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量化投資范文1
量化投資是投資者借助計算機信息化建立數學模型，把最新市場數據和相關信息輸入到模型中，通過公式計算出投資對象，做出最優投資決策。量化投資不依靠投資者的感覺直覺，不依賴個人判斷，而是將其經驗利用信息通過模型實現投資理念。同時，投資者期望達到收益和風險的合理配比，利用夏普比率等科學方法控制收益和風險。量化投資者不用每天重復的分析瑣碎信息，只需要不斷完善這個模型并不斷創造新的可以盈利的模型。
二、量化投資策略
（一）量化投資策略分類
量化投資策略，主要包括量化擇時策略、統計套利策略、算法交易策略、組合套利策略、高頻交易策略等。
（1）量化擇時策略是收益率最高的一種交易策略，通過對宏微觀指標的量化分析判斷未來經濟走勢并確定買入、賣出或持有，按照高拋低吸原則獲得超額收益率。在量化擇時策略中，趨勢跟蹤策略是投資者使用最多的策略。量化擇時分析策略包括：趨勢跟蹤策略、噪音交易策略、理易策略。
（2）統計套利是風險套利的一種，通過對歷史數據的統計分析，利用統計學理論，估計相關變量的概率分布，判斷規律在未來一段時間內是否繼續存在。統計套利策略包括協整策略和配對利差策略、均值回歸策略以及多因素回歸策略。
（3）算法交易又稱為自動交易，主要是研究如何利用各種下單方法，降低沖擊成本的交易策略，將一個大額交易通過算法拆分成數個小額交易，以此來減少對市場價格造成沖擊，降低交易成本。算法交易策略包括交易量加權平均價格策略、時間加權平均價格策略、盯住盤口測量、執行落差策略、下單路徑優選策略。
（4）組合套利策略主要針對期貨市場上的跨期、跨市及跨品種套利的交易策略。組合套利策略包括均衡價格策略、套利區間策略、牛市跨期套利、熊市跨期套利等。
（5）高頻交易是一種持倉時間短、交易量巨大、交易次數多、單筆收益率低的投資策略，人們從無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易，依靠快速大量的計算機交易以獲取高額穩定的收益。高頻交易策略包括流動性回扣交易策略、獵物算法交易策略和自動做市商策略。
如下是量化投資中幾種主要的投資交易策略：
（1）趨勢跟蹤策略。趨勢跟蹤策略追隨大的走勢，向上突破重要的壓力線可能預示著更大一波的上漲趨勢，向下突破重要的支撐線可能預示著更大一波的下跌趨勢。趨勢跟蹤策略試圖尋找大趨勢的到來，在突破的時候進行相應的建倉或平倉的投資操作來獲得超額收益。
趨勢型指標進行擇時的基本理念是順勢而為，跟蹤市場運行趨勢。在趨勢策略中使用的技術指標是最多的，常用有：移動平均線（MA）、平滑異動移動平均線（MACD）、平均差（DMA）、趨指標（DMI）等。
（2）噪音交易策略。噪聲交易是指交易者在缺乏正確信息的情況下進行密集交易的行為。有效市場中噪聲只是一個均值為零的隨機擾動項，但市場并不總是有效的，市場上有很多異常信息，往往有人能夠提前獲得這些異常信息，很可能對投資的判斷提供重要的價值。噪聲交易策略的運用主要是機構投資者通過計算得到市場的噪聲交易指數，監測該指數的變化，根據其變化來設計量化交易策略。
（3）協整策略。在統計套利策略中，協整策略是應用最廣泛的一種策略。協整套利的主要原理，是找出相關性最好的幾組產品，再找出每一組的協整關系，當某一組投資產品的價差偏離到一定程度時建倉，買入被低估的資產、賣出被高估的資產，當價差均衡時獲利了結平倉。協整策略包括協整檢驗、GARCH檢驗、TARCH檢驗以及EGARCH檢驗。
（4）多因素回歸策略。多因素回歸策略，也是一種被廣泛使用的投資策略。這一策略利用影響投資收益的多種選擇因素，并根據其與收益的相關性，建立多元回歸模型，簡化投資組合分析所要求的證券相關系數的輸入，這類方法的代表是套利定價模型。
（二）量化投資策略組合
量化投資策略組合綜合考慮交易商品、策略類別、策略數量、時間周期因素。量化投資策略組合相比較單一投資策略有以下優勢：
（1）策略組合降低了對單一策略的依賴，當單一策略失去競爭力，使用策略組合的方式，可以利用不同產品價格變化、變化幅度、周期等多個方面把握投資機會，在一定程度上保證了穩定的收益率，盈利機會更多；
（2）策略組合可以分散單一策略的交易風險，降低風險，通過策略組合將投資風險分散化，盡可能規避市場風險、策略風險及系統風險等。
三、量化投資資產配置
資產配置是指資產類別選擇，即投資組合中各類資產的適當配置及對這些混合資產進行實時管理。量化投資管理打破了傳統投資組合的局限，它與量化分析結合，將投資組合作為一個整體，確定組合資產的配置目標和分配比例，深化了資產配置的內涵。
資產配置包括戰略資產配置和戰術資產配置兩大類。戰略資產配置是長期資產配置，針對較長時間的市場情況，控制長期投資風險以達到收益最大化。戰術性資產配置是依據資產預期收益的短期變化，獲取超額收益的機會。因此，戰術資產配置是建立在長期戰略資產配置過程中的短期分配策略，二者相輔相成。在長期投資活動的戰略資產配置下，戰術性資產配置利用其積極的靈活的投資機會，適當的配合戰略資產配置，獲取較高收益。
四、前景展望
在量化投資飛速發展的今天，它己經成為金融市場中不可忽視的一個領域，中國的金融市場在逐步發展及完善，中國的量化投資也會繼續發展和前進，隨著量化投資方面的加大投入，量化投資的進程加快，中國量化投資的前景無限。
參考文獻：
量化投資范文2
【關鍵詞】量化投資；阿爾法策略；期貨策略；做市商策略
一、背景介紹
