文：量化交易員
將量化理論學(xué)說應(yīng)用到金融領(lǐng)域的一個創(chuàng)始人是羅伯特·莫頓。我們可以想象一下在電腦開始使用之前這是個多么艱難耗時的過程。金融相關(guān)的其它理論也是由第一批量化學(xué)說中的一部分發(fā)展而來，包括基于現(xiàn)代組合理論的投資組合基礎(chǔ)。量化金融和微積分使用產(chǎn)生了許多其他很常用的工具，其中一種最有的名是布萊克—斯克爾斯期權(quán)定價模型。它不僅幫助投資者買賣期權(quán)，做策略，而且?guī)椭袌鰴z查流通性。
當(dāng)把量化投資策略應(yīng)用到投資組合管理時，它的目標(biāo)和其它投資策略是一樣的，都是為了增加價值、透明度或超額收益?！皩捒汀保ㄩ_發(fā)商這樣稱呼他們）建立了很多復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型來發(fā)覺投資機會。量化投資模型多的和開發(fā)他們的“寬客”一樣多，而且每一個都聲稱他們自己是最好的。然而，量化投資策略是否是最暢銷的其中一個指標(biāo)是模型以及最終的電腦做實際的買賣決定，而非人。這就消除了任何人在實際交易中帶有的情緒化行為。
量化策略現(xiàn)今已在投資界被廣泛接受并被共同基金、對沖基金和機構(gòu)投資者使用。他們通常以阿爾法generator和阿爾法gens命名。
幕后的“故事”
就像《綠野仙蹤》一樣，總有一個人藏在幕后推動一切向前進(jìn)。至于模型，他們和建立他們的主人一樣好。雖然成為一個寬客，沒有明確的規(guī)定，但多數(shù)運營量化模型的公司都會把投資分析員、統(tǒng)計學(xué)家和程序員的技術(shù)結(jié)合起來。由于數(shù)學(xué)和統(tǒng)計模型的復(fù)雜性，所以寬客中普遍都是金融、經(jīng)濟、數(shù)學(xué)和工程中碩士和博士。
歷史上，這些團隊在交易結(jié)算室工作，但隨著量化模型用的越來越普遍，這些團隊人員就轉(zhuǎn)到交易室工作。
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量化交易策略的優(yōu)勢
雖然總的來看，量化策略的成功率受到質(zhì)疑，然而一些量化策略確實是有效的，這是在于市場遵循一定的規(guī)律。如果模型是正確的，根據(jù)大量數(shù)據(jù)用電腦快速發(fā)現(xiàn)市場的缺陷，這個規(guī)律可以使策略有效。這種情況下，模型本身就會越少的受到諸如P/E、權(quán)益負(fù)債率和盈利增長率的影響，或同時就可以使用無數(shù)輸入信號使其有效。
成功的策略總是能夠先于別人在市場前期，通過不斷運行相關(guān)場景來發(fā)現(xiàn)市場缺陷從而抓住趨勢。這些模型可以同時分析一大組投資，然而傳統(tǒng)的分析家只能同時關(guān)注幾個。篩選過程根據(jù)模型把這個領(lǐng)域分為1-5或者A-F五個等級。這樣就可以通過投資排名高的，賣出排名低的，這讓實際交易過程變得很容易。
量化模型中也會提供策略的變量，如：買空、賣空和買空/賣空。由于模型的復(fù)雜性，成功的量化基金高度關(guān)注風(fēng)險控制。多數(shù)策略由一個全域或計較基準(zhǔn)開始，在模型中用扇形或行業(yè)權(quán)重呈現(xiàn)。這樣在某種程度上讓基金控制經(jīng)營的多樣性。由于量化基金不需要那么多傳統(tǒng)的分析師和投資組合經(jīng)理這，所以他們通常以一個很低的成本來經(jīng)營的。
量化交易策略的缺點
很多投資者不接受讓一個黑盒來經(jīng)營投資的概念的原因有很多。盡管有很多成功的量化基金，但是很多似乎都不成功。很不幸的是，這些寬客失敗時都是大大的失敗。
美國長期資產(chǎn)管理公司曾是最有名的量化對沖基金之一，因為它是由一些最受尊敬的學(xué)術(shù)大師和兩個諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主邁倫·斯科爾斯和羅伯特·莫頓經(jīng)營的。上世紀(jì)90年代，他們團隊獲得了超額利潤，而且吸引力了各類型的投資者。他們以“發(fā)現(xiàn)不正常市場價格差，資金杠桿放大，入市圖利”的投資策略著稱。
正是他們這種策略的縝密性，導(dǎo)致了他們的失敗。在2000年初美國長期資產(chǎn)管理公司倒閉清算。它的模型沒有考慮到俄羅斯政府對他們部分債務(wù)違約的可能性。這個情況引發(fā)了一系列杠桿放大效應(yīng)帶來的災(zāi)難。LTCM涉及到很多其它投資運作，因此它的倒閉影響了整個世界的市場，帶來一場浩劫。直到美聯(lián)儲介入幫助，其它銀行和投資基金也幫助LTCM避免更大的損失。他們的模型假設(shè)前提在歷史統(tǒng)計的基礎(chǔ)上卻未能考慮到未來現(xiàn)象，這是量化基金失敗的其中一個原因。
雖然量化團隊總是在模型中不斷的添加可以預(yù)測未來現(xiàn)象的參數(shù)，但并不是每一次都能準(zhǔn)確預(yù)測未來的。如果當(dāng)經(jīng)濟和市場變得異常不穩(wěn)定時，量化基金也會變得不知所措。這樣買賣信號變得很快，這樣的高周轉(zhuǎn)率會造成高傭金和應(yīng)稅事情。當(dāng)量化策略被推崇為會導(dǎo)致熊市或以賣空策略為基礎(chǔ)時，他們也會有風(fēng)險。預(yù)測下降趨勢，使用衍生品和結(jié)合杠桿效應(yīng)，是很危險的。一個錯誤的轉(zhuǎn)折就會導(dǎo)致爆炸，這將會成為大新聞。
總結(jié)
量化投資策略從過去的量化清算部的黑箱發(fā)展成為現(xiàn)在主流的投資工具。他們設(shè)計的意圖旨在使用商業(yè)中最優(yōu)秀的思想和最快的電腦來發(fā)現(xiàn)市場缺陷，使用杠桿效應(yīng)來做市場交易。如果模型考慮到所有正確的投入，并且足夠敏銳的預(yù)測異常的市場情況，他們就是成功的。
不過另一方面，雖然量化基金會不斷進(jìn)行嚴(yán)格的回測，直到模型有效為止，但是他們的缺陷在于他們嚴(yán)重依賴歷史數(shù)據(jù)。雖然量化投資在市場上有一席之地，但是注意它的缺陷和風(fēng)險也是很重要的。為了符合多元化策略，把量化投資策略當(dāng)做一種投資方式，并將其與傳統(tǒng)投資策略結(jié)合起來來實現(xiàn)合理的多元化，不失為一個好辦法。
來源：量化交易員（ID：quantcity）
