浅议量化投资在国内市场的发展

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摘要：量化投资在国外的发展已长达30余年，理性的投资风格、稳定优异的业绩促使其越来越成为基金经理的重要决策依据。量化投资的概念早已在新世纪进入中国，但真正的量化基金在国内寥寥无几。量化投资在中国的非有效市场条件下更易把握住阿尔法的盈利机会，拥有广阔的发展前景。本文旨在抛砖引玉，对量化投资在中国的应用提供一些个人见解。

关键词：量化投资；数量模型；定量投资

一、量化投资的涵义

从实践的角度上看。量化投资即是利用模型来投资。任何一个完整的关于投资的想法，我们都可以开发成投资模型，然后通过一定的测试过程来检验这个模型是否有效。如果最终有效，它就是一个可以用作量化投资的投资模型。量化投资为我们提供了检验和选股的数学工具。也可以帮助我们规避人为的情绪化和低效率。

其次，量化投资的各种工具包括系统的投资决策手段和数学模型。从中国量化策略基金的实践来看。金融数量化的程度还处于初步阶段，量化投资的流程还比较简单。中国量化策略基金的量化投资途径多采用从一级股票库初选、并从二级股票库精选。最后对行业进行动态的配置的三步法。以中海量化策略基金的量化投资风格为例，第一步是根据公司盈利能力。选择代表性较强的公司盈利能力指标。如过去三年平均每股收益、资产回报率以及毛利率，以所有A股上市公司为样本。筛选得到一级股票库。第二步是通过相关指标体系，如估值指标和一致预期指标体系。并借助熵值法确定指标权重后。对一级股票库中的股票进行打分和排名，进一步筛选得到二级股票库。其中，一致预期指标值选取各大券商的估值结论，得出市场对上市公司的平均预期值，以此作为市场对公司未来现金流的权威预期。第三步。采用B-L行业量化模型对股票组合进行动态行业配置，对每一个行业形成最佳的权重股组合，提高投资的夏普比率。

最后，量化投资与现在已经很普遍的指数型基金不同。是一种主动投资。这是因为量化投资和指数化投资的理论基础完全不同。指数化等被动投资的理论基础认为市场是完全有效的，这一理论的依据是基金的历史业绩除去基金的管理费用。要弱于大市。因此。对投资者来说，更合理的手段是试图复制市场，以获得和市场相同的长期收益。同时规避所有的非系统性风险。而量化投资的理论基础认为市场是无效的，或者是弱有效的，这一理论的依据在于总有优秀的基金经理可以发现市场的阿尔法收益。支持量化投资的基金经理认为可以通过对经济环境、行业基本面以及公司的分析，主动构建能够超过市场平均收益率的超额收益组合。因此。量化投资属于主动投资的一种策略。综上所述，量化投资并不是一种被动投资，数量化模型的选择、指标的运用就是量化投资中的主动部分。好的量化投资是主动的人为判断和被动的模型筛选的结合。

二、量化投资的优点

量化投资作为一种有效的主动投资工具，是对定性投资方式的继承和发展。实践中的定性投资是指，以深入的宏观经济和市场基本面分析为核心，辅以对上市公司的实地调研、与上市公司管理层经营理念的交流，发表各类研究报告作为交流手段和决策依据。因此。定性投资基金的组合决策过程是由基金经理在综合各方面的市场信息后，依赖个人主观判断、直觉以及市场经验来优选个股，构建投资组合。以获取市场的超额收益。与定性投资相同，量化投资的基础也是对市场基本面的深度研究和详尽分析，其本质是一种定性投资思想的弼!性应用。但是，与定性投资中投资人仅依靠几个指标做出结论相比，量化投资中投资人更关注大量数据所体现出来的特征，特别是挖掘数据中的统计特征，以寻找经济和个股的运行路径，进而找出阿尔法盈利空间。与定性投资相比。量化投资具有以下优势：

一是量化投资可以让理性得到充分发挥。量化投资以数学统计和建模技术代替个人主观判断和直觉，能够保持客观、理性以及一致性。克服市场心理的影响。将投资决策过程数量化能够极大地减少投资者情绪对投资决策的影响。避免在市场悲观或非理性繁荣的情况下做出不理智的投资决策。因而避免了不当的市场择时倾向。

