量化投資選股模型的黑箱，其實並不那麼神秘

對於資本市場而言，量化投資是時代發展的必然產物，市場也提供了大量的空間，而作為一種極具特色的投資策略，量化投資選股模型的黑箱，其實並不那麼神秘。

量化投資百科

量化投資從理論提出距今已經有近50年的歷史，但量化投資廣泛為投資者熟悉還是自上世紀80年代開始。當時各類證券和期權類產品的豐富和交易量的大增，資本市場已經具備了前所未有的寬度，而另一側面上隨著個人電腦的普及，處理大數據已經不再是國防這樣特殊行業的專利。對於資本市場而言，量化投資是時代發展的必然產物，市場也提供了大量的空間，更讓人欣喜的是，包括西門斯在內的來自各行各業比成為「寬客」的怪才，依靠驕人的業績開始讓華爾街刮目相看。

天時、地利、人和，量化投資完美演繹了自己的開場，雖然在1997亞洲金融危機和2008世界金融風暴中，量化投資也遭受過挫折和質疑，但作為一種極具自身特色的投資策略，量化投資已經主流化，最近三年更是不乏優異表現。對於內地投資者而言，量化投資在很大程度上還是一個新鮮事物，遠沒有價值投資、趨勢投資的知名度，一般人也都是從字面上來理解量化投資的理念和策略，和真實的量化投資相聚甚遠。

在投資策略上，量化投資的策略究竟是怎樣的，和我們熟悉的投資方法有怎樣的不同，還需要有一個認真的認知過程，尤其是作為投資策略核心的選股，又是如何通過量化投資獨到的模型來實現。量化投資利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為。量化投資策略總的來說可以分為兩類：第一類是基本面選股，注重於中長期的投資機會， 從上市公司的基本面因素和投資者行為模式等角度出發，找尋投資規律；第二類套利， 注重短期的投資機會， 從短期的統計規律出發， 從價格波動中找尋定價誤差。目前在內地資本市場應用比較廣的基本面選股，以多因子模型為主。 由於多因子模型的邏輯框架清晰， 可擴展性良好， 被廣泛地運用在選股、風格輪動和行業輪動等方面。

與傳統的基本面分析和技術面分析不同的是，量化投資主要依靠數據和模型在股票池內實現投資策略。

定性投資和定量投資的具體做法有些差異，這些差異如同中醫和西醫的差異，定性投資更像中醫，更多地依靠經驗和感覺判斷病在哪裡；定量投資更像是西醫，依靠模型判斷，模型對於定量投資基金經理的作用就像 CT 機對於醫生的作用。在每一天的投資運作之前，投資者會先用模型對整個市場進行一次全面的檢查和掃描，然後根據檢查和掃描結果做出投資決策。

與傳統定性的投資方法不同，量化投資不是靠個人感覺來管理資產，而是將適當的投資思想、投資經驗、甚至包括直覺反映在量化模型中，利用電腦幫助人腦處理大量信息、幫助人腦總結歸納市場的規律、建立可以重複使用並反覆優化的投資策略(經驗)，並指導我們的投資決策過程。

量化投資策略的優勢

對於共同基金而言，依據投資哲學(Philosophy)，貫徹投資紀律(Principle)，最終無偏地實現投資目標，是基金管理人的訴求。為此基金管理人在資產管理過程中會建立複雜的投資決策流程，以科學、嚴謹地將其付諸於投資實踐。因此管理人的核心工作，是通過良好的風險管理，確保投資策略的有效實施。在管理人的角度，最看重的問題無疑是量化管理讓風險控制更加精確，並且能夠保證穩定的收益水平。

總體說來，量化投資策略有如下五大方面的優勢，主要包括紀律性、系統性、及時性、準確性、分散化等。

( 1 )紀律性：嚴格執行量化投資模型所給出的投資建議，而不是隨著投資者情緒的變化而隨意更改。紀律性的好處很多，可以克服人性的弱點，如貪婪、恐懼、僥倖心理，也可以克服認知偏差，行為金融理論在這方面有許多論述。

