量化投資在中國(guó)并不是非常成功的原因可能有兩點(diǎn),一是市場(chǎng)發(fā)展沒有提供足夠的廣度和深度,二是此前的量化投資操作沒有嚴(yán)格按照合同規(guī)定操作。而這兩點(diǎn)目前在某種程度上都部分得到了解決。 量化投資是各種投資策略中最神秘的部分,在中國(guó)同時(shí)也是一片亟待開發(fā)的處女地。包括交銀施羅德基金在內(nèi)的國(guó)內(nèi)多家基金公司開始把數(shù)量化投資作為重點(diǎn)發(fā)展的領(lǐng)域。量化投資領(lǐng)域涉及各類技術(shù)性問題,需要實(shí)踐與理論密切結(jié)合。 在交銀施羅德舉辦的論壇上,美國(guó)金融學(xué)會(huì)理事(Director of the American Finance Association)、普林斯頓大學(xué)John Scully’66講席教授Harrison Hong詳細(xì)介紹了他關(guān)于高風(fēng)險(xiǎn)股票長(zhǎng)期表現(xiàn)不如低風(fēng)險(xiǎn)股票的相關(guān)研究。 交銀施羅德量化投資部總經(jīng)理龍向東博士也接受了記者的采訪,暢談數(shù)量化投資在中國(guó)的廣闊發(fā)展前景。 量化投資初來乍到 大多數(shù)聽說過數(shù)量化投資的人,也許并不十分清楚量化投資家們究竟在做什么。艱澀難懂的數(shù)量模型像一座座高聳的圍墻,讓普通人難以接近這個(gè)領(lǐng)域。 不過在龍博士看來,量化投資只是在理論和實(shí)踐中尋找、搭建一座橋梁。他說:“量化投資有時(shí)候源于學(xué)術(shù)研究,在某些人看起來過于學(xué)院派。但實(shí)際上,我們?cè)噲D從實(shí)踐中尋找到某些可能的方向,然后用一些模型去回溯歷史,并且通過這些模型預(yù)測(cè)未來。簡(jiǎn)言之,就是通過回溯歷史找到最有效的方法預(yù)測(cè)可能的未來。” 在國(guó)內(nèi),量化投資僅僅只是小荷才露尖尖角。雖然過去幾年中被多次提及,也有相關(guān)產(chǎn)品問世,但令人印象深刻或表現(xiàn)突出者,卻“乏善可陳”。乃至有人甚至認(rèn)為,量化投資在中國(guó)市場(chǎng)水土不服。 龍向東說:“量化投資在中國(guó)并不是非常成功的原因可能有兩點(diǎn),一是市場(chǎng)發(fā)展沒有提供足夠的廣度和深度,二是此前的量化投資操作沒有嚴(yán)格按照合同規(guī)定操作。而這兩點(diǎn)目前在某種程度上都部分得到了解決?!?/div> 西方理論的中國(guó)運(yùn)用 “我們量化模型的建模思路主要有兩個(gè)來源,一是洋為中用,將海外的東西本土化;二是對(duì)國(guó)內(nèi)實(shí)戰(zhàn)部分的成功經(jīng)驗(yàn)加以提煉?!饼埾驏|說,Harris Hong教授的研究有助于拓寬量化團(tuán)隊(duì)的研究思路。 作為普林斯頓大學(xué)John Scully’66講席教授的Harrison Hong,曾連獲學(xué)術(shù)界大獎(jiǎng),也是美國(guó)金融領(lǐng)域?yàn)閿?shù)不多的華裔教授。Hong教授的一個(gè)重要發(fā)現(xiàn)是,長(zhǎng)期來看,低風(fēng)險(xiǎn)股票的收益顯著超越高風(fēng)險(xiǎn)股票。 過去被奉為投資經(jīng)典和基石的“證券市場(chǎng)線(SML)”理論認(rèn)為,高風(fēng)險(xiǎn)股往往帶來高收益、低風(fēng)險(xiǎn)股往往低收益。而根據(jù)Hong教授的長(zhǎng)期數(shù)據(jù)研究,全球股市中低風(fēng)險(xiǎn)個(gè)股具有更高的長(zhǎng)期累積收益,而高風(fēng)險(xiǎn)股的長(zhǎng)期累積收益往往偏低。這一顛覆性觀點(diǎn)引發(fā)了量化投資者的高度關(guān)注。 Hong教授的研究表明,從1968年至2010年,和美國(guó)股市中風(fēng)險(xiǎn)(日波動(dòng)率)較大的股票相比,風(fēng)險(xiǎn)較小的股票,累計(jì)收益率要高幾十倍。