AQF量化投資作為一個(gè)新興行業(yè)，在中國(guó)近幾年得到長(zhǎng)足發(fā)展，但由于時(shí)間較短，很多從業(yè)者和機(jī)構(gòu)投資者都沒有對(duì)這個(gè)行業(yè)有著充分的理解，本文會(huì)試圖對(duì)量化投資是什么，超額收益的來(lái)源，量化投資和主觀調(diào)研型投資的區(qū)別、量化在中國(guó)的實(shí)踐中遇到的問題(比如把量化和對(duì)沖混淆、把a(bǔ)lpha和風(fēng)格混淆、認(rèn)為量化近2年無(wú)效等)以及未來(lái)的發(fā)展做一定的闡述。

　　第一章 什么是量化投資

　　AQF量化投資行業(yè)在中國(guó)的興起是最近5，6年的事情，由于時(shí)間較短，許多機(jī)構(gòu)和個(gè)人投資者對(duì)什么是量化投資，為什么量化投資會(huì)有效，量化投資包括什么，量化和對(duì)沖是什么關(guān)系等等問題都沒有很好的理解。再加上2016、2017年量化對(duì)沖產(chǎn)品的業(yè)績(jī)表現(xiàn)不佳，市場(chǎng)對(duì)量化有很大的誤解，作為量化投資超過16年的從業(yè)人員，筆者深深的覺得有必要對(duì)量化投資的基本概念做簡(jiǎn)單的闡述。

　　什么是AQF量化投資?簡(jiǎn)單的說(shuō)，量化投資就是通對(duì)對(duì)所有能公開獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)量化分析而獲得對(duì)投資標(biāo)的的未來(lái)價(jià)格走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)的一種投資方法。當(dāng)然量化不只包括量化投資，目前所有投資機(jī)構(gòu)(不管量化還是主動(dòng)投研)都在用的風(fēng)險(xiǎn)模型就是量化研究人員的重要成果之一。除了風(fēng)險(xiǎn)模型以外，其他比如大類資產(chǎn)配置，保險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)，信用評(píng)級(jí)等金融的各方各面都大量應(yīng)用了量化模型。但就本文的主題而言，內(nèi)容會(huì)集中于量化模型在活躍可交易資產(chǎn)上的運(yùn)用，其中包括但不僅限于二級(jí)市場(chǎng)股票、商品期貨、股指期貨、國(guó)債期貨、外匯、期權(quán)、可轉(zhuǎn)債、信用債、利率債等等，其他適用的品種也包括比特幣，大宗商品現(xiàn)貨等。

　　AQF量化投資的目標(biāo)是什么?和所有投資活動(dòng)的目標(biāo)一樣，就是獲得一個(gè)絕對(duì)收益或者超越市場(chǎng)平均水平的一個(gè)相對(duì)收益。就股票和債券兩個(gè)大類資產(chǎn)而言，股票市場(chǎng)長(zhǎng)期受益于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和分紅，債券得益于券息，平均的市場(chǎng)收益為正，所以對(duì)投資方法和投資機(jī)構(gòu)的評(píng)估不是看是否獲取正收益，而是更加注重于是否能跑贏市場(chǎng)平均水平，跑贏的這部分我們稱之為超額收益。一般來(lái)說(shuō)，超額收益越高越好，說(shuō)明這種投資方法的有效性和投資機(jī)構(gòu)的投研實(shí)力越強(qiáng)。當(dāng)然實(shí)際的評(píng)估更加復(fù)雜，除了看是不是有超額收益和有多少超額收益以外，還要關(guān)注超額收益的來(lái)源，穩(wěn)定性和可復(fù)制性。

　　而其他幾類資產(chǎn)，比如期貨、外匯、期權(quán)等等大類資產(chǎn)大致可歸類于交易類資產(chǎn)(比特幣也可以歸為這類)，投資者整體并不能產(chǎn)生正收益，屬于零和游戲，如果加上交易費(fèi)用，基本屬于負(fù)和游戲。對(duì)這類資產(chǎn)的投資活動(dòng)的評(píng)估一般注重絕對(duì)收益，就是看投資結(jié)果的長(zhǎng)期回報(bào)是不是持續(xù)為正以及收益的穩(wěn)定性。由于資產(chǎn)類別的長(zhǎng)期收益不同，在期貨和外匯上獲得長(zhǎng)期的正收益比從股票和債券上獲得長(zhǎng)期的正收益難度要大很多。當(dāng)然這些交易類資產(chǎn)有他們的獨(dú)特價(jià)值，雖然是個(gè)零和游戲，但對(duì)社會(huì)的整個(gè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)是利大于弊的，起到了分散風(fēng)險(xiǎn)的作用。

　　由于股票市場(chǎng)的流動(dòng)性非常好，且品種眾多，所以股票市場(chǎng)天然比較適合量化投資的方法，筆者在下面也將集中幾章講量化投資在股票市場(chǎng)特別是中國(guó)股票市場(chǎng)的應(yīng)用。前面提到股票市場(chǎng)長(zhǎng)期本身就能給客戶帶來(lái)一個(gè)不錯(cuò)的正回報(bào)，比如道瓊斯指數(shù)，從1896年至今有超過120年的歷史，平均年化收益包括分紅超過7%。上證指數(shù)雖然從1990年才開始起步，時(shí)間較短，但得益于中國(guó)近30年的經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，即便經(jīng)歷了90年代的巨幅波動(dòng)和后來(lái)2006年和2015年牛熊市的大漲大跌，平均年化收益包括分紅仍然高于15%，遠(yuǎn)超道瓊斯指數(shù)，給長(zhǎng)期持有的客戶獲得了不錯(cuò)的回報(bào)。

　　隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的放緩，未來(lái)的長(zhǎng)期收益會(huì)有所下降，但長(zhǎng)期來(lái)說(shuō)依舊會(huì)是吸引力較強(qiáng)的大類資產(chǎn)。由于股票市場(chǎng)長(zhǎng)期的正收益，所以對(duì)投資活動(dòng)的評(píng)估，注重在是否長(zhǎng)期能跑贏市場(chǎng)的平均收益，也就是超額收益。當(dāng)然評(píng)估不是單維的，除了看超額收益的高低，也要看承受風(fēng)險(xiǎn)的大小，如果在同等收益的情況下，風(fēng)險(xiǎn)更小的投資方法和投資機(jī)構(gòu)會(huì)得到更好的評(píng)價(jià)。比較復(fù)雜的投資機(jī)構(gòu)會(huì)傾向于結(jié)合收益和風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)合指標(biāo)來(lái)評(píng)估機(jī)構(gòu)和產(chǎn)品。

　　

　　第二章 超額收益的來(lái)源：擇時(shí)

　　在股票市場(chǎng)上獲得超額收益有兩大類方法:

　　一類是選股，選股就是在市場(chǎng)的所有股票中選出能在某個(gè)周期獲得高出市場(chǎng)平均收益的股票，目標(biāo)是累計(jì)起來(lái)扣掉交易費(fèi)用后長(zhǎng)期能獲得比市場(chǎng)平均水平更高的收益。

　　另一大類是擇時(shí)，擇時(shí)包括Beta擇時(shí)和風(fēng)格擇時(shí)。Beta 擇時(shí)就是判斷市場(chǎng)的整體方向，希望能抓住股票市場(chǎng)上漲的部分而規(guī)避市場(chǎng)下跌的部分。風(fēng)格擇時(shí)就是希望抓住市場(chǎng)近期的風(fēng)格取向，通過提高在未來(lái)一段時(shí)間收益更高的風(fēng)格上的配置來(lái)獲得超額收益。以中國(guó)市場(chǎng)為例，如果能在2009年到2016年11月配置最小市值的股票，從2016年11月開始配置大盤藍(lán)籌，即使不用精選個(gè)股，也能獲得非常高的收益。

