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作为投资者，我们常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子中”，可见分散投资可以降低风险。 但如何选择不同篮子，每个篮子放多少鸡蛋，这便是见仁见智的事情，量化投资就是解决这样问题的一种工具。 智能选股APP本期【周末悦读】栏目请到的嘉宾是： 华创证券金融工程部高级分析师王小川，他将为我们聊聊“量化投资”那些事儿。 什么是“量化投资” 量化投资涉及非常多的方面，有各种场景下的应用，定义也比较困难，我们姑且将其定义为借助于数学知识、统计学知识开发出策略模型然后根据模型给出的信号严格执行信号的投资过程。其本质就是从数据的角度提炼出市场不够有效的成分，用模型加以概括。 本期嘉宾：王小川 华创证券金融工程部高级分析师。人大经济论坛Python与MATLAB培训主管，金牌讲师。多年从事量化投资相关工作，并承担了部分高校统计课程教学任务。长期研究机器学习在统计学中的应用，精通MATLAB、Python、SAS等统计软件，热衷数据分析和数据挖掘工作，有着扎实的理论基础和丰富的实战经验。著有《MATLAB神经网络30个案例分析》一书。 下面，让我们通过十问十答的方式，透彻了解“量化投资”的威力。 一 量化投资可以在哪些方面帮助我们投资？ 答：总体来说，量化投资在投资的前中后都有强大应用。 投资前可以根据量化投资策略选股，包括基于股票基本面或者技术面因素等； 投资中可以通过量化手段关注当前持仓股票是否有重大事件发生或者影响股价波动的其他因素，也就是说持仓风险的监控与识别； 投资后可以做一些总结与归因，明确自己投资股票的风格与行业偏重。 二您说的这么好，是不是量化投资是万能的？ 答：首先，千万不要把量化投资当成是印钞机，它没有这么高的胜算，只能说它是获得了一个概率上的优势，并且量化投资并不是一招鲜吃遍天，需要根据市场不断的变化对策略或模型进行完善、优化，多套策略结合才能使系统具有可持续的稳定赢利能力。这其中就包括从历史的数据中通过量化手段找到合理的规律，在投资决策中进行应用，量化投资更像是西医，对于所有的病症都有过往大量的临床案例和大量的测量参数，并且材料齐全，容易复制。 另外，量化肯定是要跟主观相结合，否则如果光靠量化本身，光靠机器，光靠数学模型，我认为很难在所有时期都有效。 三说说主动选股和量化投资的区别？ 答：主动选股与量化投资两者并非互相矛盾，相反，二者是相辅相成，互为补充的，从某种意义上来说，量化投资赚的是市场空隙的钱，市场大部分机会还是来自于基本面上的价值发现。但当市场上有成千上万只股票的时候，强大的定量投资的信息处理能力就能体现出它的优势，能捕捉更多的投资机会。量化投资与主动投资之间的关系比较类似于中医和西医的关系，中医主要通过望、闻、问、切等医疗手段，依靠经验进行诊断，西医则不同，西医主要借助于医学仪器，对于各项检查结果有详细的数据评价标准，最后判断症结所在，进而对症下药。 四我不会编程，量化投资太高大上了，离我遥不可及？ 答：量化投资其实是一种思维，虽然量化投资涉及大量编程工作，目前在国内量化投资还是博士、硕士才能完成的工作，其本质思想还是总结与学习历史经验，对于普通投资者来说，目前也有非常容易上手的第三方量化平台供大家使用。另外，量化投资并非只适用于选股，对市场的监控、技术指标挖掘等都可以用量化实现，可以说，量化投资在多方面对投资进行辅助。 五量化投资具体有哪些优点？ 答：量化投资优点主要可以从以下五个方面说明： 1. 系统性：量化投资主要包括多层次的量化模型，可以多角度对行情、财务、预期、舆情等数据进行观察。 2. 及时性：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的模型，寻找交易机会。 3. 准确性：准确客观评价交易机会，克服主观情绪编程，寻找估值洼地。 4. 纪律性：不随投资者情绪的变化而变化，克服人性的弱点。 5. 分散化：量化投资靠概率取胜，量化投资靠策略筛选出的投资组合来取胜，而不是一个或者几个品种取胜。 六您觉得做量化最大的困难是什么？ 答：个人感觉对市场要做到理解，无论做主观投资还是量化投资，我们都在市场中进行博弈，只是技术手段不一样，一些时候，量化模型会失效的，如果一味地追求程序追求模型，会导致收益大幅回撤，这也是纯理科或者IT背景做量化投资比较容易犯的错误。 七 能否举个例子，具体说说量化投资是怎么做的？ 答：量化投资是将影响股价的各种因素共同考虑并完成建模的过程，如量化投资中的多因子模型，其考虑了如宏观因素、行业因素、公司因素等，其中也包括了因子体系的构建，如市场因子（风险因子、流动性、换手率等）、风格因子（规模、价值、成长等）、财务因子（盈利能力、偿债能力、现金流量等）、动量因子等，多角度系统评价股票投资价值。 八 量化投资这么先进，目前有哪些应用？ 答：量化投资的技术几乎覆盖了投资的全过程和各种领域，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、算法交易，资产配置，风险控制等。如量化选股是利用数量化方法选择股票组合；量化择时是通过对宏微观指标的量化分析判断市场走势，算法交易是通过计算机程序发出交易指令，如TWAP/VWAP等。 九 量化投资是不是追求高胜率的方法？ 答：高胜率是所有策略追求的终极目标，但单纯的高胜率不代表能稳定盈利。 比如一个投资策略，进行十次，九次都能赚钱，但亏损那次亏的特别多（低盈亏比），甚至将所有盈利回吐，这样的策略意义就不大。 从理论上讲，交易要想盈利，就是必须处理好交易成功率和盈亏比的关系。盈亏比就是交易多次以后，赚钱的交易平均盈利点数除以亏损的交易平均亏损的点数。比如说每笔交易盈利10%，每次亏损幅度为5%，那么你的盈亏比就是2。在不考虑手续费的基础上，你做对一次交易，你可以亏两次。所以，在每次交易平均仓位都一致的情况下，盈亏比和成功率就直接决定了交易的业绩。 十 围棋出现了AlphaGo，投资会不会出现AlphaStock？ 答：不排除这个可能，但是目前来看，价格也是多方因素共同决定的，市场的复杂度远高于围棋，有些风险很难量化，也就是说虽然人工智能在某些方面远胜于人类，但是目前还未出现可以直接实盘的人工智能，任重道远。 另外，就算最后出现了可以用于实盘的AlphaStock，市场也不会是人类与AlphaStock博弈，而是不同人的AlphaStock之间的对决。 |
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