什么是量化投资?在《量化投资——策略与技术》一书中下过一个定义:量化投资是以数据为基础,以模型为核心,以程序化交易为手段,以追求绝对收益为目标的投资方法。
简单来讲,量化投资就是利用计算机技术并采用一定的数学模型实现投资理念和投资策略的过程。传统的投资方法主要有基本面分析法和技术分析法两种,与它们不同的是,量化投资主要依靠数据和模型来寻找投资标的和投资策略。
量化投资中模型与人的关系有点类似于病人和医生的关系。在医生治病的方法中,中医与西医的诊疗方法不同,中医是望、闻、问、切,最后判断出结果,在很大程度上取决于中医的经验,定性程度大一些;西医就不同了,先让病人去拍片子、化验等,这些都要依托医学仪器,最后得出结论,对症下药。
医生治疗病人的疾病,投资者治疗市场的疾病。市场的疾病是什么?就是错误定价和估值。没病或病得比较轻,市场是有效或弱有效的;病得越严重,市场越无效。投资者投资于被低估的证券,直到把它的价格抬升到合理的价格水平为止。
但是,定性投资和量化投资的具体做法有些差异,这些差异如同中医和西医的差异。定性投资更像中医,更多地依靠经验和感觉判断病在哪里;量化投资更像西医,依靠模型判断,模型对于量化投资基金经理的作用就像CT对于医生的作用。在每天的投资运作之前,投资者会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描,然后根据检查和扫描结果做出投资决策。
与传统定性的投资方法不同,量化投资不是靠个人感觉来管理资产的,而是将适当的投资思想、投资经验,甚至包括直觉反映在量化模型中,利用电脑帮助人脑处理大量信息,帮助人脑总结归纳市场的规律,建立可以重复使用并反复优化的投资策略(经验),并指导投资者的投资决策过程。
量化投资和传统的定性投资在本质上是相同的,二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础,而基金经理可以通过对个股基本面、估值、成长性等方面的分析研究,建立战胜市场、产生超额收益的组合。不同的是,传统的定性投资较依赖对上市公司的调研,并加以基金经理的个人经验及主观判断;而量化投资则是将定性思想与定量规律进行量化应用的过程。
量化投资策略有五大方面的优势,分别为纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。
(1)纪律性:严格执行量化投资模型所给出的投资建议,而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处有很多,一方面可以克服人性的弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理,也可以克服认知偏差(行为金融理论在这方面有许多论述);另一方面可以跟踪和修正量化投资模型。
量化投资作为一种定性思想的理性应用,客观地在组合中去体现这样的组合思想。一种好的投资方法应该是透明的盒子,而不是黑盒子。每个决策都是有理有据的,无论是股票的选择、行业的选择,还是大类资产的配置等,都是有数据支持、模型支持及实证检验的。
(2)系统性:量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的处理等。多层次的量化模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等。多角度的观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的观察。
量化投资的系统性还涉及海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的,当一个资本市场只有100只股票时,这对定性投资基金经理而言是有优势的,因为他可以深刻分析这100只股票。但在一个很大的资本市场上,比如有成千上万只股票的时候,强大的量化投资的信息处理能力能反映它的优势,能捕捉更多的投资机会,拓展更多的投资渠道。
(3)及时性:及时、快速地跟踪市场变化,不断发现能够提供超额收益的新的统计模型,寻找新的交易机会。
(4)准确性:准确、客观地评价交易机会,克服主观情绪偏差,妥善运用套利的思想。量化投资正是在寻找估值洼地,通过全面、系统性的扫描,捕捉错误定价、错误估值所带来的机会。定性投资基金经理的大部分时间在琢磨哪家企业是伟大的企业、哪只股票是可以翻倍的股票;而量化投资基金经理把大部分精力花在分析哪里是估值洼地、哪个品种被低估上,买入被低估的,卖出被高估的。
(5)分散化:在控制风险的条件下,量化投资策略充当准确实现分散化投资目标的工具。分散化,也可以说量化投资是靠概率取胜的。这表现为两个方面:一方面,量化投资不断地从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用,这些历史规律都是有较大概率获胜的策略;另一方面,依靠筛选出股票组合来取胜,而不是依靠一只或几只股票取胜,从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票,而不是押宝到单只股票上。