有30多年的發(fā)展歷史，素以投資業(yè)績(jī)穩(wěn)定，抗風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng)著稱，目前已經(jīng)成為海外基金管理投資市場(chǎng)的重要方法。

而與海外成熟市場(chǎng)相比，量化交易以基本面分析為驅(qū)動(dòng)，以全市場(chǎng)、多維度的視角廣度掃描投資機(jī)會(huì)，在中國(guó)市場(chǎng)的應(yīng)用將更顯其優(yōu)勢(shì)。

不過(guò)，在談及這么多利好之后，還是要“潑一次冷水”。不要以為不停閃爍的超級(jí)電腦自動(dòng)進(jìn)行著高速交易，熒幕上滾動(dòng)著通過(guò)高速網(wǎng)絡(luò)提前獲取的最新市場(chǎng)消息，加上通過(guò)杠桿放大的頭寸，賬戶的盈利不斷上跳，這一切的一切就預(yù)示著“可以躺著賺錢的時(shí)代”來(lái)臨了，現(xiàn)實(shí)并沒有這么美好。

相對(duì)來(lái)說(shuō)，量化交易目前還處在初級(jí)發(fā)展階段，比如基本面投資者只需簡(jiǎn)單的基于預(yù)測(cè)特定事件，比如超過(guò)或差于預(yù)期的財(cái)報(bào)做交易即可。而量化交易者則需要搞清楚具體消息對(duì)股價(jià)的平均影響程度，這就不是一件容易的事了，因?yàn)槟愕难芯繉?duì)象時(shí)刻還在變化著。

不僅如此，研究出一套只基于公司財(cái)報(bào)的交易系統(tǒng)不難，比如基于超出預(yù)期的營(yíng)收或股息來(lái)買入。但是供給面的情況、消費(fèi)者層面的情緒納入交易模型中，也比較麻煩。

同時(shí)，股票、基本面、新聞消息之間的關(guān)系也是不停變化著的。記得2009年美股到達(dá)低點(diǎn)的時(shí)候，很多“低質(zhì)”公司的回報(bào)大大高于“優(yōu)質(zhì)”公司的回報(bào)。很多3塊錢的“垃圾股”可以在很短時(shí)間內(nèi)漲到10塊錢，而高價(jià)的優(yōu)質(zhì)公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。對(duì)于基本面投資者來(lái)說(shuō)，這是掘金的好時(shí)候，但對(duì)于量化投資者來(lái)說(shuō)卻是噩夢(mèng)，因?yàn)榇蠖鄶?shù)模型此時(shí)都會(huì)顯示做多“優(yōu)質(zhì)股”做空“垃圾股”，后果則可想而知。

另外，量化交易員的精力也是有限的。計(jì)算機(jī)的消息格式往往不規(guī)范，語(yǔ)法也千奇百怪，他們也無(wú)法讓計(jì)算機(jī)程序挑選出有效信息并運(yùn)用于自動(dòng)交易中。一天只有24個(gè)小時(shí)，他們也會(huì)經(jīng)常碰到因一個(gè)分析無(wú)法推進(jìn)而其他分析也陷入停頓的狀況。因此，要在浩如煙海的金融數(shù)據(jù)中“尋寶”，沒那么簡(jiǎn)單。

量化交易策略的研究范文第4篇

雖然現(xiàn)在量化基金、對(duì)沖基金等以量化方法運(yùn)作的產(chǎn)品慢慢得到機(jī)構(gòu)的重視，但受對(duì)沖工具、市場(chǎng)成熟度、投資者成熟度等因素影響，量化投資頂多處在長(zhǎng)跑前的預(yù)熱階段。

銀華基金量化投資部總監(jiān)周毅曾在華爾街從事量化投資11年，現(xiàn)在他一人管理著兩只量化型產(chǎn)品和兩只QDII基金，市場(chǎng)上對(duì)此有過(guò)質(zhì)疑。

在接受《投資者報(bào)》記者采訪時(shí)，周解釋說(shuō)，與定性投資比，定量投資的優(yōu)勢(shì)之一就是人力成本低，每多一個(gè)產(chǎn)品，對(duì)基金經(jīng)理來(lái)說(shuō)所增加的時(shí)間很少。

