談國內市場量化投資的發(fā)展
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摘要：量化投資是一種與傳統投資模式存在較大差異的投資方式。量化投資首先是基于理論上構建的數學模型，其次依據現有的大數據技術，確定數學模型所要的基本自變量參數，把參數代入數學模型中得出分析結果與現有的實際結果對比后修正自變量參數，最后代入模型分析這種迭代的方式，直到得出滿意的數學模型及參變量。本文選擇當前階段在我國國內市場發(fā)展的量化投資作為研究對象，經過簡單分析后得出相應的結論。
關鍵詞：量化投資；傳統投資；模式數學模型；自變量參數
1量化投資簡介
1.1基本概念
量化投資是一種借助于計算機高效計算程序進行復雜運算，以金融產品未來收益與風險為研究對象的新型投資方式。量化投資的基礎是以股票價格、日成交額等大數據庫數據為參考樣本數據并建立數學模型，運用仿真分析及迭代方法不斷修正數學模型，直到數學模型可以用來預測指導投資交易。任何一個投資的方案或者設想，都可以為它設計一個數學模型，然后借助大數據庫的現有數據進行迭代法測試分析，以此來判別數學模型的有效性。傳統投資方式基本上是對傳統的技術分析和公司的經營狀態(tài)基本分析，存在一定的局限性；相比之下量化投資分析是基于對大數據市場數據的，數據樣本空間容量足夠大，而且可以快速進行運算并排除投資者個人心理因素的主觀影響，科學性和時效性更強。此外，量化投資是一種主動性的投資方式，在進行數學模型選擇、自變量選取、數學模型的驗算迭代都是投資行為的主動部分。
1.2交易內容及方法
量化投資交易的內容主要是量化策略以及交易策略，在制定交易策略時必須立足于投資市場、投資產品以及分配在內等。具體交易平臺則是靠以計算機計算程序為基礎的線上交易平臺系統。進行量化投資交易時通常會遇到各種較為復雜的情況，但是基本前提都是要依據現有的既定的大量數據庫數據，靈活采用各種方法來判斷投資對象是否值得投資?？傮w來說，量化投資有估值法、資金法和趨勢法三種。
2量化投資現狀
從理論上來說，每個量化投資者的決策行為可以被同化為理性預期、風險規(guī)避、嚴格效用基本一致的理想化模型。然而現實情況中每個人的心理活動、出發(fā)點、知識水平等都存在差異，進行量化投資時人們作出的決策也存在差異。人的非理性行為與理性行為都是客觀存在的，而且非理性行為對理性行為也存在著一定的影響，因此投資人在進行投資決策時并不能完全理性地進行選擇。綜上所述，非理性人的客觀存在使投資人在進行投資決策時不能完全忽視個人的心理因素。既然個人的心理因素無法排除，那么在建立決策分析數學模型時，就應該把個人的心理因素考慮在內。當前我國國內量化投資有以下幾個特點：(1)個人投資者占總投資者的比例很高。上文已經提到投資者個人的非理性客觀存在且不可避免，那么眾多量化投資者的非理性因素間接影響我國量化投資市場。(2)我國的量化投資市場雖然發(fā)展迅速但仍不成熟。與美國及歐洲發(fā)達國家相比，我國量化投資市場只能是一個新興的市場，直接表現在各方面的信息不完整且難以搜集，一些基礎數據我們只能自己想方設法地去開發(fā)獲取。(3)量化投資行業(yè)的企業(yè)構成比較復雜。目前我國量化投資行業(yè)的企業(yè)種類比較多，跨越眾多不同的領域。加上我國量化投資市場還處于新生期，市場不穩(wěn)定信息變化較快，因此量化投資行業(yè)的可用層面指標數目非常少且指標數值經常變化。當前我國量化投資者正是依據當前行業(yè)的特點，從不同的層面和角度驗證分析，建立泡沫型數學分析模型，才能獲得巨大的利潤。(4)量化投資策略研究落后。通過把我國量化投資策略與美國及西方發(fā)達國家的量化投資策略進行對比，發(fā)現我國現有的量化投資策略嚴重落后。國外的量化策略研究是在大量的事件、數據積累分析的基礎上，腳踏實地潛心研究總結出來的?，F階段我國量化策略研究多是借用國外的策略，結合國內的量化投資行業(yè)的實際現狀進行修正得來的。當前我們還缺少指導量化投資行業(yè)的專家、指導著作，為此我國國內的一些高等院校開始著手量化投資策略的研究并取得了初步的成效。
3量化投資優(yōu)勢
