数量化投资理论与技术

数量化投资理论与技术TheoryandTechnologyofQuantitativeInvestment2010-10-62内容提要引言数量化投资理论现代金融理论的数量化数量化投资及其产品数量化投资技术估值与选股资产配置与组合优化基于指数预测的时机选择基于行为金融的投资策略程序化交易及算法交易绩效评价技术数量化投资在中国的应用2010-10-63引言2010-10-64投资投资、理财与投机：品种与方式基本分析与技术分析传统投资与数量化投资投资管理目标设计与调整资产配置：投资组合及其优化效率评价：风险与收益投资及其管理（Investmentandmanagement）？2010-10-65+_0理财曲线投资曲线投资曲线与理财曲线银行存款2010-10-66投资理财“战胜”通货膨胀只有“战胜”通货膨胀，才能使您的财富保值，乃至不断增值。投资理财就是我们寻求的秘密武器，长期来看，如果您的资产收益率超过通胀率，您的资产才能确保安然无恙。1980-2004美国各资产类别的年均收益率通胀前的名义收益率扣除通胀的实际收益率股票13.53%9.47%投连险成长类型的共同基金12%左右*8.43%债券9.57%5.66%现金等价物6.51%2.71%持有现金0.00%-3.57%*来源：1990-1999年，美国权威共同基金评估机构MorningStar2010-10-67青年期20-30岁有能力承担较高风险配置较高比例的流动性好的风险类产品较少配置债券类产品壮年期30-50岁现金流充足，财务负担增加考虑中长期（3年以上）投资风险类产品债券类产品保持流动性老年期50岁以后控制风险为首要目标配置较高比例债券类产品较少比例投资周期在3年以上的风险产品不同人生阶段，不同投资组合2010-10-68投资“魔戒”：贪婪和恐惧在投资过程中，您会发现，坚持一个长期的投资计划相当不容易。这源于人类的两大情绪：恐惧和贪婪。市场下跌的时候，哀声一片，害怕亏钱的心理往往会让您改变长期投资计划；市场飙升时，似乎人人都能一夜暴富，贪婪的心理可能会驱使您为了追求更多的收益而承担过高的风险。2010-10-69投资管理发展趋势：技术优化降低运作成本，提升竞争优势，以更好的业绩回报投资者，这是投资管理永恒的主题。2005年股改以来，随着我国资本市场市值的迅速扩大、上市公司数量的急剧增加，以及QDII陆续出海，如何在众多的境内外上市公司中迅速、有效地选择投资目标，降低调研和投资成本，更科学地分配规模庞大的资产，成为机构投资者面对的新问题。因此，投资管理技术优化迫在眉睫。2010-10-610数量化投资（QuantitativeInvestment）？数量化投资在基金、保险资产、QFII、QDII等机构投资者中的应用大大增加，在基本面投资的基础上应用数量化策略,成为投资经理共同关心的问题。数量化投资技术覆盖投资的全部流程，从量化选股、资产配置、组合优化、交易执行，到风险控制、绩效评估等环节都可以看到量化投资技术的身影；越来越多的投资经理也在采用计算机模型来选股、择时、构建组合、优化组合、风险管理等，以此来提高投资收益。数量化投资技术正成为投资领域发展的新趋势。2010-10-611一、数量化投资理论2010-10-6121.现代金融理论的数量化历程现代金融理论是随着金融市场的发展而不断成熟起来的,其显著的特征是不断在金融经济学中引入数量化的理论与方法,用它们来研究金融风险防范与控制、资本市场的运营、资本资产的结构与定价。以EMH为基础,通过运用各种数理工具,已建立起了一套比较完整的体系，形成了一门新的学科,称为“金融数学”(MathematicsofFinance)。2010-10-6131.1二十世纪50～60年代Markowitz于1952年建立的均值—方差模型,第一次把数理工具引入金融研究。