　　這兩類方法并不互相排斥，絕大部分機(jī)構(gòu)或多或少會(huì)同時(shí)使用選股和擇時(shí)。由于中國(guó)股票市場(chǎng)過去的市場(chǎng)波動(dòng)率維持較高水平，投資界特別是私募機(jī)構(gòu)和個(gè)人投資者除了選股以外，非常注重?fù)駮r(shí)。但在海外的實(shí)踐中，尤其是在波動(dòng)率較低的歐美市場(chǎng)上，Beta和風(fēng)格擇時(shí)很難獲得超額收益，也就是說(shuō)做了擇時(shí)以后基本上收益率反而會(huì)降低。而且由于擇時(shí)的準(zhǔn)確率低，即使擇時(shí)能降低風(fēng)險(xiǎn)，帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)的降低不足以彌補(bǔ)收益率的下降。

　　筆者在海外從事量化投資研究10多年，曾經(jīng)對(duì)國(guó)際股票市場(chǎng)做過Beta和風(fēng)格擇時(shí)的研究，基本結(jié)論是擇時(shí)的準(zhǔn)確率非常依賴市場(chǎng)波動(dòng)率和市場(chǎng)的有效性。在歐洲美國(guó)日本等低波動(dòng)強(qiáng)有效市場(chǎng)，Beta和風(fēng)格擇時(shí)基本無(wú)效，而在巴西，土耳其以及其他發(fā)展中國(guó)家，由于市場(chǎng)的低效和高波動(dòng)率，擇時(shí)還是有非常好的效果。但從2008年以來(lái)，由于主要發(fā)達(dá)國(guó)家都實(shí)行QE也即量化寬松政策，全球金融市場(chǎng)的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率以及股票市場(chǎng)的波動(dòng)率都在大幅降低，擇時(shí)的效果在發(fā)展中國(guó)家也有顯著下降。

　　中國(guó)股票市場(chǎng)自從2016年1月熔斷以來(lái)，市場(chǎng)的波動(dòng)率也在大幅降低，2017年代表藍(lán)籌的滬深300指數(shù)年化波動(dòng)率在10%左右，代表中盤成長(zhǎng)股的中證500指數(shù)年化波動(dòng)率也僅15%左右，已經(jīng)非常接近歐美等成熟股票市場(chǎng)水平，這也導(dǎo)致?lián)駮r(shí)策略不管是量化擇時(shí)還是主觀擇時(shí)的準(zhǔn)確率和有效性大幅下降。市場(chǎng)上資管產(chǎn)品的歷史業(yè)績(jī)也驗(yàn)證了最近兩年以擇時(shí)見長(zhǎng)的投資機(jī)構(gòu)大部分業(yè)績(jī)不佳。

　　總體來(lái)說(shuō)，股票市場(chǎng)的擇時(shí)研究在成熟市場(chǎng)不管是主觀擇時(shí)還是量化擇時(shí)都很難得到主流投資機(jī)構(gòu)的重視和認(rèn)可，剩下的就是選股。對(duì)怎么選股才能做出超額收益的研究有非常悠久的歷史，經(jīng)歷了長(zhǎng)期的沉淀和市場(chǎng)考驗(yàn)以后，基本上形成了幾大類歷史上證實(shí)比較有效的方法論，下面逐一闡述。

　　第三章 超額收益的來(lái)源：選股

　　(量化投資和主觀調(diào)研投資的區(qū)別)

　　有效的選股方法里面先分幾個(gè)大類，每一大類方法論里面又分幾個(gè)小類，第一大類也是大家最熟悉的就是基本面投資，根據(jù)對(duì)公司的基本面進(jìn)行調(diào)研結(jié)合股票的市場(chǎng)價(jià)格來(lái)進(jìn)行選股，流程上一般由研究員通過對(duì)宏觀，行業(yè)以及個(gè)股的深入調(diào)研來(lái)獲得超過市場(chǎng)平均水平的優(yōu)勢(shì)，然后由基金經(jīng)理來(lái)決定什么時(shí)候交易，和投資的比例。不管是海外還是國(guó)內(nèi)這個(gè)方法都是最為大家熟悉的，也管理著最多的資金。其中又可以細(xì)分為價(jià)值投資和成長(zhǎng)股投資。比如大家最熟悉的巴菲特，他早期的投資可以作為價(jià)值投資的代表，通常是買入被市場(chǎng)低估或者短期情緒驅(qū)動(dòng)偏離基本面價(jià)值的股票來(lái)獲得一個(gè)長(zhǎng)期超額收益，這種投資方法通常比較適用于消費(fèi)，金融，能源，一般制造業(yè)，公用事業(yè)等行業(yè)，因?yàn)楣乐迪鄬?duì)比較清晰。

　　確實(shí)巴菲特的投資生涯比較集中于這些行業(yè)而比較少參與互聯(lián)網(wǎng)，生物科技等新興行業(yè)，這也導(dǎo)致巴菲特90年代以來(lái)投資業(yè)績(jī)并不突出，甚至跑輸市場(chǎng)，主要原因在于近二十年美國(guó)市場(chǎng)的領(lǐng)軍行業(yè)從以前的能源，金融，工業(yè)制造轉(zhuǎn)為軟件，互聯(lián)網(wǎng)等高科技行業(yè)。以1994年為例，在美國(guó)市場(chǎng)上市值最大的十家公司是通用電氣，AT&T,埃克森，可口可樂，菲利普莫里斯，沃爾瑪?shù)葌鹘y(tǒng)公司。而到2017年，市值最大的十家公司分別為蘋果，谷歌，微軟，亞馬遜，F(xiàn)acebook，巴菲特的投資集團(tuán)伯克希爾哈撒威(業(yè)務(wù)以保險(xiǎn)為主)，強(qiáng)生，阿里巴巴等。最大的五家清一色是最近二三十年發(fā)展出來(lái)的高科技公司。這也延伸到下面要講到的另外一類投資方法，就是成長(zhǎng)股投資。

　　上面提到的五家高科技公司，再加上中國(guó)的騰訊，阿里，京東，百度從傳統(tǒng)的估值角度絕大部分時(shí)間都沒有便宜過，但過去幾十年給投資者帶來(lái)了巨大的回報(bào)。成長(zhǎng)股投資方法比起傳統(tǒng)的價(jià)值投資來(lái)說(shuō)，更看重企業(yè)的成長(zhǎng)性，如果成長(zhǎng)性特別好，可以淡化短期的估值指標(biāo)。例如亞馬遜，自從上市以來(lái)，估值一直非常高，而且上市的前十幾年一直虧損，但現(xiàn)在已經(jīng)成長(zhǎng)成為全球市值最大的公司之一，即使現(xiàn)在用傳統(tǒng)的估值方法，也還是依舊很貴，市盈率在300倍以上。但由于亞馬遜的成長(zhǎng)性和潛在的利潤(rùn)空間，也很難說(shuō)現(xiàn)在估值就不合理。成長(zhǎng)股投資如果做好確實(shí)收益巨大，以亞馬遜為例，從2006年到現(xiàn)在的短短11年，即便經(jīng)歷了2008年的金融危機(jī)，收益仍然高達(dá)40倍左右。

　　以中國(guó)投資者熟悉的騰訊為例，最近13年更是上漲了600倍，給投資者帶來(lái)了豐厚的回報(bào)。同樣成長(zhǎng)股投資的風(fēng)險(xiǎn)也相對(duì)較大，一個(gè)成功的亞馬遜背后可能有幾百個(gè)失敗的互聯(lián)網(wǎng)公司，要成功做好成長(zhǎng)股投資，需要投資者對(duì)新興行業(yè)和公司有更精準(zhǔn)的把握，投資的安全邊際更小。但總體而言，價(jià)值投資和成長(zhǎng)股投資各有利弊，如果做好都能帶來(lái)比較好的超額收益。

　　第二大類的股票投資方法偏重于投資者行為，也可稱之為行為金融投資。大家比較熟悉的主題投資，國(guó)內(nèi)特殊的打板策略，事件驅(qū)動(dòng)等策略都可以大致歸類于行為金融范疇。這類方法通常持倉(cāng)時(shí)間較短，主要通過對(duì)市場(chǎng)其他參與者的行為分析做出相應(yīng)的策略和交易方式，從而獲得超越市場(chǎng)的一個(gè)收益。但這類策略持倉(cāng)時(shí)間較短，容量較小而且比較依賴于市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和情緒，一般來(lái)說(shuō)比較難以獲得主流投資機(jī)構(gòu)的認(rèn)可和大額資金配置。但從另外一個(gè)角度來(lái)說(shuō)，如果做好超額收益也是巨大，這類投資方法在過去的中國(guó)股票市場(chǎng)更是創(chuàng)造了很多的神話。

