简析科技创新投资模式——量化投资在金融市场上的应用

李溪婉

（广西大学，广西 南宁 530000）

受多种因素的共同影响，金融环境的发展规律具有多元化的特点，但是一个成熟的金融环境总会有一些不变的规律。比如股市当中的中小盘股，一般都有比较好的表现。既然在针对性环境进行研究时，我们可以总结出这样的规律以及原则，那么投资经理人就可以利用这些规律以及原则进行一系列的管理操作，从而在管理的过程当中获得相应的经济利益，或者得到超额的经济利益。尽管这些优秀的基金经理也可以通过数据收集以及分析对市场的规律进行总结，并且获得不错的业绩，但是单纯地使用逻辑及规则获取利益需要选择合理的投资模式，而本文分析的量化投资就是一种不错的选择。与传统的主动管理方式相比，量化投资的管理方法其优势比较明显，它在国内的发展趋势相对较好。

一、量化投资的内涵及特点

1.基本概念

我们需要从两个角度针对量化投资的内容进行基本概念的分析，分别是量化的概念以及投资的概念。量化的概念其实就是定量化的过程，需要使用数据定量分析或者统计工具，定量分析的方法，对问题进行总结以及讨论，并不是由金融经理人通过直接或者经验进行投资的判断。从投资概念的角度进行分析，就具有多元化的特点，因为投资不仅仅包括本文分析的证券投资的内容还应包括股票投资，债券投资等多个方面的内容。当然本次课题在研究的过程当中，主要针对证券投资进行综合性分析，因为证券投资具有相对的公允性的价格，而且交易过程比较活跃，容易被量化。

那么在此基础上，针对量化投资的内涵进行探讨，可以认为它是投资策略的一种方法，可以通过统计学方法以及数学方法的内容对数据进行综合性分析。从众多的数据以及信息当中找出对自己有益的内容并作出正确的决策，从而获得相应的经济效益。从实践的角度分析，量化投资邀请投资者使用计算机程序，按照相应的量化模型获取数据分析的结果，从而开展投资决策当投资者对于某个投资想法准备开始付诸行动之前，需要进行投资模型的构建，在构建完成之后判断投资模型是否正确以及合理，最后使用该模型进行数据的分析。

2.主要特点

从三个角度针对量化投资的内容进行特点的分析，首先是看重计算机算法，其次是尽可能考虑多的因素，最后是套利的思想。重视计算机算法是指基金经理在进行量化投资工作的过程当中，需要更加重视计算机算法获得的结果以及相关的数据，因为算法是由原来设计的，如果算法被设定那么严的作用就会大幅度下降。尽可能地考虑多的因素是因为基金经理个人的判断影响因素相对较多，在进行具体决策投资工作时，哪些因素比较重要，哪些因素是次要的，都会受到经理的主观色彩的影响。就像巴菲特这样的投资天才，在进行投资时也很难战胜市场。但是量化投资是以计算机处理作为基础，需要对投资问题进行分析，所以要尽可能多地对多元化的影响因素进行考虑。最后从套利思想角度进行分析，量化投资，在有计算机帮助的情况下，很小的套利机会也会被抓住，此时就可以为投资人创造更多获利的机会。当然这种套利的方法是一个长期的过程。

二、量化投资的优点与发展趋势

1.量化投资的优势

其实人类始终是感性的动物，在进行任何一种类型的决策时，所受的影响因素同样也具有多元化的特点，特别是在开展投资工作时，如果身边的环境以及其他人的想法在产生影响之后，就会有可能导致自己的投资行为失败。量化投资的第一个优势就是使得投资者的投资过程更加理性。因为量化投资需要以现代统计学以及数学方法作为基础，对历史数据和信息进行综合性分析之后，构建出量化模型。这种投资的管理方法就可以有效避免投资者在进行投资决策时出现情绪化的情况。因为投资者只需要严格地按照投资的量化模型进行投资即可，不会出现主动投资的情况。量化投资可以取得超额的收益，因为投资者在进行数据分析时会对投资的风险进行综合性考量，经过几个月的试运行以及虚拟交易之后，在获得明显的获利效果的情况下，才可以进行实际的投资工作。量化投资模型运行之后，投资者就可以按照模型的程序进行一系列的投资，这种减少主观化投资影响的投资行为，可以使得投资者获得超额的收益。

量化投资的管理模式，除了能够保证投资者在进行投资决策时具有更加理性的特点，还可以保证投资具有精准性的优势，使得投资的过程达到最优的效果。一直以来，投资者在进行投资决策时，都会凭借着个人的经验，对投资主体进行判断，但是这种主观因素占主导地位的投资模式对投资的结果有可能产生消极的影响。但是，量化投资者能够做到精准投资的特点。量化投资有一套完整的程序以及规则，它会对所有的数据以及指标进行综合性分析以及对比，保证投资可以带来更大的经济收益。

