量化投资理论综述

【摘要】量化投资是相对于传统投资的一种投资方法论，在金融市场发达的国家量化投资已经有几十年的发展历史，但是在中国却刚刚起步。本文首先系统的解释了量化投资的基本概念，在此基础上阐述了阿尔法策略、期货策略、做市商策略三个细分领域。我们最后介绍了广义量化投资相关的概念以及其巨大的市场价值。

【关键词】量化投资；阿尔法策略；期货策略；做市商策略

一、背景介绍

量化投资是金融领域相对前沿的一门学科，它强调将数学、物理、统计、计算机等数量的方法与投资结合赚取收益。在国外，量化投资已经有几十年的发展历史，但是在国内由于市场因素等方方面面的限制，该领域处于朝阳期，发展的机会巨大。目前狭义的量化投资包括追求股票中性收益的阿尔法对冲策略，追求高收益的期货策略（包括股指期货和商品期货策略），以及在国内市场尚未成型的做市场策略等。

二、量化投资理论阐述

（一）经典量化投资理论

阿尔法对冲策略的理论模型来自于CAPM模型以及APT模型，其基本思想就是选出具有正阿尔法收益的股票：将来自市场的贝塔风险对冲，最终获取阿尔法收益。具有阿尔法收益的股票在生活中随处可见，在大牛市中，如果前期涨的比较好的股票在之后也会有很好地表现，这样的股票具有动量因子；在超跌的行情中，前期跌的过于凶猛的股票在后期有比较好的表现，这样的股票具有反转因子；诺比尔经济学奖得主法玛和弗兰奇曾经发现小市值成长因子具有显著超额收益，并提出了著名的法玛弗兰奇三因子模型。阿尔法策略的核心一方面在于选取合适的数学模型，另一方面在于从投资的经验中寻找能够带来超额收益的因子。

阿尔法对冲策略在大牛市当中不及股票纯多头策略。以2015年上半年大牛市为例，阿尔法策略基本跑不赢指数；反之，一些比较抢眼的股票纯多头策略取得了100%以上的收益。但是在接下来的几次黑天鹅事件中，股票纯多头产品纷纷清盘，其中不乏一些大牛；但是比较稳定的阿尔法产品在市场大跌时净值依然在稳步上升。目前阿尔法对冲策略的压力来自于两方面，一方面由于投资者对市场的悲观情绪导致股指期货持续贴水，另一方面监管层对于股指期货的限制使得阿尔法策略开发者变得更加谨慎。但是鉴于其科学的方法和可靠的控制風险的能力，阿尔法策略的未来非常光明。目前国内阿尔法对冲策略的顶级私募包括尊嘉资产、宁聚资产、金锝资产等；公募阿尔法的权威包括富国量化基金经理李笑薇女士等。

期货多空策略主要包括股指期货与商品期货策略。期货的T+0的交易机制使得程序交易可以更为方便的进行。最基本的期货策略就是穿越均线策略，例如当期货上穿60分钟均线则认为其上升势头已经形成，进而做多；如果期货下穿60分钟均线，则认为其下降势头已经形成，平多头同时做空头。主观投资者的亏损很大一部分原因来自于交易缺乏纪律性，但是程序化期货成功的克服了交易者的这一行为金融学弊端。最直接的例子仍然是这次股灾，由于股市期货在股灾期间存在着明显的下行趋势，多数成熟的期货多空策略均发现这一下行趋势并多空。股灾期间股指期货多空策略赚得盆满钵满，但是某种程度上程序化交易也加重了市场的趋势效应。目前国内期货策略的顶级私募包括淘利资产、黑翼投资等。

做市场算法在国外是一个高速发展的领域，最为杰出的代表就是西蒙斯的文艺复兴基金。索罗斯、巴菲特为大家所熟知，但是西蒙斯这个名字就要低调得多。在过去十几年，文艺复兴基金获得了年化35%的收益。文艺复兴基金雇用了大量数学、物理、统计学博士，通过机器学习算法等，对市场上的微观交易行为进行细致的分析，以‘薅羊毛的方式不断吸取收益。我们传统投资者很难捕捉交易当中微观交易结构，但是高频交易者可以从一系列的买卖竞价单中挖掘市场中的交易动态，发觉我们肉眼难以发现的蛛丝马迹。

（二）广义量化投资理论

更为广义的量化金融包括一切基于数量理论对金融市场的研究。万物皆数，学科相通，无数的智慧可以应用于金融市场。股市泡沫对于广大散户而言是一个虚无缥缈的事物，但是物理学中的模型却可以将股票泡沫以一个数量的形式呈现。LPPL模型，就是地球物理系中的对数周期性幂律模型，其创始人Sornette曾多次成功预言股灾的产生；刘淳等将贝叶斯方法应用于股市的变结构研究，并得出具有参考价值的理论：重大金融事件的发生往往会带来股市内在结构的变化；人类的智慧是相通的，现在化学、物理学、生物学、计算机科学、数学等学科的跨学科领域研究已经取得了重大进步，相信在将来金融学这一社会科学领域的学科将会越来越多的出现自然科学的身影。

目前国内金融市场正在逐渐走向大资管时代，越来越多的投资者会通过专业的投资者将资金投入市场。量化投资与传统主动投资乃是武侠中的“剑宗”与“气宗”，两者各有长短。在大资管时代两大流派将会各霸江山。巴菲特般股神将会不断创造着财富神话，西蒙斯般的科学达人们也会不断将人类的智慧充分的应用于金融市场；并且随着市场竞争的加剧，成熟的投资者将管控着更多的财富。未来如何风云剧变？我们拭目以待。

参考文献：

[1]EUGENE，F.“The Cross-Section of Expected Stock Returns.”The Journal of Finance，47.2 （1992）：427-465

[2] Sornette，Didier，Ryan Woodard，and Wei-Xing Zhou.“The 2006–2008 oil bubble：Evidence of speculation，and prediction.”PhysicaA：Statistical Mechanics and its Applications，388.8 （2009）：1571-1576

[3] 刘淳，刘庆，张晗.使用 Bayes 方法识别股市变结构模型[J].清华大学学报：自然科学版，2011，51（2）：245-249

作者简介：

李志浩（1991-），男，汉族，山东东营人，中央财经大学中国金融发展研究院，硕士学历，研究方向：证券投资。