1 认识量化投资

认识量化投资上海源实资产管理有限公司谢雯2015年1月量化投资在中国量化投资是什么？量化投资怎样赚钱？量化策略如何评价？量化投资发展历史路径200420032004200520092010股指期货、融资融券推出，A股对冲元年数只基本面量化基金问世权证推出，券商试水期权类业务ETF基金问世，部分机构试水ETF套利与做市首只指数基金发行首只保本基金发行公募量化火爆，私募遭遇滑铁卢证券简称投资类型(二级分类)同类排名净值增长率华商大盘量化精选灵活配置型基金1/4148.84华泰柏瑞量化指数普通股票型基金6/36470.42交银阿尔法普通股票型基金11/36462.66大摩量化配置普通股票型基金15/36455.31华商动态阿尔法偏股混合型基金23/15833.74长盛量化红利策略普通股票型基金23/36441.58长信量化先锋普通股票型基金30/36457.83机构投资者使用情况公募基金被动型：指数、指数增强、ETF主动量化：量化基金、保本基金专户：套利、量化Alpha、Alpha与Beta分离

私募基金基本面量化：量化Alpha技术面量化：高频交易、统计套利、股指期货/ETF套利量化投资在中国量化投资是什么？量化投资怎样赚钱？量化策略如何评价？量化投资分类量化型判断型技术面基本面技术量化：高频交易等基本量化：风格指数、主动量化基金技术判断：K线分析基本面判断：价值投资（巴菲特）等量化方法作为投资技术的本质

收益来源：投资者行为的持续性利用投资者“同一时刻接收过多信息，对其中的大部分反应不足”这一效应捕捉套利机会常见的现象有：行为的重复性；过度反应与反应不足；恐惧与贪婪；偷懒（从众和惯性）等等行为特征。实例：聚焦“被忽视”的超预期

财报较少的时间段上投资者对盈利超预期的反应较为敏感

在公布的高峰期，盈利超预期的效应只能在后续交易日逐步反应

参考公告日当天的消息数量后，选择会产生注意力分散的时刻参与超预期事件解读量化投资量化投资的局限量化投资为什么能赚钱量化投资的前景量化投资与数据挖掘非有效性，历史在未来的重演认知偏差，新工具上市初始的套利机会非理性，市场的过激反映未知性，市场微观结构海外市场经验表明，量化投资方式经受住了考验新的市场、新的工具出现、新的交易机制与新的数据源会提供新的量化机会量化投资通常需要对历史数据进行分析，很多统计与人工智能工具帮助数据挖掘跟判断型的投资方式相比，量化投资似乎可信度更高，因为更理性但是，投资理念的产生、归纳与判断依然是人脑“病因不同”，历史未必会重演流动性陷阱策略的复制和散播导致机会的丧失不是电脑和人脑的较量，而是电脑在人脑的帮助下与人脑在电脑的帮助下较量解读

投资的绩效只在未来才可知，是随机的，因而要用概率刻画但一个策略成功的概率就如一个物体的质量一样虽客观存在，但不可直接观察到如通过测量物体的重量才可获得其质量一样，策略的成功概率也要通过多次投资试验才可能实现投资基础——概率之本质而每个策略的生存都有期限，在这个有限的期限内，能实现的投资次数有限。这就带来了策略成功概率能否实现的问题。一个简单的实例

