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2021-09-16 /

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量化投资在国内是什么样的存在？

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量化投资在国内是什么样的存在？

这两年资本市场的红火，带动了基金投资热潮，除了公募基金规模屡创新高以外，私募基金也迎来高光时刻。有一批使用量化投资策略的私募基金迅速走红，不仅管理规模快速增长，而且收益率表现亮眼。

在2018年-2020年百亿规模私募基金近3年收益排行榜上，近半数是量化私募。其中，明汯投资、宁波幻方量化、幻方量化、九坤投资、灵均投资等5家量化私募入围前十名。

量化投资起源美国

量化投资起源于美国，最早可以追溯到20世纪50年代。由于收益稳定，可复制性强等特点，最近几十年来得到了飞速发展。

以文艺复兴科技、D.E. Shaw、Two Sigma等为代表管理几百亿上千亿美元规模的量化对冲基金，逐渐取代传统投资基金的地位。

量化投资在国内是什么样的存在？

文艺复兴科技大奖章基金的30年收益曲线

量化投资在中国的蹿红

国内的量化投资从2009年开始起步，才短短的十余年。

但是国内量化投资起点高，众多曾在海外知名量化私募工作的华人精英回国创业，直接引进国外公认有效的量化投资理念和策略，与国内实际的投资环境和制度融合，逐渐演变出了适合自身的量化投资策略，带动国内量化投资的快速崛起。

量化投资在国内是什么样的存在？

有超过半数都是量化私募基金

图片来源：私募排排网

随着量化投资的蹿红，在国内财富管理市场上，作为投资顾问，如果你不了解量化投资，你都不好意思跟客户开展投资交流。

我们知道，投资策略可分为主动投资和被动投资，被动投资就是我们通常所说的指数投资，而主动投资又可分为传统投资和量化投资。

那么，什么是量化投资呢？

简单地说，量化投资不是靠个人感觉来管理资产，而是将适当的投资理念、投资经验、甚至直觉反映在数量模型中。

量化投资在国内是什么样的存在？

并利用计算机技术帮助处理大量信息，总结市场规律，建立可以重复使用并反复优化的投资策略，指导证券投资决策的过程。量化投资的证券品种涵盖股票、债券、基金、期货、期权等。

量化投资是一种有别于传统基本面分析和技术分析，高度依赖数量技术和计算机技术的全新投资方法，也是财富科技的一个分支。所以无论是从国外还是国内来看，优秀的量化投资团队必需具备数学、物理、统计、计算机等方面的深厚功底。

量化投资是顶尖人才集聚的地方

比如，文艺复兴科技的创始人詹姆斯·西蒙斯就是个优秀的数学家，D.E. Shaw&Co的创始人D.E.Shaw是研究超大规模并行计算的顶级专家。国内的量化私募的创始人也多数是MIT、哥伦比亚、清华、北大等国内外高校理工科毕业的学霸。

詹姆斯·西蒙斯（James Simons）

世界上最赚钱的数学家，是世界级的数学家，也是最伟大的对冲基金经理之一。

量化投资的数量技术包括：机器学习、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论和随机过程。而计算机技术包括：数据库、数据仓库、面向对象编程等。

在美国等发达国家市场，量化投资策略主要包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易、ETF/LOF套利、高频交易等。

国内量化投资策略

而由于交易品种和交易方式的限制，国内量化私募的投资策略较少，目前主要有如下几种：

多因子选股策略

无论国内还是国外，多因子选股都是最主要的策略，同时大部分量化策略以及目前应用规模最大的量化策略，都是以多因子选股为基础的，因此多因子选股也是应用最为广泛的量化选股模型。

指数增强策略

就是在跟踪某个指数的基础上，叠加一部分的T0或者日内高频来做出增强收益。

市场中性策略

市场中性策略是在指数增强的基础上，运用了股指期货来对冲，实现只赚取稳定超额收益的效果。

CTA策略

也就是期货交易，包括商品期货和股指期货。期货交易主要是跟踪趋势，可以分为短周期、中周期、长周期等等，短周期效果更好，波动更小，收益率更高，当然规模容量也更小。

传统投资与量化投资的差异

传统投资与量化投资的差异，类似于中医与西医的不同。传统的基本面分析和技术分析法类似于中医治病，讲究的是望、闻、问、切，取决于个人经验做出的判断结果，是一种定性方法。