周毅認(rèn)為，與成熟市場(chǎng)相比，A股可做的量化策略或?qū)_策略空間較大，因?yàn)閰⑴c的資金較少，機(jī)會(huì)也大。

優(yōu)勢(shì)是人力成本低

《投資者報(bào)》：市場(chǎng)上質(zhì)疑，你一個(gè)人同時(shí)管理四只產(chǎn)品，能管得過(guò)來(lái)嗎？

周毅：主動(dòng)型投資較大程度上依賴投研平臺(tái)，量化投資則主要依靠數(shù)量化模型，相比較，量化投資成本較低。對(duì)于已成立運(yùn)作的指數(shù)基金來(lái)說(shuō)，在系統(tǒng)建立起來(lái)后，相同管理類型的產(chǎn)品都可以共用一套系統(tǒng)，基金經(jīng)理的工作實(shí)際上就是對(duì)細(xì)節(jié)進(jìn)行微調(diào)。比如目前銀華管理的分級(jí)產(chǎn)品和純被動(dòng)的指數(shù)基金，大概在上午9點(diǎn)半以前，系統(tǒng)會(huì)提交所有的產(chǎn)品的當(dāng)日交易清單，基金經(jīng)理的工作只是根據(jù)不同基金的一些投資限制在細(xì)節(jié)上進(jìn)行調(diào)整。

《投資者報(bào)》：清單也是靠模型嗎？

周毅：不完全是這樣，其實(shí)是一個(gè)最優(yōu)化的公式。比如跟蹤滬深300指數(shù)基金，本來(lái)就按照每一只股票的權(quán)重買就可以，但是一些涉及關(guān)聯(lián)交易等限制性規(guī)定的股票不能買，就有一個(gè)優(yōu)化的問(wèn)題。一部分公司的做法是用線性回歸的方式，把受限股票都做線性回歸，找到跟其相似度最高的股票，按它的權(quán)重買進(jìn)來(lái)。

國(guó)外通常的做法是對(duì)投資組合進(jìn)行整體優(yōu)化，剔除交易受限制的股票，算出剩下股票的最優(yōu)解，再和現(xiàn)在的組合比，就出來(lái)一個(gè)交易清單，這是一種優(yōu)化。

《投資者報(bào)》：我了解到國(guó)外一些基金公司，雖然規(guī)模百億乃至千億美元，但基金經(jīng)理、研究員卻非常少，這與國(guó)內(nèi)差別較大。

周毅：主要是大家對(duì)投資的理解不一樣。按照我的感覺，在國(guó)外以傳統(tǒng)投研方式（研究員加基金經(jīng)理）做投資的，相對(duì)占少數(shù)，而國(guó)內(nèi)公募基金發(fā)展也就十來(lái)年，傳統(tǒng)投資方式依然占絕對(duì)大頭。

《投資者報(bào)》：為什么占少數(shù)？

周毅：美國(guó)公募基金經(jīng)歷了α（超額收益）與β（市場(chǎng)平均收益）分離的過(guò)程，現(xiàn)在公募基金大多都去做β了，而對(duì)沖基金去做α了。邏輯很好理解，公募基金是怎么盈利的？規(guī)模乘以管理費(fèi)。所以，基金公司的發(fā)展在于規(guī)模要大，而且越大越好。現(xiàn)在我把這個(gè)事情推到極致，全市場(chǎng)所有的錢都由一家基金公司管，收益是多少？就是市場(chǎng)平均收益，不可能有超額收益，這就是β。

就是說(shuō)，公募基金想提高盈利，模式是把規(guī)模做大、把成本壓低，最后得以生存。

所以，美國(guó)公募基金經(jīng)理相對(duì)而言比較舒服，但他們的收入在金融業(yè)偏下，因?yàn)樽靓聜€(gè)人的因素不是特別大。

國(guó)內(nèi)指數(shù)基金空白點(diǎn)多

《投資者報(bào)》：你講到BGI短短十年管理資產(chǎn)就達(dá)到2萬(wàn)億元，有什么可借鑒的地方？

周毅：我一直在思考這個(gè)問(wèn)題。通常認(rèn)為BGI的成功是靠大量發(fā)行交易型指數(shù)基金（ETF）做到的，但我覺得不全是。我覺得，其成功的另外一個(gè)重要原因是產(chǎn)品設(shè)計(jì)思路。

