量化投资策略综述

2021-10-21其乐木格

三悦文摘·教育学刊 2021年37期

关键词：发展脉络

其乐木格

摘要：随着市场的蓬勃发展，量化投资已经成为一种非常重要的投资方式。本文从量化投资策略的涵义及特点、发展脉络、优劣势、评价指标、存在的风险及其管控和发展展望来对量化投资策略进行了综述，旨在丰富关于量化投资策略方面的理论研究。

关键词：量化投资;量化投资策略;发展脉络

一、量化投資的涵义及特点

（一）量化投资的涵义

量化投资是一种基于计算机编程进行复杂的运算，构建相关的数学模型，从而实现程序化的投资交易的方式。主要是以各类金融产品的未来收益以及其风险作为其研究对象的一种新型的投资方式。量化投资涉及包括统计学、数学和经济学在内的各种学科，运用大量的历史数据和各类有效的分析手段，将市场中所表现出来的信息量化成多个可供投资者参考的指标和有效因子，再通过各类学科领域的知识来进行策略开发。确定好其策略之后，运用计算机的高效计算程序将策略具体化、现实化。最后，将确定好的策略进行一定时间的测试，如果测试的结果是，在虚拟的市场中，此策略能够产生超额的收益，那么就可以逐渐将此量化策略运用到真实的市场中去，从而使投资者获得超额的收益。

（二）量化投资的特点

首先，量化投资策略具有明确且可追溯的特点。进行量化时，需要遵循一定的交易规则，根据各个市场上规定的交易规则的不同，投资的策略也有所不同。比如，在资本市场上，在第二天抛出前一天收盘前几分钟购入的成交量靠前的股票;还有将计算好的波动率曲面与真实的波动率曲面进行对比等，而无论是哪一种方式，都需要遵守相关的过滤条件、出入场信号等规则。从而使得量化投资具有可追溯的特点，也是其区别于其他投资方式最为显著的特点之一。

其次，量化投资策略具有客观性。量化投资是运用计算机强大的信息处理功能而做出其选择的，计算机不像人类一样会有自己的情感，它只能机械地根据人们设定的模型来进行计算并判断，从而使得量化投资具有客观性，不会被人们的主观意识所影响。

再次，量化投资决策的效率高且反应迅速。各类投资决策都是基于许多的数据来进行分析判断的，而我国目前上市公司的数量很多且其相关数据也很多，如果是让一些专业的人士来手动的进行处理的话，不仅工作量很大，而且其客观性、有效性和科学性也得不到保障，所以，在运用了计算机之后，其效率会大大提高，且能够很快地捕捉到有效的信息并对其进行分析，其反应速度很快。

最后，量化投资的投资收益非常稳定。有相关学者对量化投资和其他的传统投方式进行了对比研究，发现量化投资的信息比率最高，表明其收益率较高，且较为稳定。

二、量化投资的优劣势

（一）量化投资的优势

量化投资是基于定性投资，对其进行了更进一步的延伸和发展的一种投资策略。定性投资主要是对市场基本面及宏观经济因素进行分析，加上对上市公司的实地调研和对企业高级管理层进行交流，最后把结果整理成调研报告，以此报告为依据进行投资，所以定性投资一定会掺杂职业投资经理人的主观判断，依赖于其对市场的认知和个人经验。而量化投资更为依赖大数据，完全避免了人为的心理和主观层面的因素，更加合理有效且科学。综上，与定性投资相比而言，量化投资策略具有以下几点优势。

1.投资更加理性

由于量化投资是基于行业大数据进行分析并判断的，所以可以有效避免人们主观层面上的影响。很显然，对上市公司调研形成的样本容量远远小于基于行业大数据形成的样本容量，在进行投资决策的时候，将此过程程序化、科学化能够最大限度地降低人们对决策的心理因素、个人感情的影响，从而使人们能够选择到正确的策略。

2.范围大、效率高

基于目前互联网的蓬勃发展以及大数据时代的到来，使得我们能够很容易就得到所需的各行各业的各类数据，加之计算机强大的运算速度，我们可以在最短的时间就能够量化出投资的方式，相较于定性投资的局限性，量化投资决策的范围更加广，且效率更高。

综上所述，虽然量化投资和定性投资策略有一些不同之处，且量化投资要比定性投资更加有优势，但是两者的目标都是相同的，都是为了最大化自己的收益，在某些情况下，两者可以相互补充，从而获取更大的收益。

（二）量化投资的劣势

虽然上文中说明了量化投资策略具有的很多优势，但是也不是表示量化投资策略就是完美无缺的，还是存在一些劣势的，以下就是量化投资策略存在的一些劣势。

1.极易形成一致的交易

由于量化投资策略是基于计算机大数据的处理技术的，所以投资者们对于市场和市场行情的认知处于同样的水平之上，所以当市场出现异常情况的时候，大家对其作出一致的反应。就比如，当股票市场出现大幅度的波动的时候，大家都会在同一时间抛出手中的股票，这又会导致更进一步的动荡，对市场的稳定发展有着消极的作用。

