四、量化投资：真谛

市场的真谛是关于市场如何运行的终极奥秘。不管是基本面分析专家、技术分析专家，还是量化分析专家，他们都是运用不同的方法、从不同的角度研究市场中的隐匿模式，揭示市场的运行规律即真谛，从而打开蕴藏无尽利润的财富之门。那么，量化投资的真谛是什么？

量化投资是运用自然科学的技术（数学、物理学、统计学、计算机等）去挖掘市场运行的规律，在此基础上，运用社会科学（基于对市场的理解）去阐释规律的原理、可持续性以及未来变化，进而形成合乎逻辑的投资理念和投资方法。或者相反，量化投资是基于对市场的理解的基础上，认为市场运行应该存在某个规律，并运用自然科学的技术去开发模型并验证，进而形成合乎逻辑的投资理念和投资方法。因此，量化投资的要点在于如何实现对社会科学的知识与自然科学的技术深刻理解、充分掌握、有机结合以及综合运用。

量化投资明显不同于技术分析。技术分析是基于对过去市场运行规律的一种总结和运用，而对于这种规律，技术分析并不也无法阐释其基于何种的投资理念，因此，对于该规律的可持续性及未来可能变化也无法得出适当的估计。而量化投资策略无论是在选股、择时、行业选择、资产配置，还是风险控制等无不体现了定性的投资思想、客观的数据支持以及模型的实证检验，可以说是有理有据的。

量化投资也不同于基本面分析，量化投资是主观观点（基于对市场的理解）与客观技术（数学、物理学、统计学、计算机等）的结合，而基本面分析是很主观的，从宏观经济面、公司主营业务所处行业基本面、公司业务同行业竞争水平基本面，再到公司基本面的分析都没有定式，不同的个人、不同的角度、不同的侧重面都会造成对同一支股票完全不同的分析结果。因此，量化投资不仅能客服主观情绪偏差，客服人性弱点，客观评价交易机会，而且能充分利用客观技术的优势实现更全面、系统、准确、及时地扑捉交易机会。

虽然量化投资不同于技术分析与基本面分析，但是，量化投资并不排斥技术分析与基本面分析。量化投资可以将技术分析或基本面分析的结果作为模型所应考虑的因素之一，构造量化模型或对量化模型进行改进。比如，在量化选股的过程中，可以运用基本面分析方法剔除一些公司基本面较差的上市公司，或者在量化择时的过程中，根据基本面分析的结果对策略进行动态调整。特别是在市场上出现小概率事件（如重大政策转变）时，需要经验丰富的基金经理来把握宏观的和大的趋势转变，及时对量化模型进行必要的调整。

正如我们前面所说，量化投资是一种投资方法。作为一种方法，它有自身的优势和局限性。理性决策、多维视角、超强处理、及时跟踪、精确捕捉是量化投资区别于传统投资的五大优势。但是，量化投资也有其自身致命性的局限，那就是极端波动性和模型策略重复的风险。市场波动性是量化投资获利的关键，但是极端波动性却可以致量化投资以死地。长期资本管理公司的交易虽然都是基于成熟的计算机模型和风险管理策略，但是，当市场运动呈现出那些模型无法预测到的情景时，市场的极端波动使该公司在数周之内损失几十亿美元。

另一方面，从单一量化策略来看，某些策略是有效的。但是，当市场上太多的人采用了相同的策略，策略的有效性就会降低，甚至引发灾难。而且这种状况对于量化策略的开发者来说又是无法预知的。就像2007年8月初一批量化基金经历了惊心动魄的四个交易日后，[1]阿斯内斯在给投资者的信中写道：“没有什么模型会一直有效。然而，这一次与模型本身无关，而是因为太多的人采用了相同的策略，就同其他曾获得成功的定量和非定量投资策略一样，当过多的人试着同时逃离同一投资策略时，此类投资者将陷入困境。我们知道这是此类投资面临的一个风险因素，但同其他人一样，我们低估了风险发生时的危害程度和扩散速度。”

五、量化投资：在中国

自2004年8月27日国内发行第一只量化基金产品——光大保德信量化核心基金以来，受制于制度建设、投资人才、衍生工具匮乏等制约，量化投资在我国发展缓慢。2004年至2008年间，仅增加一只量化基金产品（上投摩根阿尔法，2005年10月成立）。

进入2009年，伴随着我国资本市场金融创新、市场规模扩大、衍生工具创新预期与创新实践的持续深入，特别是2010年4月股指期货的推出，我国量化投资的应用机会与发展空间开始显现，一批海外量化投资人才相继回国，量化投资的发展步伐开始加速。2009年-2012年，国内相继推出15只公募量化基金产品，私募基金、券商集合理财也相继推出多只量化投资产品。截至到2013年1月17日，公募基金采用量化投资的产品有19只，规模284.82亿元，在接近3万亿的公募基金总规模中占比不足1%；券商集合理财产品采用量化投资的有48只左右，私募采用量化投资的产品有44只。[2]相较于美国量化投资在全部主动股票投资中超过30%的占比，我国1%的占比说明目前我国的量化投资还仅仅处于发展的起步阶段。