　　最后一個(gè)大類也就是筆者所從事的就是量化投資的方法。由于量化投資的特點(diǎn)是以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，總結(jié)有效的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，而且基本不做主觀判斷，總體來(lái)說(shuō)面強(qiáng)于點(diǎn)，也就是對(duì)單個(gè)投資標(biāo)的的研究往往不如主動(dòng)研究員深入，而優(yōu)勢(shì)在于覆蓋面上更勝一籌，而這個(gè)優(yōu)勢(shì)往往在股票市場(chǎng)上特別突出。以美國(guó)市場(chǎng)為例，從90年代末開始，美國(guó)股票上就有超過3000只流動(dòng)性較好的股票，中國(guó)市場(chǎng)由于IPO的放開，現(xiàn)在后來(lái)居上，滬深兩市的上市股票已經(jīng)超過3400只，而且普遍流動(dòng)性較好，這天然比較適合量化投資策略的發(fā)揮。因?yàn)橹鲃?dòng)研究員往往只有精力覆蓋10到20個(gè)股票，并且只有優(yōu)秀的研究員才能在自己覆蓋的股票上做出超額收益，所以受成本和人員限制，對(duì)于一家主觀投資的機(jī)構(gòu)，無(wú)論是公募還是私募，往往只能覆蓋100-200只股票，并對(duì)其中的一部分進(jìn)行深入的研究，所以量化選股在個(gè)股覆蓋面上就有較大的優(yōu)勢(shì)。

　　量化投資在股票市場(chǎng)可以說(shuō)歷史悠久。大家比較熟悉的股票大作手回憶錄的主角利弗莫爾，他活躍于1900-1940年的美國(guó)股票市場(chǎng)，年輕的時(shí)候會(huì)從報(bào)紙登的個(gè)股開盤，收盤，高點(diǎn)，低點(diǎn)，交易量等數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)明天的交易價(jià)格，這實(shí)際上就是最簡(jiǎn)單的量化投資。上世紀(jì)50年代計(jì)算機(jī)發(fā)明后，量化投資更是加速了發(fā)展，愛德華索普在1969年成立了第一家專注量化投資的可轉(zhuǎn)債套利對(duì)沖基金，而且獲得了非常好的收益。

　　成立于1988年的文藝復(fù)興大獎(jiǎng)?wù)禄鸶前熏F(xiàn)代意義上的量化投資方法大量應(yīng)用于股票，期貨等資產(chǎn)，在長(zhǎng)達(dá)20多年的投資記錄中，為客戶創(chuàng)造了費(fèi)前70%以上的年化收益。同時(shí)成立于1988年的D.E.Shaw 對(duì)沖基金， 成立于1990年的城堡投資，和后面由原D.E.Shaw 量化研究總監(jiān)創(chuàng)立的Two Sigma 對(duì)沖基金等幾家以量化為主導(dǎo)的對(duì)沖基金過去幾十年都為客戶創(chuàng)造了非常優(yōu)秀的投資收益，而且現(xiàn)在的管理規(guī)模均超過200億美元。在海外的股票市場(chǎng)上，量化投資方法已經(jīng)獲得了巨大的成功，但在中國(guó)市場(chǎng)上時(shí)間較短，雖然也有很多成功的例子，但總體來(lái)說(shuō)在機(jī)構(gòu)和個(gè)人投資層面上接受程度還較低。

　　

　　第四章 量化投資常見誤區(qū)之一

　　本章，筆者著重澄清一下市場(chǎng)常見的問題和誤解。

　　1、 量化和對(duì)沖的區(qū)別

　　由于2013-2014年整體中國(guó)整體股票市場(chǎng)低迷，銀行和其他渠道發(fā)行了大量量化選股加對(duì)沖的產(chǎn)品，一般做法是全市場(chǎng)選股，但由于當(dāng)時(shí)只有滬深300股指這一個(gè)主要對(duì)沖工具 (個(gè)股融券品種和量都有限)，大部分量化投資的機(jī)構(gòu)的對(duì)沖產(chǎn)品有意識(shí)無(wú)意識(shí)的在對(duì)沖產(chǎn)品里暴露了規(guī)模因子。滬深300股指對(duì)應(yīng)的是股票市場(chǎng)上市值最大的300只股票，只要不把選股的標(biāo)的絕大部分限制在大市值股票內(nèi)，基本上都是賺了一部分做多小市值股票做空大市值股票對(duì)應(yīng)的股指期貨的錢，也就是說(shuō)賺了大小盤偏配的錢，而且這部分盈利在2013-2014年貢獻(xiàn)非常大，也給客戶創(chuàng)造了不錯(cuò)的收益。

　　只不過對(duì)沖滬深300股指只是對(duì)沖了整體市場(chǎng)的一部分風(fēng)險(xiǎn)，而沒考慮大小盤，PE，PB等風(fēng)險(xiǎn)因子和行業(yè)暴露的風(fēng)險(xiǎn)，把只是做多量化選股選出來(lái)的股票，做空滬深300股指期貨產(chǎn)生的收益視為絕對(duì)收益有很大的問題。這里面有兩個(gè)概念，一個(gè)概念是用量化的方法來(lái)選出好的股票，另一個(gè)是對(duì)沖市場(chǎng)本身的風(fēng)險(xiǎn)，而市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)格的說(shuō)既包括大盤的風(fēng)險(xiǎn)，也包括行業(yè)和風(fēng)格的風(fēng)險(xiǎn)。所以量化和對(duì)沖是兩個(gè)完全獨(dú)立的概念，很多機(jī)構(gòu)包括很多量化從業(yè)人員經(jīng)常把兩個(gè)名字放在一起是非常不妥的，而且也容易造成誤解。

　　量化作為一種選股的方法既可以直接做多股票從而在實(shí)現(xiàn)選股的超額收益同時(shí)，又疊加市場(chǎng)本身的收益，也可以對(duì)沖掉市場(chǎng)各類風(fēng)險(xiǎn)，從而實(shí)現(xiàn)一個(gè)更干凈的超額收益。如果不做對(duì)沖，量化多頭產(chǎn)品和主動(dòng)多頭產(chǎn)品追求的目標(biāo)就完全一致，可以相互比較。而對(duì)沖策略也不是只有量化機(jī)構(gòu)才可以做，在筆者曾就職過基金經(jīng)理的美國(guó)千禧基金，其中40%的團(tuán)隊(duì)就在做基本面對(duì)沖策略，就是通過基本面分析在一個(gè)行業(yè)里面選看漲的股票做多，選看跌的股票做空，從而實(shí)現(xiàn)一個(gè)低風(fēng)險(xiǎn)的絕對(duì)收益。

　　國(guó)內(nèi)市場(chǎng)由于主動(dòng)管理機(jī)構(gòu)極少發(fā)對(duì)沖產(chǎn)品，客觀上也造成市場(chǎng)上很多機(jī)構(gòu)和個(gè)人把量化產(chǎn)品和對(duì)沖產(chǎn)品混為一談。所以嚴(yán)格的定義應(yīng)該是：權(quán)益投資包括主動(dòng)調(diào)研型投資和量化投資，量化投資又可以按照資金的風(fēng)險(xiǎn)需求分為量化股票多頭、量化股票多空、量化市場(chǎng)中性策略，而不應(yīng)該將量化對(duì)沖等同于權(quán)益投資而單獨(dú)作為一個(gè)大類來(lái)進(jìn)行管理或者職能設(shè)定。

