谈谈我眼中的量化投资

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在没有接触量化投资之前,和普通人一样,我也觉得量化投资很神秘;但学习并对量化投资有一定理解之后,我觉得量化投资并没有人们想象的那么复杂。今天就谈谈我眼中的量化投资,如有理解不对的地方,欢迎指正。

量化投资定义
量化投资其实就是定量投资,是通过分析一定的数据,在有合理逻辑的支撑下,运用某种策略所进行的具有胜率优势的投资。
1.数据
量化投资并不一定需要海量的数据。有些量化策略,比如可转债转股套利,只需要通过可转债价格、正股股价、转股价、转债面值等数据算出转股溢价率(集思录等网站支持实时显示溢价率),即可以进行套利。而有些量化策略,比如高送转策略
(虽然实质上高送转对提升公司价值没有任何意义,但几乎每年11月到次年3月都有一些公司因为高比例的送股、转股而受到投资者的追捧,股价相对指数有明显的涨幅),就需要通过每股资本公积、股本等关键字从大量股票中筛选出当年更有可能实施高送转的股票作为组合。

2.逻辑
量化投资要合乎逻辑。量化投资有时候是看到某些现象,然后去分析数据来得出结论。但这个结论能不能形成一个有效的策略,得看这个结论合不合乎逻辑。举个例子,2005年以来,我们都会觉得A股的小盘股走势远比大盘股好,然后我们去分析数据,结论也确实如此。但如果根据这个结论,形成一个策略:任何时候都同时做多中证500和做空上证50。我想运用这个策略的人有可能最终会死的比较惨,因为这个策略不合乎逻辑。2005年到现在,小盘股和大盘股业绩增长差别并不大,然后一开始小盘股和大盘股的估值差距远比现在小的多,后来随着人们估值偏好的改变(也许是对壳价值的重新认识),估值差越拉越大,才导致小盘股走势远比大盘股好。如果未来因为注册制实施或者其他原因,小盘股和大盘股估值差逐渐缩小,那么同时做多中证500、做空上证50的策略是会出现严重亏损的。

3.策略
量化投资要讲究一定的策略。建什么仓位,建多少仓位,什么时候建仓,什么时候平仓,都要按既定的策略严格执行。

4.胜率
要说的是,这里的胜率是考虑到赔率后的胜率。量化投资几乎没有100%胜率的策略,即便看似最简单最安全的期现套利,也有可能出现因为升水不断扩大导致期指端爆仓进而策略失败的风险。但理论上只要某个策略的胜率大于50%,那么在控制该策略合适仓位(依据凯利公式)的情况下,坚持执行该策略,长期赚钱的概率几乎是100%。

量化投资的分类
量化投资我觉得大体上可以分为两类,一类是相对确定的折价套利,一类是相对不确定的统计套利。

1.折价套利
折价套利是利用一方相对于另一方的折价进行的套利,这时你可以直接买入低估的一方进行套利,或者买入低估一方的同时卖出高估的一方进行套利(这时就是量化对冲套利了)。如果有合适的对冲工具,折价套利很大概率上都能获得正收益。像分级基金折价套利就是分级A+B整体相对母基金净值折价,分级基金下折套利就是分级A的价格相对分级A实际价值折价,都是典型的折价套利。其他的还有可转债转股套利、期现套利、跨期套利、跨市场套利等都属于这一类套利。

广义一点来讲,基本面投资中的价值投资、买入跌破面值的可转债等投资我认为都可以归属于折价套利,利用的都是价格相对于价值的折价。

2.统计套利
统计套利是从过往数据中找出规律,进而形成策略的一类套利。这一类套利的结果往往是不确定的,因为套利结果会受到市场情绪、投资标的本身等诸多因素的影响。比如打新股策略属于统计套利,根据球友 @Lagom投资 对过去十几年打新股收益的统计,坚持打新股平均每年能获得超过15%的回报。但在市场非常低迷的2012年,有三成新股在上市首日即破发,打新股策略变得不那么有效。其他如股票阿尔法套利、分级基金溢价套利等也都属于统计套利。

广义一点讲,一些过去被证明有效的技术指标方法,如果合乎逻辑,我认为也可以归属于统计套利。

量化和对冲
我们在私募排排网等网站上选择私募基金的时候,可能会看到某某量化对冲基金,这里的量化对冲,其实是量化+对冲。一般来说,量化基金不一定是对冲基金,但对冲基金多是量化基金,量化和对冲关系还是比较紧密的。

量化做的再牛逼,如果没有对冲手段,仍然很难控制回撤,做的好一些的最多也就是大盘上涨的时候跟上或者略超过大盘涨幅,大盘下跌的时候比大盘跌的少一些。这样的结果,可能盘感很好的交易员也能做到,体现不出量化投资的独特优势。

