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一、引言
量化投資在國外的實踐已經(jīng)有了40多年的發(fā)展，我國的量化投資起步較晚，從2004年開始出現(xiàn)量化投資的產(chǎn)品，由于缺乏有效的對沖手段，直到2010年4月滬深300股指期貨上市之后才能算是真正意義上開始涉足量化投資。[1]
2015年的中國股市跌宕起伏，杠桿配資引發(fā)了大幅上漲和斷崖式下跌，股市出現(xiàn)罕見的千股漲停、千股跌停、千股停牌的奇觀，眾多機構(gòu)投資者和散戶蒙受了巨大的損失。但其中少數(shù)量化投資基金在大幅波動的市場中卻表現(xiàn)相對穩(wěn)定。量化投資基金和量化對沖策略的穩(wěn)健，很快引起了全市場的關(guān)注，也成為近期銀行、券商、信托等機構(gòu)追捧的新的產(chǎn)品模式。
在此背景下，作者在本文中對于量化投資的概念、特點、策略、理論基礎(chǔ)和發(fā)展做一個總結(jié)，希望為量化投資研究和實踐做一些參考。
二、量化投資解讀
（一）量化投資的定義
量化投資在學(xué)術(shù)界并沒有嚴格統(tǒng)一的定義，現(xiàn)有的定義對于量化投資的定義的側(cè)重點各有不同。本文對于量化投資的定義為：
量化投資是指將投資者的投資思想或理念轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型，或者利用模型對于真實世界的情況進行模擬進而判斷市場行為或趨勢，并交由計算機進行具體的投資決策和實施的過程。
（二）量化投資的特點
1.投資決策中能夠客觀理性，克服人類心理對投資決策的影響。傳統(tǒng)投資的分析決策，大多數(shù)方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在進行投資決策時，很難不受市場情緒的影響。[2]量化投資運用模型對歷史和當時市場上的數(shù)據(jù)進行分析檢測，模型一經(jīng)檢驗合格投入正式運行后，投資決策將交由計算機處理，一般情況下拒絕人為的干預(yù)，這樣在進行投資決策時受人的情緒化的影響將很小，投資過程可以做到理性客觀。
2.能夠通過海量信息的大數(shù)據(jù)處理，提高投資決策效率。我國股票市場上有近3000只股票，與上市公司相關(guān)的各種信息紛繁復(fù)雜，包括政策、國內(nèi)外經(jīng)濟指標、公司公告、研究報告等，投資者靠自己手工的篩選根本就是力不從心。量化投資的出現(xiàn)為這個問題的解決帶來了希望。量化投資運用計算機技術(shù)快速處理大量數(shù)據(jù)，對其進行辨別、分析、找出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)并做出投資決策，大大減少了人工的工作量，提高了投資決策效率。
3.能夠?qū)崿F(xiàn)精準投資。傳統(tǒng)的投資方法中認為投資是一門藝術(shù)，投資決策需要的是投資者的經(jīng)驗和技術(shù)，投資者的主觀評價起到?jīng)Q定作用。而量化投資有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精準投資。例如在股指期貨套利的過程中，現(xiàn)貨與股指期貨如果存在較大的差異時就能進行套利，量化投資策略和交易技術(shù)會抓住精確的捕捉機會，進行套利交易來獲利。另外，在控制頭寸規(guī)模方面，傳統(tǒng)的投資方法只能憑感覺，并沒有具體的測算和界定，而量化投資必須要設(shè)定嚴格精確的標準。[3]
4.能夠快速反應(yīng)和決策，把握市場稍縱即逝的機會。量化投資往往利用高速計算機進行程序化交易，與人腦相比它能夠迅速發(fā)現(xiàn)市場存在的信息并進行相應(yīng)的處理，具有反應(yīng)快速、把握市場稍縱即逝的機會的特點。量化投資在速度上最出色的運用就是高頻交易，與低頻交易相對，高頻交易是通過高速計算機，在極短的時間內(nèi)對市場的變化做出迅速的反應(yīng)并完成交易。[4]
5.能夠有效地控制風險，獲取較為穩(wěn)定的收益。與傳統(tǒng)投資方式不同的是，量化投資在獲得較高超額收益的同時能夠更好地控制風險，業(yè)績也更為穩(wěn)定。相關(guān)研究顯示，1996年至2005年期間，量化投資基金與以所有傳統(tǒng)主動型投資基金和偏重于風險控制的傳統(tǒng)主動型投資基金的信息比率對比情況中，量化投資基金的信息比率都是最高，說明量化投資相對于傳統(tǒng)投資，能夠在獲得更高的超額收益的同時，有效地控制風險。
三、量化投資的策略
一般的量化投資的策略指的是用來實現(xiàn)投資理念或模擬市場行為判斷趨勢從而獲取收益的模型。量化投資需要權(quán)衡收益、風險、交易成本、具體的執(zhí)行等各個方面，一般情況下這些方面會形成相對獨立的模塊。有時候量化投資策略模型也會將風險、成本等方面融合在模型中。
（一）國外量化投資策略的分類
國外習慣上將量化投資的策略分成兩大類，一類是阿爾法導(dǎo)向的策略，另一類是貝塔導(dǎo)向的策略。阿爾法策略（alpha strategy）是通過量化擇時和調(diào)整投資組合中不同資產(chǎn)的頭寸大小來獲取收益的策略;貝塔策略（beta strategy）是通過量化的手段復(fù)制指數(shù)或者稍微的超出指數(shù)收益的策略。[6]相比而言，量化指數(shù)的貝塔策略相對更容易，所以一般情況下所說的量化投資的策略指的是阿爾法策略（alpha strategy）。
阿爾法策略主要有兩種類型，分別為理論驅(qū)動模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動模型。
理論驅(qū)動模型是比較常見的類型，這些策略是運用已經(jīng)存在的經(jīng)濟、金融學(xué)的理論，構(gòu)建策略模型，進行投資決策。理論驅(qū)動模型根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)的不同可以進一步分類，主要有基于價格相關(guān)數(shù)據(jù)的策略和基于基本面數(shù)據(jù)的策略。
數(shù)據(jù)驅(qū)動模型廣泛的被運用于股票、期貨和外匯市場，因為采用的數(shù)學(xué)工具更為復(fù)雜，相對而言難于理解，目前使用的還不是很多。與理論驅(qū)動模型不同，數(shù)據(jù)驅(qū)動模型認為進行投資決策其實是不需要理論的支持，運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以從數(shù)據(jù)（例如交易所的價格數(shù)據(jù)）中識別出某種行為模式或市場趨勢，進而進行預(yù)測或者解釋未來的模式，從中獲取收益。
國內(nèi)比較常見的量化投資策略主要有兩種分類方式，一種是按投資標的所在市場分類區(qū)分的量化投資策略，分為現(xiàn)貨市場和衍生品市場量化投資策略?，F(xiàn)貨市場包括股票市場、ETF市場和債券市場，衍生品市場包括商品期貨市場、股指期貨市場、國債期貨市場、外匯市場和期權(quán)與其他衍生品市場，國內(nèi)運用較多的是投資于商品期貨和股指期貨等期貨市場。
另一種分類方式是分為兩大類：判斷趨勢的單邊投機策略和判斷波動率的套利交易策略。[7]單邊投機策略主要包括量化選股和量化擇時，套利交易策略主要包括股指期貨套利、商品期貨套利、統(tǒng)計套利、期權(quán)套利、另類套利策略等，目前國內(nèi)普遍采用的是這種分類方式。
四、量化投資理論的發(fā)展
（一）投資理論的發(fā)展
量化投資的理論基礎(chǔ)最早可以追溯到上個世紀50年代，Markowitz（1952）[8]第一次把數(shù)理工具引入到金融研究領(lǐng)域，提出了均值――方差模型和風險報酬與有效前沿的相關(guān)概念，這是量化投資接受的最早的嚴肅的學(xué)術(shù)成果。Sharpe（1964）[9]、Litner（1965）[10]、Mossin（1966）[11]在馬克維茨研究的基礎(chǔ)上得出了資本資產(chǎn)定價模型（CAPM），這是如今度量證券風險的基本的量化模型。
20世紀60年代，Samuelson（1965）與Fama（1965）[12]提出了有效市場假說（Efficient Markets Hypothesis，EMH），這為后來在新聞量化交易等方面提供了思路和理論支持。20世紀70年代，金融衍生品不斷涌現(xiàn)，對于衍生品的定價成為當時研究的重點。Black和Scholes（1973）[13]將數(shù)學(xué)方法引入金融定價，他們建立了期權(quán)定價模型（B-S模型），為量化投資中對衍生品的定價奠定了理論基礎(chǔ)。在該理論之后，Ross（1976）[14]根據(jù)無套利原則提出了套利定價理論（APT），該理論是資本資產(chǎn)定價模型（CAPM）的完善和發(fā)展，為量化投資中的多因素定價（選股）模型提供了基礎(chǔ)，這也是Alpha套利的思想基礎(chǔ)。
20世紀80年代，期權(quán)定價理論倒向微分方程求解;“金融工程”概念得以產(chǎn)生，金融工程著力于研究量化投資和量化交易。同期，學(xué)者們從有效市場理論的最基本假設(shè)著手，放寬了假設(shè)條件，形成了金融學(xué)的另一個重要的分支――行為金融學(xué)。
20世紀90年代，金融學(xué)家更加注重對于金融風險的管理，產(chǎn)生了諸多的數(shù)量化模型，其中最為著名的風險管理數(shù)量模型是VaR（Value at Risk）模型，這是量化投資對于風險控制的重要理論基礎(chǔ)。[15]
20世紀末，數(shù)理金融對于數(shù)學(xué)工具的引入更加的迅速，其中最為重大的突破無疑是非線性科學(xué)在數(shù)理金融上的運用，非線性科學(xué)的出現(xiàn)為金融科學(xué)量化手段和方法論的研究提供了強有力的研究工具[16]，尤其在混合多種阿爾法模型而建立混合模型時是非常有效的一種技術(shù)。
（二）量化投資的數(shù)學(xué)和計算基礎(chǔ)
量化投資策略模型的建立需要運用大量的數(shù)學(xué)和計算機方面的技術(shù)，主要有隨機過程、人工智能、分形理論、小波分析、支持向量機等。[17]隨機過程可以用于金融時序數(shù)列的預(yù)測，在現(xiàn)實中經(jīng)常用于預(yù)測股市大盤，在投資組合模型構(gòu)建的過程中，可以優(yōu)化投資組合;人工智能的很多技術(shù)，例如專家系統(tǒng)、機器學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等，可以運用于量化投資;分形理論用于時間序列進行預(yù)測分析;小波分析主要用于波型的處理，從而預(yù)測未來的走勢;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以運用于數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，還可以運用于設(shè)置模型的細節(jié);支持向量機可以分析數(shù)據(jù)，識別模式，用于分類和回歸分析。
五、國內(nèi)外量化投資實踐的發(fā)展
（一）國外量化投資實踐的發(fā)展
本文認為量化投資在國外的發(fā)展已經(jīng)經(jīng)歷了四個發(fā)展階段：
1.第一階段從1949年至1968年：對沖階段。該階段是量化投資的萌芽階段，該階段具體的量化投資實踐很少，主要是為量化投資提供的理論基礎(chǔ)和技術(shù)準備，量化投資脫胎于傳統(tǒng)投資，對抗市場波動，通過對沖穩(wěn)定Alpha收益，但收益率低了。
2.第二階段從1969年至1974年：杠桿階段。在該階段，量化投資從理論走入了實踐。在投資思路上，因為原本的Alpha策略收益有限，通過放杠桿擴大第一階段的穩(wěn)定收益。實踐方面，1969年，前美國麻省理工學(xué)院數(shù)學(xué)系教授愛德華?索普（Ed Thorp）開辦了第一個量化對沖基金，進行可轉(zhuǎn)債套利，他是最早的量化投資的者使用者。1971年，巴萊克國際投資公司（BGI）發(fā)行了世界上第一只被動量化基金，標志著量化投資的真正開始。
3.第三階段從1975年至2000年：多策略階段。在這一階段，雖有一定的挫折，但總體上量化投資得到了平穩(wěn)的發(fā)展。在投資思路上，由于上一階段通過杠桿放大收益的副作用產(chǎn)生，放大以后的波動率又增大，從而轉(zhuǎn)向繼續(xù)追求策略的穩(wěn)定收益，具體的手段是采用多策略穩(wěn)定收益。實踐方面，1977年，美國的富國銀行指數(shù)化跟蹤了紐約交易所的1500只股票，成立了一只指數(shù)化基金，開啟了數(shù)量化投資的新紀元。[18]1998年，據(jù)統(tǒng)計共有21只量化投資基金管理著80億美元規(guī)模的資產(chǎn)。[19]
