導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫好一篇量化投資與分析，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

（一）傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)量化指標(biāo)的理論源頭

傳統(tǒng)的證券風(fēng)險(xiǎn)分析當(dāng)中必然會(huì)同一個(gè)與之如影隨形的概念聯(lián)系在一起，那就是收益，同時(shí)，在西方傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)當(dāng)中風(fēng)險(xiǎn)和報(bào)酬存在著這么一個(gè)函數(shù)關(guān)系，甚至在一些傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)課本上作者為了簡(jiǎn)化兩者之間的關(guān)系，將兩者簡(jiǎn)單的歸結(jié)為一個(gè)完美的線性關(guān)系，即風(fēng)險(xiǎn)與收益之間是一對(duì)一的數(shù)學(xué)關(guān)系，并且存在著這樣一個(gè)邏輯：風(fēng)險(xiǎn)越大，報(bào)酬或者收益也就越大，反之亦然。即使是稍微尊重事實(shí)一些的經(jīng)濟(jì)學(xué)教材也運(yùn)用了高等數(shù)學(xué)當(dāng)中線性回歸的方法將兩者的關(guān)系從非線性回歸為一對(duì)一的線性關(guān)系。除了學(xué)界對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的分析是從報(bào)酬或者收益出發(fā)的以外，在國(guó)外或者國(guó)內(nèi)的民間也有類似的對(duì)于兩者關(guān)系的表達(dá)，例如我國(guó)有句老百姓口中經(jīng)常說(shuō)到的“富貴險(xiǎn)中求”就是對(duì)兩者的關(guān)系的簡(jiǎn)單認(rèn)識(shí)。因此，傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)分析的源頭明顯是來(lái)源于對(duì)于報(bào)酬的分析。

（二）傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)量化指標(biāo)的數(shù)學(xué)方法的應(yīng)用

傳統(tǒng)的證券風(fēng)險(xiǎn)理論認(rèn)為證券的總風(fēng)險(xiǎn)=可分散的風(fēng)險(xiǎn)+不可分散的風(fēng)險(xiǎn)，其中可分散的風(fēng)險(xiǎn)主要指的是個(gè)別證券自身存在的風(fēng)險(xiǎn)，而不可分散的風(fēng)險(xiǎn)則是指市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，下面筆者介紹一下傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)量化的兩個(gè)重要的指標(biāo)――標(biāo)準(zhǔn)差與貝塔值。

第一，標(biāo)準(zhǔn)差。傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)理論認(rèn)為個(gè)別證券的風(fēng)險(xiǎn)可以從單個(gè)證券的報(bào)酬率為起點(diǎn)進(jìn)行分析。財(cái)務(wù)投資專家從高等數(shù)學(xué)當(dāng)中引入了一個(gè)衡量證券報(bào)酬率的波動(dòng)性量化分析的指標(biāo)――標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)進(jìn)行對(duì)單項(xiàng)證券風(fēng)險(xiǎn)的判斷，進(jìn)而判斷出相同期望報(bào)酬率和不同期望報(bào)酬率時(shí)對(duì)于不同投資的選擇。測(cè)算的步驟如下：第一步，確定各種市場(chǎng)需求下各類需求發(fā)生的概率；第二步，計(jì)算出期望報(bào)酬率，其實(shí)質(zhì)上是對(duì)于各類市場(chǎng)需求下的報(bào)酬率的加權(quán)平均數(shù)。第三步：根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)學(xué)公式計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)差，σ=[Σ（ri-?）2×Pi]1/2其中ri是第i只證券的報(bào)酬率，?是期望報(bào)酬率，Pi是第i只證券的報(bào)酬發(fā)生的概率。結(jié)論是在期望報(bào)酬率相同的時(shí)候，標(biāo)準(zhǔn)差越大證明該證券波動(dòng)越大，風(fēng)險(xiǎn)也就越大，反之亦然。在期望報(bào)酬率不同時(shí)引入了另外一個(gè)概念即離差，由于基本原理也是根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差衍生而得，在此不再贅述。[1]

第二，代表市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的貝塔值。我們?cè)诘谝稽c(diǎn)中提到的標(biāo)準(zhǔn)差主要衡量的是單項(xiàng)證券的風(fēng)險(xiǎn)，而貝塔值的引入主要是考慮到了證券組合的風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成當(dāng)中不可分散的風(fēng)險(xiǎn)即市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。而貝塔值的測(cè)算公式從數(shù)學(xué)的角度來(lái)說(shuō)實(shí)際上是利用了標(biāo)準(zhǔn)差的升級(jí)版公式即協(xié)方差，協(xié)方差主要是衡量了兩組數(shù)據(jù)之間的相關(guān)程度，以此來(lái)判斷證券組合的報(bào)酬率與市場(chǎng)報(bào)酬率之間的數(shù)理聯(lián)系，進(jìn)而判斷出不可分散的風(fēng)險(xiǎn)。理論上貝塔值的計(jì)算是βi=（σi /σm）ρim，其中βi第i個(gè)證券組合的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)程度，σi，σm分別第i個(gè)證券組合的標(biāo)準(zhǔn)差與市場(chǎng)證券組合的標(biāo)準(zhǔn)差，ρim代表第i個(gè)證券組合的報(bào)酬與市場(chǎng)組合報(bào)酬的相關(guān)系數(shù)。實(shí)際當(dāng)中β系數(shù)可以通過(guò)將股票報(bào)酬對(duì)市場(chǎng)報(bào)酬做回歸得到，擬合得到的回歸線的斜率就是證券的β系數(shù)，即β=Ri /Rm。[2]

二、價(jià)值投資理念下風(fēng)險(xiǎn)與報(bào)酬的關(guān)系

價(jià)值投資理念是華爾街之父本杰明格雷厄姆所創(chuàng)立，在其傳世之作《證券分析》當(dāng)中明確提出了有關(guān)投資與投機(jī)概念，其中論及投資界老生常談的收益與風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題時(shí)結(jié)論與傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)分析有著本質(zhì)的不同，格雷厄姆明確指出收益與風(fēng)險(xiǎn)之間不存在著數(shù)學(xué)關(guān)系，并且認(rèn)為證券的價(jià)格與收益并非取決于對(duì)于其風(fēng)險(xiǎn)的精確數(shù)學(xué)的計(jì)算，而是取決于該證券的受歡迎程度，而這種受歡迎程度本身包含了投資者對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)，但很大程度上還受到如公眾對(duì)公司和證券的熟悉程度，證券發(fā)行與購(gòu)買的容易程度等。[3]并進(jìn)一步指出，無(wú)論是理論上還是實(shí)際當(dāng)中，對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精確的計(jì)算都是不可能成功的，現(xiàn)實(shí)當(dāng)中并沒(méi)有所謂的期望報(bào)酬率的概率經(jīng)驗(yàn)表，即使存在也是基于對(duì)于歷史數(shù)據(jù)的分析得到了，而歷史數(shù)據(jù)之于未來(lái)決策的有用性或相關(guān)性的大小還有待考證，其研究范圍不同于保險(xiǎn)公司對(duì)于保單的精確測(cè)算，例如人壽保險(xiǎn)能夠明確的了解年齡與死亡率之間的關(guān)系是明確的。而證券的風(fēng)險(xiǎn)與報(bào)酬之間的關(guān)系則沒(méi)有如此的確定。[4]

三、價(jià)值投資理念下傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)量化分析的反思

以上筆者對(duì)于傳統(tǒng)的證券風(fēng)險(xiǎn)理論與量化方法以及價(jià)值投資理念下關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)與收益的關(guān)系進(jìn)行了論述。筆者認(rèn)為，價(jià)值投資理念下有關(guān)論述對(duì)于我們重新審視證券投資中風(fēng)險(xiǎn)因素的衡量有著非常重要的意義。

首先，筆者認(rèn)為，標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算過(guò)程本身就存在著無(wú)法避免的瑕疵，這一個(gè)公式至少有兩個(gè)基本假設(shè)，第一，計(jì)算的人必須能夠客觀的預(yù)測(cè)出各種市場(chǎng)情況發(fā)生的需求概率，并且準(zhǔn)確的在各種概率下發(fā)生的報(bào)酬率；第二，假定歷史數(shù)據(jù)對(duì)于未來(lái)的投資決策具有確定的相關(guān)性。但是在現(xiàn)實(shí)生活中根本是無(wú)法預(yù)測(cè)的，這種算法實(shí)質(zhì)上是硬將自然科學(xué)當(dāng)中的數(shù)學(xué)模型強(qiáng)加到社會(huì)問(wèn)題的研究當(dāng)中，不可否認(rèn)的是，目前來(lái)說(shuō)大量的社會(huì)問(wèn)題是無(wú)法通過(guò)數(shù)學(xué)來(lái)量化的，因?yàn)樽C券的風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)中不僅僅只有報(bào)酬因素的影響，還有各種在不同市場(chǎng)條件下的因素決定的，而這些因素又相互的的影響和動(dòng)態(tài)的變化。因此，標(biāo)準(zhǔn)差的方法受到了質(zhì)疑，后續(xù)的離差率、β值的計(jì)算自然也就沒(méi)有了根基。

其次，β值的測(cè)算除了上述由于標(biāo)準(zhǔn)差的非客觀性導(dǎo)致的不確定性的缺陷以外，筆者也針對(duì)實(shí)操當(dāng)中第二種公式進(jìn)行分析，β的第二種公式是β=Ri /Rm，從公式上來(lái)看，存在著明顯的邏輯上的可疑性，單個(gè)股票的收益率假如大于市場(chǎng)整體的收益率，則該只股票的風(fēng)險(xiǎn)就比市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)大？這個(gè)觀點(diǎn)在《證券分析》當(dāng)中就已經(jīng)被很好地反駁了，在此，筆者只需要舉一個(gè)例子就足夠反駁這一個(gè)觀點(diǎn)，伯克希爾哈撒韋上市公司每股截至2017年6月5日是249660美元，每股收益率如果從上市之初可以用天文數(shù)字來(lái)形容，并且這家公司經(jīng)歷了無(wú)數(shù)次大大小小的金融危機(jī)，依然以遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)市場(chǎng)平均的業(yè)績(jī)笑傲群雄，難道說(shuō)他的風(fēng)險(xiǎn)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于市場(chǎng)？這家公司是以價(jià)值投資的理念進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資的。因此，筆者認(rèn)為中國(guó)的證券行業(yè)乃至我們有關(guān)的證券專家和學(xué)者們有必要從價(jià)值投資的理念來(lái)重新審視目前證券風(fēng)險(xiǎn)量化的指標(biāo)在實(shí)際當(dāng)中的效用。

篇2

2011年7月1日，本刊正式引入《今日投資66》專欄，介紹今日投資66的選股邏輯、方法以及挑選出的股票。今日投資66（簡(jiǎn)稱I66）是利用量化投資方法挑選出的一個(gè)66只股票的組合。其實(shí)早在2005年中今日投資就推出了I66，過(guò)去幾年累計(jì)收益率達(dá)到16倍，遠(yuǎn)超同期市場(chǎng)不到3倍的漲幅。為什么直到今日我們才大張旗鼓地推出I66呢？原因其實(shí)很簡(jiǎn)單，因?yàn)槭袌?chǎng)環(huán)境。量化投資近幾年在中國(guó)快速發(fā)展，其投資理念也越來(lái)越多地獲得認(rèn)同。

股票市場(chǎng)上形形的各種分析方法總結(jié)起來(lái)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(zhēng)論已經(jīng)持續(xù)了近百年，三方各執(zhí)一詞，百年?duì)幷撓聛?lái)也沒(méi)有爭(zhēng)出個(gè)結(jié)果來(lái)。當(dāng)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(chǎng)顯然尚未跟上，量化投資遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到三分之一的市場(chǎng)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(jī)穩(wěn)定，市場(chǎng)規(guī)模和份額不斷擴(kuò)大、得到了越來(lái)越多投資者認(rèn)可。事實(shí)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€(gè)概念，量化投資并不算新，國(guó)內(nèi)投資者早有耳聞。但是，真正的量化基金在國(guó)內(nèi)還比較罕見(jiàn)。那么，何為量化投資？

康曉陽(yáng)：量化就是符合投資常識(shí)的投資邏輯和策略

接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么？

深圳市天馬資產(chǎn)管理有限公司是國(guó)內(nèi)最早開(kāi)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(guó)內(nèi)量化投資的“開(kāi)山鼻祖”，深圳天馬的董事長(zhǎng)康曉陽(yáng)先生如下介紹量化投資：

大家看到這個(gè)圖，魚(yú)跳起來(lái)了，風(fēng)在刮，接下來(lái)會(huì)是什么？日本發(fā)生的9級(jí)大地震！2011年3月7日我看到一個(gè)報(bào)道，有50條鯨魚(yú)在擱淺沙灘，就在發(fā)生地震那個(gè)縣東部的海岸，有的死了，專家解釋這些鯨魚(yú)集體迷路了。作為一個(gè)地震專家或者學(xué)者，其實(shí)他們的經(jīng)驗(yàn)沒(méi)有告訴他這50條鯨魚(yú)擱淺沙灘跟地震有什么關(guān)系。到底有沒(méi)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(guò)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(wú)外乎就是買你自己喜歡的和買市場(chǎng)喜歡的，買自己喜歡和買市場(chǎng)喜歡的背后邏輯就是找影響股價(jià)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(biāo)準(zhǔn)化、固化。從你自己的角度買自己喜歡的東西，其實(shí)也可以量化，每個(gè)人都有對(duì)美的標(biāo)準(zhǔn)，但并不是符合這個(gè)指標(biāo)，你就一定喜歡。如果有一個(gè)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(yú)擱淺在沙灘上，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)就會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)事情跟接下來(lái)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(jià)所有的要素進(jìn)行綜合分析，預(yù)測(cè)下一個(gè)市場(chǎng)喜歡的東西或者喜歡的策略是什么，簡(jiǎn)單一句話，量化就是符合投資常識(shí)的投資邏輯和策略。就股票來(lái)講，投資標(biāo)的的數(shù)據(jù)和因素量化，再用一些模型統(tǒng)計(jì)的方法把選出來(lái)的標(biāo)的進(jìn)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(chǎng)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(jià)值型股票，分析方法無(wú)非是那幾種，只是大家的標(biāo)準(zhǔn)不一樣，量化的東西可以設(shè)一個(gè)相對(duì)寬松的東西，初選之后再優(yōu)化，比如成長(zhǎng)型股票，肯定關(guān)心盈利、收益。選出來(lái)10個(gè)、20個(gè)、50個(gè)甚至100、200個(gè)股票，然后配比重，怎么優(yōu)化組合，根據(jù)你的風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)期收益率反推回來(lái)怎么優(yōu)化，最后得出一個(gè)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(shí)候提示你。

