量化投资

金融术语

量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，全球排名前四以及前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。

概念举例

量化投资区别于传统的定性投资的鲜明特征就是模型，定性投资管理较依赖对上市公司的调研，以及基金经理个人的经验及主观的判断，而定量投资管理则是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。打个比方，定性投资更像中医，更多地依靠经验和感觉来判断病在哪里；定量投资更像是西医，依托于医学仪器，即依靠模型来判断。

四大特点

其实，定量投资和传统的定性投资本质上是相同的，二者都是基于市场非有效或是弱有效的理论基础，而投资经理可以通过对个股估值，成长等基本面的分析研究，建立战胜市场，产生超额收益的组合。不同的是，定性投资管理较依赖对上市公司的调研，以及基金经理个人的经验及主观的判断，而定量投资管理则是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。

纪律性

所有的决策都是依据模型做出的。我们有三个模型：一是大类资产配置模型、二是行业模型、三是股票模型。根据大类资产配置决定股票和债券投资比例；按照行业配置模型确定超配或低配的行业；依靠股票模型挑选股票。纪律性首先表现在依靠模型和相信模型，每一天决策之前，首先要运行模型，根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。

有人问，模型出错怎么办。不可否认，模型可能出错，就像CT机可能误诊病人一样。但是，在大概率下，CT机是不会出错的，所以，医生没有抛弃CT机，我的模型在大概率下是不出错的，所以，我还是相信我的模型。

纪律性的好处很多，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。纪律化的另外一个好处是可跟踪。定量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。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。

我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的，我会打开系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、动量上、技术指标上的得分情况，这个评价是非常全面的，只有汇总得分比其他得分要高才有说服力。

系统性

具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型；其次是多角度，定量投资的核心投资思想包括宏观周期、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；再者就是多数据，就是海量数据的处理。

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，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量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，拓展更大的投资机会。

套利思想

定量投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资经理大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票；与定性投资经理不同，定量基金经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。

概率取胜

这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是依靠一组股票取胜，而不是一个或几个股票取胜。

全球市场

首先，从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，2018年全球排名前四以及前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，而且进入2019年由量化及程序化交易所管理的资金规模进一步扩大。第一名，桥水基金1629亿美金；第二名，AQR，1138亿美金；第三名，文艺复兴科技，601亿美金；第四名，Two Sigma，388亿美金；第六名，D.E Shaw & Co.，312亿美金。

其次，从就业人员的薪资水平来看，全球超70%的资金交易用计算机或者程序进行，其中一半是由量化或者程序化的管理人来操盘。在国外招聘网站搜索金融工程师(包括量化、数据科学等关键词)会出现超过33万个相关岗位。

第三，从高校的培养方向来看，已有超过450所美国大学设置了金融工程专业，每年相关专业毕业生达到1.5万人，市场需求与毕业生数量的差距显著，因此数据科学、计算机科学、会计以及相关STEM（基础科学）学生毕业后进入金融行业从事量化分析和应用开发的相关工作。

投资策略

量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。

量化选股

量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类

举例：

量化择时

股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立，股票价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中，存在经典线性相关之外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因此存在可预测成分。

股指期货

股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同（但相近）类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为，股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。

商品期货

商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面：

（1）相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价。

（2）由于价格的波动性，价格差价经常出现不合理。

（3）不合理必然要回到合理。

（4）不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。

统计套利

有别于无风险套利，统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利在方法上可以分为两类，一类是利用股票的收益率序列建模，目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha收益，我们称之为β中性策略；另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。

期权套利

期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约，希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样，是多种相关期权交易的组合，具体包括：水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。

算法交易

算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易，它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。

资产配置

资产配置是指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。

它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限，将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上，通过比较不同资产类的统计特征，建立数学模型，进而确定组合资产的配置目标和分配比例。

国内市场

国内量化投资规模大概是3500到4000亿人民币，其中公募基金1200亿，其余为私募量化基金，数量达300多家，占比3%(私募管理人共9000多家)，金额在2000亿左右。中国证券基金的整体规模超过16万亿，其中公募14万亿，私募2.4万亿。

