量化投資發展及現狀分析范文

本站小編為你精心準備了量化投資發展及現狀分析參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

摘要：隨著我國證券市場的發展和技術的成熟，量化投資已經成為基金經理決策的重要工具之一。通過對量化投資在我國和國外的發展，以及對量化投資模型的發展進程和現狀進行梳理總結，最后對未來量化投資在我國的發展前景進行了分析和展望。

關鍵詞：量化投資；發展趨勢；中國；現狀

現資理論經過了幾十年的發展，投資組合管理可以分為被動管理和主動管理兩種方式。被動管理也叫指數化管理，目的是跟蹤某個基準股票指數，使投資組合業績與基準業績準偏離最小。主動投資管理重要的是依賴于投資者對于市場和個股的主觀判定，一般情況需要投資者對潛在公司有非常深刻的認識，包括公司的企業構造，經營狀態，財務狀態，行業周期等等方面，特別依靠投資者的知識局限和眼光，非常考驗投資者的專業知識。定量投資是投資管理常用的方法。定量投資管理是根據能夠獲取的公開數據，基于數學或者統計或者物理的方法，建立定量模型對股票進行評判并依此進行投資決策，前沿投資模型囊括了各行業的尖端模型，包括語音識別，圖像識別，人工智能等領域。定量管理本質是統計套利，關注的是因子（共性），而非股票（個性）。基本假設包括：（1）市場大多是有效的；（2）純套利機會不存在；（3）定量分析創造統計上的套利機會；（4）定量分析以有效的方式結合所有可能獲得的信息；（5）定量模型應該基于合理的經濟理論；（6）定量模型應該反映持續穩定的模式；（7）證券投資組合與基準的偏差只有當不確定性足夠小時才是合理的。

1量化投資概念

簡略來說，量化投資是指應用計算機技術與數學建模等方法，來實現投資理念和投資策略。量化投資與傳統投資的差別在于依賴數學模型和數據來找尋投資標的，實行投資策略，尋求穩固而連續的收益。量化投資在西方投資界被稱為是傳統投資哲學的“投資革命”，經過40多年的發展已經被證明為可以持續獲得超額收益的有效方法。量化投資與傳統投資模式在理念方面是相似的，他們都是基于市場非有用或弱有用的理論基礎，試圖克服市場而獲取超額收益。

1．1國外量化投資發展

國外量化投資的發展可大致分為三個階段。第一階段是萌芽階段，1952年馬克維茨博士提出的投資組合理論第一次使得風險和受益數量化，代表理論領域量化投資的萌芽。1971年巴克萊公司發行了第一只量化基金，標志著量化投資在實踐領域開始應用；第二階段是緩慢發展階段，從20世紀80年代到1995年，由于技術等方面的局限性，量化投資在國外并沒有突破性的發展；第三階段是飛速發展階段，隨著信息技術的發展進步，量化投資在技術支持下才開始飛速發展。到目前，定量投資的方法已被廣泛使用，指數類投資和主動投資基本都采用定量投資。

1．2我國量化投資發展

與西方國家相比，我國在量化投資方面起步較晚，而且由于市場的非有效性，投資者的專業性不強，導致許多投資行為的非理性，使得投資者對于信息的反應難以預期，可能發生反應不足和反應過激等情況。另外，經濟政策對于我國股市的影響也不容小覷。我國股市的波動多與經濟政策高度相關，而經濟政策對于股市的影響程度也是難以準確預估。除此之外，目前國際經濟形勢的動蕩、國際大宗商品價格的波動等因素許多都是前所未有的，因此對于股市的沖擊程度也難以評估。綜上所述，我國量化投資與國外量化投資差異較大，發展仍處于探索期。

