时间：2023-06-08 15:46:36
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量化投资策略就是利用量化的方法，进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的总称。
量化投资策略类型包括：
1、趋势判断型量化投资策略，判断趋势型是一种高风险的投资方式，通过对大盘或者个股的趋势判断，进行相应的投资操作。如果判断是趋势向上则做多，如果判断趋势向下则做空，如果判断趋势盘整，则进行高抛低吸。这种方式的优点是收益率高，缺点是风险大。一旦判断错误则可能遭受重大损失。所以趋势型投资方法适合于风险承受度比较高的投资者，在承担大风险的情况下，也会有机会获得高额收益。
2、波动率判断型量化投资策略，判断波动率型投资方法，本质上是试图消除系统性风险，赚取稳健的收益。这种方法的主要投资方式是套利，即对一个或者N个品种，进行买入同时并卖出另外一个或N个品种的操作，这也叫做对冲交易。这种方法无论在大盘哪个方向波动，向上也好，向下也好，都可以获得一个比较稳定的收益。
（来源：文章屋网 ）
【关键词】量化投资；量化投资体系；证券市场
一、量化投资及量化投资体系的定义
什么是量化投资？简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并结合一定的数学模型去实现投资理念与投资策略的过程。与传统的投资方法不同的是：传统的方法主要有基本面分析法和技术分析法这两种，而量化投资主要依靠数据和模型来寻找投资标的和投资策略。量化投资系统则是由人设定出某种规则，在计算机当中根据规则构建这种模型，而后由计算机自己去根据市场的情况进行一些投资机会的判断。从他们投资方式的区别当中可以看出，量化投资更依赖于数据，传统投资则更依赖于人的主观判断。从这点上来说，量化投资可以有效的规避一些人为的错误判断。
二、我国量化投资体系的发展
在美国，量化投资方法的发展己经有将近年的历史，量化方法从允嫉较衷谡嫉矫拦市场30%上以上的比重。而在中国，量化投资只是刚刚起步而己。但是已经有很多基金公司允即罅Υ蛟熳约旱牧炕投资团队，期望在传统的基本面研究之外源匆黄新的投资天地。国内证券市场上成立比较早的量化投资基金主要包括：嘉实基金――嘉实量化阿尔法股票、上投摩根基金管理有限公司――上投摩根阿尔法、光大保德信基金――光大量化、富国基金管理有限公司――富国沪深增强、国泰君安资产管理公司――君享量化。近年来，一些公募基金、私募基金也都不断加快了布局量化投资基金的方法。这些量化投资基金，主要研究了基于基本面的多因子选股模型，这些投资组合因子主要包括：公司财务基本面数据，市场行情数据，行业数据等，并在实证中不断完善量化投资指标因子的选取。研究行业以及个股的价格趋势，运用道氏理论、K线理论、波浪理论、切线理论、形态理论等一些常用的技术分析方法建立不同风格的投资模型和投资组合。
三、量化投资的优点
量化投资作为一种有效的主动投资工具，是对定性投资方式的继承和发展。实践中的定性投资是指，以深入的宏观经济和市场基本面分析为核心，辅以对上市公司的实地调研、与上市公司管理层经营理念的交流，发表各类研究报告作为交流手段和决策依据。因此，定性投资基金的组合决策过程是由基金经理在综合各方面的市场信息后，依赖个人主观判断、直觉以及市场经验来优选个股，构建投资组合，以获取市场的超额收益。与定性投资相同，量化投资的基础也是对市场基本面的深度研究和详尽分析，其本质是一种定性投资思想的理性应用。但是，与定性投资中投资人仅依靠几个指标做出结论相比，量化投资中投资人更关注大量数据所体现出来的特征，特别是挖掘数据中的统计特征，以寻找经济和个股的运行路径，进而找出阿尔法盈利空间。与定性投资相比，量化投资具有以下优势：
（一）量化投资可以让理性得到充分发挥
量化投资以数学统计和建模技术代替个人主观判断和直觉，能够保持客观、理性以及一致性，克服市场心理的影响。将投资决策过程数量化能够极大地减少投资者情绪对投资决策的影响，避免在市场悲观或非理性繁荣的情况下做出不理智的投资决策，因而避免了不当的市场择时倾向。
（二）是量化投资可以实现全市场范围内的择股和高效率处理
量化投资可以利用一定数量化模型对全市场范围内的投资对象进行筛选，把握市场中每个可能的投资机会。而定性投资受人力、精力和专业水平的限制，其选股的覆盖面和正确性远远无法和量化投资相比。
（三）是量化投资更注重组合风险管理
量化投资的三步选择过程，本身就是在严格的风险控制约束条件下选择投资组合的过程，能够保证在实现期望收益的同时有效地控制风险水平。另外，由于量化投资方式比定性投资方式更少的依赖投资者的个人主观判断，就避免了由于人为误判和偏见产生的交易风险。当然，无论是定性投资还是量化投资，只要得当的应用都可以获取阿尔法超额收益，二者之间并不矛盾，相反可以互相补充。量化投资的理性投资风格恰可作为传统投资方式的补充。
