資本市場的量化投資策略和風控措施分析

郭夢清

1.百度時代網絡技術(北京)有限公司；2.對外經濟貿易大學統計學院

一、引言

信息化時代，時間就是效益、信息就是資本，投資市場證明了這個理念的重要性。因此量化投資是順應時代發展趨勢的產物。利用電子計算機和網絡人工智能技術快速實現信息收集，數據整合，計算出最優化的投資組合，抓住閃現的機會付諸實施，整個過程行云流水，充分體現出電腦的及時性、分散性、紀律性，以及不可避免的風險性特點。量化投資在我國發展時間不長，以滬深300股指期貨出現來推算只有短短十年，與國外發展五十多年的歷史相較，我國還處于摸索發展的初級階段。因此探索成熟有效的投資策略和風險控制措施意義重大。

二、量化投資特點

早在1952年馬科維茨就提出了現代資產組合理論（MPT）,首次出現了期望收益、收益率和波動率和關聯度矩陣這樣的數學模型來分析資產收益的屬性，這為后來量化分析系統化建設奠定了基礎。1961年傳奇的數學家和科學家愛德華索普用量化第一次用量化投資理念管理一只基金創造了年化19%的好成績，并且做到連續230個統計月中227個月本金不損失。索普教授總結到投資回報主要還是對市場的信息獲取公平性，投資者的理性程度、市場交易的執行力度和機制。可以說總結的準確精辟，指導過去50多年了這些觀點依然適用。當前量化投資的特點主要有:

1.相較于人工分析決策，量化投資更具理性化。投資人都無法完全克服心理情緒對投資的決策的影響。貪婪、恐懼都會失去獲利機會，獲利后患得患失，投資失敗有抱有不切實際的幻想。這種主觀上的情緒波動往往使人放棄理性思維，無法針對客觀事實作出準確的判斷。量化投資就不存在投資中的情緒化問題，只會忠實執行數據模型理性的分析結果，不受外界因素干擾。從這一點可以看出電腦量化分析更加理性客觀。

2.量化分析效率高、準確性高。人的大腦開發是有限的，難以快速正確的分析復雜的、海量的數據信息。由于收到的信息有限，某些片面的信息在特殊情況下會被主觀放大，所以制定投資決策會出現個誤導。量化投資則可以通過大數據技術處理海量信息，從信息收集、整合到提出投資決策，效率呈幾何倍數提高，這樣就能捕捉正常情況下人為操作無法利用的短暫市場機會，采用高頻交易獲利。這也能解決當前數據信息量大且雜的問題，通常必要的數據信息包括公司政策方面的文件公告、經營數據、國內外重要的經濟指標、主要原料的價格等，這些龐大的數據信息靠人工逐一收集、篩選、分析則會浪費大量時間和精力，而且效果欠佳、準確性不高。

3.量化投資的及時性。量化投資時通過計算機和網絡信息技術對市場信息快速分析計算，發現機會便會快速形成交易信號，所以反應速度是以秒來計算的。有些高頻交易的量化模型反應甚至達到毫秒級別。

4.分散性投資控制風險。資本市場運作最忌諱的就是把所有的雞蛋放在一個籃子中。根據投資經驗，控制風險，最有效的方法就是分散性投資。量化投資一方面學習利用歷史上取勝概率較多的數據模型，模擬相同歷史規律下的制勝案例。另一方面量化投資分散投資不是篩選一只或幾只股票，而是利用投資組合的理念，通過股票組合來取勝，以達到較為穩定的收益。

三、量化投資策略

量化策略是用計算機技術，通過數字模型對金融市場進行分析，用科學嚴密的邏輯來分析、判斷，制定交易決策。資本市場交易期限長，資本流動性相對較弱，所以投資風險很大。為了有效控制投資風險，就必須探索應用性較強的是，風險可控性強的量化投資策略。例如以下資本交易中常見的以下幾種：

