AQF中的量化投資現(xiàn)在在投資界是很受歡迎的，但是很多人也都是知道這是一個(gè)好的投資方法，量化投資技術(shù)幾乎涵蓋了投資的全過(guò)程，但是這個(gè)量化投資技術(shù)卻是很少人了解，所以今天小編就來(lái)和大家說(shuō)說(shuō)這個(gè)量化投資技術(shù)六大環(huán)節(jié)。

一、估值與選股

估值：對(duì)上市公司進(jìn)行估值是公司基本面分析的重要方法，在“價(jià)值投資”的基本邏輯下，可以通過(guò)對(duì)公司的估值判斷二級(jí)市場(chǎng)股票價(jià)格的扭曲程度，繼而找出價(jià)值被低估或高估的股票，作為投資決策的參考。對(duì)上市公司的估值包括相對(duì)估值法和絕對(duì)估值法，相對(duì)估值法主要采用乘數(shù)方法，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等；絕對(duì)估值法主要采用折現(xiàn)的方法，如公司自由現(xiàn)金流模型、股權(quán)自由現(xiàn)金流模型和股利折現(xiàn)模型等。相對(duì)估值法因簡(jiǎn)單易懂，便于計(jì)算而被廣泛使用；絕對(duì)估值法因基礎(chǔ)數(shù)據(jù)缺乏及不符合模型要求的全流通假設(shè)而一直處于非主流地位。隨著全流通時(shí)代的到來(lái)和國(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)的快速發(fā)展，絕對(duì)估值法正逐漸受到重視。

選股：在當(dāng)前品種繁多的資本市場(chǎng)中，從浩瀚復(fù)雜的數(shù)據(jù)背后選出適合自己投資風(fēng)格的股票變得越加困難。在基本面研究的基礎(chǔ)上結(jié)合量化分析的手段就可以構(gòu)建數(shù)量化選股策略，主流的選股方法如下：

基本面選股：通過(guò)對(duì)上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析，找出影響股價(jià)的重要因子，如：與收益指標(biāo)相關(guān)的盈利能力、與現(xiàn)金流指標(biāo)相關(guān)的獲現(xiàn)能力、與負(fù)債率指標(biāo)相關(guān)的償債能力、與凈資產(chǎn)指標(biāo)相關(guān)的成長(zhǎng)能力、與周轉(zhuǎn)率指標(biāo)相關(guān)的資產(chǎn)管理能力等。然后通過(guò)建立股價(jià)與因子之間的關(guān)系模型得出對(duì)股票收益的預(yù)測(cè)。

股價(jià)與因子的關(guān)系模型分為結(jié)構(gòu)模型和統(tǒng)計(jì)模型兩類(lèi)：結(jié)構(gòu)模型給出股票的收益和因子之間的直觀表達(dá)，實(shí)用性較強(qiáng)，包括價(jià)值型（本杰明·格雷厄姆—防御價(jià)值型、查爾斯·布蘭迪—價(jià)值型等）、成長(zhǎng)型（德伍·切斯—大型成長(zhǎng)動(dòng)能、葛廉·畢克斯達(dá)夫—中大型成長(zhǎng)股等）、價(jià)值成長(zhǎng)型（沃倫·巴菲特—優(yōu)質(zhì)企業(yè)選擇法、彼得·林奇—GARP價(jià)值成長(zhǎng)法等）三種選股方法；統(tǒng)計(jì)模型是用統(tǒng)計(jì)方法提取出近似線性無(wú)關(guān)的因子建立模型，這種建模方法因不需先驗(yàn)知識(shí)且可以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行?，被眾多?jīng)濟(jì)學(xué)家推崇，包括主成分法、極大似然法等。

多因素選股：通過(guò)尋找引起股價(jià)共同變動(dòng)的因素，建立收益與聯(lián)動(dòng)因素間線性相關(guān)關(guān)系的多因素模型。影響股價(jià)的共同因素包括宏觀因子、市場(chǎng)因子和統(tǒng)計(jì)因子（通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法得到）三大類(lèi)，通過(guò)逐步回歸和分層回歸的方法對(duì)三類(lèi)因素進(jìn)行選取，然后通過(guò)主成分分析選出解釋度較高的某幾個(gè)指標(biāo)來(lái)反映原有的大部分信息。

