策略卓越推:「客觀」的量化模型同樣要考慮「主觀」的人性

研究隨筆:「客觀」的量化模型同樣要考慮「主觀」的人性

從投資分類看,部分投資者將市場交易行為分為主動投資和量化投資,他們認為二者背後分別是人的思考和機器的思考,二者存在一定的對立性。由於量化投資的模型更加客觀,相比人類而言,缺少了情緒的干擾而更加具有紀律性,量化投資者對此津津樂道。然而,我們應該清楚地意識到,量化模型的背後,還是一個個投資者的觀點,將二者對立的想法或過於極端。

在構建量化模型的過程中,其核心在於,將投資者對市場的理解,固化到一個交易模型之上,並進行歷史回測以確定各類參數,模型僅僅代替投資者進行計算過程,尤其是一些複雜的並非個人所擅長的運算。但是, 模型本身並不會代替我們思考,他們只是替我們實現策略思想。

因此,模型背後反映的是人的思考,如果市場環境發生改變,而投資者在構建模型過程中並未考慮到,那麼模型也不會進行判斷,而是按照此前的規律和經驗進行交易。例如,近年來的市場回測過程中,我們發現市值因子對於市場的區分度很大,並且受益於市場風格,小市值策略效果明顯。但是隨著市場環境的變化以及投資者理念的改變,近期市值因子的效果已經大打折扣。 雖然模型是客觀的,但是作為投資者,我們需要承擔模型的投資效果,因此交易模型也要考慮到人性因素。

假如一個量化選股模型,相對基準指數已經連續回撤一季度,我們是否還有信心繼續下去?這是在考驗我們的情緒和紀律性嗎?其實很多時間是考驗我們對模型的適用性,但人性的因素不可避免的會反映到模型的執行過程。

看似客觀的量化模型,背後包含了對主觀投資者的考驗,一個量化模型的「聰明」程度,絕不會超過他的主人。考慮更多的市場因素,經過更豐富的市場環境,策略的有效性才能穩定,這背後是對投資者的考驗,而非對量化模型。作為投資主體的我們,很難排除「人性」因素,那麼無論是回測多麼有效的策略,如果不能通過投資者的認可,那麼其效果也會大打折扣。因此,「客觀」的量化模型同樣需要考慮「主觀」的人性因素。