什么是量化投资?
所谓量化投资,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。量化投资者搜集分析大量的数据后,借助计算机系统强大的信息处理能力,采用先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机程序在全市场捕捉投资机会并付诸实施,克服了投资者情绪波动的影响,使投资的稳定性大为增加,避免因市场极度狂热或悲观的情况而导致做出非理性的投资决策,以保证在控制风险的前提下实现收益最大化。用一句话说,就是利用电脑帮助人脑处理大量信息。
提起量化投资,就不得不提量化投资的标杆——华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯。詹姆斯·西蒙斯管理着180亿的基金。
通过将数学理论巧妙融合到投资的实战之中,西蒙斯成为了投资界中首屈一指的“模型先生”。由其运作的大奖章基金在1989-2009的二十年间,平均年收益率为35%,若算上44%的收益提成,则该基金实际的年化收益率可高达60%,比同期标普500指数年均回报率高出20多个百分点,即使相较金融大鳄索罗斯和股神巴菲特的操盘表现,也要遥遥领先十几个百分点。最为难能可贵的是,纵然是在次贷危机全面爆发的2008年,该基金的投资回报率仍可稳稳保持在80%左右的惊人水准。西蒙斯通过将数学模型和投资策略相结合,逐步走上神坛,开创了由他扛旗的量化时代。
价值投资和趋势投资(技术分析)是引领过去一个世纪的投资方法,随着计算机技术的发展,已有的投资方法和计算机技术相融合,产生了量化投资。
量化投资的原理是什么?
原理一:
将每次赚钱概率提高到50%以上。也许从每次投资来看,成功的概率略微超过50%并不是很出彩,但是很多次加起来,投资所靠的“运气”就可能被变成风险有限的高额投资回报。
原理二:
如果每次交易赔钱的概率超过50%,但是每次赔的数量都很小,相对而言如果每次赚钱的概率虽然小于50%,但是赚的数目都很大的话,成功的概率也有可能超过50%。经过多次交易之后,只要盈利交易多于亏损交易,总体交易结果就是盈利的。对于这种情况,如果将交易进行分组,如果最大连续亏损次数为3次,则可以将6次交易分为一组,这样就可以看到每组赚钱概率提高到50%以上了。与原理一的情况就相同了
量化投资的优势
量化投资的优势在于纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。
1. 纪律性:严格执行投资策略,不是投资者情绪的变化而随意更改。这样可以克服人性的弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理,也可以克服认知偏差。
2. 系统性:量化投资的系统性特征包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等。多层次模型包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、市场情绪等多个角度分析。此外,海量数据的处理能力能够更好地在广大的资本市场捕捉到更多的投资机会,拓展更大的投资机会。
3. 及时性:及时快速地跟踪市场变化,不断发现能够提供超额收益的新的统计模型,寻找新的交易机会。
4. 准确性:准确客观评价交易机会,克服主观情绪偏差,从而盈利。
5. 分散化:在控制风险的条件下,量化投资可以充当分散化投资的工具。表现为两个方面:一是量化投资不断地从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用,这些历史规律都是较大概率取胜的策略;二是依靠筛选出股票组合来取胜,而不是一只或几只股票取胜,从投资组合的理念来看也是捕捉大概率获胜的股票,而不是押宝到单个股票。