量化投资交易策略研究

２２

１ 量化投资综述

１９９８在经历 年俄罗斯债券危机、高科技股泡沫的破裂２００８ Ｒｏｂｅｒｔｓｏｎ与 年席卷全美的次贷危机之后， 关闭了经营

Ｔｉｇｅｒｆｕｎｄ，ｍｅｒｉｗｅｔｈｅｒ Ｌｏｎｇｔｅｒｍｃａｐｉｔａｌｍａｎ多年的 掌管的ａｇｅｍｅｎｔ Ｓｏｒｏｓ Ｑｕａｎｔｕｍｆｕｎｄ濒临破产， 旗下的 资产缩水，与Ｓｉｍｏｎｓ Ｍｅｄａｌ此同时 管理的以“量化投资”为主要理念的ｌｉｏｎ １９８９ ３５％却凭借自 年成立以来 的年平均收益率被誉为

２０最成功的对冲基金。自 世纪末金融领域逐渐显露与数学、计算机技术和经济相互融合的趋势，量化投资成为这一综合性领域紧密结合的代表产物。１１ 概念量化投资是指以股票价格、日成交量、日成交额等大量投资相关数据为样本，通过数量化方式建立合适的数学模型与公式，运用计算机技术编写高效程序，研究分析金融产品未来收益与风险，判断各种行情走势发生概率，程序化发出买卖指令实现投资交易。相较于传统的技术分析和以公司经营状况为基础的基本面分析，量化投资是基于大量数据的市场分析，所得决策更加科学系统有效；可以在秒级时间快速完成多个金融产品组合交易，意味着更多交易机会带来更好概率显著性获得更高收益；而纯程序做出的决策可以避免交易者心理因素对决策不理性影响。１２ 内容和方法量化投资是主要内容包括需要考虑到投资市场、产品、分配在内等总体投资方向的量化策略，究竟是主动预测还是事件驱动式的交易策略，需要根据行业选择进而策略组合构建的资产配置，通过计算机程序实现的交易执行，可在投资组合亏损时自动止损平仓的风险管理这几个涵盖二级市场投资交易的全过程内容。

具体来看可以拆分为可运用公司估值法、资金法和趋势法，根据既定的大量数据指标组合判断某产品是否值得投资的量化选股；属于量化投资核心且较难的，需要建立一定误差内的模型预测未来二级市场的量化择时；对于恢复市场价格、增强流动性、抑制投机起到重要作用，利用股指期货对应股票现货价差实现交易获利的股指期货套利行为；利用商品价格波动到价差的回归性这部分价格回归区间，扭曲价差稳定收益的商品期货套利，但要运用科学数统模型分析才能有效预测把握最佳套利时机；可利用历史有价证券价格数据分析，得出的价格规律进行统计套利；同时买卖某一相关期 权的，价格不同或到期日期不同的看涨或看跌两种相反合约，在到期日通过对冲获利的期权套利；完全依据预设指标由程序发出指令决定交易的时间、价格、方向和数量的算法交易；投资组合中各类资产的市场配置以及对这类混合资产１ ［］进行实施管理。

２ 量化投资发展

２１ 国外量化投资兴起１９７３年的石油危机带给美国证券市场的崩盘，带给传

２０ ８０统证券经理人对其投资方法与思路的反思； 世纪 年代起期权期货等金融衍生品种类的丰富与交易体量上升。国外监管放松促进了算法交易、高频交易等发展，允许股票多地交易，一系列监管方面改变迎合了量化投资交易的飞速发展。量化投资的技术要求远超于传统投资，拥有交易技术在量化交易中占据重要地位，国外交易已进入微秒级时代；高频交易方式在全球范围内迅猛发展，却需要修正管控稳定市场等显著特点。国内量化投资表现人民币在国际化进程中表现出强劲的势头吸引海内外投资者新一轮的追求，科学系统化管理手段在金融领域受重视程度提升，国内越来越完善的金融工具与体系的发展是市场

２０１３需求本土化的突出表现； 年开始证监会与相关机构不断面向社会公开征求意见，不断放松对券商资管行业监督，量化投资借监管改革东风驶入 “快车道”。量化投资在国际上良好的业绩和国内相对低廉的管理费用在市场中引起消费者的关注，但总体表现仍有待观察，我国量化投资整体收益水平偏低，产品间经营业绩差距较大、二八分化现象存在，且大多数产品很难收获高收益。

３ 量化投资交易策略

３１ 交易策略量化投资的交易策略包罗丰富，有利用分析工具判断走势确定方向，通过金融产品的高抛低收获益的量化择时策略，也是收益率极高的投资交易策略，其中较为著名的趋势跟踪策略以极高的收益率最多被投资人使用；有利用统计学思路和方法在对历史数据的统计分析之上结合基本面数据估计变量的分布概率指导交易的统计套利策略；有通过交易量加权平均价格、时间加权平均价格、盯住盘口策略、执行落Ｐ２２３）差策略和下单路径优选策略等下单方法，将大 （下转

［摘 要］量化投资以其交易中出色的收益令人向往。文章以传统投资在多次金融危机中表现为背景引出对量化投资的探索，通过对国内外发展的对比与综合描述研究其交易策略及组合并提出评价方式，研究量化投资策略在交易中的具体运用。