量化投資是金融領域相對前沿的一門學科，它強調將數學、物理、統計、計算機等數量的方法與投資結合賺取收益。在國外，量化投資已經有幾十年的發展歷史，但是在國內由于市場因素等方方面面的限制，該領域處于朝陽期，發展的機會巨大。目前狹義的量化投資包括追求股票中性收益的阿爾法對沖策略，追求高收益的期貨策略（包括股指期貨和商品期貨策略），以及在國內市場尚未成型的做市場策略等。
二、量化投資理論闡述
（一）經典量化投資理論
阿爾法對沖策略的理論模型來自于CAPM模型以及APT模型，其基本思想就是選出具有正阿爾法收益的股票：將來自市場的貝塔風險對沖，最終獲取阿爾法收益。具有阿爾法收益的股票在生活中隨處可見，在大牛市中，如果前期漲的比較好的股票在之后也會有很好地表現，這樣的股票具有動量因子；在超跌的行情中，前期跌的過于兇猛的股票在后期有比較好的表現，這樣的股票具有反轉因子；諾比爾經濟學獎得主法瑪和弗蘭奇曾經發現小市值成長因子具有顯著超額收益，并提出了著名的法瑪弗蘭奇三因子模型。阿爾法策略的核心一方面在于選取合適的數學模型，另一方面在于從投資的經驗中尋找能夠帶來超額收益的因子。
阿爾法對沖策略在大牛市當中不及股票純多頭策略。以2015年上半年大牛市為例，阿爾法策略基本跑不贏指數；反之，一些比較搶眼的股票純多頭策略取得了100%以上的收益。但是在接下來的幾次黑天鵝事件中，股票純多頭產品紛紛清盤，其中不乏一些大牛；但是比較穩定的阿爾法產品在市場大跌時凈值依然在穩步上升。目前阿爾法對沖策略的壓力來自于兩方面，一方面由于投資者對市場的悲觀情緒導致股指期貨持續貼水，另一方面監管層對于股指期貨的限制使得阿爾法策略開發者變得更加謹慎。但是鑒于其科學的方法和可靠的控制風險的能力，阿爾法策略的未來非常光明。目前國內阿爾法對沖策略的頂級私募包括尊嘉資產、寧聚資產、金锝資產等；公募阿爾法的權威包括富國量化基金經理李笑薇女士等。
期貨多空策略主要包括股指期貨與商品期貨策略。期貨的T+0的交易機制使得程序交易可以更為方便的進行。最基本的期貨策略就是穿越均線策略，例如當期貨上穿60分鐘均線則認為其上升勢頭已經形成，進而做多；如果期貨下穿60分鐘均線，則認為其下降勢頭已經形成，平多頭同時做空頭。主觀投資者的虧損很大一部分原因來自于交易缺乏紀律性，但是程序化期貨成功的克服了交易者的這一行為金融學弊端。最直接的例子仍然是這次股災，由于股市期貨在股災期間存在著明顯的下行趨勢，多數成熟的期貨多空策略均發現這一下行趨勢并多空。股災期間股指期貨多空策略賺得盆滿缽滿，但是某種程度上程序化交易也加重了市場的趨勢效應。目前國內期貨策略的頂級私募包括淘利資產、黑翼投資等。
做市場算法在國外是一個高速發展的領域，最為杰出的代表就是西蒙斯的文藝復興基金。索羅斯、巴菲特為大家所熟知，但是西蒙斯這個名字就要低調得多。在過去十幾年，文藝復興基金獲得了年化35%的收益。文藝復興基金雇用了大量數學、物理、統計學博士，通過機器學習算法等，對市場上的微觀交易行為進行細致的分析，以‘薅羊毛’的方式不斷吸取收益。我們傳統投資者很難捕捉交易當中微觀交易結構，但是高頻交易者可以從一系列的買賣競價單中挖掘市場中的交易動態，發覺我們肉眼難以發現的蛛絲馬跡。
（二）廣義量化投資理論
更為廣義的量化金融包括一切基于數量理論對金融市場的研究。萬物皆數，學科相通，無數的智慧可以應用于金融市場。股市泡沫對于廣大散戶而言是一個虛無縹緲的事物，但是物理學中的模型卻可以將股票泡沫以一個數量的形式呈現。LPPL模型，就是地球物理系中的對數周期性冪律模型，其創始人Sornette曾多次成功預言股災的產生；劉淳等將貝葉斯方法應用于股市的變結構研究，并得出具有參考價值的理論：重大金融事件的發生往往會帶來股市內在結構的變化；人類的智慧是相通的，現在化學、物理學、生物學、計算機科學、數學等學科的跨學科領域研究已經取得了重大進步，相信在將來金融學這一社會科學領域的學科將會越來越多的出現自然科學的身影。
目前國內金融市場正在逐漸走向大資管時代，越來越多的投資者會通過專業的投資者將資金投入市場。量化投資與傳統主動投資乃是武俠中的“劍宗”與“氣宗”，兩者各有長短。在大資管時代兩大流派將會各霸江山。巴菲特般股神將會不斷創造著財富神話，西蒙斯般的科學達人們也會不斷將人類的智慧充分的應用于金融市場；并且隨著市場競爭的加劇，成熟的投資者將管控著更多的財富。未來如何風云劇變？我們拭目以待。
參考文獻：
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[2] Sornette，Didier，Ryan Woodard，and Wei-Xing Zhou.“The 2006C2008 oil bubble：Evidence of speculation，and prediction.”PhysicaA：Statistical Mechanics and its Applications，388.8 （2009）：1571-1576
[3] 劉淳，劉慶，張晗.使用 Bayes 方法識別股市變結構模型[J].清華大學學報：自然科學版，2011，51（2）：245-249
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揭開定量投資神秘面紗
與定性投資不同，定量投資更多關注“數字”背后的意義，依靠計算機的幫助，分析數據中的統計特征，以尋找股票運行模式，進而挖掘出內在價值。