四、量化投资的局限性
量化投资是一种非常高效的工具，其本身的有效性依赖于投资思想是否合理有效，因此换言之，只要投资思想是正确的，量化投资本身并不存在缺陷。但是在对量化投资的应用中，确实存在过度依赖的风险。量化投资本身是一种对基本面的分析，与定性分析相比，量化分析是一种高效、无偏的方式，但是应用的范围较为狭窄。例如，某项技术在特定行业、特定市场中的发展前景就难以用量化的方式加以表达。通常量化投资的选股范围涵盖整个市场，因此获得的行业和个股配置中很可能包含投资者不熟悉的上市公司。这时盲目的依赖量化投资的结论，依赖历史的回归结论以及一定指标的筛选，就有可能忽略不能量化的基本面，产生巨大的投资失误。因此，基金经理在投资的时候一定要注意不能单纯依赖量化投资，一定要结合对国内市场基本面的了解。
五、量化投资对中国的启示
通过研究国外市场的发展和中国市场的特点，对中国市场上的监管创新，制定相关的法律法规也势在必行。由于市场结构的差异，国内量化投资情况与国外有很大不同。技术型量化投资的应用主要是集中在期货市场，并且有较高的推崇程度；金融型量化投资的应用主要集中在股票市场，由于需要应用的时间数据周期相对较长，实际中应用并不普遍。目前，中国金融市场正处于迅速发展的阶段，很多新的金融工具在不断被引进，用量化投资方式来捕捉这种机会，也是非常合理的。与国外相比，目前国内股票市场仅属于非有效或弱有效市场，非理性投资行为依然普遍存在，将行为金融理论引入国内证券市场是非常有意义的。国内有很多实证文献讨论国内A股市场未达到半强势有效市场。
目前对中国市场特点的一般共识包括：首先，中国市场是一个个人投资者比例非常高的市场，这意味着市场情绪可能对中国市场的影响特别大。其次，中国作为一个新兴市场，各方面的信息搜集有很大难度，有些在国外成熟市场唾手可得的数据，在中国市场可能需要自主开发。这尽管加大了工作量，但也往往意味着某些指标关注的人群少，存在很大机会。其三，中国上市公司的主营比较繁杂，而且变化较快，这意味着行业层面的指标可能效率较低。而中国的量化投资实际上就是从不同的层面验证这几点，并从中赢利。例如，考虑到国内A股市场个人投资者较多的情况，我们可以通过分析市场情绪因素的来源和特征指标，构建市场泡沫度模型，并以此判断市场泡沫度，作为资产配置和市场择时的重要依据。
在中国金融市场的不断发展阶段，融资融券和股指期货的推出结束了中国金融市场不能做空的历史，量化投资策略面临着重大机遇。运用量化投资的机理和方法，将成为中国市场未来投资策略的一个重要发展趋势。量化投资在给投资者进行规避风险和套利的同时，也会带来一定的风险，对证券具有助涨助跌的作用。由于国内股票市场还不够成熟，量化投资在中国的适用性很大程度上取决于投资小组的决策能力和创造力。以经济政策对中国量化投资的影响为例。中国的股市有“政策市”之称，中国股市的变化极大的依赖于政府经济政策的调节，但是经济政策本身是无法量化的。基金建仓应早于经济政策的施行，而基于对经济政策的预期，但预期的影响比经济政策的影响更难以量化。例如，在现阶段劳动力成本不断上升、国际局势动荡、国际大宗商品价格上升的情况下，央行何时采取什么力度的加息手段，对市场有何种程度的影响，这一冲击是既重要又无法量化的。为解决这个在中国利率非市场化特点下出现的问题，需要基金投资小组采取创造性的方式，将对中国经济多年的定性经验和定量的指标体系结合起来，方能提高投资业绩。
参考文献：
[1]方军雄.我国证券投资基金投资策略及绩效的实证研究[J].经济科学，2002.04
[关键词]量化投资；Alpha策略；意义；方法
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.25.083
Alpha策略最初的理论基础是套期保值，是由美国经济学家H.working提出的，随后股指期货的面市，量化研究便激发了人们浓厚的兴趣。传统的资产管理者理念的哲学基础大部分为追求收益风险平衡，然而平均市场收益与超额收益又很难达到绝对的均衡，因此将超额收益也即Alpha分离出来，建立起基于Alpha策略的量化投资，有助于指导投资实践。
1 Alpha策略在量化投资中的应用意义