　　目前國(guó)內(nèi)大部分金融機(jī)構(gòu)在這方面的劃分還有待調(diào)整，比如國(guó)內(nèi)主要銀行和其他投資機(jī)構(gòu)的二級(jí)市場(chǎng)投資部門會(huì)分為權(quán)益，量化和固收等部門。股票市場(chǎng)帶敞口的投資往往權(quán)限集中于權(quán)益部門，而量化部門往往做市場(chǎng)中性型產(chǎn)品。這個(gè)分類不管從哪個(gè)角度都是比較混淆的。從兩個(gè)角度可以看這個(gè)問題，從選股方法論的角度，股票部分應(yīng)該分為主動(dòng)投研和量化。從產(chǎn)品類型的角度可以分為權(quán)益產(chǎn)品(股票多頭和股票多空)和對(duì)沖產(chǎn)品或者更嚴(yán)格的說(shuō)市場(chǎng)中性產(chǎn)品，權(quán)益產(chǎn)品又可以細(xì)分為主動(dòng)調(diào)研權(quán)益和量化權(quán)益。不管從哪個(gè)角度來(lái)分工，都比現(xiàn)有的配置更加合理一些。

　　2、量化方法是不是在中國(guó)市場(chǎng)有效

　　由于前面提到的量化和對(duì)沖兩個(gè)概念的混淆，市場(chǎng)上也出現(xiàn)一種聲音，就是認(rèn)為過去兩年量化產(chǎn)品表現(xiàn)不佳，是不是量化策略在中國(guó)市場(chǎng)上有效性在降低?這個(gè)觀點(diǎn)是非常錯(cuò)誤的。

　　首先，過去兩年市場(chǎng)上的量化市場(chǎng)中性型產(chǎn)品確實(shí)表現(xiàn)不盡如人意。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上顯示在2015年的對(duì)沖產(chǎn)品良好表現(xiàn)之后，2016，2017年連續(xù)兩年量化市場(chǎng)中性產(chǎn)品的平均收益在0附近，未能為客戶創(chuàng)造利潤(rùn)。

　　主要原因來(lái)自兩點(diǎn)：一是對(duì)沖成本高昂：股指限倉(cāng)以后，尤其是2015年9月到2017年5月底這段時(shí)間，股指期貨貼水非常大(對(duì)不熟悉的投資者來(lái)說(shuō)，股指期貨貼水是指股指期貨的價(jià)格長(zhǎng)期低于股指現(xiàn)貨的價(jià)格),以2016年為例，滬深300的近月貼水大概在年化15%左右，中證500的年化貼水在30%左右。以中證500對(duì)沖模型為例，即使選股上有30%的超額收益(選股上跑贏中證500指數(shù)30%，意味著2016年量化選股多頭產(chǎn)品有12%的絕對(duì)收益，這個(gè)收益在2016年已經(jīng)可以排名所有股票型公募中前十名，所有股票私募產(chǎn)品前5%)，市場(chǎng)中性產(chǎn)品收益也只能為零。2017年雖然對(duì)沖成本有所下降，但在2017年的上半年，滬深300股指期貨的對(duì)沖成本依舊為半年4.5%左右，中證500股指期貨的對(duì)沖成本在半年7.5%左右。

　　另外一個(gè)新的挑戰(zhàn)是2017年的股票市場(chǎng)大小盤分化特別明顯，代表大盤藍(lán)籌的滬深300指數(shù)上漲21.78%，中證500指數(shù)下跌0.2%，代表小市值股票的中證1000指數(shù)下跌17.35%。很多做多小市值股票，做空300或者500股指期貨有較多規(guī)模因子暴露的市場(chǎng)中性產(chǎn)品收益受到非常大的影響。

　　以上情況，再結(jié)合有些做小市值股票為主的量化公募產(chǎn)品也表現(xiàn)不佳，造成市場(chǎng)上對(duì)量化策略的有效性有一定誤解。

　　第五章 量化投資常見誤區(qū)之二

　　本章，筆者著重澄清市場(chǎng)上的幾個(gè)關(guān)于量化的現(xiàn)象：

　　1、股指的大幅貼水在2015年9月到2017年6月這段時(shí)間內(nèi)很大程度影響了市場(chǎng)中性產(chǎn)品的業(yè)績(jī)，這部分主要是對(duì)沖成本的高昂抵消了量化選股模型的大部分超額收益，這個(gè)是市場(chǎng)環(huán)境的外在客觀原因。

　　2、很多量化機(jī)構(gòu)自身的不足，自從2013-2014年這段時(shí)間對(duì)沖產(chǎn)品的大行其道，很多機(jī)構(gòu)涌入量化投資這個(gè)行業(yè)，其中不少機(jī)構(gòu)并沒有對(duì)量化投資有很深的理解，比如規(guī)模因子在海外被公認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)因子，但國(guó)內(nèi)很多機(jī)構(gòu)把它當(dāng)阿爾法因子在用，而且對(duì)量化的因子挖掘也沒有做到足夠深入。不過，這個(gè)屬于行業(yè)發(fā)展過程中的正常現(xiàn)象。畢竟量化投資在國(guó)內(nèi)起步較晚，不管公募還是私募，總體業(yè)績(jī)時(shí)間還偏短，還沒經(jīng)歷一個(gè)優(yōu)勝劣汰的過程，但是部分量化機(jī)構(gòu)的業(yè)績(jī)好壞并不能說(shuō)明量化投資方法的有效性。

　　事實(shí)上，2017年的市場(chǎng)環(huán)境成為了考量和篩選量化機(jī)構(gòu)選股方面投研實(shí)力的一個(gè)很好的標(biāo)準(zhǔn)。即使在17年困難的市場(chǎng)環(huán)境里，有一些私募在市場(chǎng)中性產(chǎn)品上依舊獲得了不錯(cuò)的業(yè)績(jī)。在現(xiàn)在股指貼水大幅改善的情況下，在量化投資領(lǐng)域有投研實(shí)力的機(jī)構(gòu)將在市場(chǎng)中性這個(gè)產(chǎn)品類別上為客戶帶來(lái)不錯(cuò)的收益，另外這些私募的股票多頭產(chǎn)品甚至可以媲美優(yōu)秀的價(jià)值投資產(chǎn)品。而且去年以做藍(lán)籌為主的量化公募產(chǎn)品也取得了不俗的業(yè)績(jī)，好幾家公募量化團(tuán)隊(duì)的管理規(guī)模都翻倍甚至接近10倍的增長(zhǎng)。

　　總體來(lái)說(shuō)，17年公募量化的管理整體規(guī)模有大幅上升，而大部分量化私募的產(chǎn)品以市場(chǎng)中性策略為主，由于最近兩年市場(chǎng)中性產(chǎn)品業(yè)績(jī)不佳，管理規(guī)模有所下降。但從超額收益的角度，量化投資機(jī)構(gòu)不管公募還是私募的平均超額收益在過去兩年還是遠(yuǎn)超過平均的主動(dòng)管理機(jī)構(gòu)。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，量化投資策略在中國(guó)股票市場(chǎng)的有效性還是非常強(qiáng)的。

　　市場(chǎng)的誤解對(duì)量化投資機(jī)構(gòu)和從業(yè)人員來(lái)說(shuō)也是一個(gè)教訓(xùn)，在機(jī)構(gòu)和個(gè)人投資者對(duì)量化投資不夠了解的情況下，量化投資機(jī)構(gòu)和從業(yè)人員有幾點(diǎn)值得去做：一是在產(chǎn)品設(shè)計(jì)上，由于股指的限倉(cāng)以及未來(lái)監(jiān)管政策的不確定性，私募要多發(fā)行和宣傳量化多頭的產(chǎn)品，事實(shí)上包括明汯在內(nèi)的好幾家量化私募在量化多頭這塊都做出了不錯(cuò)的業(yè)績(jī)，收益可以媲美甚至超越較好的主動(dòng)管理多頭，而且在超額收益的穩(wěn)定性上和持續(xù)性上更勝一籌。第二要和投資者清楚的說(shuō)明量化投資為什么能在中國(guó)股票市場(chǎng)獲得超額收益，超額收益的來(lái)源是什么，為什么這個(gè)超額收益能持續(xù)，而且為什么量化投資整體是有利于中國(guó)股票市場(chǎng)的發(fā)展的。這方面將在后面的章節(jié)進(jìn)行闡述。

