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(jì)算機(jī)技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來(lái)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(dòng)的影響，避免在市場(chǎng)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(lái)說(shuō)是相同的，二者都是基于市場(chǎng)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(gè)方面的特點(diǎn)：
1、紀(jì)律性。
根據(jù)模型的運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行決策，而不是憑感覺(jué)。紀(jì)律性既可以克制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點(diǎn)，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(lèi)資產(chǎn)配置、行業(yè)選擇、精選具體資產(chǎn)三個(gè)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(chǎng)結(jié)構(gòu)、估值、成長(zhǎng)、盈利質(zhì)量、分析師盈利預(yù)測(cè)、市場(chǎng)情緒等多個(gè)角度；三是多數(shù)據(jù)，即對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理。
3、套利思想。
AQF定量投資通過(guò)全面、系統(tǒng)性的掃描捕捉錯(cuò)誤定價(jià)、錯(cuò)誤估值帶來(lái)的機(jī)會(huì)，從而發(fā)現(xiàn)估值洼地，并通過(guò)買(mǎi)入低估資產(chǎn)、賣(mài)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(gè)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(shí)機(jī)選擇、股指期貨套利、商品期貨套利、統(tǒng)計(jì)套利和算法交易等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。在此，以統(tǒng)計(jì)套利和算法交易為例進(jìn)行闡述。
1、統(tǒng)計(jì)套利
統(tǒng)計(jì)套利是利用資產(chǎn)價(jià)格的歷史統(tǒng)計(jì)規(guī)律進(jìn)行的套利，是一種風(fēng)險(xiǎn)套利，其風(fēng)險(xiǎn)在于這種歷史統(tǒng)計(jì)規(guī)律在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)是否繼續(xù)存在。
統(tǒng)計(jì)套利的主要思路是先找出相關(guān)性較好的若干對(duì)投資品種，再找出每一對(duì)投資品種的長(zhǎng)期均衡關(guān)系（協(xié)整關(guān)系），當(dāng)某一對(duì)品種的價(jià)差（協(xié)整方程的殘差）偏離到一定程度時(shí)開(kāi)始建倉(cāng)，買(mǎi)進(jìn)被相對(duì)低估的品種、賣(mài)空被相對(duì)高估的品種，等價(jià)差回歸均衡后獲利了結(jié)。股指期貨對(duì)沖是統(tǒng)計(jì)套利較長(zhǎng)采用的一種操作策略，即利用不同國(guó)家、地區(qū)或行業(yè)的指數(shù)相關(guān)性，同時(shí)買(mǎi)入、賣(mài)出一對(duì)指數(shù)期貨進(jìn)行交易。在經(jīng)濟(jì)全球化條件下，各個(gè)國(guó)家、地區(qū)和行業(yè)股票指數(shù)的關(guān)聯(lián)性越來(lái)越強(qiáng)，從而容易導(dǎo)致股指系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生，因此，對(duì)指數(shù)間的統(tǒng)計(jì)套利進(jìn)行對(duì)沖是一種低風(fēng)險(xiǎn)、高收益的交易方式。
2、算法交易。
算法交易又稱(chēng)自動(dòng)交易、黑盒交易或機(jī)器交易，是指通過(guò)設(shè)計(jì)算法，利用計(jì)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(shí)間的選擇、交易的價(jià)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(lèi)型有:
(1)被動(dòng)型算法交易，也稱(chēng)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(jì)交易模型的關(guān)鍵參數(shù)外，不會(huì)根據(jù)市場(chǎng)的狀況主動(dòng)選擇交易時(shí)機(jī)和交易的數(shù)量，而是按照一個(gè)既定的交易方針進(jìn)行交易。該策略的的核心是減少滑價(jià)（目標(biāo)價(jià)與實(shí)際成交均價(jià)的差）。被動(dòng)型算法交易最成熟，使用也最為廣泛，如在國(guó)際市場(chǎng)上使用最多的成交加權(quán)平均價(jià)格（VWAP）、時(shí)間加權(quán)平均價(jià)格（TWAP）等都屬于被動(dòng)型算法交易。