要真正做到量化，首先要有一個(gè)基本的理論模型。你要覺(jué)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(gè)邏輯之后還不夠，還要有復(fù)合型人才，因?yàn)榱炕顿Y不光要懂得投資股票，還要懂得數(shù)理分析。打個(gè)比方，雖然我很懂股票，但我不懂?dāng)?shù)理分析，很多計(jì)算機(jī)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(tuán)隊(duì)。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?yàn)樗麄兛梢杂媒y(tǒng)計(jì)工具。前段時(shí)間我在英國(guó)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(chǎng)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(shí)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?yàn)?，你通?？吹降臇|西和市場(chǎng)本身存在的東西可能并不一樣。如果把鯨魚(yú)放到海灘上，這作為數(shù)據(jù)化，統(tǒng)計(jì)過(guò)去2000年有多少次鯨魚(yú)擱淺在海灘發(fā)生，假如有真實(shí)的數(shù)據(jù)，就可以研究出跟地震的相關(guān)性。要懂?dāng)?shù)理統(tǒng)計(jì)工具，建立模型就是紀(jì)律，不能改變，改變就不是模型。有人說(shuō)看到今天不行，換一下，那就不是模型了。我們看過(guò)一個(gè)電影，造出來(lái)的機(jī)器人最后自己都控制不了，那就是模型。如果造出來(lái)的機(jī)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(gè)人經(jīng)驗(yàn)的，而且你看到、聽(tīng)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(gè)森林中搜索。計(jì)算機(jī)是不知疲倦的，晚上你在打鼾，計(jì)算機(jī)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(chǎng)情緒變了，它不會(huì)變，那時(shí)候你不可能去改模型，所以它不會(huì)受情緒的影響。

華泰聯(lián)合：實(shí)現(xiàn)投資理念與策略的過(guò)程

國(guó)內(nèi)研究機(jī)構(gòu)中涉足量化投資較早并多次獲得新財(cái)富最佳分析師評(píng)選金融工程第一名的華泰聯(lián)合證券金融工程團(tuán)隊(duì)如是說(shuō)：

數(shù)量化投資是利用計(jì)算機(jī)科技并采用一定的數(shù)學(xué)模型去實(shí)現(xiàn)投資理念、實(shí)現(xiàn)投資策略的過(guò)程。與傳統(tǒng)定性的投資方法不同，數(shù)量化投資不是靠個(gè)人感覺(jué)來(lái)管理資產(chǎn)，而是將適當(dāng)?shù)耐顿Y思想、投資經(jīng)驗(yàn)、甚至包括直覺(jué)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(chǎng)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(yàn)），并指導(dǎo)我們的投資決策過(guò)程。

本質(zhì)上來(lái)講，數(shù)量化投資也是一種主動(dòng)型投資策略，其理論基礎(chǔ)在于市場(chǎng)是非有效或弱有效的，基金經(jīng)理可以通過(guò)對(duì)個(gè)股、行業(yè)及市場(chǎng)的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析研究，建立最優(yōu)的投資組合，試圖戰(zhàn)勝市場(chǎng)從而獲取超額收益。然而一些定性的投資者卻并不太認(rèn)可定量投資，他們認(rèn)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(shì)。然而，在當(dāng)今市場(chǎng)上，信息量越來(lái)越大且傳播速度極快，單個(gè)分析師所能跟蹤的股票數(shù)量開(kāi)始顯得越發(fā)有限，也因此錯(cuò)過(guò)了許多優(yōu)秀的投資機(jī)會(huì)，可謂是擁有深度的同時(shí)錯(cuò)失了廣度。量化投資正好彌補(bǔ)了這一缺失，通過(guò)使用強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)技術(shù)，它能夠?qū)崟r(shí)對(duì)全市場(chǎng)進(jìn)行掃描，并依仗其紀(jì)律性、系統(tǒng)性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性以及分散化的特點(diǎn)最大概率的捕獲戰(zhàn)勝市場(chǎng)的投資標(biāo)的。

事實(shí)上，在海外市場(chǎng)，我們看到越來(lái)越多的定量與定性完美結(jié)合的成功案例。通過(guò)向量化模型中加入分析師對(duì)未來(lái)主觀判斷的觀點(diǎn)（定性的觀點(diǎn)），再結(jié)合來(lái)自于歷史規(guī)律檢驗(yàn)的觀點(diǎn)（定量的觀點(diǎn)），定量與定性的優(yōu)勢(shì)便能得到充分的發(fā)揮和融合。我們相信，這也將是未來(lái)量化產(chǎn)品發(fā)展的主流方向和趨勢(shì)。

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(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)工具改進(jìn)研究效率，使得我們能夠在更短的時(shí)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(qiáng)的研究成果。量化研究的本質(zhì)是一類發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)規(guī)律的方法體系，其基本功能是認(rèn)識(shí)市場(chǎng)和解釋市場(chǎng)，并以做到預(yù)測(cè)市場(chǎng)為目的。

量化投資簡(jiǎn)單來(lái)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(yán)格的紀(jì)律化模型制約下，緊密跟蹤策略，使運(yùn)作風(fēng)險(xiǎn)最小化，并力爭(zhēng)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(guó)市場(chǎng)有200多年，從證券市場(chǎng)開(kāi)始，也有快400――500年了，但是量化的發(fā)展是上世紀(jì)50――60年代的事。首先有一些理論模型，沒(méi)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(jì)50~70年論上發(fā)芽

Harry Markowitz在上世紀(jì)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(fēng)險(xiǎn)，并把風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)期回報(bào)放在一個(gè)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(gè)股的預(yù)期回報(bào)和個(gè)股的風(fēng)險(xiǎn)及市場(chǎng)的預(yù)期回報(bào)成正比；

Steven Ross在1976年發(fā)表APT模型，此模型顯示個(gè)股的預(yù)期回報(bào)可以表示成一系列非特定因素預(yù)期回報(bào)的加權(quán)平均，此模型為量化投資者指出了很實(shí)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(jià)模型；

Fama和French在1993年發(fā)表三因素模型，此模型顯示個(gè)股的預(yù)期回報(bào)由三個(gè)因素（市場(chǎng)，個(gè)股的市值，個(gè)股的市凈率）決定；

此后很多研究者做了非常多的實(shí)證研究，并發(fā)現(xiàn)了一些對(duì)個(gè)股將來(lái)回報(bào)有預(yù)測(cè)作用的因素：比如市盈率，市凈率，資產(chǎn)回報(bào)率，盈利一致預(yù)期，中長(zhǎng)期價(jià)格動(dòng)能，短期價(jià)格反轉(zhuǎn)等。

數(shù)理化投資從上世紀(jì)70年代末開(kāi)始實(shí)際運(yùn)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(gòu)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(guó)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(jìng)爭(zhēng)力的公司已經(jīng)成為機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理公司中的“巨無(wú)霸”。

“詹姆斯•西蒙斯創(chuàng)辦的文藝復(fù)興科技公司花費(fèi)15年的時(shí)間，研發(fā)基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)理論的計(jì)算機(jī)模型，借助該模型，西蒙斯所管理的大獎(jiǎng)?wù)禄穑瑥?989 年到2009 年間，平均年回報(bào)率高達(dá)35％，較同期標(biāo)普500 指數(shù)年均回報(bào)率高20 多個(gè)百分點(diǎn)，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(gè)百分點(diǎn)。

在國(guó)外。其他采用量化投資的公司沒(méi)有獲得驚人的表現(xiàn)，并非是量化方法不好，而是他們還沒(méi)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(rèn)有效市場(chǎng)的套利機(jī)會(huì)極少而且會(huì)趨同小時(shí)，然而，仍然有無(wú)數(shù)轉(zhuǎn)瞬即逝的很小的機(jī)會(huì)存在，在證券市場(chǎng)，那些很小的交易，都會(huì)對(duì)這個(gè)龐大的市場(chǎng)產(chǎn)生影響，而每天都會(huì)有成千上萬(wàn)這樣的交易發(fā)生。這個(gè)市場(chǎng)看似雜亂無(wú)章，卻存在著內(nèi)在規(guī)律，而量化操作自從誕生以來(lái)，無(wú)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(cè)試）數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：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(lái)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(yùn)作費(fèi)率相對(duì)更低，例如傳統(tǒng)產(chǎn)品費(fèi)率為0.6%，主動(dòng)量化產(chǎn)品費(fèi)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(jī)表現(xiàn)好于非量化基金，增強(qiáng)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(chǎng)中性基金外，所有基金業(yè)績(jī)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(qiáng)型和市場(chǎng)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(guó)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(guò)5個(gè)的不在少數(shù)。根據(jù)2010年11月份的《新財(cái)富》最佳分析師榜單，國(guó)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(tuán)隊(duì)。其他入選金融工程前五名的研究小組中，申銀萬(wàn)國(guó)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(bào)告數(shù)量也是逐年增加。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2008-2010年相關(guān)報(bào)告數(shù)量分別有52、142、794篇，今年上半年就達(dá)到了633篇，逐年遞增趨勢(shì)非常明顯。不過(guò)，和2010年研究報(bào)告10萬(wàn)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(gè)信托產(chǎn)品采用量化投資策略，分別是新華―天馬成長(zhǎng)，和平安―Lighthorse穩(wěn)健增長(zhǎng)。

此外，上投摩根、嘉實(shí)、中海基金、長(zhǎng)盛基金、光大保德、富國(guó)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(guò)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(chǎng)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(chǎng)上的稀缺資源。

2011年，在國(guó)內(nèi)緊縮政策與國(guó)外動(dòng)蕩局勢(shì)的影響下，A股市場(chǎng)呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)性震蕩上揚(yáng)的格局。隨著市場(chǎng)輪動(dòng)的提速及內(nèi)在容量的擴(kuò)大，精選個(gè)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(guò)計(jì)算機(jī)的篩選，幫助投資者克服非理性因素，在充分控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下應(yīng)對(duì)市場(chǎng)萬(wàn)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(shì)，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(jī)的主動(dòng)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(zhǎng)率。其中，“元老”光大保德信量化核心基金收益率達(dá)5.19%。此外，南方策略、中海量化策略、長(zhǎng)盛量化紅利、長(zhǎng)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(dá)到4.12%、3.28%、2.60%、2.13%、0.77%和0.16%；僅嘉實(shí)量化阿爾法和華商動(dòng)態(tài)阿爾法收益為負(fù)，分別為-4.48%、-7.94%。此外，從以往披露的公開(kāi)信息可以發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)量化基金多側(cè)重價(jià)值因子，也契合今年低估值大盤藍(lán)籌股領(lǐng)漲的市場(chǎng)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?yàn)楫?dāng)前全球投資界的三大泰斗當(dāng)中，無(wú)論是價(jià)值投資的巴菲特、趨勢(shì)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(kāi)始受到投資大眾的重視并呈現(xiàn)出蓬勃的發(fā)展態(tài)勢(shì)。但需要指出的是，世界上沒(méi)有萬(wàn)能的投資方法，任何一種投資方法都有其優(yōu)缺點(diǎn)，量化投資當(dāng)然也不例外。定量投資成功的關(guān)鍵是定量投資這個(gè)模型的設(shè)計(jì)好壞，設(shè)計(jì)的好壞主要由模型設(shè)計(jì)者對(duì)市場(chǎng)的了解、模型構(gòu)建的了解和模型實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來(lái)決定的。

量化投資的決策體系

量化基金的成功運(yùn)作必然依托一個(gè)完整而有效的量化體系用來(lái)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(fēng)險(xiǎn)控制等諸多環(huán)節(jié)的有機(jī)結(jié)合。

我們借鑒海外量化基金運(yùn)作架構(gòu)的諸多優(yōu)點(diǎn)，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(gè)適合中國(guó)市場(chǎng)特點(diǎn)的量化基金運(yùn)作架構(gòu)體系。該體系綜合考慮了定性及定量?jī)纱笾饕x股思路，在風(fēng)險(xiǎn)可控下，充分發(fā)揮量化投資的優(yōu)勢(shì)。

此架構(gòu)包含以下幾個(gè)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(lái)源于外部數(shù)據(jù)提供商。

2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：由于中國(guó)A 股市場(chǎng)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的清洗，從而增強(qiáng)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(guò)構(gòu)建差異化的因子配置模型來(lái)實(shí)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(shì)和精髓。舉例而言，我們可以開(kāi)發(fā)針對(duì)不同市場(chǎng)狀況（如牛市、熊市、震蕩市和轉(zhuǎn)折市）以及不同投資風(fēng)格（如保守、激進(jìn)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(huì)確定了戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)配置比例，接下來(lái)要做的就是簡(jiǎn)單的選積木和搭積木的過(guò)程。模塊化投資嚴(yán)格的遵循了投資思路，從而將量化投資的紀(jì)律性、系統(tǒng)性、及時(shí)性和準(zhǔn)確性展露無(wú)遺。

4. 投資決策：宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)中國(guó)A 股市場(chǎng)的表現(xiàn)影響較大，也就是我們常說(shuō)的“政策市”。針對(duì)這一現(xiàn)狀，綜合考慮定性和定量的宏觀判斷對(duì)于我們選擇合適的基金倉(cāng)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(duì)于未來(lái)宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)判以及個(gè)別性事件的分析，另一方面，考察既定的一系列量化擇時(shí)指標(biāo)和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的最新動(dòng)向，從而能較為全面的提出投資建議。

5. 組合管理：在對(duì)于宏觀趨勢(shì)、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(shí)現(xiàn)在交易成本，投資風(fēng)險(xiǎn)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(píng)價(jià)