前景

随着20世纪80年代以来各类证券和期权类产品的丰富和交易量的大增，华尔街已别无选择，不用这些模型，不使用电脑运算这些公式，他们便会陷于困境，自招风险。1997~1998年亚洲金融危机，市场暴跌，量化投资的算法交易也起到了同样的坏作用。此外，始于2007年的金融危机中，量化投资也未能幸免。时过境迁，2011年，量化基金再次表现优异。

稍微接触到资本市场的人，大都听说过基本面投资和价值投资，而对于这方面的天才人物“股神”巴菲特，更是几乎家喻户晓，妇孺皆知。他以企业财务报表的分析见长，擅长挖掘企业的内在价值，一旦买入便长期持有，持续获得稳定高额收益，为股东创造了丰厚利润，无人能及。

相比之下，与价值投资同等重要的量化投资——即借助数学、物理学、几何学、心理学甚至仿生学的知识，通过建立模型，进行估值、择时及选股，则没有那么幸运——在大多数人眼里，量化投资是一个神秘的领域，深不可测，玄奥无比，令人望而却步。世人皆知巴菲特，而对于号称最能赚钱的基金经理人、在20年的时间里创造了年均净回报率高达35%惊人传奇的量化投资大师西蒙斯，却只能成为少数人的专属。

量化投资看似神秘，但并不古老。它从70年代开始逐渐兴起，90年代才大行其道。之所以如此，是因为量化投资有其诞生的特定土壤，需要一系列的条件方能破土而出，这些条件其实相当苛刻。

很难想象，量化投资技术并非发端于华尔街，而是肇始于学术象牙塔里的少数“怪才”，他们长期不被正统的经济学所接受，甚至遭到排斥，因此处境艰难。1952年3月发表“投资组合选择”论文、提出现代财务和投资理论最著名洞见的马克维茨，以该理论参加博士答辩，竟然战战兢兢差点未获通过。1990年10月，这些人中有三位获得诺贝尔经济学奖，当时局外人很少有人清楚为什么他们能够得此殊荣；而三人中的其中一位则将他们的获奖比作“芝加哥业余球队赢得了世界杯”。

但是，没有来自象牙塔的现代金融理论，便没有量化投资的兴起。马克维茨的投资组合理论，提出了风险报酬和效率边界概念，并据此建立了模型，成为奠基之作。托宾随后提出了分离理论，但仍需要利用马克维茨的系统执行高难度的运算。

夏普1963年1月提出了“投资组合的简化模型”，一般称为“单一指数模型”。马克维茨模型费时33分钟的计算，简化模型只用30秒，并因节省了电脑内存，可以处理相对前者8倍以上的标的证券。1964年，夏普又发展出资本资产定价模型(CAPM)，这是他最重要的突破，不仅可以作为预测风险和预期回报的工具，还可以衡量投资组合的绩效，以及衍生出在指数型基金、企业财务和企业投资、市场行为和资产评价等多领域的应用和理论创新。

1976年，罗斯在CAPM的基础上，提出“套利定价理论”(APT)，提供一个方法评估影响股价变化的多种经济因素。布莱克和斯克尔斯提出了“期权定价理论”。莫顿则发明了“跨期的资本资产定价模型”。

有趣的是，不少人最初并非经济学家，如巴契里耶和布莱克原先是数学家，夏普则从事医学，奥斯伯恩为天文学家，沃金与坎德尔是统计学家，而特雷诺则是数学家兼物理学家。他们转行都是被金融市场研究所深深吸引，沉迷于其中的无穷魅力。

然而，仅有现代投资（行情股吧买卖点）理论的建立，及各类模型的完善与推陈出新，并不会直接催生出量化投资，它还需要其他几个重要前提条件，比如机构投资者在市场中占据主导，电脑技术足够发达，以及传统华尔街投资家的傲慢被市场击溃转而被迫接受新的投资理念。