李延剛總結了定量投資的三大優勢：首先是理性。定量投資是對于基于基本面定性投資方法和工具的數量化統計性總結，它在吸收了針對某種投資風格和理念的成功經驗的基礎上，以先進的數學統計技術替代人為的主觀判斷，并能夠客觀理性地堅持，以避免投資的盲目性和偶然性。“完全的數量化分析過程將極大地減少投資者情緒的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策，因而在牛熊市的轉換中具有很強的自我調節性?！?/p>
其次，全市場覆蓋。定量投資可以利用數量化模型對壘市場的投資標的進行快速高效的掃捕篩選，把握市場每一個可能的投資機會，而定性投資受人力精力的限制，顯然無法顧及如此廣的覆蓋面。
此外，數量化投資更注重組合控制和風險管理。數量化的個股選擇和組合構造過程。實質上就是在嚴格的約束條件下進行投資組合的過程，先從預先設定的績效目標的角度來定義投資組合，然后通過設置各種指標參數來篩選股票，對組合實現優化，以保證在有效控制風險水平的條件下實現期望收益?！皳Q言之，數量化投資模型能夠很好地體現組合收益與基準風險的匹配和一致，”李延剛解釋。
定量投資是否適應中國市場
“談到定量投資，不得不提量化投資領域中的傳奇人物――詹姆斯?西蒙斯?！崩钛觿偛⒉谎陲椘鋵@位投資大師的崇敬，“他不僅是世界級的數學家，也是最偉大的對沖基金經理之一。他創辦的文藝復興科技公司花費15年時間，研發基于量化數學模型的計算機模型，借助該模型，兩蒙斯所管理的大獎章基金，從1989年到2006年的平均年收益率達到了38.5％，甚至超過股神巴非特。”
值得一提的是，李延剛也來自數量化投資的發源地――北美，他有著6年海外一線投資管理的實際工作經驗，深刻領會并掌握了量化投資理念與方法，具備數量化投資領域的成功經驗。2007年，李延剛回國后加盟中海基余，著手增強中海基金金融工程團隊的寅力。在借鑒國外成熟的投資理念與經驗的基礎上，結合A股實際，他用了近兩年時間對數量化模型進行反復修改與調試。目前，中?；鸬慕鹑诠こ滩恳呀浶纬蓮膿駮r、配置到選股等方面的一系列研究成果，并在今年順勢推出中海量化策略基金。
詹姆斯?西蒙斯的神話在中國證券市場能否再次實現?“當其他人都擺西瓜攤的時候，我們擺了一個蘋果攤。”李延剛用一個形象的比喻來形容定量投資存國內市場的發展機遇。他認為，目前國內證券市場定性投資者太多，競爭激烈，而數量化投資者則太少，機會相對更多，競爭也很小。李延剛表示，大量實征研究證明，中國證券市場為一個弱有效市場，市場上被錯誤定價的股票相對較多，留給定量投資發掘市場非有效性的空間也就越大?；谶@種考慮，定量投資方法在中國的發展極具發展空間。
“今年推出量化基金并非一時的心血來潮，一方面中?；鸾鹑诠こ滩恳呀浿饾u成熟，而另一方面也是出于市場時機的考慮。”李延剛強調。
他認為，在經歷2008年的巨幅下跌后，市場底部已經基本確立，目前小盤股估值相對較貴，短期內市場可能會以調整為主，但未來市場走勢仍然存在諸多不確定。在此背景下，如何把握結構性機會將是未來投資關鍵之所在，利用數量模型進行分析和投資的量化基金具備更好的適應性。中海量化策略基金將把握市場調整時機，采用數量化模型選人具有估值優勢和成長優勢的大中盤股票作為基石，輔之以部分優質的小盤股票。
“量體裁衣”完善全程量化流程
據了解，中海量化策略基金的全程量化流程分三個步驟，即選股策略自下而上，施行一級股票庫初選、二級股票庫精選以及投資組合行業權重配置的全程數量化。
“就像裁縫做衣服一樣，量化基金在投資中也要通過‘量體裁衣’來完善全程量化流程。通過全程量化與基金經理的思想相配合，才能做出優質的量化基金?！崩钛觿偙硎?。
首先，選取代表性最強的反映公司盈利能力的指標，對于所有的A股上市公司進行篩選從而得到一級股票庫?！爸饕ㄟ^對所有A股股票過去三年平均EPS(每股收益)、ROE(凈資產收益率)、毛利率三項指標進行篩選，它們能分別較好的反映上市公司的獲利能力，從而得到一級股票庫。”李延剛說。
其次，通過盈利性指標、估值指標、一致預期指標，熵值法確定指標權重后，對一級庫股票進行打分排名，從而篩選出二級股票庫。其中，一致預期指標則是通過各券商分析師的調查后，得出上市公司盈利預期數據平均值，以此權威性地反映市場對公司未來盈利的預期水平?！爸泻Ａ炕鹨胍恢骂A期作為選股指標，可以全面、權威的反應市場對上市公司未來盈利的預期水平，為投資決策提供更為真實和前瞻性的依據。與此同時，還可以根據預期的變化及時動態調節，更加適應股市的震蕩波動?！崩钛觿倧娬{。
量化投資范文4
盡管量化投資已經成為市場投資的發展趨勢，但是大多數投資者并不是很熟悉量化投資。一方面是由于量化投資一定程度上依賴數學模型，而賺錢的投資模型都是機構的秘密武器，不會輕易披露。另一方面是由于量化投資采用計算機系統，設計各種交易手段，有著較為復雜的數學計算與技術要求，現在許多量化投資都是計算機自動執行的程序交易。另外，量化交易者，俗稱寬客（quants）的交易和故事多多少少增加了量化投資的神秘感。所以，人們一般把量化投資稱為“黑箱”。納蘭（Narang，R.，2012）描述了量化交易系統的典型構造，打開了量化投資的“黑箱”。納蘭認為阿爾法模型用來預測市場未來方向，風險控制模型用來限制風險暴露，交易成本模型用來分析為構建組合產生的各種成本，投資組合構建模型在追逐利潤、限制風險與相關成本之間做出平衡，然后給出最優組合。最優目標組合與現有組合的差異就由執行模型來完成。數據和研究部分則是量化投資的基礎：有了數據，就可以進行研究，通過測試、檢驗與仿真正確構建各個模型。預測市場并制定策略是量化投資的核心，即阿爾法模型在量化投資中處于核心地位。隨著量化投資的不斷發展，量化投資模型也在不斷改進。簡單的策略可能就是證券或組合的套利行為，如期現套利組合、市場異象研究中的差價組合等。統計套利策略是經典的量化投資策略，如匹配交易或攜帶交易。近年來，高頻交易成為量化投資的重要內容，基于高速的計算機系統實施高頻的程序交易已經是量化投資的重要利器。丁鵬（2012）將量化投資的主要內容分為以下幾個方面：量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、算法交易、ETF/LOF套利和高頻交易等。他認為量化投資的優勢在于：紀律性、系統性、及時性、準確性和分散化。