目前，由于計(jì)算的復(fù)雜程度和對(duì)速度的要求，量化投資的交易過(guò)程通常是由電腦自動(dòng)來(lái)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(lái)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(shí)間之后就會(huì)慢慢失效，因?yàn)樵絹?lái)越多的“山寨版”會(huì)出現(xiàn)，因而需要不斷發(fā)現(xiàn)新的模型以走在這場(chǎng)軍備競(jìng)賽的前列，而此時(shí)需要的就是配備精良、高速運(yùn)作的人腦。由此可見(jiàn)，模型在量化投資的整個(gè)體系中居于核心地位。近幾十年來(lái)，西方理論界與實(shí)務(wù)界均誕生了不少量化投資模型，大力推動(dòng)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(jì)學(xué)意義的模型（structural model）、現(xiàn)代的基于數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)意義以及計(jì)算機(jī)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(jì)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(jì)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(jì)學(xué)或金融學(xué)原理而展開(kāi)的。例如，B-S 模型與二叉樹(shù)模型提供了金融產(chǎn)品定價(jià)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(xiǎn)策略（option-basedportfolio insurance，OBPI），如歐式保護(hù)性賣權(quán)（protective put）策略、復(fù)制性賣權(quán)（synthetic put）策略和一些持倉(cāng)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(xiǎn)(constant proportion portfolio insurance，CPPI) 策略、時(shí)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(jì)學(xué)意義以及計(jì)算機(jī)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(jì)學(xué)或金融學(xué)背景，基本上只是依賴先進(jìn)的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)工具與IT 技術(shù)構(gòu)建模型，進(jìn)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(shí)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(chǎng)的日益復(fù)雜化， 越來(lái)越多的復(fù)雜交易策略被設(shè)計(jì)出來(lái)，這些交易策略很難通過(guò)傳統(tǒng)的手工方式執(zhí)行，于是程序化交易應(yīng)運(yùn)而生。程序化交易是指按照預(yù)先編制的指令通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)完成交易的方式，可以分為決策產(chǎn)生和決策執(zhí)行兩個(gè)層面：前者是指以各種實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)為輸入通過(guò)事先設(shè)計(jì)好的算法計(jì)算得出交易決策的過(guò)程，而后者是指利用計(jì)算機(jī)算法來(lái)優(yōu)化交易訂單執(zhí)行的過(guò)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(shí)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(diǎn)與障礙從而保證絕對(duì)的“客觀性”與“紀(jì)律性”。然而，這種交易方式也引起了諸多爭(zhēng)議，如對(duì)速度的過(guò)高要求會(huì)造成市場(chǎng)的不公平、巨大的交易量可能會(huì)增加市場(chǎng)的波動(dòng)性、容易產(chǎn)生鏈?zhǔn)椒磻?yīng)、為了盈利可能會(huì)制造人為的價(jià)格而降低市場(chǎng)的有效性等等。

量化投資的主要策略

增強(qiáng)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(shí)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(jī)會(huì)，而不需去管組合是否能緊跟指數(shù)。

多―空對(duì)沖基金：買入模型認(rèn)為能表現(xiàn)好的股票， 賣空模型認(rèn)為會(huì)表現(xiàn)差的股票。有時(shí)可能凈多倉(cāng)， 有時(shí)可能凈空倉(cāng)。此策略在對(duì)沖基金中很流行。在A股市場(chǎng)中能賣空的股票不多，所以一般只能用期指去對(duì)沖。

市場(chǎng)中性的多―空對(duì)沖基金：買入模型認(rèn)為能表現(xiàn)好的股票， 賣空模型認(rèn)為會(huì)表現(xiàn)差的股票。在任何時(shí)候凈倉(cāng)位為0，同時(shí)在各行業(yè)上，大小盤風(fēng)格上的凈倉(cāng)位都為0。此策略在對(duì)沖基金中也比較流行。此策略的波動(dòng)率非常小，在國(guó)外一般會(huì)加入杠桿。

130/30基金：一般共同基金采用，即買入130%的多倉(cāng)， 賣空30%的空倉(cāng)。

程序化高頻交易：利用期指或股價(jià)的日內(nèi)波動(dòng)進(jìn)行高頻買賣。有些策略是找價(jià)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(qiáng)型指數(shù)基金上，具體是用期貨來(lái)跟蹤指數(shù)，一部分多出來(lái)的錢投資于風(fēng)險(xiǎn)比較小的能取得絕對(duì)正收益的策略上。

市場(chǎng)擇時(shí)/行業(yè)輪動(dòng)/風(fēng)格輪動(dòng)：用數(shù)量化模型預(yù)測(cè)市場(chǎng)/行業(yè)/風(fēng)格的拐點(diǎn)

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(duì)于量化投資中模型與人的關(guān)系，大家也比較關(guān)心?？梢源騻€(gè)比方來(lái)說(shuō)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(wèn)、切，最后判斷出的結(jié)果，很大程度上基于中醫(yī)的經(jīng)驗(yàn)，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(yàn)等，這些都要依托于醫(yī)學(xué)儀器，最后得出結(jié)論，對(duì)癥下藥。

醫(yī)生治療病人的疾病，投資者治療市場(chǎng)的疾病，市場(chǎng)的疾病是什么？就是錯(cuò)誤定價(jià)和估值，沒(méi)病或病得比較輕，市場(chǎng)是有效或弱有效的；病得越嚴(yán)重，市場(chǎng)越無(wú)效。

投資者用資金投資于低估的證券，直到把它的價(jià)格抬升到合理的價(jià)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(yàn)和感覺(jué)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(duì)于定量投資基金經(jīng)理的作用就像CT機(jī)對(duì)于醫(yī)生的作用。在每一天的投資運(yùn)作之前，會(huì)先用模型對(duì)整個(gè)市場(chǎng)進(jìn)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(qiáng)調(diào)的是基金經(jīng)理的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，相對(duì)來(lái)說(shuō)強(qiáng)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(lái)源于市場(chǎng)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(chǎng)上的機(jī)會(huì)。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(jìn)行投資，比較客觀和理性，更不會(huì)受市場(chǎng)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(dòng)的影響。

其實(shí)，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(chǎng)非有效或是弱有效的理論基礎(chǔ)，而投資經(jīng)理可以通過(guò)對(duì)個(gè)股估值，成長(zhǎng)等基本面的分析研究，建立戰(zhàn)勝市場(chǎng)，產(chǎn)生超額收益的組合。不同的是，定性投資管理較依賴對(duì)上市公司的調(diào)研，以及基金經(jīng)理個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)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(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)。

國(guó)內(nèi)量化基金投資風(fēng)險(xiǎn)分析

（一）量化模型質(zhì)量產(chǎn)生的投資風(fēng)險(xiǎn)

投資模型本身的質(zhì)量，是量化基金最核心的競(jìng)爭(zhēng)力。專業(yè)人士以為，對(duì)于中國(guó)這樣的新興市場(chǎng)，量化投資的關(guān)鍵是能否根據(jù)市場(chǎng)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)出好的投資模型。然而，已有的量化基金中，大多簡(jiǎn)單地利用國(guó)外已公開(kāi)的模型，或是用基金公司自有的一些簡(jiǎn)單模型，在考察市場(chǎng)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(guó)內(nèi)市場(chǎng)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(gè)由頭，還有待觀察。

（二）基金經(jīng)理執(zhí)行紀(jì)律打折扣所產(chǎn)生的道德風(fēng)險(xiǎn)

好買基金研究中心的一份報(bào)告指出，大部分量化基金在擇時(shí)、行業(yè)配置和資金管理等方面并沒(méi)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(bào)告可以發(fā)現(xiàn)，基金要么不進(jìn)行擇時(shí)，要么根據(jù)主觀經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行擇時(shí)，這在很大程度上無(wú)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(fēng)險(xiǎn)

量化基金效果如何，無(wú)法脫離資本市場(chǎng)環(huán)境的成熟度。量化模型的運(yùn)用有重要的前提條件，是必須在一個(gè)相對(duì)成熟穩(wěn)定的市場(chǎng)中運(yùn)行，這種市場(chǎng)環(huán)境下基于歷史數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的模型才可能延續(xù)其有效性。國(guó)內(nèi)股市曾經(jīng)大起大落，市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和運(yùn)行規(guī)律都發(fā)生過(guò)質(zhì)變。在這種情況下量化模型有可能跟不上市場(chǎng)本身的改變，嚴(yán)格的量化投資也難以適應(yīng)變化。這或許是這種舶來(lái)品水土不服的一大原因?？梢哉f(shuō)，早期的A股市場(chǎng)并不適合量化投資理念，而隨著市場(chǎng)逐漸成熟，量化投資的優(yōu)勢(shì)才開(kāi)始逐漸顯現(xiàn)。近兩年量化投資基金數(shù)量成倍增加，也是對(duì)這一趨勢(shì)的反映。

篇3

揭開(kāi)定量投資神秘面紗

與定性投資不同，定量投資更多關(guān)注“數(shù)字”背后的意義，依靠計(jì)算機(jī)的幫助，分析數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)特征，以尋找股票運(yùn)行模式，進(jìn)而挖掘出內(nèi)在價(jià)值。

李延剛總結(jié)了定量投資的三大優(yōu)勢(shì)：首先是理性。定量投資是對(duì)于基于基本面定性投資方法和工具的數(shù)量化統(tǒng)計(jì)性總結(jié)，它在吸收了針對(duì)某種投資風(fēng)格和理念的成功經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，以先進(jìn)的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)技術(shù)替代人為的主觀判斷，并能夠客觀理性地堅(jiān)持，以避免投資的盲目性和偶然性?！巴耆臄?shù)量化分析過(guò)程將極大地減少投資者情緒的影響，避免在市場(chǎng)極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策，因而在牛熊市的轉(zhuǎn)換中具有很強(qiáng)的自我調(diào)節(jié)性?！?/p>

其次，全市場(chǎng)覆蓋。定量投資可以利用數(shù)量化模型對(duì)壘市場(chǎng)的投資標(biāo)的進(jìn)行快速高效的掃捕篩選，把握市場(chǎng)每一個(gè)可能的投資機(jī)會(huì)，而定性投資受人力精力的限制，顯然無(wú)法顧及如此廣的覆蓋面。

此外，數(shù)量化投資更注重組合控制和風(fēng)險(xiǎn)管理。數(shù)量化的個(gè)股選擇和組合構(gòu)造過(guò)程。實(shí)質(zhì)上就是在嚴(yán)格的約束條件下進(jìn)行投資組合的過(guò)程，先從預(yù)先設(shè)定的績(jī)效目標(biāo)的角度來(lái)定義投資組合，然后通過(guò)設(shè)置各種指標(biāo)參數(shù)來(lái)篩選股票，對(duì)組合實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，以保證在有效控制風(fēng)險(xiǎn)水平的條件下實(shí)現(xiàn)期望收益。“換言之，數(shù)量化投資模型能夠很好地體現(xiàn)組合收益與基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)的匹配和一致，”李延剛解釋。

定量投資是否適應(yīng)中國(guó)市場(chǎng)

“談到定量投資，不得不提量化投資領(lǐng)域中的傳奇人物――詹姆斯?西蒙斯。”李延剛并不掩飾其對(duì)這位投資大師的崇敬，“他不僅是世界級(jí)的數(shù)學(xué)家，也是最偉大的對(duì)沖基金經(jīng)理之一。他創(chuàng)辦的文藝復(fù)興科技公司花費(fèi)15年時(shí)間，研發(fā)基于量化數(shù)學(xué)模型的計(jì)算機(jī)模型，借助該模型，兩蒙斯所管理的大獎(jiǎng)?wù)禄穑瑥?989年到2006年的平均年收益率達(dá)到了38.5％，甚至超過(guò)股神巴非特。”

值得一提的是，李延剛也來(lái)自數(shù)量化投資的發(fā)源地――北美，他有著6年海外一線投資管理的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，深刻領(lǐng)會(huì)并掌握了量化投資理念與方法，具備數(shù)量化投資領(lǐng)域的成功經(jīng)驗(yàn)。2007年，李延剛回國(guó)后加盟中?；啵衷鰪?qiáng)中?；鸾鹑诠こ虉F(tuán)隊(duì)的寅力。在借鑒國(guó)外成熟的投資理念與經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合A股實(shí)際，他用了近兩年時(shí)間對(duì)數(shù)量化模型進(jìn)行反復(fù)修改與調(diào)試。目前，中?；鸬慕鹑诠こ滩恳呀?jīng)形成從擇時(shí)、配置到選股等方面的一系列研究成果，并在今年順勢(shì)推出中海量化策略基金。

詹姆斯?西蒙斯的神話在中國(guó)證券市場(chǎng)能否再次實(shí)現(xiàn)?“當(dāng)其他人都擺西瓜攤的時(shí)候，我們擺了一個(gè)蘋果攤。”李延剛用一個(gè)形象的比喻來(lái)形容定量投資存國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的發(fā)展機(jī)遇。他認(rèn)為，目前國(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)定性投資者太多，競(jìng)爭(zhēng)激烈，而數(shù)量化投資者則太少，機(jī)會(huì)相對(duì)更多，競(jìng)爭(zhēng)也很小。李延剛表示，大量實(shí)征研究證明，中國(guó)證券市場(chǎng)為一個(gè)弱有效市場(chǎng)，市場(chǎng)上被錯(cuò)誤定價(jià)的股票相對(duì)較多，留給定量投資發(fā)掘市場(chǎng)非有效性的空間也就越大?；谶@種考慮，定量投資方法在中國(guó)的發(fā)展極具發(fā)展空間。

“今年推出量化基金并非一時(shí)的心血來(lái)潮，一方面中海基金金融工程部已經(jīng)逐漸成熟，而另一方面也是出于市場(chǎng)時(shí)機(jī)的考慮。”李延剛強(qiáng)調(diào)。

他認(rèn)為，在經(jīng)歷2008年的巨幅下跌后，市場(chǎng)底部已經(jīng)基本確立，目前小盤股估值相對(duì)較貴，短期內(nèi)市場(chǎng)可能會(huì)以調(diào)整為主，但未來(lái)市場(chǎng)走勢(shì)仍然存在諸多不確定。在此背景下，如何把握結(jié)構(gòu)性機(jī)會(huì)將是未來(lái)投資關(guān)鍵之所在，利用數(shù)量模型進(jìn)行分析和投資的量化基金具備更好的適應(yīng)性。中海量化策略基金將把握市場(chǎng)調(diào)整時(shí)機(jī)，采用數(shù)量化模型選人具有估值優(yōu)勢(shì)和成長(zhǎng)優(yōu)勢(shì)的大中盤股票作為基石，輔之以部分優(yōu)質(zhì)的小盤股票。

“量體裁衣”完善全程量化流程

據(jù)了解，中海量化策略基金的全程量化流程分三個(gè)步驟，即選股策略自下而上，施行一級(jí)股票庫(kù)初選、二級(jí)股票庫(kù)精選以及投資組合行業(yè)權(quán)重配置的全程數(shù)量化。

“就像裁縫做衣服一樣，量化基金在投資中也要通過(guò)‘量體裁衣’來(lái)完善全程量化流程。通過(guò)全程量化與基金經(jīng)理的思想相配合，才能做出優(yōu)質(zhì)的量化基金。”李延剛表示。