2量化投資模型發展

量化投資是數理工具在金融領域的應用，是金融學與數學的結合應用的方法。因此本部分從數理模型角度梳理量化投資的發展。

2．1均值方差模型

1952年Markwiz發表的“投資組合選擇”一文奠定了現資組合理論的基礎，打破了以往對于投資組合只有定性分析而缺乏科學性的定量分析的局面。Markwiz提出用證券平均收益率測度收益，用收益率的標準差測度風險，最終得出通過投資組合可以有效降低投資風險的結論。馬克維茨投資組合理論的基本假設為：（1）投資者傾向于規避風險，期望預期收益最大化；（2）投資者根據收益率的期望與方差來確定投資組合；（3）投資者處于同一單期投資期。以期望收益E來衡量證券收益，以收益的方差δ2表示投資風險。資產組合的總收益用各個資產預期收益的加權平均值表示，組合資產的風險用收益的方差或標準差表示，則馬克維茨模型如下：式中：rp———組合收益；ri、rj———第i種、第j種資產的預期收益率；wi、wj———資產i和資產j在組合中的權重；δ2（rp）———組合收益的方差即組合的總體風險；cov（r，rj）———兩種資產之間的協方差。根據馬克維茨模型，構建投資組合的合理目標是在給定的風險水平下，形成具有最高收益率的投資組合，即有效投資組合。此外，馬克維茨模型為實現最有效目標投資組合的構建提供了最優化的過程，這種最優化的過程被廣泛地應用于投資組合管理中。

2．2CAPM模型

在馬克維茨的均值方差模型的基礎上，Sharpe等人（1964）將其進行簡化處理，使得計算提速十倍以上，在當時不是很發達的技術水平下，大幅提升了計算效率，建立了CAPM（CapitalAssetPricingModel）資本資產定價模型。CAPM模型后來被廣泛應用于財務管理和投資決策領域。資本資產定價模型提出用β系數衡量投資組合收益率與市場收益率的關系，投資組合的收益率與市場組合相關。CAPM模型公式如下：

2．3三因素模型與多因素模型

Fama，French（1992）將投資組合的收益進行了更加詳細的分解，并基于公司規模、超額收益、賬面市值比建立了更為全面的線性模型。因為投資者承擔高風險一定要求高收益，因此公司規模與組合收益率負相關，賬面市值比與組合收益率正相關，印證了風險———收益理論。三因素模型是CAPM模型的一個拓展，也是對APT模型的應用，三因素模型剛剛提出時能夠解釋大部分股票的市場表現。但是隨著越來越多不能被其解釋的異象出現，學者們開始思考用更全面的模型來解釋市場，業界和學界深度挖掘股票特性，從基本面，技術面，市場情緒，宏觀周期等等各方面來挖掘未被市場利用的有價值信息，以求獲得超越基準的收益。多因子模型根本假設是個股收益可以被個股承當的種種因子來詮釋，個股逾額收益為市場對各類因子的收益補償之和。多因子模型相比于傳統的主觀投資管理更穩健，其中最具代表性的文藝復興科技過去幾十年保持著29％的年化收益。多因子模型的公式如下：常用的因素包含這幾大類：（1）估值類指標。如PE，PE較低的股票往往在同行業中認為價值被低估，基本面沒有問題的情況下，此類股票很可能會有超額表現；（2）紅利類指標。用以衡量公司的經營狀態，更為貼切的反映公司的紅利能力，如ROA、ROE；（3）新興的因素。包括情緒類因子，比如衡量市場多空氣氛對比的指標，衡量買賣人氣的指標，衡量投資者信心的指標等等。納入收益預測模型的因子數越多，超額回報越豐厚，同時，因子模型也有弊端，當選擇的因子不具有預測作用卻被納入模型時，會降低模型的準確度，所以，我們對納入回歸方程的每一個因子都要細致的檢驗。多因子本質上是對于股票的特征刻畫，通過觀察股票過去各階段的收益和對應因子的特征總結其因果關系或者相關關系，然后建立對應模型。多因子模型經過多年的發展實際上已經不再是簡單的統計學建模，而是綜合了各學科前沿高端預測方法的高級建模，建模水平和基礎信息的有效程度決定了收益競爭水平。

