資本市場的量化投資風險管控

馬一寧 馬文秀 王立軍

摘要：隨著互聯網的發展，量化投資作為資本市場的重要投資手段之一，市場規模不斷擴大。目前，較多海外國家已建成完善的量化投資體系，但由于我國的金融市場起步較晚，導致量化投資體系仍存在較多有待改進之處，面臨的風險相對更多。因此，為加強對資本市場量化投資風險的管控，需對風險特征及類型展開深入研究，并提出相應的風險管控建議。

關鍵詞：資本市場;量化投資;風險管控

改革開放以來，我國的資本市場相比過去已取得了顯著的進步，并不斷朝規范化的方向發展。但由于量化投資在我國的發展時間相對更短，因此資本市場中的量化投資正面臨諸多風險。為確保資本市場的穩定健康發展，必須對其中存在的風險展開深入研究，加強風險防控工作，以降低量化投資風險引發資本市場動蕩的可能。

一、資本市場量化投資的特點概述

（一）量化投資的概述

量化投資的概念可理解為：基于計算機技術構建一定的數學模型，結合投資者的投資理念、策略等，對未來的資本市場發展趨勢進行預估，幫助投資者進行投資決策，并通過計算機發出最終決策的一類投資交易方式。由量化投資的概念可以看出，量化投資需以計算機技術及數學化的金融理論為基礎，結合統計學、定量分析等多種分析手段，借助計算機技術對數據收集及分析的高效性，實現對投資目標價格的客觀分析，降低在投資決策過程中人為因素導致的決策失誤。其中，具體被應用于量化投資的最常見的計算機技術為大數據技術。對資本市場而言，大數據技術確保了量化投資模型可同時處理大量的信息數據，更快地得出分析結果，提升資本市場的投資效率及準確率;對投資者而言，大數據技術支撐下的量化投資有助于其快速獲悉資本市場的變動信息，并及時制定有效的響應方案，獲得更多的投資盈利機會。目前，我國的資本市場主要有技術性及金融性兩種量化投資策略。以上兩種量化投資策略的適用范圍廣泛，適用于資本市場的各個投資領域，可有效幫助投資者規避主觀因素影響，降低投資風險。但除投資者主觀因素導致的量化投資風險外，仍存在較多外部因素導致的風險，因此，需對資本市場量化投資的風險類型展開深入分析。

（二）量化投資的特點

資本市場量化投資最顯著的特征在于投資策略明確，且具有可追溯性。所謂投資策略，即進行量化投資時需遵循的交易規則。根據資本市場的交易規則的制定方式不同，投資策略可以極為簡單或較為復雜。如在收盤前幾分鐘買入當日交易量排名靠前的股票，并在第二天拋出便為最簡單的量化投資策略之一。而如果按照平倉方式，即按照期權要素計算當前理論波動率曲面，并與真實波動率曲面進行對比的方式進行投資則相對較為復雜。無論按照簡單或復雜的投資策略進行量化投資，均需遵循相應的出入場信號、過濾條件等規則。由此便使得資本市場的量化投資具備了可回溯性，而可回溯性為量化投資區別于其他類型的投資方式的最主要特征之一。譬如，按照主觀判斷進行投資時，投資決策將主要依據投資者的主觀判斷，因此后續無法對決策進行追溯;而量化投資由于需遵循一定的交易規則，因而后續可依據交易歷史數據追溯交易策略歷史上的投資業績表現。

二、資本市場量化投資的風險分析

若將量化投資策略合理應用于資本市場中，將有助于準確、快速處理大量的數據信息，輔助投資者進行客觀決策，確保投資者的收益最大化。但由于市場操作、數據缺陷以及系統故障等因素，導致量化投資在實際應用過程中面臨多方面的風險。為保障投資者的收益，穩定資本市場，有必要對量化投資風險展開分析。下文將結合市場操作、數據缺陷以及系統故障三方面因素具體分析其造成的風險。

（一）市場操縱風險

當下我國資本市場中借助量化投資策略展開投資的主要為機構類型的投資者，此類投資者普遍經濟實力雄厚，人力資源基礎較強，且對資本市場的穩定性具有一定的影響。但機構型的量化投資者之間仍存在較大差距，其中不乏中小型的機構投資者。而中小型機構投資者及非機構型的散戶由于相對專業水平偏低，缺乏充足的投資資金，極易在投資過程中引發市場操作風險，影響自身收益及資本市場穩定。整體而言，市場操縱導致的風險在各類風險中所占比例較少，但由于部分機構及散戶的利己主義行為，導致市場操縱風險始終存在于資本市場中?，F今，如何更好地規避市場操縱風險已成為資本市場量化投資領域的重要研究內容。就我國目前的資本市場量化投資監管整體情況而言，監管力度仍有待提高，且尚未建立完善的量化投資風險監管體系，相關法律法規的制定存在較多漏洞，對導致風險產生的相關當事人的懲處力度偏小。以上因素導致部分機構投資者及散戶的僥幸心理滋生，極易引發更多的市場操縱風險。因此，有必要從監管體系方面加強對市場操縱風險的管控。