4.第四階段從2000年至今：量化投資階段。這一階段，量化投資得到了迅猛的發(fā)展，并且發(fā)展的速度越來越快。投資思路上，運用量化工具，策略模型化，注重風險管理。在實踐方面，在2008年全球金融危機以前，全球?qū)_基金的規(guī)模由2000年的3350億美元在短短的7年時間內(nèi)上升至危機發(fā)生前的1.95萬億美元，受美國次貸危機的影響全球?qū)_基金規(guī)模有較大的回落，直到2008年之后，在全球經(jīng)濟復(fù)蘇的大背景下對沖基金規(guī)模才開始反彈。
（二）我國量化投資的發(fā)展
本文認為，到目前為止，我國量化投資的發(fā)展的主要經(jīng)歷了三個階段：
1.第一階段從2004年至2010年：起步階段。在這一階段，由于我國沒有足夠的金融工具，量化投資在我國發(fā)展緩慢。2004年8月，光大保德信發(fā)行“光大保德信量化股票”，該基金借鑒了外方股東量化投資管理理念，這是我國最早的涉足量化投資的產(chǎn)品。2010年4月16日，準備多年的滬深300股指期貨的在中金所的上市，為許多對沖基金的產(chǎn)品提供了對沖工具，從此改變了以前我證券市場只能單邊進行做多的情況。
2.第二階段從2011年至2013年：成長階段。2011年，被認為是我國量化對沖基金元年，[21]而隨著股指期貨、融資融券、ETF和分級基金的豐富和發(fā)展，券商資管、信托、基金專戶和有限合伙制的量化對沖產(chǎn)品的發(fā)行不斷出現(xiàn)，這個階段的量化投資真正意義上開始發(fā)展，促使該階段發(fā)展的直接原因就是股指期貨的出現(xiàn)。[20]
3.第三階段從2014年至今：迅猛發(fā)展階段。2014年被認為是“值得載入我國私募基金史冊的一年”，基金業(yè)協(xié)會推行私募基金管理人和產(chǎn)品的登記備案制，推動了私募基金的全面陽光化，加速了私募基金產(chǎn)品的發(fā)行，其中包括量化對沖型私募產(chǎn)品。2014年稱得上我國量化對沖產(chǎn)品增長最迅速的一年，以私募基金為代表的各類機構(gòu)在量化對沖產(chǎn)品上的規(guī)模均有很大的發(fā)展，部分金融機構(gòu)全年銷售的量化對沖基金規(guī)模超過了百億。
2015年，上證50ETF期權(quán)于2月9日正式推出，這對于對我國的量化投資有著極大的促進作用。4月16日，上證50與中證500兩只股指期貨新品種的上市給量化投資帶來更多的策略的運用，金融衍生品的不斷豐富和發(fā)展，為量化投資提供更多的豐富對沖手段，也提供了更多的套利機會。
六、總結(jié)
量化投資的技術(shù)、策略、硬件設(shè)施條件都在飛速的發(fā)展，與傳統(tǒng)的投資方式相比，量化投資有著自身的特點和優(yōu)勢。尤其是量化對沖產(chǎn)品，以其長期穩(wěn)健的收益特征，成為目前“資產(chǎn)荒”下對信托、理財產(chǎn)品和固定收益產(chǎn)品良好的替代產(chǎn)品。未來隨著我國股指期貨、融資融券、國債期貨、期權(quán)等金融產(chǎn)品的不斷創(chuàng)新，以及股指期貨市場未來逐步恢復(fù)正常，量化投資發(fā)展前景不可限量。
參考文獻
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中圖分類號：F830 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2016）17-0106-01
量化投資理論是從20世紀50年代由馬克維茨創(chuàng)造性地提出了用均值方差最優(yōu)的數(shù)字方法來選擇最優(yōu)投資組合。由于當時對數(shù)據(jù)的處理量過大而復(fù)雜，因此，直到1990年后隨著計算機被廣泛使用，以量化作為核心的投資基金才逐漸超越傳統(tǒng)的基金。量化選股策略是針對中國股票市場特性，從眾多的指標參數(shù)中找出能夠較為合理解釋股票收益率的有效且不冗余的因子，并根據(jù)這些因子在選股策略中所占的權(quán)重來構(gòu)建量化投資策略。隨著信息技術(shù)的日異發(fā)展，資本市場深化改革步伐加快，證券市場間同業(yè)經(jīng)營，居民消費等領(lǐng)域也迎來了信息數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)幾何級數(shù)增加現(xiàn)狀。運用大數(shù)據(jù)思維分析眾多股民的知識結(jié)構(gòu)、行為習慣對股票投資形式的認知而形成固有模式思維，“大數(shù)據(jù)”思維正以不同形式、路徑的方式影響著證券選股策略。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于其龐大的信息數(shù)據(jù)量，而在于對含有意義的數(shù)據(jù)根據(jù)建模權(quán)重進行專業(yè)量化處理，幫助大家對于股票進行優(yōu)化選股有著重要研究意義。因此，基于大數(shù)據(jù)思維模式分析多因子量化選股策略更加適用這樣的市場，給投資者提供更好的參考模型。
作為量化投資界的傳奇人物詹姆斯?西蒙斯，他曾因“用公式打敗市場”的故事在金融界中為人津津樂道。在1989年由他創(chuàng)辦的基金成立至今的20年時間里，該基金持續(xù)地獲得了每年平均35%（扣除費用后）凈回報率，而同期被稱為“股神”的巴菲特每年平均回報率也才大約在20%左右。即使在金融危機的2008年，該基金仍然獲得了80%的高額回報，“最賺錢基金經(jīng)理”對西蒙斯來說無出其右。
目前，國內(nèi)對量化投資策略研究還比較少，做量化交易的基金也相對較少，投資者對量化投資仍持懷疑態(tài)度。另外，中國目前的資本市場還不完善，做空機制以及金融衍生工具相對較少，股票市場上仍然采用T+1的交易模式，這些都導(dǎo)致了量化投資在中國市場的發(fā)展弊端。但是，隨著股指期貨等新的做空金融衍生工具的推出，量化投資開始走入“中國大媽們”的視野。
運用量化思維投資證券選股策略在國外已有四五十年。量化投資從無到有一直是很神秘的，人們把它叫做“黑匣子”。但是，當時的量化投資證券選股策略大多僅僅是數(shù)學(xué)模型，并不是人們想象的那么神秘。量化投資證券選股策略之所以弄得這樣神秘是因為：（1）是為了保護其知識產(chǎn)權(quán)，防止侵權(quán)；（2）是為了防止其策略擴散后影響整個投資比率的失衡，縮短該策略的壽命；（3）是為了控制投資風險，如果該策略細節(jié)被投資對立面獲得，則有可能會造成被動的投資效果。因此，投資公司、基金經(jīng)理是不會說出其量化投資策略的。這是由于金融動蕩中如果沒有好的投資策略及對風險的控制力就有可能把老本虧個精光。
隨著時間流逝，任何投資策略的盈利模式都會被市場所消化，量化投資策略也會隨著時間的變化而改變。在量化投資證券選股這方面，重要的不是策略這一表面形式，而是掌握量化投資證券選股的研究模式。大家不必要去追逐那些形式的數(shù)學(xué)公式、策略模型，而應(yīng)該根據(jù)現(xiàn)在大數(shù)據(jù)時代下對海量證券股票信息的合理分析整合，去學(xué)習、改進新的證券選股模式，以適應(yīng)未來發(fā)展需要。
大數(shù)據(jù)時代的到來也給新形勢下運用多因子量化模式選股帶來極佳的發(fā)展機遇。
一、背景介紹
量化投資是金融領(lǐng)域相對前沿的一門學(xué)科，它強調(diào)將數(shù)學(xué)、物理、統(tǒng)計、計算機等數(shù)量的方法與投資結(jié)合賺取收益。在國外，量化投資已經(jīng)有幾十年的發(fā)展歷史，但是在國內(nèi)由于市場因素等方方面面的限制，該領(lǐng)域處于朝陽期，發(fā)展的機會巨大。目前狹義的量化投資包括追求股票中性收益的阿爾法對沖策略，追求高收益的期貨策略（包括股指期貨和商品期貨策略），以及在國內(nèi)市場尚未成型的做市場策略等。
二、量化投資理論闡述
（一）經(jīng)典量化投資理論
阿爾法對沖策略的理論模型來自于CAPM模型以及APT模型，其基本思想就是選出具有正阿爾法收益的股票：將來自市場的貝塔風險對沖，最終獲取阿爾法收益。具有阿爾法收益的股票在生活中隨處可見，在大牛市中，如果前期漲的比較好的股票在之后也會有很好地表現(xiàn)，這樣的股票具有動量因子；在超跌的行情中，前期跌的過于兇猛的股票在后期有比較好的表現(xiàn)，這樣的股票具有反轉(zhuǎn)因子；諾比爾經(jīng)濟學(xué)獎得主法瑪和弗蘭奇曾經(jīng)發(fā)現(xiàn)小市值成長因子具有顯著超額收益，并提出了著名的法瑪弗蘭奇三因子模型。阿爾法策略的核心一方面在于選取合適的數(shù)學(xué)模型，另一方面在于從投資的經(jīng)驗中尋找能夠帶來超額收益的因子。
阿爾法對沖策略在大牛市當中不及股票純多頭策略。以2015年上半年大牛市為例，阿爾法策略基本跑不贏指數(shù)；反之，一些比較搶眼的股票純多頭策略取得了100%以上的收益。但是在接下來的幾次黑天鵝事件中，股票純多頭產(chǎn)品紛紛清盤，其中不乏一些大牛；但是比較穩(wěn)定的阿爾法產(chǎn)品在市場大跌時凈值依然在穩(wěn)步上升。目前阿爾法對沖策略的壓力來自于兩方面，一方面由于投資者對市場的悲觀情緒導(dǎo)致股指期貨持續(xù)貼水，另一方面監(jiān)管層對于股指期貨的限制使得阿爾法策略開發(fā)者變得更加謹慎。但是鑒于其科學(xué)的方法和可靠的控制風險的能力，阿爾法策略的未來非常光明。目前國內(nèi)阿爾法對沖策略的頂級私募包括尊嘉資產(chǎn)、寧聚資產(chǎn)、金锝資產(chǎn)等；公募阿爾法的權(quán)威包括富國量化基金經(jīng)理李笑薇女士等。
期貨多空策略主要包括股指期貨與商品期貨策略。期貨的T+0的交易機制使得程序交易可以更為方便的進行。最基本的期貨策略就是穿越均線策略，例如當期貨上穿60分鐘均線則認為其上升勢頭已經(jīng)形成，進而做多；如果期貨下穿60分鐘均線，則認為其下降勢頭已經(jīng)形成，平多頭同時做空頭。主觀投資者的虧損很大一部分原因來自于交易缺乏紀律性，但是程序化期貨成功的克服了交易者的這一行為金融學(xué)弊端。最直接的例子仍然是這次股災(zāi)，由于股市期貨在股災(zāi)期間存在著明顯的下行趨勢，多數(shù)成熟的期貨多空策略均發(fā)現(xiàn)這一下行趨勢并多空。股災(zāi)期間股指期貨多空策略賺得盆滿缽滿，但是某種程度上程序化交易也加重了市場的趨勢效應(yīng)。目前國內(nèi)期貨策略的頂級私募包括淘利資產(chǎn)、黑翼投資等。
做市場算法在國外是一個高速發(fā)展的領(lǐng)域，最為杰出的代表就是西蒙斯的文藝復(fù)興基金。索羅斯、巴菲特為大家所熟知，但是西蒙斯這個名字就要低調(diào)得多。在過去十幾年，文藝復(fù)興基金獲得了年化35%的收益。文藝復(fù)興基金雇用了大量數(shù)學(xué)、物理、統(tǒng)計學(xué)博士，通過機器學(xué)習算法等，對市場上的微觀交易行為進行細致的分析，以‘薅羊毛’的方式不斷吸取收益。我們傳統(tǒng)投資者很難捕捉交易當中微觀交易結(jié)構(gòu)，但是高頻交易者可以從一系列的買賣競價單中挖掘市場中的交易動態(tài)，發(fā)覺我們?nèi)庋垭y以發(fā)現(xiàn)的蛛絲馬跡。
（二）廣義量化投資理論
更為廣義的量化金融包括一切基于數(shù)量理論對金融市場的研究。萬物皆數(shù)，學(xué)科相通，無數(shù)的智慧可以應(yīng)用于金融市場。股市泡沫對于廣大散戶而言是一個虛無縹緲的事物，但是物理學(xué)中的模型卻可以將股票泡沫以一個數(shù)量的形式呈現(xiàn)。LPPL模型，就是地球物理系中的對數(shù)周期性冪律模型，其創(chuàng)始人Sornette曾多次成功預(yù)言股災(zāi)的產(chǎn)生；劉淳等將貝葉斯方法應(yīng)用于股市的變結(jié)構(gòu)研究，并得出具有參考價值的理論：重大金融事件的發(fā)生往往會帶來股市內(nèi)在結(jié)構(gòu)的變化；人類的智慧是相通的，現(xiàn)在化學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)等學(xué)科的跨學(xué)科領(lǐng)域研究已經(jīng)取得了重大進步，相信在將來金融學(xué)這一社會科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)科將會越來越多的出現(xiàn)自然科學(xué)的身影。
目前國內(nèi)金融市場正在逐漸走向大資管時代，越來越多的投資者會通過專業(yè)的投資者將資金投入市場。量化投資與傳統(tǒng)主動投資乃是武俠中的“劍宗”與“氣宗”，兩者各有長短。在大資管時代兩大流派將會各霸江山。巴菲特般股神將會不斷創(chuàng)造著財富神話，西蒙斯般的科學(xué)達人們也會不斷將人類的智慧充分的應(yīng)用于金融市場；并且隨著市場競爭的加劇，成熟的投資者將管控著更多的財富。未來如何風云劇變？我們拭目以待。
參考文獻：
