海通期貨郭梁：期貨市場量化技術(shù)及本土化前景

量化技術(shù)的應(yīng)用范圍
　　應(yīng)用量化技術(shù)的產(chǎn)品主要包括對沖基金、指數(shù)基金和量化共同基金。近三十年來，它們都取得了蓬勃發(fā)展。
　　對沖基金(hedge fund)是基金的一種形式，它采用各種交易手段(如賣空、杠桿操作、程序交易、互換交易、套利交易、衍生品種等)進(jìn)行對沖、套期等來賺取巨額利潤。對沖基金大多數(shù)都是采用數(shù)量化的分析工具和方法進(jìn)行資產(chǎn)的篩選和交易。
　　指數(shù)型基金是一種以擬合目標(biāo)指數(shù)、跟蹤目標(biāo)指數(shù)變化為原則，實(shí)現(xiàn)與市場同步成長的基金品種。它采用各種量化技術(shù)實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的復(fù)制或者跟蹤，經(jīng)過20多年的快速發(fā)展，美國的指數(shù)基金已經(jīng)發(fā)展成為一個(gè)規(guī)模龐大、種類豐富的基金業(yè)分支。
　　量化共同基金是指運(yùn)用量化技術(shù)管理的共同基金，它包括純量化的共同基金和混合管理的共同基金。根據(jù)Lipper2009年中期的統(tǒng)計(jì)，量化共同基金的規(guī)模已經(jīng)達(dá)到4000億美元。
　　那么究竟什么是量化投資策略？簡單來講，量化投資策略就是利用計(jì)算機(jī)科技并采用一定的數(shù)學(xué)模型去實(shí)現(xiàn)投資理念、實(shí)現(xiàn)投資策略的過程。與傳統(tǒng)定性的投資方法不同，數(shù)量化投資不是靠個(gè)人感覺來管理資產(chǎn)，而是將適當(dāng)?shù)耐顿Y思想、投資經(jīng)驗(yàn)甚至包括直覺反映在量化模型中，利用電腦幫助人腦處理大量信息，幫助人腦總結(jié)歸納市場的規(guī)律，建立可以重復(fù)使用并反復(fù)優(yōu)化的投資策略（經(jīng)驗(yàn)），并指導(dǎo)我們的投資決策過程。
　　因此，我們看到量化技術(shù)只是一種工具，它是用來幫助我們了解金融市場，發(fā)現(xiàn)金融市場規(guī)律，模擬金融市場發(fā)展，并制定出投資策略的實(shí)現(xiàn)途徑。我們關(guān)心的應(yīng)該是量化技術(shù)所體現(xiàn)的投資理念以及量化投資策略隱含地投資邏輯。
　　量化技術(shù)的幾大優(yōu)勢
　　有效市場假說理論（EMH）認(rèn)為當(dāng)前市場上所有證券的價(jià)格不僅反映了證券歷史價(jià)格信息，同時(shí)也反映了當(dāng)前所有公開的信息。在一個(gè)有效市場中，所有投資者的盈利或者損失都是由于投資者的運(yùn)氣而并非技術(shù)。有效市場假說認(rèn)為量化交易策略在長期的投資中是不能獲利的。但是近二十年來的實(shí)證研究不斷發(fā)現(xiàn)股票收益率具有可預(yù)測性的證據(jù)，EMH的理論基礎(chǔ)和實(shí)證檢驗(yàn)都受到了強(qiáng)有力的挑戰(zhàn)。種種現(xiàn)象都表明市場本身是非有效的。為什么市場的非有效性能夠長期持續(xù)存在呢？行為金融學(xué)作為一種研究投資者行為模式的前沿學(xué)科能夠很好地解釋這些現(xiàn)象。行為金融學(xué)認(rèn)為：投資者并不是完全理性，而只具有有限理性，投資者在現(xiàn)實(shí)決策中存在諸多的認(rèn)知偏差，這些偏差不可避免地要影響到人們的投資行為，進(jìn)而影響資產(chǎn)定價(jià)。因此越來越多的人們相信，通過制定不受個(gè)人情緒干擾的量化投資策略并嚴(yán)格執(zhí)行，有助于獲得更好的投資回報(bào)。
　　定量投資和傳統(tǒng)的定性投資本質(zhì)上是相同的，二者都是基于市場非有效或是弱有效的理論基礎(chǔ)。有區(qū)別的地方是，定性投資管理較依賴投資者的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)及主觀判斷，而定量投資管理則是將定性思想與定量規(guī)律進(jìn)行量化應(yīng)用的過程。
　　采用量化技術(shù)的交易員是否比那些靠感覺或者是直覺的交易員有著穩(wěn)定的優(yōu)勢呢？下圖中我們提供了巴克萊銀行（Barclay Group）的一項(xiàng)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，在1996年到2008年的13年中，量化交易團(tuán)隊(duì)（Systematic Traders）的平均年化收益為7.15%，而“靠感覺”的主觀交易團(tuán)隊(duì)（Discretionary Traders）平均年化收益僅為4.74%，量化交易團(tuán)隊(duì)相對于主觀交易團(tuán)隊(duì)有著明顯的優(yōu)勢。當(dāng)然，我們不能否認(rèn)一些天才投資家能完全依靠主觀分析獲得穩(wěn)定的高收益，但是這種成功的案例少之又少。
　　量化交易團(tuán)隊(duì)與主觀交易團(tuán)隊(duì)業(yè)績比較
　　
　　