（二）數據陷阱風險

與傳統的投資方式相比，量化投資方式更為客觀合理，可有效避免因投資者主觀因素導致的風險，并采取“構建模型”的方式，借助大數據等技術展開分析，使得分析結果更為全面、系統，因而借助量化投資手段得出的分析結果更具“非偶然性”。盡管如此，但由于量化投資對數據的依賴性較強，而量化投資數據同時具備較強的歷史性特征，導致量化投資的安全性有所降低。尤其身處當下信息技術高速發展的時代，隨著大數據技術的應用范圍愈發廣泛，量化投資的數據量不斷擴充，加大了精準分辨數據真實性及有效性的難度。而一旦建模過程中運用到虛假或無效數據，將導致分析結果產生較大偏差，影響投資者收益。據調查統計，在資本市場量化投資的各類風險中，以數據陷阱風險最為高發。對于投資者而言，在進行量化投資的過程中，有必要加強對數據陷阱風險的防范，以確保投資分析結果的準確性，降低投資失誤率，實現對自身利益及資本市場穩定性的保護。

（三）系統故障風險

除市場操縱及數據陷阱風險外，當前資本市場量化投資的另一大風險因素便為系統故障風險。由量化投資的概念可以發現，量化投資需建立在一套完善的計算機系統、網絡系統以及智能系統之上。但由于當前的量化投資分析系統仍存在較多不足之處，且尚未統一不同投資機構采用的量化投資交易系統，交易前未對系統進行有效性測試，因而系統故障風險正處于不斷累積的狀態。同時，由于交易所使用的處理系統存在一定的延時問題，導致在對交易訂單進行驗證時需占用額外的資源。除交易系統問題外，在構建量化投資數學模型時，由于未考慮資金配置及倉位是否匹配，導致爆倉問題時有發生?；诖?，必須加強對系統故障風險的管控，尤其需注重加強對量化投資交易系統的完善及風險管控。而在交易系統風險防控方面，除加強對系統本身的優化升級外，對系統操作人員的管控同樣極為重要。

三、資本市場量化投資的風險管控

（一）監管原則：公平交易、定性監管、分類監管

對資本市場量化投資風險進行管控時，需謹遵公平交易、定性監管、分類監管三條監管原則。首先，應將公平交易原則視為資本市場量化投資的基本原則。為緩解投資者對資本市場公平交易環境的破壞，監管部門應在日常監管中著重突出對公平交易的重視，并通過設置監管紅線的方式保護投資機構及散戶利益。其次，由于當前的量化投資交易規則大多依據以往的金融、數學理論編制，但互聯網技術發展及傳播速度極快，因而量化投資系統同樣更新速度較快，難以通過定量方式實行監管。因此，應通過定性分析的方式對量化投資加以監管，并結合資本市場發展狀況及時更新定性分析標準。再者，量化投資可被廣泛應用于資本市場的各個領域，因此，應根據量化投資對象的性質、類型等加以區分，采取分類監管的方式，對破壞交易安全及公平性的行為加以管控，降低風險發生率。

（二）推行“三位一體”監管模式，明確監管流程

在監管單位方面，應注重加強交易所、地方證監局、證監會間的協作關系，構建“三位一體”的監管模式。其中，應以交易所監管作為監管的第一道防線，證監會作為最后一道防控線，依次進行層層監管。在具體監管內容方面，應由交易所主管對量化投資異常情況的實時監控，并依據實際情況及時制定相應的應對措施，同時向監管機構通報最新情況。地方證監局則應集中精力，會同其他兩方機構共同管理轄區內的資本市場交易問題。對于資本市場量化投資相關規章制度、規則的制定以及風險預警機制的建立則主要應由證監會主導。

在監管流程方面，應對各部門應負監管責任予以明確。作為風險監管的第一道防線，當交易所發現市場中存在異常交易時，首先，應對風險等級進行劃分，對于重大性要件，及時報告相關監管機構，并快速成立應急處置小組，制定應急處理方案;其次，應對該事件是否違反相關法律法規進行判斷，對于違法量化投資行為，應主動、及時向證監會報備，并向社會公示處罰結果。

