走进量化投资奇妙的模型世界

人物简介：

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李笑薇，女，富国基金另类投资部总经理，也是近期国务院第二批“千人计划”中的一员，是目前国内公募基金领域唯一一位获得该殊荣的投资经理人；她是富国基金2008年出海招贤在美国觅获的“至宝”，她丰富的海外量化投资实战经验在她加盟富国基金后将对富国基金量化投资起到“四两拨千斤”的功效；她也是华人中定量研究泛亚洲市场绝对权威之一，对亚洲尤其是中国的A股和中国香港，中国台湾等区域市场的定量研究鲜出其右者。

正文：

中国的量化投资到底有多大空间？李笑薇认为：“与定量投资方式有关的投资基金会在全部二级市场投资基金中占到相当的比重，成为二级市场投资中的重要力量。”

量化投资成功关键是人

有人说，量化投资有一个神秘的数量模型“黑匣子”，左边输入数据，右边输出交易单。投资经理人根据交易单选股，就能坐收渔利了。

那么，这个“黑匣子”是什么？李笑薇说，尽管每一名成功的量化投资经理人，都不会告诉你，他的模型究竟长什么模样。但无疑，作为模型的设计者，人是量化投资成功的关键。“不论是超级电脑还是超级模型，归根结底仍是其背后人脑的智慧决定成败。”

量化投资的核心是模型的设计和建设。李笑薇把它比作一名采集投资思想的“炼金师”。“把那些‘有效’的投资思维捕捉下来，再用数量金融的知识将其量化，最后通过模型执行。人对市场的理解，对模型构建的了解，对模型在市场中应用的经验，是搭建一个完美‘黑匣子’的最关键。”

定量投资人理解市场的方式与普通投资人不同。比如，一个定量投资人可能会对市场投资人的总体结构感兴趣。当一个有经验的模型设计者知道在香港80%以上是机构投资人，而在A股80%至90%是散户时，他可以根据自己的经验作出大致推测，在A股与港股市场中，分别有哪些因素可能起作用。“当然仅有推测是不够的，科学求证是必经之路。设计者的推测需要经过大量历史数据，在美国用40年，在A股用10年、5年、3年，去测试与证明这一推测。这是个严谨、耗时的过程。”

每一个量化模型及其起作用的“因子”都是有逻辑的。即使这一逻辑并不代表着基本面的因素，比如上市公司业绩，盈利质量等等也通常代表了市场情绪。

在A股这一散户投资者占很大比例的市场上，市场情绪的作用尤其鲜明。换手率过高，追涨杀跌，或在大起大伏之后过早落袋为安。这些投资行为导致的偏差可以被模型设计人员归纳、利用。若通过了科学验证，便可成为某一因子，进入选股模型。

“此外，模型的因子需要长期有效。在熊市和牛市都有较好表现，而不会轻易随着市况的改变而改变。各个因子间，也不能有太大的关联。”

在每一个单独模型设计完成后，设计人员还需要根据他的理解和经验，进行模型的综合优化，从而最终形成一个完整的“黑匣子”。

李笑薇说，一个成熟的量化模型是个复杂的体系。通常而言，它包括了选股模型（阿尔法模型）、风险控制模型、交易成本模型以及将上述结构进行优化的模型。根据产品的不同，有时也会加入资产配置等择时模式。

一个经过反复测试与验证，代表着投资人逻辑的量化模型完成后，通常而言，它的交易单在确认无误后，需要严格执行。仅在少数情况下（如资产重组）等出现改变。“但是，模型搭建完成后，量化投资人的工作并没有就此结束。我们还需要根据市况的变化，市场阶段的不同，对模型进行检测和调整。事实上，美国市场2007年的模型与2009年相比，已有了不少变化。因为，市场在此一两年经历了剧烈的转变。”

李笑薇说：“我的梦想是搭建一个能适应各种市况而变的完美模型。当然，‘完美’的境界只是梦想，我们只能通过辛勤的工作，无限趋近它。”

定量投资风控把握较大

很多初次接触的投资人都会问李笑薇，量化投资与传统投资方式相比，优势在哪里？定量与定性投资方式哪个更优秀呢？

“其实，我认为两种投资方式没有优劣之分。它们不同，并有各自的优点和局限。我们说定量投资强调科学性，但就好比科学与艺术共存，定量与定性也有各自的发展空间。”

定量投资的优势反映在它的科学性、纪律性、研究广度以及风险控制。科学性是指在定量投资中应用的思想必须符合逻辑并首先经过大量历史验证，只有得到验证的思想才能真正用来指导投资。

