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专栏:规律投资的忠实拥趸

来源:基金视窗 作者:摩根士丹利华鑫基金数量化投资部 王联欣 发布日期:2018-01-03

相信还是有不少人对量化投资存在着本质上的误解,他们可能会觉得既然量化投资可以运用到海量的金融数据和最先进的计算机技术,那么一定也可以在资本市场的方向判断上更加准确,也就能获得远超市场平均水平的投资回报。但据我所知,大部分专业从事量化投资的机构和个人都是不具备这样的能力的,即使有人声称自己可以做到,那么他们的长期实盘表现也是值得推敲的。说到底,量化投资并不是一项最先进的、能够凌驾于其他现有投资方法之上的投资神器,就目前而言,它仍然只是一个投资工具而已,只是量化投资尚仍处于高速发展的阶段,各类方法、技巧层出不穷,也就为从事量化投资的人提供了更为广阔的想象空间。
  此外,量化投资区别于传统基本面和技术面分析的重要特征在于其对投资规律的严格恪守,一旦通过一系列严密的模型假设、规范的回溯测试,能够将某一特定的投资规律模型化、产品化,就必须要在后续的投资运作过程中按照模型回测时的成交条件进行严格执行,因为只有这样才能确保实盘运作的策略与测试保持一致。
  而说到对投资规律的归纳总结,量化投资更愿意看到的会是投资的一个普遍规律,比如在进行选股研究时,研究人员通常希望滚动筛选出来的股票组合能够在相对较长的一段时间里持续、稳定地战胜跟踪指数,这就意味着通过模型选出来的股票并不一定都能显著战胜市场,甚至未来涨幅靠前的股票都不一定会出现在投资组合中,但平均来看,量化方法构建的投资组合的累计收益却是可以大概率战胜指数的。究其原因,是因为量化选股往往会在投资的过程中忽视掉股票自身的特有风险,进而将更多的风险敞口放在能够提供稳定超额回报的阿尔法因子上,以获取更为稳健有效的超额收益。
  因此,我们常常可以看到很多量化模型的投资逻辑其实是非常简单甚至粗暴的,比如每个月选择过去一段时间涨幅最高或最低的一篮子股票进行投资、每天根据一只标的指数是否站在某一条均线上来进行择时判断等等,这其实也是量化投资充分强调规律性投资的一个写照。当然,尽管投资的逻辑看似简单,但模型的实现过程却往往并不简单,就拿最简单的单因子投资策略来说吧,为了能够在实践过程中排除其他因素对因子投资的影响,经常需要进行诸多细节化的处理,比如因子计算口径的确定、行业处理方法的选择等,也正是这些差异化细节处理方案能够将不同的模型区分开来,并最终反映在的实盘的业绩中。正所谓大道至简,知易行难,量化投资正是规律投资的忠实拥趸者。