二是量化投资可以实现全市场范围内的择股和高效率处理。量化投资可以利用一定数量化模型对全市场范围内的投资对象进行筛选。把握市场中每个可能的投资机会。而定性投资受人力、精力和专业水平的限制，其选股的覆盖面和正确性远远无法和量化投资相比。

三是量化投资更注重组合风险管理。量化投资的三步选择过程，本身就是在严格的风险控制约束条件下选择投资组合的过程，能够保证在实现期望收益的同时有效地控制风险水平。另外。由于量化投资方式比定性投资方式更少的依赖投资者的个人主观判断，就避免了由于人为误判和偏见产生的交易风险。

当然。无论是定性投资还是量化投资，只要得当的应用都可以获取阿尔法超额收益，二者之间并不矛盾，相反可以互相补充。量化投资的理性投资风格恰可作为传统投资方式的补充。

三、量化投资的局限性

量化投资是一种非常高效的工具，其本身的有效性依赖于投资思想是否合理有效。因此换言之，只要投资思想是正确的，量化投资本身并不存在缺陷。但是在对量化投资的应用中，确实存在过度依赖的风险。量化投资本身是一种对基本面的分析，与定性分析相比，量化分析是一种高效、无偏的方式，但是应用的范围较为狭窄。例如，某项技术在特定行业、特定市场中的发展前景就难以用量化的方式加以表达。通常量化投资的选股范围涵盖整个市场，因此获得的行业和个股配置中很可能包含投资者不熟悉的上市公司。这时盲目的依赖量化投资的结论，依赖历史的回归结论以及一定指标的筛选，就有可能忽略不能量化的基本面。产生巨大的投资失误。因此，基金经理在投资的时候一定要注意不能单纯依赖量化投资，一定要结合对国内市场基本面的了解。

四、置化投资在中国

经典金融理论认为，人的决策能够被理想化的等同于理性预期、风险规避、严格效用最大化的理性人模型。但是大量的心理学研究表明，人们的实际投资决策并非如此。实际上，并非每个市场参与者都能完全理性地按照理论中的模型去行动，同时，由于非理性人的存在，理性人也被迫采取与传统金融理论不一致的决策行为。因此。人的非理在经济系统中发挥着不容忽视的作用。我们不能再将人的情感因素作为无关紧要的因素排斥在投资理论之外，而应将行为分析纳入理论分析中。从而做出正确的投资决策。这正是量化投资方式在中国的着眼点所在。与国外相比，目前国内股票市场仅属于非有效或弱有效市场。非理性投资行为依然普遍存在，将行为金融理论引入国内证券市场是非常有意义的。国内有很多实证文献讨论国内A股市场未达到半强势有效市场。目前对中国市场特点的一般共识包括：首先。中国市场是一个个人投资者比例非常高的市场，这意味着市场情绪可能对中国市场的影响特别大。其次，中国作为一个新兴市场，各方面的信息搜集有很大难度，有些在国外成熟市场唾手可得的数据，在中国市场可能需要自主开发。这尽管加大了工作量，但也往往意味着某些指标关注的人群少，存在很大机会。其三，中国上市公司的主营比较繁杂，而且变化较快，这意味着行业层面的指标可能效率较低。而中国的量化投资实际上就是从不同的层面验证这几点，并从中赢利。例如，考虑到国内A股市场个人投资者较多的情况，我们可以通过分析市场情绪因素的来源和特征指标。构建市场泡沫度模型，并以此判断市场泡沫度，作为资产配置和市场择时的重要依据。

另一方面，由于国内股票市场还不够成熟，量化投资在中国的适用性很大程度上取决于投资小组的决策能力和创造力。以经济政策对中国量化投资的影响为例。中国的股市有“政策市”之称，中国股市的变化极大的依赖于政府经济政策的调节。但是经济政策本身是无法量化的。基金建仓应早于经济政策的施行。而基于对经济政策的预期。但预期的影响比经济政策的影响更难以量化。例如，在现阶段劳动力成本不断上升、国际局势动荡、国际大宗商品价格上升的情况下，央行何时采取什么力度的加息手段。对市场有何种程度的影响，这一冲击是既重要又无法量化的。为解决这个在中国利率非市场化特点下出现的问题。需要基金投资小组采取创造性的方式，将对中国经济多年的定性经验和定量的指标体系结合起来，方能提高投资业绩。