量化投资在中国可行么

本街详细介绍了量化投资的致命缺点，在分析了中国股市特点的基础上，阐述了量化投资在中国操作方法，建立了量化投资在中国可行性分析的基础。读完本文需要3分钟。敬请关注本头条号“安兴财经”及时获得更多精彩内容。

当我们发现量化投资是我们终于炼好、求到的投资仙丹，赚多赔少，我们都应该将钱用这种方法来管理。且慢！量化基金的掌门人Simons在五、六年前新开了两档基金，使用跟著名的大奖章类似的投资策略，但是投资的频率相对稍微慢一些。两档基金过去几年的表现都差强人意，很多慕名而来的投资者赔钱后退出，现在基金里面的钱据估计大部分都是西蒙斯自己的投资。而回报令人垂涎欲滴的大奖章基金则在2005年就已经完全退还了外界投资人的所有投资，只管理西蒙斯本人和其员工的投资，因为大奖章的五十亿美元资产“已经达到了流动性的上限”——量化投资的一个很致命的弱点是它的容量是有限度的。当我们管理的资金足以撬动市场，能为风向标时我们就失去了我们超额的收益[2]。犹如任何一种制度都会有利的一面和令人无奈的一面。模型也是一样的，任凭量化基金销售人员如何的吹虚自己的基金如何如何的好，以至于可以回避各种各样的风险。而我们的心里要清楚，公式不是万能的。我们可以通过一个简单的例子来证明这一点。

假设已有一个简单的条件模型F1(x)（模型买入和卖出条件众多这里为了说明假设只考虑单一条件下的卖买）其中VOL是交易量。我们可以看出当模型决定买入，并且假定买入量在5，000手左右，那留给模型判断卖出的VOL仅为5,000。假设另有一个定性投资基金正在建筹，其建仓数也为5,000。那正好到达了模型F1(x)的卖出条件。于是模型选择卖出——股价很可能并没有上升多少，反而因为大量的抛售而降低。如此我们可以很清楚的发现模型的决策是依赖数据的，而一个模型本身在实际操作中又同时在创造数据。这样的关系是会影响机器做出正确判断。

寻找“大概率”一直是量化投资在做的事。而概率的产生也同时和历史数据有关。就好比我们希望在投100次硬币时得到的结果是正面向上的概率是49%~51%。而你会发现当你做100次上述实验（也就是说投了10,000硬币）你想要的结果仅仅只有可怜的24%（通常是这个概率）。换句话说。量化投资的成功与否是建立在一个庞大的有效的数据库中。

但是我相信在A股市场未来量化投资将是大趋势，因为过去市场上几百只股票，人们有精力去研究每只股票，但是到股票数量接近2000只，市场的有效程度越来越高以后，依靠挖掘股票获取超额收益的难度越来越高，这正是为量化投资建造了一个庞大的舞台。在中国没和实现T+0的交易制度之前，我们仅能改成极致的量化投资理念和逻辑，用一种有中国特点的量化投资方法去管理我们的资金，这不能像国外依靠单纯的数学模型，也不是寻找单纯的数学规律，是把各种逻辑通过数量化的方式表达，其中必须包含各种经济、政治含义，这样得到的投资结果才有真实意义。