作為投資者，我們常聽到的一句話是“不要把雞蛋放入同一個籃子中”，可見分散投資可以降低風(fēng)險。
但如何選擇不同籃子，每個籃子放多少雞蛋，這便是見仁見智的事情，量化投資就是解決這樣問題的一種工具。
智能選股APP本期【周末悅讀】欄目請到的嘉賓是：
華創(chuàng)證券金融工程部高級分析師王小川，他將為我們聊聊“量化投資”那些事兒。
什么是“量化投資”
量化投資涉及非常多的方面，有各種場景下的應(yīng)用，定義也比較困難，我們姑且將其定義為借助于數(shù)學(xué)知識、統(tǒng)計學(xué)知識開發(fā)出策略模型然后根據(jù)模型給出的信號嚴(yán)格執(zhí)行信號的投資過程。其本質(zhì)就是從數(shù)據(jù)的角度提煉出市場不夠有效的成分，用模型加以概括。
本期嘉賓：王小川
華創(chuàng)證券金融工程部高級分析師。人大經(jīng)濟(jì)論壇Python與MATLAB培訓(xùn)主管，金牌講師。多年從事量化投資相關(guān)工作，并承擔(dān)了部分高校統(tǒng)計課程教學(xué)任務(wù)。長期研究機(jī)器學(xué)習(xí)在統(tǒng)計學(xué)中的應(yīng)用，精通MATLAB、Python、SAS等統(tǒng)計軟件，熱衷數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘工作，有著扎實的理論基礎(chǔ)和豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗。著有《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析》一書。
下面，讓我們通過十問十答的方式，透徹了解“量化投資”的威力。
一
量化投資可以在哪些方面幫助我們投資？
答：總體來說，量化投資在投資的前中后都有強(qiáng)大應(yīng)用。
投資前可以根據(jù)量化投資策略選股，包括基于股票基本面或者技術(shù)面因素等；
投資中可以通過量化手段關(guān)注當(dāng)前持倉股票是否有重大事件發(fā)生或者影響股價波動的其他因素，也就是說持倉風(fēng)險的監(jiān)控與識別；
投資后可以做一些總結(jié)與歸因，明確自己投資股票的風(fēng)格與行業(yè)偏重。
二您說的這么好，是不是量化投資是萬能的？
答：首先，千萬不要把量化投資當(dāng)成是印鈔機(jī)，它沒有這么高的勝算，只能說它是獲得了一個概率上的優(yōu)勢，并且量化投資并不是一招鮮吃遍天，需要根據(jù)市場不斷的變化對策略或模型進(jìn)行完善、優(yōu)化，多套策略結(jié)合才能使系統(tǒng)具有可持續(xù)的穩(wěn)定贏利能力。這其中就包括從歷史的數(shù)據(jù)中通過量化手段找到合理的規(guī)律，在投資決策中進(jìn)行應(yīng)用，量化投資更像是西醫(yī)，對于所有的病癥都有過往大量的臨床案例和大量的測量參數(shù)，并且材料齊全，容易復(fù)制。
另外，量化肯定是要跟主觀相結(jié)合，否則如果光靠量化本身，光靠機(jī)器，光靠數(shù)學(xué)模型，我認(rèn)為很難在所有時期都有效。
三說說主動選股和量化投資的區(qū)別？
答：主動選股與量化投資兩者并非互相矛盾，相反，二者是相輔相成，互為補(bǔ)充的，從某種意義上來說，量化投資賺的是市場空隙的錢，市場大部分機(jī)會還是來自于基本面上的價值發(fā)現(xiàn)。但當(dāng)市場上有成千上萬只股票的時候，強(qiáng)大的定量投資的信息處理能力就能體現(xiàn)出它的優(yōu)勢，能捕捉更多的投資機(jī)會。量化投資與主動投資之間的關(guān)系比較類似于中醫(yī)和西醫(yī)的關(guān)系，中醫(yī)主要通過望、聞、問、切等醫(yī)療手段，依靠經(jīng)驗進(jìn)行診斷，西醫(yī)則不同，西醫(yī)主要借助于醫(yī)學(xué)儀器，對于各項檢查結(jié)果有詳細(xì)的數(shù)據(jù)評價標(biāo)準(zhǔn)，最后判斷癥結(jié)所在，進(jìn)而對癥下藥。