量化投资指的是以现代计算机技术为依托，通过建立科学的数学模型，在充分掌握投资环境的基础上践行投资策略，达到预期的投资效果。采用量化投资方式的优点包括其具有相当严格的纪律性、系统性，并且对投资分析更加准确与及时，同时还具有分散化的特点，这使得策略的实施过程更加的机动灵活。量化投资过程使用的具体策略通常有量化选股、量化择时、统计套利、高频交易等，每一种策略在应用过程各有千秋，而Alpha策略属于量化选股的范畴。传统的定性投资也是投资人基于一种投资理念或者投资策略来完成整个投资活动的，最终的目的是要获得市场的占有率，并从中取得丰厚的利润。从这个角度来衡量，量化投资与传统投资的本质并无多大差别。唯一不同的是量化投资对信息处理方式上和传统定性投资有着很大的差异性，它是基于现代信息技术、统计学和现代金融工程理论的基础上完成对各类数据信息的高效处理，在对信息处理的速度、广度上是传统定性投资无法比拟的。在对投资风险的控制方面也具有很大的优势，是国际投资界兴起的新型投资理念和应用方法，也在日益成为机构投资者和个人投资者共同选用的有效投资方案。现阶段量化投资的技术支撑和理论建设的基础包括人工智能技术、数据挖掘、支持向量机、分形理论等，这些现代信息处理与数据统计方式为量化投资的可操作性提供了坚实的基础。
Alpha策略在量化投资中的使用优点主要是对投资指数所具有的价值分析与评定。它不是依赖于对大盘的走向变化或者不同股票组合策略趋势的分析，对投资价值的科学分析与合理评估更能吸引投资者的目光。Alpha策略重视对冲系统风险所获得的绝对收益，在股票投资市场上是一种中性的投资方式，具体的程序有选择资产、对资产的优化组合、建立具体组合方式、定期进行调整。为了促进该策略在投资市场中获得良好的收益，就必须先要重视优秀的选股策略，其次是重视期货对冲平均市场收益的时候所产生的风险控制问题。对冲系统风险时，若是能够及时地对投资组合与相关的股指期货的平均市场收益指进行精准地判定和预测，那么将会对整个投资行为产生积极的影响。
2 基于Alpha策略的量化投资具体策略和实践方法
通常情况下，Alpha策略所获得的实际收益并不是一成不变的，这与该策略本身的特定有关，具体表现在周期性与时变性上。
Alpha策略的时变性主要是指当时间产生变化时，超额收益也会随之而改变。需要清除的是Alpha反映的就是上市公司超越市场的预期收益，因此属于公司资产未来估值预期的范畴，所以上市公司自身所处的发展阶段和发展环境不同，那么就会给Alpha带来影响。由于时变性的特点，这就给策略的具体估计模型的设立带来了更多不可确定的因素，为此，参照对Alpha满足不同动态假设的理论基础，建立起一个可以获得不同种类估算的模型，同时假定在同一个时间范围内，超额收益和市场平均收益都保持恒定不变，这就极大地简化了计算的过程与步骤。也就是说在该段时间内，市场上股票投资组合基本面不会有太大的变化与波动，这就与实际的投资状况基本达成一致。对于投资策略的调整则要根据上市公司重大事项发生情况而定，那么估算的时间单位周期可以采用每日或者每周估算，对每一个季度的历史数据进行调整也可以作为一种调整方式，反映公司季度行情。对于具体证券而言，采用季度或者每周的调整频率则不是最为理想的，还要针对公司情况与市场行情综合调整。
Alpha的周期性特点在交替出现的正负号上最为突出，导致这一情况产生的原因主要是行业的周期性特征与套利效应共同造成的。具体而言，首先不同类型的证券分别属于不同的行业所有，当行业处于景气周期循环状态下会影响Alpha的符号与大小，同时景气程度的深与浅也会对此产生影响。其次一个股票组合产生非常大的超额收益情况下，市场中的其他机构投资者或者个人投资者就会不断地参与到该组合的投资中来，最后会导致Alpha逐渐接近于零。因此在建立不同策略的组合方面，要针对每一个季度的具体情况和波动率，进行综合性地评价与分析，并及时地做出必要的调整，以便最大限度地获得市场收益。
量化投资中的Alpha策略并不是一种单一类型的策略，不同的策略都在寻求获得超额收益的市场机会和可能性。现阶段市场上采用的Alpha策略主要有多因子选股策略、动量策略或者反转策略、波动性策略、行业轮动策略、行为偏差策略等，每一种策略在具体实施过程中都有其特征性，并且可以相互结合使用，发挥出综合预测和评价的作用。
多因子选股策略是必要和常用的选股方式，最大的优势是可以将不同种类和模块的信息进行高效化综合分析与评价后，确定一个选股最佳方案，从而对投资行为进行指导。该种选股策略的模型在建立方面比较容易，是量化投资中的常用方式。同时多因子模型对反映市场动向方面而言具有一定的稳定和可靠性，这是因为所选取的衡量因子中，总有一些可以把握住市场发展行情的特征，从而体现其本来就有的参考价值。所以在量化投资过程中，很多投资者都使用多因子模型对其投资行为进行评估，无论是机构投资者或者是个人投资者，都能够从中受益。多因子选股策略模型的建立重点在于对因子的剔除和选择上，并要合理判断如何发挥每一个因子的作用，做出综合性的评定。
动量策略的投资方式主要是根据价格动量、收益动量的预期与评定，对股票的投资进行相应的调整，尤其是针对本身具有价格动量的股票，或者分析师对股票的收益已经给予一定评级的股票，动量策略的应用效果会比较理想。在股票的持有期限内，某一只股票在或者股票投资的组合在上一段时间内的表现均佳，那么则可以判断在下一段时间内也会具有同样的理想表现，这就是动量效应的评价依据，从而对投资者的行为起到一定的影响作用。反转策略和动量策略恰好相反，是指某一只股票或者股票投资组合在上一段时间内表现很不理想，然而在下一个时期反而会有突出的表现，这也给投资者带来了一线希望，并对影响到下一步的投资策略的制定。