量化投資是在定性投資基礎上進行繼承和延伸的一種主動投資工具。定性投資的核心是對宏觀經濟和市場基本面進行深入的分析，再加上實地調研上市公司以及與上市公司的管理層進行經驗交流，最終把調研結果整理成專題報告，把報告作為決策依據。不難看出定性投資帶有很大的個人主觀判斷性，它完全依賴于投資經理個人經驗以及對市場的認知。量化投資在調研層面與定性投資相同，區(qū)別在于量化投資更加注重數據庫大數據，運用各種方法發(fā)現運用大數據所體現出來的有用信息，尋找更優(yōu)化的投資方式以獲得大額收益，完全避免了投資經理個人的主觀臆斷和心理因素，更加科學合理。綜上所述，與定性投資相比，量化投資具有以下優(yōu)勢。
3.1投資方式更加理性
量化投資是采用統計數學與計算機建模分析技術，以行業(yè)大數據庫為參考，取代了個人主觀判斷和心理因素的科學客觀投資方法。很明顯，行業(yè)大數據的樣本容量已遠遠高于有限的對上市公司調研所形成的樣本容量；在進行投資決策時，把決策過程科學化數量化可以最大程度的減少投資者決策時個人情感等心理因素對決策結果的影響，從而避免了錯誤的選擇方向。
3.2覆蓋范圍大效率高
得益于因特網的廣泛實施應用，與各行各業(yè)的運行數據都可以錄入大數據系統形成體量巨大的數據庫；得益于計算機行業(yè)云時代到來對計算分析速度的革命性變革，在極短的時間內就可以得到多種量化投資的投資方法。定性投資方式進行決策時，由于決策人的精力和專業(yè)水平都存在一定的局限性，自然其考慮投資的范圍要遠遠低于電腦決策，二者根本沒有可比性。綜上所述，雖然與定性投資相比，量化投資具有明顯的優(yōu)勢，但是二者的目的是相同的，都以獲得最大收益為目的，多少情況量化投資與定型投資可以互相補充，搭配使用會起到意想不到的效果。
4量化投資的劣勢
上文已經提到量化投資的決策過程依賴于大數據庫以及計算機分析系統的科學決策，因此只要投資思想正確量化投資就不會出現錯誤。然而即使是投資思想及決策過程都沒有問題，也不意味著量化投資完美無缺。量化投資本質上是對某一特定基準面的分析，事實上基準面有時范圍過小，縱然決策過程合理化、無偏差，量化投資也存在一定的局限性。量化投資的另一特點是進行考察決策時覆蓋的市場面非常廣泛，在當前國民經濟快速發(fā)展的時代，人們對市場的認知難免出現盲區(qū)或者對某一個局部了解不充分的現象，此種情況下量化投資的正確性就很難保證。
4.1形成交易的一致性
基于量化投資的低風險特性，人們更多地依賴于采用大數據云分析平臺進行決策，如此大家對某一行業(yè)的市場認知以及投資決策水平就處在同一認知層次上，當遇到極端的市場行情時，人們作出的交易決策往往一致，即容易達成交易的一致性。例如期貨行業(yè)以及股票行業(yè)，在市場行情動蕩的特殊時期，人們往往選擇在同一時機拋出股票或者期貨，這種大規(guī)模的一次性拋盤則會造成在預期拋售價格基礎上的劇烈波動，導致投資者的實際收益在一定程度上低于預期收益。此種情形下又會引起新一輪投資恐慌，不利于市場的穩(wěn)定發(fā)展。
4.2指標鈍化和失效
任何一個行業(yè)的某一個市場承載投資者的容量都是有限的，從戰(zhàn)略投資的角度來看，當某一個市場的產業(yè)鏈較為成熟、技術門檻較低時，投資者進入該市場就會容易很多，當市場的承載量大大低于投資者進入數量時，既定的投資策略則會失效。例如某一企業(yè)的某只股票第一年能獲得50%的收益，第二年則降為20%的收益，第三年可能是5%，第四年就沒有收益了。諸如趨利反轉策略、套利策略現在已經非常大眾化且投資者已經達成共識，一擁而上集中式進行投資就會導致投資評價指標鈍化甚至失效。
5結語
當前我國的量化投資市場發(fā)展很快且達到了一定規(guī)模，但與西方發(fā)達國家的量化投資市場相比仍處于初生期，因而存在投資市場指標鈍化或失效、可用投資參考數據缺失等一系列問題。為解決現有量化投資市場的眾多問題，本文首先對量化投資的定義以及投資內容及方法進行說明。其次就我國現階段量化投資市場的現狀及特點進行了詳細說明。再次說明了現有量化投資市場的投資方式較為理性、覆蓋范圍大且運行效率高等優(yōu)勢。最后說明我國量化投資市場的劣勢。
參考文獻
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作者：張文娟 單位：對外經濟貿易大學國際經濟貿易學院