二、量化投資“黑箱”中的構造與證券投資學的差異
在傳統的證券投資學中，投資組合理論、資本資產定價模型、套利定價理論和期權定價理論是現代金融理論的四塊基石。前兩者主要依靠均值-方差組合優化的思想，后兩者則主要依靠市場的無套利條件。傳統的投資方法主要是基本面分析和技術分析兩大類，而量化投資則是“利用計算機科技并采用一定的數學模型去實現投資理念、實現投資策略的過程”。從概念看，量化投資既不是基本面分析，也不是技術分析，但它可以采用基本面分析，也可以采用技術分析，關鍵在于依靠模型來實現投資理念與投資策略。為了分析量化投資對證券投資學的啟示，本文從量化投資“黑箱”的各個構成來探討量化投資與證券投資學中思路和觀點的差異。
（一）資產定價與收益的預測
根據組合優化理論，投資者將持有無風險組合與市場風險資產組合，獲得無風險利率與市場風險溢價。資本資產定價模型則將此應用到單一證券或組合，認為證券的風險溢價等于無風險利率加上與風險貢獻比率一致的風險溢價，超過的部分就是超額收益，即投資組合管理所追求的阿爾法值。追求顯著正的阿爾法是資產定價理論給實務投資的一大貢獻?；谝蛩啬Ｐ偷奶桌▋r理論則從共同風險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模型為這一類量化投資提供了統一的參考?？梢哉f，在因素定價方面，量化投資繼承了資產定價理論的基本思想。對于因素定價中因素的選擇，證券投資學認為，對資產價格的影響，長期應主要關注基本面因素，而短期應主要關注市場的交易行為，即采用技術分析。在量化投資中，主要強調按照事先設定的規則進行投資，這在一定程度上與技術分析類似。但是，在技術分析中，不同的人會有不同的結論，而量化投資則強調投資的規則化和固定化，不會因人的差異而有較大的不同。另外，量化交易更強調從統計和數學模型方面尋找資產的錯誤定價或者進行收益的預測。
（二）無套利條件與交易成本
在證券投資學里，流動性是證券的生命力。組合投資理論、資本資產定價模型以及套利定價理論等都認為市場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現，如套利交易。根據套利定價理論，一旦市場出現無風險的套利機會，理性投資者會立即進行套利交易，當市場均衡時就不存在套利機會?，F實市場中往往存在套利限制。一是因為凱恩斯說的“市場的非理性維持的時間可能會長到你失去償付能力”。二是因為市場總是存在交易費用等成本。但證券投資學中，對市場中套利限制與非流動性的關注較少，這是因為傳統金融理論中簡化了市場結構。市場微觀結構理論研究在既定的交易規則下，金融資產交易的過程及其結果，旨在揭示金融資產交易價格形成的過程及其原因。在市場微觀結構理論中，不同的市場微觀結構對市場流動性的沖擊是不同的。因而，從量化投資的角度看，為了降低交易帶來的價格沖擊，能實施量化投資策略的證券往往都應有較好的流動性，因為交易時非流動性直接影響投資策略的實施。從這個意義上講，量化投資時的交易成本不僅包括交易費用，更主要的是要考慮市場交易沖擊的流動性成本。
（三）風險控制與市場情緒
在證券市場中，高收益與高風險相匹配。量化投資在追求高收益的同時，不可避免地承擔了一定的風險。在證券投資學中，系統性風險主要源于宏觀經濟因素，非系統性因素則主要源于行業、公司因素，并且不考慮市場交易行為的影響。在量化投資中，較多地使用因素定價模型，不僅會考慮市場經濟因素，而且會考慮交易行為等因素，只是不同的模型有不同的側重點，在多模型的量化投資系統中自然包括了這兩方面的因素。除了各種基本面和市場交易的因素風險外，量化投資還有自身不可忽視的風險源。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，隱藏著巨大的風險。另一方面，市場沖擊的流動性成本也是量化投資的風險控制因素，理所當然地在圖1的風險控制模型中體現出來。另外，在一般的投資過程中，市場情緒或多或少會成為風險控制的一個對象。然而，在量化投資中，更多的交易都是通過計算機來實現的，如程序交易等，這樣以來，投資者情緒等因素對投資決策的影響相對較小。所以，在量化投資的風險控制模型中較少地考慮市場情緒以及投資者自身的情緒，主要是通過承擔適度的風險來獲得超額回報，因為畢竟減少風險也減少了超額回報。
（四）執行高頻交易與算法交易
在對未來收益、風險和成本的綜合權衡下，實現投資策略成為量化投資的重要執行步驟。為了達到投資目標，量化投資不斷追求更快的速度來執行投資策略，這就推動了采用高速計算機系統的程序化交易的誕生。在證券投資學里，技術分析認為股價趨勢有長期、中期和短期趨勢，其中，長期和中期趨勢有參考作用，短期趨勢的意義不大。然而，隨著計算機信息科技的創新，量化投資策略之間的競爭越來越大，誰能運作更快的量化模型，誰就能最先找到并利用市場錯誤定價的瞬間，從而賺取高額利潤。于是，就誕生了高頻交易：利用計算機系統處理數據和進行量化分析，快速做出交易決策，并且隔夜持倉。高頻交易的基本特點有：處理分筆交易數據、高資金周轉率、日內開平倉和算法交易。高頻交易有4類流行的策略：自動提供流動性、市場微觀結構交易、事件交易和偏差套利。成功實施高頻交易同時需要兩種算法：產生高頻交易信號的算法和優化交易執行過程的算法。為了優化交易執行，目前“算法交易”比較流行。算法交易優化買賣指令的執行方式，決定在給定市場環境下如何處理交易指令：是主動的執行還是被動的執行，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配置和證券選擇問題。