李笑薇说，纪律性是指基于对上述思想模型的信任。“我们对模型所产生的买卖指令只做很小的改动。因此它可以帮助我们在很大程度上避免人的情绪和弱点对买卖交易的影响。”

从研究广度来看，定量投资覆盖的股票数目往往比传统投资多很多。在有些市场一个定量投资组合持有上千只股票也是不足为奇的。“这是由于一旦我们将思想融入模型，电脑处理数据是很容易的，处理100条或1万条信息的成本差不多。而那些被传统投资者忽略的股票中往往存在更多的机会。”

李笑薇说，从风险控制来讲，一方面定量投资组合中的股票数目较多，自然形成了一定程度的风险分散；另一方面定量投资中使用风险模型精准地控制风险。因此定量投资中的风控把握相对较大。

不过，李笑薇也指出，任何一种投资方式在拥有优越性的同时也必然有它的局限性。从定量投资来看，由于模型经过长期历史验证，投资人在模型的使用上有可能对历史产生依赖，因此需要我们在模型设计和使用上注意根据市场作灵活调整。

李笑薇提醒，定量投资人需要不断提高模型的智能化来增加个股研究的深度。“应该说，模型智能化的空间是非常大的。”她举例说，曾经有朋友开玩笑说，他选择上市公司主要看公司老总的面相，并认为这是无法量化的。其实不然。我们可以首先将全部上市公司老总的照片扫描输入电脑；然后请专家定义“好面相”的标准，比如额头的宽度应该是脸颊的多少比例等等，并据此给每一个上市公司打分、排序——我们暂且叫它‘面相因子’。如果经过多年的数据验证，根据这个因子形成的组合的确表现出色，那么，将“面相因子”加入选股模型是可以实现的。

“不过，最难以避免的恐怕是投资策略同质性的问题。这是不论定量还是定性投资都会遇到的问题，它是某种投资方式发展到一定阶段的产物。当然，在A股市场上短期内定量投资方式应该不会遇到太大的这方面问题。”李笑薇说。

中国市场也能量化投资

尽管量化投资在国外取得了巨大发展，由于中国资本市场的种种特殊性，“A股市场能够量化投资吗？”“量化投资在中国会不会水土不服？”是很多投资者心中的疑问。

其实，量化投资只是一种工具。工具本身没有问题，关键是能否将这一工具在中国市场用好。李笑薇说，比如很多投资者认为中国A股是一个“政策市”。那么，如果一个定量投资人对某个政策方向有很大把握，他也可以通过形成一个针对该政策的因子来获取超额收益。另一方面，如果投资人对政策方向没有把握，他可以通过主题均衡减少政策风险。

还有不少投资者认为定量投资所依赖的公开数据存在财务造假现象，而数据本身的偏差一定会影响投资效果。李笑薇认为，从定量投资角度来讲，虚账的信息不但有用，而且它如果是大规模的和有规律的，它反而可能是获取超额收益的好机会。

李笑薇举例说，通过数据研究我们发现，中国的上市公司的净资产收益率的分布有一个现象，净资产收益率刚刚超过0的公司有很多，略低于0的公司几乎没有，而负收益很低的公司又不少。这种分布与美国有着鲜明的不同。这种现象的产生缘于中国对上市公司停牌的规定——如果一家公司的净收益连续两年为负，这家公司就会被“ST”。因此上市公司会努力避免连续两年负收益。如果今年的真实收益是负的但很接近于零，公司会想尽各种办法使之在账面上成为正收益。但如果真实收益很难在账面上做正，那末就干脆在账面上使今年的收益非常负，在账面上将真实收益隐藏一部分留给明年用。这部分隐藏的收益可以帮助明年的账面收益成为正，从而避免连续两年负收益，避免“ST”。这是一个鲜明的账面ROE与真实ROE不符的例子。然而，在这个例子中，我们其实可以考虑利用它形成一个策略，比如专门投资于某些负收益很低的上市公司，因为他们第二年收益上升转正的可能性比较大。

“2003年我在Barra开始参与中国A股风险模型研发的时候，中国的数据种类少，历史短，市场状况也与今天有很大不同。经过这些年发展，今天不论从数据，从计算机技术，还是从技术人员储备，可以说做定量投资的基本条件已经成熟。”李笑薇说，2010年以来A股市场推出了各种期货、期权等避险和对冲工具，为定量投资的发展，特别是市场中性的定量投资的发展，提供了更多的机遇。随着近期市场恢复平稳，政策恢复常态，未来A股市场定量和定性投资的发展空间都是巨大的。