波动性策略也是Alpha策略的一种方式，主要是利用对市场中的各股运动和发展状态的细致观察与理智分析后，列出一些具有相当大的波动性的股票，同时这些股票的收益相关性也比较低，对此加以动态化的调整和规划，从而逐渐获得超额收益的过程。在一些多因子选股策略中也有机构投资者或者个人投资者将股票具有的波动性作为考察与评价因子之一，波动性策略经常和其他策略相结合来评价，这说明股票投资市场本身就具有一定的波动性，因此在投资过程中要慎重对待。
行业轮动策略和行为偏差策略的应用频率不似前面几种高，但也会和另外几种策略相互结合使用。行业轮动策略主要是为了充分掌握市场行业轮动机制与特征，从而可以获得高额的收益，对行业之间的投资也可以非常高效和准确地进行，对把握正确的时机有很大的优势。行为偏差策略目的是窥探到股票市场中存在的过度反应或者反应不足等现象，这些都属于股票投资市场的偏差，从而可以通过投资者对不同股票抱有的差异化评价来实现超额收益。
没错，量化股票基金就是这种类型的产品。统计显示，无论是公募，还是私募，今年以来量化股票基金整体表现远好于市场平均水平。而如果以目前能观测到的上证指数最高与最低收盘点位来计算，即在大盘走出的当前反弹点位627.26点、幅度23.62%的行情中（1月28日的收盘点位最低达2655.66点，11月29日收盘最高点位3282.92点，以下统计区间均为1月28日至11月29日区间，简称“区间”），我们看到，一些老牌公募基金和优秀私募的量化股票基金更是为投资者带来了丰厚的绝对收益，比如，南方基金旗下的南方量化成长和南方策略优化这两只量化产品，区间复权单位净值增长率分别为46.54%、43.38%，不但跻身同类前五，涨幅更接近大盘反弹幅度的1倍。
“在今年股票市场结构化行情中，量化股票策略通过多因子模型选股，能够抓住市场尾部机会，在市场风格和热点板块的迅速切换中保持较高仓位运作。而南方基金量化团队着力打造的主动量化投资，更是通过多模型捉到了广泛的错误定价机会，大概率的战胜市场指数，获取更为稳健的长期收益。这是今年以来，南方基金旗下量化产品取得出色业绩的最主要原因。”南方基金总裁助理、权益投资中总监如是说。
致力于捕捉
“非有效性”的主动量化投资
什么是主动量化投资？
“主动量化投资泛指利用海量数据和依靠计算机的系统支持，挖掘历史规律性，并采用严格的风控来获取稳健收益。”史博告诉《投资者报》记者，南方基金主动量化投资的核心是捕捉市场的“非有效性”，市场中有很多非理性投资者把股票价格抬高或压低，所以股价会根据市场情绪的波动围绕预期价格变化，主动量化投资通过上市公司基本面、一致预期、市场波动与情绪等各个维度综合描述定价的偏差机会，广泛精选个股获取超额收益。
值得一提的是，尽管南方基金旗下量化股票策略基金会为了最大程度获取绝对收益而维持较高的仓位，但单只股票的持仓占比却并不高，几乎都在1%以下。以南方量化成长为例，三季度持仓占比最高的为科隆精化，但仍不到1%，为0.97%，前十重仓股持仓占比合计为7.12%。
“南方基金量化团队基于基本面的量化选股策略是透明的和符合逻辑的。其优点是拥有灵活的市场应变能力、广泛选股的能力，可以管理较大规模，并能有效降低组合波动，保证业绩的可持续性。”史博告诉《投资者报》记者，南方基金旗下量化产品根据组合的不同契约规定等采用不同的数量化策略进行投资，通常单一产品实际投资股票数目有几百只。每只股票的持仓比例一般都比较低，单只股票的波动对净值影响较小，整体表现较为稳健。
对此，业内人士指出，对投资者而言，在无法准确预知未来市况时，长期持有老牌公募的量化股票基金是一个较为明智的投资选择。因为即使是在投资周期中赶上熊市遭遇Alpha和Beta双杀，但只要长期持有基金，在熊市周期过后，震荡市和牛市都可以为投资者赚取一定的绝对收益，在Alpha的复利作用下依然可以获取可观的收益。
以南方策略优化为例，该只量化基金成立于2010年，目前获晨星、银河三年5星评级；最近一年回报率在同类481只可比基金中排名第5 ；最近两年、三年回报率也都在同类400多只可比基金中排名前15。据Wind数据显示，截至11月29日，自成立之日起复权单位净值增长率为68.89%。即使以去年股市异常波动前最高点5100多点来计算，在大盘仍亏损37%多的背景下，该基金的亏损幅度已缩小到10%左右，明显优于大盘。
“团队+系统”炼就金牛量化投资团队
