别被量化投资迷惑
　　它是今天最为流行的噱头，没有之一。
　　文|乔嘉
　　“股市好，债市闹，非标没人要。”据说这是对今天中国资本市场的总结。在四万亿、城投债、地方融资平台和固定资产投资肆虐过后，我们走入了股权市场大发展的时代。
　　而今天的股市又与七八年前的股市截然不同，上市公司越来越多，投资工具越来越繁琐，投资策略越来越多元，市场越来越全面和有效。这时一种新潮的投资策略流脱颖而出――量化投资。它是今天最为流行的私募噱头，没有之一。
　　叫它噱头不仅仅是因为现在近千个正在发行的私募产品中有50％以上是套用各种量化的名头,更为重要的一点是，很多这些所谓的私募量化基金产品其实做的还是以前的信息优势，关系优势，坐庄手法等传统主观和资金推动的老把戏。仅仅利用一些比较初级和简单的量化工具作为借口，勉强地把换汤不换药的老手段用新量化概念加以包装而已。
　　量化三策
　　真正的量化投资领域里还可以较为粗略的分成量化套利、量化对冲和量化趋势三个主要的大本营。
　　其中量化套利属于听起来很高大上，但是经过本土化之后，会发现一个惨酷的事实即所有套利空间都会在比任何市场短很多的时间里被数以亿计的群众们瞬间抹杀。所以量化套利几乎沦落为一个没什么头发的中年IT男在一个喧闹的金融中心的暗淡孤独的角落里含胸偷笑的瞬间。
　　量化对冲看上去更加接近市场，甚至从某种角度而言胜于市场。因为量化对冲者们嘴里充满了Alpha，Beta，Tracking Error，Sharp Ratio等听起来比营业部老大爷高级很多的术语。他们最基础的理论就是自己可以通过各种手段找到上涨时比大盘上涨更多的股票，同时利用各种衍生产品对冲资产池中的市场整体收益敞口（简单说卖空大盘）。
　　这是一个听起来很好的主意。这也是最多假量化的存身之所。可是他们真正的选股手段其实还是消息和看K线。同时，他们最痛苦的就是大盘股没有底线疯涨的同时小盘股疯狂的下跌。两边一同积压的结果就是双重亏损。这时如果这个投资组合里再来点中国最近流行的股票质押配资杠杆，那么一个高大上的投资组合马上濒临崩溃。
　　其实这种量化对冲本身就是一个伪命题。在国外发达市场中的Market Neutral 战略基金也是有一个很本质的问题。那就是在一个被视为捕捉社会经济发展趋势的股票市场里，我们真的需要一个躲避市场趋势的投资方法吗？答案不是绝对的。
　　最后一个是量化趋势投资。其中量化选股的表现一般情况下比量化择时的策略要更加有效和稳定。
　　量化三维度
　　无论哪一种量化投资的方式，其重要的因素都是在如何量化。而笔者能够总结出来的就是量化的三个阶段和水平：
　　第一、归纳总结量化；第二、线性分析量化；第三、非线性量化；第一种归纳总结性的量化是我们最常见到的一些分析方式。其中广大群众喜闻乐见的各种线和各种指标都是一种归纳总结性的量化。他们主要是一些比较直观经验的总结。例如最为常见的是以移动平均线（MA）和蜡烛图为代表的各种历史价格走势的总结。
　　其实我们仔细想想这些图本身没有任何神奇的地方，各种MA仅仅是总结了一个价格曲线的过去走势而已。蜡烛图就是用两个维度的方式一次性的展现出一个证券的开盘价，最高价，最低价和收盘价。这些传统的指标其实不具备简单信息总结以外的任何内容。我们可以说30日均线和125日均线相交会时代表了短期价格趋势和较长期价格趋势的背离，但是这种总结又有什么除此类表述以外的任何意义吗？
　　它们既不会告诉我们这个证券的价格为什么走到今天，也不会对未来有任何有实质性的预期。人们借助对这些线和图发挥出自己很多主观愿望。这不是研究，也不是分析而是简单的自欺欺人。
　　第二维度体是线性量化分析的世界。在这里，我们最为在意的是两个以上序列之间的相关性和因果性。世界上绝大部分当代量化分析都停留在这个维度里。