量化投资的第三个优势是能够对大量的数据以及信息进行快速的处理。目前我国的一线城市，上海深圳两个地区就已经有上千只股。与10年前不同的是，现在的股市涉及的数据以及信息相对较多，可以说现在是一个信息爆炸的时代。所以在进行投资工作时，投资者需要对大量的数据以及信息进行综合性对比。使用量化投资的管理模式，就可以快速地对这些数据以及信息进行分析，从而保证投资决策的效率得到整体提高。

2.量化投资的制约因素分析

（1）理论基础的制约

量化投资的理论出自华尔街的金融精英，起初在学术界华尔街金融精英提出来的量化投资理论，并不受待见，甚至会受到传统学派的有意排挤。但是投资界的金融精英也把他们发表的投资理论——现代财务理论认为是没有用的东西。比如国外学者马克维茨曾经发表投资组合选择的论文，并且提出了现代财务以及投资理论的相关内容，他用相关的文章参加了自己博士论文的答辩，最终的答辩结果却出乎意料，险些没被通过。他的投资组合理论内容具有较高的应用价值，在提出风险报酬以及效率边界概念之后，也为量化理论的形成提供了更多的数据基础。早在1960年著名经济学家夏普就针对马克维茨理论的内容进行了综合性分析，并在此基础上提出了投资组合的简化模型，也被人们称为单一指数模型，这种计算模型将计算的速度整体加快，同时也减少了电脑内存的消耗。后来在1961年，夏普又提出了资本资产定价模型，这是学术界的一项重大突破，该模型不仅能够进行风险的预测以及预期回报的分析，同样还为人们的投资组合技巧提供了参考。

（2）市场环境的制约

其实仅仅依靠理论基础以及各种模型的创立，并不能使量化模型持续为人们提供应用价值，它的实际应用价值的提升，需要靠主流资金以及主流投资者的认可和具体的时间。一些傲慢的华尔街投资者需要放下量化投资的偏见，并且接受他们将其作为投资理念的内容。其实量化投资的市场环境制约因素具有多元化的特点，除了投资者对量化投资具有偏见之外，它对于投资者也具有比较高的要求，投资者自身需要花费更多的时间以及精力进行研究。但是具有较强专业素养，又能花费时间和精力对量化投资进行研究的散户投资者非常少。

（3）信息技术的制约

在科学技术快速发展的背景之下，量化投资的应用效果也整体提升，可以说成熟且高效的信息技术为量化投资的发展提供了硬件上的支持。但是从整体的角度进行分析，人类的计算能力以及计算的速度，并不是无限的言论，在使用计算机进行量级的计算工作时的模型开展相应的设计工作，但具体建模结束之后需要设计的计算量相对较大，如果没有成熟的计算机技术以及处理器，那么再多的理论基础以及模型，也无法真正用于实践。我国金融行业的发展速度相对较快，而且金融衍生品的工具和证券增长的速度也大幅度提升，面对大量的金融数据以及信息，如果没有成熟且稳定的硬软件和软件进行分析，那么量化模型根本无法实现。

3.量化投资的发展趋势

上文针对让我投资的优势进行了综合性分析，而我们也可以了解到，量化投资的发展速度非常快。直至目前为止，量化投资的实践应用案例变得越来越多，它已经从传统的理论知识以及模型逐渐转变为一种投资的手段以及模式，甚至它为各金融决策者的决策工作提供了巨大的帮助。西方发达国家的量化投资已经进入到成熟的阶段，而且在整个金融体系当中发挥着非常重要的地位，再加上资本市场结构的不断变化，金融公司之间的竞争越来越激烈，所以量化投资技术不断地进行完善以及更新之后使得金融主体获得了更多的经济效益。

最近这几年量化投资的理念开始传入中国，越来越多的投资人在开展重大决策时也使用量化投资的模式。随着中国股票市场以及投资机构资金规模的不断扩大，量化投资的使用，不仅可以使得决策者的决策过程更加理性，同时也可以有效地规避一些不合理投资对象。所以在科学界客观的投资模式的帮助下，快速捕抓市场的波动可以使得投资者获得超额的收益。也就是说在中国目前的市场环境之下，量化投资的使用可以帮助投资者更好地抓住阿尔法的盈利机会，并且获得长远的发展。

三、国内投资环境分析

其实与国外量化投资使用的情况相比，我国的量化投资使用正处于起步的阶段，再加上我国金融工具的数量本来就比较少，金融市场不健全，不完善整体市场的效率相对较低，所以在实际使用的过程当中，所受影响因素相对较多。国内的金融市场具备的特点主要有金融工具，不完善法制制度不完善，投资者存在散户化的情况。所以，量化投资的发展存在较大的影响因素。首次使用量化投资模式进行分析工作是在2004年。直到2010年我国股指期货问世之后，量化投资才引来了巨大的发展。但是投资者散户化导致的，市场分散力量明显的问题，也在一定程度上阻碍了量化投资的发展以及前进。当然最近这几年我国在政策方面对相关的内容已经逐步放宽，所以金融工具朝着多元化的方向发展，我国金融市场的效率也呈现出逐年增长的趋势，这为量化投资的发展提供了更好的环境。