多因素模型對(duì)因子的選擇有很高的要求，因子的選擇可依賴統(tǒng)計(jì)方法、投資經(jīng)驗(yàn)或二者的結(jié)合，所選的因子要有統(tǒng)計(jì)意義上或市場(chǎng)意義上的顯著性，一般可從動(dòng)量、波動(dòng)性、成長(zhǎng)性、規(guī)模、價(jià)值、活躍性及收益性等方面選擇指標(biāo)來(lái)解釋股票的收益率。

動(dòng)量、反向選股：動(dòng)量選股策略是指分析股票在過(guò)去相對(duì)短期的表現(xiàn)，事先對(duì)股票收益和交易量設(shè)定條件，當(dāng)條件滿足時(shí)買(mǎi)進(jìn)或賣(mài)出股票的投資策略，該投資策略基于投資者對(duì)股票中期的反應(yīng)不足和保守心理，在投資行為上表現(xiàn)為購(gòu)買(mǎi)過(guò)去幾個(gè)月表現(xiàn)好的股票而賣(mài)出過(guò)去幾個(gè)月表現(xiàn)差的股票。

反向選股策略則基于投資者的錨定和過(guò)度自信的心理特征，認(rèn)為投資者會(huì)對(duì)上市公司的業(yè)績(jī)狀況做出持續(xù)過(guò)度反應(yīng)，形成對(duì)業(yè)績(jī)差的公司業(yè)績(jī)過(guò)分低估和業(yè)績(jī)的好公司業(yè)績(jī)過(guò)分高估的現(xiàn)象，這為投資者利用反向投資策略提供了套利機(jī)會(huì)，在投資行為上表現(xiàn)為買(mǎi)進(jìn)過(guò)去表現(xiàn)差的股票而賣(mài)出過(guò)去表現(xiàn)好的股票。反向選股策略是行為金融學(xué)理論發(fā)展至今最為成熟，也是最受關(guān)注的策略之一。

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二、資產(chǎn)配置

資產(chǎn)配置指資產(chǎn)類(lèi)別選擇、投資組合中各類(lèi)資產(chǎn)的配置比例以及對(duì)這些混合資產(chǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)管理。資產(chǎn)配置一般包括兩大類(lèi)別、三大層次，兩大類(lèi)別為戰(zhàn)略資產(chǎn)配置和戰(zhàn)術(shù)/動(dòng)態(tài)資產(chǎn)配置，三大層次為全球資產(chǎn)配置、大類(lèi)資產(chǎn)配置和行業(yè)風(fēng)格配置。資產(chǎn)配置的主要方法及模型如下：

戰(zhàn)略資產(chǎn)配置針對(duì)當(dāng)前市場(chǎng)條件，在較長(zhǎng)的時(shí)間周期內(nèi)控制投資風(fēng)險(xiǎn)，使得長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后收益最大化。戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置通常在相對(duì)較短的時(shí)間周期內(nèi)，針對(duì)某種具體的市場(chǎng)狀態(tài)制定較優(yōu)配置策略，利用市場(chǎng)短期波動(dòng)機(jī)會(huì)獲取超額收益。因此，戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置是在長(zhǎng)期戰(zhàn)略配置的過(guò)程中針對(duì)市場(chǎng)變化制定的短期配置策略，二者相互補(bǔ)充。戰(zhàn)略資產(chǎn)配置為未來(lái)較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的投資活動(dòng)建立業(yè)務(wù)基準(zhǔn)，戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置通過(guò)主動(dòng)把握投資機(jī)會(huì)適當(dāng)偏離戰(zhàn)略資產(chǎn)配置基準(zhǔn)，獲取超額收益。

三、股價(jià)預(yù)測(cè)