　　首先，我们需要把相关性和因果性有效的区别开来。相关性是一种数据上有效的关系。这种简单的相关性不一定表示两个序列有因果关系。这种仅仅在数据上呈现出的相关性很可能是万千缤纷世界中的一个个巧合。他们不仅仅存在而且会像突来的爱情一样强壮和美丽。例如，股市有一段时间里和美国棒球比赛中的某些结果两者之间具有接近于90％以上的相关性。它可能是一个非常有趣的饭后话题，但是没有人敢用一生的积蓄或者数以万计投资者的血汗钱来证明它下次的正确与否。
　　而今天，我们在和很多领域上都在用数据挖掘的方式对这个世界的各个方面进行探索与发现。职业投资者们在建立各种主观的因果关系后使用数据回测的方法验证这些思路。
　　但它其实仍然是一个简单跨界的线性相关性的量化方式。同时，这种策略的另一个基础是心理和行为之间的因果性。在一个散户为主的发展中市场，这两个假设暂时较为有效。
　　最后一种量化投资是非线性的。非线性的量化分析简单而言就是利用复杂体系来解释市场的方法。很多这些复杂系统都会有质变和临界点等特色。
　　归纳总结性量化已经非常普遍。这种工具只能帮助投资者更加有效的达到其本身投资的水平。它没有能力帮助投资者进行任何质的提升。其更多的作用是让散户更加有效的散户下去。
　　线性量化投资是今天大部分职业机构投资者的领域。各种的回测和数据挖掘让大家更加准确的判断和投资。这些技术是有一定门槛的，但其弊端是市场中可以挖掘的、可以回测的东西有限。大量的资金投入到有限的策略中后，拥挤是必然的结果。2008年世界很多量化基金在同一时期崩溃就是前车之鉴。
　　故此，中国市场的线性量化投资会在三、五年里遇到同样的挑战。非线性量化投资是今天大家应该重点投入和关注的投资蓝海。
（责任编辑：HN025）
06/12 14:5505/18 20:0905/08 18:0905/06 20:2004/29 08:13
新闻精品推荐
每日要闻推荐
社区精华推荐
精彩焦点图鉴
　　【免责声明】本文仅代表作者本人观点，与和讯网无关。和讯网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。　　　　□晨报记者 张佳昺　　　　“量化投资”，无疑是近年大热的一个投资术语。不过在许多中小投资者看来，量化投资那是坐拥巨资大机构的专利，距离普通投资者是极其遥远的话题。其实，这不过是对量化投资并不美丽的误会。记者近期专访《量化投资》一书的
　　　　□晨报记者 张佳昺　　　　“量化投资”，无疑是近年大热的一个投资术语。不过在许多中小投资者看来，量化投资那是坐拥巨资大机构的专利，距离普通投资者是极其遥远的话题。其实，这不过是对量化投资并不美丽的误会。记者近期专访《量化投资》一书的作者，在中国量化投资市场实战多年的丁（），他就指出量化投资思路和手法很多，有不少其实普通散户也可以采用。　　　　量化投资的浅显与高深　　　　什么是量化投资，丁鹏博士指出，这是一种利用计算机科技并采用一定的数学方法去实现投资理念、实现投资策略的过程。虽然要用到计算机用到数学，但是量化投资并非就一定如许多电影或者新闻报道中所描述的那样，是那些“火箭科学家”的专利。　　　　也许让许多散户投资者想不到的是，在丁鹏博士的这本《量化投资》中，有一个章节是专门讲技术分析的，讲诸如均线、MACD、DMA这些散户耳熟能详的技术指标是如何用来进行量化择时的。当然，相比普通技术分析书本简单的说MACD柱翻红买入翻绿卖出这样的简单交易规则，此书中引用的案例会对每个技术指标进行上证指数择时的效果进行回测，并找出最佳参数，然后在此技术上将不同的技术...查看原文：
欲知更多股市机会，速速关注微信号：股市机会情报（thsjihui）
净额（亿）
同花顺财经官方微信号
手机同花顺财经
炒股必备&同花顺财经
