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A股到底能不能做股票量化投資?

發(fā)表時間: 2021-09-22 13:09:26 編輯:Tansy

中國的股市像賭場,市場博弈機(jī)會多,如果你是聰明的人,你才能夠抓住機(jī)會。那么,A股到底能不能做股票量化投資?

  

“ (Chinese) Markets have a casino characteristic that has a lot of appeal to people, particularly when they see people getting rich around them. And those who haven't been through cycles before are more prone to speculate than people who have experienced the outcome of wild speculation.... it will offer investors more opportunity if you have lots of speculation, if they keep their wits about them... ”

  簡而言之:中國的股市像賭場,市場博弈機(jī)會多,如果你是聰明的人,你才能夠抓住機(jī)會。

  其實(shí)老巴講話很婉轉(zhuǎn),不能當(dāng)著這么多遠(yuǎn)道而來的中國投資人的面打臉吧?他實(shí)際上是在警告投資人:賭性強(qiáng)的市場,更加容易暴露和放大投資人的非理性行為(Irrationality),而不理性的投資行為會導(dǎo)致投資人遭受巨額損失。

  投資人種種的非理性行為和認(rèn)知偏見(Cognitive Bias)以及行為偏見(Behavioral Bias),是市場異?,F(xiàn)象(Anomaly)產(chǎn)生的金融行為學(xué)本源。“Your Loss, My Gain”,如果大家都理性,哪里來的套利空間和超額收益?

  小股民是小韭菜,大股民是大韭菜。比如相對于Ray Dalio的橋水,John Paulson這種就是韭菜。如果2016年P(guān)aulson的基金不虧個23%總計(jì)30億美金,橋水全球1178億美金的盤子哪里來的賺錢機(jī)會?

  繼上一篇文章《史上最全的美股量化因子實(shí)操手冊》,介紹了美國市場中的6種市場異?,F(xiàn)象(Anomaly) :大市值,小市值,高價值,高動量,低波動和高質(zhì)量。通過歷史數(shù)據(jù),加上傳統(tǒng)金融學(xué)和行為金融學(xué)的解釋,為大家展示了這6種因子過去45年的回報(bào)。

  A股市場上多空因子的年化收益

  那么看回中國A股市場,存在哪些市場異常現(xiàn)象(Anomaly)和能夠投資的因子?有沒有可以收割的韭菜?今天要為大家推薦一篇精彩的學(xué)術(shù)論文《Anomalies in Chinese A-Shares》,作者是Jason Hsu,Vivek Viswanathan, Micheal Wang和Phillip Wool。

  這篇學(xué)術(shù)論文通過A股1995年5月到2016年12月近22年的數(shù)據(jù),按照7大類別,分析了一共17種因子,Dr. Hsu非常給力。

  A股能不能做股票量化投資

  指標(biāo)的具體構(gòu)建方式請參照論文原文。

  歷史回測的方式

  1. 每年五月初(基于回報(bào)的3個指標(biāo)為每月),將A股市場上市值最大的前80%的股票作為起始股票池。

  2. 然后按照上面指標(biāo)的高低,將上述的股票分成10組。

  3. 做多指標(biāo)較高的股票組,做空指標(biāo)最低的股票組。這里要注意,上面的指標(biāo)中有些是帶有負(fù)號的,比如市值(-SIZE),做多的是市值最小的前10%的股票,做空的是市值最大的前10%的股票。

  4. 平均持倉持有一年(或者一個月)后,進(jìn)行再平衡。

  回測結(jié)果如何呢?

  作者把這中美2個市場的結(jié)果對照排列了出來,并且在2個市場中,分別分成了2個時間組。由于學(xué)術(shù)論文的圖表比較難懂,我們把文章的數(shù)據(jù)做了整理,并且只列出了中國A股市場中的回報(bào)?;貓?bào)均為毛回報(bào)(沒有扣除任何費(fèi)用)。

  A股能不能做股票量化投資

  中國的全樣本中(1995/05-2016/12):

  1. 小市值股票有極強(qiáng)的溢價,平均每年跑贏大市值股票14.6%。

  2. 價值股(B/P, E/P, S/P, D/P)也不甘落后。其中低市凈率(E/P)的股票,年化平均跑贏高市凈率的股票11.5%。值得注意的是整個價值股中,不管是用市凈率還是其它的3個指標(biāo),高價值股的股票都跑贏了低價值的股票。

