量化投資之所以在中國市場風靡,很大的原因在于大量散戶的存在,讓市場不那么有效。于是,金融工程師們可以找到規律,從非有效性(Inefficiency)里獲取高收益。

 

市場效率越是不高的市場,量化投資獲得超額收益的空間越大。但這世界上聰明的人太多了,大量專業機構和資金的涌入,使得阿爾法正日益變得稀缺。

 

 為拉開與競爭對手間的距離,必須得有些不一樣。

 

歸納與演繹

 

于是就有了當下更為圈內人津津樂道的“量化基本面分析(Quantamental)”。博道投資合伙人、量化高級投資經理何曉彬博士解釋說,量化基本面分析,是指投資決策過程中既注重投資邏輯的推演,又注重數據規律的歸納。

 

歸納法,是從特殊到一般的過程,是根據一類事物的部分對象具有某種性質,推出這類事物的所有對象都具有這種性質的推理。而演繹推理,就是從一般性的前提出發,通過推導即“演繹”,得出具體陳述或個別結論的過程。

 

傳統的量化以歸納法為主,對歷史數據進行分析,并依據過去的數據做策略。而傳統的股票投資則要對未來的業績進行推斷,以演繹推理為主。

 

基本面量化,要做到兩方面兼而有之。你也可以通俗理解為,把原來基本面的東西,比如人的思考方式和投資邏輯,量化后編程為一個模型。

 

這樣的投資方法,會更加關注基本面和市場演變。在強調紀律性的前提下,堅持以量化模型為依托,不斷地將新出現的現象和發現的規律抽象出來,添加到模型中。同時在這個過程中,對于特殊事件,比如數據錯誤、收購兼并等量化模型無法及時處理的情況,隨時在投資組合中進行相關風險控制。而比這一切更為重要的,是因子的研究和權重的調整要有前瞻性。

 

同樣在談量化,大家說的很可能不是一回事

 

同是做量化,當圓桌上六七個人在高談闊論時,你知道他們很可能說的不是一回事嗎?

 

對于量化策略的分類,市場上各有復雜的區分。更為直觀一點,量化模型可以分為兩類,其一是基于算法的量化,其二是基于基本面的量化?;谒惴ǖ牧炕P桶烁哳l交易、統計套利及其它;基于基本面的量化則包括了事件套利、宏觀配置、選股及市場或行業的擇時。

對于基本面量化而言,具備投資想法和思路后,需要通過數據驗證這些想法是否正確,以及是否能在市場上獲得超額收益。

 

因此,讓我們設想一種場景,當股價出現大幅波動時,各種類型的量化投資者會有不同的反應?;久媪炕耐顿Y者會忽略短期的波動,除非這種波動持續下去會導致基本面的變化;而統計套利的投資者則會面臨兩種選擇,如果相信趨勢會持續,就會跟著做趨勢,如果判斷為某種噪音或擾動,很快會回到均衡,就會做反向。每一個決策都取決于各自的量化模型。

 

 基本面量化依賴于主觀增強

 

 量化投資需要強大的平臺支持,包括強大的技術系統、風控系統和交易系統(你了解的沒錯,三年磨礪,博道投資已經擁有業內領先的量化管理平臺)。

 

但它同樣需要強大的宏觀、中觀、微觀的研究能力。這既包括強大的宏觀經濟前瞻能力;也包括對公司基本面的敏感性。A股市場有3000多只股票,對量化投資而言具備足夠的投資寬度及行業厚度,而隨著供應商的數據質量逐年提升,識別上市公司財務數據可靠性的手段也越來越多,這都為尋找豐富的投資因子提供了肥沃的土壤。因子的重要性就好比做菜時的原料。原料的新鮮和豐富程度當然會對菜品口味有重大影響。類似的,在量化投資中,是否擁有大量的高質量的投資因子,對于業績有極大的影響力。

 

基本面的量化,跟市場面因子相比,最大的差異是聚焦于企業的長期收入和利潤,需要進行主觀決策和風險管理,因此,重要的事情再說一遍,它需要基金經理的經驗、判斷和對市場的理解。

 

唯一不同的只是,它用的是量化的工具,所執行的是量化投資的流程。這讓擁有多策略研究平臺的專業機構具備先天優勢。

 

結論:大數據時代來臨,未來的投資趨勢更傾向于“量化基本面分析法”,疊加市場的“非有效性行為”,這樣的方法可能更合適中國市場。數據爆炸的時代,要借助像大數據和自然語言處理這樣的工具去幫助投資經理處理更多信息,最后得出決策指導投資。所以,知道嗎?懂量化(首先是合格的量化分析師)、會編程(至少能和金融工程師有效溝通)、能社交(善于溝通取得有效數據)——這才是量化投資經理的未來。