【量化江湖】你和量化投資的「代溝」在這裡

集團業務涵蓋財富管理、資產管理、全球開放產品平台、互聯網金融四大板塊，產品範圍覆蓋私募股權投資基金、私募證券投資基金、私募房地產基金、公募基金、類固定收益等全市場，包含人民幣、美元兩條產品線，為高凈值客戶提供全權委託、資產配置、高端教

任贏贏：聰哥，現今去量化派拜師的人越來越多，可是不可能人人都成為高手，有些人學了些皮毛就四處宣揚，會不會誤人子弟啊？

令狐聰：習武原本就是一個充滿歧路的過程，何況量化派的武功並不簡單，如果不能領會量化派武功的精髓，很可能會誤入歧途。

任贏贏：那你說說，修鍊量化派的武功需要克服哪些誤區？

令狐聰：以我的觀察來看，人們對量化派武功的理解主要有以下幾個誤區……

量化江湖—誤區

量化投資代表了未來的方向，一定比傳統投資牛？

自打圍棋機器人AlphaGo一戰成名之後，人工智慧一度被全世界熱捧。以模型選股著稱的量化基金似乎也披上了「神化」的外衣。

所謂量化基金就是指把基金經理的選股思路或者模型數量化，同時藉助計算機實現選股程序化的基金。與傳統人工選股不同的是，量化基金是依靠計算機跟蹤市場變化，也是計算機發出交易指令，也因此，很多投資者認為這種「智能化」的投資方式比人工選股「高級」很多。但事實並非如此，無論是量化投資還是傳統投資，歸根結底都是「人的投資」，兩種投資方式各有優勢，並不存在誰比誰高級。在有效性不足的市場，量化基金可以憑藉自身特點，賺取市場的預期差，而在有效性較強的成熟市場環境，人工選股則可以通過深入調研佔據優勢。

量化因子越多越好？

目前國內大多數主動管理的量化基金在選股方面均採用多因子模型。多因子模型的核心是因子。其實每個人腦海中都有一個多因子模型，就好比我們想買一款包，我們會從材質、價格、做工、品牌等各方面去衡量這個包，那我們是不是可以對這個包考慮的面面俱到呢？應該沒有人可以做到。選股也是如此，量化模型可以用多個因子去衡量標的股票，但並不是因子數量越多越好。如果模型中的因子數量太多，有可能因子之間互相衝突，也有可能在特定市場環境下失效因子過多，最終反而選不出好股票。所以，對於模型中的因子，我們更應該重視的是其有效性，而並非數量。

量化模型越複雜越好？

量化模型最終體現的是基金經理的投資思想，而計算機只是幫助基金經理踐行其投資理念的手段和工具。因此，量化模型並不是越複雜越好，而是要把一條條指令清晰明白的下達給計算機，所以只有量化模型體現的投資思路是清晰明了的，才能更好的發揮計算機強大的計算能力。如果一個基金經理在講解他的模型時讓人一頭霧水，就要對他的模型有效性打個問號了。

海外的量化投資方法更靠譜嗎？

現代意義下的量化交易始於上世紀80年代初的華爾街，迄今已有30餘年的歷史，而量化投資發展時間較短，2002年才發行了第一支公募量化基金。量化投資在市場甫一登陸即賺取了大量的眼球，但其後並沒能用突出的業績佐證量化投資的神奇之處。因此量化投資陷入了一段時間的沉寂，直到2015年才再次崛起。

因此量化投資肇始於西方，且經歷了較長時間的發展，一般人會認為西方的量化投資技術更為先進，但完全不加選擇、照搬照抄地使用西方的量化投資方法肯定會有問題。A股市場和西方成熟市場在市場結構、行業分佈、交易特徵、投資者結構、監管環境等各方面都存在著很大的差異，因此，必須要花時間進行本土化改造，模型的因子必須根據市場的特點來選擇。比如回溯過去十年的A股市場，小市值是非常有效的因子，但若在中大盤股占交易主導的美股、港股等成熟市場，小市值因子的作用就沒有那麼明顯。

目前國內的很多基金公司對量化模型都是自主研發，好的模型絕非一蹴而就，大家需要多給量化投資一點時間，讓量化投資本土化的更徹底，因應A股市場的特點而成長。

令狐聰：量化派的武功本就博大精深，習武者對內容有所誤解也是正常，只要理解量化派武功的宗旨，及時糾正，也不會釀成大錯。

任贏贏：我有點明白了。大道至簡，量化派的武功本身也在不斷的演化之中，每個人只要能正確領悟量化派武功的根本，就能根據自己的特點創造出屬於自己的量化招式。

市場有風險，投資需謹慎。圖片來自網路

請投資者根據個人風險等級進行投資。

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