首先，選取代表性最強(qiáng)的反映公司盈利能力的指標(biāo)，對(duì)于所有的A股上市公司進(jìn)行篩選從而得到一級(jí)股票庫(kù)。“主要通過(guò)對(duì)所有A股股票過(guò)去三年平均EPS(每股收益)、ROE(凈資產(chǎn)收益率)、毛利率三項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行篩選，它們能分別較好的反映上市公司的獲利能力，從而得到一級(jí)股票庫(kù)。”李延剛說(shuō)。

其次，通過(guò)盈利性指標(biāo)、估值指標(biāo)、一致預(yù)期指標(biāo)，熵值法確定指標(biāo)權(quán)重后，對(duì)一級(jí)庫(kù)股票進(jìn)行打分排名，從而篩選出二級(jí)股票庫(kù)。其中，一致預(yù)期指標(biāo)則是通過(guò)各券商分析師的調(diào)查后，得出上市公司盈利預(yù)期數(shù)據(jù)平均值，以此權(quán)威性地反映市場(chǎng)對(duì)公司未來(lái)盈利的預(yù)期水平?！爸泻Ａ炕鹨胍恢骂A(yù)期作為選股指標(biāo)，可以全面、權(quán)威的反應(yīng)市場(chǎng)對(duì)上市公司未來(lái)盈利的預(yù)期水平，為投資決策提供更為真實(shí)和前瞻性的依據(jù)。與此同時(shí)，還可以根據(jù)預(yù)期的變化及時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，更加適應(yīng)股市的震蕩波動(dòng)?！崩钛觿倧?qiáng)調(diào)。

篇4

[關(guān)鍵詞]量化投資；Alpha策略；意義；方法

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.25.083

Alpha策略最初的理論基礎(chǔ)是套期保值，是由美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家H.working提出的，隨后股指期貨的面市，量化研究便激發(fā)了人們濃厚的興趣。傳統(tǒng)的資產(chǎn)管理者理念的哲學(xué)基礎(chǔ)大部分為追求收益風(fēng)險(xiǎn)平衡，然而平均市場(chǎng)收益與超額收益又很難達(dá)到絕對(duì)的均衡，因此將超額收益也即Alpha分離出來(lái)，建立起基于Alpha策略的量化投資，有助于指導(dǎo)投資實(shí)踐。

1 Alpha策略在量化投資中的應(yīng)用意義

量化投資指的是以現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)為依托，通過(guò)建立科學(xué)的數(shù)學(xué)模型，在充分掌握投資環(huán)境的基礎(chǔ)上踐行投資策略，達(dá)到預(yù)期的投資效果。采用量化投資方式的優(yōu)點(diǎn)包括其具有相當(dāng)嚴(yán)格的紀(jì)律性、系統(tǒng)性，并且對(duì)投資分析更加準(zhǔn)確與及時(shí)，同時(shí)還具有分散化的特點(diǎn)，這使得策略的實(shí)施過(guò)程更加的機(jī)動(dòng)靈活。量化投資過(guò)程使用的具體策略通常有量化選股、量化擇時(shí)、統(tǒng)計(jì)套利、高頻交易等，每一種策略在應(yīng)用過(guò)程各有千秋，而Alpha策略屬于量化選股的范疇。傳統(tǒng)的定性投資也是投資人基于一種投資理念或者投資策略來(lái)完成整個(gè)投資活動(dòng)的，最終的目的是要獲得市場(chǎng)的占有率，并從中取得豐厚的利潤(rùn)。從這個(gè)角度來(lái)衡量，量化投資與傳統(tǒng)投資的本質(zhì)并無(wú)多大差別。唯一不同的是量化投資對(duì)信息處理方式上和傳統(tǒng)定性投資有著很大的差異性，它是基于現(xiàn)代信息技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和現(xiàn)代金融工程理論的基礎(chǔ)上完成對(duì)各類數(shù)據(jù)信息的高效處理，在對(duì)信息處理的速度、廣度上是傳統(tǒng)定性投資無(wú)法比擬的。在對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)的控制方面也具有很大的優(yōu)勢(shì)，是國(guó)際投資界興起的新型投資理念和應(yīng)用方法，也在日益成為機(jī)構(gòu)投資者和個(gè)人投資者共同選用的有效投資方案?，F(xiàn)階段量化投資的技術(shù)支撐和理論建設(shè)的基礎(chǔ)包括人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、支持向量機(jī)、分形理論等，這些現(xiàn)代信息處理與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方式為量化投資的可操作性提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

Alpha策略在量化投資中的使用優(yōu)點(diǎn)主要是對(duì)投資指數(shù)所具有的價(jià)值分析與評(píng)定。它不是依賴于對(duì)大盤的走向變化或者不同股票組合策略趨勢(shì)的分析，對(duì)投資價(jià)值的科學(xué)分析與合理評(píng)估更能吸引投資者的目光。Alpha策略重視對(duì)沖系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)所獲得的絕對(duì)收益，在股票投資市場(chǎng)上是一種中性的投資方式，具體的程序有選擇資產(chǎn)、對(duì)資產(chǎn)的優(yōu)化組合、建立具體組合方式、定期進(jìn)行調(diào)整。為了促進(jìn)該策略在投資市場(chǎng)中獲得良好的收益，就必須先要重視優(yōu)秀的選股策略，其次是重視期貨對(duì)沖平均市場(chǎng)收益的時(shí)候所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)控制問(wèn)題。對(duì)沖系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，若是能夠及時(shí)地對(duì)投資組合與相關(guān)的股指期貨的平均市場(chǎng)收益指進(jìn)行精準(zhǔn)地判定和預(yù)測(cè)，那么將會(huì)對(duì)整個(gè)投資行為產(chǎn)生積極的影響。

2 基于Alpha策略的量化投資具體策略和實(shí)踐方法

通常情況下，Alpha策略所獲得的實(shí)際收益并不是一成不變的，這與該策略本身的特定有關(guān)，具體表現(xiàn)在周期性與時(shí)變性上。

Alpha策略的時(shí)變性主要是指當(dāng)時(shí)間產(chǎn)生變化時(shí)，超額收益也會(huì)隨之而改變。需要清除的是Alpha反映的就是上市公司超越市場(chǎng)的預(yù)期收益，因此屬于公司資產(chǎn)未來(lái)估值預(yù)期的范疇，所以上市公司自身所處的發(fā)展階段和發(fā)展環(huán)境不同，那么就會(huì)給Alpha帶來(lái)影響。由于時(shí)變性的特點(diǎn)，這就給策略的具體估計(jì)模型的設(shè)立帶來(lái)了更多不可確定的因素，為此，參照對(duì)Alpha滿足不同動(dòng)態(tài)假設(shè)的理論基礎(chǔ)，建立起一個(gè)可以獲得不同種類估算的模型，同時(shí)假定在同一個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)，超額收益和市場(chǎng)平均收益都保持恒定不變，這就極大地簡(jiǎn)化了計(jì)算的過(guò)程與步驟。也就是說(shuō)在該段時(shí)間內(nèi)，市場(chǎng)上股票投資組合基本面不會(huì)有太大的變化與波動(dòng)，這就與實(shí)際的投資狀況基本達(dá)成一致。對(duì)于投資策略的調(diào)整則要根據(jù)上市公司重大事項(xiàng)發(fā)生情況而定，那么估算的時(shí)間單位周期可以采用每日或者每周估算，對(duì)每一個(gè)季度的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整也可以作為一種調(diào)整方式，反映公司季度行情。對(duì)于具體證券而言，采用季度或者每周的調(diào)整頻率則不是最為理想的，還要針對(duì)公司情況與市場(chǎng)行情綜合調(diào)整。

Alpha的周期性特點(diǎn)在交替出現(xiàn)的正負(fù)號(hào)上最為突出，導(dǎo)致這一情況產(chǎn)生的原因主要是行業(yè)的周期性特征與套利效應(yīng)共同造成的。具體而言，首先不同類型的證券分別屬于不同的行業(yè)所有，當(dāng)行業(yè)處于景氣周期循環(huán)狀態(tài)下會(huì)影響Alpha的符號(hào)與大小，同時(shí)景氣程度的深與淺也會(huì)對(duì)此產(chǎn)生影響。其次一個(gè)股票組合產(chǎn)生非常大的超額收益情況下，市場(chǎng)中的其他機(jī)構(gòu)投資者或者個(gè)人投資者就會(huì)不斷地參與到該組合的投資中來(lái)，最后會(huì)導(dǎo)致Alpha逐漸接近于零。因此在建立不同策略的組合方面，要針對(duì)每一個(gè)季度的具體情況和波動(dòng)率，進(jìn)行綜合性地評(píng)價(jià)與分析，并及時(shí)地做出必要的調(diào)整，以便最大限度地獲得市場(chǎng)收益。

量化投資中的Alpha策略并不是一種單一類型的策略，不同的策略都在尋求獲得超額收益的市場(chǎng)機(jī)會(huì)和可能性?，F(xiàn)階段市場(chǎng)上采用的Alpha策略主要有多因子選股策略、動(dòng)量策略或者反轉(zhuǎn)策略、波動(dòng)性策略、行業(yè)輪動(dòng)策略、行為偏差策略等，每一種策略在具體實(shí)施過(guò)程中都有其特征性，并且可以相互結(jié)合使用，發(fā)揮出綜合預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)的作用。

多因子選股策略是必要和常用的選股方式，最大的優(yōu)勢(shì)是可以將不同種類和模塊的信息進(jìn)行高效化綜合分析與評(píng)價(jià)后，確定一個(gè)選股最佳方案，從而對(duì)投資行為進(jìn)行指導(dǎo)。該種選股策略的模型在建立方面比較容易，是量化投資中的常用方式。同時(shí)多因子模型對(duì)反映市場(chǎng)動(dòng)向方面而言具有一定的穩(wěn)定和可靠性，這是因?yàn)樗x取的衡量因子中，總有一些可以把握住市場(chǎng)發(fā)展行情的特征，從而體現(xiàn)其本來(lái)就有的參考價(jià)值。所以在量化投資過(guò)程中，很多投資者都使用多因子模型對(duì)其投資行為進(jìn)行評(píng)估，無(wú)論是機(jī)構(gòu)投資者或者是個(gè)人投資者，都能夠從中受益。多因子選股策略模型的建立重點(diǎn)在于對(duì)因子的剔除和選擇上，并要合理判斷如何發(fā)揮每一個(gè)因子的作用，做出綜合性的評(píng)定。

動(dòng)量策略的投資方式主要是根據(jù)價(jià)格動(dòng)量、收益動(dòng)量的預(yù)期與評(píng)定，對(duì)股票的投資進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，尤其是針對(duì)本身具有價(jià)格動(dòng)量的股票，或者分析師對(duì)股票的收益已經(jīng)給予一定評(píng)級(jí)的股票，動(dòng)量策略的應(yīng)用效果會(huì)比較理想。在股票的持有期限內(nèi)，某一只股票在或者股票投資的組合在上一段時(shí)間內(nèi)的表現(xiàn)均佳，那么則可以判斷在下一段時(shí)間內(nèi)也會(huì)具有同樣的理想表現(xiàn)，這就是動(dòng)量效應(yīng)的評(píng)價(jià)依據(jù)，從而對(duì)投資者的行為起到一定的影響作用。反轉(zhuǎn)策略和動(dòng)量策略恰好相反，是指某一只股票或者股票投資組合在上一段時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)很不理想，然而在下一個(gè)時(shí)期反而會(huì)有突出的表現(xiàn)，這也給投資者帶來(lái)了一線希望，并對(duì)影響到下一步的投資策略的制定。

波動(dòng)性策略也是Alpha策略的一種方式，主要是利用對(duì)市場(chǎng)中的各股運(yùn)動(dòng)和發(fā)展?fàn)顟B(tài)的細(xì)致觀察與理智分析后，列出一些具有相當(dāng)大的波動(dòng)性的股票，同時(shí)這些股票的收益相關(guān)性也比較低，對(duì)此加以動(dòng)態(tài)化的調(diào)整和規(guī)劃，從而逐漸獲得超額收益的過(guò)程。在一些多因子選股策略中也有機(jī)構(gòu)投資者或者個(gè)人投資者將股票具有的波動(dòng)性作為考察與評(píng)價(jià)因子之一，波動(dòng)性策略經(jīng)常和其他策略相結(jié)合來(lái)評(píng)價(jià)，這說(shuō)明股票投資市場(chǎng)本身就具有一定的波動(dòng)性，因此在投資過(guò)程中要慎重對(duì)待。

行業(yè)輪動(dòng)策略和行為偏差策略的應(yīng)用頻率不似前面幾種高，但也會(huì)和另外幾種策略相互結(jié)合使用。行業(yè)輪動(dòng)策略主要是為了充分掌握市場(chǎng)行業(yè)輪動(dòng)機(jī)制與特征，從而可以獲得高額的收益，對(duì)行業(yè)之間的投資也可以非常高效和準(zhǔn)確地進(jìn)行，對(duì)把握正確的時(shí)機(jī)有很大的優(yōu)勢(shì)。行為偏差策略目的是窺探到股票市場(chǎng)中存在的過(guò)度反應(yīng)或者反應(yīng)不足等現(xiàn)象，這些都屬于股票投資市場(chǎng)的偏差，從而可以通過(guò)投資者對(duì)不同股票抱有的差異化評(píng)價(jià)來(lái)實(shí)現(xiàn)超額收益。

篇5

本刊記者專訪了建信責(zé)任ETF、建信社會(huì)責(zé)任聯(lián)接基金經(jīng)理葉樂(lè)天，為我們揭開(kāi)量化投資的面紗。來(lái)自浙江，北大數(shù)學(xué)系出身的葉樂(lè)天，談起量化投資，如數(shù)家珍。在他看來(lái)，量化投資與基本面投資在方法論上有較大差別。后者類似中醫(yī)，通過(guò)實(shí)地調(diào)研考察，望聞問(wèn)切，接觸病人，獲取信息，加以判斷；前者則把影響投資的各方面情況以及投資邏輯轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)和模型，類似西醫(yī)，用醫(yī)療設(shè)備對(duì)病人進(jìn)行體檢和化驗(yàn)，更重視借助圖表和數(shù)據(jù)對(duì)病人的病情做出判斷，因此能做到不見(jiàn)病人而對(duì)其基本特征了如指掌。

