國內(nèi)的AQF量化金融分析師也是在近幾年才開始興起的，所以要想了解AQF的發(fā)展軌跡就要從境外量化投資說起，小編今天就來和大家一起看看量化投資的發(fā)展和應(yīng)用。
發(fā)展軌跡
量化投資的領(lǐng)軍人物，一般公認為是詹姆斯·西蒙斯。從數(shù)學(xué)天才到交易模型專家再到投資奇才，關(guān)于西蒙斯的傳奇廣為流傳。事實上，跟所有其他大師一樣，西蒙斯也是站到前輩的肩膀上才取得引人注目的成就。量化之源可以追溯到20世紀初，法國人路易·巴舍利耶1900年首創(chuàng)了數(shù)理金融方法。路易是第一位用量化描述布朗運動的人，他提出可以用概率論來理解金融市場。遺憾的是路易的理論沒有引起業(yè)界的重視，其價值幾十年后才被另一位天才發(fā)現(xiàn)。這位天才就是美國的現(xiàn)代經(jīng)濟學(xué)之父保羅·薩繆爾森，他建立了宏觀和微觀經(jīng)濟學(xué)數(shù)量化體系，代表性研究成果包括消費理論中的功效函數(shù)、福利經(jīng)濟學(xué)里的Lindahl-Bowen-Samuelson條件、資本市場理論中的隧道理論、金融市場中的有效市場假說、公共金融學(xué)中的優(yōu)化配置、國際金融學(xué)中的Balassa-Samuelson效應(yīng)和Heckscher-Ohlin模型等。
量化投資區(qū)別于主觀定性投資的鮮明特征就是模型。模型概念由第一位諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主簡·丁伯根首先引入經(jīng)濟學(xué)（薩繆爾森是第二位諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主）。
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數(shù)學(xué)教授出身的“模型先生”西蒙斯2005年成為全球收入很高的對沖基金經(jīng)理，凈賺15億美元。西蒙斯24歲出任哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)系教授，曾與華裔數(shù)學(xué)家陳省身共同創(chuàng)立了Chern-Simons幾何定律，該定律成為理論物理學(xué)的重要工具。西蒙斯和他的文藝復(fù)興科技公司是華爾街上徹底的異類，公司從不雇用華爾街人士。這位超級投資者成功的秘訣是：靠數(shù)學(xué)模型捕捉市場機會，用電腦做出交易決策。
不同于傳統(tǒng)方法的特殊優(yōu)勢
“數(shù)學(xué)模型”方法是針對或參照某種事物系統(tǒng)的特征或數(shù)量相依關(guān)系，采用形式化數(shù)學(xué)語言，概括或近似地表述出來的一種數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)。運用“數(shù)學(xué)模型”做交易，和傳統(tǒng)的基于技術(shù)分析、基本分析等方法的定性投資本質(zhì)上相同，都是基于市場非有效或是弱有效的理論基礎(chǔ)。投資經(jīng)理可以通過對資產(chǎn)估值、成長等基本面的分析研究，建立戰(zhàn)勝市場、產(chǎn)生超額收益的算法組合。不同的是，定性投資更依賴對標的資產(chǎn)的調(diào)研以及基金經(jīng)理個人的經(jīng)驗及主觀的判斷；而量化投資則是“定性思想的量化應(yīng)用”，更加強調(diào)數(shù)據(jù)和計算，因而具有以下明顯優(yōu)勢：
一是交易更加精確量化。技術(shù)分析、基本分析等方法的缺陷都是不能做到完全的精確量化。技術(shù)分析主要是用來分析交易的進場、出場點，是抉擇交易時機的一種方法。技術(shù)指標大多是用線型的公式來表達價格漲落與歷史價格成交量之間的關(guān)系。由于價格運動的復(fù)雜性用線型公式是無法概括表述的，所以存在技術(shù)指標時好時壞的現(xiàn)象。用幾套技術(shù)指標疊加做出的系統(tǒng)，同樣解釋不了價格的運動。
