量化金融分析師（AQF）|量化交易之投資方法

量化交易是指以先進(jìn)的數(shù)學(xué)模型替代人為的主觀判斷，利用計算機(jī)技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

定量投資和傳統(tǒng)的定性投資本質(zhì)上來說是相同的，二者都是基于市場非有效或弱有效的理論基礎(chǔ)。兩者的區(qū)別在于定量投資管理是“定性思想的量化應(yīng)用”，更加強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)。量化交易具有以下幾個方面的特點：

1、紀(jì)律性。

根據(jù)模型的運行結(jié)果進(jìn)行決策，而不是憑感覺。紀(jì)律性既可以克制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認(rèn)知偏差，且可跟蹤。

2、系統(tǒng)性。

具體表現(xiàn)為“三多”。一是多層次，包括在大類資產(chǎn)配置、行業(yè)選擇、精選具體資產(chǎn)三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結(jié)構(gòu)、估值、成長、盈利質(zhì)量、分析師盈利預(yù)測、市場情緒等多個角度；三是多數(shù)據(jù)，即對海量數(shù)據(jù)的處理。

3、套利思想。

AQF定量投資通過全面、系統(tǒng)性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機(jī)會，從而發(fā)現(xiàn)估值洼地，并通過買入低估資產(chǎn)、賣出高估資產(chǎn)而獲利。

4、概率取勝。

一是定量投資不斷從歷史數(shù)據(jù)中挖掘有望重復(fù)的規(guī)律并加以利用；二是依靠組合資產(chǎn)取勝，而不是單個資產(chǎn)取勝。

量化投資技術(shù)包括多種具體方法，在投資品種選擇、投資時機(jī)選擇、股指期貨套利、商品期貨套利、統(tǒng)計套利和算法交易等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。在此，以統(tǒng)計套利和算法交易為例進(jìn)行闡述。

1、統(tǒng)計套利

統(tǒng)計套利是利用資產(chǎn)價格的歷史統(tǒng)計規(guī)律進(jìn)行的套利，是一種風(fēng)險套利，其風(fēng)險在于這種歷史統(tǒng)計規(guī)律在未來一段時間內(nèi)是否繼續(xù)存在。

統(tǒng)計套利的主要思路是先找出相關(guān)性較好的若干對投資品種，再找出每一對投資品種的長期均衡關(guān)系（協(xié)整關(guān)系），當(dāng)某一對品種的價差（協(xié)整方程的殘差）偏離到一定程度時開始建倉，買進(jìn)被相對低估的品種、賣空被相對高估的品種，等價差回歸均衡后獲利了結(jié)。股指期貨對沖是統(tǒng)計套利較長采用的一種操作策略，即利用不同國家、地區(qū)或行業(yè)的指數(shù)相關(guān)性，同時買入、賣出一對指數(shù)期貨進(jìn)行交易。在經(jīng)濟(jì)全球化條件下，各個國家、地區(qū)和行業(yè)股票指數(shù)的關(guān)聯(lián)性越來越強(qiáng)，從而容易導(dǎo)致股指系統(tǒng)性風(fēng)險的產(chǎn)生，因此，對指數(shù)間的統(tǒng)計套利進(jìn)行對沖是一種低風(fēng)險、高收益的交易方式。

2、算法交易。

算法交易又稱自動交易、黑盒交易或機(jī)器交易，是指通過設(shè)計算法，利用計算機(jī)程序發(fā)出交易指令的方法。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格，甚至包括最后需要成交的資產(chǎn)數(shù)量。

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算法交易的主要類型有:

(1)被動型算法交易，也稱結(jié)構(gòu)型算法交易。

該交易算法除利用歷史數(shù)據(jù)估計交易模型的關(guān)鍵參數(shù)外，不會根據(jù)市場的狀況主動選擇交易時機(jī)和交易的數(shù)量，而是按照一個既定的交易方針進(jìn)行交易。該策略的的核心是減少滑價（目標(biāo)價與實際成交均價的差）。被動型算法交易最成熟，使用也最為廣泛，如在國際市場上使用最多的成交加權(quán)平均價格（VWAP）、時間加權(quán)平均價格（TWAP）等都屬于被動型算法交易。

(2)主動型算法交易，也稱機(jī)會型算法交易。

這類交易算法根據(jù)市場的狀況作出實時的決策，判斷是否交易、交易的數(shù)量、交易的價格等。主動型交易算法除了努力減少滑價以外，把關(guān)注的重點逐漸轉(zhuǎn)向了價格趨勢預(yù)測上。

(3)綜合型算法交易，該交易是前兩者的結(jié)合。

這類算法常見的方式是先把交易指令拆開，分布到若干個時間段內(nèi)，每個時間段內(nèi)具體如何交易由主動型交易算法進(jìn)行判斷。兩者結(jié)合可達(dá)到單純一種算法無法達(dá)到的效果。

算法交易的交易策略有三：

一是降低交易費用。

大單指令通常被拆分為若干個小單指令漸次進(jìn)入市場。這個策略的成功程度可以通過比較同一時期的平均購買價格與成交量加權(quán)平均價來衡量。

二是套利。

典型的套利策略通常包含三四個金融資產(chǎn)，如根據(jù)外匯市場利率平價理論，國內(nèi)債券的價格、以外幣標(biāo)價的債券價格、匯率現(xiàn)貨及匯率遠(yuǎn)期合約價格之間將產(chǎn)生一定的關(guān)聯(lián)，如果市場價格與該理論隱含的價格偏差較大，且超過其交易成本，則可以用四筆交易來確保無風(fēng)險利潤。股指期貨的期限套利也可以用算法交易來完成。

三是做市。

做市包括在當(dāng)前市場價格之上掛一個限價賣單或在當(dāng)前價格之下掛一個限價買單，以便從買賣差價中獲利。此外，還有更復(fù)雜的策略，如“基準(zhǔn)點“算法被交易員用來模擬指數(shù)收益，而”嗅探器“算法被用來發(fā)現(xiàn)最動蕩或最不穩(wěn)定的市場。任何類型的模式識別或者預(yù)測模型都能用來啟動算法交易。

AQF量化交易一般會經(jīng)過海量數(shù)據(jù)仿真測試和模擬操作等手段進(jìn)行檢驗，并依據(jù)一定的風(fēng)險管理算法進(jìn)行倉位和資金配置，實現(xiàn)風(fēng)險最小化和收益較大化，但往往也會存在一定的潛在風(fēng)險，具體包括：

1、歷史數(shù)據(jù)的完整性。

行情數(shù)據(jù)不完整可能導(dǎo)致模型與行情數(shù)據(jù)不匹配。行情數(shù)據(jù)自身風(fēng)格轉(zhuǎn)換，也可能導(dǎo)致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是目前量化交易難以克服的。

2、模型設(shè)計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風(fēng)險評估和預(yù)防措施，可能導(dǎo)致資金、倉位和模型的不匹配，而發(fā)生爆倉現(xiàn)象。

3、網(wǎng)絡(luò)中斷，硬件故障也可能對量化交易產(chǎn)生影響。

4、同質(zhì)模型產(chǎn)生競爭交易現(xiàn)象導(dǎo)致的風(fēng)險。

5、單一投資品種導(dǎo)致的不可預(yù)測風(fēng)險。

為規(guī)避或減小量化交易存在的潛在風(fēng)險，可采取的策略有：保證歷史數(shù)據(jù)的完整性；在線調(diào)整模型參數(shù)；在線選擇模型類型；風(fēng)險在線監(jiān)測和規(guī)避等。

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