资本市场的量化投资策略和风控措施

金圣发

【摘要】资本市场的发展，使得投资方法发生了较大的改变，量化投资就是在此基础上产生的新型投资方法。但在实际落实的过程中，受到多方面因素的影响，存在多重风险问题，致使量化投资的优势难以发挥，直接影响资本市场的发展进程。针对此类问题，我们从分析量化投资的策略入手，对资本市场中量化投资中现存的风险问题进行分析，并且试着提出相关的风控措施，旨在增强资本市场的量化投资水平，促进资本市场的健康稳定发展。

【关键词】资本市场 量化投资 风控措施

量化投资策略作为资本市场中的重要投资方式，在一些经济发达的国家中应用已经取得了较好的成绩，量化投资策略的投资模式已经趋于成熟，且运行体系合理。从我国的市场总体发展形势来看，虽然，资本市场实现了快速发展，且市场体系逐步完善，但对于量化投资策略的应用还存在一定弊端，还未形成科学的运行体系，且投资过程中常见风险问题，这无疑会阻碍量化投资策略的有效落实，影响最终的投资效果。此时便突出了对量化投资风控措施展开研究的重要意义。

一、资本市场量化投资的策略及特点分析

量化投资策略实际上就是借助数据分析法，将数据作为基础，并且通过设立投资模型对投资方案的有效性进行检验，最终得出的结果作为投资和交易的一种参考，从而保障投资操作的合理性与科学性。采用此种投资方法，还可以有效避免主观因素的影响以及其他因素的影响，有助于增强投资交易的实效性。现就量化投资策略的相关内容进行阐述：

（一）量化投资策略

1、量化投资技术

采用量化投资策略进行交易的过程中，首先需要认清量化投资策略中涉及的技术内容，对量化投资过程中的相关技术进行有效整合，发挥投资技术的重要作用。在量化投资策略中，最主要的技术内容为大数据技术，可以从投资内容中挖掘大量的有价值信息，并且实现对数据信息的高效分析，从而为投资决策提供更为可靠的数据支持。此外，还要求密切关注量本数据的变化趋势，注重进行实时数据更新，在此基础上，方能保障数据分析的准确性，为投资模型的建立提供基础保障。在股票估值和交易趋势分析方面也发挥了重要的作用，进行量化投资的过程中，应根据量化投资策略的实际落实状况，对相关的技术内容进行系统设计，保障量化投资决策工作的可靠性。

2、量化投资模式

量化投资策略落实的过程中，既要考虑量化投资技术，还应对相关的投资理论给予一定的重视，例如市场假说理论和期权定价理论等均可为量化投资提供一定的理论支持，通过借鉴多方面的投资理论可以更好的保障量化投资工作的可靠性。此外，还应提升对投资心理的重视，处理好投资心理与市场实际的关系。在具体进行量化投资时，应从决策、数据分析、人员思想、投资心理等多方面入手，综合考虑投资项目的可行性，保障量化投资决策的有效性。

（二）量化投资策略的特点

1、避免投资者主观意识的影响

在原有的投资方式中，通常是由投资者分析市场形势后，确定投资方向，投资者的主观意识往往是影响投资决策的关键因素。一旦投资者的心理出现偏差，就极有可能影响投资决策的合理性，致使交易收益难以保障，甚至出现严重的亏损问题。而在选用量化投资方式时，则可有效避免上述问题，降低人为因素和主观意识对决策内容的影响。采用量化投资方式的情况下，需要对投资方案相关的数据和信息进行全面系统性的分析，同时通过投资模型对投资方案的可行性进行验证，综合分析验证结果后，确立最佳的投资方案，保障投资决策的收益。

2、投资范围广泛

量化投资策略贯穿于整个投资交易过程，在投资交易过程中的应用较为广泛，其中涵盖了统计、交易算法和风控等多方面的内容。針对资产进行配置的过程中，涉及投资收益、产品选择和投资比例控制等。除在上述方面的应用范围广泛较为广泛外，还存在地域广泛的特性，在全球范围内的投资操作中均可适用，且具备较好的投资效果。

二、资本市场量化投资的风险问题

（一）数据安全风险

在前期所采用的投资方法中，主观影响过于突出，致使投资决策的合理性很难保障，投资者在参与投资决策时，未对相关的数据进行分析与检验，致使后期的投资结果差强人意。同时，投资决策的过程中，由于投资者的情绪和心理出现变化与波动，也会直接影响到投资决策的结果，投资效益极易受到主观因素的影响。量化投资策略的应用则可有效改善此种发展局面，通过数据分析和模型验证的方式，判断决策内容是否合理，借助数据说明投资中面临的主要问题，降低人为因素的影响。量化投资策略的应用可使投资收益更为稳定。然而借助量化模型进行数据分析的过程中，存在很多潜在因素，会对数据安全构成威胁。尤其是在进入大数据时代后，信息数据量大幅度上涨，部分数据信息的真实性难以辨别，这必定会增加数据分析的难度，一旦选择的数据信息真实性和准确性无法保证，最终的建模分析结果也会受到一定影响。