不同投資經(jīng)理在經(jīng)驗累積過程中形成不同的技術(shù)分析理論體系，從定義到規(guī)則，都帶有明顯的經(jīng)驗總結(jié)色彩，不具備嚴格的數(shù)學(xué)推理過程，不能形成一整套相互作用的理論體系。任何一種技術(shù)分析方法都不能完全適應(yīng)于市場，每一種方法都有自己的盲點。
量化投資采用離散采樣的方法對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，根據(jù)金融市場的特性，價格是離散型的隨機變量。抽象地說，量化投資是將隨機變量的所有可能取值及相應(yīng)的概率描述出來，模擬離散型隨機變量的概率分布，再通過概率進行資金分配，量化每筆交易手數(shù)。量化投資是在找估值洼地，通過全面、系統(tǒng)性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會。
二是有穩(wěn)定模型支持。量化投資所有的決策都是依據(jù)模型做出的，依靠模型、相信模型。每一天決策之前，首先要運行模型，根據(jù)模型的運行結(jié)果進行決策，而不是憑感覺。對沖基金經(jīng)理納西姆·塔勒布在他的暢銷書《黑天鵝——如何應(yīng)對不可知的未來》中表示：不少交易者使用的模型低估了存在極端負面結(jié)果即黑天鵝的可能性，從而帶來了災(zāi)難性的后果。雖然塔勒布有著大批擁躉，但人們還是選擇相信模型。因為一個模型失敗了，不等于所有模型都無效，而所有運作機制都跟概率模型息息相關(guān)。只要模型在大概率下是有效的，就可以相信模型。
金程教育為了讓想要學(xué)習(xí)量化投資的人更加清楚的理解和掌握，還開設(shè)了AQF培訓(xùn)課程來讓更多的人學(xué)習(xí)量化。
三是能夠嚴格執(zhí)行紀律。只有嚴格的紀律才能克服人性的弱點，諸如貪婪、恐懼、僥幸心理，也可以克服認知偏差。在交易中，可怕的莫過于人性的弱點。人的“貪婪”和“恐懼”在交易的過程當(dāng)中會毫無遺漏地表現(xiàn)出來。有盈利的時候“惜賣”，虧損后又“死抱”；容易受到周邊議論的影響，這些都會造成交易的隨意性，導(dǎo)致虧損。量化投資能夠避免投資者在交易時主觀的判斷，投資者所要做的就是相信系統(tǒng)，嚴格執(zhí)行。
數(shù)學(xué)模型在交易中的運用
在量化投資中，運用數(shù)學(xué)模型是交易的核心，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
認為價格運動隨機與有序并存，并非完全隨機，也沒有固定的規(guī)律。價格運動具有一定的“人為特征表象”。整體而言，市場是有效的，但仍存在短暫的或局部的市場無效性，可以提供交易機會。
主要通過對歷史數(shù)據(jù)的離散采樣統(tǒng)計，找出金融產(chǎn)品價格、宏觀經(jīng)濟、市場指標、技術(shù)指標等各種指標間變化的數(shù)學(xué)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)市場目前存在的微小獲利機會，并通過杠桿比率進行快速而大規(guī)模的交易獲利。
通過高頻次且快速的日內(nèi)短線交易來捕捉稍縱即逝的機會。依靠大量的交易次數(shù)對沖風(fēng)險，累積盈利。
需要市場具有高活躍度和流動性。要求交易品種價格的運動具有連續(xù)性，以及成交量的活躍性。這主要是為了保證大量的高頻次交易可實現(xiàn)成交。
運用現(xiàn)代計算機技術(shù)將“數(shù)學(xué)模型”轉(zhuǎn)化為交易系統(tǒng)，通過計算機的海量運算能力實現(xiàn)應(yīng)用。
總之，量化投資將人的交易理念規(guī)則化、變量化、模型化、系列化，形成一整套完整、可量化的操作思路。這套思路可以用歷史數(shù)據(jù)加以分析驗證，在交易的實施階段可使用計算機自動執(zhí)行。
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