：請(qǐng)通俗介紹一下什么是量化投資，它的發(fā)展情況如何？

葉樂(lè)天：中國(guó)量化投資研究院院長(zhǎng)陳工孟曾做過(guò)這樣的描述：第一批聰明人叫金融學(xué)家，他們發(fā)明了各種各樣的金融衍生品賺得盆滿缽滿；第二批聰明人叫數(shù)學(xué)家，他們通過(guò)各種數(shù)據(jù)模型去發(fā)現(xiàn)了一些不合理的現(xiàn)象，同時(shí)發(fā)現(xiàn)了賺錢的機(jī)會(huì)，然而數(shù)學(xué)家不知道怎么把錢賺到手；第三批聰明人就是IT工程師、軟件工程師，他們幫助第二批聰明人實(shí)現(xiàn)了賺錢的機(jī)會(huì)。而“量化投資”就是高端的金融人才、數(shù)學(xué)家和一流的IT工程師的復(fù)合。在美國(guó)有一種說(shuō)法，最聰明的人，最高端的技術(shù)首先應(yīng)用在兩個(gè)領(lǐng)域，一個(gè)領(lǐng)域就是國(guó)防，第二個(gè)領(lǐng)域就是華爾街。

量化投資從20世紀(jì)70年代在美國(guó)興起，經(jīng)過(guò)40多年的發(fā)展，已經(jīng)成為西方金融市場(chǎng)最為重要的投資方式之一。從20世紀(jì)90年代初期開(kāi)始，量化投資的資產(chǎn)管理規(guī)模迅速增長(zhǎng)，2000～2007年，美國(guó)的量化投資總規(guī)模增長(zhǎng)了4倍多。2011年美國(guó)的量化投資和對(duì)沖基金的規(guī)模經(jīng)過(guò)金融危機(jī)以后再創(chuàng)新高，達(dá)到了2萬(wàn)多億美元的規(guī)模。

2009年被稱為中國(guó)量化投資元年。隨著2010年股指期貨的推出，金融衍生品迅速登上中國(guó)資本市場(chǎng)的舞臺(tái)，為量化投資的發(fā)展創(chuàng)造了有利的條件，而量化投資的發(fā)展為投資者提供了可選擇的、非常有優(yōu)勢(shì)地位的投資方式。

：量化投資與價(jià)值投資有什么關(guān)系？

葉樂(lè)天：資本市場(chǎng)之大，每位強(qiáng)者都有自己的成功之道。相對(duì)于巴菲特過(guò)去20年平均20%的年回報(bào)率，有位中國(guó)人不太熟悉的高手更勝一籌，他就是華爾街的“模型先生”詹姆斯·西蒙斯。西蒙斯創(chuàng)辦的大獎(jiǎng)?wù)禄饛?989年到2006年的平均年收益率高達(dá)38.5%，凈回報(bào)率超過(guò)巴菲特，即使在次貸危機(jī)爆發(fā)市場(chǎng)一片陰霾的2007年，他的基金回報(bào)都高達(dá)85%。

與股神巴菲特的“價(jià)值投資”不同，西蒙斯的投資成就依靠的是“量化投資”。這位24歲起就出任哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)系教授的數(shù)學(xué)天才，依靠數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)技術(shù)捕捉著市場(chǎng)機(jī)會(huì)。他認(rèn)為，數(shù)學(xué)模型比主動(dòng)投資能夠更有效地降低風(fēng)險(xiǎn)。雖然中國(guó)人對(duì)西蒙斯這個(gè)名字還比較陌生，但量化投資產(chǎn)品在華爾街已經(jīng)非常普遍。

：為什么說(shuō)量化投資像西醫(yī)？

葉樂(lè)天：隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度的提高，華爾街的量化投資已經(jīng)發(fā)展到爭(zhēng)取幾毫秒的機(jī)會(huì)。同一個(gè)套利機(jī)會(huì)下，誰(shuí)下單早，誰(shuí)就能抓住機(jī)會(huì)。盡管大家爭(zhēng)取的可能是萬(wàn)分之一的收益，但是通過(guò)每天大量的交易，日積月累，就能取得很高的回報(bào)。

與市場(chǎng)熟悉的定性投資相比，量化投資在研究方法上與其有著很大不同。定性投資主要通過(guò)公司基本面研究進(jìn)行投資決策。需要基金經(jīng)理到企業(yè)調(diào)研，看研究報(bào)告，與高管深入交流、了解大股東訴求，了解公司發(fā)展規(guī)劃之類，有深度。量化投資則注重廣度，比如市場(chǎng)上有2000只股票，量化投資會(huì)通過(guò)計(jì)算機(jī)比較2000只股票的數(shù)據(jù)，找出上漲個(gè)股共同的特征因子進(jìn)行投資。與定性投資產(chǎn)品的基金經(jīng)理經(jīng)常出差不同，我主要的工作都在案頭——搜集數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)、還有編程。

定性投資和定量投資的差異如同中醫(yī)和西醫(yī)的關(guān)系。定性投資更像中醫(yī)，更多地依靠經(jīng)驗(yàn)和感覺(jué)判斷病在哪里；定量投資更像西醫(yī)，依靠模型判斷，模型對(duì)于基金經(jīng)理的作用就像CT機(jī)對(duì)于醫(yī)生的作用。

：如何選擇量化投資產(chǎn)品尤其是指數(shù)基金？

葉樂(lè)天：目前，量化投資在中國(guó)公募基金市場(chǎng)的形態(tài)還比較簡(jiǎn)單，主要可以分為被動(dòng)型的和主動(dòng)型的。被動(dòng)型的量化產(chǎn)品包括了大量的指數(shù)基金；主動(dòng)型的量化產(chǎn)品則主要有3種模式，分別是“多因子型”、“事件型”和“宏觀擇時(shí)型”的。事件型和宏觀擇時(shí)型相對(duì)容易理解。多因子型，就是通過(guò)比較數(shù)據(jù)，篩選出個(gè)股走勢(shì)變化的關(guān)聯(lián)因子，然后，在未來(lái)個(gè)股走勢(shì)出現(xiàn)類似因子時(shí)，觸發(fā)交易，從中取得收益。

在公募產(chǎn)品中，以指數(shù)型產(chǎn)品為主，主動(dòng)量化的產(chǎn)品數(shù)量稀少。公募基金受制于交易監(jiān)管規(guī)則，比如在同一天的交易中，不能對(duì)同一標(biāo)的做反向交易，在衍生品工具的使用上也非常有限，所以做主動(dòng)量化的產(chǎn)品較少。同時(shí)，量化投資不像定性研究，對(duì)單個(gè)公司研究得很透，經(jīng)得起很大的波動(dòng)，追求的漲幅也大。量化投資通常追求很小的漲幅，但業(yè)績(jī)比較穩(wěn)定。而且，歷史上指數(shù)基金的業(yè)績(jī)表現(xiàn)還算穩(wěn)定，主動(dòng)量化基金產(chǎn)品的穩(wěn)定性稍差，而業(yè)績(jī)穩(wěn)定對(duì)開(kāi)放式基金更加重要。此外，市場(chǎng)深度不夠也制約了量化產(chǎn)品在中國(guó)的發(fā)展。公募基金的規(guī)模通常比較大，如果做主動(dòng)型的產(chǎn)品，更換持倉(cāng)的沖擊成本就比較大。

不過(guò)，對(duì)于普通投資者而言，要投資量化基金時(shí)，并不是非要弄懂基金的運(yùn)作模型。選擇一只量化產(chǎn)品與選擇普通的基金產(chǎn)品，方法并沒(méi)有太大的差異。首先，投資者需要了解量化產(chǎn)品的過(guò)往業(yè)績(jī)，如果基金持續(xù)一段時(shí)間業(yè)績(jī)表現(xiàn)優(yōu)秀，說(shuō)明這種模型相對(duì)來(lái)說(shuō)是較為可靠的。其次，就是看基金經(jīng)理的投資理念和思路方法投資者是否認(rèn)可，因?yàn)榛鸾?jīng)理正是模型的制定者。最后應(yīng)當(dāng)考慮個(gè)人整體的資產(chǎn)配置，從長(zhǎng)期的角度對(duì)基金產(chǎn)品進(jìn)行合理配置，不用過(guò)多地顧慮投資時(shí)機(jī)。

篇6

在銀華基金副總經(jīng)理兼量化投資總監(jiān)周毅看來(lái)，量化投資成功的關(guān)鍵在于團(tuán)隊(duì)。

以分級(jí)基金為突破口　首戰(zhàn)告捷

量化投資在股票市場(chǎng)的運(yùn)用范圍較廣，包括金融工具設(shè)計(jì)、指數(shù)增強(qiáng)、市場(chǎng)中立阿爾法模型以及套利策略等多個(gè)方面。在反復(fù)比較、深思熟慮后，周毅選擇將金融工具創(chuàng)新作為突破口。

周毅認(rèn)為，相比于其他量化投資領(lǐng)域，金融工具與市場(chǎng)地域性特征關(guān)聯(lián)度最低，因此移植性最強(qiáng)，成功概率越高，同時(shí)在中國(guó)市場(chǎng)相對(duì)比較欠缺。所有的金融工具中，在國(guó)外使用得最廣泛的就是結(jié)構(gòu)化。周毅首戰(zhàn)試水分級(jí)基金。這是在當(dāng)時(shí)法規(guī)允許范圍內(nèi)可實(shí)現(xiàn)的融資性結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品，其A類份額具有類固定收益特征，B類份額具有杠桿特征，滿足3類投資者的需求。

截至今日，銀華共推出了3只指數(shù)分級(jí)基金和一只股票型分級(jí)基金，包括銀華深100（首只深100分級(jí)指基）、銀華中證等權(quán)重90（首只等權(quán)重分級(jí)指基）、銀華中證內(nèi)地資源（首只投資主題指數(shù)的分級(jí)基金）和銀華消費(fèi)主題（首只主動(dòng)管理的主題類分級(jí)基金）。據(jù)金牛理財(cái)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)，這4只分級(jí)基金占據(jù)目前市場(chǎng)上分級(jí)基金規(guī)模的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，并且創(chuàng)造了多個(gè)第一：銀華深100是上市首只首日出現(xiàn)雙溢價(jià)的分級(jí)基金，也是目前場(chǎng)內(nèi)規(guī)模最大的基金，約為150億元左右；銀華中證等權(quán)重90是第一個(gè)觸閥值折算的分級(jí)基金，為所有分級(jí)產(chǎn)品的發(fā)展完善和風(fēng)險(xiǎn)控制，提供了可借鑒的寶貴經(jīng)驗(yàn)。

看好中國(guó)量化投資“錢景”

不過(guò)，分級(jí)基金只是整個(gè)量化投資運(yùn)用中金融工具設(shè)計(jì)的一部分，其發(fā)展的背景是目前國(guó)內(nèi)衍生品缺乏的現(xiàn)狀。周毅表示：“我們想做全方位的量化投資，包含量化投資的各個(gè)領(lǐng)域?！?/p>

2012年以來(lái)，銀華的多只專戶產(chǎn)品已經(jīng)成功在A股市場(chǎng)上，綜合運(yùn)用以上兩項(xiàng)策略。據(jù)記者了解，銀華專戶產(chǎn)品中，表現(xiàn)最好的賬戶年化收益（扣除各種費(fèi)率后）大幅超越同期滬深300指數(shù)，波動(dòng)率僅約為滬深300波動(dòng)率的1/3。盡管受現(xiàn)有法規(guī)和交易平臺(tái)限制，在美國(guó)運(yùn)用的量化策略大多數(shù)無(wú)法在A股實(shí)現(xiàn)，但銀華在專戶對(duì)沖產(chǎn)品上的成功嘗試，證明了在國(guó)內(nèi)利用量化投資方法，可以獲得絕對(duì)收益。而且隨著各種限制的寬松化以及杠桿機(jī)制的引入，量化絕對(duì)收益產(chǎn)品可以擁有巨大的發(fā)展空間，中國(guó)式量化投資前景廣闊。

志做國(guó)內(nèi)旗艦量化團(tuán)隊(duì)

周毅將銀華目前在量化投資領(lǐng)域所取得的諸多成就，都?xì)w功于其全業(yè)務(wù)線的量化團(tuán)隊(duì)打造。銀華在業(yè)內(nèi)屬于較早開(kāi)展專門的量化投資研究的公司之一，目前量化投資團(tuán)隊(duì)已經(jīng)達(dá)到16人，職責(zé)涵蓋了金融工具、α策略、套利及實(shí)時(shí)風(fēng)控等量化投資的各個(gè)業(yè)務(wù)鏈。

篇7

胡俊敏是物理學(xué)博士，她是怎樣跨專業(yè)從事投資行業(yè)？

她管理的博時(shí)特許價(jià)值基金，從2012年6月接手到年底，凈值增長(zhǎng)幅度居同類前20%，她是通過(guò)怎樣的操作大幅提升基金業(yè)績(jī)？

博時(shí)特許價(jià)值基金是量化基金，量化基金的操作又有怎樣特點(diǎn)？

每日基金特邀胡俊敏博士，傾聽(tīng)她的人生經(jīng)歷和投資理念。

張學(xué)慶：從您的簡(jiǎn)歷來(lái)看，是物理學(xué)博士，這是典型的理科學(xué)科，當(dāng)然您后來(lái)又做過(guò)量化研究的工作，但您目前從事的工作是投資，是屬于金融學(xué)這類范疇，這兩個(gè)學(xué)科距離特別大。您之前研究的物理學(xué)、化學(xué) ，對(duì)于投資有何幫助？

胡俊敏：當(dāng)年念物理，現(xiàn)在做投資，不是事先計(jì)劃好的，而是當(dāng)時(shí)的歷史環(huán)境造成的。我大學(xué)的時(shí)候是八十年代，中國(guó)還沒(méi)有股市，我連股票是什么都沒(méi)有概念。因?yàn)槲冶容^喜歡跟數(shù)字打交道，就學(xué)了物理。去哈佛后，剛好碰上一些量化金融理論得到應(yīng)用，華爾街需要有很強(qiáng)數(shù)理根基的人才。而由于美國(guó)經(jīng)濟(jì)不景氣，教育經(jīng)費(fèi)不足，學(xué)術(shù)界又人才過(guò)剩，于是華爾街就吸引了大批的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)或物理的博士。我在哈佛有機(jī)會(huì)初步了解到金融投資。