股價(jià)的可預(yù)測(cè)性與有效市場(chǎng)假說(shuō)密切相關(guān)。如果有效市場(chǎng)假說(shuō)成立，股價(jià)就反映了所有相關(guān)的信息，價(jià)格變化服從隨機(jī)游走，股價(jià)的預(yù)測(cè)就毫無(wú)意義，而我國(guó)的股市遠(yuǎn)未達(dá)到有效市場(chǎng)階段，因此股價(jià)時(shí)間序列不是序列無(wú)關(guān)，而是序列相關(guān)的，即歷史數(shù)據(jù)對(duì)股價(jià)的形成起作用，因此可以通過(guò)對(duì)歷史信息的分析來(lái)預(yù)測(cè)股價(jià)。

主流的股價(jià)預(yù)測(cè)模型有灰色預(yù)測(cè)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型（SVM）?；疑A(yù)測(cè)模型對(duì)股價(jià)的短期變化有很強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力，近年發(fā)展起來(lái)的灰色預(yù)測(cè)模型包括GM（1, 1）模型、灰色新陳代謝模型和灰色馬爾可夫模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有巨量并行性、存儲(chǔ)分布性、結(jié)構(gòu)可變性、高度非線性和自組織性等特點(diǎn)，且可以逼近任何連續(xù)函數(shù)，目前在金融分析和預(yù)測(cè)方面已有廣泛的應(yīng)用，效果較好。支持向量機(jī)模型在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別問(wèn)題中有許多優(yōu)勢(shì)，且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，具有全局優(yōu)化性和較好的泛化能力，比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更好的擬合度。

四、績(jī)效評(píng)估

作為集合投資、風(fēng)險(xiǎn)分散、專(zhuān)業(yè)化管理、變現(xiàn)性強(qiáng)等特點(diǎn)的投資產(chǎn)品，基金的業(yè)績(jī)雖然受到投資者的關(guān)注，但要對(duì)基金有一個(gè)全面的評(píng)價(jià)，則需要考量基金業(yè)績(jī)變動(dòng)背后的形成原因、基金回報(bào)的來(lái)源等因素，績(jī)效評(píng)估能夠在這方面提供較好的視角與方法，風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益、擇時(shí)/股能力、業(yè)績(jī)歸因分析、業(yè)績(jī)持續(xù)性及Fama的業(yè)績(jī)分解等指標(biāo)和方法可從不同的角度對(duì)基金的績(jī)效進(jìn)行評(píng)估。

五、基于行為金融學(xué)的投資策略

上世紀(jì)50～70年代，隨著馬科維茨組合理論、CAPM模型、MM定理及有效市場(chǎng)假說(shuō)的提出，現(xiàn)代金融經(jīng)濟(jì)學(xué)建立了一套成熟的理論體系，并且在學(xué)術(shù)界占據(jù)了主導(dǎo)地位，也被國(guó)際投資機(jī)構(gòu)廣泛應(yīng)用和推廣，但以上傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論基石是理性人假設(shè)，在理性人假設(shè)下，市場(chǎng)是有效率的，但進(jìn)入80年代以后，關(guān)于股票市場(chǎng)的一系列研究和實(shí)證發(fā)現(xiàn)了與理性人假設(shè)不符合的異常現(xiàn)象。

如：日歷效應(yīng)、股權(quán)溢價(jià)之謎、期權(quán)微笑、封閉式基金折溢價(jià)之謎、小盤(pán)股效應(yīng)等。面對(duì)這些金融市場(chǎng)的異常現(xiàn)象，諸多研究學(xué)者從傳統(tǒng)金融理論的基本假設(shè)入手，放松關(guān)于投資者是完全理性的嚴(yán)格假設(shè)，吸收心理學(xué)的研究成果，研究股市投資者行為、價(jià)格形成機(jī)制與價(jià)格表現(xiàn)特征，取得了一系列有影響的研究成果，形成了具有重要影響力的學(xué)術(shù)流派－行為金融學(xué)。

