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量化投资的神秘世界
科技的发展为人类带来了前所未有的新体验,虚拟现实VR、增强现实AR、混合现实MR 等成为科技大佬们追捧的热点,人工智能AI 的发展促进了语音技术、无人驾驶汽车、无人机、智能机器人的爆发式发展,当今世界正在被一场新的科技革命改变着.在科技发展的同时,新技术也正在改变着人们的投资理财方式.量化投资正伴随着科技的进步逐渐成为市场的新宠儿.
量化投资的前世今生
量化交易目前在国际上还没有一个统一、明确的定义.我们经常听说的程序化交易、算法交易、策略交易、高频交易等,都从一定层面上反映了量化交易的本质.这种交易方式主要有两个特点：一是利用计算机的高速运算、快速响应、高效交易,通过计算机编程,将交易过程交给计算机去完成,交易过程中几乎没有人为的干预；二是综合运用了数学、物理学甚至天文学等学科知识,结合了大数据分析、人工智能等手段.从这两个特点来看,量化交易是一个范围很广的概念.传统的价值投资由于在一定程度上运用了计算机技术、综合数量分析方法,也可以视为广义上的量化投资.
量化投资自诞生之初就被披上了神秘的面纱,不仅是由于其交易策略的神秘性,还因为自动化无人工干预的特点,更使其被误认为是“躺着赚钱”的利器.
詹姆斯·西蒙斯被誉为“量化投资之父”,他是华尔街最杰出的量化对冲基金经理.这位数学出身的量化投资巨匠有着一份光鲜的履历：20 岁获得麻省理工学院数学系学士学位；23 岁在加州大学伯克利分校博士毕业；24 岁成为麻省理工学院和哈佛大学数学系最年轻的教授；37 岁与中国数学家陈省身联合发表著名论文《典型群和几何不变式》,并开创了著名的“陈—西蒙斯”理论；40 岁运用基本面分析法设立了自己的私人投资基金；43 岁与普林斯顿大学数学家勒费尔（HenryLaufer）重新开发了交易策略,并由此从基本面分析转向数量分析；45 岁正式成立了文艺复兴科技公司,其创立的大奖章基金在1989 ～ 2009 年的平均年化收益率为35%,若算上5% 的资产管理费和高达44% 的收益提成,该基金的年化收益率更是高达60%,令人意想不到的是,在金融海啸的2008 年,大奖章基金的年收益率竟然达到了惊人的80%,不仅超越同期标普指数20% 的收益率,更是秒杀“股神”巴菲特和“空头大鳄”索罗斯.
现代金融理论的发展、计算机技术的普及、交易机制的完善以及交易费用的下降为量化投资的发展提供了很好的土壤.
1950 年是现代金融理论发展的一个分水岭,这一年,马克维茨提出了著名的证券投资组合理论,为投资者提供了很好的资产管理工具,使得风险和收益的匹配达到最优,再结合机器学习和人工智能模型,使得模型从理论到实践有了很好的工具.
1960 年,威廉·夏普、林特纳等提出的资本资产定价模型CAPM,最先将资产的收益进行合理的分解,使投资者能够分清收益中哪些是市场贡献的Beta 收益,哪些是资产本身带来的超额收益Alpha,该理论为目前主流的Alpha 策略提供了强大的理论基础.1976 年,夏普提出了套利定价模型APT.可以说,资本资产定价模型和套利定价模型标志着当代金融理论走向成熟.有效市场假说、资本结构理论、期权定价理论等完善了金融理论的基本架构,为量化投资提供了量化的理论基础.计算机技术的发展,尤其是近年来云计算、大数据、人工智能的发展,使得交易由秒级向毫秒级、微秒级甚至纳秒级迈进,市场上微小、瞬时的交易机会都能够被有效捕捉.另外,交易费用的下降也有助于提升市场的流动性和活跃度.
从历史上看,第一只现代意义上的股票是1606 年由荷兰东印度公司发行的,在此后400 多年的投资历史长河中,各种投资方式、手段层出不穷.上世纪八十年代,现代意义上的量化投资在美国正式兴起,发展至今不到40 年,却已经成为美国股票投资的主要手段,在衍生品领域,量化投资更是占据了近70% 的市场份额.
2000 年之后,量化投资逐步被引进中国,到2010 年,量化投资交易蓬勃发展之势已不可阻挡.
在国内量化投资的发展历程中,“光大证券乌龙指”事件是一个重要节点.2013 年8 月16 日,光大证券自营部门发生交易系统错误,在进行ETF 套利时下单234 亿元最终成交72.7 亿元,大量买单瞬间将沪指推升了5.96%,造成当天A 股和股指期货市场大幅波动.当天在市场尚不知悉的情况下,光大证券做出了借道ETF 卖出股票和股指期货锁定亏损的措施,策略投资部总经理杨剑波指挥了随后的对冲操作.证监会认定这一行为是内幕交易,杨剑波与光大证券相关责任人徐浩明、杨赤忠、沈诗光分别受到警告、罚款60 万元和终身证券市场禁入的惩罚.“光大证券乌龙指”事件之后,投资者开始客观认识到量化交易的风险,同时,随着更多人接触并了解量化投资,量化投资开始进入稳步发展的新阶段.