美國(guó)老牌基金公司先鋒集團(tuán)以指數(shù)基金聞名，他幾乎把市場(chǎng)各種規(guī)模的指數(shù)產(chǎn)品都覆蓋了，BGI作為一個(gè)后來(lái)者，指數(shù)的先發(fā)優(yōu)勢(shì)完全沒有了，所以它需要找到一個(gè)突破口。于是，它打破了傳統(tǒng)基于市場(chǎng)平均的指數(shù)設(shè)計(jì)理念，而集中突出特性很明顯的產(chǎn)品。

比如尋找15個(gè)市值最大的房地產(chǎn)建筑商，然后制定一個(gè)指數(shù)。對(duì)于想投資房地產(chǎn)建筑的機(jī)構(gòu)和個(gè)人，沒有必要花時(shí)間和精力研究個(gè)股，而直接買對(duì)應(yīng)的ETF，以至于大家提到建筑的時(shí)候提BGI建筑基金就可以了；再比如，BGI開發(fā)了很多國(guó)家系列指數(shù)，都是一個(gè)道理。目前國(guó)內(nèi)還沒有類似的指數(shù)，這方面基金也還是空白。

《投資者報(bào)》：對(duì)于一個(gè)長(zhǎng)期從事量化投資的人，你怎么理解投資？

周毅：就投資而言，我個(gè)人的理解要稍微寬泛一些，只要能賺到錢，就可以稱為投資。至少我在華爾街注意到，比如華爾街交易員的地位都很高，而國(guó)內(nèi)交易員的地位比較低，在華爾街，考核的指標(biāo)不是是否找到了好股票，而是看結(jié)果是否賺到錢。

為什么呢？因?yàn)楣善苯灰變r(jià)格和內(nèi)在價(jià)值之間有很大差別，內(nèi)在價(jià)值是不是最終能反映交易價(jià)格，這很難說(shuō)。

交易員根據(jù)盤面上錢的供需關(guān)系、短期的交易價(jià)格賺錢，這也是投資賺錢的方式。而目前，這類東西在國(guó)內(nèi)屬于旁門左道或者另類。

對(duì)沖基金大有可為

《投資者報(bào)》：你提到，現(xiàn)在主要的創(chuàng)新方向是在A股如何應(yīng)用對(duì)沖策略，你現(xiàn)在的對(duì)沖策略是什么？

周毅：現(xiàn)在A股做多的標(biāo)的很多，全市場(chǎng)兩千多個(gè)股票都可以買，而做空的工具只有滬深300股指期貨。很顯然，從理論上可以這樣操作，通過(guò)放空滬深300股指期貨對(duì)沖組合基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)，那么只要組合收益率高于滬深300基準(zhǔn)收益，超越部分就屬于相對(duì)收益能力的絕對(duì)部分。

從國(guó)內(nèi)基金公司的過(guò)往業(yè)績(jī)來(lái)看，投研人員能夠選出高于基準(zhǔn)收益率的組合，這種投研能力傳導(dǎo)的結(jié)果就是基金公司在大概率上是可以做出相對(duì)收益的。

我覺得目前A股可以做出的策略比較多，因?yàn)橛眠@種方法做投資的資金比較少，所以機(jī)會(huì)比較大。

《投資者報(bào)》：你覺得做對(duì)沖基金最大的風(fēng)險(xiǎn)是什么？

量化交易策略的研究范文第5篇

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；量化投資；量化選股

中圖分類號(hào)：F830 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2016）17-0106-01

