光大交易失误导致市场波动的事件引起了大家的广泛关注。量化投资一时间成为众矢之的,但量化投资当真具备轻易撬动市场的力量吗?事实上,近些年,不论是在美国,日本,还是新兴市场(比如台湾), 都出现过交易失误,或者某种策略引发市场波动的现象。人们或多或少把它们和量化投资联系起来,这种说法是值得商榷的。
在上市公司数目众多,海量信息充斥市场的时代,投资者需要一种能迅速有效地汇集各种数据,并进行客观分析的投资方法,量化投资是适应了时代的需求而应运而生的。作为一种投资手段,量化投资本身是中性的,真正起作用的是模型背后的人,是“地球上最美丽的花朵”----人的思维。
量化投资本身就包含了很多流派。有以基本面为主,持仓时间在几个月到一年左右的基本面量化;也有注重短期投资,持仓几天到几周,以识别各种形态,找出统计规律的统计套利;甚至日内交易数次甚至几毫秒交易一次,不持仓过夜的高频交易。在投资的资产类别上,有仅投资权益类资产的,也有跨资产类别的。从业人员结构上,基本面量化的以经济,金融,会计的背景为主,而统计套利的以数学,物理,信号处理,统计等背景为主。在模型所用的编程工具上, 简单的比如Excel, 复杂的比如SAS, R, MATLAB, JAVA, C++,有的甚至为了追求计算速度, 直接将程序写在芯片上。
当股价出现异动时,各种类型的量化投资者会有不同的反应。基本面量化的投资者会忽略短期的波动,除非这种波动持续下去会导致基本面的变化;统计套利的投资者会面临两种选择,如果相信趋势会持续,就会跟上去做趋势(trend following),或者判断为某种噪音或扰动,很快会回到均衡(mean reverting),就会做反向。这种决策取决于各自的量化模型。做趋势的可能会放大波动,而做反向的反而会抵消这种波动。
具体到统计套利的使用上,主要以投资银行的自营盘和对冲基金为主。虽然套利机会稍纵即逝,需要迅速的执行,他们都有很严格的风险控制。比如,每个策略可以动用的资金量,杠杆比例,止损程度,等等。这些指标都是在实时动态监控,而不是仅仅为了满足盘后结算的需要。
笔者以前工作过的BGI,一直致力于基本面量化投资,其风险控制是非常严格的。每笔交易,从研究员检查模型,基金经理产生交易清单,复核,审批到交易员的执行,对交易进程的跟踪,交易成本的评估都有严谨的流程,并建立在统一的内部平台上。所以,这样的量化投资其核心是控制风险的基础上追求收益,并不具备操纵市场的能量。
作为一个新鲜事物,量化投资在中国备受瞩目,各方都给予了很高的期待。同样的,作为一种投资方式,如果使用不当,的确也会给我们带来新的挑战。我们应该扬长避短,不能将洗澡水和孩子一起泼出去。（景顺长城量化及ETF投资总监 黎海威）
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