你也许会认为量化投资看上去简单，但实际上并不容易。一个好的量化产品，必须能够结合市场环境的变化等因素，动态调整各个风格之间的比例，进而使得模型适应不同市场。据了解，为了达到上述目的，南方量化团队打造了强大的量化多策略模型，包括从因子模型、事件驱动、价格特征、交易量特征、量价互动、主题轮动、行业轮动、突发事件方面的因素去结合公司基本面、当前市场环境等信息，从而精选股票，不仅如此，该基金还在今年引入了舆情因子，利用大数据捕捉市场情绪。
“总的来说，量化投资是一项复杂的系统工程，其成功依赖于团队成员之间的紧密合作。因其业务链条的严密性和逻辑的环环相扣，许多繁琐的细节实际上都是成功的关键。作为一种复杂的高智能投资方法，目前只有机构投资者才有竞争能力使用此方法。”史博告诉《投资者报》记者。经过多年不懈的努力，目前，南方量化团队已经建立了包含清洗整理过的上市公司财务数据库、因子库、回测平台、样本外跟踪分析平台在内的南方基金量化投资系统。
“我们相信，系统建设上的精耕细作为将来的收获奠定了坚实的基础。”史博表示，历史经验证明，并不存在一种适合各种市场环境的投资秘籍，市场是会自身调节的。所以南方量化团队不包装个人明星基金经理，而是要打造一个稳定的高效投资团队，通过向市场学习，不断地研究创新。“这才是我们团队的制胜之道。”
简单地说，就是利用基于数据模型的量化投资策略运作的基金。基金公司宣传此类产品时，习惯于用“电脑+人脑”进行解释。
从1971年巴克莱投资管理公司发行全球第一只定量投资产品至今，量化投资已走过30年历程。
凭借着良好的业绩表现，这一投资方法已占据全球投资30%的江山，成为主流的投资方法之一。其中著名的大基金自成立起至2006年的17年间，年化收益率达到38.5%。
然而，近两年来，量化基金在全球的业绩并不理想。次贷危机之后，量化基金一直举步维艰。
国内量化基金的兴起，正是在次贷危机之后。
截至目前，国内已成立的采用量化策略的基金有12只，其中9只自2009年以来成立。它们整体面临业绩不尽如人意的尴尬，据《投资者报》数据，它们的年复合增长率为11.78%，远低于平衡类、价值类、成长类基金。
量化基金成败，最关键是量化模型的有效性和投资纪律的执行情况。然而，国内已有的量化基金两方面均无太大优势。
一方面，模型相对较原始，量化投资策略要么机械地借鉴国外已经公开的模式，要么基于基金公司自有的多因子模型；另一方面，与海外量化基金一样，具体的模型并不会公开，这样投资纪律便无处考察。
从现有的几只量化基金过往业绩看，长期业绩较优异的是上投摩根阿尔法，自成立以来，年复合增长率达到35%，算得上是量化基金的龙头。
量化模型无亮点
投资模型是量化基金最核心的竞争力。
定量基金经理基于对市场的理解，提炼出能够产生长期稳定超额收益的投资思想，并用历史数据验证其正确性，再由系统根据提炼出的投资思想，在全市场挑选符合标准的股票，并通过对收益、风险的优化，建构最优股票组合。
“对于中国这样的新兴市场，量化投资的关键是能否根据市场特点，设计好的投资模型。”接受《投资者报》记者采访时，上海一位从事量化投资的基金经理说道。
然而，已有的量化基金中，大多简单地利用国外已公开的模型，或是用基金公司自有的一些简单模型，在考察市场的有效性上普遍比较欠缺。
如中海量化策略和南方策略优化在行业权重配置中均采用的Black-Litterman（BL）模型。
这种模型现是华尔街主流模型，亦是高盛公司资产管理部门在资产配置上的主要工具。
BL模型利用概率统计方法，将投资者对大类资产的观点与市场均衡回报相结合，产生新的预期回报。即由投资者对某些大类资产提出倾向性意见，模型根据投资者的倾向性意见，输出对该大类资产的配置建议。
然而，在国内市场信息搜集等方面局限性较大的情况下，该系统到底是否有效还仅是基金公司体现其“专业性”的一个由头，有待探讨。
国内量化基金模型还具有同质化特点，表现在对个股估值等方法的应用上，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。
另外，模型是量化产品背后“不能说的秘密”，虽然基金契约中对要采用的量化模型做了模糊介绍，作为靠“执行纪律”取胜的产品，实际运作是否执行到位，也无处查证。
量化基金业绩平淡
量化基金的优点首先在于，通过具体的经济模型对经济复苏行业评估并进行行业权重配置，将基金经理的投资理念与分析有效结合。
其次，覆盖全市场，避免因基金经理个人偏见或经理不足造成选择范围局限。
再次，通过基金经理精细化投资运作，较好把握细微的结构性投资机会。
或许是因为模型简单雷同，以及没有较好体现A股的特征，比如说波动性、“政策市”等，现有的量化基金整体业绩优势并不明显。
根据《投资者报》数据，可比较的6只“人脑+电脑”量化产品的年复合增长率为11.78%，低于“人脑”管理的趋势类、回报类、价值类、平衡类（年复合增长率均超过18%）。
今年以来，所有量化基金中，超越指数的仅有采用量化投资的富国沪深300增强指数型基金，截至4月1日，回报率为6.94%。