三、對量化投資在證券投資教學中應用的思考
從上述分析可以知道，量化投資的“黑箱”構造與證券投資學之間存在一定的差異，因此，在證券投資的教學中應當考慮量化投資發展的要求。
（一）市場微觀結構與流動性沖擊
在理性預期和市場有效假說下，市場價格會在相關信息披露后立即調整，在信息披露前后市場有著截然不同的表現。在證券投資學里，一般認為價格的調整是及時準確的，然而，現實的世界里，價格調整需要一個過程。在不同的頻率下，這種價格形成過程的作用是不同的。在長期的投資中，短期的價格調整是瞬間的，影響不大。然而，在高頻交易中，這種價格調整過程影響很大。市場微觀結構就是研究這種價格形成過程。市場微觀結構理論中有兩種基本的模型：存貨模型和信息模型。存貨模型關注商委托單簿不平衡對訂單流的影響，解釋沒有消息公布時價格短暫波動的原因。信息模型關注信息公布后信息反映到價格中的這一過程，認為含有信息的訂單流是導致價格波動的原因。無論是關注委托訂單的存貨模型還是關注市場參與者信息類型的信息模型，這些市場微觀結構的研究加強了流動性與資產價格之間的聯系，強調流動性在量化投資決策中的重要作用。一般的證券投資學中基本沒有市場微觀結構的內容，因而，為了加強證券投資學的實用性，應關注市場微觀結構的內容與發展。
（二）業績評價與高杠桿
對于證券組合而言，不僅要分析其超額收益和成本，還要考慮其風險與業績。在組合業績評價中，一方面要考慮風險的衡量，另一方面則要分析業績的來源。在證券投資學中，組合業績來自于市場表現以及管理者的配置與選股能力。對于量化投資而言，市場時機和管理者的能力依然重要，然而，量化投資的業績評價還應考慮另一個因素：高杠桿。量化交易中，部分交易是采用保證交易的期貨、期權等衍生品交易，這種杠桿交易具有放大作用，在市場好的時候擴大收益，但在市場不好的時候會加速虧損，這些與傳統的業績評價就不太一樣。在一般的證券投資學里，業績評價主要考慮經風險調整的收益，很少考慮其杠桿的作用，這不僅忽略了杠桿的貢獻，而且有可能夸大了投資者的技能水平。
（三）人為因素與模型風險
在量化投資中，非常注重計算機對數據和模型的分析，這突出了量化投資的規則性和固定性。然而，實際中，別看量化采用了各種數學、統計模型，但策略設計、策略檢測和策略更新等過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施。量化投資運用模型對策略進行了細致研究，并借助計算機實施策略，能夠消除很多認為的隨意性。但是，量化策略畢竟體現投資者的交易理念，這一部分依賴于投資者的經驗，一部分依賴于投資者對市場的不斷觀察與更新。實際上，人始終處于交易之中，對于市場拐點以及趨勢反轉的判斷主要還是依賴投資者的經驗。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：決策實施依賴于人的設定，而人的設定不僅依賴于經驗，而且人還會犯錯。人之所以會犯錯，一方面是因為人們對市場的認知是不完全的，另一方面則是人們使用了錯誤的模型。經典的證券投資理論中，股票價格的變動被認為是隨機的，小概率事件出現的機會比較小，但是經驗研究表明股票收益率具有肥尾現象，小概率事件發生的機會超出了人們原先的認識，即市場還會出現“黑天鵝”。更為關鍵的是，量化投資更依賴數學和統計模型，這就使得量化投資存在較大的模型風險，即使用了錯誤的模型。為了防范模型風險，應采用更為穩健的模型，即模型的參數和函數應該適應多種市場環境。近年來，研究表明，證券收益及其與風險因素的關系存在較大的非線性，同時，市場中存在一定的“噪聲”，采用隱馬爾科夫鏈等隨機過程和機器學習等數據挖掘技術進行信息處理成為量化投資的重要技術支持。
（四）2013年諾貝爾經濟學獎的啟示
量化投資范文5
關鍵詞：量化投資；傳統投資；模式數學模型；自變量參數
1量化投資簡介
1.1基本概念
量化投資是一種借助于計算機高效計算程序進行復雜運算，以金融產品未來收益與風險為研究對象的新型投資方式。量化投資的基礎是以股票價格、日成交額等大數據庫數據為參考樣本數據并建立數學模型，運用仿真分析及迭代方法不斷修正數學模型，直到數學模型可以用來預測指導投資交易。任何一個投資的方案或者設想，都可以為它設計一個數學模型，然后借助大數據庫的現有數據進行迭代法測試分析，以此來判別數學模型的有效性。傳統投資方式基本上是對傳統的技術分析和公司的經營狀態基本分析，存在一定的局限性；相比之下量化投資分析是基于對大數據市場數據的，數據樣本空間容量足夠大，而且可以快速進行運算并排除投資者個人心理因素的主觀影響，科學性和時效性更強。此外，量化投資是一種主動性的投資方式，在進行數學模型選擇、自變量選取、數學模型的驗算迭代都是投資行為的主動部分。
1.2交易內容及方法
量化投資交易的內容主要是量化策略以及交易策略，在制定交易策略時必須立足于投資市場、投資產品以及分配在內等。具體交易平臺則是靠以計算機計算程序為基礎的線上交易平臺系統。進行量化投資交易時通常會遇到各種較為復雜的情況，但是基本前提都是要依據現有的既定的大量數據庫數據，靈活采用各種方法來判斷投資對象是否值得投資?？傮w來說，量化投資有估值法、資金法和趨勢法三種。
