對中國量化投資的發展潛力分析

賀隆超

摘 要：近幾年來，在中國資本市場上，量化投資的市場規模不斷擴大，市場認可度越來越高。本文主要介紹了量化投資的基本原理與應用方式，闡述了量化投資在國內外資本市場的發展軌跡，分析了量化投資在我國A股市場的發展現狀與發展方向。然后，解釋了量化投資在我國金融市場的可行性與發展潛力。最后，對如何控制和減小量化投資對中國資本市場帶來的風險提出了建議。

關鍵詞：資本市場;量化投資;金融科技;金融風險

1 量化投資涵義

量化投資是指通過計算機編程實現程序化的交易，把統計學、數學與計算機技術結合起來，運用計算機強大的數據挖掘和數據處理的功能，從大量的歷史數據中尋找可以獲得收益的投資機會。

量化投資是通過有效的歷史數據為基礎，通過有效的分析手段將市場中的有效信息量化成為多個指標和有效因子。再通過統計學、數學、行為學等多領域知識，對這些指標和因子進行策略性開發。在確定好量化策略后，運用計算機將策略現實化、具體化。其后，把制定好的量化策略經過一段時間的測試，如果測試后的量化模型能夠在模擬市場中產生超額的收益，就可以逐步的、分批量的把量化策略應用當真實的市場中，幫助投資者獲得超額收益。

量化投資用確定好的量化模型，結合各個學科的先進知識，通過大量的數據，進行固定程序的交易，代替人為的主管判斷，降低了投資者情緒波動的影響，有效避免投資者在市場不穩定的情況下做出追漲殺跌等非理性的投資決策。

量化投資相較于定性投資，它是在定性理論研究的基礎之上進行數據化的建模，運用計算機強大的數據處理能力，在整個市場范圍內尋找符合策略標準的投資標的，幾乎能做到零遺漏地捕捉到符合策略標準的目標。同時量化策略，借助了計算機程式化交易，從而有效避免了投資者的主觀情緒和心理因素對投資標的的主觀偏差，能完整地反映投資者的投資策略，實現真正的理性投資。

量化投資和基本面分析投資也不是相互對立的，大多數的量化投資模型都是要同時考慮基本面分析和技術分析。所以，量化投資是在對資本市場進行大量地研究和分析之后，形成合理的投資策略，而不單單是技術分析。

2 量化投資在國外的發展

從全世界的角度來看，量化投資已經有了50多年的歷史，在20世紀60—80年代開始興起。量化投資的出現主要是因為以下幾個方面的原因：一是數量金融的不斷發展;二是計算機技術編程技術的大爆發;三是交易手續費的降低。很多量化投資的策略都是基于數量金融學理論，數量金融學的迭代發展是導致量化投資出現的主要原因。

2.1 現代金融學理論的發展綜述

1952年，Markowitz在均值方差模型的基礎上提出資產組合管理理論。資產組合管理理論是現代金融學出現的標志，它的出現為分析收益風險均衡提供了基本的方法。1964年，Sharpe、Litner、Mossin三位學者通過研究提出了資本資產定價模型。資本資產定價模型成為了現代分析金融資產定價的基礎理論。1965年，Samuelson、Fama提出了有效市場理論。1973年，Black、Sholes、Morton提出了期權定價模型，該模型對金融市場衍生品定價分析具有重要的作用，為金融衍生品的發展做出巨大的貢獻。1976年，Ross提出了無套利定價理論，又稱為多因素理論，多因素理論是量化投資的理論基礎。1992年，Fama、French提出了Fama-French三因子模型。通過該模型，能發現小盤股有一定的超額正收益。1993年，G30集團提出了在險價值風險管理方法，VAR方法是現代風險管理最主流方法之一。

2.2 量化投資的發展綜述

1969年，愛德華·索普成立了全世界第一家量化投資策略基金，該基金模型主要以可轉換債券的套利為主，這具有歷史意義的事件，使得愛德華·索普被認為是開啟量化投資的第一人。1971年，巴克萊基金管理公司同樣也運用了量化投資模型研發了一套對指數基金的量化投資模型，這事件也標志著量化投資開始興起。1973年，量化投資的交易策略在芝加哥期權交易所開始被運用在金融衍生工具中，這重大創新同樣也具有歷史意義。1983年，配對交易的量化投資策略被格里·班伯格提出。1988年，大獎章基金投資管理公司成立，該基金公司主要從事高頻交易和復合策略交易，該公司運用量化投資策略獲得了巨大的收益。1991年，Alpha量化投資策略被彼得·穆勒提出。1992年，克里夫·阿斯內斯提出了價值動量結合的量化投資策略。1994年，長期資本管理有限公司成立，該公司運用相對價值偏離量化投資策略，同時加入杠桿實現超額收益。

據彭博數據所顯示，全世界的量化投資管理的基金數量已在2000年到2008年，從400億左右增加到了1萬多億美元。雖然2008年的金融危機嚴重打擊了量化投資的發展，但是從2011年起，量化投資又開始迅猛增長，從2萬億美元左右的規模，上升到了3萬億，已經達到了全世界基金管理規模的30%，從此量化投資已經成為了世界資產管理不可磨滅的一部分。