  3. 短期市場反轉(zhuǎn)(-REV-ST)和長期市場反轉(zhuǎn)(-REV-LT)也有不錯的效果。比如按照短期市場反轉(zhuǎn)的構(gòu)建規(guī)則,買入過去1個月跌的最多的前10%的股票,然后賣出漲的最多的前10%的股票,平均持倉,能夠平均每年賺8.3%。

  4. 低波動(-VOL)的多空收益也類似。買入波動率最低的前10%的股票,賣出較高的前10%,能夠平均每年賺8.5%。

  這里有一個非常有趣的結(jié)果,就是高動量因子(MOM,過去2-12個月總回報(bào))在A股上大大的水土不服。高動量因子可是美國市場上閃耀的明星,從1965年到2016年,買入動量較高的前10%的股票然后賣出最低的前10%,平均每年的收益為22%。然而到了中國市場上,這個策略的多空年化收益竟然是負(fù)的1.4%!

  中國的最近8年(Recent Sample)(2008/5-2016/12):

  1. 小盤股策略有驚人的表現(xiàn),多空的年化收益在23.9%。

  2. 短期市場反轉(zhuǎn)的多空年化收益也非常高,在21.9%。

  3. 之前在Full Sample中表現(xiàn)還不錯的其它策略,其多空年化收益都有腰斬式的下降。

  4. 最悲慘的還是高動量策略,其多空年化收益竟然變成了負(fù)8.5%!坑爹!

  以下是中美市場對比圖

  A股能不能做量化投資

  回測和實(shí)際操作中的問題

  從量化回測的角度來說,2007年之前,A股的總市值還不到1萬億美元,一共只有1353只股票,平均市值也就是區(qū)區(qū)的4000萬美元,國有市值占比超過了80%,根本沒辦法做量化策略。

  從2007年以后,這個情況才慢慢地好轉(zhuǎn)。到了2016年,A股有了近3000只股票,平均市值在27億美元,這就為量化投資執(zhí)行提供了必要的條件。

  A股能不能做量化投資

  從市場機(jī)制上來看,90年上交所正式成立,到92年正式向境外發(fā)行股票,再到2005年的股權(quán)分置改革,至今也就是短短的20年,而05年股改后才使得A股貼上了真正意義上的”現(xiàn)代資本市場“的標(biāo)簽。

  在經(jīng)歷了08年金融危機(jī)和15年股災(zāi)后,到現(xiàn)在IPO重啟,A股可以說是經(jīng)歷了比較大的成長。但是策略管理人和投資人還是面對著一些非常重要的機(jī)制性問題:

  1. 市場上全流動股票還是較少

  2. 做空成本過高

  3. 退市機(jī)制不足

  4. 國有控股股票占比高

  5. 無法方便的進(jìn)行T+0交易

  紙面上跑的好的策略,實(shí)際操作中都會有較大的代價。比如短期市場反轉(zhuǎn)這種多空年化收益22%,聽起來又高大上的策略。根據(jù)文中的數(shù)據(jù),其看漲部分的年化換手率竟然達(dá)到了爆表的1031%,看跌更高, 1096%!

  A股能不能做量化投資

  我們拋開高頻交易對執(zhí)行系統(tǒng)可靠性要求很高不說,高換手率對策略最直接的影響是高交易費(fèi)。

  A股能不能做量化投資

  這些亂七八糟看起來低的費(fèi)用,在高換手率的杠桿效應(yīng)下,對短期市場反轉(zhuǎn)策略的實(shí)際收益有非常大的影響。根據(jù)我們的假設(shè),總執(zhí)行成本平均在8%。也就是說22%的多空年化收益扣除執(zhí)行成本后只有14%左右。而這還沒有將高頻交易對股價的沖擊效應(yīng)和融資融券成本計(jì)入,實(shí)際的凈收益會更低。

  寫在最后

  非常感謝Dr. Hsu和他團(tuán)隊(duì)的這篇文章,這是我們至今看到的從數(shù)據(jù)上最全面闡述A股因子歷史回報(bào)的論文??偟膩碚f,小盤股流動性溢價明顯,短期市場反轉(zhuǎn)策略回報(bào)高,特別是在08年之后到2016年,這2種策略的多空年化收益有非常明顯的提高。但是我們必須要清楚的認(rèn)識到,在大的資金規(guī)模面前,沒有一種策略能夠像龐氏騙局一樣持續(xù)地保證高超的收益,除非是龐氏騙局本身。