( 2 )系統性：量化投資的系統性特徵主要包括多層次的量化模型、多角度的觀察及海量數據的觀察等等。多層次模型主要包括大類資產配置模型、行業選擇模型、精選個股模型等等。多角度觀察主要包括對宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度的分析。

( 3 )及時性：及時快速地跟蹤市場變化，不斷發現能夠提供超額收益的因子，改進現有模型，尋找投資機會。

( 4 )準確性：準確客觀評價交易機會，克服主觀情緒偏差，妥善運用套利的思想。量化投資正是在找估值窪地，通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會。與定性投資經理不同，量化投資經理大部分精力花在分析哪裡是估值窪地，哪一個品種被低估了，買入低估的，賣出高估的。

( 5 )分散化：在控制風險的條件下，充當準確實現分散化投資目標的工具。分散化也可以說量化投資是靠概率取勝。這表現為兩個方面，一是量化投資不斷地總結各種投資策略， 並將它們統一到一個邏輯框架下， 多策略本身就起到了分散風險的作用。二是依靠篩選出股票組合來取勝，而不是一個或幾個股票取勝，從投資組合理念來看也是捕獲大概率獲勝的股票，而不是押寶到單個股票上。

應用最廣的多因子模型

多因子模型是應用最廣泛的一種選股模型，基本原理是採用一系列不同類別的因子作為選股標準，每一類因子從一個角度來篩選股票。多因子模型相對來說比較穩定，因為在不同市場條件下，總有一些因子會發揮作用。

因此，在量化投資界，不同的投資者和研究者都開發了很多不同的多因子模型。各種多因子模型核心的區別第一是在因子的選取上，第二是在如何用多因子綜合得到一個最終的判斷。

多因子選股模型實質上是對股票進行打分的辦法。根據各個因子的大小對股票進行打分，然後按照一定的權重加權得到一個總分，根據總分再對股票進行篩選。

多因子選股模型的建立過程主要分為候選因子的選取、選股因子有效性的檢驗、有效但冗餘因子的剔除、綜合評分模型的建立和模型的評價及持續改進等5個步驟。

候選因子的選取

候選因子可能是一些基本面指標，如 PB、PE、EPS 增長率等，也可能是一些技術面指標，如動量、換手率、波動等，或者是其它指標，如宏觀經濟變數等。候選因子的選擇主要依賴於經濟邏輯和市場經驗，但選擇更多和更有效的因子無疑是增強模型信息捕獲能力，提高收益的關鍵因素之一。

選股因子有效性的檢驗

一般採用回測的方法檢驗候選因子的選股有效性。具體而言，對於任意一個候選因子，我們關心的是它對未來收益和基本面變動的預測能力，尤其是預測能力的穩定性，這種能力在歷史上至少是經受住檢驗的。

有效但冗餘因子的剔除

相似類別的選股因子可能由於內在的驅動因素大致相同等原因，所選出的組合在個股構成和收益等方面具有較高的一致性，因此其中的一些因子需要作為冗餘因子剔除， 而只保留同類因子中預測能力最好而且最穩定的因子。

綜合評分模型的建立和選股

綜合評分模型選取去除冗餘后的有效因子，在模型運行期的每個月初對市場中正常交易的個股計算每個因子的最新得分並按照一定的權重求得所有因子的平均分。最後，根據模型所得出的綜合平均分對股票進行排序，然後根據需要選擇排名靠前的股票。例如，選取得分最高的前20%股票，或者選取得分最高的 50 到 100 只股票等等。或者，在考慮了風險和交易成本后直接構建基金組合。

模型的評價及持續改進

一方面，由於量化選股的方法是建立在市場無效或弱有效的前提之下，隨著使用多因子選股模型的投資者數量的不斷增加，有的因子會逐漸失效，而另一些新的因素可能被驗證有效而加入到模型當中；另一方面，一些因子可能在過去的市場環境下比較有效，而隨著市場風格的改變，這些因子可能短期內失效，而另外一些以前無效的因子會在當前市場環境下表現較好。除此以外，各因子得分的權重、交易成本考慮和風險控制等都存在著進一步改進的空間。因此在綜合評分選股模型的使用過程中會對選用的因子、模型本身做持續的再評價和不斷的改進以適應變化的市場環境。從這個意義上說， 量化投資是一個持續創新， 不斷和看不見的對手競爭的過程。