2.指标钝化和失效

各行各业只能够容纳有限数量的投资者。当某个行业或者某个市场，具有技术门槛低、发展较为成熟等特点时，由于人们进入该市场较为容易一些，所以人们就会一拥而上，当进入该市场或行业的投资者数量远远多于其所能容纳的数量时，就会出现指标钝化甚至是失效的情况。

三、量化投资策略评价指标

量化投资策略具有以下七个评价指标：

（一）年化收益率

其中，R：策略的累计收益率;t0是策略的实际运行天数。

（二）年化波动率

用于度量策略收益率波动的大小，代表了策略的风险性。

（三）年化下行波动率

其中，I是显性函数，用于判断在这一次的波动中，收益率是上行还是下行。

（四）夏普比率

是衡量基金业绩的指标。

（五）最大回撤比率。

（六）容量。

（七）趋同性。

四、量化投资的风险分析及管控

（一）量化投资的风险分析

如果能够合理地应用量化投资策略进行投资，可以准确且快速地处理大量有用的信息，帮助投资者客观的投资，从而可以实现最大化投资者的收益。但是由于存在市场操作的风险、数据存在某些缺陷以及系统有可能会存在一些故障等原因，会使得量化投资存在一些风险。下面将从上述三个方面来分析量化投资存在的风险。

1.市场操作风险

目前，我国资本市场上的投资者主要为机构类的投资者，这类投资者普遍拥有雄厚的资本和较广的人脉，对资本市场的运作具有非常大的影响，但是其中也有中小型的机构投资者，而这类投资者和那些散户，相较而言，其所具备的专业知识和资本水平都处于较低的水平之上，容易在投资过程中引起市场操作的风险，影响自身甚至是整个市场的稳定性。

2.数据陷阱风险

相较于传统投资方式，量化投资较多的依赖于历史数据，量化投资是基于历史的数据进行分析判断的，所以还是存在一些问题的。随著现如今大数据时代的到来，以及我们正处于信息技术高速发展的年代，供我们进行量化的数据越来越多，增大了我们对真实且有效的数据进行精确分辨的难度，加上如果我们在进行建模的时候用到了无效或者虚假的数据，会导致我们的结果会有所偏差，影响我们的判断，影响投资者的收益。

（二）量化投资的风险管控

1.实行定性监管、公平交易、分类监管的监管原则

在管控量化投资风险时，要遵守“定性监管、公平交易及分类监管”的原则。第一，公平交易原则是最为基本的原则。为了防止各类投资者破坏市场交易的公平性，监管当局应该从日常的交易入手，重视交易中的公平公正性，保护投资者的利益。第二，由于互联网具有超快的传播速度加上计算机具有快速且强大的计算功能，使得量化投资具有很快的更新速度，这使得监管当局很难以定量的方式来监管。所以，监管当局需要以定性的方式来监管量化投资。第三，量化投资涉及的领域非常广泛，所以，需要监管当局对各个领域进行分类，有针对性地进行监管。

2.推行“三位一体”的监管模式，明确监管流程

所谓“三位一体”的监管模式即地方证监局、各个交易所和证监会三个部门一起协作监管的模式。其中，第一道防线为交易所，最后一道防线为证监会，以这种方式来进行层层把控、层层监管。具体来说，各类交易所主要实时监控量化投资发生的异常情况，并根据规章制度和实际情况来做出对应的措施，并将情况报告给上级监管部门。地方证监局需要配合另外两个机构一起管理自己辖区内相关的问题。而证监会则负责制定量化投资相关的规则制度及建立风险预警机制等事情。各个机构要明确自己需要负责的事情，并依据规章制度来进行监管。

3.集中管理量化投资业务，完善风险控制防线

在开展各类投资业务时，风险防范必处于最为首要的位置，需要做到在各种有可能引发风险的因素引发风险之前进行管控，如果风险已经发生了则需要尽可能地降低所带来的损失，需要尽快构建有关量化投资事前、中、后的管控体系，对处于不同阶段的事情实施不同的应对手段。

4.完善技术分析体系，重视投资策略的组织实施

为了避免出现数据陷阱及系统故障的风险，需要加强计算机技术，提高计算机处理数据的能力，并且将大数据与所建立的数学模型很好地结合在一起，加强数据的安全性、有效性和高效率性。

五、量化投资的发展展望

随着市场的不断完善和发展，我国的量化投资策略将会有以下几个方面更进一步的发展：

（一）分化与融合并行

各类投资策略不仅可以将自身的优势发挥到极致，而且可以相互融合，从而可以应对各类市场上出现的异常情况，使得投资环境大大改善，能够使各类投资者获得最大化的收益。

（二）人工智能会不断渗透进投资决策的各个方面

就我国目前的发展状况来看，人工智能越来越受到各行各业的欢迎，越来越多的行业引入了人工智能来完成一些繁杂的工作，这已经成为了各行各业未来的发展趋势，所以，这种情况亦会影响到量化投资策略的发展，加上量化投资本依赖于计算机技术，所以人工智能会不断渗透进量化投资决策做出判断和决策的各个阶段。

（三）量化多头类策略会不断发展

量化多头类策略是可以容纳和承载恨到程度的资金的，所以，随着市场的不断发展，必定会有越来越多的资金涌入市场，从而使得量化多头类策略不断发展。