量化投资不会出现在个人投资者为主的时代。个人投资者既缺乏闲暇的时间，也普遍无此能力。随着退休基金和共同基金资产的大幅增加，它们成为市场上的主要机构投资者，并委托专业机构进行投资操作。管理大规模资产，需要新的运作方式和金融创新技术，同时专业的投资管理人也有能力和精力专注地研究、运用这些技术。

没有发达的电脑技术，量化投资也将成为无源之水，无米之炊。在电脑革命发生前，根本无法根据上述模型进行运算。1961年，与马克维茨共同获得1990年诺贝尔奖的夏普曾说，当时即使是用IBM最好的商用电脑，解出含有100只证券的问题也需要33分钟。当今，面对数不胜数的证券产品，以及庞大的成交量，缺了先进电脑的运算速度和容量，许多复杂的证券定价甚至不可能完成。

量化投资在不经历市场的崩盘，傲慢投资者的自信未被摧毁之前，不会盛行。比较早的时候，华尔街对学术界把投资管理的艺术，转化成通篇晦涩难懂的数学方程式一直持有敌意。他们认为，投资管理需要天赋、直觉以及独特的驾驭市场的能力，基金经理可以独力打败市场，而无需依靠那些缺乏灵魂、怪异的数学符号和缥缈虚幻的模型。在美国，70年代初期表现最佳的基金经理人从未听过贝塔值，并认为那些拥有数学和电脑背景的学者只是一群骗子。

1973~1974年美国债券市场和股票市场全面崩盘，明星基金经理人烟消云散，财富缩水堪比30年代大萧条。当时，颇有先见的投资顾问兼作家彼得·伯恩斯坦认为，必须采用更好的方法管理投资组合，并创办了《投资组合》杂志，一出刊便获得成功。此后，随着80年代以来各类证券和期权类产品的丰富和交易量的大增.量化投资光彩炫目，但也具有魔鬼般的力量。它时而风光无限，但也常常坠入深渊。

1987年10月大股灾，黑色星期一，当天股市和期货成交量高达令人吃惊的410亿美元，价值瞬间缩水6000亿美元。很多股份直接通过电脑而不是经由交易所交易。一些采用投资组合保险策略的公司，在电脑模式的驱使下，不问价格机械卖出股票。很多交易员清楚这些投资组合会有大单卖出，宁愿走在前面争相出逃，加剧了恐慌。针对整个投资组合而非单个证券，机械式的交易，电脑的自动操作，使得这种量化投资出现助跌之效，大量的空单在瞬间涌出，将市场彻底砸垮。

在此次亚洲金融危机中，著名的长期资本管理公司，这家来自学术象牙塔的怪才充斥、主要运用量化投资技术的对冲基金，曾经在市场上呼风唤雨、无往不利，但偏偏遭遇俄罗斯国债违约这一小概率事件，陷入破产之境，迫使美联储集华尔街诸多投资银行之力，加以救助。此外，始于2007年的金融危机中，量化投资也未能幸免。

虽然麻烦不断，但量化投资依然必要且有效。要知道，在本次金融危机发生前，量化基金的表现连续8年超过其他投资方式。当然，挫折也会带来量化投资技术的更新和完善，比如在模型中设定新的变量，尤其是加入以往并未包含的宏观经济参数。时过境迁，2011年，量化基金再次表现优异。虽然量化投资能否就此再度复兴仍属未知，但由本文先前的讨论，漫漫历史长河，此一趋势已不可逆转，量化投资依然拥有光明的未来。

德意志银行的董事总经理、全球量化投资主管罗崟先生在激烈的竞争中脱颖而出，夺得全球最权威的《机构投资者》期刊2011年美国和欧洲量化分析第一名的佳绩。在华尔街40余年排名史上，罕有华人获此殊荣。《金融时报》慧眼识金，就此专门做了访谈，并嘱我就量化投资写篇评论。我欣然命笔，并借此祝愿量化投资在中国的资本市场上，能够早日生根。

投资风险

市场上，针对不同的投资市场，投资平台和投资标的，量化策略师按照自己的设计思想，设计了不同的量化投资模型。这些量化投资模型，一般会经过海量数据仿真测试，模拟操作等手段进行试验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化。但是潜在的风险，可能来自以下几个方面：

