量化投資具有獨特優勢

太陽底下無新事，股市亦如此。市場中有亙古不變的邏輯和規則，很多情況持續了20年，比如行業輪動，小盤股表現普遍較好等等。既然存在著這樣的規律，就有了利用這些規律獲取超額收益的可能，固然有優秀的基金經理能夠長期把握市場的脈搏，取得優異的業績，但就利用市場規律賺取超額收益而言，量化投資相對于主動管理有著顯著的優勢。

第一個投資優勢是量化投資能夠做到理性決策。與傳統主動投資不同，量化投資是通過量化模型進行交易，剔除了主觀因素，按已經編制好的程序進行，不會因為情緒而產生投資沖動，我覺得這是量化投資最大的一個優勢。一般而言，量化投資有著模型研究——模型測試——實盤操作這樣的流程，首先有一個投資策略，討論確定其邏輯合理性，隨后將其固化為量化投資模型，綜合歷史回測業績和風險考量指標進行評測，試運行3至6個月進行虛擬交易，如果試運行結果和歷史回測及其他預期結果一致，該模型將得到正式確認，最終將此模型上線交易運行。一旦交付運行，將充分遵照模型的指令進行投資，降低情緒影響，克服人性貪婪恐懼的弱點，做到有計劃、有原則、有紀律地進行投資。一般而言，通過這樣的流程制定的量化投資策略能夠理性決策，獲取市場非理性的收益，大概率戰勝市場。

在這個過程中，量化投資不僅排除了人為的主觀因素，并且可以做到更精確，以精確的值達到一個最優結果，這是量化投資的第二個優勢。比如說什么叫成長性好的個股，是每年業績增長20%，還是更多？什么樣的標準才是他選股的標準？一般投資者判斷某個行業或個股好壞，往往憑借主觀經驗與判斷，量化投資則有一套完整的邏輯和規則，可以進行有效的評價和識別。比如有觀點認為醫藥行業成長快，量化投資或許會考慮用某個指標去度量成長性，比如ROE增速，如果這個指標超出一定閥值，就可確認該行業確實成長快。從這個意義上來說，量化投資采用量化工具將主動投資邏輯規范化，能夠帶來規范化的收益。

量化投資的第三個優勢是對海量信息的處理。現在滬深兩市已經有2000多只個股，和10多年前相比，一個最大的區別是信息爆炸?，F在人腦是永遠不可能記住這么多信息的，并且對海量數據之間的關聯不可能做出迅速判別，而電腦可以做到。

從摩根士丹利華鑫基金數量化投資運行的量化模型來看，量化模型獲取的超額收益是非常顯著的。除已經實際運行的多因子模型和即將運用在大摩量化配置基金上的行業配置模型外，還有五六個量化模型在模擬運行，包括價值量化模型、成長量化模型、技術量化模型以及事件驅動模型等。截至三季度末，模擬運行的模型均取得明顯的超額收益。實際運作中的大摩多因子基金，根據Wind數據統計，截至10月26日，今年以來基金收益率為2.84%，與該基金的小盤風格比較類似的中證500指數則下跌3.17%。

如果采用一個比喻來講，量化模型好比用以獲取超額收益的兵器，不同的模型適用的戰場和取得的效果不同。年化30%收益的模型自然很好，年化5%的也還不錯，總會有其適用的時機，但它們共同的特點是能夠持續的獲得超額收益。量化投資就是運行這些兵器捕捉市場的價值邊界，因為市場上的股票并不是全都有價值，市場喜歡的股票和行業總會有特點，量化投資就是要選出這類股票和行業的特點，通過數學驗證建立模型，形成一種投資模式，達到大概率的成功。與此相對應的是，一些主觀投資偶有成功，但往往難以復制，難以獲得持續的超額收益。

（作者系摩根士丹利華鑫基金數量化投資部副總監）