四、国内量化投资发展历程

与西方发达国家相比，国内量化投资的发展起步时间相对较晚，首次出现是在2004年。2004年上市交易的华夏上证50ETF标志着我国量化基金的开端，但是因为受到国内金融市场发展趋势以及金融市场政策的限制，大部分量化产品的出现都是以套利的政策作为主体，但是套利政策的使用又有着先天的缺陷，所以经过一段时间的优化以及研究之后也无法快速地发展以及壮大。但伴随着我国金融市场制度的完善以及金融工具的多元化发展越来越多的政策如期权者策略进入到了投资者的视野当中，也满足了各类型投资者在决策时的实际需求，量化投资的类型，同样也朝着多元化的方向发展，它使得投资体系更加完善。

在2010年股指期货开启了国内量化投资元年。在这一年里大量从事量化基金研究的机构，开始投入到量化策略的潮流中来，一大批海外量化投资人才也在该实际察觉到了机会回到国内进行创业，他们普遍认为相对海外成熟的市场而言，国内的市场具有更大的发展空间，因为国内的市场发展历史比较短，有效性偏弱，有更多的空间给量化投资者进行策略的分析，以及相应的发展空间。

从2013年到2015年9月，牛市的出现推动了我国量化投资的高速发展。然后，投资者比较擅长赚市场波动的钱，所以在该阶段很多量化投资产品都获得了非常明显的经济效益。再加上海外投资人员开始大量的回国逐步进行创业工作，作为国内的量化投资机构出现的幅度以及规模都呈现出快速增长的趋势，所以也在该阶段量化投资逐渐在公众视野当中出现并获得了较高的知名度。

五、创新投资模式——量化投资的意义

1.投资决策模式角度

从投资决策模式的角度进行分析，创新投资模式，也就是本次课题研究的量化投资的意义在于它是要以先进的数学模型作为基础，对人为的主观判断起到了替代的作用，利用计算机技术从庞大的历史数据当中获得准确的数据以及信息，并且带来超额的收益，这不仅可以很好地降低投资者由于情绪波动的影响带来的消极的影响，同时也可以避免投资者在市场极度狂热或者极度悲观的情况下，作出不正确的投资判断。

2.投资心理角度

从投资心理的角度进行分析，其实量化投资可以很好地对人性的弱点起到克服的作用，因为人性的弱点存在，贪婪恐惧就是不果断的因素，一个人在进行交易时会突然变得对原有的计划进行改变，但是程序化的交易过程需要进行一系列的前期准备，按照相关的程序进行每一个环节的操作，不折不扣地按照规则进行的一个执行操作，就可以有效地避免交易的过程受到情绪的干扰，也可以有效地避免负面情绪的波动，导致的错误决策事件的出现。

3.投资效率角度

因为程序化的交易可以对人的能力极限起到突破的效果，大幅度的投资效率降低了人们的脑力消耗以及体力消耗。在未使用量化投资模式之前，投资者需要花费更多的时间以及精力进行信息的获取，在眼睛获取信息之后再进入到大脑进行分析决策，最后开展手工输入的下单。这一个过程需要花费一定的时间以及精力。但是计算机程序的自动化交易却可以有效地节省一些复杂的程序以及内容。而且计算机还可以准确以及快速地对转瞬即逝的交易机会进行抓取，投资者不需要对股盘进行紧盯并开展决策下单。

六、量化投资在国内的应用与启示

与西方成熟的金融市场相比，我国的股市并不是非常得成熟。量化投资的使用需要以现代统计学方法以及数学方法作为基础，对历史数据进行统计以及研究之后综合分析风险和收益的相关影响因素，在考虑到多方面指标的情况下建立量化模型，它可以最大程度地降低投资者因为情绪化的因素或者人为的错误带来的投资错误的问题。因为我国的量化投资技术以及方法的使用仍然处于初步发展阶段，竞争也没有那么激烈，所以我国国情决定了量化投资的发展将会有很大的空间。

当然目前中国也正处于金融改革的关键阶段，在金融市场当中引入多种类型的金融工具，对于量化投资而言，可以将其具体的应用项目我充分地激发出来。投资者可以利用计算机程序构建一个投资模型，在构建技术之后开展反复的试运行工作，判断它是否可以进行实际的操盘工作。这种方式的使用，对于很多投资者而言更加符合其需求。

七、结语

建模过程、模型测试过程、实际操作过程是量化投资需要经历的具体步骤。其实在中国金融市场快速发展的背景之下，量化投资模式的使用同样也面临着前所未有的机遇及挑战，投资者需要认清形势并且明确量化投资的具体性质，并且利用好它的优势获取相应的利益。