編者語：文藝復興基金的創始人西蒙斯（Jim Simons）是數學教授，他領導的量化對沖基金長期超越市場，是世界上最成功的對沖基金之一。旗下的“大獎章基金”（Medallion Fund）引起的猜測最多。這支基金以計入5%的管理費和44%的業績提成費后年均凈回報率40-80%著稱于世。該基金采取的是短期，跨資產量化策略，操作策略嚴格保密。西蒙斯曾經說“基本面交易讓我痛苦?？茖W則是我理解的領域，因此我決定專注于構建模型?！?/p>

文/何誠穎（國信證券總裁助理、發展研究總部總經理)

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一、量化投資：神話與黑箱

談量化投資不能不提“量化投資之王”（Quant King）——詹姆斯?西蒙斯（James Simons）。作為一位數學家，西蒙斯曾任紐約州立大學石溪分校數學系主任，與著名數學家陳省身合作提出了Chen-Simons理論，獲得過5 年頒發一次的全美數學最高獎——維布倫獎。

作為一位量化投資專家，西蒙斯的成就更加引人注目。他于1982年發起成立了復興技術公司（Renaissance Technologies），1988年3月成立公司的旗艦產品——大獎章基金（Medallion Fund）。大獎章基金是華爾街最成功的對沖基金之一，1988-2009年的大獎章基金的年化凈收益率達到41.8%，遠遠超過了巴菲特的18.4%年化收益率，而其超越巴菲特的秘密武器就是量化投資。而且從1988年到2009 年，大獎章基金僅在1989年虧損4.1%，其余年份盈利均在20%以上。如此二十年如一日的驕人戰績創造了量化投資界的傳奇神話。大獎章基金創造傳奇的同時，西蒙斯個人也實現了常人難于企及的財富夢想。根據《福布斯2012年富豪榜全球上榜富豪名單》，2012年西蒙斯的個人財富約為110億美元，名列美國富豪榜第26位，全球富豪排行榜100位。

在學術界，人們將西蒙斯的成功作為證偽有效市場假說的反例，渴望對其量化交易策略進行研究。在投資界，人們對其超一流的投資回報非常羨慕，急于模仿其成功的經驗。但是，由于西蒙斯很少接受媒體的采訪，人們對他的投資活動知之甚少。而且對沖基金一直有著黑箱操作式的投資模式，大獎章基金也不例外，其對工作人員有著極其嚴格的保密要求。這就使得西蒙斯及其大獎章基金具體所采用的那些量化投資技術總是籠罩著一層神秘色彩。量化投資常被人們冠以“黑箱作業”之稱號，似乎處處散發著神秘氣息。

然而，量化投資不是神話。

量化投資可能是世界上最成功的投資方法，只要它是一種方法，就會有自身的缺陷，并可能由此導致可怕的錯誤。20世紀90年代中期，美國長期資本管理公司（LTCM）以“不同市場證券間不合理價差生滅自然性”為基礎，制定了“通過電腦精密計算，發現不正常市場價格差，資金杠桿放大，入市圖利”的投資策略，在 1994-1997年間，每年的投資回報率分別達到了28.5%、42.8%、40.8%、17%，可以說是輝煌一時。然而其量化策略對一些小概率事件的忽略和對風險控制的缺陷，最終導致LTCM走到破產的邊緣，最終被美林和摩根出資收購接管?？v觀海外量化投資的歷史，這樣的例子比比皆是。就算是西蒙斯的文藝復興科技公司也在擔心量化投機神話的破滅。“大獎章基金耀眼光環的背后是無盡的壓力：每時每刻，神話都有可能突然結束，大獎章的魔法隨時隨地都可能失靈，就像瓶子里的精靈一樣‘嗖’的一聲便不見了蹤影。每時每刻真諦都有可能不再是真諦?！?/p>

量化投資也不是黑箱。

量化投資方法之所以被冠以“黑箱作業”主要出于三個原因：其一，量化投資基金都非常注意保密，那些賺錢的“模型”就是它們的命根子，是不可以說的秘密；其二，很多人都認為所有的量化投資公司都采用非常復雜的數學公式來進行投資，是常人難以理解的“黑箱”；其三，相當一部分人認為，量化投資預測金融價格走勢的行為和使用占星術預測個人的運程很類似，是毫無科學依據的、遮人眼目的黑箱。

量化投資只是利用計算機技術并采用模型去踐行投資理念，進行投資決策和交易的過程。計算機技術只是延伸了人腦的局限，使一些海量數據運行、計算、處理成為可能，在客觀估計和辨別資產未來收益率的基礎上捕捉市場的大概率成功的投資機會。而且所有模型都是建立在投資者的投資思想上，量化投資模型只是一種方法，是能夠實現投資者投資理念的一種方法。投資理念是量化投資的靈魂。只有建立在正確的投資理念基礎上，將其優化驗證，然后形成模型，并且不斷地根據投資理念的變化、市場狀況的變化對模型進行修正、改善和優化，才能煥發量化模型的威力。

