量化投资：流动性vs波动性

香港中文大学金融财务MBA（FMBA）

2022-02-17 21:38 浏览量: 2369

量化投资

何佳 2022年2月16日

如今A股市场日交易量破万亿已经是常态。去年的一则“量化交易贡献A股一半交易量”的消息使得量化交易被推到了舆论的风口浪尖。去年9月，华西证券首席策略分析师李立峰认为，万亿交易量主要来自三个渠道：北上资金，约占20%；场内机构资金调仓，约占30%；量化交易，约占50%。不过，50%的数据很快就被否定。业内人士普遍认为，量化交易的比例在20%左右。有人拿美国数据说话，说美国的量化交易比例在70%，我们的量化交易还有很大的发展空间。

所谓“量化交易”，可以简单理解为把股票买卖操作交给机器。交给算法和程序。人们预先设计模型，调整参数，然后交给机器去做一切。简单地说，就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。

一、

量化交易的发展

量化投资已经有相当长的历史了，应该说现代金融理论的建立提供了量化投资的基础，开创了量化投资的基本模式。首只量化基金成立于上世纪70年代，在90年代到本世纪初增长快速。量化投资之王詹姆斯.西蒙斯管理的大奖章基金，自1988年成立后年均回报率达到38.5%，他也成为20年内最赚钱的基金经理。西蒙斯说，“我们完全停止了基本面分析，变成了一个彻底的、依靠模型的量化投资者”。现代金融理论研究的对象是金融定价体系，是所有金融资产风险和收益之间的横向关系。这就从根本上决定了大机构大量资金投资主要是要考虑资产配资，同时也给了机构量化投资用武之地。显然基本面分析并不是现代金融理念主要关注的事情，而所谓长期价值投资更是在现代金融理论提出前就有的理念。对于普通的个人投资者，要么就是把资金交给基金，要么就是选择自己喜欢的一些股票试试运气。

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二、

量化基金

从公募基金的角度看，被动型基金的作用是显然的，主要就是做静态资产配置，减少投资者的交易成本。投资者对主动型基金的期望就是其基金经理具备很强的择时和选股能力，但是要在复杂的环境中做到这些，对基金经理是极具挑战的，对投资者而言这种能力也是很难做出正确评估的。这些主动型基金经理的作用也是多年讨论的话题，主要就是他们的贡献是否使得市场在信息聚集方面更加有效，从而是否使得资本市场在资源配置方面更加有效，从而是否能够使得金融更好地服务实体经济。

相对于依靠人脑来进行投资判断，量化投资模型的可复制性要更强一些。真正有核心竞争力的量化基金应该是以私募基金的形式出现。主要原因是有核心竞争力的量化投资方法是一种知识产权，但是在金融业几乎没有产权保护一说。公募基金是以透明作为适应监管的基本条件，因此为了保护知识产权，有核心竞争力的量化投资基金只能选择私募基金作为运作模式，以私募基金之形式保护量化投资方法之产权。在这方面大奖章基金是一个典型的例子。这么多年来，西蒙斯一直对自己的投资模型是保密的，除了团队核心成员，没有人知道他们是怎么赚钱的，也没有任何其他基金能够复制他们的模型，用结果来反演也根本不可能。人们只能通过西蒙斯偶尔透露的一些言论来揣测他的投资理念。“我们关注的是那些很小的机会，它们可能转瞬即逝。这些机会出现之后，我们会做出预测，然后进行相应的交易。交易完成后，我们又对新的市场走势进行跟踪和评判，我们的预测也会做出相应的调整，投资组合进而也会跟着变化。我们整天做的就是这种事情，不停地买入、卖出。”、“我们的出发点不是某一个公式，而是市场数据，我们没有认为市场价格应该如何发展这样先入为主的观念。”这种投资策略后来被人们称为“壁虎式投资法”，是指在投资时进行短线方向性预测，同时交易很多品种，依靠在短期内完成的大量交易来获利。用西蒙斯的话说，交易"要像壁虎一样，平时趴在墙上一动不动，蚊子一旦出现就迅速将其吃掉，然后恢复平静，等待下一个机会。"

西蒙斯的成功被说成是市场并非有效的，这是对市场有效性的误解。市场有效是一种动态过程，需要有人去获取信息，而这种信息又会在市场中被有效传播，从而被反映在市场价格中。而西蒙斯的量化交易策略是一个黑箱，其他人根本无法猜透，更不可能模仿，当然也不可能反映在资产价格里面。西蒙斯雇佣了很多专家，这些专家几乎毫无任何金融方面的背景，包括数学家、物理学家、统计学家。这就更说明了他们是在另外一个信息空间操作，也许那个空间和股价折射的信息空间几乎没有交集。

当然，如果你的量化投资策略没有任何特殊性，或者说没有真正意义上的创新，那么你基本就不具备成为胜利者的可能性，因为简单的量化策略哪怕再加上人工智能，其进入门槛都是很低的，这就好比大学数学、C编程能力、英语都是金融人必备的基础。例如，有人指出买跌卖涨的量化策略在早期实施是有较高的回报的，但是随着这种策略使用的人越来越多，其回报就逐年降低。如果你的量化投资策略是众所周知的，也就是很透明的，那么公募基金也就可以用了，但是其回报率注定也不能持续很高。