而在估值修复行情中，以对估值有量化指标要求的华商动态阿尔法、国泰金鼎价值精选、嘉实量化阿尔法大幅跑输业绩大盘，取得负收益，净值分别下跌7.2%、6.7%和4%。
上投摩根阿尔法领衔
从已成立的采用量化策略投资的基金中，年复合增长率大幅超过平均值的仅有上投摩根阿尔法，为35%。但这与该基金是较早采用量化策略的基金之一，成立于2005年10月，经历过2006、2007年的大牛市行情有一定关系。
截至去年底，该基金资产规模44亿元，自成立以来的回报率为425%。该基金受到机构投资者的青睐，持股2.9亿份，占基金总份额的21%。
近两年的市场表明，价值投资和成长投资在不同的市场环境中都存在各自的发展周期，并呈现出一定的适应性。而上投摩根阿尔法量化模型适应了这一市场特点。
【摘要】近年来，随着量化投资策略受到我国机构投资者的热捧，优化传统的行业轮动策略成为研究的热点。本文从宏观、估值和技术层面出发，建立合理的指标体系，运用粒子群优化算法和支持向量机建立识别周期-非周期轮动的策略模型。研究结果表明，该策略能够有效获取超额收益。
【关键词】行业轮动；hurst指数；粒子群优化算法；支持向量机
一、引言
行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略，其本质是利用不同投资品种强势时间的错位，对行业品种进行切换，以达到投资收益最大化的目的。自上而下的技术分析方法认为，宏观经济环境的变化会导致资产收益率的波动，因而行业层面的分析依赖于宏观经济指标的指导。此外，由于不同行业所处经济产业链上的位置决定了其现金流量的不均衡，周期性行业和非周期性行业在经济周期的各阶段表现会有较大差异，因而传统的观点认为应当在经济处于景气阶段时选择周期性行业，而在经济衰退时优选非周期行业。本文从宏观、中观和微观角度出发构建全面的指标体系，并期望通过建立量化模型判断行业风格转换，在合适的时机重新配置资产，以达到获取超额收益的目的。
二、研究设计
（一）数据来源及指标体系
1.数据来源
2.指标体系
（二）识别模型构建
支持向量机(svm)是一种基础的数据挖掘方法，其建立在统计学习理论的vc维理论和结构风险最小原理基础上。概括地说，非线性的支持向量机就是首先通过内积函数定义的非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，在这个空间中求出广义最优分类面。该方法的主要优点有：①能够获取在有限样本信息下的最优解；②算法最终转化成一个二次寻优问题，理论上能够找到全局的最优点；③具有良好的推广能力，并能有效解决维数问题。
粒子群优化算法(pso)是由kennedy和eberhart首先提出的，它是通过对鸟类和鱼类的觅食行为的研究而发展起来的一种基于群体协作进行随机搜索的演化算法。该算法首先初始化一组随机粒子，通过不断迭代找到最优解。在每次的迭代过程中，每个粒子都会通过跟踪记录两个极值来不断更新状态。这两个极值分别为粒子本身的最优解和整个种群的最优解，即分别为个体最优解和全局最优解。
运用最小二乘支持向量机建模时，径向基函数参数和惩罚因子很大程度上决定了模型的精度。而作为优化算法的一种，粒子群算法拥有强劲的全局搜寻能力，因而将两者能够提高模型的准确性。本文选用libsvm建立pso-svm识别模型，其计算过程如下：①标记过程，若周期与非周期之差大于0，将其标记为1，否则标0。②样本分类，将总计63个样本分为58个训练样本和7个测试样本。③将特征变量做归一化处理。④为达到降维的目的，将特征变量做主成分处理。⑤设置初始参数，利用粒子群优化算法搜寻最优参数。⑥使用最优参数对整个训练集进行训练以得到支持向量机模型。⑦使用上一步得到的模型对测试集进行测试。
为了显示不同特征变量对识别结果的影响，本文依次选择宏观指标、估值指标、技术指标和综合指标作为特征变量，测试结果如表2所示。结果表明，将综合指标作为特征变量能够有效识别出周期-非周期轮动的转换点，样本内的分类准确率为98.21%，样本外的分类准确率为71.42%。
三、结论
在传统的行业轮动策略中，其往往关心如何在不同经济周期中配置资产，但并不提供事先准确识别经济周期的量化模型。然而，准确识别经济运行的不同阶段是行业轮动策略获取超额收益的基础，也是合理选择投资品种的前提。事后判断虽然能提高判断的准确性，但会错失大量的投资机会。本文以宏观指标、估值指标和技术指标为指导，建立了周期-非周期的行业轮动的量化策略。研究结果表明，建立综合指标能提高识别模型的样本内准确度，以综合指标为基础的量化投资策略能够有效获取超额收益。
参考文献
[1]kenneth a.froot & melvyn teo.equity style returns and institutional investor flows[c].nber working papers,2004.