（一）高頻交易策略

高頻交易是利用計算機和網絡系統，實行自動交易的一種形式。高頻交易做突出的特點就是快進快出，進為止盈，錯為止損。例如，上海期貨交易所品種是普通500ms一個快照，并不是500ms撮合一次，而是500ms內所交易情況匯總的快照，你和交易對手可能在1ms已經成交，回報已經接收到了。這種高頻率、超大數據的處理要求，若采用常規算法無法完全執行這種交易要求。即使運算時間精確到毫秒級，也只能使交易雙方通過各類金融工具獲得中間的細微利潤，但仍無法實現或者基本無法實現對運算量要求大、速度快的交易處理。而高頻交易是一種比較特殊的量化交易形式。它不需要向傳統算法交易那樣先設定交易策略進而轉化為程序再通過各運算主機、網絡數據傳輸的方式執行。為此，高頻交易從原理上改進了這種傳統的數據算法方式，采用高頻交易信號算法，與此延伸的還有一種優化交易執行算法，這兩種算法都是高效計算模式。

（二）指數增強

指數能反映社會經濟發展的趨勢，雖然從長期來看指數隨著經濟法是長期向上的趨勢，因為人類社會是不斷進步的。通過計算模型，掌握指數增強的規律，順勢投資。這個投資策略從邏輯上看沒有問題，但是影響指數的因素很多，因為社會發展過程中充滿很多未知未知因素。通過指數增長產品的取得收益是需要時間積累的，所以投資人必須根據這一特點慎重規劃。因為你剛進場不久但又不得不因為需要收回資金離場，而同時這段時間內股市跌多的時候，就可能虧損本金。買指數的基金管理人都期望入場點位是相對最低的因為入場時指數位置高，一旦市場跌，超額收益就需要更長的時間填坑。為了提升指數化投資的回報，基金管理人要盡可能掌握標的指數的各種特征。

（三）多因子模型選股

多因子模型是量化投資中最常應用的投資策略。因子我們可以理解成為影響股票收益的因素，是找到因子與收益率之間的關聯性是多因字選股的關鍵。量化實踐中，多因子模型是已經比較成熟的投資模型。多因子模型建立在套利定價理論（APT）、投資組合、資本定價等多種經融投資理論基礎上的。雖然影響收益的因素是多方面的，而且是動態變化的，但是只要找到其中的規律，就能發現在一段時間內總有一些因素是發揮穩定的。多因子選股就是通過數據模型子酸尋找共態變化中行對穩定的指標，并投建此類股票的組合，這樣就有希望在這個發展時間段內跑贏指數，獲得收益。

（四）量化擇時策略

資本市場中無論是做價值投資還是技術分析，緊扣的都是兩個核心內容，一個是選股另一個就是擇時。不是有句俗語嗎，占到了牛市的風口，是豬都會飛上天，這就說明擇時在投資中的重要性。量化擇時其實就是選擇最佳的買入時機和賣出時機，表面看這是一個簡單的邏輯但是要準確判斷大盤走勢并不容易，因為影響的走勢的因素很多，國家政策、宏觀經濟、企業微觀發展等。就如在幾次嚴重的經濟危機和政治未擊中，擇時不是為了獲取利益，而是為了控制最大回撤。量化擇時在實踐中通常有趨勢擇時、有效資金量量化擇時、牛熊線量化擇時等等，一名成熟的基金管理人應根據情況具體分析伺機而動，選擇最合適的方法和最佳的時間點出手。

（五）AI量化策略

通過AI技術賦能量化投資，通過海量的歷史投資和回報數據，構建高精度量化投資相關模型。例如，在選股場景，將影響投資收益的因素抽取為特征，經過多次程序訓練后采用機器學習、人-機語言/程序轉化和處理、視覺理解等技術，以投資回報為最終目標，訓練投資收益排序模型，用來預估未來一段時間投資股票的收益，對收益進行排序，通過排序結果來自動選擇買入股票集合。AI量化投資策略使得投資全自動化快速發展，它不僅能獲得比人工和規則策略更理想穩定的收益，而且能大幅度提高工作效力、解放生產力、推動金融投資的穩定健康發展及社會的進步和發展。