行為金融學(xué)是對(duì)傳統(tǒng)金融學(xué)理論的革命，也是對(duì)傳統(tǒng)投資實(shí)踐的挑戰(zhàn)。隨著行為金融理論的發(fā)展，理論界和投資界對(duì)行為金融理論和相關(guān)投資策略作了廣泛的宣傳和應(yīng)用，好買(mǎi)認(rèn)為，無(wú)論機(jī)構(gòu)投資者還是個(gè)人投資者，了解行為金融學(xué)的指導(dǎo)意義在于：可以采取針對(duì)非理性市場(chǎng)行為的投資策略來(lái)實(shí)現(xiàn)投資目標(biāo)。在大多數(shù)投資者認(rèn)識(shí)到自己的錯(cuò)誤以前，投資那些定價(jià)錯(cuò)誤的股票，并在股價(jià)正確定位之后獲利。目前國(guó)際金融市場(chǎng)中比較常見(jiàn)且相對(duì)成熟的行為金融投資策略包括動(dòng)量投資策略、反向投資策略、小盤(pán)股策略和時(shí)間分散化策略等。

六、程序化交易與算法交易策略根據(jù)

NYSE的定義，程序化交易指任何含有15只股票以上或單值為一百萬(wàn)美元以上的交易。程序化交易強(qiáng)調(diào)訂單是如何生成的，即通過(guò)某種策略生成交易指令，以便實(shí)現(xiàn)某個(gè)特定的投資目標(biāo)。程序化交易主要是大機(jī)構(gòu)的工具，它們同時(shí)買(mǎi)進(jìn)或賣(mài)出整個(gè)股票組合，而買(mǎi)進(jìn)和賣(mài)出程序可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)不同的目標(biāo)，目前程序化交易策略主要包括數(shù)量化程序交易策略、動(dòng)態(tài)對(duì)沖策略、指數(shù)套利策略、配對(duì)交易策略和久期平均策略等。

算法交易，也稱自動(dòng)交易、黑盒交易或無(wú)人值守交易，是使用計(jì)算機(jī)來(lái)確定訂單較佳的執(zhí)行路徑、執(zhí)行時(shí)間、執(zhí)行價(jià)格及執(zhí)行數(shù)量的交易方法，主要針對(duì)經(jīng)紀(jì)商。算法交易廣泛應(yīng)用于對(duì)沖基金、企業(yè)年金、共同基金以及其他一些大型的機(jī)構(gòu)投資者，他們使用算法交易對(duì)大額訂單進(jìn)行分拆，尋找較佳路由和最有利的執(zhí)行價(jià)格，以降低市場(chǎng)的沖擊成本、提高執(zhí)行效率和訂單執(zhí)行的隱蔽性。

任何投資策略都可以使用算法交易進(jìn)行訂單的執(zhí)行，包括做市、場(chǎng)內(nèi)價(jià)差交易、套利及趨勢(shì)跟隨交易。算法交易在交易中的作用主要體現(xiàn)在智能路由、降低沖擊成本、提高執(zhí)行效率、減少人力成本和增加投資組合收益等方面。主要的算法包括：交易量加權(quán)平均價(jià)格算法（VWAP）、保證成交量加權(quán)平均價(jià)格算法（Guaranteed VWAP）、時(shí)間加權(quán)平均價(jià)格算法（TWAP）、游擊戰(zhàn)算法（Guerrilla）、狙擊手算法（Sniper）、模式識(shí)別算法（Pattern Recognition）等。

綜上所述，數(shù)量化投資技術(shù)貫穿基金的整個(gè)投資流程，從估值選股、資產(chǎn)配置到程序化交易與績(jī)效評(píng)估等。結(jié)合量化投資的特點(diǎn)及我國(guó)證券市場(chǎng)的現(xiàn)狀，好買(mǎi)認(rèn)為量化投資技術(shù)在國(guó)內(nèi)基金業(yè)中的應(yīng)用將主要集中在量化選股、資產(chǎn)配置、績(jī)效評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)管理、行為金融等方面，而隨著包括基金在內(nèi)的機(jī)構(gòu)投資者占比的不斷提高、衍生品工具的日漸豐富（股指期貨、融資融券等）以及量化投資技術(shù)的進(jìn)步，基金管理人的投資策略將會(huì)越來(lái)越復(fù)雜，程序化交易（系統(tǒng)）也將有快速的發(fā)展。

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