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這群人多數(shù)都不是學(xué)金融而是學(xué)數(shù)學(xué)或者物理出身，當他們進入華爾街后，被認為是華爾街名副其實的淘金者，1980年到2007年，是他們勢不可擋的黃金年 代。
2005年左右，量化投資在國內(nèi)出現(xiàn)。
從事量化投資的人被稱為寬客，則是最近兩三年的事情。一方面是一些介紹華爾街寬客的書籍被翻譯引進，另一方面，因為2008年金融危機爆發(fā)，一些華爾街的寬客開始轉(zhuǎn)戰(zhàn)中國。
短短幾年，隨著中國衍生品市場的日漸開放，自稱寬客的人越來越多。券商、基金、期貨、私募……一句市場玩笑話，誰家要是沒有一個兩個寬客，都覺得不太好意思。
寬客的春天真的來到了？
年輕的中國寬客們
一間不到20平方米的房間，沒有任何隔斷，每張辦公桌上都放著兩到三臺電腦，五張辦公桌呈扇形分布在落地窗前，每個人扭頭就可以和其他人說話。
這就是永安期貨研究所量化投資團隊的辦公室。和國內(nèi)不少量化投資團隊一樣，他們在公司具有相對獨立的空間。
30歲的張冰，2009年畢業(yè)于北京大學(xué)，理論物理博士，是這個團隊的負責人。有著一張娃娃臉的他，舉手投足之間流露出來的依然是濃濃的書生氣。不僅是他，屋子里的其他人也都像是在大學(xué)機房里安靜地做研究、編程序。
事實上，要想進入這個團隊，必須有熟練的計算機編程能力。2012年7月加盟張冰團隊的李洋是北師大應(yīng)用數(shù)學(xué)碩士，他經(jīng)過一天近十個小時的筆試和面試才最終被團隊接納。筆試中80%的題目都是用計算機編程。
“量化投資是聰明人的游戲。”張冰說，量化投資實際上是一種在證券市場上找規(guī)律、找錯誤的游戲。誰先找到新規(guī)律、新錯誤，誰先獲得超額收益的可能性就越高。
這個團隊除了一位數(shù)學(xué)碩士，一位計算機碩士，還有三位是物理博士。數(shù)學(xué)和計算機能力都超強。
還在北京大學(xué)攻讀博士學(xué)位的時候，張冰就聽導(dǎo)師馬伯強提到他有不少同學(xué)、學(xué)生，赴美留學(xué)繼續(xù)深造物理之后，沒有繼續(xù)學(xué)術(shù)研究，而是轉(zhuǎn)戰(zhàn)華爾街做投資，做得相當成功。
物理學(xué)一直關(guān)注的是動態(tài)，尋求規(guī)律，目的是為了預(yù)測并掌握未來。把物理學(xué)理論知識運用到金融實踐中，尋找證券定價變動的規(guī)律，其實并沒有越過物理學(xué)的研究范疇。
這讓本來就對金融有興趣的張冰，開始想自己今后的路。他還專門去一個私募基金實習了半年?！霸谖锢韺W(xué)中，你是和上帝玩游戲，在金融領(lǐng)域，你是和上帝的造物玩游戲?！?/p>
這句話并不是張冰原創(chuàng)，而是來自他的前輩，同樣也是理論物理博士出身的伊曼紐爾·德曼（Emaneul Derman）。
德曼的自傳《寬客人生：華爾街的數(shù)量金融大師》在2007年被引介到中國。德曼自1985年進入華爾街之后，就致力于把物理學(xué)理論和數(shù)學(xué)技巧及計算機編程技術(shù)結(jié)合起來，建構(gòu)數(shù)量模型，尋找金融證券的定價，指導(dǎo)證券交易。
張冰看過這本書之后，更加確信，自己可以選擇像德曼一樣去當寬客。不過，當他決定做寬客時，發(fā)現(xiàn)中國突然間就涌現(xiàn)出很多量化投資專家。而事實上這些人多數(shù)是營銷專家，根本就不懂量化投資，最后都虧得一塌糊涂。
2009年，他決心成為真正的寬客，于是拉著同班同學(xué)陳星和師妹錢文，成立了這個以北大理論物理博士為班底的寬客團隊。這是國內(nèi)期貨公司中第一批成立的寬客團隊。目前國內(nèi)三分之一的期貨公司有量化投資團隊。
團隊平均年齡27歲，成立至今一直比較穩(wěn)定。張冰也沒有擴容的打算。因為要找到對數(shù)字的敏感，善于發(fā)現(xiàn)數(shù)字之間的規(guī)律和聯(lián)系，還能把這些規(guī)律變成數(shù)量模型指導(dǎo)證券交易的人，很難。他這個團隊也還處于自我培養(yǎng)的過程中。
“中國寬客以年輕人居多。”中國量化投資學(xué)會理事長丁鵬說。
丁鵬是上海交通大學(xué)計算機博士，方正富邦基金的資深量化策略師。2012年初，他推出一本《量化投資：策略和技術(shù)》，成為國內(nèi)最早一本專門介紹量化投資的專業(yè)書籍，被一些人認為是寬客圣經(jīng)。
一年前，丁鵬建了一個QQ群，隔三差五與對量化研究感興趣的人進行討論，沒想到經(jīng)過口口相傳，QQ群迅速發(fā)展壯大，線上討論也發(fā)展到線下交流。他便牽頭成立了中國量化投資學(xué)會。
學(xué)會如今在全國擁有十幾個分會，近八千人，大部分都是有著一定數(shù)理知識基礎(chǔ)的年輕人，這些人都打定主意要成為中國的寬客。
在丁鵬看來，在中國當寬客，生活很簡單，只需要潛下心來，發(fā)揮個人聰明才智，做研究，建模型。真正找到好的可以賺錢的模型之后，都是別人求你。
這讓很多純理工背景人的人很向往。在現(xiàn)在的社會格局下，要想出頭并不容易，但當寬客可以掌握自己掌握命運，完全憑自己取得成功。
賺錢之道
丁鵬一天典型的工作狀態(tài)是：查看模型前一天的運轉(zhuǎn)結(jié)果，考慮是否要對策略進行修正。如果沒有需要修正的，則著手準備為下一個模型的開發(fā)。其他的都是電腦的事情，不用他管。他根本就不看基本面。
張冰團隊的辦公室放眼望去，也沒有交易時間最常見的五顏六色的股票K線圖和大盤走勢圖，電腦屏幕上顯示的多數(shù)是白底黑字的編程界面。
不過，他們并不像丁鵬那么輕松。團隊每人按特長各有分工：有的主要處理數(shù)據(jù)，有的做策略設(shè)計，有的做策略建模。因期貨公司目前不能直接做交易，張冰團隊每天主要做的就是衍生品量化投資分析工作，把研究的結(jié)果開發(fā)成產(chǎn)品供客戶購買。
而通常能夠進行交易的寬客團隊一天的工作流程大致如此：有人在交易頭一天晚上就負責收集并更新、處理好交易所公告的數(shù)據(jù)；第二天開盤之前，通過選定的模型，經(jīng)相關(guān)軟件自動給出交易策略。開盤后，按照模型給定的策略進行交易。早上10點左右，交易員、基金經(jīng)理盯盤最忙碌的時候，量化投資團隊一天的最主要工作—投資決策、交易下指令的工作已經(jīng)完成。
丁鵬認為，進入量化投資門檻之后，找到好的方法，會比較輕松，理論上講，“一臺筆記本一個U盤就可以賺錢了”。
真實交易還是需要一個團隊的支持，不過核心的交易模型和思想，確實一張U盤就可以存儲完成。有朋友曾拿U盤拷下他設(shè)計的量化投資模型到香港股市去實踐，半年間盈利最高點達到了120%，不過，這個高風險的策略只適合于小資金操作，并不適合于大規(guī)模的資產(chǎn)管理。丁鵬解釋：”資本市場沒有神話，需要不斷地修訂自己的模型和策略 “。
張冰目前也不敢奢望那樣的賺錢狀態(tài)。
事實上，量化投資在國內(nèi)最早也就是2005年才萌芽。業(yè)內(nèi)公認，2005年開始的ETF套利拉開了量化投資在中國的序幕，而股指期貨等衍生品2010年才逐步放 開。
因為無可借鑒，張冰團隊只能從零做起。從收集數(shù)據(jù)到建構(gòu)模型到交易的風險控制，都是他們自己一個代碼一個代碼寫的。
這是個系統(tǒng)工程，在這個體系中，先觀察事件之間的聯(lián)系—通過觀察或?qū)嶒炄ト〉脭?shù)據(jù)；再假設(shè)一個結(jié)論—構(gòu)建理論去解釋數(shù)據(jù)；然后去預(yù)測分析—構(gòu)建量化模型并回測；最后檢驗并證實這個結(jié)論—實盤交易。
所有這些都需要資本和人力的大量投入。從華爾街回來的寬客—北京名策數(shù)據(jù)處理有限公司執(zhí)行董事祝清大致估計了一下，一個真正從事量化投資的寬客團隊運作起來，前期至少要投入5000萬。
祝清曾在美國的全球證券投資基金工作多年，有三年，他是一個40人寬客團隊的負責人，要從全球9000多只股票池里找出投資品種。這讓他有機會對量化投資從數(shù)據(jù)、代碼到模型、系統(tǒng)進行深入地接觸和運用，甚至對系統(tǒng)的漏洞也了如指掌。
這些是他當時所在公司花了十幾年，經(jīng)過大量的投入才建構(gòu)的一個系統(tǒng)工程。而建構(gòu)整個系統(tǒng)的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)，華爾街其他有著進行量化投資的寬客團隊的公司，無不在數(shù)據(jù)上有很大的支出。
2008年祝清從華爾街回國，創(chuàng)辦專注于金融數(shù)量分析和程序化交易的數(shù)據(jù)處理公司。這幾年，他帶領(lǐng)30人的團隊，主要做了四件事：建立專供量化投資的量化數(shù)據(jù)庫、量化決策終端、高速量化交易平臺、量化策略研發(fā)服務(wù)。他希望借助強大的分析工具平臺，以及日益完善的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來改變行業(yè)的經(jīng)營模 式。
目前他的公司尚未到盈利階段。
春天尚未到來
1月19日，中國量化投資學(xué)會的50多名資深會員在北京郊區(qū)舉辦了一次聚會，聚會的主題是“擁抱量化投資的春天”。丁鵬表示：冬天已經(jīng)過去，寬客的春天已經(jīng)到來。
丁鵬是有理由樂觀的：國家政策層面支持金融衍生品市場放開；2012年，玻璃、原油、國債期貨、CTA以及滬深300指數(shù)期權(quán)等一系列金融衍生品加速推進；隨著投資品種增多，越來越多的金融機構(gòu)意識到量化投資的重要性和緊迫性。
另外，國內(nèi)打算做寬客的人也暴增—從中國量化投資學(xué)會的壯大就可看出端倪。
不過，同是中國量化投資學(xué)會成員的張冰和祝清都持謹慎態(tài)度。
張冰不認為寬客短期可形成一股力量。畢竟，美國發(fā)展了四十年，而中國只做了四五年而已。沒有足夠的投入，不可能那么快有收入。沒有收入，堅持來做的人就不會太多。
祝清更嚴苛。他并不認為會建模型的人就可稱為寬客。他認為目前中國真正的寬客，尚不足100人。祝清按照華爾街的標準來定義中國寬客：作為寬客，最起碼要滿足三個條件—有高凈值客戶；有量化投資研究平臺（有數(shù)據(jù)有人有模型）；有交易通道。
按照這個標準，目前，真正的中國寬客都在過冬，都還在燒錢階段，活下去都很難。即使是初春，最早也至少要三年之后—這還要看有沒有一兩位真正經(jīng)受住市場檢驗、收益率排名靠前的標桿性寬客脫穎而 出。
據(jù)祝清了解，因為國內(nèi)多數(shù)金融機構(gòu)的高層并不懂量化，在這方面投入太少，即使一些數(shù)一數(shù)二的大型券商，歷史的數(shù)據(jù)都不存。沒有歷史數(shù)據(jù)無法驗證模型，量化投資就是句空話。
取得數(shù)據(jù)，還需要有人來處理數(shù)據(jù)，建構(gòu)模型。金融機構(gòu)的投入不會很快有結(jié)果，另一方面，寬客很有可能做出成果之后就走人，中國在這方面尚無知識產(chǎn)權(quán)保護。而在美國，只要有人敢在服務(wù)器上拷一行代碼，就有FBI介入了。
2008年中金公司從華爾街花重金請回來的知名寬客李祥林，如今他已去做私募了。
祝清介紹，西方寬客主要分三類：從事高頻交易的、采用對沖策略的、預(yù)測趨勢的。而他們所有的交易、投融資決策都是通過數(shù)量模型進行，由電腦決策并完成下單。
金融衍生品與量化投資之間的相關(guān)性是當前經(jīng)濟發(fā)展比較重要的研究議題，兩者的有效配合在某種程度上能使投資者獲得較為豐富的投資收益，并且將風險以及杠桿性將至最低。就當前現(xiàn)狀而言，金融衍生品內(nèi)容越來越多，而量化投資投資工具呈現(xiàn)多元化的趨勢，這為投資者提供了較多的投資方式以及渠道，并使其在最小風險值內(nèi)獲取最大的經(jīng)濟收益。文章主要介紹了金融衍生品及量化投資，重點闡述了兩者之間的關(guān)聯(lián)性，最后論述了兩者有效融合的前提下如何獲得最大的經(jīng)濟效益值。
一、金融衍生品與量化投資概念闡述以及其發(fā)展
（一）金融衍生品