四、量化投資帶來的風險

1.技術風險。量化投資是依靠計算機和人工智能技術進行投資操作，所以硬件和軟件是否安全穩定，會直接影響到投資結果。量化實踐中，我們發現硬件穩定性和風險性比較容易控制，軟件是比較脆弱，不容易控制。其中軟件的程序的實際是關鍵，因為那怕軟件設計存在很小的一個小缺陷，都有可能導致整個交易程序策略失敗，因此投資軟件帶來風險和波動不容小視。

2.策略模型選擇不當帶來的風險。實際工作中量化模型設計者對其期望值都很高，希望能經可能周全的避免風險因素，但是他們卻沒有意識到模型本身的缺陷。但是只有經過實踐檢驗，缺陷和不足才會逐漸涌現。因此設計者要吸取歷史上的投資經驗設，無論成功的，還是失敗的，善于從中總結原因。還有市場上常見的套利策略模型被同質化趨向明顯。出現相同的交易信號時會助漲殺跌，造成更大的系統性風險。

3.操作不當帶來的風險。操作層面上，首先投資操作人員水平參差不齊，這就造成在選擇模型，或者錯做模型過程中都會出現不同的問題，會造成風險。也很難排除個別投資人為賺取超額收益，冒險采用穩定性差的量化策略模型，反而造成投資風險。

五、量化投資控制風險的措施

我國資本市場一直以來極為重視投資風險，為風險的控制做出了系統性、全面性的防控措施和手段。但是隨著新型的投資方式和手段的萌生，如投資組合等，就必須要進一步根據情況實時完善量化投資風險控制措施。在全球經濟一體化背景下，還需更進一步完善量化投資的風險。借鑒現有國外經濟市場成熟應用的監管經驗并結合我國經濟體系和特點，需進一步完善以下工作：

（一）完善監管體系

1.首要保證交易公平，這是確保持續、良性投資的大前提。投資者愿意把資金投入到市場，是出于對市場的信任，所以相關職能部門就必須要在落實公平交易上多做工作，對市場反饋的不公平現象及時處理，利用法律和政策的雙重引導設立監管紅線，切實保障投資人利益。

2.要對量化投資做明確的定性劃分。量化投資的根本是前沿金融、數學理論和人工智能的應用。最大的特點就是程序更新換代速率快，給監管帶來很大的難度。為了杜絕不法投資商利用監管的空白地帶獲取不正當收益，可采用定性劃分方式對不同量化交易策略進行分開界定，再結合市場反映確定監管標準。

3.必須加強對量化投資的分類監管。隨著量化投資的新形勢，為提高管理效率和提升管理的有效性，應實施根據其性質對交易機構實行分類監管在內的靈活管理模式，這樣監管內容會更有針對性，也更詳細，能有效保證投資市場的安全性和穩定性。

（二）完善監管機制

完善量化投資監管機制可以通過三個途徑實現。

1.加強市場機構的風險控制。市場是安全監管的第一道門檻。在投資基礎工作開始時投資部門、計算機系統的開發商以及服務商的資質、技術水平和投資信譽進行檢查和評價，只有符合準入要求的才予以通過

2.加強對交易過程的監督管理。第二道風險防控門檻是交易所內，在交易發生的過程中，監控系統要實時跟進并追蹤判別交易過程中的任何異常情況，針對所發現的異常情況要立即做出響應，采取切斷交易的方式確保交易風險可控。交易前端要建立風險預警分析系統，針對一些異常操作指令進行監控分析，如超大規模和超高頻率的操作。進行監控，再者對于資本市場上的異常指數波動及時進行風險預警和處理反饋。

3.加強對清算部門的監管。風險防控的第三道門檻就是結算部門的監管。證券結算公司的風險防控主要是要加強價差風險、本金風險的控制。對于但日內超過交易量、交易頻繁的機構要加強監控，一旦發現問題就可以及時停止清算。

總之，量化投資是資本市場發展的趨勢。政府要加強監管和引導保證其安全、穩定運行。