現(xiàn)在回頭看，我學(xué)物理出身，做過(guò)材料研究，做過(guò)量化研究，現(xiàn)在做量化投資， 不是必經(jīng)之路，但是確實(shí)每一段經(jīng)歷形成了我自己的知識(shí)結(jié)構(gòu)，對(duì)我的投資理念的形成有不同程度的影響。

對(duì)于市場(chǎng)的理解。市場(chǎng)是否處于均衡的狀態(tài)，金融界有很多爭(zhēng)論。統(tǒng)計(jì)物理關(guān)于均衡非均衡態(tài)的理論以及量子力學(xué)的不確定原理我覺(jué)得一定程度上也適用于股票市場(chǎng)。股票市場(chǎng)不停地有新的信息，不同投資者對(duì)信息的接受和反饋不是瞬時(shí)的。另一方面，投資者行為與股價(jià)又是互相影響的，所以市場(chǎng)是處在一種不完全均衡的狀態(tài)。市場(chǎng)過(guò)熱現(xiàn)象也是不均衡態(tài)的一種表現(xiàn)。

數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)上幾率分布的概念在投資中是至關(guān)重要的。經(jīng)常有投資者問(wèn)我，你覺(jué)得下面一個(gè)月市場(chǎng)是漲還是跌，其實(shí)這是很難預(yù)測(cè)的，滬深300指數(shù)平均月收益為0.5%，但月波動(dòng)率有9.1%，一個(gè)月的收益有2/3的幾率分布在-8.6%到9.6%之間，波動(dòng)性非常大。

邏輯思維方式和分析解決問(wèn)題的能力。研究生的時(shí)候我做的是實(shí)驗(yàn)物理。就是通過(guò)對(duì)一些現(xiàn)象的觀察和研究，找出規(guī)律，驗(yàn)證和發(fā)現(xiàn)基本原理。投資中由于信息多，頻繁、且不完全，具備理性的邏輯思維和抓住問(wèn)題本質(zhì)的能力就非常重要。

張學(xué)慶：除了在學(xué)校中所學(xué)的知識(shí)，在后來(lái)工作中，還需要增加哪一方面的訓(xùn)練？才能成為一名合格的基金經(jīng)理。

胡俊敏：量化基金經(jīng)理需要的知識(shí)面比較廣。除了比較強(qiáng)的數(shù)理基礎(chǔ)和編程能力，下面幾個(gè)方面的知識(shí)也是非常重要的。

基礎(chǔ)金融知識(shí)：我業(yè)余選修金融方面的課，并通過(guò)準(zhǔn)備CFA的考試補(bǔ)上金融知識(shí)的缺。爭(zhēng)取到量化分析師的工作機(jī)會(huì)

量化投資管理：這有一整套理論框架。我當(dāng)時(shí)在巴克萊資產(chǎn)管理公司任基金經(jīng)理，有幸參加了《主動(dòng)組合管理》作者Ron Kahn的課程。這本書(shū)被認(rèn)為是量化投資的圣經(jīng)。

行為金融：指由于投資者心理或思維偏差造成市場(chǎng)不有效的各種現(xiàn)象。量化投資之所以可行，就是因?yàn)楣蓛r(jià)由于各種原因而偏離其真實(shí)價(jià)格，有一定統(tǒng)計(jì)性規(guī)律可循。

市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)：需要積累，我目前也在逐步積累A股市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)。

有志加入到量化投資行業(yè)中的朋友們可以針對(duì)各自的知識(shí)結(jié)構(gòu)，制定出自己的準(zhǔn)備計(jì)劃。

張學(xué)慶： 您一個(gè)人管理5只基金，這可能得益于采用了量化的方法，同時(shí)管理五只基金，你會(huì)采取怎樣的分配方法來(lái)統(tǒng)籌自己在五只基金間的精力分配？

胡俊敏：這就是量化投資的優(yōu)勢(shì)。首先，整個(gè)投資流程高度自動(dòng)化、系統(tǒng)化。每天開(kāi)盤前，所有基金及模型所需數(shù)據(jù)都已更新到基金管理系統(tǒng)里。其次，量化投資團(tuán)隊(duì)，基金經(jīng)理后面有基金經(jīng)理助理、量化分析師及IT的支持。基金經(jīng)理只需將時(shí)間花在最關(guān)鍵的地方。具體講，

量化基金，比如我管理的特許價(jià)值，以及和王紅欣博士共同管理的裕富滬深300基金：更多的是模型管理，而不是個(gè)股管理。組合里的股票可能有上百只，但是我需要管理的是有二、三十信號(hào)構(gòu)成的模型和一些組合構(gòu)建的參數(shù)。需要交易的時(shí)候，可以根據(jù)模型用優(yōu)化系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算，我會(huì)檢查模型結(jié)果是否正確，然后批量交易，而不是一個(gè)股票一個(gè)股票地分析、決定。。

張學(xué)慶： 您管理的基金比較多，有主動(dòng)配置型，有被動(dòng)配置型。能否給基金投資者一些建議，那類基金適合哪些投資者投資？

胡俊敏：特許價(jià)值基金是一只主動(dòng)股票型基金，通過(guò)量化多因子選股模型在各行業(yè)內(nèi)精選個(gè)股，以期獲得長(zhǎng)期跑贏市場(chǎng)的超額收益。風(fēng)險(xiǎn)要比純被動(dòng)或增強(qiáng)指數(shù)型基金高，但是超額收益的空間也高，適于有中等風(fēng)險(xiǎn)承受力，投資期間較長(zhǎng)，對(duì)收益有較高要求的投資者，也可作為長(zhǎng)期資產(chǎn)配置的一個(gè)成分。

張學(xué)慶：做為基金投資者，如果不看好市場(chǎng)，您認(rèn)為他們有幾個(gè)措施能夠躲開(kāi)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

胡俊敏：根本解決的方法是調(diào)整資產(chǎn)配置比例。如果對(duì)股票市場(chǎng)的未來(lái)不看好，那就降低在股票類資產(chǎn)的配置，將賣出的資金放到債券、其它投資品種、或現(xiàn)金上。因?yàn)閷?duì)于市場(chǎng)的判斷很難百發(fā)百中，所以在調(diào)整配置的時(shí)候即使不看好股票市場(chǎng)，仍然建議保留一定的股票類資產(chǎn)，市場(chǎng)走勢(shì)常是不確定的。

同時(shí)，普通投資者擇時(shí)的能力是比較差的。所以我給普通投資者的建議是1）采取定額定投的策略，牛熊市無(wú)阻的堅(jiān)持投資。2）不要將所有的雞蛋放在一個(gè)籃子里。分散投資，做長(zhǎng)期資產(chǎn)配置。長(zhǎng)期而言所承受的風(fēng)險(xiǎn)是有收益的。

張學(xué)慶： 博時(shí)特許價(jià)值現(xiàn)在規(guī)模是11億，一個(gè)基金經(jīng)理，他管理的資金到達(dá)多大規(guī)模之后，就會(huì)影響到業(yè)績(jī)的增長(zhǎng)，這也提醒投資者，選擇基金時(shí)也要注意規(guī)模。

篇8

基于計(jì)算機(jī)公式和機(jī)器交易的量化投資，在華爾街由來(lái)已久甚至已經(jīng)“統(tǒng)治華爾街”。由于國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)起步較晚，自2002年第一只公募量化基金成立，量化基金始終處于徘徊、緩慢發(fā)展態(tài)勢(shì)。 2015年，量化產(chǎn)品終于集中爆發(fā)，到2016年，A股市場(chǎng)動(dòng)蕩，量化基金大放異彩，占領(lǐng)了多個(gè)公募基金收益排行榜冠軍位置，各基金公司紛紛加緊產(chǎn)品布局。

然而，2017年市場(chǎng)行情突然逆轉(zhuǎn)，中小市值股票超跌樂(lè)兀模型建立于“回測(cè)數(shù)據(jù)”的量化基金發(fā)展再次陷入困境。據(jù)iFinD不完全統(tǒng)計(jì)顯示，截至6月末，53只主動(dòng)型量化基金有半數(shù)以上業(yè)績(jī)告負(fù)。

其中，2016年最為熱門的量化基金產(chǎn)品長(zhǎng)信量化先鋒A，今年年初至6月30日，以-12.32%虧損幅度墊底。值得關(guān)注的是，經(jīng)過(guò)一輪宣傳推介和持續(xù)營(yíng)銷，長(zhǎng)信量化先鋒在2016年成為市場(chǎng)上第一只規(guī)模突破百億的量化基金，這也意味著量化投資業(yè)績(jī)稍顯起色，即在高位套牢為數(shù)不少的投資人。

同期，曾在2016年表現(xiàn)突出的創(chuàng)金合信量化多因子股票A、大摩多因子策略年內(nèi)分別虧損-9.78%、-13.37%。

截至一季度末，東方啟明量化先鋒混合、東興量化多策略混合、華潤(rùn)大元醫(yī)療保健量化混合等基金規(guī)模已低于5000萬(wàn)元的清盤線。

多位受訪業(yè)內(nèi)人士表示，對(duì)于量化基金的發(fā)展，基金業(yè)再度陷入“是否適合國(guó)內(nèi)市場(chǎng)”、“回測(cè)數(shù)據(jù)的可靠性”、“人和機(jī)器如何結(jié)合”等深度困境。

從“風(fēng)光無(wú)限”到“狂跌”

2015年以來(lái)，A股市場(chǎng)持續(xù)震蕩與低迷，加之“資產(chǎn)荒”的資產(chǎn)配置難題，量化投資成為公募基金必爭(zhēng)之地，特別是一些中小型公司，迫于同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)壓力，奮力打造“量化”特色。

以長(zhǎng)信基金公司為例?！肮疽恢焙苤匾暳炕a(chǎn)品的開(kāi)發(fā)?！遍L(zhǎng)信基金一位負(fù)責(zé)人介紹，長(zhǎng)信基金從2010年起開(kāi)始發(fā)行量化產(chǎn)品，到2017年一季度，旗下4只量化類權(quán)益類基金規(guī)模合計(jì)達(dá)到137.53億元，占全部權(quán)益類總規(guī)模的近50%，較2015年同期20.28億元規(guī)模大幅增長(zhǎng)。

同長(zhǎng)信基金一樣，富國(guó)基金、南方基金等也都曾表態(tài)重點(diǎn)建設(shè)“量化基金”產(chǎn)品線。

2016年，量化基金表現(xiàn)尤為突出，成立于2016年前的68只量化基金，有28只2016年取得了正收益，在40只下跌的基金中，跌幅超過(guò)5%的有19只，占比不足四分之一。與此同時(shí)，天相投顧的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2016年股票型基金全年平均下跌13.38%，混合型基金平均下跌8.61%。

根據(jù)上海一家大型基金公司管理層人士透露，長(zhǎng)信基金量化團(tuán)隊(duì)組建于2008年，約有10余人團(tuán)隊(duì)，盡管這一配置在業(yè)內(nèi)并不算太高，但是借助長(zhǎng)信量化先鋒短期業(yè)績(jī)優(yōu)秀，長(zhǎng)信基金專門針對(duì)量化展開(kāi)一系列的宣傳攻勢(shì)。

《財(cái)經(jīng)國(guó)家周刊》記者統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2016年，每個(gè)季度末長(zhǎng)信量化先鋒規(guī)模分別為31.16億元、46.16億元和74.47億元，當(dāng)年末，其規(guī)模已達(dá)到109.44億元，一度因?yàn)樯曩?gòu)火爆不得不“限購(gòu)”和分紅來(lái)降低基金規(guī)模。

“該基金成立以來(lái)多數(shù)時(shí)間內(nèi)偏重于投資中小盤成長(zhǎng)風(fēng)格個(gè)股。不少季度內(nèi)基金持有大盤、價(jià)值風(fēng)格個(gè)股占比幾乎為0，成長(zhǎng)風(fēng)格占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。”中銀國(guó)際證券有限責(zé)任公司孫昭楊表示。

因此，2016年四季度以來(lái)，市場(chǎng)風(fēng)格轉(zhuǎn)而尋求那些基本面扎實(shí)、業(yè)績(jī)穩(wěn)定的公司， 長(zhǎng)信量化先鋒在2016年11月突破高點(diǎn)后，便一路下滑直至墊底。這也意味著長(zhǎng)信量化先鋒背后接近最高點(diǎn)申購(gòu)，被套牢在高位。 進(jìn)入2017年之后，多家此前一直致力于量化投資研究的第三方機(jī)構(gòu)，開(kāi)始紛紛轉(zhuǎn)向FOF等研究領(lǐng)域，與新一個(gè)交易年量化基金業(yè)績(jī)萎靡大有關(guān)系。

而這并非市場(chǎng)個(gè)案，根據(jù)記者統(tǒng)計(jì)，從今年年初至6月30日跌幅墊底的光大保德信量化股票（-9.02%）、大摩量化多策略股票（-7.68%），其披露的持倉(cāng)風(fēng)格都是偏愛(ài)“中小創(chuàng)”。

同時(shí)，截至今年一季度，與長(zhǎng)信量化先鋒規(guī)模縮水至69.47億元的遭遇一樣，多個(gè)基金公司旗下量化產(chǎn)品還將面臨“清盤”，例如上述成立于2016年10月27日的東興量化多策略混合，2016年末規(guī)模為1.61億元，成立不到一年時(shí)間，其規(guī)模已至清盤線下。

另外，據(jù)《財(cái)經(jīng)國(guó)家周刊》記者了解，進(jìn)入2017年之后，多家此前一直致力于量化投資研究的第三方機(jī)構(gòu)，開(kāi)始紛紛轉(zhuǎn)向FOF等研究領(lǐng)域，與新一個(gè)交易年量化基金業(yè)績(jī)萎靡大有關(guān)系。

“量化式”虧損反思

“目前A股市場(chǎng)，最為流行的量化股基的投資策略就是基于歷史回測(cè)確定對(duì)股價(jià)影響較大的因子，但今年以來(lái)，價(jià)值股、大盤藍(lán)籌股漲聲一片，小盤股業(yè)績(jī)不佳，于是大面積出現(xiàn)‘量化式’虧損。”富國(guó)基金一位量化投資負(fù)責(zé)人坦言，富國(guó)基金也是一家側(cè)重量化投資的基金公司。

除了能夠高效尋找上千只股票價(jià)格上漲或下跌的概率，量化投資最核心的賣點(diǎn)，莫過(guò)于使投資不再受基金經(jīng)理的主觀情緒影響，用量化模型抵御投資者內(nèi)心的貪婪和恐懼。