（三）集中管理量化投資業務，完善風險控制防線

風險管理作為資本市場量化投資業務中不可或缺的環節，在投資業務的開展過程中應始終將風險防控置于首位，并盡可能地在風險引發危機前對各類影響因素進行管控。為有效規避風險，并將已產生的風險導致的損失降至最低，應加快構建涉及量化投資事前、事中、事后的風險防控體系，對各類量化投資業務實行集中化的管理。對于處于不同階段的量化投資業務，具體可按以下方式進行風險管控：一是事前風險管控：應由投資經理、資產管理專業委員會、資產管理量化投資決策小組三方共同協商制定量化投資授權決策制度，各量化投資業務的開展均需遵守制定的制度。此外，在業務開展前，應由投資經理對制定的規則、策略以及產品市場等相關信息進行深入調查，盡可能多地找出其中的不足及可能引發的風險，進而針對性地制定風險管控方案;二是事中風險管控：一旦量化投資業務啟動后，應對投資經理預估的風險點進行全方位的監控，當風險產生后，及時按照預先制定的方案進行損失彌補及風險管控;三是事后風險管控：對于事后的風險管控則主要由投資經理根據風險管控報表，計算相應的風險指標，并與風險管控團隊成員共同商討當前風險所處等級及應對措施是否存在有待改進之處。

（四）完善技術分析體系，重視投資策略的組織實施

為有效規避數據缺陷及系統故障導致的風險，首先應重視對所應用計算機技術的改進，并提升計算機技術與構建的數學模型間的契合程度，加強系統對數據的分析及更新效率，以便為后續的量化投資分析打下堅實的技術及數據基礎。針對應用的計算機技術方面，需同時考慮大數據、云計算、人工智能等多種技術混合使用，努力拓展數據分析的深度與廣度。同時，針對系統中的技術分析模塊，應加入股票估值指標、基本面分析指標、交易趨勢及套利等分析項，以提高分析結果的準確性。

為促進量化投資的發展，除建立一套量化投資相關的技術理論外，同時應關注量化投資策略在實際生活中的組織實施，尤其應掌握期權定價理論以及有效市場假說理論等，提高量化投資策略的科學性以及可行性。同時，在量化投資策略實施的過程中，應在量化投資理論的基礎上融入心理學理論，從“人”的角度出發，科學處理量化投資技術、互聯網技術的支持與參與者個人理念的關系，從人的角度出發，加強決策的科學性。

（五）規范量化投資流程，確立投資經理行為原則

量化投資業務主要由五方面組成，包括策略的開發研究、策略的決策、投資行為的實施、投資績效報告以及投資資金管理。投資策略的開發研究需由量化投資業務的負責人提出策略的大致方向，再安排專業的量化投資人員進行詳細研究，對策略的原理及可行性進行分析，并結合策略的歷史回測結果及歷史績效預測策略的實施效果。由上文對于構建風險管控體系的建議可以發現，在資本市場量化投資業務的開展過程中，投資經理行為始終具有重要影響。因此，投資經理行為應始終遵循以下原則：首先，在風險處于可控范圍的前提下，應遵循公司利益最大化原則。其次，應嚴格遵循市場上關于量化投資的相關規定以及公司的相關制度。最后，投資策略應與量化投資策略相符合。此外，投資經理自身應提高個人素質，服從公司的規章制度。而量化投資策略的具體措施應交由專業人員執行，嚴格按照量化投資策略的規定經營操作，并對策略的實施過程進行嚴格監控及實時分析。若量化投資的管理業務與其他金融機構存在合作，則應由合作金融機構的專業人員完成。

四、結語

人工智能時代來臨，對證券投資行業產生了極為深遠的影響。隨著我國金融行業制度體系的不斷完善，以及金融工具的升級演變，量化投資迎來了更為寬闊的發展空間。但隨著進入量化投資領域的人越來越多，量化投資的福利正逐漸減少，部分量化投資技術存在問題的機構隨時面臨著被淘汰的風險。因此，為真正在量化投資領域占據一席之地，需不斷加強對量化投資技術的研究，并密切關注資本市場的最新動向，強化自身競爭力。

參考文獻：

[1]谷曉然.新金融監管環境下資本市場投融資效率[J].現代管理科學，2018（10）：91-93.

[2]賀保國.資本市場的量化投資策略和風控措施[J].中國商貿，2019（08）：51-52.

[3]李蘋.資本市場的量化投資風險控制策略研究[J].時代金融，2019（09）：105-106.

[4]羅鑫，葉博文.淺議量化投資的發展[J].財訊，2019（09）：24.

*基金項目：河北省高校智慧金融應用技術研發中心資助項目“智能量化投資平臺”（編號：XGJ2018018）;2019年國家社科基金課題“中國企業境外直接投資合規風險及應對研究”（編號：19BGJ019）。

（作者單位：馬一寧，河北大學經濟學院、河北金融學院;馬文秀、王立軍，河北大學經濟學院）