三、

不透明带来的问题

相对于公募，私募基金是不太透明的，这也是有效的量化投资策略的载体。但是这种不透明也会带来严重的问题，所以加强对私募基金监管的呼声也是越来越高。每次由于恐慌导致股票市场大跌或者金融危机的背后都可能是信息传导机制失灵。这里我们讨论大家熟悉的1987年的黑色星期一。1987年10月19日，当天悉尼股市首先开市未见异动。香港时间早上10时，香港股市准时开市，恒生指数一开市即受纽约影响恐慌性下泻120点，中午收市下跌235点，全日收市共下跌420.81点，收市报3362.39 (下跌超过 10%)，各月份期指均下跌超过300点跌停板。受香港暴跌影响，各亚太地区股市全面下泻，效应如骨牌般随各时区陆续开市扩展至欧洲市场，并最终又回到纽约——道琼斯工业平均指数大幅下跌508点 (逾20%)。如果从信息传导机制失灵的角度去考虑问题，投资组合保险(Portfolio insurance)产品本身——一种量化交易策略——就是一个重要原因。投资组合保险产品，就是人们用看跌期权和股票可以构造一个投资组合保险。在80年代，当时市场上并没有可交易的看跌期权，但是有关期权的理论已经发展得很深入，期权定价的理论模型也已经推出，金融机构已经明白如何自己生产看跌期权。一种方法是动态复制看跌期权，有一个名称为LOR的公司就采取了这种方式，或者在市场上获取低成本可以制造看跌期权的原材料，然后通过加工把看跌期权制造出来，高盛在1989年开发的日经指数认股权证就属于此类。我们把δ定义为看跌期权价格变化相对于其标的资产价格变化的比率，随着股票价格的变动和时间的变化，δ值也在不断变化，而需要频繁调整的操作被称之为动态复制。在看跌期权的动态复制过程中，人们是通过同时卖空股票和买入债券而实现的。在市场下跌的时候，大量的因看跌期权复制所需要的股票卖空交易传递给市场的信息却是看空股票，从而造成市场进一步的恐慌和股票价格的下跌，也就是市场的信息传递出了问题，并且误导了投资者。另外在股市大跌时，动态复制看跌期权本身也发生了困难，从而使得组合保险的作用也不容易发挥。首先，股指的急剧下跌和下单的困难使得组合保险使用者不能根据动态复制看跌期权进行持续交易。其次，理论与实际期货价格的差异表明应用期货可能会带来基准风险。第三，隐含期权的波动表明，股价跌落加剧了预期的波动，而波动的加剧会导致看跌期权成本的上升。第四，动态交易策略使得对流动性需求大幅增加。在系统总结1987年股灾教训的基础上，美国推出了股票市场的熔断机制，也就是让投资者在恐慌的情绪爆发时可以冷静一下。也有人建议了“阳光下的交易”，就是尽可能地说明交易的目的，例如通过卖空股票的目的是复制看跌期权而不是看空市场，当然这是很难实现的，最后就是让动态复制看跌期权市场消亡完事。

四、

如何提高中国量化基金的核心竞争力

中国的私募基金和量化投资也在快速兴起。2009年以来，国内基金行业中一个新的品种逐渐进入投资者视野，即量化投资基金。嘉实量化阿尔法、中海量化、长盛量化等一系列冠以"量化投资"名称的基金面世。这种新的投资方式已从试水逐渐进入主流基金产品线。有关中国私募基金和量化投资的发展、作用和监管也一直是人们关注的问题。我们的量化投资基金产品同质化比较高，技术的透明度也很高，因此不少公募基金也用这些产品。

要提高中国量化基金的核心竞争力必须理解社会主义市场经济中的资本市场的基本问题。首先，国际投资界把新兴的资本市场中的股票视为另类投资产品，既不具备通常股票市场的风险收益特性。其次，中国社会主义市场经济中资本市场的风险特性又别具一格，尤其是政策风险的影响。第三，中国金融体系的主要矛盾，金融问题的全局性和渐进性改革的局部性间的矛盾，导致渐进性改革的结构性套利机会及其金融定价体系的严重扭曲。这几个基本点是私募基金和量化投资应该关注的，主要关注点应该是寻找定价体系扭曲部位和规律，寻找政策风险对冲策略等。量化投资基金要在理解中国资本市场的主要特点上，运用大数据、人工智能、复杂算法、高性能计算机等工具设计量化投资策略。

那么下一个问题就是私募基金和量化投资策略对中国的资本市场的贡献在哪里？一般认为他们的主要贡献是提供市场的流动性，但是与此同时也提高了市场的波动性。美国的股票市场从1987年的股灾以后，波动性也是越来越高，这和量化交易和高频交易的发展有关。我们市场的流动性应该也是在提高的，至少表现在交易量上，这和量化交易的快速发展有关。另外，我们这个市场散户比例较大，散户在市场上也很难赚钱。散户用小米加步枪应该是打不过武装到牙齿的量化基金的，一个可能的结果是越来越多的散户会吸取当韭菜被割的惨痛教训从而退出市场。我们的金融体系主要矛盾将长期存在，量化投资基金显然无法化解这个矛盾，也许正是因为如此，他们的活动将大幅提高市场的波动性。

何佳，中国第一个FMBA项目创始人，南方科技大学金融系创始人。美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院金融学博士，上海交通大学计算机与数学双硕士；现任山东大学讲席教授，浙江大学求是讲座教授，上海北外滩金融研究院院长；曾任中国证监会规划发展委员、深交所综合研究所所长，香港中文大学教授、清华大学双聘教授，南方科技大学领军教授，信熹资本董事长。先后担任中投证券、中信证券、东英金融、同方集团、天津银行、君实生物、每日优鲜等境内外多家上市公司独立董事；曾作为知识青年到北大荒屯垦戍边，并被推荐进入黑龙江大学数学系学习，毕业后分配到地质部工作。

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