3 量化投資在中國的發展

2008年，戴軍、葛新元作為國內量化投資的先驅者，首次將量化投資的概念引入了中國，并且系統地分析了量化投資在中國的發展潛力。2011年，王冰、李想指出在中國這樣的弱勢有效市場上可以通過量化投資實現超額收益，并且更為詳細地介紹了量化投資的原理和特點，這是國內第一次對量化投資做出系統性的分析。2013年，孫守坤在Alpha收益理論的基礎上，同時運用多因子模型對滬深300指數進行量化分析選股。最終在獲得超額收益的同時，減少了指數波動的風險。2014年，李慧蘭認為量化投資是以歷史數據建立的數據庫為基礎，通過這些數據建立合理的數理模型，再運用計算機編程實現交易程序，通過程序研究分析證券的風險和收益，預測行情走勢，從而獲得超額收益，這些步驟都是可以通過計算機實現的。

4 量化投資對中國的啟示

較之于海外成熟的金融市場，我國的A股市場開放才20余年，發展歷史較短，金融從業人員質量還不高，投資者也大多以散戶為主，投資者水平良莠不齊。中國的A股市場處于弱型有效市場，或者還沒到達弱型有效市場。市場經常因為投資者的不理性行為，還有政府政策變動而波動。量化投資通過合理科學的數理分析，嚴謹有效的程序化決策，在分析了風險和收益的基礎上，構建符合投資人目標的投資組合，使投資過程中的不理性因素和人為失誤大大降低，提高投資的有效、客觀、科學性。

量化投資在我國還處在萌芽階段，競爭者相對較少，這為量化投資在國內的發展提供了良好的生長環境。從量化投資市場飽和度的角度來看，目前國內量化投資規模大概是3500億到4000億人民幣，其中公募基金1200億，其余為私募量化基金，數量達300多家，占比3%（私募管理人共9000多家），金額在2000億左右。中國證券基金的整體規模超過16萬億，其中公募14萬億，私募2.4萬億，量化基金管理規模在國內證券基金的占比在1%～2%，在公募證券基金占比不到1%，在私募證券基金占比5%左右，相比國外超過30%的資金來自于量化或者程序化投資，在中國量化投資發展空間還很巨大。

在一個國家選不選量化是看你能不能拿到足夠的數據。中國公開數據的披露，包括經濟數據，上市公司的數據水平目前不低于美國。中國數據披露的標準化程度極高，以上市公司為例，上市公司發布一個公告，在美國需要花很多的時間，去買數據庫或自己寫一個軟件讀新聞的文本去讀去分析，而在中國，數據發布后上交所和深交所系統里馬上就有，而且還可以購買全部的數據表，買的表越多對公司內部的情況發掘就越多，只要懂這個行業，所有的表都可以標準化填出來。所以中國市場數據的采集已經非常標準化，非常深入，在全世界是非常領先的。這個對于使用量化模型是一個最好的土壤。

隨著中國A股市場股票數量地不斷增長，個別股票的表現對基金總體業績的貢獻下降，再加上如今大量的信息充斥在市場中，如果要靠基金經理人為對每個公司的基本面數據充分研究已經變得遙不可及。在這樣的大環境下，量化投資的應用是解決這些問題的最優解。隨著中國市場上投資機構資金規模地不斷擴大，量化投資策略能有效避免市場中的非理性因素影響，通過科學合理的量化模型能準確地識別出市場中存在的可以獲利的機會，從而獲得超額收益。

中國的金融市場也處在不斷發展的階段，由于融資融券和股指期貨的推出，中國市場已經有一定的條件做空，量化投資也迎來了巨大的機遇，量化投資將成為中國金融市場上的一個重要發展趨勢。

5 對中國量化投資發展的建議

站在資本市場的角度看量化投資，它的主要特點就是能避免投資者的主觀偏差，能夠投資較大規模和較多種類的基于數量統計的套利機會。這就要求在運用量化策略的過程中必須要學會使用科學的分析方法，這樣才能使得量化投資交易能取得更好的收益。需要使用量化投資的投資者深刻全面地了解到每一個量化策略中可能遇到的一系列風險因素，同時也要仔細地對量化交易模型做出科學合理的檢驗，使得量化交易策略更加科學嚴謹，更能適應于真實的資本市場。

要把計算機編程技術與數理統計有效地結合起來，進一步完善和發展量化投資模型，要提升收集到數據的有效性和及時性，并且要做到及時地更新數據，保證量化投資模型在真實市場上運行時能收集運用到最新的數據，才能使得量化投資策略具有更強的數據基礎和有效降低數據風險。還應該注意在進行量化投資策略設計的時候，不僅要重視技術指標的分析，還要重視基本面指標的分析，兩者對量化策略的搭建都有著不可磨滅的影響。同時，還要科學合理地運用大數據，人工智能、云計算、區塊鏈等新興技術，對這些技術的有效應用，可以大幅度地提升量化策略的性能，節省量化交易過程中的時間成本和資金成本。

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