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数量化投资

继年初嘉实量化基金成立后，中海量化策略基金也于6月19日顺利结束募集，首次募集16.46亿元，两只基金均采用国际流行的数量化投资方法。算上2004年发行的光大保德信量化核心基金和2005年发行的上投摩根阿尔法基金，至此我国共有4只公募量化基金。

从本质上看，数量化投资理念将金融理论、数量化统计分析技术与投资者的定性分析和判断有机地结合在一起作为研究工具,将投资思想通过具体指标、参数的设计体现在模型中,并据此对市场进行不带任何主观情绪的跟踪分析,借助于计算机强大的数据处理能力来进行资产配置、股票选择、时机选择以及仓位控制等,以保证在控制风险的前提下实现收益最大化。

数量化投资与传统的定性投资方法相比，相同点是，二者都致力于建立战胜市场、产生超额收益的投资组合；不同点是，定性投资方法侧重对上市公司的调研、基金经理个人的经验及其对市场的主观判断，而量化投资管理则更加强调数据的分析和应用，以先进的数学统计技术和模型替代人为主观判断。所以，与传统的定性分析方法相比，数量化投资方法能更为理性、客观地分析和筛选股票，避免投资的盲目性和偶然性，以及主观认识的局限性，它能更有效地控制非系统性风险及一些人为因素导致的风险。

作为数量化投资理念的领航者，BGI(巴克莱全球投资)于1978年创立了全球第一只数量化投资策略基金。经过逾30年的发展，数量化投资如今已经在全球范围内得到投资人的广泛认可。特别是2005年以来，随着计算机技术的飞速发展，数量化投资基金已逐渐变成一个主流的方向。据统计，目前在美国零售市场发行的主动型股票基金中，数量化投资基金已占据了16%的市场份额，而在竞争激烈的机构投资市场，量化投资则获得了更多的关注，以BGI、SSGA（道富环球）和GSAM（高盛国际）为首的一大批以数量化投资为核心竞争力的机构已成为资产管理公司中的领头羊，BGI更以14000亿美元的规模，高居全球资产管理规模之首。

同时，数量化投资理念也造就了一大批卓有成效的基金经理.其中，詹姆斯·西蒙斯最具有代表性，他创造了由数学家成为“最赚钱基金经理”的神话。西蒙斯将他的数学理论背景巧妙运用于股票投资实战中，借助数学统计理论和计算模型，其所管理的大奖章基金，从1989年到2006年的17年间，平均年收益率达到了38.5%，而股神巴菲特过去20年的平均年回报率为20%。更为神奇的是，在1998年俄罗斯债券危机、2001年高科技股泡沫危机以及2007年的次贷危机中，许多曾经闻名遐迩的对冲基金经理都走向衰落，但西蒙斯管理的大奖章基金却在几次金融危机中都表现得异常坚挺！从1988年成立到1999年12月大奖章基金总共获得2478.6%的净回报率，业绩可谓“鹤立鸡群”，超过第二名索罗斯的量子基金一倍，而同期的标准普尔指数仅有9.6%。即使在次贷危机全面爆发的2007年，该基金的回报率仍高达85%。西蒙斯也因此被誉为“最赚钱基金经理”、“最聪明亿万富翁”。其实西蒙斯的成功依赖于他的数学背景，他就是靠数学模型和电脑管理着自己旗下的基金，即用数学模型捕捉市场机会，由电脑做出交易决策。他称自己为“模型先生”，依靠量化的模型工具，而非较多的主观判断，西蒙斯也为投资人创造了惊人的回报。

实际上，数量化投资方式正逐步被国内机构投资者认可，越来越多的基金经理开始使用数量化模型进行选股和资产配置，甚至据此进行择时交易和仓位控制。随着我国A股市场

有效性的不断提高，融资融券、股指期货等新型投资机制和工具的推出，交易制度和衍生品市场的逐步建立和完善，数量化投资理念将会大有用武之地。

数量化投资技术在基金中的应用

作者：好买基金研究中心来源：好买理财 2009年10月30日

选股：在当前品种繁多的资本市场中，从浩瀚复杂的数据背后选出适合自己投资风格的股票变得越加困难。在基本面研究的基础上结合量化分析的手段就可以构建数量化选股策略，主流的选股方法如下：

基本面选股：通过对上市公司财务指标的分析，找出影响股价的重要因子，如：与收益指标相关的盈利能力、与现金流指标相关的获现能力、与负债率指标相关的偿债能力、与净资产指标相关的成长能力、与周转率指标相关的资产管理能力等。然后通过建立股价与因子之间的关系模型得出对股票收益的预测。股价与因子的关系模型分为结构模型和统计模型两类：结构模型给出股票的收益和因子之间的直观表达，实用性较强，包括价值型（本杰明•格雷厄姆—防御价值型、查尔斯•布兰迪—价值型等）、成长型（德伍•切斯—大型成长动能、葛廉•毕克斯达夫—中大型成长股等）、价值成长型（沃伦•巴菲特—优质企业选择法、彼得•林奇—GARP价值成长法等）三种选股方法；统计模型是用统计方法提取出近似线性无关的因子建立模型，这种建模方法因不需先验知识且可以检验模型的有效性，被众多经济学家推崇，包括主成分法、极大似然法等。

多因素选股：通过寻找引起股价共同变动的因素，建立收益与联动因素间线性相关关系的多因素模型。影响股价的共同因素包括宏观因子、市场因子和统计因子（通过统计方法得到）三大类，通过逐步回归和分层回归的方法对三类因素进行选取，然后通过主成分分析选出解释度较高的某几个指标来反映原有的大部分信息。多因素模型对因子的选择有很高的要求，因子的选择可依赖统计方法、投资经验或二者的结合，所选的因子要有统计意义上或市场意义上的显著性，一般可从动量、波动性、成长性、规模、价值、活跃性及收益性等方面选择指标来解释股票的收益率。

动量、反向选股：动量选股策略是指分析股票在过去相对短期的表现，事先对股票收益和交易量设定条件，当条件满足时买进或卖出股票的投资策略，该投资策略基于投资者对股票中期的反应不足和保守心理，在投资行为上表现为购买过去几个月表现好的股票而卖出过去几个月表现差的股票。反向选股策略则基于投资者的锚定和过度自信的心理特征，认为投资者会对上市公司的业绩状况做出持续过度反应，形成对业绩差的公司业绩过分低估和业绩的好公司业绩过分高估的现象，这为投资者利用反向投资策略提供了套利机会，在投资行为上表现为买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票。反向选股策略是行为金融学理论发展至今最为成熟，也是最受关注的策略之一。

二、资产配置

资产配置指资产类别选择、投资组合中各类资产的配置比例以及对这些混合资产进行实时管理。资产配置一般包括两大类别、三大层次，两大类别为战略资产配置和战术/动态资产配置，三大层次为全球资产配置、大类资产配置和行业风格配置。资产配置的主要方法及模型如下：