量化投资在国内投资行业中的应用

付雷

摘 要：随着互联网经济的发展，使得金融投资的工具逐渐增多，交易成本下降的同时，交易细分化的制度逐渐确立。因此在这样的大环境下，越来越多的企业和个人为了能够保障投资收益，纷纷采取量化投资的形式，并不断加强投资建设管理，对自身的投资行为进行指导和确立。本文主要研究量化投资的基本内涵，并分析其在国内投资市场中的应用。

关键词：量化投资 国内投资行业 应用

中图分类号：F832.51 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2018）09（b）-023-02

量化投资在国外的发展已经超过了几十余年，其稳定的投资回报和理性的投资风格受到大批企业和个体投资人的推崇，也成为基金经理的重要决策依据。量化投资在中国投资行业中的应用，不仅能够稳定国内投资市场的发展，同时也能够为大型企业和个人带来不小的经济回报，从而促进国民经济的发展和进步。

1 量化投资的含义分析

就目前来讲，量化投资主要是利用模型来构建多样化的投资形式。任何关于投资的想法或实践，都能够通过建立量化投资模型的形式对其展开深入分析，从而确定该投资想法的科学性和可行性。如果最终能够取得效益，就证明该模型是一个可作为量化投资的模型，从而为人们提供科学的投资参考依據。例如，中国量化策略基金的量化投资大多采取从一级股票库中初步选择，再从二级股票股中精确选择，最终对经济市场中的行业动态进行分析。具体的步骤为，第一步根据企业的实际盈利能力，选择具有代表性的盈利指标作为依据；第二步通过建立相关指标体系，对所持股票进行排名和认证；第三步，采取“B-L行业量化模型”对股票的重新组合进行优化配置，选择优质的股票组合形式，从而促进回报率的提升。量化投资是一种主动投资的形式，与指标化投资的理论基础完全不提供。因此对于大多数投资者来说，选择量化投资是因为想要用更加合理的手段去复制市场信息，从而获得长期稳健的收益，从而规避投资中可能面临的风险[1]。

2 量化投资的优势和不足

2.1 量化投资的优势

第一，量化投资可以充分发挥理性优势。量化投资是一种主动投资的类型，主要是通过建立数学模型的形式来代替投资者的主动判断，这样不仅能够在深入分析经济市场的情况下，始终保持理性的思想好观点，以克服市场中不良思想的影响。同时，将投资决策的过程数量化，还能最大限度地减少投资者负面情绪对投资决策的影响，防止其在非理性情况下作出决策，从而有效提升投资决策的科学性。

第二，量化投资可以实现全经济市场范围内的高效率择股处理。通过采取量化投资的形式，可以建立有效的数学模型对全市场范围内的投资对象进行审核和关注，从而有效帮助投资者选择合适的投资机会。与之对应的定性投资则要受人力、物力等水平的限制，选择的范围和覆盖面难以与量化投资相比。

第三，量化投资需要注重对风险的管理。量化投资需要进行三步选择，也就是说，在严格管控风险的基础上资源优化重组的过程，这样一来不仅能够满足预期的经济收益，还能 有效控制风险。除此之外，由于量化投资在方式选择过程中更加较少依赖投资者的主观判断，也就避免了人为意见造成的交易风险。

2.2 量化投资的局限性

量化投资是投资形式的一种，自身是否合理主要取决于投资者思想的科学性。也就是说，只有在投资者思想正确的前提下，该投资形式才能发挥既定的功效，量化投资自身并不存在局限性。但是在量化投资实际的应用过程中，却存在过度依赖的风险。量化投资本身是一种更加深层次性的分析行为，与传统定性分析相比，具有合理性和高效化的特点，但是其应用的范围却有些狭窄。例如，在特定的技术行业中，想要获取该行业的发展前景的话只能用传统的定性法，无法采取量化投资法进行分析。一般情况下，量化投资的选股范围基本涵盖了整个投资市场，投资者必须要对并不熟悉的其他行业进行分析，在没有科学论断和准确信息的情况下，投资者的决策很可能存在失误的比例，因此需要承担巨大的经济风险。由此可见，企业中的基金经理在投资的过程中一定要注意不能过于依赖量化投资，需要结合本身的经验以及国内经济市场的形式进行准确判断法，防止信息失误等情况的发生。

3 量化投资在国内投资行业中的应用分析

3.1 股票对冲策略

在股票对冲策略中，较为常见的是市场中性策略，也就是阿尔法（alpha）策略。这种方法的基本运行模式就是通过构建多头或空头头寸来对冲经济市场中相关的风险，从而获取市场中的有效资源，并取得稳定的收益。该方法包括基本面套利和统计套利两种类型。具体的操作步骤就是通过量化的方法，选择构建相关的股票池，通过卖空对应的控股期货来分离贝塔，从中获取收益。其模型的选择以及系统风险的覆盖面都在一定程度上决定了该策略的盈利模式。该模式在震荡市和熊市中表现最佳。但是面对2012年的经济危机，我国股票行业持续低迷，阿尔法策略在对冲市场下跌的情况下依然能够保持绝对的收益，是非常难得的表现[2]。