[2]c.mitchell conover,gerald r.jensen,robert r.johnson,and jeffrey m.mercer.sector rotation and monetary conditions[j].the journal of investing,2008(17):34-46.
[3]孙海波,宋曦.货币周期指导下的行业投资组合构建[j].中央财经大学学报,2009(11):41-46.
中国证券市场早期盛行纯技术分析,前几年风行价值投资,现在数量化投资正在成为新方向,一场新的投资变革也许就在酝酿中。今年8月初沪指从3478点一路暴跌,在市场人士看来如果没有基金的杀跌,股市应该不会有这么惨。而基金引进量化投资,将改善传统基金追涨杀跌的市场常态,实现真正意义上的创新。
量化基金发行提速
今年上半年,嘉实量化阿尔法、中海量化策略两只量化基金的推出,打破了国内量化基金多年的沉寂。而近期,更是有3只量化基金同时登台亮相,且各具特色。截至目前,国内基金市场上已经发行7只量化基金,包括光大保德信量化核心、上投摩根阿尔法、嘉实量化阿尔法、中海量化策略、长盛量化红利策略股票型基金、富国沪深300增强基金及华商动态阿尔法基金。前两只分别成立于2004年8月和2005年10月,而后5只均是今年才成立。量化基金时隔四年后的再次大量推出,引起了市场的密切关注。种种迹象表明,以定性投资为主的国内基金业正在掀起一场量化投资浪潮。
光大保德信量化核心,一方面通过光大保德信的多因素数量模型对股票的预期收益率进行估算,个股预期收益率的高低决定投资组合是否持有股票;另一方面,投资团队从风险控制角度,重点关注数据以来的信息,通过行业分析和个股分析形成对量化的补充;最后由投资组合优化器根据预先设计的风险构建组合。
上投摩根阿尔法基金,同步以“成长”与“价值”双重量化指标进行股票选择,然后研究团队对个股进行基本面审核,结合跟踪误差的紧密监控,以求不论指数高低,市场多空,皆创造主动管理回报。投研团队最终决定进入组合的股票,量化分析是辅助和基础。
嘉实量化基金,以“定量投资”为主,辅以“定性投资”。通过行业选择模型,捕捉具有投资吸引力的行业,然后再在所选行业中运用阿尔法多因素模型筛选个股。定性的辅助作用表现在利用基本面研究成果,对模型自动选股的结果进行复核,剔除掉满足某些特殊条件的股票。
中海量化策略,以量化模型作为资产配置与构建投资组合的基础。根据量化指标实行从一级股票库初选,从二级股票库精选,再根据相关模型计算行业配置权重。结合行业配置权重,组合每只股票的配置比例。
长盛量化红利策略股票型基金,是作为国内首只运用“量化投资”策略投资于红利股票的基金,该产品将给投资者带来不同于传统基金的新体验。该只基金的另一个显著特点是“瞄准红利”。所谓红利,强调的是具有较高安全边际、较低下行风险的价值型投资,在目前市场总体估值处于历史平均水平时,价值型风格更能获得投资者的青睐。
富国沪深300增强基金,以沪深300指数为追踪标的,并对指数基金进行增强,并且是国内第一只采用量化方法进行主动增强的沪深300指数基金。量化增强的方法主要包括:利用多因子阿尔法模型选择股票;通过风险估测模型有效控制风险预算,并通过交易成本模型控制成本、保护业绩。相比定性的方法,定量投资手段在对成份股较多的指数进行增强方面以及控制跟踪误差方面具有很强的优越性。
当前适逢宏观经济、证券市场复苏向上之际,汇集A股市场300只规模大、流动性好、最具代表性股票的沪深300指数,有望迎来较好表现。而以沪深300为跟踪标的,并利用定量投资模型进行主动增强的富国沪深300增强基金,亦面临良好的投资环境与投资时点。
华商动态阿尔法基金,将以高阿尔法值的股票为主要投资目标,采用量化投资的方法,努力在有效控制风险的同时提高基金组合收益。华商动态阿尔法基金的投资将主要采用阿尔法策略和量化策略。阿尔法策略是依靠精选行业和个股,来获取超过大盘表现的超额收益。量化策略是指采用数量化分析方法来对股票进行分析和筛选,基于数量模型来配置行业权重。它具有投资范围更广、纪律性更强、投资思想可验证等优势,更能够限制投资过程中主观随意性可能带来的损失,帮助基金经理进行客观决策。