在Markowitz工作的基础上,Sharpe(1964)、Litner(1965)、Mossin(1966)研究了资产价格的均衡结构，导出了资本资产定价模型(CapitalAssetPricingModel,CAPM),已成为度量证券风险基本的数量化模型。随后,CAPM形成了度量金融投资领域投资绩效的理论基础。Samuelson(1965)与Fama(1965)的有效市场假说(EMH),EMH构成了60年代以来证券理论研究的基石。2010-10-6141.2二十世纪70～80年代20世纪70年代,随着金融创新的不断进行,衍生产品的定价成为理论研究的重点。1973年,Black—Scholes建立了期权定价模型,实现了金融理论的又一大突破。该模型迅速被运用于金融实践,使金融创新工具的品种和数量迅速增多,金融市场创新得到空前规模的发展。此后,Ross(1976)建立了套利定价理论(ArbitragePricingTheory,APT)。在投资实务中，多因素定价（选股）模型可以看作是APT理论最典型的代表。2010-10-6151.3二十世纪80～90年代二十世纪80年代,金融创新进入鼎盛时期，诞生了所谓的“国际金融市场四大发明”,即票据发行便利（NIFs）、互换交易、期权交易和远期利率协议。金融理论的一个新概念—“金融工程”也诞生了。随后，金融工程作为一个新的学科从金融学独立出来。20世纪90年代以来风险管理是对金融机构管理的中心论题。最著名的风险管理数学模型是VaR模型，这种方法已被全球各主要的银行、公司及金融监管机构所接受,并成为最重要的金融风险管理方法之一。股票市场一系列经验研究发现了与有效市场理论不相符合的“异常现象(Anoma1ies)”，例如，日历效应、股权溢价之谜、期权微笑、封闭式基金折溢价之谜、小盘股效应等等。面对这一系列金融市场的异常现象，研究者放松“理性”的严格假设，吸收心理学的研究成果，研究股票市场投资者行为、价格形成机制与价格表现特征，形成了具有重要影响力的学术流派—行为金融学。2010-10-6161.4二十世纪90年代末以来非线性科学的研究方法和理论，极大地丰富了金融科学数量化的手段和方法论的研究。不仅在金融理论研究方面开辟了崭新的非线性范式的研究领域,而且在金融实践和金融经验上也取得累累硕果。DoyneFarmer(多因·法默)和NormanPackard(诺曼·帕卡德)不仅在系统地表述混沌理论的结构方面做出了主要贡献,而且还使用不同的方法,比如，遗传算法、决策树、神经网络和其他非线性回归方法等建立数理模型。非线性科学的研究方法和理论,为数量化投资理论提供了最有力的研究武器。2010-10-6172.数量化投资及其产品2.1数量化投资的起源数量化投资策略从20世纪70年代开始兴起，以1971年美国富国银行（WellsFargo）发行跟踪纽约证券交易所1500只股票的指数基金为标志。特别是最近30年来，随着计算机处理能力的提高，我们看到越来越多的物理学家和数学家被华尔街雇佣，基金经理也开始依靠电脑技术来分析、评估、筛选股票。数量化投资的应用产品主要包括对冲基金、指数基金和量化共同基金。数量化投资产品的发展历程：对冲基金率先破壳，而指数基金紧随其后，到现在的量化共同基金的稳健发展。2010-10-618对冲基金hedgefund是投资基金的一种形式，属于免责市场(exemptmarket)产品。对冲基金采用各种交易手段(如卖空、杠杆操作、程序交易、互换交易、套利交易、衍生品种等)进行对冲、换位、套头、套期来赚取巨额利润。对冲基金大多数都是采用数量化的分析工具盒方法进行资产的筛选和交易。进入21世纪之后，计算机技术的飞速发展，为数量化投资提供了更为良好的平台。2010-10-6192.2数量化投资的深度分析文艺复兴科技公司(RenaissanceTechnologies)的詹姆斯.西蒙斯(James.H.Simons)是华尔街最成功的对冲基金经理之一，他是纽约州立大学石溪分校数学系的前系主任，率领一批数学家、物理学家和统计学家，运用数量化的方法进行投资，在华尔街获得巨大成功。