金融衍生品在我國經(jīng)濟中運用范圍不斷擴寬，它是基于經(jīng)濟發(fā)展而形成的，是社會發(fā)展的必然產(chǎn)物，并且對于全球經(jīng)濟有著深遠的影響，比如加劇世界經(jīng)濟一體化、促使金融一體化的逐步形成，金融衍生品在我國經(jīng)濟發(fā)展中扮演非常重要的角色，帶動了我國實體經(jīng)濟的發(fā)展。所謂金融衍生品，它是與金融相關(guān)，并由其引發(fā)的派生物，屬于一種金融交易工具。近年來，隨著市場經(jīng)濟發(fā)展速度不斷提升，我國金融市場逐漸趨向完善，這也為金融衍生品的發(fā)展提供了良好的契機，使其發(fā)展日益壯大并成為金融市場的主力軍，并且與信貸以及貨幣市場聯(lián)系日益密切，最終促進了金融資產(chǎn)配置的逐漸完善，即風險管理的復(fù)雜鏈條。從目前情況分析，我國經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出良好的前景，相對應(yīng)的工業(yè)以及房地產(chǎn)發(fā)展相對較好，在此基礎(chǔ)之上，依據(jù)高杠桿原理，金融產(chǎn)品自身的優(yōu)勢性徹底被展現(xiàn)出來，并為投資者帶來相對較好的經(jīng)濟效益值。但是金融產(chǎn)品也存在一定的風險，可謂是一把“雙刃劍”，雖然它可促進金融市場的發(fā)展，但如果運用不當將會引發(fā)極為嚴重的后果。上世紀90年代以來，就發(fā)生了多起由于金融產(chǎn)品運用不當而引發(fā)的經(jīng)濟損失，例如：2008年金融危機波及全球，引發(fā)金融危機的原因主要是CDS等金融產(chǎn)品，其在美國金融市場運作中出現(xiàn)風險管理不當?shù)默F(xiàn)象，也就是風險失控，繼而引發(fā)了全球性的經(jīng)濟危機。
金融衍生品主要是基于與金融有關(guān)產(chǎn)品的通過不同方式衍生而來，主要包含四種基本形式，分別是遠期、期貨、期權(quán)、互換，其價格的變動規(guī)律主要是由基礎(chǔ)標的物所決定的，隨著它的變化而變化的，而金融衍生品的價值主要與基礎(chǔ)工具的相關(guān)因素有關(guān)，比如利率、匯率、市場價格、指數(shù)、信用等級等等，從本質(zhì)上分析，它屬于虛擬的有價證券，在某種意義上而言是一種權(quán)利證書，給予投資者基礎(chǔ)性的權(quán)利，且與實物資本有著很大的區(qū)別，能夠使投資者獲得投資收益。與一般金融產(chǎn)品相比，金融產(chǎn)品有了極大的改良與進步，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜，其定價模式基本比較單一，主要是以復(fù)雜數(shù)學(xué)模型為主，將多種風險以及因子，如Beta、Delta、Rho、久期等，通過多種方式的映射、組合、分解復(fù)合等，繼而形成金融衍生品，結(jié)構(gòu)層次多樣。金融產(chǎn)品雖然為投資者提供了發(fā)展契機，但是也存在極大的風險，這種風險的形成與交易與結(jié)算有著直接的關(guān)聯(lián)，上述兩種交易形式基本發(fā)生在將來，基于高杠桿的影響，市場風險難以有效控制，預(yù)測就更難以估計。
（二）量化投資
量化投資在我國金融市場發(fā)展中得到了進一步推廣，相較于定性投資，量化投資科學(xué)性更強，并且具備相應(yīng)的理論依據(jù)。在投資過程中，投資者可以利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)，還可以借助數(shù)據(jù)挖掘等方法，以此構(gòu)建投資策略，管理投資組合，繼而實現(xiàn)風險管理，利用數(shù)據(jù)模型，借助系統(tǒng)交易信號，系統(tǒng)會自動完成相關(guān)交易。從本質(zhì)上分析，量化投資屬于工具，投資者可以通過經(jīng)驗累加，然后利用數(shù)學(xué)模型的功能性，繼而實現(xiàn)信息化的表達。量化投資形式具有自身的優(yōu)勢特點，這也是傳統(tǒng)投資形式不可比擬的，它主要將投資者經(jīng)驗累積以另外一種方式呈現(xiàn)，即數(shù)學(xué)模型，繼而轉(zhuǎn)化至計算機中，運用相對科學(xué)的計算方式，實現(xiàn)產(chǎn)品投資，隨著金融市場的日益完善，數(shù)學(xué)模型也得以不斷優(yōu)化。無論是數(shù)量化的投資，還是依靠計算機程序的投資，對于技術(shù)的要求極為苛刻，在業(yè)界譽為“黑箱交易”，從某種角度分析，量化投資基本不依賴大腦，而是依據(jù)交易系統(tǒng)，繼而實施具體的決策，上述交易系統(tǒng)是之前確定的，且形式非常復(fù)雜的，這樣的系統(tǒng)往往具備較高的精準度。與此同時，交易系統(tǒng)開發(fā)需要一定的技術(shù)支持，即程序算法設(shè)計，部分開發(fā)者通常會采取相應(yīng)措施，加密交易系統(tǒng)，以此保障知識產(chǎn)權(quán)不受侵害。外界投資者對此并不清楚，具體運行機制也存在極大的疑問。量化投資者基于交易系統(tǒng)的前提下，收集市場最新的數(shù)據(jù)變化，同時采集與之相關(guān)的信息，將其輸送至交易模型里，然后通過科學(xué)的計算，數(shù)據(jù)的挖掘，加密信息的處理，最終敲定資產(chǎn)配置方案，確定交易的最佳時機。按照相關(guān)公式進行量化投資在某種程度上是一種相對理性的投資，其自身的優(yōu)勢集中體現(xiàn)在分析策略這一環(huán)節(jié)，突出明晰性以及一致性，與此同時，運用信息與公式，由此獲得的結(jié)果基本相同，這在某種程度上對交易者非常有利，避免由于其客觀性以及隨意性而引發(fā)的交易失誤。
針對量化投資而言，其涵蓋多個方面：就現(xiàn)狀而言，主要包括量化資產(chǎn)配置、量化投資交易、風險管理。以資產(chǎn)配置為例，必須要基于行業(yè)選擇的前提下，以此實施有效配置，然后依據(jù)策略組合，在行業(yè)內(nèi)開展相關(guān)工作，實行資產(chǎn)優(yōu)化。量化資產(chǎn)投資，它在某種程度上奠定了總體投資方向，確定發(fā)展前景最好的行業(yè)、風格和產(chǎn)品。換言之，投資者需要根據(jù)市場行情變化規(guī)律，選擇市場以及產(chǎn)品，然后給予最佳資金分配方案。相較于傳統(tǒng)的投資形式，量化投資更具一定的優(yōu)勢，更具科學(xué)以及合理性，同時兼具高信度。投資者可以依據(jù)數(shù)據(jù)模型，對整個市場進行有效分析，繼而給予相對準確的判斷，以此進行理性投資決策。
二、兩者之間的關(guān)聯(lián)性分析
金融衍生品與量化投資的有效結(jié)合能夠起到非常關(guān)鍵性的作用，投資者能夠選擇相對發(fā)展較好的金融產(chǎn)品進行量化投資，由此收獲了相對豐富的投資收益，因而探討兩者之間的關(guān)聯(lián)性以及有效融合具有劃時代意義。近年來，我國金融市場發(fā)展形勢良好，也因此帶動了金融衍生品的迅速擴大，促進了國民經(jīng)濟的迅速增值。但是以我國現(xiàn)有金融衍生品現(xiàn)狀來說，無論是從行業(yè)總量、規(guī)模，還是參與范圍及層次方面來看，金融衍生品都還屬于小眾市場，仍需不斷創(chuàng)新與改革。從目前情況分析，對于大部分的投資者而言，他們對于金融衍生品的了解還不夠透徹，這也導(dǎo)致了民主對于金融衍生品的了解甚少，基本都停留在電視或是報紙上對于金融衍生品的看法，這于金融衍生品的長遠發(fā)展是非常不利的。2008年的金融危機，很多實體企業(yè)采取了相應(yīng)的對策，比如參與期貨市場，實施套期保值，以此降低生產(chǎn)經(jīng)營風險，也在某種程度上擴寬市場發(fā)展。
金融市場發(fā)展速度的加快，股指期貨得以大面積擴散，指數(shù)期權(quán)也擴大了應(yīng)用范圍，這于我國金融市場發(fā)展而言是極為有利的因素，為量化投資提供良好的發(fā)展契機，迎來發(fā)展機遇。借助量化投資原理，運用相關(guān)實踐方法，通過計算機程序?qū)嵤┩顿Y交易，這將是之后金融衍生品投資的主流方向。
金融衍生品的誕生是社會發(fā)展的必然產(chǎn)物，其功能性集中體現(xiàn)在投資風險規(guī)避，它形成的主要動因與投資者關(guān)系密切，滿足其轉(zhuǎn)移風險的需求，同時實現(xiàn)其套期保值實際需求，這一過程又被稱為風險對沖，這樣可以使投資者運用相對較少的低成本，基于現(xiàn)貨價格變動，達到規(guī)避風險的目的。從目前形勢分析，量化投資在我國金融衍生品上得到了廣泛應(yīng)用，其對沖實踐需要借助相關(guān)載體，也就是具備一定的期貨市場方可實現(xiàn)，但是基于交易品種單一的現(xiàn)狀，這使得量化投資產(chǎn)品在某種程度上具有一定的局限性。隨著股指期權(quán)的誕生，個股期權(quán)的逐步實施，擴大了金融市場的投資發(fā)展，讓更多的投資者增加了風險規(guī)避渠道，推動了量化投資范圍的不斷擴大。量化交易策略也在某種程度上發(fā)生了改變，更具創(chuàng)造性，帶動實體經(jīng)濟發(fā)展。
金融衍生品的誕生以及投入使用促進了我國金融市場交易的逐步完善，這其中金融衍生品的一個非常重要的功能得到了極大的發(fā)揮，即價格發(fā)現(xiàn)。所謂價格發(fā)現(xiàn)功能，主要從參與者角度出發(fā)，他們通過獲得信息，且基于價格預(yù)期，利用公開拍賣形式，或是借助電腦進行撮合交易，這在某種程度上可以獲取市場真實需求，供求關(guān)系，并且極具競爭性以及預(yù)期性的體系。隨著世界經(jīng)濟一體化趨勢不斷加強，世界金融市場不斷擴大，與之相關(guān)的金融衍生品應(yīng)用范圍也隨之不斷擴大，金融交易所的相關(guān)交易實現(xiàn)跨越式的進步，通過這種形式形成的價格權(quán)威性更強。上述價格通過不同的傳播工具不斷擴散，如報紙、電視、網(wǎng)絡(luò)等，范圍波及全球，儼然成為市場價格的引領(lǐng)者，這為大眾提供了良好的平臺，讓其透過相關(guān)經(jīng)濟信息了解經(jīng)濟動態(tài)，以便幫助投資者給予正確的決策，借以提升資源配置效率。量化投資相較于傳統(tǒng)投資形式具有一定的優(yōu)勢，這主要體現(xiàn)在兩個方面：分別是速度與規(guī)則，從某種角度分析，我們可以預(yù)期，量化交易應(yīng)用范圍，促使市場報價更為緊密，成交更為頻繁，從而增強市場流動性。與此同時，基于量化交易策略而言，其中部分交易存在策略的相似性，這對于未來的金融市場影響頗大，集中體現(xiàn)在市場價格波動這一方面，具體表現(xiàn)為高波動性以及規(guī)律性，上述改變與量化投資有著非常直接的關(guān)聯(lián)。
金融衍生品是社會發(fā)展的階段性產(chǎn)物，量化投資是基于傳統(tǒng)投資形式基礎(chǔ)上的創(chuàng)新與變革，兩者之間具有一定的關(guān)聯(lián)性，就好比人和人之間的合作，通過量化投資，金融衍生品能夠在某種程度上受益，彰顯其風險規(guī)避功能，量化投資對于投資者而言是巨大的福音，使其更理性地進行投資，從而避免由于自身主觀原因而造成的經(jīng)濟損失，與此同時，能夠有效消除非預(yù)期損失。針對金融衍生品而言，其不斷發(fā)展對量化投資而言也是非常有益的，為其提供應(yīng)用平臺，借助不同領(lǐng)域資源整合，從總體角度分析，優(yōu)化金融市場，交易環(huán)境不斷完善，并且對投資者影響極大，使其投資理念不斷升華，投資水平在某種程度上也得到看提高，繼而促使投資者通過結(jié)合金融衍生品與量化投資獲取豐厚的投資收益。總的來說，金融衍生品與量化投資可謂是相輔相成的關(guān)系，彼此相互促進又相互影響，協(xié)調(diào)好兩者的關(guān)系對金融市場發(fā)展益處多多。
三、結(jié)語
總體來說，金融衍生品在我國金融市場的廣泛運用極大的促進了國民經(jīng)濟的發(fā)展，量化投資是一種相對理想的投資理念，將金融衍生品與量化投資有效融合能夠獲得良好的成效，這于金融市場經(jīng)濟發(fā)展而言也是極為有利的因素，為投資者提供了良好的應(yīng)用平臺，促使其獲得比較豐富的投資收益。文章主要介紹了金融衍生品以及量化投資的發(fā)展，重點闡述了兩者之間的相關(guān)性。
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國內(nèi)的量化投資元年應(yīng)該是2010年股指期貨推出之后，從0到有，經(jīng)過5年的發(fā)展，以其超越牛熊的穩(wěn)定收益獲得了眾多機構(gòu)投資者的青睞。今年6月份的這一輪股市深度調(diào)整中，大多數(shù)量化對沖類的私募基金，不但沒有損失，其凈值反而創(chuàng)出新高即是明證。
程序化交易不一定會增加波動率
程序化交易大大增加了市場的流動性，是穩(wěn)定市場的重要力量。金融市場的核心價值在于流動性，無論是價值投資者，還是套保者，都需要對手盤。流動性越好的市場，才具有更好的價值發(fā)現(xiàn)功能。程序化交易主要是以短線交易為主，無論是套利還是投機策略，它們的存在大大增加了市場深度。對于套利類的策略，程序化交易是降低波動率的，對于投機類策略，程序化交易是增加波動率的。
例如，目前市場上比較流行的期現(xiàn)套利，它的原理是在基差（編者注：基差是指現(xiàn)貨價格與期貨價格之差，比如股票市場上滬深300指數(shù)與滬深300期指之差）擴大的時候建倉，基差縮小的時候平倉。比如2015年6月初的時候，在散戶的推動下，股票指數(shù)和股指期貨的基差一度擴大到了100點以上，整體市場非常的狂熱。這時候套利類交易的策略是，會買入股票，同時做空股指期貨。這樣如果股指繼續(xù)上漲，在股票市場的盈利可彌補做空股指期貨的損失。于是在雙邊力量的作用下，基差會慢慢縮小。從而使得市場的波動率恢復(fù)到正常。所以這種套利類的策略，是降低波動率。