新技术助力量化投资“起飞”
目前,市场上主流的量化投资策略包括全球宏观与对冲策略、市场中性策略、趋势类策略、均值回归类策略、事件驱动类策略、情绪指标类策略、估值类策略以及上述策略不同组合构建的复合策略,这些量化策略基于对宏观基本面的研究以及技术指标的精细化研究进行精确投资.
美国量化投资已经发展得相对成熟,多数量化基金可以做到跨市场、跨品种全天候交易.美国成熟的做空机制、T+0 交易、以机构投资者为主的市场构成、相对成熟与稳定的政策干预,都给量化投资带来了很好的投资环境.
相比之下,中国的量化投资需要逐步发展.2015 年1 月9 日证监会正式批复上交所50ETF 期权交易试点,以及近期证监会批准郑商所和大商所分别开展白糖和豆粕期权交易,为中国证券市场带来了新的活力,在一定程度上促进了国内量化交易的发展.随着证券市场的不断发展、金融衍生品的不断推出和对冲工具的不断丰富,投资的复杂度日益提高,量化投资将以其低风险、收益稳定的特性成为广大机构投资者和个人投资者的主要投资策略之一.
从市场的主体来看,目前各大交易所都在“暗战”.中金所、上期所、大商所、郑商所等期货交易所已经基本完成并推出了各自的自动化交易接口,随着股票期权的推出,上交所也推出了个股期权交易系统,深交所的自动化交易接口OES 也已经准备就绪.大型券商都在搭建各自的高端量化交易通道,中小券商厉兵秣马,很多券商都推出了自己的量化交易平台为高端客户服务,同时也有部分基金公司推出了量化交易平台分享量化投资的盛宴.一些交易商也推出了量化交易工具,如大智慧推出了智能交易平台DTS ；万德开发了六大主流编程语言的交易接口,并打造了自己的量化交易平台.一些国际厂商也开始抢占中国市场,如中国资本市场CEP 交易平台的Apama 和StreamBase、期权交易与做市交易软件提供商Horizon 等.
同时,一些数据供应商开始兴起,这为量化策略的历史回测提供了很好的数据源,使得量化策略在实盘交易之前就可以得到一定程度上的验证,为提升量化策略的稳定性和可靠性提供了有效保障.
可喜的是,目前市场上不仅证券公司、公募基金都推出了相应的量化产品,私募基金更是量化交易的先锋队,市场上量化产品已经初具规模,策略品种也比较丰富,迄今市场上已经有102 只股票量化产品,仅2016年就推出了37 只股票量化产品.截至2016年11 月,市场中存量股票量化产品规模达到858 亿元.可以说,市场中各类主题已经为中国的量化交易构建了一个相对完备的生态环境.
随着科技向智能化时代的迈进,量化投资开始出现了几个新的趋势：量化投资开始向智能投资转变、投资因子开始由共性向个性转化、传统的高收益策略开始向稳健低收益策略演变、从单点到全局量化投资系统的转化、从单一固定策略向一个动态学习的多策略体系的演化.比如在大数据的基础上,投资者能够利用知识图谱法梳理数据之间的内在联系,总结这些关系的类型和强度,为机器学习所用；同时,还需要对事件影响在关系网上的传导路径进行梳理.有了这样的知识结构和实时的信息源,投资者就可以了解和研究每个事件在触发后给市场带来的影响.
与此同时,人工智能的飞速发展也预示着量化交易即将踏上一个新台阶,为金融科技的发展开拓出新的方向.新技术的发展为量化投资插上了神奇的翅膀,在过去的十几年中,云计算的能力大大提升,移动通信快速发展,大数据成为金融科技的核心技术基础,机器学习、人工智能领域的发展使得量化投资正在向智能投资转变.
回顾和展望
2016 年金融市场经历了不平凡的一年,全球范围内发生了很多事件：英国脱欧、人民币贬值、美国大选特朗普上台后政策的不确定性、美联储加息使得强势美元给世界经济带来巨大压力……在这样的背景下,传统的价值投资具有很大的不确定性,这就为量化投资带来一定的发展空间.从美国的发展经验来看,量化投资在一定程度上是市场的稳定器,多数情况下对市场是有益的.
同时,我们也应该意识到,量化投资并不是投资领域的“永动机”,我们应不断地提升国内量化投资水平,逐步与国际接轨.具体而言,要分步有序地推动量化投资的发展,严控风险,加强监管立法,形成对量化产品的有效监管标准,理清量化产品的法理关系,规范投资者的适当性,还应建立量化产品的集中监测平台,使量化投资在中国更加茁壮地成长.
展望2017 年,随着房地产调控力度的持续加大、供给侧改革的稳步推进、产业结构的优化升级,国内经济结构将更加合理.对于房地产市场,由于调控政策的频繁加码,房地产泡沫受到抑制,使得投机性资金流出房地产市场；对于债券市场,美联储加息导致美元更加强势,人民币贬值,特朗普上台后对全球经济复苏预计产生不利影响,债券市场将结束近三年的牛市行情,对资金的吸引力将大幅降低；股票市场经过2015 年大牛市行情之后的暴跌调整以及2016 年一整年的盘整,市场整体风险得到了很好的释放,加之房地产市场以及债券市场的资金挤出效应,预计2017 年A 股市场的整体机遇将大于挑战,结构性机会将优于2016 年.面对如此复杂多变的金融市场,投资者应该如何管理自己的资产？也许正在茁壮成长的量化投资能带来比较理想的答案.
量化投资论文范文结:
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