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作為投資者，我們常聽到的一句話是“不要把雞蛋放入同一個籃子中”，可見分散投資可以降低風險。 但如何選擇不同籃子，每個籃子放多少雞蛋，這便是見仁見智的事情，量化投資就是解決這樣問題的一種工具。 智能選股APP本期【周末悅讀】欄目請到的嘉賓是： 華創證券金融工程部高級分析師王小川，他將為我們聊聊“量化投資”那些事兒。 什么是“量化投資” 量化投資涉及非常多的方面，有各種場景下的應用，定義也比較困難，我們姑且將其定義為借助于數學知識、統計學知識開發出策略模型然后根據模型給出的信號嚴格執行信號的投資過程。其本質就是從數據的角度提煉出市場不夠有效的成分，用模型加以概括。 本期嘉賓：王小川 華創證券金融工程部高級分析師。人大經濟論壇Python與MATLAB培訓主管，金牌講師。多年從事量化投資相關工作，并承擔了部分高校統計課程教學任務。長期研究機器學習在統計學中的應用，精通MATLAB、Python、SAS等統計軟件，熱衷數據分析和數據挖掘工作，有著扎實的理論基礎和豐富的實戰經驗。著有《MATLAB神經網絡30個案例分析》一書。 下面，讓我們通過十問十答的方式，透徹了解“量化投資”的威力。 一 量化投資可以在哪些方面幫助我們投資？ 答：總體來說，量化投資在投資的前中后都有強大應用。 投資前可以根據量化投資策略選股，包括基于股票基本面或者技術面因素等； 投資中可以通過量化手段關注當前持倉股票是否有重大事件發生或者影響股價波動的其他因素，也就是說持倉風險的監控與識別； 投資后可以做一些總結與歸因，明確自己投資股票的風格與行業偏重。 二您說的這么好，是不是量化投資是萬能的？ 答：首先，千萬不要把量化投資當成是印鈔機，它沒有這么高的勝算，只能說它是獲得了一個概率上的優勢，并且量化投資并不是一招鮮吃遍天，需要根據市場不斷的變化對策略或模型進行完善、優化，多套策略結合才能使系統具有可持續的穩定贏利能力。這其中就包括從歷史的數據中通過量化手段找到合理的規律，在投資決策中進行應用，量化投資更像是西醫，對于所有的病癥都有過往大量的臨床案例和大量的測量參數，并且材料齊全，容易復制。 另外，量化肯定是要跟主觀相結合，否則如果光靠量化本身，光靠機器，光靠數學模型，我認為很難在所有時期都有效。 三說說主動選股和量化投資的區別？ 答：主動選股與量化投資兩者并非互相矛盾，相反，二者是相輔相成，互為補充的，從某種意義上來說，量化投資賺的是市場空隙的錢，市場大部分機會還是來自于基本面上的價值發現。但當市場上有成千上萬只股票的時候，強大的定量投資的信息處理能力就能體現出它的優勢，能捕捉更多的投資機會。量化投資與主動投資之間的關系比較類似于中醫和西醫的關系，中醫主要通過望、聞、問、切等醫療手段，依靠經驗進行診斷，西醫則不同，西醫主要借助于醫學儀器，對于各項檢查結果有詳細的數據評價標準，最后判斷癥結所在，進而對癥下藥。 四我不會編程，量化投資太高大上了，離我遙不可及？ 答：量化投資其實是一種思維，雖然量化投資涉及大量編程工作，目前在國內量化投資還是博士、碩士才能完成的工作，其本質思想還是總結與學習歷史經驗，對于普通投資者來說，目前也有非常容易上手的第三方量化平臺供大家使用。另外，量化投資并非只適用于選股，對市場的監控、技術指標挖掘等都可以用量化實現，可以說，量化投資在多方面對投資進行輔助。 五量化投資具體有哪些優點？ 答：量化投資優點主要可以從以下五個方面說明： 1. 系統性：量化投資主要包括多層次的量化模型，可以多角度對行情、財務、預期、輿情等數據進行觀察。 2. 及時性：及時快速地跟蹤市場變化，不斷發現能夠提供超額收益的模型，尋找交易機會。 3. 準確性：準確客觀評價交易機會，克服主觀情緒編程，尋找估值洼地。 4. 紀律性：不隨投資者情緒的變化而變化，克服人性的弱點。 5. 分散化：量化投資靠概率取勝，量化投資靠策略篩選出的投資組合來取勝，而不是一個或者幾個品種取勝。 六您覺得做量化最大的困難是什么？ 答：個人感覺對市場要做到理解，無論做主觀投資還是量化投資，我們都在市場中進行博弈，只是技術手段不一樣，一些時候，量化模型會失效的，如果一味地追求程序追求模型，會導致收益大幅回撤，這也是純理科或者IT背景做量化投資比較容易犯的錯誤。 七 能否舉個例子，具體說說量化投資是怎么做的？ 答：量化投資是將影響股價的各種因素共同考慮并完成建模的過程，如量化投資中的多因子模型，其考慮了如宏觀因素、行業因素、公司因素等，其中也包括了因子體系的構建，如市場因子（風險因子、流動性、換手率等）、風格因子（規模、價值、成長等）、財務因子（盈利能力、償債能力、現金流量等）、動量因子等，多角度系統評價股票投資價值。 八 量化投資這么先進，目前有哪些應用？ 答：量化投資的技術幾乎覆蓋了投資的全過程和各種領域，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、算法交易，資產配置，風險控制等。如量化選股是利用數量化方法選擇股票組合；量化擇時是通過對宏微觀指標的量化分析判斷市場走勢，算法交易是通過計算機程序發出交易指令，如TWAP/VWAP等。 九 量化投資是不是追求高勝率的方法？ 答：高勝率是所有策略追求的終極目標，但單純的高勝率不代表能穩定盈利。 比如一個投資策略，進行十次，九次都能賺錢，但虧損那次虧的特別多（低盈虧比），甚至將所有盈利回吐，這樣的策略意義就不大。 從理論上講，交易要想盈利，就是必須處理好交易成功率和盈虧比的關系。盈虧比就是交易多次以后，賺錢的交易平均盈利點數除以虧損的交易平均虧損的點數。比如說每筆交易盈利10%，每次虧損幅度為5%，那么你的盈虧比就是2。在不考慮手續費的基礎上，你做對一次交易，你可以虧兩次。所以，在每次交易平均倉位都一致的情況下，盈虧比和成功率就直接決定了交易的業績。 十 圍棋出現了AlphaGo，投資會不會出現AlphaStock？ 答：不排除這個可能，但是目前來看，價格也是多方因素共同決定的，市場的復雜度遠高于圍棋，有些風險很難量化，也就是說雖然人工智能在某些方面遠勝于人類，但是目前還未出現可以直接實盤的人工智能，任重道遠。 另外，就算最后出現了可以用于實盤的AlphaStock，市場也不會是人類與AlphaStock博弈，而是不同人的AlphaStock之間的對決。 |
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