然而對于做方向易的策略，往往是追漲殺跌的，這個和普通散戶的操作方式類似。這種策略下，當市場出現(xiàn)大幅上漲的時候會助漲，大幅殺跌的時候也會助跌，會增加市場的波動率。
其實波動率這個東西，不能太大，也不能太小。沒有波動率的市場就缺乏足夠的流動性，一個沒有流動性的市場，又怎么可能承擔金融市場優(yōu)化資源配置的責任呢？
2010年5月6日，美國紐交所的道瓊斯工業(yè)指數(shù)曾經(jīng)出現(xiàn)過一次“閃甭”事件，當時道瓊斯工業(yè)指數(shù)曾瞬間狂瀉1000點，短時間內(nèi)造成1萬億美元市值蒸發(fā)。事后紐交所雖然對外宣稱程序化交易對此事負有責任，但是截至目前，對于此事到底是不是由于程序化交易造成的，美國調(diào)查機構(gòu)并沒有一個最終的結(jié)論。所以與其說股指大幅調(diào)整是因為程序化交易造成的，不如去關(guān)注是否是因為市場本身泡沫過大，以至于需要一次調(diào)整，市場才能繼續(xù)上行。
所以并不能一概而論地說程序化交易一定會增加波動率。事實上，2008年的金融危機中，國內(nèi)的量化投資還很少，而上證綜指不也上演了6000點到2000點的戲碼？程序化交易只是一個工具，它是中性的，不是說必然做多，也不會必然做空。尤其是7月份以來，股指期貨持續(xù)貼水，絕大多數(shù)的套利類的量化策略因為缺乏機會，都停止交易了，但是這并沒有避免股指出現(xiàn)大幅震蕩。
中國的量化投資基金現(xiàn)狀
量化投資是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以模型為核心，遵守交易紀律，從而具有穩(wěn)定收益和抵抗風險的能力。事實上，目前中國很多以量化對沖方式運作的私募基金，他們產(chǎn)品的業(yè)績都非常的穩(wěn)定，就足以說明問題了。普通投資人，不能總是追漲殺跌，靠聽消息炒股的時代必將過去，未來的金融市場，一定是靠數(shù)據(jù)、模型和現(xiàn)代科技。散戶也應(yīng)該學(xué)習一些量化投資的理念和方法，否則被市場消滅是遲早的事情。
就拿這次被禁止交易的幾個量化對沖私募基金來說，據(jù)已公布的資料顯示，其中不乏一些歷史業(yè)績十分優(yōu)秀的公司。比如盈融達投資（北京）有限公司，他們主要的量化投資類產(chǎn)品，過去幾年年化收益率都在20%左右，無論身處牛熊市，收益都非常的穩(wěn)定。目前盈融達的資產(chǎn)管理規(guī)模已經(jīng)100億了。而業(yè)內(nèi)和他們處于同一梯隊的，還有十余家之多，再加上券商、基金公司開發(fā)的產(chǎn)品，國內(nèi)量化對沖類的產(chǎn)品，已經(jīng)有兩三千億元的規(guī)模了。
股票市場上形形的各種分析方法總結(jié)起來可以歸類為三大流派：數(shù)量分析、基本面分析和技術(shù)分析。關(guān)于這三大流派孰優(yōu)孰劣的爭論已經(jīng)持續(xù)了近百年，三方各執(zhí)一詞，百年爭論下來也沒有爭出個結(jié)果來。當今世界也是這三種流派大概各占三分之一的格局。而A股市場顯然尚未跟上，量化投資遠遠沒有達到三分之一的市場占有率。
第一部分：什么是量化投資
量化投資在海外的發(fā)展已有30多年的歷史，其投資業(yè)績穩(wěn)定，市場規(guī)模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。事實上，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，使得新概念在世界范圍的傳播速度非?？欤鳛橐粋€概念，量化投資并不算新，國內(nèi)投資者早有耳聞。但是，真正的量化基金在國內(nèi)還比較罕見。那么，何為量化投資？
康曉陽：量化就是符合投資常識的投資邏輯和策略
接下來會發(fā)生什么？
深圳市天馬資產(chǎn)管理有限公司是國內(nèi)最早開發(fā)量化投資模型的資產(chǎn)管理公司，致力于量化投資工作接近十年。作為國內(nèi)量化投資的“開山鼻祖”，深圳天馬的董事長康曉陽先生如下介紹量化投資：
大家看到這個圖，魚跳起來了，風在刮，接下來會是什么？日本發(fā)生的9級大地震！2011年3月7日我看到一個報道，有50條鯨魚在擱淺沙灘，就在發(fā)生地震那個縣東部的海岸，有的死了，專家解釋這些鯨魚集體迷路了。作為一個地震專家或者學(xué)者，其實他們的經(jīng)驗沒有告訴他這50條鯨魚擱淺沙灘跟地震有什么關(guān)系。到底有沒有關(guān)系呢？我們知道5•12四川大地震之前發(fā)生了同樣的事情，很多癩蛤蟆過馬路，這跟地震有什么關(guān)系？
投資做股票有兩類，講很多種策略，無外乎就是買你自己喜歡的和買市場喜歡的，買自己喜歡和買市場喜歡的背后邏輯就是找影響股價的要素。
量化是什么？做投資，最終的分析停留在數(shù)據(jù)上，既然是數(shù)據(jù)，就可以標準化、固化。從你自己的角度買自己喜歡的東西，其實也可以量化，每個人都有對美的標準，但并不是符合這個指標，你就一定喜歡。如果有一個海選，把符合你喜歡特征的人放在你面前你去選，就可以量化。
鯨魚擱淺在沙灘上，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計就會發(fā)現(xiàn)這個事情跟接下來要發(fā)生的事情有什么關(guān)聯(lián)。把人的行為邏輯影響股價所有的要素進行綜合分析，預(yù)測下一個市場喜歡的東西或者喜歡的策略是什么，簡單一句話，量化就是符合投資常識的投資邏輯和策略。就股票來講，投資標的的數(shù)據(jù)和因素量化，再用一些模型統(tǒng)計的方法把選出來的標的進行優(yōu)化，最后成為投資組合，這就是量化的基本邏輯。用數(shù)理的方法把你的投資邏輯或者市場的投資邏輯固化，只要有投資邏輯的思想或者策略，都可以量化。
就股票而言，有很多種方法，有價值型股票，分析方法無非是那幾種，只是大家的標準不一樣，量化的東西可以設(shè)一個相對寬松的東西，初選之后再優(yōu)化，比如成長型股票，肯定關(guān)心盈利、收益。選出來10個、20個、50個甚至100、200個股票，然后配比重，怎么優(yōu)化組合，根據(jù)你的風險和預(yù)期收益率反推回來怎么優(yōu)化，最后得出一個比重，哪只股票應(yīng)該投多少。有些是成本交易，比如套利，什么情況下出現(xiàn)一定條件的時候提示你。
要真正做到量化，首先要有一個基本的理論模型。你要覺得什么樣的股票表現(xiàn)好，什么樣的股票你愿意投資，這就是量化的基本邏輯。但是，有了這個邏輯之后還不夠，還要有復(fù)合型人才，因為量化投資不光要懂得投資股票，還要懂得數(shù)理分析。打個比方，雖然我很懂股票，但我不懂數(shù)理分析，很多計算機模型也不懂，更不懂編程序，要真正做到量化投資，就必須有復(fù)合型團隊。為什么這么多年華爾街學(xué)金融工程、數(shù)理、物理的人大受歡迎？因為他們可以用統(tǒng)計工具。前段時間我在英國的一所大學(xué)和一些專門做模型分析的教授交流，我發(fā)現(xiàn)他們想的東西更加復(fù)雜，基本上把市場上任何的東西都想要量化。
我理解，就是去跟蹤你的投資邏輯，它只是幫你實現(xiàn)你想法的一種工具。另外還要有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，因為，你通常看到的東西和市場本身存在的東西可能并不一樣。如果把鯨魚放到海灘上，這作為數(shù)據(jù)化，統(tǒng)計過去2000年有多少次鯨魚擱淺在海灘發(fā)生，假如有真實的數(shù)據(jù)，就可以研究出跟地震的相關(guān)性。要懂數(shù)理統(tǒng)計工具，建立模型就是紀律，不能改變，改變就不是模型。有人說看到今天不行，換一下，那就不是模型了。我們看過一個電影，造出來的機器人最后自己都控制不了，那就是模型。如果造出來的機器人自己能控制，那不是模型。人為什么能掙得到錢，為什么還要量化？傳統(tǒng)是靠個人經(jīng)驗的，而且你看到、聽到的東西都是有限的。量化有什么好處？它可以把你知道的東西在整個森林中搜索。計算機是不知疲倦的，晚上你在打鼾，計算機還可以工作。你的模型是你建的，你很理性的情況下建的模型，市場情緒變了，它不會變，那時候你不可能去改模型，所以它不會受情緒的影響。
華泰聯(lián)合：實現(xiàn)投資理念與策略的過程
國內(nèi)研究機構(gòu)中涉足量化投資較早并多次獲得新財富最佳分析師評選金融工程第一名的華泰聯(lián)合證券金融工程團隊如是說：
數(shù)量化投資是利用計算機科技并采用一定的數(shù)學(xué)模型去實現(xiàn)投資理念、實現(xiàn)投資策略的過程。與傳統(tǒng)定性的投資方法不同，數(shù)量化投資不是靠個人感覺來管理資產(chǎn)，而是將適當?shù)耐顿Y思想、投資經(jīng)驗、甚至包括直覺反映在量化模型中，利用電腦幫助人腦處理大量信息、幫助人腦總結(jié)歸納市場的規(guī)律、建立可以重復(fù)使用并反復(fù)優(yōu)化的投資策略（經(jīng)驗），并指導(dǎo)我們的投資決策過程。
本質(zhì)上來講，數(shù)量化投資也是一種主動型投資策略，其理論基礎(chǔ)在于市場是非有效或弱有效的，基金經(jīng)理可以通過對個股、行業(yè)及市場的驅(qū)動因素進行分析研究，建立最優(yōu)的投資組合，試圖戰(zhàn)勝市場從而獲取超額收益。然而一些定性的投資者卻并不太認可定量投資，他們認為，定性研究可以將把股票基本面研究做得很深入，從而在決策深度上具有優(yōu)勢。然而，在當今市場上，信息量越來越大且傳播速度極快，單個分析師所能跟蹤的股票數(shù)量開始顯得越發(fā)有限，也因此錯過了許多優(yōu)秀的投資機會，可謂是擁有深度的同時錯失了廣度。量化投資正好彌補了這一缺失，通過使用強大的計算機技術(shù)，它能夠?qū)崟r對全市場進行掃描，并依仗其紀律性、系統(tǒng)性、及時性、準確性以及分散化的特點最大概率的捕獲戰(zhàn)勝市場的投資標的。
事實上，在海外市場，我們看到越來越多的定量與定性完美結(jié)合的成功案例。通過向量化模型中加入分析師對未來主觀判斷的觀點（定性的觀點），再結(jié)合來自于歷史規(guī)律檢驗的觀點（定量的觀點），定量與定性的優(yōu)勢便能得到充分的發(fā)揮和融合。我們相信，這也將是未來量化產(chǎn)品發(fā)展的主流方向和趨勢。
結(jié)論
量化研究作為一種研究方法，其本質(zhì)是使用統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)和計算機工具改進研究效率，使得我們能夠在更短的時間、更大的視角領(lǐng)域下，依靠清晰的研究邏輯，獲取更為有效和操作性以及復(fù)制性更強的研究成果。量化研究的本質(zhì)是一類發(fā)現(xiàn)市場規(guī)律的方法體系，其基本功能是認識市場和解釋市場，并以做到預(yù)測市場為目的。
量化投資簡單來講，它以模型為主體，使用大量數(shù)據(jù)，并且在很大程度上用電腦這樣的投資方式；其以科學(xué)性和系統(tǒng)性著稱，并將在嚴格的紀律化模型制約下，緊密跟蹤策略，使運作風險最小化，并力爭取得較高收益。
第二部分：量化投資在蓬勃發(fā)展
量化投資在世界的發(fā)展史
美國市場有200多年，從證券市場開始，也有快400――500年了，但是量化的發(fā)展是上世紀50――60年代的事。首先有一些理論模型，沒有理論模型支撐很難做到量化的東西。
數(shù)理化投資于上世紀50~70年論上發(fā)芽
Harry Markowitz在上世紀50年表一系列關(guān)于投資組合“均值―方差”優(yōu)化的論文，這使得投資者可以定量化風險，并把風險和預(yù)期回報放在一個理論框架下統(tǒng)一考慮；
WilliamSharpe在1964年發(fā)表CAPM模型，此模型顯示個股的預(yù)期回報和個股的風險及市場的預(yù)期回報成正比；
Steven Ross在1976年發(fā)表APT模型，此模型顯示個股的預(yù)期回報可以表示成一系列非特定因素預(yù)期回報的加權(quán)平均，此模型為量化投資者指出了很實用的研究框架；
Black-Scholes在1972年發(fā)表關(guān)于股票權(quán)證的定價模型；
Fama和French在1993年發(fā)表三因素模型，此模型顯示個股的預(yù)期回報由三個因素（市場，個股的市值，個股的市凈率）決定；
此后很多研究者做了非常多的實證研究，并發(fā)現(xiàn)了一些對個股將來回報有預(yù)測作用的因素：比如市盈率，市凈率，資產(chǎn)回報率，盈利一致預(yù)期，中長期價格動能，短期價格反轉(zhuǎn)等。
數(shù)理化投資從上世紀70年代末開始實際運用