（二）系统风险

风险可以说是无处不在，系统故障中也有一定的风险隐患，而量化投资策略中的系统故障风险隐患主要体现在以下几个方面。首先是受到硬件故障的影响后，量化投资的效果及质量都会发生较大的转变，加之网络问题的影响，量化投资无法达成预期的目标。其次，作为量化投资的重要组成部分，如何做好模型设计显得格外重要。实际设计前，必须综合考虑不同因素给模型设计及量化投资结果带来的影响。此外，现有的交易系统缺乏统一的判断依据，也就是说并没有标准认证对其进行统一的规范，各家机构处于“各自为政”的状态中。最后，交易所虽然引进了先进的科学技术及互联网，并打造了科学化的处理系统，但是延时问题仍旧存在。要想对订单进行系统的验证，需要交易机制投入大量的资源、时间及物力，资源消耗过度，增加了系统风险发生的可能性。

三、资本市场量化投资的风控措施

（一）强化防护工作，加大防控力度

量化投资不仅是一种投资方法，也是一种新型的投资模式，是基于先进的信息技术发展而来。众所周知，信息技术本就是双刃剑，有利也有弊，而基于信用信息技术开展的量化投资同样面临一定的风险，最为重要的是要给予风险防控应有的重视，做好风险防范，及时辨别数据陷阱，还要在投资过程中客观的对待系统控制风险，从市场操作风险及量化投资风险等多个方面入手做好风险的防护与规避。另外，还要结合实际对量化投资技术进行适时、适当的创新，只有满足上述要求，才能达成规避量化投资风险的目标。要想顺利完成风险的规避与防控，还要在物质上给予量化投资技术应有的支持，首先是非结构数据的分析，其次是人工智能生成的虚拟交易员。非结构化数据的分析使得关联性并不强的因子更加紧密地结合在一起，从而构建全新的量化投资模型，重新分配权重。确保量化投资模型的精度得以有效提升，朝向多个维度发展。与此同时，人工智能生成的虚拟交易员可满足反向跟踪的目标，有利于维护量化投资决策的合理性。

（二）风控流程的优化与完善

优化并完善风控流程体系的目的在于给予量化投资风险防控一定的指导，以免其偏离预定的轨道，尤其是要在系统建设方面突破自我，提高量化投资交易系统的稳定性，确保其安全可靠。同时，建设风控流程时，还要考虑到其自我修正的能力，以便发生问题时第一时间矫正。注意提高对位交易系统数据接口的重视，建设预警体系，制定紧急预案，以便出现交易异常问题时迅速做出应对反应，以免带来更大的损失。另外，良好的监督与建设也可降低风险发生的可能性，所以在优化风控流程时也要在风险监督体系建设上有所作为，密切排查，实时监控，及时处置可能存在或已經发生的风险，避免引发更严重的灾难。管理人员的素质及水平会直接影响到风险防控的效果，日常工作中要做好培训与教育，强化其风控意识，提高管理人员的职业道德水平及素质，确保风险防控工作落实于量化投资的各项细节当中。

（三）善于应用人工智能

科学技术的发展极大地缩短了产品及业务的更新周期，越来越多的人开始尝试将先进的科技成果与传统行业结合在一起，量化投资同样如此，其发展正朝向金融与人工智能结合的方向进行。经调查发现，普遍存在的同质化现象已经给量化投资策略带来了严重的影响，要想解决上述问题，必须善于应用人工智能，利用二者结合的方式解决量化投资策略中存在的有效性较差的问题。实际结合的过程中，量化投资策略与人工智能不仅要考虑到语义识别、研究报告应用的问题，还要生成量化模型、考虑深层次的模型，基于量化模型将人工智能与金融产品结合在一起，加快完成量化投资的升级与转型。

我国的量化投资正处于快速上涨的阶段，市场并未饱和，发展前景十分广阔。股票数量及基金规模与资本市场发展之间有着极为密切的联系，直接的说，在资本市场发展的过程中，股票数量及基金规模中发生了较大的变化，加之信息传导速度的影响，量化投资可在激烈的市场竞争中获得理想的收益。不久的将来，投资行业将以量化投资为主，这也是金融投资及金融机构发展的主要趋势。虽然量化投资当中还有仍未为解决的风险与隐患，但是在金融行业共同努力的情况下一定可以度过难关，利用风控措施化解量化投资策略中的风险，使得量化投资朝向更加明朗的方向发展。

参考文献：

[1]徐景昭.量化投资在中国资本市场的普及性与可行性研究[J].中国商论，2017（6）：158-159.

[2]叶伟.我国资本市场程序化交易的风险控制策略[J].证券市场导报，2014（8）：46-52.