因此，量化投資不是神話，也不是黑箱，更不是遙不可及的東西。只要擁有投資理念和掌握模型開發技術的投資者都可以運用計算機技術進行量化投資策略的開發和研究。

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二、量化投資：從西蒙斯到阿斯內斯

在量化投資近四十多年的投資實踐中，出現了一批又一批實現財富夢想的量化投資大師，他們的量化投資經驗無疑值得借鑒，他們也賺到了常人無法想象的財富。其中最具有典型性和代表性的包括詹姆斯?西蒙斯，肯?格里芬，克里夫?阿斯內斯等，他們在量化投資領域的創新與實踐從不同的維度增進我們對量化投資的理解和認識。

對模型的重視。模型是量化投資的核心，也是承載和實現量化理念的關鍵載體。那些成功的量化投資大師正是依靠其開發的模型，創造了一個又一個量化投資的神話。格里芬不關心股票的基本面或內在價值，而是關心價格的波動，并通過大量信息以及各種數學模型來分析交易心態，以期從中尋找機會。在AQR資本管理公司的投資實踐中，阿斯內斯把價值投資與趨勢投資結合起來，開發價值與趨勢結合的投資策略模型，根據對市場的綜合判斷進行超配和低配。實踐證明，在很長一段時間里，價值與趨勢結合策略給AQR帶來了超過一半的利潤。而且對于成功的量化投資來說，量化模型的不斷修正也是非常重要的。大獎章基金根據強力計算機所撲捉到的復雜市場信號對自己的模型不斷地進行修正，其調整的頻繁程度遠遠高于一般的量化基金。

建立由科學家組成的投資團隊。西蒙斯認為，對于科學家來說，如果讓他們來研究市場，一定基于市場事實出發，而不是基于某種理論來預先規定市場應該是什么樣的。因此科學家也更可能發現市場的無效之處，在此基礎上形成交易策略。基于此，西蒙斯建立了一支由數學、物理學、統計學、密碼破譯、語音識別等領域科學家組成的投資團隊。而正是這樣的投資團隊，為西蒙斯的大獎章基金帶來源源不斷的利潤，創造一個又一個投資神話。同樣，在格里芬創立的城堡投資集團，最核心的部門數量研究部，由大量數學家、物理學家、投資分析師和高級計算機科研人員開發數學模型，尋求利用自己開發的數量和數值分析技巧為投資指路，為交易員提供指支持。

交易資產的流動性。交易資產的流動性不僅影響量化策略的執行與終止，還通過交易成本影響量化策略的效果。因此，交易資產的流動性是量化投資的各種數學模型必須要考慮的重要因素。LTCM的垮臺很大程度上是所交易資產的流動性不足引起的。西蒙斯非常重視所交易資產的流動性，他很少交易衍生產品，主要交易基礎資產。在西蒙斯看來，一方面基礎資產具有更強的市場流動性，另一方面，基礎資產的價格更有可能出現規律性如趨勢、模式等，更適合量化投資。

高頻交易。西蒙斯意識到，依統計的角度，預測明日或者數小時之內走勢的能力要遠遠強于預測一周或兩周。因此，高頻交易成為其制勝法寶。而且，大獎章基金在多個交易市場進行數據挖掘、發現交易機會就會進行瞬間交易，因此具有很強的靈活性，可以在不同市場間來回切換。另一方面，其交易遵循“壁虎式投資法”，用西蒙斯的話說，交易“要像壁虎一樣，平時趴在墻上一動不動，蚊子一旦出現就迅速將其吃掉，然后恢復平靜，等待下一個機會。”

風險控制。格里芬的城堡投資集團對投資組合實施嚴格的風險管理，其風險管理人員每天模擬投資組合在不同危機環境下的變化情況——亞洲金融危機卷土重來或者是“9?11”事件重演，當模擬狀況下的投資損失超過可以容忍的限度，他們就會調整投資組合。另外，城堡投資集團將管理資本的30％作為流動資金，一方面是為在市場波動時抓住投資機會，另一方面也是出于風險管理的考慮。西蒙斯也充分肯定風險管理的重要性，他強調“我們的方式和 LTCM完全不同。文藝復興科技沒有、也不需要那么高的杠桿比例，在操作時從來沒有任何先入為主的概念，而是只尋找那些可以復制的微小獲利瞬間，我們絕不能以‘市場終將恢復正?！鳛橘€注投入資金。”

多樣化策略。在量化投資領域，涉及多個市場的、多樣化的交易策略可以為投資提供更高的安全邊際，對此，阿斯內斯亦深信不疑。通過廣泛和深入的研究，阿斯內斯的AQR可以設計出不同的模型和基金產品來滿足不同客戶的需求。AQR通過不同的交易策略管理著65只不同的基金，如絕對回報基金、變量基金、全球風險溢價基金等等，交易著各種資產，從波蘭貨幣到日本債券，從原油、黃金到小麥。