Barclays Global Investors(BGI)于1978年創(chuàng)立了全球第一只數(shù)量化投資策略基金，到被BlackRocks收購之前BGI以14000億美元的規(guī)模，高居全球資產(chǎn)管理規(guī)模之首。
SSgA(道富環(huán)球投資管理公司)和 GSAM(高盛國際資產(chǎn)管理公司)為首的一大批以數(shù)量化投資為核心競爭力的公司已經(jīng)成為機構(gòu)資產(chǎn)管理公司中的“巨無霸”。
“詹姆斯•西蒙斯創(chuàng)辦的文藝復(fù)興科技公司花費15年的時間，研發(fā)基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計理論的計算機模型，借助該模型，西蒙斯所管理的大獎?wù)禄?，?989 年到2009 年間，平均年回報率高達35％，較同期標普500 指數(shù)年均回報率高20 多個百分點，比“金融大鱷”索羅斯和“股神”巴菲特的操盤表現(xiàn)都高出10 余個百分點。
在國外。其他采用量化投資的公司沒有獲得驚人的表現(xiàn)，并非是量化方法不好，而是他們還沒有構(gòu)建出更好的模型以及正確的策略。作為量化投資的大行家和受益者，西蒙斯承認有效市場的套利機會極少而且會趨同小時，然而，仍然有無數(shù)轉(zhuǎn)瞬即逝的很小的機會存在，在證券市場，那些很小的交易，都會對這個龐大的市場產(chǎn)生影響，而每天都會有成千上萬這樣的交易發(fā)生。這個市場看似雜亂無章，卻存在著內(nèi)在規(guī)律，而量化操作自從誕生以來，無疑成為捕捉這些規(guī)律的一把利器，為海外投資者屢建奇功。
CQA（教育產(chǎn)品內(nèi)容與數(shù)據(jù)測試）數(shù)據(jù)統(tǒng)計：在2002年-2004年三年間，量化產(chǎn)品的平均年收益率為5.6%，比非量化產(chǎn)品的平均年收益率高出1%。從信息比率來看，量化產(chǎn)品為0.37，非量化產(chǎn)品為0.06。此外，量化基金的運作費率相對更低，例如傳統(tǒng)產(chǎn)品費率為0.6%，主動量化產(chǎn)品費率在0.45%-5%之間。
理柏(LIPPER)數(shù)據(jù)顯示，2005年到2008年之間，87只大盤量化基金業(yè)績表現(xiàn)好于非量化基金，增強型量化基金在2005年和2006年更是大幅跑贏非量化基金。但2007年和2008年除市場中性基金外，所有基金業(yè)績下滑很快，其中雙向策略和大盤量化基金表現(xiàn)差于非量化基金，而增強型和市場中性量化基金表現(xiàn)則優(yōu)于非量化基金。
量化投資在中國的發(fā)展現(xiàn)狀
研究力量不斷壯大
目前大部分券商研究所都配有金融工程研究小組，成員超過5個的不在少數(shù)。根據(jù)2010年11月份的《新財富》最佳分析師榜單，國信證券金融工程小組人數(shù)有12人，為目前人員配備最多的量化投資研究團隊。其他入選金融工程前五名的研究小組中，申銀萬國8人，華泰聯(lián)合、安信證券各5人，中信證券4人。
數(shù)量化方面的研究報告數(shù)量也是逐年增加。據(jù)不完全統(tǒng)計，2008-2010年相關(guān)報告數(shù)量分別有52、142、794篇，今年上半年就達到了633篇，逐年遞增趨勢非常明顯。不過，和2010年研究報告10萬多份的總量相比，數(shù)量化研究的廣度和深度還有很大提升空間。
量化產(chǎn)品初露鋒芒
天馬旗下的產(chǎn)品中，現(xiàn)有兩個信托產(chǎn)品采用量化投資策略，分別是新華―天馬成長，和平安―Lighthorse穩(wěn)健增長。
此外，上投摩根、嘉實、中?；稹㈤L盛基金、光大保德、富國基金、南方基金等都有量化產(chǎn)品推出，但是量化基金的比例還是非常小。即便在2009年，全年新發(fā)基金超過100只的情況下，新發(fā)的量化基金也僅有4只，數(shù)量在2009年的新發(fā)基金市場中僅占3％。與指數(shù)基金、普通股票基金相比，量化基金可謂是基金市場上的稀缺資源。
2011年，在國內(nèi)緊縮政策與國外動蕩局勢的影響下，A股市場呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)性震蕩上揚的格局。隨著市場輪動的提速及內(nèi)在容量的擴大，精選個股的難度日益加大。在此背景下，定性投資容易受到投資者情緒影響，而定量投資則能夠通過計算機的篩選，幫助投資者克服非理性因素，在充分控制風險的前提下應(yīng)對市場萬變。以“人腦＋電腦”為主要構(gòu)建的量化基金逐漸顯現(xiàn)投資優(yōu)勢，今年量化基金異軍突起，整體表現(xiàn)不俗。截至4 月6 日， 9 只具有完整業(yè)績的主動型量化基金平均收益率為0.64%，超越同期股票型基金和混合型基金-1.39%、-3.08%的凈值增長率。其中，“元老”光大保德信量化核心基金收益率達5.19%。此外，南方策略、中海量化策略、長盛量化紅利、長信量化先鋒、上投摩根阿爾法、華泰柏瑞量化先行基金也均取得正收益，分別達到4.12%、3.28%、2.60%、2.13%、0.77%和0.16%；僅嘉實量化阿爾法和華商動態(tài)阿爾法收益為負，分別為-4.48%、-7.94%。此外，從以往披露的公開信息可以發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)量化基金多側(cè)重價值因子，也契合今年低估值大盤藍籌股領(lǐng)漲的市場格局。
第三部分：解讀量化投資
在西蒙斯崛起之前，判斷型投資完全占據(jù)著主流地位，因為當前全球投資界的三大泰斗當中，無論是價值投資的巴菲特、趨勢投資的羅杰斯，還是靠哲學(xué)思維的索羅斯，都是判斷型投資的代表。但隨著西蒙斯的聲名鵲起，量化投資開始受到投資大眾的重視并呈現(xiàn)出蓬勃的發(fā)展態(tài)勢。但需要指出的是，世界上沒有萬能的投資方法，任何一種投資方法都有其優(yōu)缺點，量化投資當然也不例外。定量投資成功的關(guān)鍵是定量投資這個模型的設(shè)計好壞，設(shè)計的好壞主要由模型設(shè)計者對市場的了解、模型構(gòu)建的了解和模型實踐經(jīng)驗來決定的。
量化投資的決策體系
量化基金的成功運作必然依托一個完整而有效的量化體系用來支撐，該體系是數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、資產(chǎn)配置、組合管理到全程風險控制等諸多環(huán)節(jié)的有機結(jié)合。
我們借鑒海外量化基金運作架構(gòu)的諸多優(yōu)點，并結(jié)合華泰聯(lián)合金融工程資深研究員的看法，旨在提供一個適合中國市場特點的量化基金運作架構(gòu)體系。該體系綜合考慮了定性及定量兩大主要選股思路，在風險可控下，充分發(fā)揮量化投資的優(yōu)勢。
此架構(gòu)包含以下幾個主要層次：
1. 數(shù)據(jù)提供：量化體系的底層一般是數(shù)據(jù)接入端口，數(shù)據(jù)來源于外部數(shù)據(jù)提供商。
2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：由于中國A 股市場歷史較短，數(shù)據(jù)質(zhì)量一般，特別是早期的數(shù)據(jù)較為不規(guī)范。因此，在輸入模型前必須對數(shù)據(jù)進行全面的清洗，從而增強數(shù)據(jù)的有效性和連續(xù)性。
3. 資產(chǎn)配置：資產(chǎn)配置是量化基金的核心。不同的投資者具有不同的投資理念，即不同的資產(chǎn)收益率看法。因此，通過構(gòu)建差異化的因子配置模型來實現(xiàn)差異化的投資理念則充分展現(xiàn)了量化投資的優(yōu)勢和精髓。舉例而言，我們可以開發(fā)針對不同市場狀況（如牛市、熊市、震蕩市和轉(zhuǎn)折市）以及不同投資風格（如保守、激進和中庸）的量化模塊。這些模塊就類似于兒童手中的玩具積木，一旦投資決策委員會確定了戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)配置比例，接下來要做的就是簡單的選積木和搭積木的過程。模塊化投資嚴格的遵循了投資思路，從而將量化投資的紀律性、系統(tǒng)性、及時性和準確性展露無遺。
4. 投資決策：宏觀經(jīng)濟政策對中國A 股市場的表現(xiàn)影響較大，也就是我們常說的“政策市”。針對這一現(xiàn)狀，綜合考慮定性和定量的宏觀判斷對于我們選擇合適的基金倉位及資產(chǎn)組合將十分必要。一方面，結(jié)合宏觀及行業(yè)分析師對于未來宏觀經(jīng)濟的預(yù)判以及個別性事件的分析，另一方面，考察既定的一系列量化擇時指標和宏觀經(jīng)濟指標的最新動向，從而能較為全面的提出投資建議。
5. 組合管理：在對于宏觀趨勢、戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置的全面考量之后，留給基金管理人的工作將是如何實現(xiàn)在交易成本，投資風險以及組合收益三者之間的最大平衡。
經(jīng)典量化投資模型綜述與評價
目前，由于計算的復(fù)雜程度和對速度的要求，量化投資的交易過程通常是由電腦自動來完成的，可在某些方面電腦依然不可能替代人腦。投資若要取得成功，就需要頂尖的大腦來羅織數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、編制最快最好的電腦程序；此外，量化投資所使用的模型在用了一段時間之后就會慢慢失效，因為越來越多的“山寨版”會出現(xiàn)，因而需要不斷發(fā)現(xiàn)新的模型以走在這場軍備競賽的前列，而此時需要的就是配備精良、高速運作的人腦。由此可見，模型在量化投資的整個體系中居于核心地位。近幾十年來，西方理論界與實務(wù)界均誕生了不少量化投資模型，大力推動了量化投資的發(fā)展，這其中又大致可分為三大類：傳統(tǒng)的基于經(jīng)濟學(xué)意義的模型（structural model）、現(xiàn)代的基于數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)意義以及計算機原理的模型（statistical model）、程序化交易模型。以下就這三者分別予以介紹。
(一)傳統(tǒng)的基于經(jīng)濟學(xué)意義的模型
這種模型雖然用到了一些數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)的工具， 但其核心思想與前提假設(shè)仍然是圍繞經(jīng)濟學(xué)或金融學(xué)原理而展開的。例如，B-S 模型與二叉樹模型提供了金融產(chǎn)品定價的新思路，因而也衍生出了所謂的以選擇權(quán)為基礎(chǔ)之投資組合保險策略（option-basedportfolio insurance，OBPI），如歐式保護性賣權(quán)（protective put）策略、復(fù)制性賣權(quán)（synthetic put）策略和一些持倉策略―――買入持有（buy-andhold）策略、停損（stop-loss） 策略、固定比例投資組合保險(constant proportion portfolio insurance，CPPI) 策略、時間不變性組合保障（timeinvariant portfolio protection，TIPP）策略、固定組合（constant mix）策略與GARP（Growth at a Reasonable Price）策略等。
(二)現(xiàn)代的基于數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)意義以及計算機原理的模型
與上述模型相比，這種模型“量化”的傾向愈加明顯―――淡化甚至忽略經(jīng)濟學(xué)或金融學(xué)背景，基本上只是依賴先進的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)工具與IT 技術(shù)構(gòu)建模型，進而確定投資策略。模型中應(yīng)用的具體方法主要包括參數(shù)法、回歸分析、時間序列分析、極值理論、馬爾科夫鏈、歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法等等。
(三)程序化交易模型
隨著金融市場的日益復(fù)雜化， 越來越多的復(fù)雜交易策略被設(shè)計出來，這些交易策略很難通過傳統(tǒng)的手工方式執(zhí)行，于是程序化交易應(yīng)運而生。程序化交易是指按照預(yù)先編制的指令通過計算機程序來完成交易的方式，可以分為決策產(chǎn)生和決策執(zhí)行兩個層面：前者是指以各種實時/歷史數(shù)據(jù)為輸入通過事先設(shè)計好的算法計算得出交易決策的過程，而后者是指利用計算機算法來優(yōu)化交易訂單執(zhí)行的過程； 也可以從交易頻率的角度，分為高頻交易和非高頻交易。程序化交易使得復(fù)雜的量化交易策略得以實施，優(yōu)化交易指令的執(zhí)行，解放人力使之把精力更多地集中到投資策略的研究上， 最重要的是能克服人性的種種弱點與障礙從而保證絕對的“客觀性”與“紀律性”。然而，這種交易方式也引起了諸多爭議，如對速度的過高要求會造成市場的不公平、巨大的交易量可能會增加市場的波動性、容易產(chǎn)生鏈式反應(yīng)、為了盈利可能會制造人為的價格而降低市場的有效性等等。