　　第六章 量化選股研究

　　基本面、價(jià)量和交易行為分析

　　量化選股并不神秘，只是結(jié)合了市場(chǎng)上一些有效的因素，比如價(jià)值投資、成長(zhǎng)股投資、中期提供流動(dòng)性以及交易者行為預(yù)測(cè)等等，然后通過科學(xué)的方法組合起來(lái)形成一個(gè)有效的個(gè)股預(yù)測(cè)方法。

　　要能預(yù)測(cè)未來(lái)的個(gè)股收益，首先要對(duì)個(gè)股的收益有深刻的理解。從較早的CAPM模型開始，金融學(xué)界就對(duì)怎么解釋股票的收益做各種嘗試。CAPM模型放到股票市場(chǎng)上可以理解為股票的收益可以簡(jiǎn)單的分解為市場(chǎng)的收益和個(gè)股本身的收益，個(gè)股的風(fēng)險(xiǎn)也可以相應(yīng)分解為市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和個(gè)股本身的風(fēng)險(xiǎn)。

　　但這個(gè)簡(jiǎn)單的模型并不能很好的解釋股票市場(chǎng)的一些現(xiàn)象，法瑪和弗蘭奇教授在二十世紀(jì)六十年代提出了Fama-French模型，把個(gè)股的風(fēng)險(xiǎn)和收益分解為市場(chǎng)的部分、大小盤風(fēng)格的部分、高低市凈率風(fēng)格的部分以及剩下的個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)。這個(gè)比簡(jiǎn)單的CAPM模型更好的解釋了市場(chǎng)的一些行為，而且他們發(fā)現(xiàn)在過去的美國(guó)股票市場(chǎng)，小盤股平均跑贏大盤股，低市凈率的股票平均跑贏高市凈率的股票。法瑪?shù)膶W(xué)生DavidBooth以此發(fā)現(xiàn)為基礎(chǔ)建立了著名的Dimensional Fund Advisors (簡(jiǎn)稱為DFA基金)，用的策略就是買低市凈率的小盤股，最后到達(dá)了管理4000多億美元的規(guī)模。當(dāng)然隨著這個(gè)策略的熟為人知，這個(gè)策略的有效性也在下降。在現(xiàn)在的主流量化界，大家一般認(rèn)為小盤股風(fēng)格和低市凈率風(fēng)格都是風(fēng)險(xiǎn)因子，而不是超額收益因子。因?yàn)閺?0年代以后，這兩個(gè)風(fēng)格的超額收益非常低，而且波動(dòng)很大，所以主流的量化選股模型基本都會(huì)選擇減小在這兩個(gè)因子上的暴露。

　　隨著研究的進(jìn)步，量化研究人員挖掘了更多能解釋個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)的一些因子，形成了不同的風(fēng)險(xiǎn)模型，這些模型相對(duì)復(fù)雜，需要專業(yè)人員維護(hù)，所以一般都變成商業(yè)化的軟件。比如Barra模型，APT模型，Axioma模型等。好的模型基本能解釋個(gè)股30-50%的波動(dòng)率風(fēng)險(xiǎn)，其他的風(fēng)險(xiǎn)可以歸結(jié)為個(gè)股本身特殊的風(fēng)險(xiǎn)。為什么要做這個(gè)分解?因?yàn)榻^大部分專業(yè)投資者的目標(biāo)是做出超額收益，同時(shí)又減少風(fēng)險(xiǎn)。如果我們對(duì)個(gè)股的收益風(fēng)險(xiǎn)有很好的理解，比如有一個(gè)比較好的風(fēng)險(xiǎn)模型并且清楚每個(gè)股票在不同風(fēng)險(xiǎn)因子上的暴露，我們就可以通過一個(gè)聰明的組合方式減少我們的股票組合在這些風(fēng)險(xiǎn)因子上的暴露，從而實(shí)現(xiàn)比粗暴的簡(jiǎn)單組合在同等風(fēng)險(xiǎn)下更高的預(yù)期收益，或者在同等預(yù)期收益下更低的風(fēng)險(xiǎn)。

　　有了風(fēng)險(xiǎn)模型這個(gè)工具以后，我們可以對(duì)個(gè)股做更深入的分析。一般來(lái)說(shuō)，個(gè)股的風(fēng)險(xiǎn)可以分為四個(gè)來(lái)源，一是市場(chǎng)本身的風(fēng)險(xiǎn)，二是各種大小盤、價(jià)值、動(dòng)量等風(fēng)格的風(fēng)險(xiǎn)，第三是各種行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，最后是個(gè)股自身的特殊風(fēng)險(xiǎn)。收益也可以同樣分解為四個(gè)來(lái)源。前一篇提到過，如果能預(yù)測(cè)市場(chǎng)本身的收益，這就是所謂的Beta擇時(shí)。如果能預(yù)測(cè)各種風(fēng)格和行業(yè)的收益，就是風(fēng)格和行業(yè)擇時(shí)。實(shí)踐中證明這幾類擇時(shí)是非常困難的，在華爾街有句俗語(yǔ)：“如果能做好擇時(shí)，全世界都是你的”。而且實(shí)際上也確實(shí)沒有投資經(jīng)理能靠擇時(shí)保持長(zhǎng)期的超額收益。

　　我們把股票收益中和市場(chǎng)、風(fēng)格、行業(yè)等不太容易預(yù)測(cè)的部分剝離出去以后，剩下的就是個(gè)股特有的收益和風(fēng)險(xiǎn)。量化投資的實(shí)踐下來(lái)，預(yù)測(cè)個(gè)股的特有收益要比股票的全部收益要容易一些，絕大部分的主流量化選股研究也集中在這個(gè)方向上面。

　　一般量化選股的研究人員會(huì)從幾個(gè)維度來(lái)研究個(gè)股行為：第一個(gè)方面是基本面的研究，這主要是通過對(duì)公司的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)合市場(chǎng)價(jià)格做出這個(gè)股票在整體股票市場(chǎng)上相對(duì)價(jià)值的一個(gè)評(píng)估，也就說(shuō)這個(gè)股票在整個(gè)市場(chǎng)是相對(duì)便宜還是高估的。量化投研人員會(huì)對(duì)公司的各種經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，比如凈資產(chǎn)、市盈率、凈資產(chǎn)收益率、現(xiàn)金流、庫(kù)存、應(yīng)收應(yīng)付等一系列數(shù)據(jù)做分析處理，形成一些對(duì)個(gè)股未來(lái)價(jià)格有預(yù)測(cè)性的數(shù)據(jù)，也常稱之為基本面因子。

　　這個(gè)和主動(dòng)投研的基本面研究是異曲同工的。就現(xiàn)在來(lái)說(shuō)，量化投研比較擅長(zhǎng)于對(duì)公開數(shù)據(jù)的研究，對(duì)新聞和突發(fā)事件的處理還有其他復(fù)雜信息的處理還落后于人腦，但這個(gè)也在慢慢的改變，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展在這方面最近有很大的突破，在部分文本分析領(lǐng)域計(jì)算機(jī)的理解能力已經(jīng)證明能超越人腦。在不遠(yuǎn)的未來(lái)，計(jì)算機(jī)有望能在金融復(fù)雜信息處理方面超越人腦，從而更加推動(dòng)量化投資領(lǐng)域的發(fā)展。這些進(jìn)展我會(huì)在整個(gè)系列的第三部分做簡(jiǎn)單介紹。