概率实现问题假设市场上有两名投资者A和B投资者A经验丰富，对市场和个股都有深入的研究投资者B经验欠缺，对市场和个股的判断缺乏逻辑显然投资者A的投资成功概率一定高于投资者B，问：但若只进行一次投资，A的投资收益一定能高于B吗？投资的难点——概率实现问题少数几次投资，即使结果不如想象的那样好，也并不能说明起初的判断是错误的能否在策略有效时间内实现策略成功的概率，是在实践中最大的问题缓解概率实现问题程度的办法风控缩短投资周期AB提高成功概率D量化选股C高频交易，提高策略执行次数增加经验在投资建模中的成份，尽量做到深入了解上市公司的情况要有风控措施，尽量延长投资生命周期，不要出现“在黎明前死去”的悲剧对每一个股票的选择判断都是一次试验基本面研究：通过深入调研，综合分析，提高投资成功的概率量化投资方法：通过增加投资次数，使成功频率接近理论概率——高频交易缓解概率实现问题程度之典型案例量化投资在中国量化投资是什么？量化投资怎样赚钱？量化策略如何评价？传统量化方法选股交易套利产品设计传统量化方法的应用范围尾盘异动是指股指期货收盘前(15:00-15:15)持续走高或走低，导致收盘价大幅偏离结算价的情形结算价不仅是当天保证金清算的标准，也是第二天期货涨跌停板的参考基准；从这个角度来看，结算价的作用类似于股票的前收盘价。因此，如果期货收盘价大幅偏离结算价，在某种意义上可以认为是一种“定价偏差”传统量化方法的应用范围——交易策略尾盘大幅折价0.4%以上，买入股指期货，第二天开盘卖出；平均每次收益0.31%，胜率81.58%T日收盘前买入，T+1日集合竞价平仓传统量化方法的应用范围——交易策略传统量化方法的应用范围——套利策略1多空套利策略（融资融券的配对交易策略）股票标的同期货标的的套利策略短期趋势套利策略2ETF的一、二级市场套利分级基金的一、二级市场价差套利股指期货的期现套利和跨期套利3事件驱动引发的套利机会增发、配股股权激励成分股调整股东增持等等统计套利无风险套利事件套利配对交易——统计价差P1为美的电器股价，P2为青岛海尔股价配对交易流程选取股票对选取历史价格走势一致的两只股票观察价差若其中一只相对走强，价差增大，超过阈值建仓同时做空强势股，做多弱势股观察价差两只股票间的价差是否收窄平仓价差收窄到指定水平，同时平掉多空仓位传统量化方法的应用范围——产品设计分级产品根据投资者风险偏好，设计不同的结构化产品，可分为低风险产品和高杠杆产品绝对收益产品通过不同的套利策略构建低风险的产品，消除系统性风险，获取阿尔法收益复杂金融工具如股票期权的不同组合，构建满足不同市场预期下的期望投资收益私募基金业绩复制产品思路风险因子线性复制

收益源于基础资产（股票、债券等）的对冲基金业绩可以分解到不同的风险因子上，表现为风险因子的组合。

事件驱动、高频交易策略除外

股票因子债券因子信用因子外汇因子商品因子

用风险因子按某种权重进行线性组合，反映对冲基金的收益，设计一种被动的低费率投资工具。

复制效果出色，达到跟踪对冲基金表现效果复制效果3年累计跟踪偏离度1.69%；期间偏离区间[-1.97%，2.89%]；年化跟踪误差7.67%私募基金业绩复制复制目复制模型复制工具TEXT沪深300等指数ETF分层主成分回归私募基金综合指数复制目标复制模型复制工具实盘回测与跟踪建模与计算变量与数据逻辑与规律量化策略开发流程——犹如开发一种高技术仪器诊断与评价传统量化策略的来源——紧盯股价的变化