量化投資的主要策略
增強型指數(shù)基金：策略的主要目的還是跟蹤指數(shù)，希望用量化模型找出能緊跟指數(shù)但同時又能小幅超越的組合。
非指數(shù)型量化基金：能利用絕大多數(shù)好的投資機會，而不需去管組合是否能緊跟指數(shù)。
多―空對沖基金：買入模型認為能表現(xiàn)好的股票， 賣空模型認為會表現(xiàn)差的股票。有時可能凈多倉， 有時可能凈空倉。此策略在對沖基金中很流行。在A股市場中能賣空的股票不多，所以一般只能用期指去對沖。
市場中性的多―空對沖基金：買入模型認為能表現(xiàn)好的股票， 賣空模型認為會表現(xiàn)差的股票。在任何時候凈倉位為0，同時在各行業(yè)上，大小盤風格上的凈倉位都為0。此策略在對沖基金中也比較流行。此策略的波動率非常小，在國外一般會加入杠桿。
130/30基金：一般共同基金采用，即買入130%的多倉， 賣空30%的空倉。
程序化高頻交易：利用期指或股價的日內(nèi)波動進行高頻買賣。有些策略是找價格模式，有些是利用交易所規(guī)則上的漏洞。
可轉(zhuǎn)移Alpha：主要用在增強型指數(shù)基金上，具體是用期貨來跟蹤指數(shù)，一部分多出來的錢投資于風險比較小的能取得絕對正收益的策略上。
市場擇時/行業(yè)輪動/風格輪動：用數(shù)量化模型預(yù)測市場/行業(yè)/風格的拐點
量化投資和傳統(tǒng)投資的比較
天馬資產(chǎn)首席數(shù)量分析師朱繁林博士表示，量化投資區(qū)別于定性投資的鮮明特征就是模型，對于量化投資中模型與人的關(guān)系，大家也比較關(guān)心。可以打個比方來說明這種關(guān)系，我們先看一看醫(yī)生治病,中醫(yī)與西醫(yī)的診療方法不同，中醫(yī)是望、穩(wěn)、問、切，最后判斷出的結(jié)果，很大程度上基于中醫(yī)的經(jīng)驗，定性程度上大一些；西醫(yī)就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依托于醫(yī)學(xué)儀器，最后得出結(jié)論，對癥下藥。
醫(yī)生治療病人的疾病，投資者治療市場的疾病，市場的疾病是什么？就是錯誤定價和估值，沒病或病得比較輕，市場是有效或弱有效的；病得越嚴重，市場越無效。
投資者用資金投資于低估的證券，直到把它的價格抬升到合理的價格水平上。但是，定性投資和定量投資的具體做法有些差異，這些差異如同中醫(yī)和西醫(yī)的差異，定性投資更像中醫(yī)，更多地依靠經(jīng)驗和感覺判斷病在哪里；定量投資更像是西醫(yī)，依靠模型判斷，模型對于定量投資基金經(jīng)理的作用就像CT機對于醫(yī)生的作用。在每一天的投資運作之前，會先用模型對整個市場進行一次全面的檢查和掃描，然后根據(jù)檢查和掃描結(jié)果做出投資決策。
傳統(tǒng)的定性投資強調(diào)的是基金經(jīng)理的個人經(jīng)驗和主觀判斷，相對來說強調(diào)基金經(jīng)理的單兵作戰(zhàn)能力。而量化投資主要是用來源于市場和基本面的模型指導(dǎo)投資。
量化投資可以最大限度地捕捉到市場上的機會。而傳統(tǒng)的定性投資受到研究員，基金經(jīng)理覆蓋范圍的限制。
量化投資借助模型進行投資，比較客觀和理性，更不會受市場和情緒影響。
量化投資的可復(fù)制性更好。傳統(tǒng)的定性投資易受到基金經(jīng)理，資深研究員人動的影響。
其實，定量投資和傳統(tǒng)的定性投資本質(zhì)上是相同的，二者都是基于市場非有效或是弱有效的理論基礎(chǔ)，而投資經(jīng)理可以通過對個股估值，成長等基本面的分析研究，建立戰(zhàn)勝市場，產(chǎn)生超額收益的組合。不同的是，定性投資管理較依賴對上市公司的調(diào)研，以及基金經(jīng)理個人的經(jīng)驗及主觀的判斷，而定量投資管理則是“定性思想的量化應(yīng)用”,更加強調(diào)數(shù)據(jù)。
國內(nèi)量化基金投資風險分析
（一）量化模型質(zhì)量產(chǎn)生的投資風險
投資模型本身的質(zhì)量，是量化基金最核心的競爭力。專業(yè)人士以為，對于中國這樣的新興市場，量化投資的關(guān)鍵是能否根據(jù)市場特點，設(shè)計出好的投資模型。然而，已有的量化基金中，大多簡單地利用國外已公開的模型，或是用基金公司自有的一些簡單模型，在考察市場的有效性上普遍比較欠缺。如中海量化策略和南方策略優(yōu)化在行業(yè)權(quán)重配置中均采用的Black-Litterman（BL）模型。這種模型現(xiàn)是華爾街主流模型，亦是高盛公司資產(chǎn)管理部門在資產(chǎn)配置上的主要工具。然而，在國內(nèi)市場信息搜集等方面局限性較大的情況下，該系統(tǒng)到底是否有效，是否僅是基金公司體現(xiàn)其“專業(yè)性”的一個由頭，還有待觀察。
（二）基金經(jīng)理執(zhí)行紀律打折扣所產(chǎn)生的道德風險
好買基金研究中心的一份報告指出，大部分量化基金在擇時、行業(yè)配置和資金管理等方面并沒有采用量化模型，更多的是基金經(jīng)理的主觀判斷。觀察這些量化基金的契約和季度報告可以發(fā)現(xiàn)，基金要么不進行擇時，要么根據(jù)主觀經(jīng)驗進行擇時，這在很大程度上無法體現(xiàn)出模型選股產(chǎn)生的效果。
（三）數(shù)量化模型滯后產(chǎn)生的風險
受市場有效性和工具種類等因素的限制，國外一些成熟的量化對沖模型無法照搬回A股。我們將國外的模型進行了本土化的改造，4年來，這種改造已初見成效：2013年，我們的8個量化對沖專戶組合年化平均收益超過了12%。我們欣慰地看見，中國式的量化對沖投資已見雛形，且羽翼漸豐。
這些專戶組合的投資過程，也是我們驗證本土化量化對沖模型的過程。在實際運行的組合中，我們大體采取兩種模式：阿爾法策略和套利策略。所謂阿爾法策略，是專注于創(chuàng)造絕對收益。根據(jù)A股市場的特點，我們將理論上的阿爾法策略進行了改造，以傳統(tǒng)的主動型股票研究分析結(jié)果為基礎(chǔ)，利用多因子模型來控制組合的風險和相關(guān)性，追求超越市場平均回報的絕對收益，為投資者提供持續(xù)穩(wěn)定的阿爾法回報；第二類是套利策略，即利用衍生品到期收斂特點進行套利，在國內(nèi)做得比較多的就是ETF和分級基金套利。這類套利策略基于市場的廣度和速度，但囿于公募基金內(nèi)部防火墻等監(jiān)管規(guī)定的限制，我們采用的多為分級基金套利。這種方法繞開了高頻交易對速度的極致追求，能夠為組合貢獻無風險收益。
世界首家基于社交媒體Twitter的對沖基金Derwent Capital Markets創(chuàng)始人保羅?赫?。≒aul Hawtin）曾說：“長期以來，投資者已經(jīng)廣泛地認可金融市場由恐懼和貪婪驅(qū)使，但我們從未有一種技術(shù)或數(shù)據(jù)來量化人們的情感?！?/p>
一直被金融市場非理性舉動所困惑的投資者，現(xiàn)在終于有了一扇可以了解心靈世界的門戶――“南方新浪財經(jīng)大數(shù)據(jù)策略指數(shù)”，在大數(shù)據(jù)時代，行為金融理論終于可以在投資領(lǐng)域有了更具操作性的應(yīng)用。
據(jù)了解，2013年底，南方基金即與新浪財經(jīng)討論雙方在上述領(lǐng)域合作的可能性并達成合作意向，擬充分挖掘雙方在各自領(lǐng)域的專業(yè)優(yōu)勢，在股票量化研究及合作開發(fā)指數(shù)方面展開方向性合作。
新浪財經(jīng)作為國內(nèi)領(lǐng)先的財經(jīng)數(shù)據(jù)平臺，其股票頻道、財經(jīng)新聞、股吧論壇、尤其是新浪微博相關(guān)財經(jīng)賬號，對上市公司有著更及時全面的資訊覆蓋、其財經(jīng)數(shù)據(jù)的互動信息來自專業(yè)的投資者，較普通的互聯(lián)網(wǎng)媒體有著更具有價值的信息。其體現(xiàn)的市場情緒變化涵蓋了宏觀經(jīng)濟、行業(yè)動向、個股關(guān)注、財經(jīng)新聞報道曝光度、股票論壇用戶參與度，全方位地展現(xiàn)了投資者與股票間的互動情況，隱含了海量的投資輔助信息。
“互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟造就了大數(shù)據(jù)時代，唯有那些在數(shù)據(jù)獲取、形成洞察力和將洞察力轉(zhuǎn)化為行動方面表現(xiàn)優(yōu)秀的企業(yè)才能有持續(xù)的績效表現(xiàn)，基于此，我們選擇了在此領(lǐng)域積累了資深經(jīng)驗的南方基金合作?！毙吕司W(wǎng)副總編輯、財經(jīng)中心總監(jiān)鄧慶旭表示。
南方基金數(shù)量化投資部總監(jiān)劉治平介紹道，從目前國內(nèi)量化投資現(xiàn)狀來看，傳統(tǒng)的基于財務(wù)數(shù)據(jù)、估值成長因子、技術(shù)指標因子的多因子模型研究框架已經(jīng)非常成熟，越來越難以獲得超額收益，因此近幾年新聞事件、公司事件對于股價的影響成為量化投資者研究熱點，但傳統(tǒng)的量化投資者由于數(shù)據(jù)獲取局限，研究更多的止于事件本身對于股價的影響，數(shù)據(jù)量極其有限，對于新聞事件所帶來的互動信息數(shù)據(jù)研究更是嚴重缺位。
南方基金數(shù)量化投資部資深研究員雷俊表示，前期南方數(shù)量化投資部通過對財經(jīng)大數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)追蹤市場熱點變化，結(jié)合南方量化研究成果，挑選出更具有投資價值股票作為投資組合，日前已經(jīng)完成了綜合寬基指數(shù)、主題行業(yè)指數(shù)的歷史模擬業(yè)績測算。內(nèi)部測算結(jié)果顯示，該指數(shù)具有較好的市場代表性、收益性和流動性。
打造互聯(lián)網(wǎng)金融版圖新坐標
互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新浪潮來襲，其對基金業(yè)的影響最初體現(xiàn)在銷售層面。余額寶的成功讓基金公司開始跟風，熱衷于包裝各類“寶寶”。事實上，互聯(lián)網(wǎng)的價值并非僅僅體現(xiàn)在用戶的購買行為上，南方基金以敏銳的視角將眼光投向了互聯(lián)網(wǎng)平臺之下的寶藏――大數(shù)據(jù)應(yīng)用。
南方基金新聞發(fā)言人、董秘?？舜ū硎荆咀匀ツ瓯憬M織相關(guān)部門研討，如何更深度地將互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)信息優(yōu)勢與傳統(tǒng)金融機構(gòu)的研發(fā)優(yōu)勢相結(jié)合這一新的課題，南方新浪財經(jīng)大數(shù)據(jù)策略指數(shù)的推出將填補國內(nèi)在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)投資應(yīng)用領(lǐng)域的空白?！肮疚磥砘?qū)㈤_發(fā)跟蹤該類指數(shù)的系列基金產(chǎn)品，為基金投資者提供多元化、專業(yè)化的投資工具，不遺余力地為客戶捕捉市場機會，創(chuàng)造價值?！?/p>
量化投資向世人昭示，擠進超級富豪圈不是夢。對沖基金是量化投資應(yīng)用最廣泛的產(chǎn)品。在福布斯2013全球億萬富豪榜上，對沖基金經(jīng)理在前1000名富豪里奪得了約21個席位，占比約達2%，更有4名進入了百強榜。
詹姆斯？西蒙斯的文藝復(fù)興公司旗下的大獎?wù)禄?，?998至2008年的20年時間內(nèi)，年平均凈回報率高達38.5%，創(chuàng)造了投資界的神話。西蒙斯本人也成為了20年內(nèi)最佳賺錢基金經(jīng)理，成為了新的對沖之王，直至今日，仍居福布斯億萬富豪榜的82位。
大獎?wù)禄鹨远叹€操作為主，主要通過統(tǒng)計信息分析方法來判斷外匯和債券短期的價格變化，尤其是市場的過激反應(yīng)類，進行套利活動。這個短線究竟有多短呢，金融投資里面最短的短線的計量單位叫“一筆”，舉個例子來說，每秒鐘都有可能進行成百上千筆交易。
可以這樣說，大獎?wù)禄鸩畈欢嗍橇炕筋^發(fā)絲的存在，但這也并不代表著，電腦已經(jīng)取代了人的角色，成為了人的主宰。西蒙斯自己也曾表示，長期不變還能賺錢的模型是不存在的，模型必須要不斷更新，這也完全是通過人來完成的。
黑天鵝擊潰完美模型