如今，市場(chǎng)的突然反轉(zhuǎn)，傳統(tǒng) alpha 策略當(dāng)中最有效的市值及成長(zhǎng)因子都遭受了不同程度的回撤。經(jīng)過(guò)此次洗禮，量化基金卻必須面對(duì)如何“主觀靈活配置”的難題。

縱觀長(zhǎng)信量化先鋒A持倉(cāng)，自去年四季度以來(lái)基本上還是延續(xù)偏愛(ài)中小盤成長(zhǎng)風(fēng)格個(gè)股的投資風(fēng)格。根據(jù)其年報(bào)，截至2016年年末，該基金股票倉(cāng)位為84.05%，在其持有的154只個(gè)股中，中小板股和創(chuàng)業(yè)板股合計(jì)85只，占基金凈值的比例達(dá)到50.06%。

到今年一季度，長(zhǎng)信量化先鋒A前十大重倉(cāng)持股包括深桑達(dá)A、建研集團(tuán)、雪萊特等，也均是以中小創(chuàng)股票為主。

如果放在更長(zhǎng)的維度，從2010年11月成立至今年6月30日，長(zhǎng)信量化先鋒A的收益率為138.94%，超過(guò)同期滬深300指數(shù)近73%。同樣的，從2011年至今，申萬(wàn)量化、長(zhǎng)盛量化紅利混合也分別達(dá)到138.95%、113.56%。

“量化交易通過(guò)回測(cè)，假設(shè)未來(lái)能夠重演，更適用于長(zhǎng)期投資，而大多數(shù)投資者的需求是在一定期限內(nèi)獲得回報(bào)，更考驗(yàn)配置能力與效率。”富國(guó)基金上述人士表示。

部分基金公司負(fù)責(zé)人透露，目前公司已著手試點(diǎn)，量化團(tuán)隊(duì)與其他團(tuán)隊(duì)的融合，量化與人工的優(yōu)勢(shì)結(jié)合始終是重點(diǎn)課題。

“一方面，公募基金風(fēng)控和投資要求對(duì)量化交易的方法、品種、工具都產(chǎn)生了限制，套利、做空等策略都無(wú)法靈活運(yùn)用，使得量化策略偏向于做多;其次，量化投資在牛市、市場(chǎng)風(fēng)格轉(zhuǎn)換時(shí)期表現(xiàn)不及主動(dòng)投資，而是更多的被機(jī)構(gòu)投資者所青睞，這又與國(guó)內(nèi)小散為主的市場(chǎng)不適應(yīng)。”摩根大通私人銀行部門一位負(fù)責(zé)人分析。

篇9

關(guān)鍵詞：石油天然氣項(xiàng)目；經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)；量化評(píng)級(jí)；概率分析；蒙特卡洛方法

中圖分類號(hào)：F407.22 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2013）07-0-02

隨著經(jīng)營(yíng)環(huán)境所面臨的不確定因素不斷增加，中國(guó)石油企業(yè)石油天然氣投資項(xiàng)目決策的復(fù)雜程度也在不斷加大。通常情況下，企業(yè)在進(jìn)行項(xiàng)目決策時(shí)以經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)作為重要依據(jù)，但隨著經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的不斷擴(kuò)充完善，以及管理層發(fā)展戰(zhàn)略所要求的定性指標(biāo)在項(xiàng)目決策過(guò)程中的逐漸引入，如何在各評(píng)審項(xiàng)目間進(jìn)行取舍、通過(guò)眾多的定量和定性指標(biāo)發(fā)現(xiàn)出符合企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目，目前尚缺乏精確的可量化的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。此問(wèn)題在企業(yè)資金較為緊張、項(xiàng)目投資總規(guī)模受限的情況下顯得尤為突出。

在此背景下，學(xué)習(xí)和借鑒國(guó)際上常用的項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)量化分析方法，通過(guò)掌握量化分析工具以提高項(xiàng)目決策的科學(xué)性已顯得十分必要。本文的主要目的即在于通過(guò)引入一套綜合考慮定量與定性評(píng)價(jià)指標(biāo)的項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)量化分析方法，探討通過(guò)概率分析提高石油天然氣項(xiàng)目決策的科學(xué)性，有效進(jìn)行項(xiàng)目甄選、確保經(jīng)營(yíng)發(fā)展預(yù)期目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

一、基于概率分析的量化評(píng)級(jí)機(jī)制概述

（一）基本定義

所謂基于概率分析的量化評(píng)級(jí)機(jī)制，是指在量化分析的基礎(chǔ)上將油氣項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的各項(xiàng)結(jié)果轉(zhuǎn)化為明確的分值，在分值總分的基礎(chǔ)上確定項(xiàng)目評(píng)級(jí)結(jié)果，以評(píng)級(jí)結(jié)果作為項(xiàng)目是否通過(guò)和在多個(gè)項(xiàng)目間進(jìn)行比較取舍的依據(jù)。為加強(qiáng)對(duì)不確定性因素的評(píng)價(jià)分析，量化分析中最核心的定量因素分析采用概率分析的方法（蒙特卡洛模擬法）進(jìn)行。

（二）采用概率分析進(jìn)行量化分析的必要性

油氣項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)巨大而又復(fù)雜，在油氣項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的實(shí)踐操作中，由于缺少對(duì)不確定性因素進(jìn)行評(píng)價(jià)的有效方法，傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)方法已逐漸不能適應(yīng)油氣項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的最新要求。

首先，傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)分析方法不能綜合考慮不確定性因素的影響，例如敏感性分析僅能對(duì)單一的不確定性因素變化進(jìn)行量化分析，決策樹(shù)（層次分析）把不確定性因素的影響結(jié)果看作有多個(gè)固定的結(jié)果，并為每個(gè)結(jié)果分配可能性，最終得到評(píng)價(jià)指標(biāo)的期望值。

其次，傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)參數(shù)往往是通過(guò)以往項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)估算得來(lái)一個(gè)具體數(shù)值，沒(méi)有針對(duì)具體項(xiàng)目?jī)?nèi)容具體分析，在不確定性因素方面往往依靠樂(lè)觀或悲觀的策略，采用系數(shù)法對(duì)評(píng)價(jià)參數(shù)進(jìn)行處理，如在投資成本的處理上通常以主觀增加一定比例的不可預(yù)見(jiàn)費(fèi)作為對(duì)不確定性因素的處理。

因此，為彌補(bǔ)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)分析方法的這種缺陷，有必要引入概率分析方法作為量化評(píng)級(jí)機(jī)制的核心內(nèi)容。概率分析是國(guó)際上項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)量化分析方法中常用的一種，概率分析有概率樹(shù)、情景分析法、蒙特卡羅模擬等方法。由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的普及以及分析工具的成熟，蒙特卡羅模擬在投資決策分析中得到了普遍的應(yīng)用。本文著重研究以蒙特卡洛摸擬法作為計(jì)算工具，探索符合中國(guó)石油企業(yè)實(shí)際的項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)量化分析思路。

二、采用蒙特卡洛方法進(jìn)行項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)量化分析

（一）蒙特卡洛方法概述

1.基本定義

蒙特卡洛模擬法又稱統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)法或隨機(jī)模擬法，該法由法國(guó)數(shù)學(xué)家John.ron.neuman創(chuàng)立，由于其依賴的概率統(tǒng)計(jì)理論與賭博原理類同，因此以歐洲著名賭城摩納哥首都Monte Carlo命名。它是以計(jì)算機(jī)模擬為基礎(chǔ)，用于研究和處理有限多個(gè)隨機(jī)變量綜合結(jié)果的一種數(shù)學(xué)方法。其原理是將項(xiàng)目目標(biāo)變量（風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)）和各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量綜合在一個(gè)數(shù)學(xué)模擬模型內(nèi)，每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量用一個(gè)概率分布來(lái)描述，然后利用計(jì)算機(jī)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)（或偽隨機(jī)數(shù)），并根據(jù)隨機(jī)數(shù)在各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量的概率分布中取值，算出目標(biāo)變量值，經(jīng)過(guò)多次運(yùn)算即可得出目標(biāo)變量的期望值、方差、概率分布等指標(biāo)，供決策者參考。

2.蒙特卡洛模擬法的數(shù)學(xué)解讀

蒙特卡洛模擬法的基本原理是：假定函數(shù)Y= f（X1，X2，… Xn），其中變量X1，X2，… Xn的概率分布已知，蒙特卡洛模擬法通過(guò)直接或間接抽樣取出每一組隨機(jī)變量（X1，X2，… Xn）的值（X1i，X2i，… Xni），然后按Y 對(duì)于X1，X2，… Xn的關(guān)系式確定函數(shù)值：yi=（X1i，X2i，… Xni）。反復(fù)獨(dú)立抽樣（模擬）若干次（i=1，2，… ，m），便可得到函數(shù)Y 的一批抽樣數(shù)據(jù)y1，y2，… ym，當(dāng)模擬次數(shù)足夠多時(shí)，便可得出與實(shí)際情況相近的函數(shù)Y 的概率分布與其數(shù)字特征。這需要利用計(jì)算機(jī)針對(duì)某種概率模型進(jìn)行數(shù)以千計(jì)、甚至數(shù)以萬(wàn)計(jì)的模擬隨機(jī)抽樣。

3.蒙特卡洛模擬法的主要優(yōu)點(diǎn)

蒙特卡洛模擬法是油氣項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的理想方法，其實(shí)質(zhì)是在確定風(fēng)險(xiǎn)因素概率密度函數(shù)的前提下，依靠對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的一種基于風(fēng)險(xiǎn)決策情景模擬的仿真實(shí)驗(yàn)。該方法的優(yōu)點(diǎn)是使用計(jì)算機(jī)模擬項(xiàng)目的自然過(guò)程，比歷史模擬方法成本低、效率高，結(jié)果相對(duì)精確；同時(shí)可以處理多個(gè)因素非線性、大幅波動(dòng)的不確定性，能更準(zhǔn)確地反映不確定性因素的影響，并把這種不確定性的影響以概率分布形式表示出來(lái)，從而獲得評(píng)價(jià)指標(biāo)更為詳細(xì)、全面的統(tǒng)計(jì)信息，克服了敏感性分析等常規(guī)方法只能求得經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)單一估值的局限性，更符合項(xiàng)目的實(shí)際情況、更具有科學(xué)性。需要注意的是蒙特卡洛模擬法依賴于特定的隨機(jī)過(guò)程和選擇的歷史數(shù)據(jù)，不能反映風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相互關(guān)系，需要有可靠的模型，否則可能導(dǎo)致偏差和錯(cuò)誤。

（二）采用蒙特卡洛模擬的方法進(jìn)行經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的分析過(guò)程

1.確定經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)

在油氣項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中存在眾多的不確定因素，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別與分析，是合理進(jìn)行經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的前提。經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立應(yīng)遵循4條原則：

（1）系統(tǒng)性原則

油氣項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)是一個(gè)由多個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成的綜合系統(tǒng)，各個(gè)系統(tǒng)之間以及子系統(tǒng)內(nèi)部各因素之間相互聯(lián)系、相互影響。

（2）定性與定量相結(jié)合的原則

油氣項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)既有定量的因素，也有需要以性質(zhì)來(lái)定性表征的因素。

（3）針對(duì)性和啟示性的原則

油氣項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的涉及因素很多，各類項(xiàng)目特點(diǎn)和共性不盡相同，因素和指標(biāo)間側(cè)重關(guān)系和影響不同，應(yīng)有針對(duì)性地分類和刻畫(huà)并建立關(guān)聯(lián)關(guān)系。

（4）可比性原則

對(duì)不同地區(qū)、不同國(guó)家油氣項(xiàng)目的評(píng)價(jià)應(yīng)在同一標(biāo)準(zhǔn)的前提下進(jìn)行，這樣的評(píng)價(jià)結(jié)果才具有可比性，在項(xiàng)目綜合優(yōu)選中應(yīng)減少人為主觀臆斷。

根據(jù)以上原則，可選取的影響油氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益的主要因素有商品量、銷售價(jià)格、經(jīng)營(yíng)成本和建設(shè)投資等。

（1）商品量

一般而言，油氣商品量是指通過(guò)銷售可以獲取收入的產(chǎn)品數(shù)量，亦可以稱之為產(chǎn)品銷量，它是根據(jù)油氣產(chǎn)量和油氣商品率計(jì)算得出的；油氣商品率一般是根據(jù)油氣生產(chǎn)過(guò)程中發(fā)生的損耗和自用情況綜合確定，外供其他油氣田或區(qū)塊而非本油氣田或區(qū)塊自用的油氣量均為商品量。

油氣商品量的風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自于油氣的產(chǎn)出量。以氣田為例，現(xiàn)已開(kāi)發(fā)氣田多為儲(chǔ)量豐度低、物性較差、非均質(zhì)性強(qiáng)、氣水關(guān)系復(fù)雜，以致氣田產(chǎn)能遞減快，產(chǎn)量不確定性大。產(chǎn)量預(yù)測(cè)的主要方法有：遞減曲線分析法、水驅(qū)曲線法、數(shù)學(xué)模型法和數(shù)值模擬法等，不同方法結(jié)果均是在理論上最佳逼近于真實(shí)產(chǎn)量。不同區(qū)塊地質(zhì)和開(kāi)發(fā)條件存在差異，以及生產(chǎn)中如修井、不可控制力等不確定性的存在，會(huì)造成實(shí)際產(chǎn)量與設(shè)計(jì)方案存在一定的偏差，因此，經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中選擇某種產(chǎn)量預(yù)測(cè)結(jié)果作為測(cè)算的同時(shí)，應(yīng)考慮其不確定性，以及對(duì)氣田開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)效益的影響。

（2）銷售價(jià)格

油氣的銷售價(jià)格往往是影響項(xiàng)目效益最敏感的因素之一，因此需要對(duì)未來(lái)油氣價(jià)格做合理預(yù)估。在沒(méi)有長(zhǎng)期價(jià)格合同下，可以在歷史價(jià)格數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合多家咨詢機(jī)構(gòu)（油氣咨詢公司、投行）的遠(yuǎn)期價(jià)格預(yù)測(cè)，考慮價(jià)格的變動(dòng)趨勢(shì)，最終確定未來(lái)不同階段石油和天然氣的價(jià)格分布區(qū)間，用于蒙特卡洛隨機(jī)模擬。