2量化投資現狀
從理論上來說，每個量化投資者的決策行為可以被同化為理性預期、風險規避、嚴格效用基本一致的理想化模型。然而現實情況中每個人的心理活動、出發點、知識水平等都存在差異，進行量化投資時人們作出的決策也存在差異。人的非理性行為與理性行為都是客觀存在的，而且非理性行為對理性行為也存在著一定的影響，因此投資人在進行投資決策時并不能完全理性地進行選擇。綜上所述，非理性人的客觀存在使投資人在進行投資決策時不能完全忽視個人的心理因素。既然個人的心理因素無法排除，那么在建立決策分析數學模型時，就應該把個人的心理因素考慮在內。當前我國國內量化投資有以下幾個特點：(1)個人投資者占總投資者的比例很高。上文已經提到投資者個人的非理性客觀存在且不可避免，那么眾多量化投資者的非理性因素間接影響我國量化投資市場。(2)我國的量化投資市場雖然發展迅速但仍不成熟。與美國及歐洲發達國家相比，我國量化投資市場只能是一個新興的市場，直接表現在各方面的信息不完整且難以搜集，一些基礎數據我們只能自己想方設法地去開發獲取。(3)量化投資行業的企業構成比較復雜。目前我國量化投資行業的企業種類比較多，跨越眾多不同的領域。加上我國量化投資市場還處于新生期，市場不穩定信息變化較快，因此量化投資行業的可用層面指標數目非常少且指標數值經常變化。當前我國量化投資者正是依據當前行業的特點，從不同的層面和角度驗證分析，建立泡沫型數學分析模型，才能獲得巨大的利潤。(4)量化投資策略研究落后。通過把我國量化投資策略與美國及西方發達國家的量化投資策略進行對比，發現我國現有的量化投資策略嚴重落后。國外的量化策略研究是在大量的事件、數據積累分析的基礎上，腳踏實地潛心研究總結出來的?，F階段我國量化策略研究多是借用國外的策略，結合國內的量化投資行業的實際現狀進行修正得來的。當前我們還缺少指導量化投資行業的專家、指導著作，為此我國國內的一些高等院校開始著手量化投資策略的研究并取得了初步的成效。
3量化投資優勢
量化投資是在定性投資基礎上進行繼承和延伸的一種主動投資工具。定性投資的核心是對宏觀經濟和市場基本面進行深入的分析，再加上實地調研上市公司以及與上市公司的管理層進行經驗交流，最終把調研結果整理成專題報告，把報告作為決策依據。不難看出定性投資帶有很大的個人主觀判斷性，它完全依賴于投資經理個人經驗以及對市場的認知。量化投資在調研層面與定性投資相同，區別在于量化投資更加注重數據庫大數據，運用各種方法發現運用大數據所體現出來的有用信息，尋找更優化的投資方式以獲得大額收益，完全避免了投資經理個人的主觀臆斷和心理因素，更加科學合理。綜上所述，與定性投資相比，量化投資具有以下優勢。
3.1投資方式更加理性
量化投資是采用統計數學與計算機建模分析技術，以行業大數據庫為參考，取代了個人主觀判斷和心理因素的科學客觀投資方法。很明顯，行業大數據的樣本容量已遠遠高于有限的對上市公司調研所形成的樣本容量；在進行投資決策時，把決策過程科學化數量化可以最大程度的減少投資者決策時個人情感等心理因素對決策結果的影響，從而避免了錯誤的選擇方向。
3.2覆蓋范圍大效率高
得益于因特網的廣泛實施應用，與各行各業的運行數據都可以錄入大數據系統形成體量巨大的數據庫；得益于計算機行業云時代到來對計算分析速度的革命性變革，在極短的時間內就可以得到多種量化投資的投資方法。定性投資方式進行決策時，由于決策人的精力和專業水平都存在一定的局限性，自然其考慮投資的范圍要遠遠低于電腦決策，二者根本沒有可比性。綜上所述，雖然與定性投資相比，量化投資具有明顯的優勢，但是二者的目的是相同的，都以獲得最大收益為目的，多少情況量化投資與定型投資可以互相補充，搭配使用會起到意想不到的效果。
4量化投資的劣勢
上文已經提到量化投資的決策過程依賴于大數據庫以及計算機分析系統的科學決策，因此只要投資思想正確量化投資就不會出現錯誤。然而即使是投資思想及決策過程都沒有問題，也不意味著量化投資完美無缺。量化投資本質上是對某一特定基準面的分析，事實上基準面有時范圍過小，縱然決策過程合理化、無偏差，量化投資也存在一定的局限性。量化投資的另一特點是進行考察決策時覆蓋的市場面非常廣泛，在當前國民經濟快速發展的時代，人們對市場的認知難免出現盲區或者對某一個局部了解不充分的現象，此種情況下量化投資的正確性就很難保證。
4.1形成交易的一致性
基于量化投資的低風險特性，人們更多地依賴于采用大數據云分析平臺進行決策，如此大家對某一行業的市場認知以及投資決策水平就處在同一認知層次上，當遇到極端的市場行情時，人們作出的交易決策往往一致，即容易達成交易的一致性。例如期貨行業以及股票行業，在市場行情動蕩的特殊時期，人們往往選擇在同一時機拋出股票或者期貨，這種大規模的一次性拋盤則會造成在預期拋售價格基礎上的劇烈波動，導致投資者的實際收益在一定程度上低于預期收益。此種情形下又會引起新一輪投資恐慌，不利于市場的穩定發展。
4.2指標鈍化和失效
任何一個行業的某一個市場承載投資者的容量都是有限的，從戰略投資的角度來看，當某一個市場的產業鏈較為成熟、技術門檻較低時，投資者進入該市場就會容易很多，當市場的承載量大大低于投資者進入數量時，既定的投資策略則會失效。例如某一企業的某只股票第一年能獲得50%的收益，第二年則降為20%的收益，第三年可能是5%，第四年就沒有收益了。諸如趨利反轉策略、套利策略現在已經非常大眾化且投資者已經達成共識，一擁而上集中式進行投資就會導致投資評價指標鈍化甚至失效。
