
量化投资在国内投资行业的应用实践
量化投资是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式,它从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定投资策略,用数量模型验证及固化这些规律和策略,然后严格执行已固化的策略来指导投资,以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
量化投资具有以下优点:
①大概率事件,确保策略理论上及历史数据上是可行的;②能有效克服手工交易中交易者情绪波动等弊端,利用其天然而成的精准性、100%执行率,可以为投资者带来稳定收益;③通过更广的视角对投资标的进行全市场、全产品、全周期的监控,从而捕捉更多的投资机会,进行更精细的投资决策。
量化投资在华尔街多指与金融工程相关的投资,在国内多指“多因子模型分析”相关的投资及程序化交易。而对冲的最早概念来自Alfred W.Jones,他提出对冲就是通过管理,并降低组合系统风险以应对金融市场的变化,在实际投资应用中,通常采用量化模型进行投资决策,使用对冲策略对冲风险,因此量化投资和对冲方法经常是结合使用的。
国内的量化投资策略一般按照既定的因子指标,从市场中选出一级标的库,然后通过如估值或预期等指标体系,借助熵值法确定指标权重,对第一步选中标的进行打分排名,进一步筛选得到二级标的库,最后采用量化模型对标的组合进行量化配置,形成最佳的权重配比,以期提高投资的夏普比率。
常见的有四种量化对冲策略:股票对冲、事件驱动、全球宏观、相对价值套利,采取其中某一种或多种策略的基金都可称为对冲基金。目前国内私募发行的量化对冲产品主要包括alpha策略基金、量化套利基金、量化CTA 基金以及宏观对冲基金四类。
(一)股票对冲策略
股票对冲策略比较常见的是市场中性策略,它包括统计套利和基本面套利两个基本类型,一般通过同时构建多头和空头头寸来对冲市场相关的β风险,以获取与市场相关度低的α,进而获取稳定收益。
具体步骤是建立量化选股模型、构建相关股票池,同时通过卖空对应头寸的股指期货来分离β,获取α收益。因此,选股模型的α收益、系统风险的覆盖程度,决定了最终策略的盈利能力。因其对冲掉了市场的β,策略也就完全体现着基金经理的选股择时能力。
对冲策略在熊市和震荡市中表现最佳。2012年以来,投资者的操作实践不断显示,采用α投资策略能够有效对冲市场下跌风险,赚取绝对高额收益,也正因为如此,近几年大量的机构资金持续涌入α策略类基金。
(二)事件驱动策略
事件驱动策略是指在提前挖掘和深入分析可能造成投资标的异常波动时间的基础上,通过充分把握交易时机,获取超额投资回报的一种交易策略。一般需要估算事件发生的概率及其对标的资产价格的影响,并提前介入等待,然后择机退出。
事件驱动策略主要基于我国的金融市场是非完全有效,事件的发生和传播对于金融市场上金融资产现金流的预期会产生明显影响,并最终影响市场对该金融资产的定价。
主流的事件驱动策略主要根据事件涉及的经济层面进行划分,也有根据事件发生前人们对事件预知情况,对事件进行分类:①大多数人预先知道的事件;②小部分人预先知道的事件;③几乎无人提前知晓的事件,并根据不同事件的特点制定相对应的交易策略。
(三)全球宏观策略
全球宏观策略一般从宏观经济趋势中获利,在世界各国的资本市场进行各种方向的杠杆投资交易。其大致思路是在经济复苏阶段投资股票,在经济过热阶段投资大宗商品,在经济滞涨阶段持有现金,在经济衰退阶段投资债券。
由于国内诸多投资限制,目前中国的宏观策略基金与海外有很大的差异,基本上仍然以国内市场投资为主,产品的投资范围在国内各交易所上市的品种以及银行间的市场利率工具,并未在不同经济发展阶段的国家地区间轮动配置。
(四)相对价值套利策
相对价值套利策略强调从资产价格的相对变化获利,即对存在一定价格差的两个高度相关产品,或者不同市场同一产品之间进行套利。相对价值套利是一种无风险或低风险套利。一种策略为关联套利,比如股票市场中公司交叉持股,但是其价格存在偏差,可通过买入低估股票,卖出高估股票来进行套利;另一种是波动率套利,常见于可转换债套利,其他的一些常见的统计套利策略,还有如期现套利、期货跨期套利、跨市场套利等。
(五)CTA管理基金
CTA 的全称商品交易顾问,狭义上仅指期货(也是目前国内主要研究对象),广义的指大宗商品期货、期货期权、黄金石油、外汇等品种。CTA 基金的交易策略基本上可分为趋势交易策略和反转交易策略两大类,趋势交易就是追涨杀跌,其确保能盈利的逻辑是亏小钱、赚大钱。而反转交易策略就是高抛低吸。目前,大部分CTA基金都以趋势追踪策略为主,反转交易策略为辅。
国内的CTA基金大都使用程序化交易,对标的历史量价数据进行分析,提炼出具有概率优势的规律,并用此类规律来判断品种未来的方向,进行交易获利。CTA交易品种普遍采用保证金制度,投资者可以充分利用杠杆交易,实现以小搏大,获取高额回报。
2014年12月之前,α策略的平均最大回撤在1.45% 之内,但是在2014 年12 月之后,此类策略的平均回撤超过了5.8%。2015年股指期货被限制之后,传统的α策略面临低收益的困境。一方面,股指期货合约长期处于贴水状态,负基差会蚕食掉现货端的部分收益;另一方面,受股指期货流动性影响,实际对冲中经常会面临更大的冲击成本。
自2015年6月以来,沪深300与中证500期货合约大部分时间处于基差贴水状态,远月合约贴水尤为严重,沪深300远月合约一度贴水10%以上。即使采用贴水程度较小的近月合约,每月由于负基差导致额外亏损1%左右,年化下来负基差能够蚕食掉15%左右的超额收益,这就导致α策略的很大一部分收益被蚕食。
为了能够战胜贴水,获取超越股指期货的正收益,传统的α策略出现了些变化,基金管理人通过深挖因子,对α策略进行精细调整(根据行情对部分头寸进行一定的裸露),通过敞口的择时进行部分精细化管理(由市值对冲改为行业对冲等)。而在个股期权推出后,一些基于期权的动态对冲策略研究大量涌现,随着相关工具的放开,可以期待未来各种不同类型的α策略将会雨后春笋般涌现。
随着养老基金入市、社保基金、保险公司以及未来的QFII逐渐进入国内A股市场,整个资本市场的机构化趋势在不断地加快。机构资金追求每年都有绝对收益,而量化对冲策略追求“大容量、低换手、低回撤”,刚好满足了机构资金对大盘的波动的规避,相对收益比较稳定的要求,也适合资金的长期投资。可以预见,量化投资将会越来越在国内的资本市场发挥更大的作用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08