而量化投资利用数量模型总结投资经验和市场规律，利用计算机技术处理大量的数据，类似于西医靠精密的体检仪器、精确的检查数据给病人诊断治病，是一种定量方法。

传统投资的内在缺陷很明显，高度依赖于基金经理的个人经验和心理状态，是一种博取小概率获胜机会的投资。

传统投资方式的缺陷

一是传统投资受到人类思维能力处理信息数量的限制

每个基金经理只能深入研究有限数目的股票，几百只股票就已是思维上限了。

目前，A股有近4000只股票，随着扩容以后会达到上万只股票，那么传统投资会错过从其他大量股票获利的机会。

二是传统投资容易受人类认知偏差和情绪波动的影响

贪婪、恐惧、侥幸都是人性的缺点，过度自信和过度悲观都不利于做出正确的投资决策。

三是传统投资更强调收益率而不是控制风险

传统投资更加偏重个股挖掘而不是投资组合构造，博取的是高风险下的小概率高收益。

量化投资的优点

而量化投资恰恰克服了传统投资的内在缺陷，寻找较大概率获胜的机会。它的优势包括：系统性、纪律性、分散化、及时性。

系统性：体现在通过构建包括大类资产配置、行业选择、精选个股等多层次的量化模型，从宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度对成千上万只证券的海量数据进行快速分析处理，捕捉更多的投资机会。

纪律性：因为量化投资是通过计算机算法做决策，可以严格执行数量模型给出的投资建议，而不是随基金经理的情绪变化而随意更改。纪律性的好处是可以克服如贪婪、恐惧、侥幸心理等人性弱点，也可以克服认知偏差。每一个投资决策都是有理有据的，无论是个股选择、行业选择，还是大类资产配置，都有数据支撑、模型支持和实证检验的。

分散化：体现量化投资靠概率取胜的本质。一是量化投资不断地从过往挖掘有望在未来重复的历史规律加以利用，这些历史规律都是有较大概率取胜的机会。特别是高频交易更是通过历史规律的总结，重复获取单次交易的微小价差，积小胜为大胜的分散化投资的典型；二是量化投资依靠筛选出股票组合来取胜，而不是通过单只或几只股票获利，从投资组合的角度看也是捕捉大概率获胜的股票，而不是把宝押到单个股票之上。

及时性：随着硬件设备和软件算法的迭代，计算机的信息处理速度已越来越快。2020年全球最先进的超级计算机可以进行峰值每秒51亿亿次的浮点计算。超级计算机已被量化私募用于数据计算，能够及时快速地跟踪市场变化，通过全面、系统性的扫描，不断发现能够提供超额收益的新统计模型，捕捉错误定价、错误估值带来的交易机会。

量化投资的前景

量化投资是一种主动投资策略,它的理论基础是市场非有效或弱有效，可以通过对个股、行业及市场的驱动因素进行分析研究，建立最优的投资组合，试图战胜市场从而获得超额收益。

与海外成熟市场相比，A股市场的发展历史较短，投资理念还不够成熟，相应地留给量化投资发掘市场的潜力和空间较大。

随着中国经济体量的增长，国内资本市场还会进一步大规模扩容，可用于量化交易的股票、债券及衍生品会越来越丰富，给国内量化私募更多的发挥空间，量化投资策略也会越来越丰富。

与外国相比，即使像明汯投资、幻方量化、九坤投资等这样的头部量化私募，其管理规模也仅仅百亿人民币级别，与国外千亿美元管理规模的量化私募相比，还有较大的成长空间。

随着量化投资优势的发挥，越来越多的基金管理人和投资者会选择量化投资策略进行财富管理，国内量化投资将迎来新的发展阶段。

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