最近,ALPHAGO在網(wǎng)絡上對戰(zhàn)中日韓圍棋大師60勝1平0負的新聞小小火了一把。這讓人聯(lián)想到2016年量化基金的不俗表現(xiàn):在偏股型混合基金中,三年累計收益率排名在前10/430的量化基金有3只,而成立三年以上的量化基金一共也就20余只。
無論是ALPHAGO還是量化基金,這兩件事情的共同點在于:在以博弈為形式較量的環(huán)境內(nèi),計算機對人類都取得了近乎壓倒性的優(yōu)勢。
“局部變化計算快速準確、時刻保持大局觀、只走勝率最高的變化而不冒險、沒有情緒影響、大量的樣本學習和自學以提高準確率等,這些都是計算機在圍棋上的優(yōu)勢,也與量化基金投資的邏輯相通。”天弘基金智能投資部金融工程分析師沙川表示。
何為量化基金?量化基金是通過數(shù)理統(tǒng)計分析,選擇那些預期收益和風險更優(yōu)的證券進行組合投資,以期獲取超越基準收益的基金。區(qū)別于普通基金,量化基金主要采用量化投資策略來進行投資組合管理,總的來說,量化投資策略包括:量化選股、量化擇時、衍生品套利、統(tǒng)計套利、高頻交易、算法交易、資產(chǎn)配置等。
以偏股型基金為例,沙川認為,量化基金的優(yōu)勢在于以下幾點:
第一,信息反應速度快。通過一定的互聯(lián)網(wǎng)和文本挖掘技術,計算機可以更加快速的獲取最新的信息,并將之數(shù)據(jù)化以供量化投資模型使用。更快的處理速度使得計算機可以短時間內(nèi)處理大量信息,比如閱讀10萬份投資報告并找出其投資標的和評級只需要幾十分鐘的時間。
第二,投資覆蓋范圍廣。當前A股市場中的股票有3000多只,其中券商分析師覆蓋了近2300只,而大型投資機構的分析師團隊20人左右,深度研究的股票數(shù)量約1000只。而量化投資可以將已有的研究模型應用于市場上所有的股票,這種覆蓋度的提高增加了更多的投資機會,并使投資更加分散,提高了投資效率。量化投資的經(jīng)典公式IR=IC*N^0.5就解釋了上述結論,其中N是獨立投資的次數(shù)或者說是投資寬度。
第三,風險水平可控性強。現(xiàn)代組合理論的一個應用就是風險分析,通過研究各類資產(chǎn)收益率之間的協(xié)方差,來分析組合的風險結構。而在股票組合管理上,量化將股票的收益率以因子的形式解釋,將組合的風險轉(zhuǎn)化為因子的風險,通過設定風險預算和分散投資,將組合風險控制在一定的范圍內(nèi)。
第四,投資紀律執(zhí)行力高。計算機對交易計劃嚴格執(zhí)行,投資行為的判斷和發(fā)出都是以數(shù)據(jù)為依據(jù),不會有人類貪嗔癡慢疑的情緒影響。
第五,大量的學術研究支持。量化是將金融市場數(shù)據(jù)化,再運用數(shù)學方法尋找數(shù)據(jù)上的規(guī)律。傳統(tǒng)投資是藝術,而量化投資是一門科學。所以對量化投資的研究不僅限于投資機構,高校學院派對量化產(chǎn)生的推動作用甚至更大。諾貝爾獎得主馬克維茨、夏普等都是在校期間發(fā)表了其著名理論。
“實際上,計算機是很笨的,它只是計算得很快很準。但是當這種‘快’和‘準’結合統(tǒng)計和運籌等方法,并應用于量化投資中,戰(zhàn)勝人腦分析就是大概率的,而且伴隨時間窗口的推移,這種概率越會明顯的表現(xiàn)出來。”沙川認為。-CIS-
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