量化投資范文6
盡管量化投資已經成為市場投資的發展趨勢,但是大多數投資者并不是很熟悉量化投資。一方面是由于量化投資一定程度上依賴數學模型,而賺錢的投資模型都是機構的秘密武器,不會輕易披露。另一方面是由于量化投資采用計算機系統,設計各種交易手段,有著較為復雜的數學計算與技術要求,現在許多量化投資都是計算機自動執行的程序交易。另外,量化交易者,俗稱寬客(quants)的交易和故事多多少少增加了量化投資的神秘感。所以,人們一般把量化投資稱為“黑箱”。納蘭(Narang,R.,2012)描述了量化交易系統的典型構造,打開了量化投資的“黑箱”。納蘭認為阿爾法模型用來預測市場未來方向,風險控制模型用來限制風險暴露,交易成本模型用來分析為構建組合產生的各種成本,投資組合構建模型在追逐利潤、限制風險與相關成本之間做出平衡,然后給出最優組合。最優目標組合與現有組合的差異就由執行模型來完成。數據和研究部分則是量化投資的基礎:有了數據,就可以進行研究,通過測試、檢驗與仿真正確構建各個模型。預測市場并制定策略是量化投資的核心,即阿爾法模型在量化投資中處于核心地位。隨著量化投資的不斷發展,量化投資模型也在不斷改進。簡單的策略可能就是證券或組合的套利行為,如期現套利組合、市場異象研究中的差價組合等。統計套利策略是經典的量化投資策略,如匹配交易或攜帶交易。近年來,高頻交易成為量化投資的重要內容,基于高速的計算機系統實施高頻的程序交易已經是量化投資的重要利器。丁鵬(2012)將量化投資的主要內容分為以下幾個方面:量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、算法交易、ETF/LOF套利和高頻交易等。他認為量化投資的優勢在于:紀律性、系統性、及時性、準確性和分散化。
二、量化投資“黑箱”中的構造與證券投資學的差異
在傳統的證券投資學中,投資組合理論、資本資產定價模型、套利定價理論和期權定價理論是現代金融理論的四塊基石。前兩者主要依靠均值-方差組合優化的思想,后兩者則主要依靠市場的無套利條件。傳統的投資方法主要是基本面分析和技術分析兩大類,而量化投資則是“利用計算機科技并采用一定的數學模型去實現投資理念、實現投資策略的過程”。從概念看,量化投資既不是基本面分析,也不是技術分析,但它可以采用基本面分析,也可以采用技術分析,關鍵在于依靠模型來實現投資理念與投資策略。為了分析量化投資對證券投資學的啟示,本文從量化投資“黑箱”的各個構成來探討量化投資與證券投資學中思路和觀點的差異。
(一)資產定價與收益的預測
根據組合優化理論,投資者將持有無風險組合與市場風險資產組合,獲得無風險利率與市場風險溢價。資本資產定價模型則將此應用到單一證券或組合,認為證券的風險溢價等于無風險利率加上與風險貢獻比率一致的風險溢價,超過的部分就是超額收益,即投資組合管理所追求的阿爾法值。追求顯著正的阿爾法是資產定價理論給實務投資的一大貢獻?；谝蛩啬Ｐ偷奶桌▋r理論則從共同風險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模型為這一類量化投資提供了統一的參考。可以說,在因素定價方面,量化投資繼承了資產定價理論的基本思想。對于因素定價中因素的選擇,證券投資學認為,對資產價格的影響,長期應主要關注基本面因素,而短期應主要關注市場的交易行為,即采用技術分析。在量化投資中,主要強調按照事先設定的規則進行投資,這在一定程度上與技術分析類似。但是,在技術分析中,不同的人會有不同的結論,而量化投資則強調投資的規則化和固定化,不會因人的差異而有較大的不同。另外,量化交易更強調從統計和數學模型方面尋找資產的錯誤定價或者進行收益的預測。
(二)無套利條件與交易成本
在證券投資學里,流動性是證券的生命力。組合投資理論、資本資產定價模型以及套利定價理論等都認為市場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現,如套利交易。根據套利定價理論,一旦市場出現無風險的套利機會,理性投資者會立即進行套利交易,當市場均衡時就不存在套利機會?，F實市場中往往存在套利限制。一是因為凱恩斯說的“市場的非理性維持的時間可能會長到你失去償付能力”。二是因為市場總是存在交易費用等成本。但證券投資學中,對市場中套利限制與非流動性的關注較少,這是因為傳統金融理論中簡化了市場結構。市場微觀結構理論研究在既定的交易規則下,金融資產交易的過程及其結果,旨在揭示金融資產交易價格形成的過程及其原因。在市場微觀結構理論中,不同的市場微觀結構對市場流動性的沖擊是不同的。因而,從量化投資的角度看,為了降低交易帶來的價格沖擊,能實施量化投資策略的證券往往都應有較好的流動性,因為交易時非流動性直接影響投資策略的實施。從這個意義上講,量化投資時的交易成本不僅包括交易費用,更主要的是要考慮市場交易沖擊的流動性成本。
(三)風險控制與市場情緒