定量投资适合A股市场
正因为A股市场不是特别有效的市场,数量化投资策略正好可以发挥其纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化的各种优点,从而捕获国内市场的各种投资机会。相比定性投资,现阶段A股市场的特点更适合采用客观、公正而理性的定量投资风格。
股票市场复杂度和有效性的增加已对传统定性投资基金经理的单兵作战能力提出了挑战。相对于海外成熟市场,A股市场的发展历史较短,有效性偏弱,市场上被错误定价的股票相对较多,那么,留给定量投资策略去发掘市场的无效性、寻找超额收益的潜力和空间也就更大。事实上,尽管量化基金在国内的发展历程较短,但是从国内已有的两只采用了定量投资方法并且已经运作了一段时间的基金来看,量化基金被证明是适应中国市场的。
量化基金产品包括但不限于数量化共同基金产品、指数基金产品、指数增强型基金产品、行业指数基金产品、风格类指数基金产品、策略指数基金产品、ETF产品、收益分级型产品等等。从数量化投资提供的工具和方法来看,能够给投资者提供的基金产品可以说是百花齐放,还应该做到有的放矢,满足投资者不同风险收益偏好的投资需求。
量化投资需过三道坎
我国A股市场的量化基金仍然才开始起步,各方面都有待进一步的完善。不仅机构需要有完善数量化投资策略各方面的耐心,也需要投资者给数量化基金以耐心。采用数量化策略的共同基金要在中国市场获得成功,仍有很长的路要走,需要不断的修正数量模型以适应中国市场的特征。
对于量化基金的产品设计,虽然量化基金一般都是采用多因素模型对股票进行分析和筛选,但不同的量化基金产品的侧重点是不一样的,也就是说,包括投资思路、观察角度、分析方法等在内都是不同的。在个股筛选和分析的角度、行业分析的角度、大类资产配置的角度等方面,均有不同的思路,因此,不同的量化基金产品可以体现出各自不同的投资理念和各自的投资特色。
具体来说,基金要想真正推行量化投资,主要应该跨越如下“三道门槛”。
首先,目前国内对做空的限制以及投资产品的稀缺,导致很多成熟的数量化投资手段不能在国内得以应用。一些对冲策略可能需要期货类的投资产品,而有些统计套利策略可能需要市场上要有做空的手段,目前这些条件在A股市场上尚不具备,因此,在一定程度上制约了量化投资的施展空间。
其二,中国目前对于基金的考核体系比较短期化,部分量化基金经理有可能迫于短期排名的压力,也去追涨杀跌,不去执行相当于投资纪律的量化策略,这就恰恰偏离了量化基金设计的初衷。量化投资策略成功与否需要从长期来看,不能因为短期内跑不过市场就认为量化基金管理得不好,对于量化基金的评价时间不能太短。
此外,量化投资对人的要求很高。量化投资需要考虑的一个重要因素是预测相对于市场的超额收益,即阿尔法收益,找到阿尔法预测模型。在阿尔法预测上,要保证不断有新的阿尔法策略产生。一个新的阿尔法策略出来后,过一段时间就被市场充分理解,可能阿尔法收益就会逐渐消失,这就需要不断产生新的阿尔法收益模型。
量化基金本土化前景
A股市场的发展历史较短,有效性偏弱,市场上被错误定价的股票相对较多,那么,留给定量投资策略去发掘市场的无效性、寻找超额收益的潜力和空间也就更大。相比定性投资,现阶段A股市场的特点更适合定量投资客观、公正而理性的投资风格。股票市场复杂度和有效性的增加已对传统定性投资基金经理的单兵作战能力提出了挑战。正因为市场的弱有效性,数量化投资才更有发挥的价值。这也是量化基金可以在中国本土化获得成功的有利条件。
数量化投资可以为投资者带来更多、更丰富、更有特色的基金产品,丰富机构的产品线。只有建立完善的产品线,才能满足不同投资者的需求,才能在不同的市场状况下获得发展,才能有强大的基金公司。机构可以从数量化投资所带来的无限量基金产品线上获得丰厚的利益。
数量化投资不仅可以增加基金的产品线,而且数量化投资策略本身也是对传统基金投资的一个强有力的补充和增强。数量化投资的好处是可以将各种适合不同经济环境、不同市场环境的投资理念明确地刻画出来,并可以加以建议。那些成功的投资理念通过数量化方式就可以方便地加入投资决策中去。数量化投资策略对提升基金等机构投资者的投资决策能力无可限量。