　　
　　　　
　　我們認(rèn)為量化投資策略有五大優(yōu)勢，主要包括量化各種因子、強(qiáng)調(diào)紀(jì)律、跟蹤及時(shí)、分析全面、高效性等。
　　量化各種因子：相對于傳統(tǒng)的基本面分析，量化技術(shù)通過各種模型實(shí)現(xiàn)基本面的量化，不僅可以確定單一因素的影響，還可以揭露多因素之間的復(fù)雜關(guān)系，方便投資者制定投資策略，這對于受到瞬息萬變大量信息沖擊的金融市場尤為重要。
　　強(qiáng)調(diào)紀(jì)律：依據(jù)量化技術(shù)制定的投資策略都是精確的，而不是隨著投資者情緒的變化而隨意更改。強(qiáng)調(diào)紀(jì)律的投資策略好處很多，可以克服人性的弱點(diǎn)，如貪婪、恐懼、僥幸心理，也可以克服認(rèn)知偏差，行為金融理論在這方面有許多論述。
　　跟蹤及時(shí)：量化技術(shù)能夠及時(shí)快速地跟蹤市場變化，不斷發(fā)現(xiàn)能夠提供超額收益的新的統(tǒng)計(jì)模型，尋找新的交易機(jī)會。
　　分析全面：量化技術(shù)提供了一整套完備的分析和交易系統(tǒng)，它主要包括多層次的量化模型、多角度的觀察及海量數(shù)據(jù)的觀察等等。多層次模型主要包括大類資產(chǎn)配置模型、商品組合模型和單一商品交易模型等等。多角度觀察主要包括對宏觀周期、行業(yè)狀況、市場微觀結(jié)構(gòu)、相對強(qiáng)弱、市場情緒等多個(gè)角度的分析。量化技術(shù)還能通過對高頻數(shù)據(jù)的處理，深入挖掘市場的盈利機(jī)會。
　　高效性：量化技術(shù)依托于高性能計(jì)算機(jī)，批量處理大量數(shù)據(jù)，這是人腦無法做到的。
　　量化方法與其它主流投資方法并不對立
　　量化投資策略是主動型投資策略，它的理論基礎(chǔ)是市場并非有效的，投資者通過積極主動的資產(chǎn)管理可以打敗市場，獲取超額收益。很多投資者認(rèn)為量化分析與基本面分析是對立的，既然采用了基本面分析方法就沒法也沒必要應(yīng)用量化分析方法，這是錯(cuò)誤的觀念。海外數(shù)量化投資的經(jīng)驗(yàn)是數(shù)量化投資模型90%考慮的是基本面因素，同時(shí)考慮市場因素、技術(shù)因素等。量化研究與基本面研究應(yīng)該是相輔相成的。量化投資策略以正確的投資理念為根本，輔以基本面分析，以全市場的廣度、多維度的深度視角掃描投資機(jī)會。量化分析方法也不否定技術(shù)分析方法，相反很多技術(shù)分析方法還能為量化分析方法提供極具價(jià)值地創(chuàng)意。
　　投資流程及主要的量化技術(shù)
　　
　　