在證券市場中,高收益與高風險相匹配。量化投資在追求高收益的同時,不可避免地承擔了一定的風險。在證券投資學中,系統性風險主要源于宏觀經濟因素,非系統性因素則主要源于行業、公司因素,并且不考慮市場交易行為的影響。在量化投資中,較多地使用因素定價模型,不僅會考慮市場經濟因素,而且會考慮交易行為等因素,只是不同的模型有不同的側重點,在多模型的量化投資系統中自然包括了這兩方面的因素。除了各種基本面和市場交易的因素風險外,量化投資還有自身不可忽視的風險源。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,隱藏著巨大的風險。另一方面,市場沖擊的流動性成本也是量化投資的風險控制因素,理所當然地在圖1的風險控制模型中體現出來。另外,在一般的投資過程中,市場情緒或多或少會成為風險控制的一個對象。然而,在量化投資中,更多的交易都是通過計算機來實現的,如程序交易等,這樣以來,投資者情緒等因素對投資決策的影響相對較小。所以,在量化投資的風險控制模型中較少地考慮市場情緒以及投資者自身的情緒,主要是通過承擔適度的風險來獲得超額回報,因為畢竟減少風險也減少了超額回報。
(四)執行高頻交易與算法交易
在對未來收益、風險和成本的綜合權衡下,實現投資策略成為量化投資的重要執行步驟。為了達到投資目標,量化投資不斷追求更快的速度來執行投資策略,這就推動了采用高速計算機系統的程序化交易的誕生。在證券投資學里,技術分析認為股價趨勢有長期、中期和短期趨勢,其中,長期和中期趨勢有參考作用,短期趨勢的意義不大。然而,隨著計算機信息科技的創新,量化投資策略之間的競爭越來越大,誰能運作更快的量化模型,誰就能最先找到并利用市場錯誤定價的瞬間,從而賺取高額利潤。于是,就誕生了高頻交易:利用計算機系統處理數據和進行量化分析,快速做出交易決策,并且隔夜持倉。高頻交易的基本特點有:處理分筆交易數據、高資金周轉率、日內開平倉和算法交易。高頻交易有4類流行的策略:自動提供流動性、市場微觀結構交易、事件交易和偏差套利。成功實施高頻交易同時需要兩種算法:產生高頻交易信號的算法和優化交易執行過程的算法。為了優化交易執行,目前“算法交易”比較流行。算法交易
優化買賣指令的執行方式,決定在給定市場環境下如何處理交易指令:是主動的執行還是被動的執行,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配置和證券選擇問題。 三、對量化投資在證券投資教學中應用的思考
從上述分析可以知道,量化投資的“黑箱”構造與證券投資學之間存在一定的差異,因此,在證券投資的教學中應當考慮量化投資發展的要求。
(一)市場微觀結構與流動性沖擊
在理性預期和市場有效假說下,市場價格會在相關信息披露后立即調整,在信息披露前后市場有著截然不同的表現。在證券投資學里,一般認為價格的調整是及時準確的,然而,現實的世界里,價格調整需要一個過程。在不同的頻率下,這種價格形成過程的作用是不同的。在長期的投資中,短期的價格調整是瞬間的,影響不大。然而,在高頻交易中,這種價格調整過程影響很大。市場微觀結構就是研究這種價格形成過程。市場微觀結構理論中有兩種基本的模型:存貨模型和信息模型。存貨模型關注商委托單簿不平衡對訂單流的影響,解釋沒有消息公布時價格短暫波動的原因。信息模型關注信息公布后信息反映到價格中的這一過程,認為含有信息的訂單流是導致價格波動的原因。無論是關注委托訂單的存貨模型還是關注市場參與者信息類型的信息模型,這些市場微觀結構的研究加強了流動性與資產價格之間的聯系,強調流動性在量化投資決策中的重要作用。一般的證券投資學中基本沒有市場微觀結構的內容,因而,為了加強證券投資學的實用性,應關注市場微觀結構的內容與發展。
(二)業績評價與高杠桿
對于證券組合而言,不僅要分析其超額收益和成本,還要考慮其風險與業績。在組合業績評價中,一方面要考慮風險的衡量,另一方面則要分析業績的來源。在證券投資學中,組合業績來自于市場表現以及管理者的配置與選股能力。對于量化投資而言,市場時機和管理者的能力依然重要,然而,量化投資的業績評價還應考慮另一個因素:高杠桿。量化交易中,部分交易是采用保證交易的期貨、期權等衍生品交易,這種杠桿交易具有放大作用,在市場好的時候擴大收益,但在市場不好的時候會加速虧損,這些與傳統的業績評價就不太一樣。在一般的證券投資學里,業績評價主要考慮經風險調整的收益,很少考慮其杠桿的作用,這不僅忽略了杠桿的貢獻,而且有可能夸大了投資者的技能水平。
(三)人為因素與模型風險
在量化投資中,非常注重計算機對數據和模型的分析,這突出了量化投資的規則性和固定性。然而,實際中,別看量化采用了各種數學、統計模型,但策略設計、策略檢測和策略更新等過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施。量化投資運用模型對策略進行了細致研究,并借助計算機實施策略,能夠消除很多認為的隨意性。但是,量化策略畢竟體現投資者的交易理念,這一部分依賴于投資者的經驗,一部分依賴于投資者對市場的不斷觀察與更新。實際上,人始終處于交易之中,對于市場拐點以及趨勢反轉的判斷主要還是依賴投資者的經驗。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:決策實施依賴于人的設定,而人的設定不僅依賴于經驗,而且人還會犯錯。人之所以會犯錯,一方面是因為人們對市場的認知是不完全的,另一方面則是人們使用了錯誤的模型。經典的證券投資理論中,股票價格的變動被認為是隨機的,小概率事件出現的機會比較小,但是經驗研究表明股票收益率具有肥尾現象,小概率事件發生的機會超出了人們原先的認識,即市場還會出現“黑天鵝”。更為關鍵的是,量化投資更依賴數學和統計模型,這就使得量化投資存在較大的模型風險,即使用了錯誤的模型。為了防范模型風險,應采用更為穩健的模型,即模型的參數和函數應該適應多種市場環境。近年來,研究表明,證券收益及其與風險因素的關系存在較大的非線性,同時,市場中存在一定的“噪聲”,采用隱馬爾科夫鏈等隨機過程和機器學習等數據挖掘技術進行信息處理成為量化投資的重要技術支持。