　　從基本面研究角度來(lái)說(shuō)，量化選股和主動(dòng)投研的價(jià)值投資和成長(zhǎng)股投資沒有本質(zhì)差異。市場(chǎng)上有一個(gè)常見的誤解是量化選股就像個(gè)黑盒子，不知道為什么會(huì)選出一些股票來(lái)做多，其他一些股票來(lái)做空。實(shí)際上量化選股在海外股票市場(chǎng)幾十年來(lái)能一直穩(wěn)定的做出超額收益，我們公司在中國(guó)股票市場(chǎng)上的實(shí)踐也是非常成功，這必然是抓住了市場(chǎng)的一些本質(zhì)規(guī)律，而這些規(guī)律必定是和歷史上成功的選股方式有共同點(diǎn)。比如基本面因子的選股，常見的一些因子會(huì)評(píng)估一個(gè)公司比起市場(chǎng)上的同類公司來(lái)說(shuō)是不是估值更便宜，這個(gè)和普通意義上的價(jià)值投資很象。另外一些因子會(huì)評(píng)估一些公司是不是比同類公司成長(zhǎng)性更好，這又很象成長(zhǎng)股投資。當(dāng)然除了這些指標(biāo)以外，量化投研人員會(huì)抓取更多的有效指標(biāo)來(lái)預(yù)測(cè)個(gè)股的漲跌，上面只是簡(jiǎn)單的幾個(gè)例子。不同量化投資機(jī)構(gòu)的投研人員會(huì)對(duì)公開數(shù)據(jù)做不同的處理，這也導(dǎo)致了每一家量化投資機(jī)構(gòu)的業(yè)績(jī)也不太相同。

　　中國(guó)股票市場(chǎng)上另外一個(gè)常見的偏見是認(rèn)為量化選股大同小異，每一家業(yè)績(jī)也會(huì)大致接近，這個(gè)和事實(shí)偏離也非常大。就象市場(chǎng)上很多主動(dòng)投研機(jī)構(gòu)都在做價(jià)值投資，長(zhǎng)期業(yè)績(jī)也有非常大的差異，投資者不會(huì)因?yàn)橐恍C(jī)構(gòu)的投資業(yè)績(jī)不佳而否定價(jià)值投資。量化投研機(jī)構(gòu)也是這樣，長(zhǎng)期業(yè)績(jī)?nèi)Q于量化團(tuán)隊(duì)的投研實(shí)力以及研究的主導(dǎo)人員是否對(duì)股票市場(chǎng)有深刻理解。由于國(guó)內(nèi)量化市場(chǎng)剛起步，市場(chǎng)才剛剛開始優(yōu)勝劣汰的篩選過程，也不能因?yàn)樯贁?shù)量化機(jī)構(gòu)一段時(shí)間的業(yè)績(jī)不佳而否定量化選股的有效性，況且從可同比的數(shù)據(jù)來(lái)看，近4，5年量化選股團(tuán)隊(duì)的平均收益是大幅超越主動(dòng)投研團(tuán)隊(duì)的。

　　中國(guó)的公募基金限制較多，交易費(fèi)用也比較高，所以公募的量化團(tuán)隊(duì)大都集中于基本面因子的選股研究。因?yàn)榛久嬉蜃幼兓鄬?duì)沒那么頻繁，選出來(lái)的股票換手率也較低，比較適合公募機(jī)構(gòu)。在這樣的限制下，公募的量化團(tuán)隊(duì)整體來(lái)說(shuō)依舊做出了不俗的業(yè)績(jī)。筆者在2013年回國(guó)，當(dāng)時(shí)開始跟蹤了幾家公募量化團(tuán)隊(duì)。到2017年底，每一家的量化選股多頭產(chǎn)品的3年期業(yè)績(jī)基本上都在股票型產(chǎn)品中排名前25%，而且和業(yè)績(jī)基準(zhǔn)的偏差更是大幅小于同類主動(dòng)投研型股票產(chǎn)品。這也充分證明量化選股里面的基本面因子選股在中國(guó)股票是非常行之有效的，而且和其他長(zhǎng)期投資的投資方式一樣，在股票市場(chǎng)上賞優(yōu)罰劣，選出好的公司和股票，對(duì)整個(gè)股票市場(chǎng)起到了非常正面的作用。

　　量化選股的第二個(gè)維度是價(jià)量因子的研究，就是純粹用市場(chǎng)的交易數(shù)據(jù)，包括日級(jí)別和更細(xì)級(jí)別數(shù)據(jù)的研究來(lái)預(yù)測(cè)個(gè)股的漲跌，這個(gè)預(yù)測(cè)周期可短可長(zhǎng)。如果預(yù)測(cè)幾天股票的相對(duì)收益，一般來(lái)說(shuō)稱之為統(tǒng)計(jì)套利模型。如果預(yù)測(cè)日內(nèi)或者更短時(shí)間股票的相對(duì)收益或者絕對(duì)收益，一般稱之為日內(nèi)模型。為什么能用交易數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)股票行為呢?本質(zhì)上交易數(shù)據(jù)反映了短期的股票供需，而通過對(duì)供需的分析，有兩種典型的行為發(fā)生，一種是趨勢(shì)型的交易，發(fā)現(xiàn)更準(zhǔn)確的市場(chǎng)平衡價(jià)格，另一種是反轉(zhuǎn)型交易，傾向于給市場(chǎng)流動(dòng)性需求者提供流動(dòng)性，而獲得一個(gè)合理的回報(bào)。平均來(lái)說(shuō)價(jià)量的選股模型不管從交易量上還是盈利的總量上更偏向于后者。也即是從總體來(lái)說(shuō)，價(jià)量的選股模型更多的是提供流動(dòng)性。

　　股票以及其他交易品種流動(dòng)性提供者可以分為兩個(gè)維度，一個(gè)維度是在非常短的周期上給市場(chǎng)交易者提供短期的流動(dòng)性，這個(gè)功能一般由做市商的交易者來(lái)提供，大家也比較熟悉和認(rèn)可。但往往在單邊市場(chǎng)上，做市商者很快會(huì)耗盡他們的風(fēng)險(xiǎn)額度，額外的流動(dòng)性那就通常由價(jià)量交易者來(lái)提供。價(jià)量交易者會(huì)提供一個(gè)比較中長(zhǎng)期的流動(dòng)性來(lái)滿足流動(dòng)性需要者。舉個(gè)直觀的例子，一個(gè)公募基金或者其他的長(zhǎng)期投資機(jī)構(gòu)需要調(diào)倉(cāng)，可能需要調(diào)倉(cāng)的總量比較大，所以做市商者是不能滿足機(jī)構(gòu)的需求的。這個(gè)時(shí)候價(jià)量交易者會(huì)提供更多的流動(dòng)性，讓長(zhǎng)期投資機(jī)構(gòu)順利的在可控成本下完成調(diào)倉(cāng)。價(jià)量交易者承擔(dān)了短期的風(fēng)險(xiǎn)，提供了一個(gè)服務(wù)，長(zhǎng)期來(lái)講這個(gè)服務(wù)能獲取一個(gè)合理的回報(bào)，這也是價(jià)量的選股模型能長(zhǎng)期有效的一個(gè)主要原因。

　　量化選股的第三個(gè)維度是通過對(duì)市場(chǎng)交易者的行為分析，這方面又比較接近主觀的行為金融交易者。這類交易主要通過對(duì)市場(chǎng)其他參與者的分析來(lái)獲得一個(gè)超額收益。不管是一個(gè)股票的公司內(nèi)部人員，還是覆蓋這個(gè)股票的分析師，還是機(jī)構(gòu)和個(gè)人投資者，都有各自的利益驅(qū)動(dòng)。長(zhǎng)期來(lái)說(shuō)，這些市場(chǎng)參與者都會(huì)呈現(xiàn)一定的規(guī)律，而行為金融交易者希望通過這個(gè)規(guī)律實(shí)現(xiàn)盈利。從一個(gè)方面說(shuō)中國(guó)股票市場(chǎng)上大部分的個(gè)人交易者都屬于這類。不管在歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家市場(chǎng)還是中國(guó)股票市場(chǎng)，監(jiān)管層對(duì)這部分交易者在整個(gè)市場(chǎng)所起的作用一直有爭(zhēng)議，因?yàn)橛行┙灰仔袨楹茈y界定為是正常的交易行為還是在操縱市場(chǎng)。

