京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
看透了!这才是真正的量化投资
量化投资在中国的发展时间不长,很多机构和投资者都还对量化投资非常陌生,而那时又恰逢2016、2017年的震荡市,量化对冲产品的业绩表现不是很好,使得本来对于量化投资有质疑的投资者有了更深的误解。
就像当时人们对互联网的态度一样,将其视为洪水猛兽,颠覆很多行业。可现在回过头来看看,互联网不仅没有所谓的“颠覆”行业,反而给社会提供了众多便利。所以切勿妖魔化量化投资,你所看到的量化投资不一定就是你以为的量化投资。
什么是真正的量化投资?
简单的说,量化投资就是通过对所有能公开获得的数据进行数量化分析而获得对投资标的未来价格走势进行预测的一种投资方法。但如果你认为量化投资仅仅是用数理模型来进行选股的话,那你就大错特错了!
比如大类资产配置、保险产品定价、商品期货、股指期货、国债期货、外汇、期权、可转债、信用债、利率债等等,甚至包括比特币,都是量化投资的运用范围。而量化投资的目的不是别的,而是实现超越市场平均水平(β)的超额收益(α)。在有超额收益能力的基础上,量化对冲类产品可以获得相对收益α,而量化多头类产品可以获得绝对收益β+α。
(详见:《5分钟读懂高大上的量化投资》)
择时和选股是量化投资超额收益的主要来源
在股票市场,量化投资超额收益的主要来源分为选股与择时:
选股,就是在市场的所有股票中选出能在某段时间获得高出市场平均收益的股票。择时,又包括Beta择时和风格择时。Beta 择时就是判断市场的整体走势,抓住上涨的股而规避下跌的股。风格择时就是抓住市场近期的风格取向,提高配置来获得超额收益。
明汯投资总监裘博士认为,以中国市场为例,如果能在2009年到2016年11月配置最小市值的股票,从2016年11月开始配置大盘蓝筹,即使不用精选个股,也能获得非常高的收益。
量化和对冲不是一码事
此前的对冲工具少,只有沪深300股指和中证500股指,而这两者对应的是股票市场上市值最大的800只股票,所以只要不把选股标的限制在大市值股票内,基本上都能赚一部分做多小市值股票做空大市值股票对应的股指期货的钱。但把这种收益称之为绝对收益是不科学的,因为一方面是个股本身超越大盘指数的收益,另一方面是赚了不完全对冲市值规模风险的钱(即通过对市场规模风险的暴露去赚钱)。而市场的风险其实除了包括市值规模的风险,也包括行业和风格的风险。真正的中性策略是即包括市值的中性,也包括行业和风格的中性。
量化投资在中国市场的水土不服
由于2016,2017年的震荡市,很多人开始质疑量化投资是否能在国内行得通。明汯投资总监裘博士认为主要是基于两点:
1、对冲成本高昂。除了股票市场的波动外,股指的贴水也是量化收益的一大杀手。明汯投资总监裘博士表示,股指的大幅贴水在2015年9月到2017年6月这段时间内很大程度影响了市场中性产品的业绩,这部分主要是对冲成本的高昂抵消了量化选股模型的大部分超额收益,这个是市场环境的外在客观原因。
简单说,股指的贴水就是期货价格比现货价格要低,但如果是对冲的话,则需要卖出期货。也就是说,你在对冲时卖出了低价的期货,而买入了高价的现货,因此则会大大影响量化策略的超额收益。比如基差(现货价格-期货价格)为5%,那么就意味着对冲策略要白白损失5%的收益。
2、2017年股票市场分化明显。有数据显示,代表大盘蓝筹的沪深300指数上涨21.78%,中证500指数下跌0.2%,代表小市值股票的中证1000指数下跌17.35%。因此如果你做空沪深300或者中证500的话,将面临着巨大的损失。再加上量化投资在国内的水土不服,可以说2017年的市场环境是考量量化机构选股投研实力的一个很好的标准。优秀的量化对冲私募在2017、2018年都会有不俗的表现。
某量化私募旗下的多策略旗舰基金,采用量化选股+股指期货对冲策略,并以CTA策略作为辅助,表现如下。
某量化私募旗下中性策略旗舰基金,采用量化选股+股指期货对冲策略,并以股票日内策略为辅助,表现如下。
量化私募缺乏长期的历史经验
由于国内有股指期货的时间比较短,自2012年起基本上算国内量化投资的元年,国内量化私募普遍成立时间较短,公开业绩不够长,市场对量化投资的认识和普及也不够。类似于明汯投资总监裘博士这样在国内外自营、私募机构有过基金经理从业经历、投资经验超过17年之久的基金经理更是少之又少。
投资是个长期的过程,从短期业绩上来说,在任何时候都有比巴菲特业绩好的基金经理,因此量化私募人应该更注重长期业绩,积累足够长的投资记录,才会得到机构和个人投资者的认可
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08