[面纱]揭开“量化交易”的神秘面纱

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1、揭开“量化交易”的神秘面纱最近,在2014年北京金融博览会上,《金融理财》记者在与一家证券公司业务员交流的过程中,得知了有关量化交易的信息°虽然之前也有听说,但并未深入探究过。经过此次的详细了解,记者终于揭开“量化交易”的神秘面纱。量化交易到底是什么?说到量化交易,虽不陌生,但仍懵懂。到底什么是量化交易呢?量化交易区别于定性投资(过去的投资方法)的鲜明特征,就是充分利用各种各样的数理模型。它是借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术,从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件,然后制定策略,并用数量模型验证及固化这

2、些规律和策略,继而再严格执行这些已固化的策略来指导投资,以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。对于量化交易中模型与人到底是什么关系?比如中医与西医的诊疗方法,中医是望、稳、问、切,最后判断出的结果,很大程度上基于中医的经验,定性程度上大一些;而西医就不同了,先要病人去拍片子、化验等,这些都要依托于医学仪器,最后得出结论,对症下药。以此形容的话,可以说定性投资像中医,更多地凭主观臆断和个人经验判断病在哪里;量化交易像西医,依靠数量模型判断,而这些模型对于使川量化交易的投资者的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前

3、,一般都会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描,然后根据检查和扫描结果做出投资决策。量化交易靠概率取胜和传统投资方式相比,量化交易的视角更广,它借助计算机高效、准确地处理海量信息,更广泛地寻找和验证投资机会,消除投资组合配置的局限性,并依靠计算机配置投资组合,克服人性弱点,使投资决策更科学、更理性。具体来说,这个新兴的投资方法,与我们那些传统的看指标判断、听消息判断、简单看财务报表判断等定性投资方法相比较,主要有以下几大优势:量化交易有着严格的纪律性。比如,如果有人问你,某年某月某一天,你为什么购买某支股票的话,你就可以打开

4、量化交易系统,系统会显示出当时被选择的这只股票与其他股票在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况,而且这个评价会非常全面,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。它系统性较完备,具体表现为“三多”,包括多层次、多角度、多数据。因为人脑处理信息的能力是有限的,当一个资本市场只有100只股票,这对定性投资基金经理有优势,他可以深刻分析这100家公司。但当有成千上万只股票时,量化交易就可以充分发挥它强大的信息处理优势,捕捉更多、拓展更大的投资机会。另外,定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业,那个股票

5、是可以翻倍的股票,而量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地,哪一个品种被低估了,买入低估的,卖出高估的。量化交易靠概率取胜。这表现为两个方面,首先量化投资不断地从历史中挖掘,有望在未来重复的历史规律,并且加以利用。其次它在股票实际操作过程中,运用概率分析,提高买卖成功的概率和仓位控制。量化投资者也有噩梦事实上,量化交易的方法在海外已有30多年的发展历史,素以投资业绩稳定,抗风险能力强著称,目前已经成为海外基金管理投资市场的重要方法。而与海外成熟市场相比,量化交易以基本面分析为驱动,以全市场、多维度的视角广度扫描投资机会,在中国市

6、场的应用将更显其优势。不过,在谈及这么多利好之后,还是要“泼一次冷水”。不要以为不停闪烁的超级电脑自动进行着高速交易,荧幕上滚动着通过高速网络提前获取的最新市场消息,加上通过杠杆放大的头寸,账户的盈利不断上跳,这一切的一切就预示着“可以躺着赚钱的时代”来临了,现实并没有这么美好。相对来说,量化交易目前还处在初级发展阶段,比如基本面投资者只需简单的基于预测特定事件,比如超过或差于预期的财报做交易即可。而量化交易者则需要搞清楚具体消息对股价的平均影响程度,这就不是一件容易的事了,因为你的研究对象时刻还在变化着。不仅如此,研究出一套只基

7、于公司财报的交易系统不难,比如基于超出预期的营收或股息来买入。但是供给面的情况、消费者层面的情绪纳入交易模型中,也比较麻烦。同时,股票、基本面、新闻消息之间的关系也是不停变化着的。记得2009年美股到达低点的时候,很多“低质”公司的回报大大高于“优质”公司的回报。很多3块钱的“垃圾股”可以在很短时间内涨到10块钱,而高价的优质公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。对于基本面投资者来说,这是掘金的好时候,但对于量化投资者来说却是噩梦,因为大多数模型此时都会显示做多“优质股”做空“垃圾股”,后果则可想而知。另外,量化交易员的精力也是有

8、限的。计算机的消息格式往往不规范,语法也千奇百怪,他们也无法让计算机程序挑选出有效信息并运用于自动交易中。一天只有24个小时,他们也会经常碰到因一个分析无法推进而其他分析也陷入停顿的状况。因此,要在浩如烟海的金融数据中“寻宝”,没那么简单。而且,量

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