（3）經(jīng)營(yíng)成本

降低或控制成本已成為各油田單位的重要任務(wù)。經(jīng)營(yíng)成本的增加，可分為內(nèi)在因素和外在因素：內(nèi)在因素多數(shù)是為減緩油氣田產(chǎn)量自然遞減而產(chǎn)生的各種措施費(fèi)用，如排水采氣、增壓輸送及修井等工藝技術(shù)措施等，帶來(lái)了材料、動(dòng)力等費(fèi)用的增加；外在因素則是由于宏觀經(jīng)濟(jì)因素，如通貨膨脹而引起的原材料價(jià)格上漲。因此，經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)應(yīng)考慮經(jīng)營(yíng)成本的浮動(dòng)效應(yīng)，可根據(jù)各油氣田經(jīng)營(yíng)成本歷史數(shù)據(jù)和通貨膨脹率估算出經(jīng)營(yíng)成本的變化幅度及可能性。

（4）建設(shè)投資

建設(shè)投資包括：固定資產(chǎn)投資、無(wú)形投資、遞延資產(chǎn)和預(yù)備費(fèi)。建設(shè)投資估算的范圍包括勘探工程投資、開(kāi)發(fā)工程投資，根據(jù)油氣藏工程、采集工程和地面工程提供的工程量投資。近年來(lái)，氣田開(kāi)發(fā)以滲透率低、品位差的儲(chǔ)量為主，開(kāi)發(fā)成本普遍偏高，不但增加了投資，同時(shí)也增加了投資估算的不確定性。

2.確定風(fēng)險(xiǎn)變量及其分布規(guī)律

風(fēng)險(xiǎn)變量的確定，可采用專家調(diào)查法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，并在此基礎(chǔ)上，請(qǐng)專家對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的發(fā)生概率和影響程度進(jìn)行評(píng)估。如果風(fēng)險(xiǎn)因素較多，可以先進(jìn)行敏感性分析，選擇敏感的風(fēng)險(xiǎn)因素作為風(fēng)險(xiǎn)變量。

風(fēng)險(xiǎn)變量的概率分布描述是進(jìn)行模擬分析的基礎(chǔ)，常用的有正態(tài)分布、三角分布、均勻分布、梯形分布、β分布、階梯分布等。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)變量只能獲得一個(gè)范圍值時(shí)，可采用均勻分布公式來(lái)描述；當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)變量除取得范圍值外，還知道最可能值，則用三角分布公式來(lái)描述；當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)變量獲得少量的隨機(jī)值，則根據(jù)多數(shù)風(fēng)險(xiǎn)變量具有正太分布或?qū)?shù)正太分布的特征，可模擬為正太或?qū)?shù)正太分布公式來(lái)描述。對(duì)有歷史數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)變量可根據(jù)數(shù)據(jù)做統(tǒng)計(jì)分析，估計(jì)其概率分布，對(duì)沒(méi)有歷史數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)變量，可以采用專家調(diào)查法確定變量的概率分布。

3.計(jì)算機(jī)模擬運(yùn)算

根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和產(chǎn)生的隨機(jī)變量輸入變量值計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)值，整理模擬結(jié)果所得評(píng)價(jià)指標(biāo)的期望值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差及其概率分布和累計(jì)概率，繪制累計(jì)概率圖，計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)達(dá)到目標(biāo)值的概率。蒙特卡洛模擬法的具體計(jì)算可以通過(guò)Matlab軟件編程語(yǔ)言來(lái)實(shí)現(xiàn)求解，或借助加載在Excel中的Crystal Ball軟件。

三、以定性指標(biāo)分析作為量化分析的有益補(bǔ)充

對(duì)于油氣項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中遇到的對(duì)項(xiàng)目評(píng)價(jià)結(jié)果有重大影響，但又不宜量化的影響因素，可采用專家調(diào)查法進(jìn)行定性分析。常見(jiàn)的定性指標(biāo)有：

（1）油氣項(xiàng)目所在地的區(qū)域政治、經(jīng)濟(jì)、商業(yè)環(huán)境和財(cái)稅政策；

（2）油氣項(xiàng)目與企業(yè)發(fā)展定位和區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的契合程度；

（3）油氣項(xiàng)目在技術(shù)驗(yàn)證、產(chǎn)能和就業(yè)帶動(dòng)方面的附加效益。

四、評(píng)級(jí)打分卡的建立和評(píng)級(jí)結(jié)果的確定

將通過(guò)蒙特卡洛模擬法得出的量化分析結(jié)果和定性指標(biāo)分析結(jié)果通過(guò)統(tǒng)一的項(xiàng)目評(píng)級(jí)打分卡轉(zhuǎn)換為直觀的評(píng)級(jí)分值，將分項(xiàng)評(píng)級(jí)分值加權(quán)匯總后得出項(xiàng)目評(píng)級(jí)結(jié)果（如AAA，AA等），作為項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)結(jié)果的最終參考依據(jù)。評(píng)級(jí)打分卡的取值范圍可由評(píng)價(jià)專家根據(jù)歷史項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行確定，各分項(xiàng)評(píng)級(jí)分值的加權(quán)權(quán)重則在可歷史經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，參考企業(yè)當(dāng)前經(jīng)營(yíng)重點(diǎn)和發(fā)展戰(zhàn)略確定，做到項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與企業(yè)實(shí)際經(jīng)營(yíng)間的緊密結(jié)合。

五、結(jié)語(yǔ)

油氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目存在很大的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，做好經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)、加強(qiáng)針對(duì)不確定性因素的分析是規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的有效手段。

我國(guó)現(xiàn)階段油氣項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中很大的不足是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)注力不夠，主要風(fēng)險(xiǎn)因素包括油氣價(jià)格、經(jīng)營(yíng)成本、投資估算等，識(shí)別并深入分析風(fēng)險(xiǎn)因素，合理預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)因素的可能分布范圍，是正確測(cè)算經(jīng)濟(jì)效益和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵。

蒙特卡洛模擬法能夠綜合考慮多種風(fēng)險(xiǎn)因素，可提供更可靠、更貼近實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果，目前已在許多國(guó)家的管理決策、公共事業(yè)管理以及大型跨國(guó)公司的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理和經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中被廣泛使用。建議在油氣開(kāi)發(fā)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中加強(qiáng)蒙特卡洛模擬分析研究，采用多種方法綜合評(píng)價(jià)，提高項(xiàng)目決策的科學(xué)性。

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篇10

沒(méi)錯(cuò)，量化股票基金就是這種類型的產(chǎn)品。統(tǒng)計(jì)顯示，無(wú)論是公募，還是私募，今年以來(lái)量化股票基金整體表現(xiàn)遠(yuǎn)好于市場(chǎng)平均水平。而如果以目前能觀測(cè)到的上證指數(shù)最高與最低收盤點(diǎn)位來(lái)計(jì)算，即在大盤走出的當(dāng)前反彈點(diǎn)位627.26點(diǎn)、幅度23.62%的行情中（1月28日的收盤點(diǎn)位最低達(dá)2655.66點(diǎn)，11月29日收盤最高點(diǎn)位3282.92點(diǎn)，以下統(tǒng)計(jì)區(qū)間均為1月28日至11月29日區(qū)間，簡(jiǎn)稱“區(qū)間”），我們看到，一些老牌公募基金和優(yōu)秀私募的量化股票基金更是為投資者帶來(lái)了豐厚的絕對(duì)收益，比如，南方基金旗下的南方量化成長(zhǎng)和南方策略優(yōu)化這兩只量化產(chǎn)品，區(qū)間復(fù)權(quán)單位凈值增長(zhǎng)率分別為46.54%、43.38%，不但躋身同類前五，漲幅更接近大盤反彈幅度的1倍。

“在今年股票市場(chǎng)結(jié)構(gòu)化行情中，量化股票策略通過(guò)多因子模型選股，能夠抓住市場(chǎng)尾部機(jī)會(huì)，在市場(chǎng)風(fēng)格和熱點(diǎn)板塊的迅速切換中保持較高倉(cāng)位運(yùn)作。而南方基金量化團(tuán)隊(duì)著力打造的主動(dòng)量化投資，更是通過(guò)多模型捉到了廣泛的錯(cuò)誤定價(jià)機(jī)會(huì)，大概率的戰(zhàn)勝市場(chǎng)指數(shù)，獲取更為穩(wěn)健的長(zhǎng)期收益。這是今年以來(lái)，南方基金旗下量化產(chǎn)品取得出色業(yè)績(jī)的最主要原因?！蹦戏交鹂偛弥?、權(quán)益投資中總監(jiān)如是說(shuō)。

致力于捕捉

“非有效性”的主動(dòng)量化投資

什么是主動(dòng)量化投資？

“主動(dòng)量化投資泛指利用海量數(shù)據(jù)和依靠計(jì)算機(jī)的系統(tǒng)支持，挖掘歷史規(guī)律性，并采用嚴(yán)格的風(fēng)控來(lái)獲取穩(wěn)健收益?！笔凡└嬖V《投資者報(bào)》記者，南方基金主動(dòng)量化投資的核心是捕捉市場(chǎng)的“非有效性”，市場(chǎng)中有很多非理性投資者把股票價(jià)格抬高或壓低，所以股價(jià)會(huì)根據(jù)市場(chǎng)情緒的波動(dòng)圍繞預(yù)期價(jià)格變化，主動(dòng)量化投資通過(guò)上市公司基本面、一致預(yù)期、市場(chǎng)波動(dòng)與情緒等各個(gè)維度綜合描述定價(jià)的偏差機(jī)會(huì)，廣泛精選個(gè)股獲取超額收益。

值得一提的是，盡管南方基金旗下量化股票策略基金會(huì)為了最大程度獲取絕對(duì)收益而維持較高的倉(cāng)位，但單只股票的持倉(cāng)占比卻并不高，幾乎都在1%以下。以南方量化成長(zhǎng)為例，三季度持倉(cāng)占比最高的為科隆精化，但仍不到1%，為0.97%，前十重倉(cāng)股持倉(cāng)占比合計(jì)為7.12%。

“南方基金量化團(tuán)隊(duì)基于基本面的量化選股策略是透明的和符合邏輯的。其優(yōu)點(diǎn)是擁有靈活的市場(chǎng)應(yīng)變能力、廣泛選股的能力，可以管理較大規(guī)模，并能有效降低組合波動(dòng)，保證業(yè)績(jī)的可持續(xù)性?！笔凡└嬖V《投資者報(bào)》記者，南方基金旗下量化產(chǎn)品根據(jù)組合的不同契約規(guī)定等采用不同的數(shù)量化策略進(jìn)行投資，通常單一產(chǎn)品實(shí)際投資股票數(shù)目有幾百只。每只股票的持倉(cāng)比例一般都比較低，單只股票的波動(dòng)對(duì)凈值影響較小，整體表現(xiàn)較為穩(wěn)健。

對(duì)此，業(yè)內(nèi)人士指出，對(duì)投資者而言，在無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)知未來(lái)市況時(shí)，長(zhǎng)期持有老牌公募的量化股票基金是一個(gè)較為明智的投資選擇。因?yàn)榧词故窃谕顿Y周期中趕上熊市遭遇Alpha和Beta雙殺，但只要長(zhǎng)期持有基金，在熊市周期過(guò)后，震蕩市和牛市都可以為投資者賺取一定的絕對(duì)收益，在Alpha的復(fù)利作用下依然可以獲取可觀的收益。

以南方策略優(yōu)化為例，該只量化基金成立于2010年，目前獲晨星、銀河三年5星評(píng)級(jí)；最近一年回報(bào)率在同類481只可比基金中排名第5 ；最近兩年、三年回報(bào)率也都在同類400多只可比基金中排名前15。據(jù)Wind數(shù)據(jù)顯示，截至11月29日，自成立之日起復(fù)權(quán)單位凈值增長(zhǎng)率為68.89%。即使以去年股市異常波動(dòng)前最高點(diǎn)5100多點(diǎn)來(lái)計(jì)算，在大盤仍虧損37%多的背景下，該基金的虧損幅度已縮小到10%左右，明顯優(yōu)于大盤。

“團(tuán)隊(duì)+系統(tǒng)”煉就金牛量化投資團(tuán)隊(duì)

你也許會(huì)認(rèn)為量化投資看上去簡(jiǎn)單，但實(shí)際上并不容易。一個(gè)好的量化產(chǎn)品，必須能夠結(jié)合市場(chǎng)環(huán)境的變化等因素，動(dòng)態(tài)調(diào)整各個(gè)風(fēng)格之間的比例，進(jìn)而使得模型適應(yīng)不同市場(chǎng)。據(jù)了解，為了達(dá)到上述目的，南方量化團(tuán)隊(duì)打造了強(qiáng)大的量化多策略模型，包括從因子模型、事件驅(qū)動(dòng)、價(jià)格特征、交易量特征、量?jī)r(jià)互動(dòng)、主題輪動(dòng)、行業(yè)輪動(dòng)、突發(fā)事件方面的因素去結(jié)合公司基本面、當(dāng)前市場(chǎng)環(huán)境等信息，從而精選股票，不僅如此，該基金還在今年引入了輿情因子，利用大數(shù)據(jù)捕捉市場(chǎng)情緒。

“總的來(lái)說(shuō)，量化投資是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，其成功依賴于團(tuán)隊(duì)成員之間的緊密合作。因其業(yè)務(wù)鏈條的嚴(yán)密性和邏輯的環(huán)環(huán)相扣，許多繁瑣的細(xì)節(jié)實(shí)際上都是成功的關(guān)鍵。作為一種復(fù)雜的高智能投資方法，目前只有機(jī)構(gòu)投資者才有競(jìng)爭(zhēng)能力使用此方法?！笔凡└嬖V《投資者報(bào)》記者。經(jīng)過(guò)多年不懈的努力，目前，南方量化團(tuán)隊(duì)已經(jīng)建立了包含清洗整理過(guò)的上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)、因子庫(kù)、回測(cè)平臺(tái)、樣本外跟蹤分析平臺(tái)在內(nèi)的南方基金量化投資系統(tǒng)。

“我們相信，系統(tǒng)建設(shè)上的精耕細(xì)作為將來(lái)的收獲奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。”史博表示，歷史經(jīng)驗(yàn)證明，并不存在一種適合各種市場(chǎng)環(huán)境的投資秘籍，市場(chǎng)是會(huì)自身調(diào)節(jié)的。所以南方量化團(tuán)隊(duì)不包裝個(gè)人明星基金經(jīng)理，而是要打造一個(gè)穩(wěn)定的高效投資團(tuán)隊(duì)，通過(guò)向市場(chǎng)學(xué)習(xí)，不斷地研究創(chuàng)新。“這才是我們團(tuán)隊(duì)的制勝之道?！?/p>