(2)主動(dòng)型算法交易，也稱(chēng)機(jī)會(huì)型算法交易。
這類(lèi)交易算法根據(jù)市場(chǎng)的狀況作出實(shí)時(shí)的決策，判斷是否交易、交易的數(shù)量、交易的價(jià)格等。主動(dòng)型交易算法除了努力減少滑價(jià)以外，把關(guān)注的重點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向了價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)上。
(3)綜合型算法交易，該交易是前兩者的結(jié)合。
這類(lèi)算法常見(jiàn)的方式是先把交易指令拆開(kāi)，分布到若干個(gè)時(shí)間段內(nèi)，每個(gè)時(shí)間段內(nèi)具體如何交易由主動(dòng)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(wú)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(fèi)用。
大單指令通常被拆分為若干個(gè)小單指令漸次進(jìn)入市場(chǎng)。這個(gè)策略的成功程度可以通過(guò)比較同一時(shí)期的平均購(gòu)買(mǎi)價(jià)格與成交量加權(quán)平均價(jià)來(lái)衡量。
二是套利。
典型的套利策略通常包含三四個(gè)金融資產(chǎn)，如根據(jù)外匯市場(chǎng)利率平價(jià)理論，國(guó)內(nèi)債券的價(jià)格、以外幣標(biāo)價(jià)的債券價(jià)格、匯率現(xiàn)貨及匯率遠(yuǎn)期合約價(jià)格之間將產(chǎn)生一定的關(guān)聯(lián)，如果市場(chǎng)價(jià)格與該理論隱含的價(jià)格偏差較大，且超過(guò)其交易成本，則可以用四筆交易來(lái)確保無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利潤(rùn)。股指期貨的期限套利也可以用算法交易來(lái)完成。
三是做市。
做市包括在當(dāng)前市場(chǎng)價(jià)格之上掛一個(gè)限價(jià)賣(mài)單或在當(dāng)前價(jià)格之下掛一個(gè)限價(jià)買(mǎi)單，以便從買(mǎi)賣(mài)差價(jià)中獲利。此外，還有更復(fù)雜的策略，如“基準(zhǔn)點(diǎn)“算法被交易員用來(lái)模擬指數(shù)收益，而”嗅探器“算法被用來(lái)發(fā)現(xiàn)最動(dòng)蕩或最不穩(wěn)定的市場(chǎng)。任何類(lèi)型的模式識(shí)別或者預(yù)測(cè)模型都能用來(lái)啟動(dòng)算法交易。
AQF量化交易一般會(huì)經(jīng)過(guò)海量數(shù)據(jù)仿真測(cè)試和模擬操作等手段進(jìn)行檢驗(yàn)，并依據(jù)一定的風(fēng)險(xiǎn)管理算法進(jìn)行倉(cāng)位和資金配置，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化和收益較大化，但往往也會(huì)存在一定的潛在風(fēng)險(xiǎn)，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(dòng)性，價(jià)格波動(dòng)幅度，價(jià)格波動(dòng)頻率等，而這一點(diǎn)是目前量化交易難以克服的。
2、模型設(shè)計(jì)中沒(méi)有考慮倉(cāng)位和資金配置，沒(méi)有安全的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)防措施，可能導(dǎo)致資金、倉(cāng)位和模型的不匹配，而發(fā)生爆倉(cāng)現(xiàn)象。
3、網(wǎng)絡(luò)中斷，硬件故障也可能對(duì)量化交易產(chǎn)生影響。
4、同質(zhì)模型產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng)交易現(xiàn)象導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)。
5、單一投資品種導(dǎo)致的不可預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)。
為規(guī)避或減小量化交易存在的潛在風(fēng)險(xiǎn)，可采取的策略有：保證歷史數(shù)據(jù)的完整性；在線(xiàn)調(diào)整模型參數(shù)；在線(xiàn)選擇模型類(lèi)型；風(fēng)險(xiǎn)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)和規(guī)避等。
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