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量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。 如果从2007年大批海外量化基金投资人才归国算起，我国量化投资基金行业已走过10年历程。从最初不为人知到成为公募行业名片，从单一的量化对冲产品到多策略量化组合，从震荡市大放异彩到单边行情下饱受质疑……这一全新的投资方式正在被各类资管机构接受，尤其是公募量化证券投资基金因其高门槛、大规模、运作透明规范的标准化特点，被广大中小投资者热捧。 事实上，互联网的发展，使得新概念在世界范围的传播速度非常快，作为一个概念，量化投资并不算新，国内投资者早有耳闻。但是，真正的量化基金在国内还比较罕见。 大类资产配置需求给量化投资带来了全新的发展机遇。随着技术门槛的降低以及大数据、人工智能的应用，任何投资者都可以将量化投资应用到自身资产组合当中，广大中小投资者也可以为自己定制量化投资产品。同时，机器学习的发展也对量化投资起了促进作用。 量化投资流程 一般投资者，在接触交易时，一般采用主观交易模式，根据个人对于盘面或者基本面的判断来进行下单，容易受到客户情绪因素影响，在接触交易一段时间后，多数投资者会选择指标来指导自己进行交易，然而由于这种模式下单仍然要经过投资者主观过滤，如果操作不当，仍然会效果不理想。在经历了主观交易和指标交易的各种缺点后，转型为专业投资者都会选择量化投资，数据回测与系统纪律性让投资者走向成功的路上事半功倍。
投资者建立量化交易系统时流程如图1所示，首先需要构建个人投资思路，然后利用各种量化平台来编写模型，利用历史数据测试系统，根据个人投资喜好和风格来评估策略并不断优化，最后生成量化交易系统。
投资者在进行量化交易时，工具的选择是多元化的，如图2所示，基础偏弱可以选择通达信、博易大师等交易软件，利用量化指标进行半自动交易，倾向于全自动交易者可以考虑运用文华财经、博易大师和交易开拓者等软件进行模型的建立与优化，而要求更高的投资者可以运用基础编程语言C++、MATLAB等构建具有个人特色的交易平台。 “量化+”前景广阔 3年前，量化对冲产品曾风靡一时，部分公募基金公司一度密集发行，但受到对冲工具限制，这类产品近期逐渐归于平静，业绩表现平平，市场对于量化投资策略有效性的质疑声开始出现。 “量化对冲产品的发展规律说明，量化投资最大的困难有两方面：一是量化投资模型同质化，参与的人多了会失效，这就要求开发者在策略研发上不断拓展。其次，仅靠量化模型做量化已不能满足市场需求，必须通过‘量化+’寻找新的投资领域和投资机会。例如，分级基金套利、商品期权等都可以应用量化模型。总之，量化投资的发展不能局限于传统股票池。”艾方资产总经理兼投资总监蒋锴说。 针对“量化+”的发展思路，富善投资总经理兼投资总监林成栋认为：“当前几大发展趋势决定了量化投资必须‘走出去’，这也是未来投资者继续看好量化基金的关键：一是大类资产配置需求带来的全新量化投资发展机遇，二是量化策略和主动投资策略相结合。基本面投资和量化投资并不矛盾，中西医也可以实现良好的互动和融合发展，量化投资管理人应多学习宏观基本面的研究方法，将纯量化的策略与传统主观策略相结合，有望产生新的‘化学反应’。” 之所以应用更多的“量化+”策略，也有预防“业绩地雷”“业绩变脸”等事件的考虑。“随着2017年上市公司中报发布，业绩变脸的公司开始增多。要预防业绩变脸，需要重点过滤那些长期业绩稳健、信息披露规范、数据规范的公司，那些业绩数据不稳定的公司，‘变脸’概率较大。”泰达宏利业绩驱动量化股票型基金的拟任基金经理杨超表示，从稳健的业绩到业绩变脸的判断，不是一天之间形成，需要通过量化投资的方法长期对公司基本面研究并预判。 定制型量化值得期待 从量化投资基金的发展趋势看，无论是“量化+”还是多策略量化的应用，都说明量化投资已不再是一种单纯的投资产品、单一的投资策略，而是更加偏向工具化、模块化发展。通俗地说，随着技术门槛的降低以及大数据、人工智能的应用，任何投资者都可以将量化投资应用到自身资产组合当中，广大中小投资者也可以为自己定制量化投资产品。 业内人士表示，计算机决策有很大局限性，最大缺陷就是没有前瞻性，因为它是基于历史数据和历史检验的结论，其逻辑是历史会重复。市场环境是不断变化的，长期看，要战胜市场必须具有前瞻性，顶尖的基金管理人如巴菲特和索罗斯都具备这一特征。如果将量化投资、人工智能仅仅视为一种投资工具，将两者的优点和传统主动管理类投资方法整合起来改良量化基金产品，则有可能产生全新的定制型、聪明的量化基金。目前，国内一些阳光私募基金已开始将人工智能的三个子领域——机器学习、自然语言处理、知识图谱，融入自身策略中，尝试获取“聪明”的收益。 “量化投资的真实交易策略应用场景非常广泛。在CTA（商品期货基金）里面有CTA的趋势量化交易、CTA的量化套利交易，还有基于指数的投资量化投资策略，以及指数增强的量化策略等。”蒋锴认为，“量化投资的优势之一是可以实现模块化运行。以股票投资为例，如果想让机构投资者投量化产品，可以基于沪深300来优化定制量化基金产品。这时，产品需求方无论风险偏好较高还是较低，在量化模型上都能选择合适的投资模块组合。通过定制，一个量化团队可以同时管理不同风格的基金产品，背后的逻辑可以是一个模型，也可以是十个模型拼凑在一起，形成几十种风格不同的产品。这种定制化量化基金的投资思路，是普通主动管理类投研团队无法做到的”。 |
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