西蒙斯的基金自1988年后年收益率达到35%，超过了巴菲特。西蒙斯对其投资方法刻意保密。迄今为止人们只知道，他的大奖章基金的赚钱方法是：针对不同市场设计数量化的投资管理模型，并在全球各种市场上进行短线交易。2010-10-620不是“黑盒子”数量化投资是基于对市场深入理解而形成的合乎逻辑的投资理念和投资方法。有一套规范而透明的做法，并采用科学、公正而理性的方法对市场进行研究并制定适应市场状况的投资模型和投资策略，并不断进行调整和优化。海外数量化投资的经验是数量化投资模型90%考虑的是基于基本面因素，同时考虑市场因素、技术因素等。数量化投资是基于市场非有效的或弱有效理论的一种主动型投资策略。基金经理可以通过对个股、行业及市场的驱动因素进行分析研究，建立最优的投资组合，试图战胜市场从而获取超额收益。数量化主动投资策略以正确的投资理念为根本，通过基本面分析，以全市场的广度、多维度的深度视角扫描投资机会，在中国市场的应用将更显其优势。2010-10-621投资模型不是一切数量化投资不是靠一个投资模型就能一劳永逸，也不是使用一个模型就能解决一切问题，更不是一个模型就能胜任任何市场状况。数量化投资模型只是一种工具、一种方法、一种手段去实现成熟而有效的投资理念，并不断因应投资理念的变化、市场状况的变化而进行修正、改善和优化。我们需要建立很多的数量化模型，比如选股模型、行业配置模型、择时模型、交易模型、风险管理模型及资产配置模型等等。同时，数量化投资模型都必须经历不断的跟踪检验、优化、实证等等过程。我们知道数量化投资是一个不断改进的过程，数量化投资中最重要的就是投资者的投资思想，包括对投资的理解、理念、经验，所以模型都是建立在这些投资思想上。量化只是一种方式和工具，正是采用这种工具和方法来获取经验或者检验经验。2010-10-622捕获大概率数量化投资模型着重考虑对资产未来收益的估计和辨别，而且主要包括对个股、行业等估计的准确性。在确定投资品种后，数量化投资策略需要考虑具体的交易策略和风险控制策略等方面。较好的交易策略能最大程度的降低交易成本（包括佣金、税费及冲击成本等）。交易策略主要解决的是冲击成本问题。数量化投资需要综合考虑资产的鉴别（个股选择、行业配置、资产配置等）、交易（包括择时）和风控（包括对风险收益的平衡等）等方面因素，寻找到成功概率最大的投资组合，达到收益最大化。2010-10-6232.3数量化基金（QuantitativeFundsorQuantFunds）Bloomberg认为数量化基金通过数理统计分析，选择那些未来回报可能会超越基准的证券进行投资，以期获取超越指数基金的收益。Lipper认为数量化基金的投资行为较少考虑公司的具体商业操作，而更多的考虑公司股票在市场上的表现。Investopedia认为，基于量化方法选股的投资基金即为数量化基金。它通过计算机模型判断某个投资行为是否具有吸引力。其最终的买卖决策完全依赖于数量化模型。Profitfund认为数量化基金通常会对市场行为建立计算机化的统计模型，基于数理统计分析对组合进行管理。可以看出，Bloomberg和Lipper的定义相对比较广义，只是强调在投资的过程中使用了数量化方法；而Investopedia和Profitfund的定义相对狭义，除了强调投资过程中使用数量化方法外，还强调投资决策是定量化的。2010-10-624数量化基金的发展2010-10-625二、数量化投资技术2010-10-626一个典型的投资流程2010-10-6271.估值与选股公司估值方法是上市公司基本面分析的重要利器，在“基本面决定价值，价值决定价格”基本逻辑下，通过比较公司估值方法得出的公司股票理论价格与市场价格的差异，判断股票的市场价格是否被高估或者低估，从而寻找出被价值低估或价值被高估的股票，指导投资者具体投资行为