3量化投資在我國的現狀

3．1參與的投資者

現代量化投資交易多為高頻交易，且交易金額一般較大，交易費用較高，另外量化投資者要有高的金融專業素養和數學基礎。因此若想通過量化投資獲得穩定的高收益，只有機構投資者有這樣的資金量和專業水平。所以目前量化投資主要應用于期貨公司、證券公司、私募基金等，其中以私募基金為主要投資機構。個人投資者基本難以參與，因為高頻交易使得交易成本較高，資金量少的情況下收益無法覆蓋交易成本。

3．2具體操作方法

目前我國應用量化投資最多的領域當屬股指期貨，因股指期貨的交易規則為T＋0，十分契合量化交易高頻、持倉時間短的特點。在期貨市場中，量化投資方法主要分為四大類：阿爾法策略、趨勢策略、套利交易策略和高頻交易策略。阿爾法策略的使用者利用股指期貨與現貨之間的組合，獲取超越市場收益的阿爾法收益；使用趨勢策略的投資者首先進行技術分析，利用模型對未來股價進行預測，根據預測做出相應的操作從而獲取收益；套利策略使用者通過統計方法等來實現低買高賣從而獲利；高頻交易投資者則是利用股指期貨市場價格的波動進行高頻快速的交易獲取收益。

3．3對中國資本市場的影響

量化投資頻繁交易、交易金額大的特點，擴大了整個市場的交易量，使得金融資產的流動性增強，增加了市場的活力，也對其他交易方式的交易量有促進作用。另外，量化投資也有調節市場的作用。因為量化交易中的套利策略使用的較為廣泛，因此只要市場上的價格稍微偏離真正的價值，套利交易便會迅速反應直到價格回歸價值。所以量化交易可以迅速調節市場價格，使得價格的有效性提升。

4量化投資在我國的發展前景

在西方較發達的金融市場中，量化交易占據全部交易量的70％，相比之下我國的量化投資仍處于起步的階段。因此量化交易在我國的發展前景樂觀，將會有更多的金融工具更精密的投資模型出現，量化投資發展將呈現更多的多元化。這種預測基于以下幾點：首先，我國資本市場發展時間尚短，只有20年的時間，因此不可避免地存在市場規范性差、投資者專業程度普遍較低等諸多問題。但是在這種弱有效性市場中，獲取阿爾法收益的可能也更大，潛力更強。除此之外，目前國內資本市場上使用傳統的定性投資方法的投資者占多數，而量化投資者較少，意味著量化投資的機會更多，競爭者更少。例如，2010年股指期貨在我國的出現，使得量化投資在我國的優勢性更加突出明顯。另外十八屆三中全會后，利率、匯率市場化的進程穩步推進，預期我國的量化投資將有更好的政策支持。最后，隨著我國證券市場的發展，大數據、云計算等技術的廣泛使用，將給量化分析更大的發展平臺，為量化投資者提供更加有力的技術支持。因此，量化投資在技術紅利和政策紅利的支持下，將會顯現出傳統投資分析所不具有的魅力，得到更加廣泛的運用。

參考文獻

［1］宣云云．量化投資策略及其績效分析實證研究［D］．大連：東北財經大學，2014．

［2］郭喜才．量化投資的發展及其監管［J］．江西社會科學，2014，（3）：58－62．

［3］張鑫．量化投資發展趨勢及其對中國的啟示［J］．中國商論，2018，（1）：31－32．

［4］何亞莉．論量化投資對中國資本市場的影響［J］．現代商貿工業，2016，37（19）：120－121．

［5］王冰，李想．淺議量化投資在國內市場的發展［J］．經濟視角（下旬刊），2011，（3）：46－47．

作者：趙佳藝 單位：西安高級中學