　　
　　
　　
　　
　　一個(gè)完整的投資決策流程應(yīng)該包括戰(zhàn)略資產(chǎn)配置、戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置、組合構(gòu)建/標(biāo)的選擇、風(fēng)險(xiǎn)管理和績效評估五方面，每一個(gè)步驟都涉及眾多的量化技術(shù)，我們簡要介紹如下：
　　指數(shù)化投資：商品指數(shù)化投資包括指數(shù)編制與指數(shù)增強(qiáng)。指數(shù)編制是指在保證流動性和反映宏觀經(jīng)濟(jì)基本狀況前提下，通過各種方法把商品期貨合約連接起來，作為衡量商品期貨行情的標(biāo)準(zhǔn)。有了基本的商品指數(shù)后，投資者還可以使用各種技術(shù)提高指數(shù)收益，或者是構(gòu)建復(fù)合型指數(shù)。這里主要涉及的技術(shù)包括平滑由合約更換導(dǎo)致的斷點(diǎn)所使用的濾波技術(shù)，構(gòu)建復(fù)合型指數(shù)需要掌握的非線性規(guī)劃技術(shù)等。
　　宏觀經(jīng)濟(jì)周期和影響因素量化技術(shù)：國外很多機(jī)構(gòu)為了更好地把握宏觀經(jīng)濟(jì)對商品市場的影響，紛紛建立量化宏觀經(jīng)濟(jì)體系，例如UBS就建立了一套宏觀經(jīng)濟(jì)打分體系，也可以采用回歸模型和PCA方法量化宏觀經(jīng)濟(jì)影響因素。量化宏觀經(jīng)濟(jì)周期的方法則數(shù)不勝數(shù)，如HP濾波、分形方法等。
　　市場中性策略：市場中性策略是通過構(gòu)建沒有風(fēng)險(xiǎn)暴露的多空組合來追求絕對收益。此策略中多空頭寸必須嚴(yán)格匹配，通過把握品種之間的相對強(qiáng)弱關(guān)系，追求阿爾法收益而不承擔(dān)貝塔風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)典的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論為研究市場中性策略提供了很多方法，如協(xié)整方法、馬爾科夫過程等、ARMA模型、GARCH族模型、SV模型也可以為價(jià)差序列和收益率序列的未來變動提供預(yù)測。
　　商品擇時(shí)：實(shí)務(wù)界和學(xué)術(shù)界開發(fā)了很多模型用于商品擇時(shí)，如傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)GARCH族模型、馬爾科夫過程等，來自于行為金融學(xué)的均值回歸模型、羊群效應(yīng)等。
　　組合構(gòu)建/標(biāo)的選擇：構(gòu)建投資組合的主要方法包括馬科維茨的最小均值方差模型、基于VaR約束的模型、融入分析師主觀觀念的Black-Litterman模型等，常用的戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置方法則包括基于行業(yè)景氣周期的商品輪動模型、基于品種特征的風(fēng)格輪動模型等。
　　風(fēng)險(xiǎn)管理：風(fēng)險(xiǎn)管理包括在險(xiǎn)價(jià)值(VaR)、條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(CVaR)、預(yù)期損失(ES)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算技術(shù)等。
　　交叉學(xué)科方法：隨著金融市場迅速膨脹，不少數(shù)學(xué)家和物理學(xué)家甚至是生物學(xué)家投入到金融市場研究中，并作出了重要貢獻(xiàn)。數(shù)學(xué)家把隨機(jī)微積分應(yīng)用于金融市場引發(fā)研究的革命，資產(chǎn)定價(jià)理論如雨后春筍般出現(xiàn)。同時(shí)，一些金融模型的最優(yōu)化求解也需要借助專業(yè)的數(shù)學(xué)知識。金融物理學(xué)是新近流行的另外一種交叉學(xué)科方法，一些物理學(xué)家把地震、湍流的研究方法應(yīng)用于金融泡沫建模，并取得了良好的效果。另外，多重分形、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)以及災(zāi)變動力學(xué)在金融市場也有著廣泛的應(yīng)用。
　　量化技術(shù)本土化前景
　　2009年，我國期貨市場繼續(xù)保持高速增長，累計(jì)成交合約21.6億手，成交金額130萬億元，分別同比增長58.18%、81.48%，中國期貨市場大發(fā)展的時(shí)代已經(jīng)到來。市場不僅需要新的品種、新的投資群體，而且需要新的研究方法和體系，特別是在未來股指期貨上市后，期貨市場成交以及容量將會大大增加。當(dāng)前市場主流分析方法——基本面分析方法和技術(shù)分析方法容易被龐大的信息量、矛盾的信號和主觀情緒制約，無法發(fā)揮其應(yīng)有的作用。量化技術(shù)作為基本面分析和技術(shù)分析的有力補(bǔ)充，它應(yīng)用計(jì)算機(jī)高效處理數(shù)據(jù)，幫助投資者更加全面深入地理解復(fù)雜的金融期貨以及商品期貨市場，并制定出合適的交易策略和風(fēng)險(xiǎn)管理策略。隨著股指期貨未來在我國內(nèi)地上市，我們相信量化技術(shù)會在國內(nèi)期貨市場有著廣闊的應(yīng)用和發(fā)展空間。

【免責(zé)聲明】本文僅代表作者本人觀點(diǎn)，與本網(wǎng)站無關(guān)。本網(wǎng)站對文中陳述、觀點(diǎn)判斷保持中立，不對所包含內(nèi)容的準(zhǔn)確性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保證。請讀者僅作參考，并請自行承擔(dān)全部責(zé)任。

返回七禾首頁

本網(wǎng)站凡是注明“來源：七禾網(wǎng)”的文章均為七禾網(wǎng) levitate-skate.com版權(quán)所有，相關(guān)網(wǎng)站或媒體若要轉(zhuǎn)載須經(jīng)七禾網(wǎng)同意0571-88212938，并注明出處。若本網(wǎng)站相關(guān)內(nèi)容涉及到其他媒體或公司的版權(quán)，請聯(lián)系0571-88212938，我們將及時(shí)調(diào)整或刪除。

【打印】【頂部】【關(guān) 閉】