談到量化投資，美國長期資本作為最著名的投資案例，不得不提。
約翰？梅里韋瑟在1994年2月創(chuàng)立了美國長期資本公司（LTCM）。公司依托布萊克-舒爾斯-默頓的衍生工具標價理論，采用“市場中性”的交易策略，買入低估的有價證券、賣出高估的有價證券，進行套利活動。LTCM似乎窺探到了量化的奧秘，在1994至1997年，年投資回報率分別達到28.5%、42.8%和17%，凈增長2.84倍。巨大的盈利能力讓LTCM獲得了資本市場的認可，也使梅里韋瑟獲得了套利之父的榮譽。
1998年8月17日，黑天鵝降臨了，LTCM遭遇了俄羅斯政府外債違約。這場危機引起了全球金融市場的動蕩，投資者紛紛退出了發(fā)展中國家的市場，轉(zhuǎn)向了美國、德國等風險小、質(zhì)量高的債券。結(jié)果LTCM做錯了方向，沽空的德國債券價格上漲，做多的發(fā)展中國家債券價格卻下降，原本預(yù)期收斂的價差卻在趨于發(fā)散，致使其在資本市場上的滑鐵盧。雖然后來美國金融巨頭出資接管了公司，但LTCM已是強弩之末，于2000年宣布倒閉清算。
私募專業(yè)人士指出，LTCM過于信任自身的投資策略組合，忽略了小概率事件，再加上過高的杠桿，都導(dǎo)致了它的最終滅亡。量化投資其實根本不存在永久的致富秘籍，也沒有永葆青春的投資模型，隨著市場效率的提升，IT技術(shù)的升級，任何投資策略與操作方法從短期或長期來看，都存在誤區(qū)與漏洞，這時則需要人腦的與時俱進，讓系統(tǒng)根據(jù)動態(tài)不確定的環(huán)境進行修正與完善。人腦與電腦應(yīng)該是相互成全，而不是相互替代。
量化投資的“黑箱”
正如硬幣有正反兩面，可稱得上是賺錢利器的量化投資，也會因計算機的頻繁“發(fā)瘋”面臨巨大的投資風險，如華爾街巨頭高盛的交易錯單、美國第二大股票交易所紐約納斯達克證券交易所3小時的停止交易、國內(nèi)8·16烏龍指交易事件。量化投資的高頻交易引發(fā)了人們對計算機潛在風險的擔憂，但它就像血液循環(huán)系統(tǒng)一樣，加速了資本市場的資金流動，是金融發(fā)展歷程中不可缺少的?！拔覀儾荒芤蛞瓘U食，因為一個系統(tǒng)的BUG，就舍棄了整個系統(tǒng)?！笔咨曝敻还芾砑瘓F（以下簡稱首善財富）表示，隨著金融產(chǎn)品種類的增多，信息跟蹤量的增大，對量化投資的需求也會不斷增大。從管理和控制風險的角度來說，這不僅需要投資公司自身完善風控體系，還需要整個產(chǎn)業(yè)鏈的配合。首善財富董事長吳正新曾多次指出，“對沖基金將是中國證券市場最大贏家，而它們多大量采用復(fù)雜的量化模型進行程序化交易?！?/p>
所謂量化投資，就是指按照事先設(shè)定好的邏輯策略或數(shù)學(xué)公式進行投資，文藝復(fù)興技術(shù)公司與美國長期資本公司也都是這樣做的。從廣義的層次來說，一切使用數(shù)學(xué)工具、電腦程序的投資方式都包含在量化投資的范疇。其中，爭議不斷的高頻交易本質(zhì)上是用來消除市場暫時出現(xiàn)的無效率的，它可以促進市場價格更快地反映市場信息。全球最大的知名高頻交易公司包括Millennium， DE Shaw， Worldquant和Renaissance Technologies等。
雖然量化投資由于穩(wěn)定的投資回報獲得了越來越多的投資者的青睞，但是投資大眾對量化投資的運作流程依然很模糊，這樣“黑箱”也就形成了。量化投資的“黑箱”里到底承載著什么奧秘呢？
據(jù)華爾街頂級數(shù)量金融專家里什？納蘭揭秘，量化投資“黑箱”的基本結(jié)構(gòu)包括人工的數(shù)據(jù)輸入與研究、交易策略模型、風險控制模型、交易成本模型、投資組合構(gòu)建模型，其中四項構(gòu)成了交易系統(tǒng)。
如何讓量化投資“活”起來？答案是人工的數(shù)據(jù)輸入與研究，和交易系統(tǒng)的配合。通常認為，量化交易最小化了人工因素在系統(tǒng)中的作用，當量化交易員精心研究和開發(fā)的系統(tǒng)上線，他們似乎也就英雄再無用武之地。其實不然，計算機只會忠實可靠地按照人們告訴它的做法一步一步地來執(zhí)行，伴隨著時間與市場的不斷演進，交易模型瑕疵也將不斷擴大，這時量化交易員的主觀判斷顯得尤為重要，人工因素的加入使量化投資具有了人類的正常思維，似乎“活”起來，可以主動靈活地應(yīng)對外界的瞬息萬變。也就是說，一旦市場觸發(fā)了系統(tǒng)的難以判斷的“恐慌”，交易員就會立即現(xiàn)身，通過修改交易清單或降低投資組合規(guī)模和相應(yīng)的杠桿比率，來規(guī)避投資的風險。
MOM讓量化投資活起來
如今，MOM模式成為歐美主流的資產(chǎn)管理模式，也將是量化投資界人腦與電腦結(jié)合的最佳作品。
作為一種間接的資產(chǎn)管理模式MOM（即Manager of Managers）誕生在美國羅素資產(chǎn)管理公司。它的客戶可以是機構(gòu)投資者，也可以是高凈值個人。自從被開發(fā)出來，已被國外很多機構(gòu)應(yīng)用，最成功的當屬耶魯大學(xué)基金會，從1980年的兩億美金到了現(xiàn)在的約300億美金，賺了將近150倍。
所謂MOM模式，也被稱為精選多元管理人，通過優(yōu)中選優(yōu)的方法，篩選基金管理人或資產(chǎn)管理人，讓這些最頂尖的專業(yè)人士來管理資產(chǎn)，而自身則通過動態(tài)地跟蹤、監(jiān)督、管理他們，及時調(diào)整資產(chǎn)配置方案，來收獲利益。
“找最優(yōu)秀的人做最專業(yè)的事。”首善財富董事長吳正新指出了MOM模式的本質(zhì)。首善財富旗下的首善國際資產(chǎn)管理有限公司是國內(nèi)第一家運用MOM模式做對沖基金和期貨的公司，這正得益于其不懈地將技術(shù)與研究的雙輪驅(qū)動作為公司的核心發(fā)展戰(zhàn)略。
MOM模式降世不過30載，但發(fā)展非常迅速，得到了眾多國內(nèi)外投資公司的關(guān)注。尚屬新鮮事物的MOM模式的相關(guān)產(chǎn)品在國內(nèi)已經(jīng)開始試水。在2011年中國平安與羅素公司合作設(shè)立了平安羅素，并發(fā)行了第一期的MOM產(chǎn)品。除此之外，MOM模式還可廣泛應(yīng)用于對沖基金與期貨產(chǎn)品。“國內(nèi)期貨資管行業(yè)要做大做強，采用MOM模式是一種必然選擇?！眳钦乱苍硎尽?/p>
禁不住MOM模式產(chǎn)品的誘惑，國內(nèi)各投資公司紛紛對它的本土化做出了預(yù)先安排?！澳壳昂臀覀兒献鞯挠惺鄠€國內(nèi)領(lǐng)先、國際一流的投資團隊，其中大多是國際水平的程序化交易團隊?！眳钦卤硎?，首善財富早在引進MOM模式之際就采取了多元的投資風格與多元的管理團隊相結(jié)合的經(jīng)營理念。其中，多元的投資風格是首善財富資產(chǎn)管理的核心特色之一，“我們既有主觀的人工交易，也有客觀的程序化交易，而且以量化的程序化交易為主?！毕鄬Χ?，多元的管理團隊，即表示公司內(nèi)部自身的投資團隊的主動管理，再加上外部國際精英團隊的專業(yè)管理。
相比近些年受到推崇的基金中的基金（FOF），信托中的信托（TOT），MOM模式在對資產(chǎn)管理人的數(shù)量與專業(yè)性的覆蓋層面，更具魅力。FOF和TOT從本質(zhì)上來說依然局限在精選產(chǎn)品上，而MOM模式更偏向于精選管理人，它可以憑借公司的研究能力，相對獨立的挑選出更適合投資需求的專業(yè)管理人，運用定量與定性相結(jié)合的方法，將優(yōu)選產(chǎn)品管理人和多人管理風險的雙重優(yōu)勢發(fā)揮得淋漓盡致。
MOM模式既運用多元專業(yè)人才打破了量化投資的固有形態(tài)，也通過計算機系統(tǒng)的理性判斷避免了交易員敏捷感應(yīng)贏利卻遲緩反應(yīng)損失的習慣性偏差，讓專業(yè)人才與計算機系統(tǒng)在“黑箱”內(nèi)相互成全，相互配合，以求收獲更加穩(wěn)定、更加高額的投資回報，使其具有很大的發(fā)展空間與潛力。
量哲創(chuàng)始人魏明嵐先生很早就與量化結(jié)緣，但由于種種原因他的量化之路并不平坦，中間甚至一度中斷。
魏明嵐，臺灣人，具有深厚的專業(yè)教育背景，本科就讀財政專業(yè)計量組，MBA畢業(yè)于美國Emory大學(xué)商學(xué)院，主修金融工程方向，獲金融管理碩士學(xué)位。Emory大學(xué)是美國十大老牌名校之一，培養(yǎng)了終端政商界杰出人士，如前美國總統(tǒng)吉米？卡特、前韓國總理李洪九、第十屆人大副委員長及九三學(xué)社中央主席韓啟德等，其商學(xué)院在美國排名前十。魏明嵐在金融工程領(lǐng)域有深厚的功底，對期權(quán)期貨等金融衍生品有獨到的見解。
回到中國之前，魏明嵐先在美國ING做過金融產(chǎn)品研究，2000年左右，為了愛情，他遠渡重洋來到上海。“當時中國經(jīng)濟發(fā)展得很好，心想回來應(yīng)該也有不錯的發(fā)展，但回來后才發(fā)現(xiàn)，金融行業(yè)還比較稚嫩，根本沒有做對沖的條件?！蔽好鲘谷绱嗣枋霎敃r的情景。后經(jīng)人引薦到當時還是周鴻祎控制的3721做財務(wù)總監(jiān)，直到3721公司賣給雅虎，期間做了大量PE相關(guān)工作，和IDG等PE界人士亦非常熟悉。
對于這段時間量化生涯的中斷，魏明嵐坦言“大環(huán)境所限迫不得已，但實業(yè)的經(jīng)驗時期對企業(yè)的價值有更清晰的認識，對日后的投資是有一定幫助的”。盡管如此，他的量化投資之路卻沒有中斷過，這期間他一直在用自己的資金做量化交易，逐漸形成一套完整的模型，就是現(xiàn)在“優(yōu)勢”系列，后面在產(chǎn)品模塊中將做詳細介紹。
之后，隨著中國金融行業(yè)的發(fā)展，期貨、期指、融資融券等衍生品工具的一步步放開，魏明嵐的量化之路逐漸走上正軌。2012年5月，他成立了上海量哲投資管理有限公司，骨干人員主要是來自高校的金融工程或數(shù)學(xué)系教授，除了深厚的學(xué)術(shù)背景，都具備豐富的投資經(jīng)驗。
魏明嵐說，“我們的核心競爭力就是行之有效的策略和完善的模型，這來源于團隊深厚的數(shù)學(xué)以及金融工程功底，以及豐富的投資經(jīng)驗。只要輔以合適的平臺，實現(xiàn)我們的策略，一定可以獲得讓投資人滿意的回報?！?/p>
多層次的產(chǎn)品組合
傳統(tǒng)的觀念中量化交易會有效地分散、降低風險，但其收益率也是相對較低的。魏明嵐認為這是市場對量化的誤解，他認為“好的量化應(yīng)當是風險和收益的組合，既可以是低風險低收益的，也可以是高風險高收益的，應(yīng)滿足不同的投資需求和偏好”。
量哲的產(chǎn)品組合很好地體現(xiàn)了他的觀點。從量哲的產(chǎn)品介紹表格可以看出，量哲的產(chǎn)品層次清晰，組合很豐富，既有高收益的，也有相對低收益，但風險也相對較低的產(chǎn)品。這樣一來就可以滿足不同客戶的需求，有些客戶如高凈值人群或機構(gòu)投資者更看重長期的回報，就可以選擇優(yōu)勢或優(yōu)渥系列，而一些對資金流動性要求較高或一些不愿承擔太高風險的公司專戶就可以選擇優(yōu)安或優(yōu)利系列。
談到產(chǎn)品的發(fā)行和運營情況，魏明嵐說，“經(jīng)過這幾年的培育，國內(nèi)投資者改變了以往只看收益的做法，越來越多的開始關(guān)注風險狀況?？偟膩碚f，國內(nèi)的客戶不太愿意承擔過高的風險，即使有獲得高收益的可能。出發(fā)點是在保值的基礎(chǔ)上再想辦法增值，所以優(yōu)渥、優(yōu)安比較受歡迎，一只優(yōu)渥產(chǎn)品已于4月正式啟動，5月啟動了一只優(yōu)安產(chǎn)品。而優(yōu)勢系列主要是自己和朋友的資金一直在做，收益不錯?！?/p>
為了實現(xiàn)不同系列產(chǎn)品的投資目標，量哲團隊制定了不同的量化模型，“為實現(xiàn)較高收益，優(yōu)勢系列保留了相對較大的對沖敞口，而優(yōu)安及優(yōu)利的基本沒有敞口，除非是特殊情況下會留一點點”，同時在模型設(shè)計時，預(yù)留了能容納較大的資金規(guī)模，也就是說其產(chǎn)品的資金容量是足夠大的。
總體而言，量哲的投資策略主要是基于α套利，通過模型進行因子分析，選出具有潛在超額收益的股票，通常股票池的量都比較大，能夠很好地分散風險，同時通過對沖交易規(guī)避系統(tǒng)性風險。魏明嵐透露，“今年10～11月份，高頻交易模型將投入使用，成為公司投資組合中的一個策略群，到時整體的風險系數(shù)將會進一步降低?！?/p>
面臨的發(fā)展問題
和所有量化基金一樣，魏明嵐也面臨著這樣那樣的問題。盡管已經(jīng)過了最艱難的時期，但仍然有各種各樣的問題亟待解決。
首先是觀念問題，券商是量化基金發(fā)行和交易過程中的重要環(huán)節(jié)，很多的券商還在沿用固有思維，對于量化基金的理解比較淺，有時甚至抱懷疑態(tài)度。這使得基金在發(fā)行和交易之前要花大量的時間和精力去做調(diào)研工作，降低了工作效率。