3.2 事件驱动策略

事件驱动策略是指投资人在提前挖掘和深入分析投资市场和被投资企业的情况下，在面对投资指标存在差异性波动的基础上，通过把握交易时间，获取交易份额所取得的一种投资回报。该策略一般需要投资人对事件发生的概率以及想要投资资产的价格进行分析和预测，并提前加入等待，然后选择适合的时机再推出。由于我国金融市场具有非完全有效性，投资事件的发生以及其转播效率对金融市场造成了不小的影响，并最终影响了金融市场中金融资产的定价。在我国，主流的事件驱动策略是根据投资事件中所涉及的宏观和微观层面进行分析，这类事件一般分为三个类型：首先是大多数人预知的事件；其次是小部分人预知的事件；最后是几乎无人能够预知的事件。根据事件类型的不同特点，需要制定与之相符合的交易策略。

3.3 全球宏观策略

全球宏观策略主要是通过分析宏观经济市场中的有效信息，并在其中获利的发展模式，并在世界各国的资本主义市场中进行多方向的杠杆投资交易。基本上思路就是在经济复苏的阶段，在股票市场中进行大规模投资；在经济过热使其，投资大宗商品；在经济出现滞涨的阶段保持手中大量的现金资源；在经济逐渐衰退的阶段投资债券。我国投资具有诸多限制，因此目前宏观策略基金与国外的投资模式有很大差异，但是基本上都是以国内市场投资为主要类型，并采取有效的利率工具，对不同国家和地区的经济市场进行综合有效的分析。

3.4 相对价值套利策略

相对价值套利策略强调从资产价格的相对高低中，不断获得利润，也就是在寻找差价的过程中不断获得相关商品的利益准则，从而对不同市场中的同一商品进行套利的形式。在我国，相对价值套利是一种风险较低甚至是无风险的套利模式，主要分为两种形式：首先是关联套利；其次是波动率套利。针对关联套利主要就是股票市场中企业交叉持股，但是价格却存在较大的偏差，因此可以通过买入低价股票的方式卖出高估股票来进行套利。针对波动率套利，则常见于转换债套利的形式，如同借助银行的汇率差异赚取差价的形式。除此之外还有一种统计套利形式，基本包括期货跨期套利、期现套利以及跨市场套利等。

3.5 CTA管理基金

CTA是商品交易顾问的简称，狭义上是指货期，是当前国内量化投资主要的研究对象。广义上是指大宗商品的期货、黄金石油、期货期权以及外汇等。CTA基金的额交易策略基本可以分为趋势交易策略和反转交易策略量大基本类型。趋势交易策略主要就是追涨杀跌，为了能够最大限度地提升经济效益，不在乎短期内的亏损；反转交易策略就是高抛低吸。在我国，大多数CTA基金策略都是以趋势追踪策略为主，以反转交易策略为辅助条件，在程序化交易的过程中，对历史标价进行分析和数据统计，从而提炼出有规律的概率优势，并利用该规律来判断商品的潜在价值，从中获取利润。CTA交易普遍采取保证金策略，因此可以充分利用杠杆的基本原理来以大博小，从而得到更高的价格回报[3]。

4 量化投资在我国的发展趋势分析

相关研究曾经指出，大多数人的决策能够被理想化的等同于风险规避和理性干预，从而建立有效的理性人模型，为人的决策提供科学依据和指导意见等。但是大量心理研究表明，尤其是在投资的过程中，以上理论并不适用，与国外发达国家相比，我国的股票投资市场处于一种弱有效的状态，非理性的投资行为依然大量存在。因此，将行为金融理论引入到实际的交易市场中十分必要。

首先，我国金融市场是一个投资者占比非常高的市场，因此市场的走向受投资者心理驱使的情况非常多见。其次，我国作为一个新兴的金融主体市场，想要搜集大量与国际金融相关的经济数据十分困难，再加上资源有效，无形中为投资者带来巨大的挑战。最后，我国上市企业的主营比较复杂，而且变化非常快速，即使是高营业额的产业也可能存在低回报率的情况。

除此之外，我国股票市场的发展还不够成熟，量化投资是适用在很大程度上还取决于我国投资者的决策能力和创造能力。以量化投资受经济政策的影响为例，政府经济政策的调整的变动影响着我国股市的变化发展，但是这些政策本身是无法用量化模型来衡量，政策所带来的预期影响也无法做到科学预期。甚至是金融机构将采取哪些政策调整是投资者无法预见的，而经济危机对股票市场的冲击也是无法量化和事前分析的。因此为了解决中国利率非市场化特点下存在的这些问题，迫切需要当前的投资者采取有效的投资管理形式并建立有效的量化模型，对经济市场中的定量指标和定性指标进行分类和整理，从而有效实现经济回报和效益的最大化。

5 结语

量化投资是一种主动的投资行为，对投资者思想和理性的要求非常高。量化投资在我国投资行业中的有效应用，不仅能够整合行业内部的信息和資源，同时还能规范市场秩序，为经济活动的展开提供合理的环境。在实际的投资过程中，需要采取多种类型的分析策略，以满足量化投资的基本需求，从而为推动社会的发展做出贡献。

参考文献

[1] 詹峰.量化投资在国内投资行业中应用实践[J].科技经济市场， 2017（12）.

[2] 吴桂雯.量化交易中股票择时的策略研究[D].天津商业大学， 2017.

[3] 王冰，李想.浅议量化投资在国内市场的发展[J].经济视角（下），2011（3）.