量化投資理論是從20世紀(jì)50年代由馬克維茨創(chuàng)造性地提出了用均值方差最優(yōu)的數(shù)字方法來(lái)選擇最優(yōu)投資組合。由于當(dāng)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的處理量過(guò)大而復(fù)雜，因此，直到1990年后隨著計(jì)算機(jī)被廣泛使用，以量化作為核心的投資基金才逐漸超越傳統(tǒng)的基金。量化選股策略是針對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)特性，從眾多的指標(biāo)參數(shù)中找出能夠較為合理解釋股票收益率的有效且不冗余的因子，并根據(jù)這些因子在選股策略中所占的權(quán)重來(lái)構(gòu)建量化投資策略。隨著信息技術(shù)的日異發(fā)展，資本市場(chǎng)深化改革步伐加快，證券市場(chǎng)間同業(yè)經(jīng)營(yíng)，居民消費(fèi)等領(lǐng)域也迎來(lái)了信息數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)幾何級(jí)數(shù)增加現(xiàn)狀。運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維分析眾多股民的知識(shí)結(jié)構(gòu)、行為習(xí)慣對(duì)股票投資形式的認(rèn)知而形成固有模式思維，“大數(shù)據(jù)”思維正以不同形式、路徑的方式影響著證券選股策略。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于其龐大的信息數(shù)據(jù)量，而在于對(duì)含有意義的數(shù)據(jù)根據(jù)建模權(quán)重進(jìn)行專業(yè)量化處理，幫助大家對(duì)于股票進(jìn)行優(yōu)化選股有著重要研究意義。因此，基于大數(shù)據(jù)思維模式分析多因子量化選股策略更加適用這樣的市場(chǎng)，給投資者提供更好的參考模型。

作為量化投資界的傳奇人物詹姆斯?西蒙斯，他曾因“用公式打敗市場(chǎng)”的故事在金融界中為人津津樂(lè)道。在1989年由他創(chuàng)辦的基金成立至今的20年時(shí)間里，該基金持續(xù)地獲得了每年平均35%（扣除費(fèi)用后）凈回報(bào)率，而同期被稱為“股神”的巴菲特每年平均回報(bào)率也才大約在20%左右。即使在金融危機(jī)的2008年，該基金仍然獲得了80%的高額回報(bào)，“最賺錢基金經(jīng)理”對(duì)西蒙斯來(lái)說(shuō)無(wú)出其右。

目前，國(guó)內(nèi)對(duì)量化投資策略研究還比較少，做量化交易的基金也相對(duì)較少，投資者對(duì)量化投資仍持懷疑態(tài)度。另外，中國(guó)目前的資本市場(chǎng)還不完善，做空機(jī)制以及金融衍生工具相對(duì)較少，股票市場(chǎng)上仍然采用T+1的交易模式，這些都導(dǎo)致了量化投資在中國(guó)市場(chǎng)的發(fā)展弊端。但是，隨著股指期貨等新的做空金融衍生工具的推出，量化投資開始走入“中國(guó)大媽們”的視野。

運(yùn)用量化思維投資證券選股策略在國(guó)外已有四五十年。量化投資從無(wú)到有一直是很神秘的，人們把它叫做“黑匣子”。但是，當(dāng)時(shí)的量化投資證券選股策略大多僅僅是數(shù)學(xué)模型，并不是人們想象的那么神秘。量化投資證券選股策略之所以弄得這樣神秘是因?yàn)椋海?）是為了保護(hù)其知識(shí)產(chǎn)權(quán)，防止侵權(quán)；（2）是為了防止其策略擴(kuò)散后影響整個(gè)投資比率的失衡，縮短該策略的壽命；（3）是為了控制投資風(fēng)險(xiǎn)，如果該策略細(xì)節(jié)被投資對(duì)立面獲得，則有可能會(huì)造成被動(dòng)的投資效果。因此，投資公司、基金經(jīng)理是不會(huì)說(shuō)出其量化投資策略的。這是由于金融動(dòng)蕩中如果沒有好的投資策略及對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的控制力就有可能把老本虧個(gè)精光。

隨著時(shí)間流逝，任何投資策略的盈利模式都會(huì)被市場(chǎng)所消化，量化投資策略也會(huì)隨著時(shí)間的變化而改變。在量化投資證券選股這方面，重要的不是策略這一表面形式，而是掌握量化投資證券選股的研究模式。大家不必要去追逐那些形式的數(shù)學(xué)公式、策略模型，而應(yīng)該根據(jù)現(xiàn)在大數(shù)據(jù)時(shí)代下對(duì)海量證券股票信息的合理分析整合，去學(xué)習(xí)、改進(jìn)新的證券選股模式，以適應(yīng)未來(lái)發(fā)展需要。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)也給新形勢(shì)下運(yùn)用多因子量化模式選股帶來(lái)極佳的發(fā)展機(jī)遇。

參考文獻(xiàn)：