四我不會編程，量化投資太高大上了，離我遙不可及？
答：量化投資其實是一種思維，雖然量化投資涉及大量編程工作，目前在國內(nèi)量化投資還是博士、碩士才能完成的工作，其本質(zhì)思想還是總結(jié)與學(xué)習(xí)歷史經(jīng)驗，對于普通投資者來說，目前也有非常容易上手的第三方量化平臺供大家使用。另外，量化投資并非只適用于選股，對市場的監(jiān)控、技術(shù)指標(biāo)挖掘等都可以用量化實現(xiàn)，可以說，量化投資在多方面對投資進(jìn)行輔助。
五量化投資具體有哪些優(yōu)點？
答：量化投資優(yōu)點主要可以從以下五個方面說明：
1. 系統(tǒng)性：量化投資主要包括多層次的量化模型，可以多角度對行情、財務(wù)、預(yù)期、輿情等數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察。
2. 及時性：及時快速地跟蹤市場變化，不斷發(fā)現(xiàn)能夠提供超額收益的模型，尋找交易機(jī)會。
3. 準(zhǔn)確性：準(zhǔn)確客觀評價交易機(jī)會，克服主觀情緒編程，尋找估值洼地。
4. 紀(jì)律性：不隨投資者情緒的變化而變化，克服人性的弱點。
5. 分散化：量化投資靠概率取勝，量化投資靠策略篩選出的投資組合來取勝，而不是一個或者幾個品種取勝。
六您覺得做量化最大的困難是什么？
答：個人感覺對市場要做到理解，無論做主觀投資還是量化投資，我們都在市場中進(jìn)行博弈，只是技術(shù)手段不一樣，一些時候，量化模型會失效的，如果一味地追求程序追求模型，會導(dǎo)致收益大幅回撤，這也是純理科或者IT背景做量化投資比較容易犯的錯誤。
七
能否舉個例子，具體說說量化投資是怎么做的？
答：量化投資是將影響股價的各種因素共同考慮并完成建模的過程，如量化投資中的多因子模型，其考慮了如宏觀因素、行業(yè)因素、公司因素等，其中也包括了因子體系的構(gòu)建，如市場因子（風(fēng)險因子、流動性、換手率等）、風(fēng)格因子（規(guī)模、價值、成長等）、財務(wù)因子（盈利能力、償債能力、現(xiàn)金流量等）、動量因子等，多角度系統(tǒng)評價股票投資價值。
八
量化投資這么先進(jìn)，目前有哪些應(yīng)用？
答：量化投資的技術(shù)幾乎覆蓋了投資的全過程和各種領(lǐng)域，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統(tǒng)計套利、算法交易，資產(chǎn)配置，風(fēng)險控制等。如量化選股是利用數(shù)量化方法選擇股票組合；量化擇時是通過對宏微觀指標(biāo)的量化分析判斷市場走勢，算法交易是通過計算機(jī)程序發(fā)出交易指令，如TWAP/VWAP等。
九
量化投資是不是追求高勝率的方法？
答：高勝率是所有策略追求的終極目標(biāo)，但單純的高勝率不代表能穩(wěn)定盈利。
比如一個投資策略，進(jìn)行十次，九次都能賺錢，但虧損那次虧的特別多（低盈虧比），甚至將所有盈利回吐，這樣的策略意義就不大。
從理論上講，交易要想盈利，就是必須處理好交易成功率和盈虧比的關(guān)系。盈虧比就是交易多次以后，賺錢的交易平均盈利點數(shù)除以虧損的交易平均虧損的點數(shù)。比如說每筆交易盈利10%，每次虧損幅度為5%，那么你的盈虧比就是2。在不考慮手續(xù)費的基礎(chǔ)上，你做對一次交易，你可以虧兩次。所以，在每次交易平均倉位都一致的情況下，盈虧比和成功率就直接決定了交易的業(yè)績。
十
圍棋出現(xiàn)了AlphaGo，投資會不會出現(xiàn)AlphaStock？
答：不排除這個可能，但是目前來看，價格也是多方因素共同決定的，市場的復(fù)雜度遠(yuǎn)高于圍棋，有些風(fēng)險很難量化，也就是說雖然人工智能在某些方面遠(yuǎn)勝于人類，但是目前還未出現(xiàn)可以直接實盤的人工智能，任重道遠(yuǎn)。
另外，就算最后出現(xiàn)了可以用于實盤的AlphaStock，市場也不會是人類與AlphaStock博弈，而是不同人的AlphaStock之間的對決。