把握全方位的風格輪動模型

對於股票市場而言，投資風格是指投資於某類具有共同收益特徵或共同價格行為的股票。 而此類投資風格的表現在一個時間段內具有持續性和連續性(譬如，價值投資和成長型投資兩種風格、或者大盤股和小盤股這兩種風格總是輪流受到市場追捧)。

經濟解釋

宏觀經濟表現強勁時，小市值公司有一個較好的發展環境，易於成長壯大，甚至還會有高於經濟增速的表現，因此，小盤股表現突出的概率高於大盤股。而當經濟走弱時，由於信心的匱乏和未來市場的不確定性，投資者可能會傾向於選擇流動性好， 有安全墊的大盤股，以減小可能的下行風險。

風格輪動的定量預測

風格轉換策略模型實際上是在建立了一系列中間狀態變數的基礎上，預測不同風格之間轉換的概率。不論是簡單的線性回歸還是複雜的馬爾可夫轉換，都是在這個框架下運用不同的建模技巧。

例如，在大小盤風格輪動因子方面，有研究建議考慮如下三個指標：

( 1) M 2 同比增速： M 2 同比增速為貨幣因素，表徵市場流動性的強弱。當流動性趨於寬鬆時，小盤股相對而言更容易受到資金的追捧。

( 2 ) PPI 同比增速： PPI 反映生產環節價格水平，是衡量通脹水平的重要指標；且 PPI 往往被看做 CPI 的先行指標。

(3) 大 / 小盤年化波動率之比的移動均值：波動率表徵股票的波動程度，同時也在一定程度上反映投資者情緒；可以認為大 / 小盤年化波動率之比能夠反映出一段時間內大 / 小盤風格市場情緒的孰強孰弱，而經過移動平滑處理后的數值則更加穩定。

把握全周期的行業輪動模型

與風格輪動類似，行業輪動是市場周期的另外一種表現形式。在一個完整的經濟周期中，有些是先行行業，有些是跟隨行業。例如對某個地方基礎設施的投資，鋼鐵、水泥、機械屬於先導行業，投資完後會帶來房地產、消費、文化行業的發展，這就屬於跟隨行業。

研究在一個經濟周期中的行業輪動順序，從而在輪動開始前進行配置，在輪動結束后調整，則可以獲取超額收益。

宏觀經濟周期對行業配置的指導

作為自上而下投資策略的重要部分，行業配置是投資管理中的一個重要的環節，國外許多實證研究表明，在全球資產配置中，特別是發達國家之間， 行業配置對組合收益的貢獻的重要性甚至超過了國家配置，而且認為行業配置的重要性在未來相當長一段時間內也將保持。行業輪動策略的有效性原因是：資產價格受到內在價值的影響，而內在價值則隨著宏觀經濟因素變化而波動，而周期性行業在不同經濟周期表現差異較大，原因其經濟產業鏈上的位置所決定的不均衡現金流量。

研究表明，板塊 /行業輪動在機構投資者的交易中最為獲利的盈利模式是基於行業層面，進行周期性和防禦性的輪動配置則是機構投資者最普遍採用的策略。此外，周期性股票在擴張性貨幣政策時期表現較好，而在緊縮環境下則支持非周期性行業。行業收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。

行業輪動的定量預測

行業輪動的預測和風格輪動的預測在建模層面沒有本質的區別， 但影響行業的因素更多， 行業層面上回報率包含的噪音也更大， 處理起來的難度相應就更大。

多策略的有機結合

不論是選股、風格輪動還是行業輪動，都可以很容易得統一在多因子模型的框架內。根據基金管理人的比較優勢而進行搭配，把較大的權重賦予自己最有把握的投資方式上。

（原文轉載自：景順長城）