同花顺爱基金
您有什么问题想要告诉我们？
留下您的联系方式，以便我们向您反馈结果
提交成功，感谢您的支持！
近1年收益率
近1年收益率
近1年收益率
近1年收益率
近1年收益率
最近7日年化
最近7日年化热门推荐：
　　? MC创投梦工场：中国最大投资人媒体、社群及投资人平台，拥有国内最优秀的上千位投资人资源，致力推动中国天使投资人从10000人到100000人，让创业投资变得更简单。
　　本文中我们将讨论：
　　- Fintech 公司 Kensho 如何发现“反常识”市场规律：不管经济指标公布出来是好是坏，公布日当天买卖，总比一直持有赚得多？
　　- 量化投资大众化这件事到底靠不靠谱？
　　对于金融这个开放、模糊、庞杂的混沌系统，量化分析建模在实际操作中何其难也，特别是加入了更多维度的数据以后，一不小心就踏入不可知论的深渊。不过也正是因为这一点，机器对人脑边界的拓展显得尤为重要。
　　如何用数据分析驱动发现新的投资策略？找到一个有趣的例子与大家分享：
　　过去几年，全世界都快被耶伦这个女人折磨疯了吧！
　　这几年间，美国每一次宏观经济数据（ ISM 指数，非农就业等）的发布，都牵动着全球金融民工的神经，一次超预期，一次不及预期，无论是外汇，大宗，债券，还是股市都要跟着抖三抖。而刚过去的那个黑色星期五，也就不提了罢。
　　二级投资狗们面临 2 个命题：
　　1. 发布日前：基本面分析，趋势预判
　　有人会想到“用大数据的方法预测宏观经济指标”。Well,good luck！
　　2. 发布日后：对冲/利用短期市场波动
　　一旦指标不及或超出预期，在资产价格相应调整的基础上，还会累加一层市场情绪带来的震荡。一般投资者希望对冲波动，短线技术流则随机应变。
　　Kensho 团队则从中发现了一个另类规律。他们洗刷刷了一堆数据，得到的是以下有趣的结果：
　　注释：
　　时间跨度：2009 年 1 月 - 2013 年 7 月间总共 4.5 年，1153 个交易日。
　　对象：SPDR 标普 500 ETF 基金（代码 SPY ），追踪标普 500 指数，是全球第一支也是最大之一的ETF基金，可以认为较好地反映了美国股市整体行情走势。
　　策略 B：选取全部 18 个宏观经济指标，例如 GDP（每季度月底发布），消费者信心指数（每月底发布），PMI 指数（每月初），消费者物价指数（每月底），ISM 制造业指数（每月 15 日），非农就业人数，新屋开工率，净出口等。
　　下面我们用大白话来解释一下这个实验结果：
　　1. 首先假设你是一个被动投资者，不想跑赢大市，只想随波逐流，那么投资 SPDR 标普 500 ETF ( SPY )是你最好的选择（好比沪深 300 指数基金）。 事实上最近有研究称过去一波牛市内ETF整体比主动投资基金获得了更高的回报。
　　2. 你有两种策略：
　　策略 A：在 2009 年初买入 SPY，一直持有到 2013 年中。
　　策略 B：在 2009 - 2013 年间，在 18 个指标的每一次公布日，都当天一早买入，休市前卖出。
　　3. Kensho 的回测结果证明：
　　策略 B 的平均日回报比策略 A 高了 33%。
　　策略 A 在这 4.5 年的复合回报是 69%，策略 B 是 86%。
　　哦，多么浮夸的回报率
　　别忘了，在这 4.5 年的 1153 个交易日里，策略 A 下你的钱一直放在基金里，但是在策略 B 下你只有 766 天持有这只基金，也就是说剩下的时间里你拿这些钱去买点别的低风险理财产品，还能进一步提高 B 的收益！
　　你大概想说：
　　这不科学！
　　在 2009 - 2013 年间，SPY 一直稳步上涨，在策略 B 下，你有 34%的时间都不在市场里，最后居然还赚得更多？