但有了对冲手段就不一样了,好的量化对冲基金,运用多种策略,不管大盘上涨下跌,都能做到几乎每个月都有正收益,且最大回撤不超过5%(甚至更少),我以前看过一篇文章甚至说国外的高频对冲基金能做到每日收益都为正。

量化对冲基金,收益率虽然还算稳定,但大多数情况下年化收益率并不太高,一般在5%-25%之间。对冲是两面的,在对冲掉大盘下跌风险的同时,也对冲掉了大盘大幅上涨带来的收益。对冲基金赚到的是持仓品种和股指期货(假设对冲手段是股指期货)之间微小的差额收益,这个差额收益虽然不多,但好在一年之内可能能够赚取多次,累计起来收益也算可观了。

量化投资的发展
量化投资在前些年应该就有公募基金在研究,但一直不瘟不火,也没多少产品推出来,直到2014年后才逐渐火起来,量化投资大致经历了下面几个阶段:
1、2010年推出股指期货之前,量化投资体现不出优势,研究的人应该很少。
2、2010年--2013年,大盘处于熊市阶段,也没出现多少套利机会,而且这个时候关注资本市场的人也不多,都觉得炒股是败家(上非诚勿扰那个炒股的直接24盏灯全灭)。但因为有了对冲手段,一小部分先知先觉的机构开始研究量化投资,在期现套利、股票阿尔法套利等方面应该也赚到些钱。
3、2014年--2015年9月,大盘经历暴涨暴跌,中间出现过分级基金套利、可转债套利、ETF套利、期现套利等一大波的套利机会,然后在大盘暴跌的时候有一部分量化对冲基金经受住了回撤的考验。量化投资在这一阶段得到快速的发展。
4、2015年9月--现在,因为股指期货提高保证金、贴水、当日开仓手数受限等原因,相当部分的量化对冲基金处于停滞状态。

总的来说,国内的量化投资整体还处于起步阶段,不像国外那样成熟。但好在国内的资本市场没有完全放开,而且期指、期权等对冲手段也不够成熟,很多品种还是T+1交易,即便国外对冲基金进来也需要修改策略来适应国内的资本市场,所以国内的量化投资者们还是有很多投资机会的,且行且珍惜。

全部讨论

2018-08-30 18:06

多谢分享,很好的入门文章。传统量化投资主要还是以来人的策略能力,但使用AI将可以自动生成策略,由AI来输出策略能力,在大量但数据训练下,AI有机会做出更优秀的策略。欢迎试一试 网页链接

2016-03-25 14:59

我的操作就是人工量化投资,自选股有800个,当大盘走出上扬时,买入50个左右有补涨潜力的,始终如此拱滚动操作,就是人比较累,一般上涨能跑赢指数20%,下跌跌幅小于大盘。

2019-03-06 22:49

因为我是量化行业从业人员,也是这一行当的一个创业者。
聊一聊我眼中的量化投资。
本质上讲,量化投资只是众多证券类投资方式的一种。由于他高深莫测,跟数学、物理、金融建模或程序语言等相关,具备非常高的门槛限入条件。
所以大众眼里已经无限可能性的神话了量化投资。
而实际上量化投资的方式,不止是在证券市场,而且生活中,你所用到的每一样劳动付出,期望产生回报的投资方式上,我们都有用到量化投资的运作方式。
比如,你开了一家火锅店,如何让自己的经营业绩更稳定,收益更高,这里你需要生产成本数据、客单价数据等等,也需要研究竞争对手,完了你还需要构建一整套合理的火锅店运营投资的资金分配使用流程,整个一系例的投资过程,也就是一个量化投资的过程。
别以为拉入什么数学、物理学定理再引用一个外国人名的模型名称进来,再给你整一套公式、算法进来后,你就觉得它高测莫测,其实也就是那么回事。
投资的本质是预测未来,不要过度神话它—量化投资
需要交流探讨的,那就互相关注吧。

2017-01-15 17:32

国内的量化投资者们还是有很多投资机会的,这句话是什么意思啊,是现在做量化投资正收益机会大么?为什么啊,前文说过量化投资要配合对冲手段才能体现出量化投资的优势,现在对冲手段不成熟,为何反而有机会呢?

2016-03-25 20:37

不看胜率,看盈亏比。胜率在回测数据中的分量其实很轻,譬如千方科技6年周期,1020策略胜率48%,盈亏比6.45,23次交易11次赢钱12次输钱,但11次赢的钱是12次亏钱数的6.45倍,证明该策略是很有效的。且最大持续亏损有5次,只有坚持到底才能笑到最后。

2016-03-25 15:39

2019-09-23 02:53

量化交易最大的好处就是规避了情绪波动的风险

2018-10-09 15:21

数据 逻辑 策略 胜率