美國(guó)股市中,波動(dòng)性較小的股票通常是公用事業(yè)股和低估值價(jià)值股;波動(dòng)性較高的股票通常是各個(gè)時(shí)代最推崇的時(shí)尚股,比如1990年代的網(wǎng)絡(luò)股等等。 Hong教授發(fā)現(xiàn)了一個(gè)十分有趣的現(xiàn)象:和人們印象中的結(jié)論恰恰相反,那些保守的、低波動(dòng)率的波瀾不驚的股票,長(zhǎng)期收益遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過高波動(dòng)率股票。更為引入矚目的是,在歷經(jīng)了2008年的投資潰敗之后,風(fēng)險(xiǎn)最大的那批股票最終的累積收益甚至低于其初始資本。具體而言,如果投資者在1968年投資1美元于美國(guó)股市的高風(fēng)險(xiǎn)股,每次選取當(dāng)月波動(dòng)率較高的(也是最熱門的)前四分之一股票,于每月月底進(jìn)行資產(chǎn)組合調(diào)整,那么30多年后的投資結(jié)局將是跌破面值(累積面值不足1美元)。這無疑是比內(nèi)地市場(chǎng)所謂“十年零收益”更令人驚訝。 Hong教授還發(fā)現(xiàn),高風(fēng)險(xiǎn)股和低風(fēng)險(xiǎn)股之間的長(zhǎng)期收益差距,往往在一輪市場(chǎng)泡沫破滅后顯著拉開。最近兩次收益懸殊的階段分別是2008年的次貸危機(jī)和2000年初的網(wǎng)絡(luò)股泡沫。 根據(jù)這些發(fā)現(xiàn),Hong教授提出了一系列投資策略,比如“在大家對(duì)宏觀前景預(yù)期高度不一致時(shí),投資低風(fēng)險(xiǎn)股票;而在大家對(duì)宏觀前景看法較一致時(shí),投資高風(fēng)險(xiǎn)股票”。 “Hong教授的研究成果為我們自身的建模提供了十分有益的借鑒,但我們?nèi)∑渌枷?,而在形式上有所改?dòng)。比如Hong教授用美國(guó)市場(chǎng)上分析師對(duì)市場(chǎng)前景的分析判斷來作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),但中國(guó)市場(chǎng)上分析師的研究報(bào)告尚有可完善改進(jìn)的空間,我們會(huì)用更符合中國(guó)市場(chǎng)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)作為分析基礎(chǔ)?!饼埾驏|解釋說,此類改良不勝枚舉,是謂取理論之神,改細(xì)節(jié)于形。 步步為營(yíng) 當(dāng)市場(chǎng)上真正的量化投資者鳳毛麟角的時(shí)候,也是這種投資方式可能大展拳腳的時(shí)候。不過,量化投資如何真正運(yùn)用于中國(guó)市場(chǎng),也許還有很長(zhǎng)的探索之路要走。 過程是繁復(fù)而且漫長(zhǎng)的,但千里之行始于足下。龍向東介紹道,此前交銀施羅德量化團(tuán)隊(duì)專注于量化被動(dòng)產(chǎn)品(指數(shù)基金)的運(yùn)作,2011年團(tuán)隊(duì)專注于研發(fā),為2012年量化主動(dòng)產(chǎn)品的問世打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 “我們需要把理論成果化繁為簡(jiǎn),靈活運(yùn)用到投資實(shí)踐中去。慢工出細(xì)活,把時(shí)間放長(zhǎng)了看,3到5年的時(shí)間,就可能取得較好的效果。先讓投資者了解我們的目標(biāo),然后我們可能再穩(wěn)步推出量化系列產(chǎn)品,目前在絕對(duì)收益產(chǎn)品、結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品、配對(duì)交易、高頻交易等方面均有一定的儲(chǔ)備、布局。”龍向東說。 我們的模型主要在幾個(gè)方向:大類資產(chǎn)配置模型、阿爾法信號(hào)模型、風(fēng)險(xiǎn)模型和優(yōu)化模型?;厮轀y(cè)試的結(jié)果顯示在2009年、2010年、2011年都能取得不錯(cuò)的投資模擬收益。”
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