從海外量化投資大師的經驗分析，我們可以清晰地導出一條理解和認識量化投資的主線。量化模型是量化投資的核心，是實現投資理念的關鍵載體。由科學家組成的投資團隊是量化模型開發的關鍵，代表了量化投資運用所需的技術。高頻交易與多樣化策略代表著量化投資的兩個重要特征。交易資產的流動性是量化投資所必須考慮的重要事項。而風險控制則是量化模型的重要優勢，也是影響量化投資成敗的關鍵。

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三、量化投資：真諦

市場的真諦是關于市場如何運行的終極奧秘。不管是基本面分析專家、技術分析專家，還是量化分析專家，他們都是運用不同的方法、從不同的角度研究市場中的隱匿模式，揭示市場的運行規律即真諦，從而打開蘊藏無盡利潤的財富之門。那么，量化投資的真諦是什么？

量化投資是運用自然科學的技術（數學、物理學、統計學、計算機等）去挖掘市場運行的規律，在此基礎上，運用社會科學（基于對市場的理解）去闡釋規律的原理、可持續性以及未來變化，進而形成合乎邏輯的投資理念和投資方法。或者相反，量化投資是基于對市場的理解的基礎上，認為市場運行應該存在某個規律，并運用自然科學的技術去開發模型并驗證，進而形成合乎邏輯的投資理念和投資方法。因此，量化投資的要點在于如何實現對社會科學的知識與自然科學的技術深刻理解、充分掌握、有機結合以及綜合運用。

量化投資明顯不同于技術分析。技術分析是基于對過去市場運行規律的一種總結和運用，而對于這種規律，技術分析并不也無法闡釋其基于何種的投資理念，因此，對于該規律的可持續性及未來可能變化也無法得出適當的估計。而量化投資策略無論是在選股、擇時、行業選擇、資產配置，還是風險控制等無不體現了定性的投資思想、客觀的數據支持以及模型的實證檢驗，可以說是有理有據的。

量化投資也不同于基本面分析，量化投資是主觀觀點（基于對市場的理解）與客觀技術（數學、物理學、統計學、計算機等）的結合，而基本面分析是很主觀的，從宏觀經濟面、公司主營業務所處行業基本面、公司業務同行業競爭水平基本面，再到公司基本面的分析都沒有定式，不同的個人、不同的角度、不同的側重面都會造成對同一支股票完全不同的分析結果。因此，量化投資不僅能客服主觀情緒偏差，客服人性弱點，客觀評價交易機會，而且能充分利用客觀技術的優勢實現更全面、系統、準確、及時地撲捉交易機會。

雖然量化投資不同于技術分析與基本面分析，但是，量化投資并不排斥技術分析與基本面分析。量化投資可以將技術分析或基本面分析的結果作為模型所應考慮的因素之一，構造量化模型或對量化模型進行改進。比如，在量化選股的過程中，可以運用基本面分析方法剔除一些公司基本面較差的上市公司，或者在量化擇時的過程中，根據基本面分析的結果對策略進行動態調整。特別是在市場上出現小概率事件（如重大政策轉變）時，需要經驗豐富的基金經理來把握宏觀的和大的趨勢轉變，及時對量化模型進行必要的調整。

正如我們前面所說，量化投資是一種投資方法。作為一種方法，它有自身的優勢和局限性。理性決策、多維視角、超強處理、及時跟蹤、精確捕捉是量化投資區別于傳統投資的五大優勢。但是，量化投資也有其自身致命性的局限，那就是極端波動性和模型策略重復的風險。市場波動性是量化投資獲利的關鍵，但是極端波動性卻可以致量化投資以死地。長期資本管理公司的交易雖然都是基于成熟的計算機模型和風險管理策略，但是，當市場運動呈現出那些模型無法預測到的情景時，市場的極端波動使該公司在數周之內損失幾十億美元。

另一方面，從單一量化策略來看，某些策略是有效的。但是，當市場上太多的人采用了相同的策略，策略的有效性就會降低，甚至引發災難。而且這種狀況對于量化策略的開發者來說又是無法預知的。就像2007年8月初一批量化基金經歷了驚心動魄的四個交易日后，阿斯內斯在給投資者的信中寫道：“沒有什么模型會一直有效。然而，這一次與模型本身無關，而是因為太多的人采用了相同的策略，就同其他曾獲得成功的定量和非定量投資策略一樣，當過多的人試著同時逃離同一投資策略時，此類投資者將陷入困境。我們知道這是此類投資面臨的一個風險因素，但同其他人一樣，我們低估了風險發生時的危害程度和擴散速度?！?#xff08;完）

文章來源：何誠穎的博客 2013年4月26日（本文僅代表作者觀點）

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總結

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