基本面研究

公司成长性高低的判断

分析师覆盖数量的变化等等

技术面规律

投资者行为动量/反转、均线系统

其它常见技术指标等等大数据：文本挖掘，投资者操作数据

日历效应贪婪与恐惧，等等传统量化策略来源的实现——多因子选股成长性高低技术面投资者行为利润增速因子一致预期因子指数样本股调整分析师覆盖反转因子应用数据需要警惕量化分析离不开数据，但应用数据千万要小心可能面临的问题数据被污染生存偏差聚集性其他重点讨论被污染的数据数据的清洗与调整异常值清洗证券市场上易出现异常值。比如公司重组成功后盈利增速的大幅变化，极端PE值的出现。都会导致模型的偏差在对公司的盈利能力或成长性判断时，往往需要剔除一些非经常性损益，否则对模型的结果将有很大影响变量的调整缺失值在证券市场中屡见不鲜，简单地忽略或删除可能严重影响最终结果，如何补缺也是一个大课题缺失值处理统计方法应用于投资分析的障碍样本不是通过试验获得的在证券市场上可选择的样本，并不随我们的意志而变化样本有多少随时间的变化而变化，不到时间多一个也没有既然是平均，那当样本出现聚集现象时，统计量的值会倾向于聚集点附近样本所代表的性质但在实际投资中，聚集点附近部分的样本常常不是人们感兴趣的或是能够得到收益的聚集性举例收益率具有尖峰的特征基本面指标也不例外当某个指标的观测数据往往在中间状态过于集中时，对这些指标进行统计分析，其结果是照顾这个中间状态特点：收益率就是典型的例子，在0的附近大量聚集现象：中间的聚集状态往往是我们不感兴趣的悖论：Beta值度量系统性风险是否可靠？质疑：典型案例Beta值是否可靠相同Beta，不同尾部风险两个Beta系数几乎相同的组合A和B尾部的行为却差别很大，A组合在市场出现大幅下跌时，收益大概率优于B组合尾部相关系数选股尾部相关系数：市场遭遇重大损失时个股也出现相同现象的概率度量道琼斯工业平均指数：以1986年10月30日至2008年12月31日的所有样本股为标的，着重讨论次贷危机时期（2008年），选股因子的作用样本外检验：尾部相关系数不仅在滚动的样本外测试中保持稳定，而且那些具有较低系数值的组合明显优于市场指数和较高值的组合选股因子标的范围样本外检验本例来自于他山之石第十三期：PortfolioSelection:AnExtremeValueApproach量化投资在中国量化投资是什么？量化投资怎样赚钱？量化策略如何评价？夏普值信息比Calmar

比率盈亏比……收益回撤比波动率最大回撤……风险年化收益月收益日收益胜率……收益如何评价策略？传统评价标准的焦点：策略的宏观收益、风险结构策略微观结构！策略运行的市场背景!策略运行结果的稳定性和收益来源!我们忽视了什么？传统评价方法的局限择时型策略——标的单一，判断是否正确投资机会的弃真、受伪概率与损失选股型策略——标的众多、横截面上多次实验组合中个股收益率在股票池中的分位点结合市场背景分析策略的微观特征Diagram

直观性——收益特征便捷度——市场背景每次试验接近独立同分布收益风险特征一目了然依靠大概率获胜？多赢少输依靠牛股识别？大赢小输尾部风险暴露程度剔除市场背景环境影响，剔除策略背景环境（识别环境）影响剔除股票收益分散度的影响分位点分布可以从理论上证明，随机抽取股票得到的分位点服从[0,1]上的均匀分布分位点诊断的优势分布右移，对应分位点均值53%

峰度大幅提高，均值附近大概率战胜市场尾部略右偏，牛股可能性>垃圾股可能性策略致胜原因？分位点LOGIT变换LOG(p/1-p)分位点诊断的实例拟合优度检验统计量：=182.86>受伪错误

策略错误地抓住了一些不利的交易机会，会带来实际损失

1)受伪概率

2)受伪损失定期持有周期不定期持有周期

择时、交易策略目标

抓住有利交易机会

规避不利交易机会弃真错误

市场上存在有利的交易机会，但策略没有抓住，造成潜在的损失

1)弃真概率

2)弃真损失择时、交易策略的评价标准Diagram弃真概率：应该买入或持仓的交易日，策略没有买入或持仓的概率。弃真损失：出现弃真错误时指数的涨幅之和与上行趋势涨幅之和的比例。

可看成是对“牛市形态”择时效果的评价。弃真错误“背景”定义：对于只做多的择时策略，可对指数波段进行划分，将波幅小于指定幅度的波动平滑掉，留下主要的上行和下行趋势。可根据资金量来选择波幅大小。

受伪概率：应该卖出或空仓的交易日，策略没有卖出或空仓的概率。受伪损失：出现受伪错误时指数的跌幅之和与下行趋势跌幅之和的比例。

可看成是对“熊市形态”择时效果的评价。受伪错误不固定投资周期下，如何定义“背景”红线取值为-1代表策略实际空仓黑线取值为1代表理论应持仓弃真概率和弃真损失计算理论应持仓交