　　更何况，美国 2009 - 2013 年间的宏观经济数据本身除了 2009 - 2010 年有一个大的回跃外，之后 3 年整体波动一直都不小，下图以 ISM 制造业指数为例。
　　常识下，应该是不及预期做空，超出预期做多，才能赚钱。然而 Kensho 告诉你，别管数据好还是坏，公布日当天只管买买买，最后赚的钱就是更多？
　　所以说，投资不能靠笼统的感觉。Kensho 团队也试图对这个结果做出解释，可能的原因有：
　　1. 每一次公布，对于资本市场来说都是一个不确定性增加的交易日，因此当天的资产价格上会有风险溢价。
　　2. 在 2009 - 2013 年这段特殊的时期里，部分投资者可能会有“反向观点”，即糟糕的经济数据反而会促使美联储继续加大经济刺激力度，因此数据好对股市利多，数据不好也可以对股市利多。
　　当然会有读者质疑：这个研究采用的是 2009 - 2013 年间的数据，数据量比较少且处于一个特殊的大周期下面。2013 年后美联储开始准备退出 QE，2013 - 2016 年间市场情绪是完全不同的，以上的结果还能适用吗？这值得我们一起来探讨。
　　这篇论文还带给我们另一个启示。
　　一段时间以来，行业有一个迷思：面向 C 端的 Fintech，除了对资产配置理论的应用以外，到底有没有可能找到一些简单的投资策略直接开放给普通理财用户提高收益率？也就是说，量化投资这件事，到底能不能大众化？质疑者经常说：有这能力，都自己去做对冲基金了。
　　而上文就是一个很好的例子。对冲基金的 LP 们支付 2% / 20% 的管理费+分成，追求的是跑赢市场的高收益，可不希望你懒惰地把钱扔在标普 500 ETF 里。相反，策略 B 是很适合普通理财用户的：
　　- 该策略可自动化，可复制；
　　- 该策略对资金体量没有要求，对投资人也就没有起投门槛；
　　- ETF 可以随时交易赎回，不像对冲基金是半封闭式的；
　　- ETF 的手续费很低；
　　- 对于一个长期持有标普 500 ETF 的被动投资者，运用这种简单的策略可以在不改变其投资标的的基础上，使收益率得到不少的提升。
　　在中国的金融市场里，有没有可能持续不断地找到类似的策略呢？另外，在保护策略不因公开而导致失效，和对用户信息透明化之间，如何取得平衡？期待创业者给我们答案。
　　蓝湖资本长期关注金融方向的风险投资机会。只要你够 Fin，不管 tech 不 tech，都欢迎交流。
　　原论文作者介绍
　　Daniel Nadler，Kensho 创始人。Stanford 金融技术Director of Research，美联储访问学者，哈佛大学博士。
　　Alec Schmidt，Kensho 首席科学家。NYU 工学院兼职教授，Stevens Institute of Technology 金融工程学院兼职教授。研究方向：金融市场模型，市场微观结构和动态，量化投资理论和算法交易。
　　Kensho， 成立于 2013 年。新一代智能投研工具，强大的数据搜寻/集成/分析能力，基于自然语言搜索的交互页面，帮助投资者更高效地进行数据分析和策略开发。先后获得共 USD 58mn 融资，来自 Goldman Sachs，CNBC，Google Ventures 等。
请先登录再操作
请先登录再操作
微信扫一扫分享至朋友圈
以洞见和趣味服务于以新商业领袖为主的全球化新经济时代读者
为价值而生 | 原创 | 深度
新媒体的实践者、研究者和批判者。
全球市场，深度解读，就在凤凰iMarkets
金融小故事，有趣又有料抱歉，您访问的页面不存在或已删除！若您在东方财富网遇到不便，或者希望我们能为您做出更多的功能及改进，欢迎随时提出宝贵意见或建议。我们将根据您的需求，不断完善。