日本量化投资

1.量化投资当真可以轻易撬动市场吗

光大交易失误导致市场波动的事件引起了大家的广泛关注。量化投资一时间成为众矢之的，但量化投资当真具备轻易撬动市场的力量吗？事实上，近些年，不论是在美国，日本，还是新兴市场（比如台湾）， 都出现过交易失误，或者某种策略引发市场波动的现象。人们或多或少把它们和量化投资联系起来，这种说法是值得商榷的。

在上市公司数目众多，海量信息充斥市场的时代，投资者需要一种能迅速有效地汇集各种数据，并进行客观分析的投资方法，量化投资是适应了时代的需求而应运而生的。作为一种投资手段，量化投资本身是中性的，真正起作用的是模型背后的人，是“地球上最美丽的花朵”----人的思维。

量化投资本身就包含了很多流派。有以基本面为主，持仓时间在几个月到一年左右的基本面量化；也有注重短期投资，持仓几天到几周，以识别各种形态，找出统计规律的统计套利；甚至日内交易数次甚至几毫秒交易一次，不持仓过夜的高频交易。在投资的资产类别上，有仅投资权益类资产的，也有跨资产类别的。从业人员结构上，基本面量化的以经济，

金融

会计的背景为主，而统计套利的以数学，物理，信号处理，统计等背景为主。在模型所用的编程工具上， 简单的比如Excel， 复杂的比如SAS, R, MATLAB, JAVA, C++，有的甚至为了追求计算速度， 直接将程序写在芯片上。

当股价出现异动时，各种类型的量化投资者会有不同的反应。基本面量化的投资者会忽略短期的波动，除非这种波动持续下去会导致基本面的变化；统计套利的投资者会面临两种选择，如果相信趋势会持续，就会跟上去做趋势（trend following），或者判断为某种噪音或扰动，很快会回到均衡（mean reverting），就会做反向。这种决策取决于各自的量化模型。做趋势的可能会放大波动，而做反向的反而会抵消这种波动。

具体到统计套利的使用上，主要以投资银行的自营盘和对冲基金为主。虽然套利机会稍纵即逝，需要迅速的执行，他们都有很严格的风险控制。比如，每个策略可以动用的资金量，杠杆比例，止损程度，等等。这些指标都是在实时动态监控，而不是仅仅为了满足盘后结算的需要。

笔者以前工作过的BGI，一直致力于基本面量化投资，其风险控制是非常严格的。每笔交易，从研究员检查模型，基金经理产生交易清单，复核，审批到交易员的执行，对交易进程的跟踪，交易成本的评估都有严谨的流程，并建立在统一的内部平台上。所以，这样的量化投资其核心是控制风险的基础上追求收益，并不具备操纵市场的能量。

作为一个新鲜事物，量化投资在中国备受瞩目，各方都给予了很高的期待。同样的，作为一种投资方式，如果使用不当，的确也会给我们带来新的挑战。我们应该扬长避短，不能将洗澡水和孩子一起泼出去。

2.量化投资是什么意思

量化投资是一种操作方法或操作理念，与其他各种“非量化”的方法并列。

量化也可以采取择时、趋势跟踪、超跌、强弱对冲等等投资模型。区别仅在于，量化投资会使用量化的行情和走势来进行买卖点决策，而不是传统的图形式行情。

量化投资是很广泛的一个概念，可以这么说，只要你不是简单地拍脑袋、或者是听消息进行的投资行为都可以叫量化投资，是不是瞬间没有了高大上的感觉？：） 最常见的，你通过MACD指标顶背离、底背离进行交易，也是量化投资，因为MACD指标是有严格数学公式计算出来的。同样，你根据财务指标选股，构建股票组合也是量化投资，因为你的决策基本是基本面数据； 这些都很“老土”，那么来点新的，通过多因子模型构建投资组合、然后每天用程序进行风险测算并自动调仓，用算法交易完成调仓动作的执行（比如一次性买200万股，总不能一单下去吧），这够“高大上”了吧，前提是你得有一套复杂而完善的系统支持。

3.量化投资是什么 如何做量化投资

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。

1·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

2·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。

3·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。

4·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。

5·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。

6·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。

7·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。

8·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。