量化投资已经成为西方金融市场最重要的投资方式之一，未来量化投资在中国金融市场也将独领风骚。随着我国资本市场改革的深入推进、制度创新、金融基础产品的流动性不断加强、金融衍生工具的不断丰富、金融交易费用的不断下降等投资环境的变化，量化投资在我国投资领域的发展空间巨大。另一方面，与发达国家的成熟股市相比，我国股票市场发展时间还很短，还处于比较幼稚的成长阶段，存在一系列基础制度和市场要素的缺失，这就使得我国股市现阶段呈现更大的波动性、更多的市场非理性等特征，而波动性、市场非有效或弱有效正是量化投资安身立命的根本，量化投资在中国的市场有更大的可获利的空间。

现代金融理论认为，证券投资的额外收益率可以分为两个部分，第一部分就是阿尔法（α），是和整个市场无关的收益率；第二部分是整个市场的平均收益率乘于一个贝塔系数（β）。不同投资组合的阿尔法和贝塔也可能是不一样的。量化投资的终极目标就是捕捉阿尔法，而且是在尽可能对冲掉贝塔的情况下，这样，无论市场是涨了或是跌了，投资组合都在赚钱。贝塔只是随大势，捕捉阿尔法才是真本领。正因为阿尔法的难得，往往最新的金融理论、投资理论、计算机技术被运用于量化投资实践中。那么，到底应该怎样进行量化投资？

“工欲善其事，必先利其器”。进行量化投资必须拥有量化开发所需的硬件设施（计算机系统），也需要必要的软件配套（数据库、开发软件、交易平台），更需要掌握必要的量化开发技术的量化投资开发人员。在量化投资系统构建的过程中，须根据量化开发人员的需求定制计算机系统、数据库、开发软件、工具、交易平台等。由于开展量化投资需要较高的初期投入（包括配置计算机系统、购买数据库、开发软件、交易平台等）。而且，个人投资者在量化投资策略的开发方面，特别是多策略开发与综合运用等方面均不具优势。而机构投资者具有较强的人、财、物能够对量化投资进行软硬件投入，并聘请数学、计算机、金融等领域优秀的复合型量化投资人才，组建量化投资团队进行量化投资操作。因此，即使是在量化投资发达的海外市场，个人使用量化投资策略进行投资的情况也很少见。

当然，量化投资作为一个舶来品，在中国市场的运用过程中，投资者一定要注意量化投资的中国化问题。在国外有效的量化策略，在国内不一定有效；在国外无效的量化策略，在国内不一定也无效；在国外可行的量化策略，在国内不一定可行。比如，在多因子模型中，价值因子在国外是很显著的，而在国内却是不明显的。在动量反转策略中，动量策略在国外有效，而反转策略在国内有效。又比如，由于受制于交易成本、衍生工具等限制，一些高频交易策略、套利策略目前在国内并不可行。还有，并不是越复杂的模型越好，模型是很重要，但是量化投资并不是纯粹在做模型，对于量化投资来说，投资理念与模型的结合更重要。

不同的市场环境将有不同的运行方式，也将有适用于该市场的、特定的投资理念，因此，量化投资开发人员必须根据中国市场的环境，结合特定的投资理念，针对性地开发适合中国股票市场的量化策略，捕捉中国股票市场的阿尔法。

选择量化投资作为职业目标，无疑是一个可行的、富有想象空间和挑战性的工作。对于那些心怀财富梦想、立志在量化投资研究领域钻研的人来说，掌握必要的数学、统计学以及计算机程序语言是必要的，但不一定需要达到多么高深的程度，更重要的是投资理念的形成，要善于思考、富有想象力和执行力。正如西蒙斯所说，“在复兴技术，我们用的数学工具也挺复杂的，但是高深就谈不上了，不过我们用的统计学技巧就可能非常复杂。我所需要的研究人员的确要懂得一定的数学，这样他能很熟练地使用我们所用的各种研究工具，但是更重要的是他应该对事情的根源很好奇，富有想象力，而且有恒心去揭示这些根源”。

从20世纪90年代至今的二十多年里，量化投资风靡美国和欧洲，同时也造就了一个又一个的财富神话。未来二十年中国将超越美国成为全球第一大经济体，中国的资本市场将成为全球最主要的资本市场，中国的量化投资将开创新的历史，中国的量化投资领域也必将谱写新的财富神话。机会总是留给有准备的人，心怀财富梦想的年轻人，你们准备好了吗？

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[1]由于量化模型和投资标的相似，2007年8月6日，大量模型发出指向退出的信号，大批受量化基金青睐的股票因为短时间程序的巨量抛盘而重挫，而那些前期被做空的股票却因为大量的空头回补而飙升。短短几天内，整个量化投资也哀鸿遍野、损失惨重。

[2]数据来源：Wind金融数据库。