  高的收益必定會吸引更多的投資人進(jìn)入,導(dǎo)致市場競爭加劇,套利空間減少,從而降低預(yù)期回報(bào)。而從操作層面上來講,在競爭加劇的基礎(chǔ)上保證套利超額收益,會讓很多策略管理人提高杠桿、交易頻率,甚至是鋌而走險的內(nèi)幕交易。

  這就使得投資人會面臨更大的系統(tǒng)性風(fēng)險:杠桿過高爆倉(N多的私募就這么掛掉),交易系統(tǒng)出錯加上頻率過高導(dǎo)致短時間內(nèi)巨虧(光大烏龍指),監(jiān)管層出手干預(yù)(股指期貨做空一刀切)。另外,每種策略都有周期性,較為理性的投資人應(yīng)該考慮更多的逆周期投資決策。

  總的來說,A股市場絕對是一個套利空間充斥的市場,中國人賭性強(qiáng),市場有效機(jī)制不足,投資人的不理性行為會被成倍地放大。投資人不要總是想著短期巨幅跑贏大盤,多想想如何通過資產(chǎn)配置來減少回撤,保證本金安全,就算是當(dāng)不了鐮刀,也要努力不成為韭菜。

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  金融工程/數(shù)學(xué)專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士,希望進(jìn)一步學(xué)習(xí)Python編程以及在量化投資的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用;

  非金融工程專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士,希望迅速成為寬客;

  金融相關(guān)人員,希望學(xué)習(xí)如何系統(tǒng)的做量化策略;

  個人投資者,希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握量化投資相關(guān)的實(shí)務(wù)技能,從模型開發(fā),回測,策略改進(jìn),搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。

  量化金融分析師AQF核心課程體系:

  1、《量化投資基礎(chǔ)》

  主要涵蓋了量化投資領(lǐng)域的必備知識,包括:基本面分析、技術(shù)分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權(quán)益、另類投資等內(nèi)容。

  2、《Python語言編程基礎(chǔ)》

  包含了Python環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語法、變量類型、基本函數(shù)、基本語句、第三方庫、金融財(cái)務(wù)實(shí)例等內(nèi)容。旨在為金融財(cái)經(jīng)人提供最需要的編程方法。

  3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》

  包含了最富盛名,最基本的量化交易思想和交易策略。例如:海龜交易模型、Logistics模型、配對交易模型、波動擴(kuò)張模型、Alpha模型、機(jī)器學(xué)習(xí)(隨機(jī)森林模型、主成分分析)、深度學(xué)習(xí)(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等內(nèi)容。

  4、《量化交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)》

  旨在學(xué)習(xí)量化交易系統(tǒng)的具體知識,包括過濾器,進(jìn)入信號,退出信號,倉位管理等詳細(xì)內(nèi)容,并指導(dǎo)學(xué)員設(shè)計(jì)涵蓋個人交易哲學(xué)的量化交易系統(tǒng)。

  5、《量化實(shí)盤交易》

  旨在為解決實(shí)際量化交易策略搭建過程中的一些問題提供較優(yōu)解決方案。 >>>點(diǎn)擊咨詢AQF相關(guān)問題

  

  掌握Python及量化投資技能,我們能做什么?

1、熟悉中國主要金融市場及交易產(chǎn)品的交易機(jī)制;

2、熟知國內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點(diǎn)和內(nèi)在運(yùn)行機(jī)制;

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細(xì)節(jié)及其背后的交易哲學(xué);

4、掌握金融、編程和建模知識基礎(chǔ),擁有量化交易實(shí)盤操作能力;

5、具備獨(dú)立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力;

6、掌握量化交易模型設(shè)計(jì)的基本框架,以及風(fēng)險管理和資產(chǎn)組合理論的實(shí)際運(yùn)用;

7、掌握從策略思想——策略編寫——策略實(shí)現(xiàn)餓完整量化投資決策過程;具備量化投資實(shí)戰(zhàn)交易能力。

  

  AQF試聽課

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