　　在中國(guó)股票市場(chǎng)尤其爭(zhēng)議比較大，由于中國(guó)特殊的交易結(jié)構(gòu)，比如T+1的交易制度、漲跌停板制度，以及中國(guó)股票市場(chǎng)的散戶參與度較高，造成有些交易者可以通過交易者行為獲得極高的超額收益，比如歷史上著名的漲停敢死隊(duì)等等，現(xiàn)在中國(guó)股票市場(chǎng)很多次新股的交易還充分體現(xiàn)了這個(gè)特征。由于部分短線交易模式的合法性相對(duì)存疑，量化投資者一般會(huì)規(guī)避一些有嫌疑的交易行為。量化選股在這方面的研究注重于可以推導(dǎo)出其他交易者行為的一些公開數(shù)據(jù)，而不是通過交易影響市場(chǎng)。總體來(lái)說(shuō)，在合法的框架下，行為金融交易者也是市場(chǎng)上非常重要的參與者，提供了市場(chǎng)的流動(dòng)性，也對(duì)促進(jìn)市場(chǎng)的有效性做出了貢獻(xiàn)，豐富了市場(chǎng)的生態(tài)。

　　綜上所述，量化選股是綜合了股票市場(chǎng)上一些有效的因素，比如價(jià)值投資、成長(zhǎng)股投資、中期提供流動(dòng)性以及交易者行為預(yù)測(cè)等等，然后通過科學(xué)的方法組合起來(lái)形成一個(gè)有效的個(gè)股預(yù)測(cè)方法。

　　既然是基于歷史的預(yù)測(cè)模型，有讀者可能會(huì)問如果市場(chǎng)改變了，量化選股模型的有效性是不是會(huì)降低?這個(gè)問題實(shí)際不只是量化投研人員需要回答。其他的市場(chǎng)參與者，不管是價(jià)值投資者，成長(zhǎng)股投資者還是其他交易者同樣要回答這個(gè)問題。本質(zhì)上人類的的大量認(rèn)知和行為都是基于過去的經(jīng)驗(yàn)?zāi)苡玫轿磥?lái)，大家也都清楚股票市場(chǎng)的特點(diǎn)就是充滿了不確定性和未知性，所有交易者都希望在不確定的環(huán)境中尋找確定性，不管是主動(dòng)調(diào)研的研究員還是量化研究員，無(wú)不如是。就拿主動(dòng)投研里面安全邊際比較高的價(jià)值投資來(lái)說(shuō)，即使較優(yōu)秀的價(jià)值投資者也會(huì)犯錯(cuò)。比如巴菲特投資可口可樂，很多價(jià)值投資從業(yè)者會(huì)把1988年巴菲特投資于可口可樂當(dāng)成一個(gè)成功的范例。確實(shí)可口可樂從1988年到1999年市值翻了11倍，年均復(fù)合收益率27%，這段時(shí)間非常成功。但問題在于巴菲特繼續(xù)持有了18年，在這后面的18年中，除了一些分紅，可口可樂市值基本保持原地不動(dòng)，收益甚低。他在美國(guó)航空的投資更是從頭到尾沒有什么盈利。

　　但成功投資者的特點(diǎn)就是投資成功的案例數(shù)量要遠(yuǎn)超過失敗的案例數(shù)量，也就是所謂的勝率高，長(zhǎng)期積累下來(lái)就能獲得一個(gè)非常優(yōu)秀的超額收益。要做到高勝率，成功的主動(dòng)調(diào)研投資者也是從股票市場(chǎng)的成功案例吸取經(jīng)驗(yàn)，從失敗案例中吸取教訓(xùn)。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，量化選股和主動(dòng)投研選股并沒有本質(zhì)區(qū)別，大家都是從過去的規(guī)律中找尋邏輯的合理性和相關(guān)性，而盡量減少偶然因素的影響。而且由于量化選股模型平均來(lái)說(shuō)持倉(cāng)周期要小于主動(dòng)投研選股，當(dāng)市場(chǎng)發(fā)生變化時(shí)，量化選股模型對(duì)市場(chǎng)的適應(yīng)速度往往會(huì)更快一些。當(dāng)然要做到這一點(diǎn)，優(yōu)秀的量化投研人員要能從變化的市場(chǎng)中找到比較穩(wěn)定的規(guī)律，從而在各種市場(chǎng)環(huán)境中都做出超額收益。

　　預(yù)測(cè)錯(cuò)誤怎么辦?這個(gè)預(yù)測(cè)是有不確定性的：比如在月度級(jí)別上的預(yù)測(cè)，一個(gè)還不錯(cuò)的量化選股模型在中國(guó)股票市場(chǎng)有65%以上的準(zhǔn)確率，長(zhǎng)期來(lái)說(shuō)這個(gè)模型一定能有不錯(cuò)的超額收益。但由于有35%的概率選的個(gè)股會(huì)跑輸市場(chǎng)，如果選的股票個(gè)數(shù)過少，股票組合的波動(dòng)就會(huì)比較大，而選的股票過多，則會(huì)稀釋股票組合的超額收益。怎么解決這個(gè)問題?量化投研人員很早就有比較成熟的方案，一般通過優(yōu)化器來(lái)解決。量化投研人員會(huì)把個(gè)股的預(yù)期收益，股票的特有波動(dòng)，和個(gè)股之間的相關(guān)性等數(shù)據(jù)輸入優(yōu)化器，結(jié)合其他一些限制條件，然后基于不同的優(yōu)化目標(biāo)和最終組合的風(fēng)險(xiǎn)偏好，輸出一個(gè)合適的股票組合。當(dāng)然怎么組合也取決于產(chǎn)品類型。

　　

　　第七章 是市場(chǎng)中性策略，不是阿爾法策略

　　市場(chǎng)上主流的量化股票產(chǎn)品一般大致可以分為兩大類，量化股票多頭或多空策略，和量化市場(chǎng)中性策略。

　　量化股票多頭或者多空產(chǎn)品一般有比較大的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)暴露，股票組合的波動(dòng)本來(lái)就會(huì)比較大，在這種情況下，對(duì)優(yōu)化目標(biāo)的限制相對(duì)比較寬松，一般會(huì)去追求一個(gè)較高的收益。而量化市場(chǎng)中性產(chǎn)品就更加復(fù)雜一些。在中國(guó)市場(chǎng)，量化市場(chǎng)中性產(chǎn)品常被稱為阿爾法產(chǎn)品，這個(gè)名詞其實(shí)非常不準(zhǔn)確，在海外也沒有這種叫法，一般這類產(chǎn)品在國(guó)際上被稱為市場(chǎng)中性產(chǎn)品。本系列的前一篇提到過，不管是主動(dòng)投研還是量化投研，都會(huì)追求個(gè)股的超額收益，也即阿爾法。如果希望對(duì)沖掉市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，主動(dòng)投研機(jī)構(gòu)也會(huì)發(fā)市場(chǎng)中性產(chǎn)品。但具體操作上，海外和國(guó)內(nèi)也有所不同：在歐美等成熟市場(chǎng)，股票融資融券都極為方便，融資成本極為低廉(以美國(guó)市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，大機(jī)構(gòu)的融資成本一般小于Libor(倫敦同業(yè)拆借利率)+0.3%年化利率。

　　融券也相對(duì)容易，除了少數(shù)流動(dòng)性不佳的股票以外，很多流動(dòng)性好的股票融券成本在(0.3%-Libor)年化利率左右，流動(dòng)性差的股票以及熱門的做空股票取決于融券的難度再增加幾個(gè)點(diǎn)成本。舉一個(gè)直觀的例子，一個(gè)做多一億美元股票，做空一億美元股票的組合一年的融資融券成本僅為60-80萬(wàn)美元左右)，所以市場(chǎng)上絕大部分市場(chǎng)中性產(chǎn)品都是做多一籃子看好的股票，做空一籃子不看好的股票。如果預(yù)測(cè)準(zhǔn)確，兩邊都能實(shí)現(xiàn)相對(duì)市場(chǎng)的盈利。當(dāng)然事物經(jīng)常有兩面性，交易和融資融券的便利也使市場(chǎng)變得極度有效，使得不管主動(dòng)投研機(jī)構(gòu)還是量化投研機(jī)構(gòu)獲得超額收益 。而中國(guó)市場(chǎng)是個(gè)股融資成本較高，融券也不是非常便利，市場(chǎng)中性產(chǎn)品的普遍做法是做多看好的個(gè)股，做空股指期貨來(lái)對(duì)沖。但由于中國(guó)市場(chǎng)只有上證50，滬深300，中證500三種股指期貨，在股票組合的選取上就有很多的學(xué)問。