第一：历史数据的完整性，行情数据的完整性都可能导致模型对行情数据的不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失效，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等。这一点是量化界最难克服的。

第二：模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。

第三：网络中断，硬件故障也可能对量化投资产生影响。

第四：同质模型产生竞争交易现象导致的风险。

第五：单一投资品种导致的不可预测风险。

规避或减小风险的策略包括以下几点：

1、保证历史数据的完整性。

2、在线调整模型参数，在线选择模型类型。

3、在线监测和规避风险。

4、严格利用最大资金回撤设计仓位和杠杆。

5、备份操作。

6、不同类型量化模型组合。

7、不同类型标的投资组合。

量化投资课程

开设学校：对外经济贸易大学

开设学院：统计学院

所属学科：金融学

课程名称：资产管理与量化投资方向

配备最强师资组合

对外经济贸易大学在职研究生享受与统招研究生一模一样的师资，均为硕导、博导。对外经济贸易大学校长施建军、统计学院副院长刘立新教授在该领域内享有很高声誉，均参与在职研究生授课。

课程特有国际性、前沿性、实践性

对外经贸大学自身国际化、前沿化特征显著，金融专业一直是对外经贸大学的优势学科，所设课程同样与国际金融市场接轨密切，如量化投资、统计套利、高频交易等。

课程将资产管理和量化投资技术紧密结合

课程讲授金融各行业资产管理业务的发展模式及运用，尤其是运用量化投资技术和程序交易进行资产管理：套利策略设计、投资方案实施、风险分析、市场预测等，旨在培养复合型的金融高级人才。

定期为在职研究生开展主题讲座论坛

邀请政府和业内知名专家举办系列关于经济金融政策分析、金融监管、金融市场投资、风险管理等方面专题讲座。如：贵金属市场投资、微量网量化投资、风险投资、投资银行、对冲基金、等专题。

课程背景

伴随着金融全球化的进程，以及我国金融市场的发展创新，利用多市场、多品种、多策略的综合投资和管理将成为未来资产管理、财富管理、风险管理、结构化产品设计的重要发展模式，尤其是运用量化投资技术和程序交易进行套利策略设计、投资方案实施、风险分析、市场预测等。

为适应政府、各类金融机构（银行业、证券业、保险业、期货业、信托业等）以及各类企事业单位对资产管理和投资分析人才迅速增长的需求，提高从事资产管理、金融市场投资、财富管理和养老金策划、社会保障等领域在职人员的专业理论水平，尤其是运用量化投资方法进行资产管理，对外经贸大学特开设金融学专业资产管理与量化投资方向在职研究生课程，旨在培养复合型专业化人才。

学员收获

资产管理已经成为我国金融市场的发展创新的重要领域，许多金融机构纷纷成立专门的资产管理公司以满足社会发展的需求，而资产管理不仅需要对于各类型资产的了解、应用，更重要的是基于经济金融的生态环境的变化进行综合的、动态的资产管理。

学员通过资产管理与量化投资方向的专业学习，不仅可以掌握运用金融产品及投资理论进行资产管理的方法和技术，而且可以通过不同金融市场的实务操作、案例分析、专题讲座了解现代资产管理的应用，掌握运用量化技术进行投资、融资、资产负债管理、财富管理的手段，为从事资产管理领域的工作提供必要的准备。

资产管理

1、随着国际国内金融市场的发展，现阶段资产管理已经成为我国金融市场发展创新的重要领域；

2、加大资产管理业务是金融行业扩大资产规模，增加收益的最好选择；

3、资产管理是企业追求长期稳定收益的必然选择；

4、资产管理是普通投资人（家庭、个人投资理财）最受益的选择方式；

5、资产管理是规范金融市场的有效途径，极大的降低市场的波动率；

6、资产管理业务是金融从业人员的激励和动力，促使金融从业人员优胜劣汰，优化金融团队；

7、政府支持、政策支撑：资产管理为社会、金融业、企业、个体等均带来巨大收益，自2012年开始政府大力支持，对其放宽政策，目的就是将此项业务坚定不移的开展下去。

报名条件：