淺析基于大數據的多因子量化選股策略

李姝錦 胡曉旭 王聰

摘 要：在立足于大數據時代下的運用多因子量化選股策略進行研究的同時，分析了大數據時代下多因子量化選股策略研究背景及國內外量化選股策略現狀，闡述了大數據時代下運用多因子量化選股策略未來發展。

關鍵詞：大數據；量化投資；量化選股

中圖分類號：F830 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2016）17-0106-01

量化投資理論是從20世紀50年代由馬克維茨創造性地提出了用均值方差最優的數字方法來選擇最優投資組合。由于當時對數據的處理量過大而復雜，因此，直到1990年后隨著計算機被廣泛使用，以量化作為核心的投資基金才逐漸超越傳統的基金。量化選股策略是針對中國股票市場特性，從眾多的指標參數中找出能夠較為合理解釋股票收益率的有效且不冗余的因子，并根據這些因子在選股策略中所占的權重來構建量化投資策略。隨著信息技術的日異發展，資本市場深化改革步伐加快，證券市場間同業經營，居民消費等領域也迎來了信息數據量呈現幾何級數增加現狀。運用大數據思維分析眾多股民的知識結構、行為習慣對股票投資形式的認知而形成固有模式思維，“大數據”思維正以不同形式、路徑的方式影響著證券選股策略。大數據技術的戰略意義不在于其龐大的信息數據量，而在于對含有意義的數據根據建模權重進行專業量化處理，幫助大家對于股票進行優化選股有著重要研究意義。因此，基于大數據思維模式分析多因子量化選股策略更加適用這樣的市場，給投資者提供更好的參考模型。

作為量化投資界的傳奇人物詹姆斯·西蒙斯，他曾因“用公式打敗市場”的故事在金融界中為人津津樂道。在1989年由他創辦的基金成立至今的20年時間里，該基金持續地獲得了每年平均35%（扣除費用后）凈回報率，而同期被稱為“股神”的巴菲特每年平均回報率也才大約在20%左右。即使在金融危機的2008年，該基金仍然獲得了80%的高額回報，“最賺錢基金經理”對西蒙斯來說無出其右。

目前，國內對量化投資策略研究還比較少，做量化交易的基金也相對較少，投資者對量化投資仍持懷疑態度。另外，中國目前的資本市場還不完善，做空機制以及金融衍生工具相對較少，股票市場上仍然采用T+1的交易模式，這些都導致了量化投資在中國市場的發展弊端。但是，隨著股指期貨等新的做空金融衍生工具的推出，量化投資開始走入“中國大媽們”的視野。

運用量化思維投資證券選股策略在國外已有四五十年。量化投資從無到有一直是很神秘的，人們把它叫做“黑匣子”。但是，當時的量化投資證券選股策略大多僅僅是數學模型，并不是人們想象的那么神秘。量化投資證券選股策略之所以弄得這樣神秘是因為：（1）是為了保護其知識產權，防止侵權；（2）是為了防止其策略擴散后影響整個投資比率的失衡，縮短該策略的壽命；（3）是為了控制投資風險，如果該策略細節被投資對立面獲得，則有可能會造成被動的投資效果。因此，投資公司、基金經理是不會說出其量化投資策略的。這是由于金融動蕩中如果沒有好的投資策略及對風險的控制力就有可能把老本虧個精光。

隨著時間流逝，任何投資策略的盈利模式都會被市場所消化，量化投資策略也會隨著時間的變化而改變。在量化投資證券選股這方面，重要的不是策略這一表面形式，而是掌握量化投資證券選股的研究模式。大家不必要去追逐那些形式的數學公式、策略模型，而應該根據現在大數據時代下對海量證券股票信息的合理分析整合，去學習、改進新的證券選股模式，以適應未來發展需要。

大數據時代的到來也給新形勢下運用多因子量化模式選股帶來極佳的發展機遇。

參考文獻：

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[2] 宋爽勁，劉彥.用大數據炒股[J].新經濟，2015，（6）.