　　另一個(gè)筆者反對(duì)阿爾法產(chǎn)品叫法的原因是：這種叫法容易誤導(dǎo)量化投研人員以為只要對(duì)沖掉市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)，就能獲得一個(gè)比較安全的絕對(duì)收益，而事實(shí)上并非如此。本篇的前面提到，個(gè)股的風(fēng)險(xiǎn)除了包括市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)以外，也包括大小盤等風(fēng)格風(fēng)險(xiǎn)以及行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。大小盤風(fēng)格的風(fēng)險(xiǎn)在2017年的中國(guó)股票市場(chǎng)顯現(xiàn)的尤其明顯，去年代表藍(lán)籌的滬深300指數(shù)上漲21.78%，而代表小盤股的中證1000指數(shù)下跌17.35%。大小盤風(fēng)格的風(fēng)險(xiǎn)比市場(chǎng)本身的風(fēng)險(xiǎn)還要大。除此之外，行業(yè)的暴露在特定的市場(chǎng)階段也會(huì)有很大的風(fēng)險(xiǎn)。

　　中國(guó)的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)對(duì)量化市場(chǎng)中性產(chǎn)品的設(shè)計(jì)形成比較大的挑戰(zhàn)，不但要考慮選出有超額收益的股票，也要考慮股票組合部分的大小盤風(fēng)格和行業(yè)配置是否與對(duì)沖標(biāo)的的大小盤風(fēng)格和行業(yè)配置相匹配。如果不夠匹配，在特定的市場(chǎng)環(huán)境下，市場(chǎng)中性產(chǎn)品就會(huì)有比較大的風(fēng)險(xiǎn)，從而導(dǎo)致市場(chǎng)中性產(chǎn)品偏離低回撤風(fēng)險(xiǎn)，中等收益的設(shè)計(jì)目標(biāo)。在過去的2017年，大部分量化市場(chǎng)中性產(chǎn)品表現(xiàn)不佳，一部分是因?yàn)檎甑墓芍纲N水還是較大，另外一部分也是因?yàn)楹芏嗔炕堆袡C(jī)構(gòu)沒有在市場(chǎng)中性產(chǎn)品里面去除干凈風(fēng)格因子的影響。

　　2018年是新的一年，隨著整體股票市場(chǎng)的走高，市場(chǎng)情緒大幅改善，持續(xù)了很長(zhǎng)時(shí)間的股指貼水也有較大變化。在筆者落筆的今天，滬深300和上證50股指期貨全面升水，中證500股指期貨的貼水也非常小，非常有利于市場(chǎng)中性產(chǎn)品建倉(cāng)。我們有理由相信在現(xiàn)有的市場(chǎng)條件下，在2017年已經(jīng)證明了自己投研實(shí)力的量化投研機(jī)構(gòu)，將會(huì)在市場(chǎng)中性這個(gè)產(chǎn)品類別上為客戶帶來(lái)非常滿意的收益。

　　第八章 量化機(jī)構(gòu)要做大股票多頭類產(chǎn)品

　　量化投資機(jī)構(gòu)要吸取過去兩年的教訓(xùn)：在國(guó)內(nèi)環(huán)境多變的情況下，不要局限制于市場(chǎng)中性產(chǎn)品，更應(yīng)該做大量化股票多頭。

　　在現(xiàn)在股指限倉(cāng)的環(huán)境下，滬深300股指和中證500股指的總持倉(cāng)在7萬(wàn)手左右，即使空單全部由市場(chǎng)中性產(chǎn)品所持有，也就對(duì)沖800億左右的股票規(guī)模，這個(gè)規(guī)模相對(duì)于股票產(chǎn)品而言還是非常小的。實(shí)際上，從過去三四年的實(shí)踐來(lái)看，大部分量化私募產(chǎn)品的選股端都有不錯(cuò)的超額收益，如果改成股票多頭產(chǎn)品，應(yīng)該能獲得不錯(cuò)的絕對(duì)收益。所以，量化私募不應(yīng)該局限在量化市場(chǎng)中性這個(gè)產(chǎn)品類別里面，更應(yīng)該讓合格的機(jī)構(gòu)和個(gè)人投資者更多的了解量化股票多頭和量化股票多空私募產(chǎn)品。明汯在過去三年的實(shí)踐中證明：只要持續(xù)能給客戶帶來(lái)絕對(duì)收益，不管是機(jī)構(gòu)還是個(gè)人投資者對(duì)量化多頭的認(rèn)可度還是非常高的，量化公募的快速發(fā)展也證明了這一點(diǎn)。

　　當(dāng)然比起知名的主動(dòng)調(diào)研私募，量化私募的普遍缺點(diǎn)是成立時(shí)間較短，公開業(yè)績(jī)不夠長(zhǎng)，市場(chǎng)知名度也不夠大，大部分基金經(jīng)理沒在國(guó)內(nèi)公募或者券商資管等有公開投資業(yè)績(jī)的機(jī)構(gòu)工作過，所以需要更長(zhǎng)的時(shí)間得到機(jī)構(gòu)和個(gè)人投資者的認(rèn)可。其實(shí)這是大部分私募基金經(jīng)理都要面臨的問題，并非僅僅是量化私募機(jī)構(gòu)。投資是個(gè)非常長(zhǎng)期的過程，從短期業(yè)績(jī)上來(lái)說(shuō)，在任何時(shí)候都有比巴菲特業(yè)績(jī)好的基金經(jīng)理，但50幾年的長(zhǎng)期優(yōu)秀業(yè)績(jī)使得巴菲特成為投資傳奇。有志于資產(chǎn)管理行業(yè)的量化投研人員應(yīng)該潛下心來(lái)，加強(qiáng)研究，做好業(yè)績(jī)。同時(shí)也不忘做好投資者教育，把好的理念，好的產(chǎn)品推廣給更多的機(jī)構(gòu)和個(gè)人投資者，實(shí)現(xiàn)和投資者的共贏。

　　量化基金在海外不管在共同基金還是對(duì)沖基金行業(yè)，都已經(jīng)成為市場(chǎng)非常重要的組成部分。國(guó)內(nèi)量化私募才剛起步，管理規(guī)模也還非常小，占整體私募管理規(guī)模的比例還非常低，但前景非常廣闊。中國(guó)經(jīng)濟(jì)在改革開放的40年以來(lái)，經(jīng)歷了人類社會(huì)歷史上少見的長(zhǎng)期高速發(fā)展，中國(guó)的私人財(cái)富規(guī)模不斷擴(kuò)大，現(xiàn)在擁有上千萬(wàn)人民幣可投資資產(chǎn)的高凈值人群已經(jīng)達(dá)到200萬(wàn)左右，而且還在快速增加。在未來(lái)的十年以及更長(zhǎng)的時(shí)間，這些高凈值客戶會(huì)把更高比例的可投資資產(chǎn)配置到股票私募行業(yè)，所以不管是總體的私募規(guī)模還是量化私募的規(guī)模都會(huì)有大幅的提升。

　　只要有足夠長(zhǎng)的業(yè)績(jī)以及投資者更多的接受量化投資的理念，相對(duì)主動(dòng)投研而言，收益風(fēng)險(xiǎn)比更高的量化投資機(jī)構(gòu)更有機(jī)會(huì)得到機(jī)構(gòu)以及高凈值個(gè)人投資者的青睞。只要量化私募做好自己的業(yè)績(jī)，積累足夠長(zhǎng)的投資記錄，一定會(huì)得到機(jī)構(gòu)和個(gè)人投資者的認(rèn)可。未來(lái)必然會(huì)有一批優(yōu)秀的量化私募能躋身于國(guó)內(nèi)甚至國(guó)際一流的私募行列，管理規(guī)模幾百億甚至上千億，為未來(lái)中國(guó)的財(cái)富管理事業(yè)做出重要的貢獻(xiàn)，也為投資者帶來(lái)豐厚的回報(bào)。

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