數(shù)量化投資的國際觀察

數(shù)量化投資的國際觀察2010年年度策略會金融工程專題主要觀點結(jié)論與建議回歸分析（多因素模型）、動量反轉(zhuǎn)效應(yīng)、行為金融、資金流向分析、高頻數(shù)據(jù)挖掘等研究內(nèi)容，將成為未來國內(nèi)量化投資研究的主要方向，也是國信金融工程部門目前的主要研究課題。主要內(nèi)容數(shù)量化投資憑借眾多優(yōu)點成為國際市場主流投資方式之一數(shù)量化投資與基本面分析應(yīng)相輔相成多種因素制約數(shù)量化投資業(yè)績表現(xiàn)信息渠道與高頻數(shù)據(jù)決定數(shù)量化投資成敗指數(shù)增強和凈多頭兩種模式最適合當(dāng)前在國內(nèi)開展風(fēng)起云涌的海外數(shù)量化投資1內(nèi)容目錄數(shù)量化投資的特點2數(shù)量化投資海外實際應(yīng)用的調(diào)查數(shù)量化投資的主要方法與業(yè)績5d海外數(shù)量化投資基金經(jīng)典案例1.1 海外量化基金發(fā)展歷程威廉.夏普（WilliamSharpe）于1963年提出了alpha和beta的理念后，理性的投資者便只愿意為代表超額正收益的alpha買單以1971年富國銀行發(fā)行跟蹤紐約證券交易所1500只股票的指數(shù)基金這一歷史性事件為標(biāo)志，數(shù)量化技術(shù)開始正式走入投資界實務(wù)運作1979年巴克萊全球投資（BGI）成立了第一只主動數(shù)量化投資基金，標(biāo)志著數(shù)量化投資從草根實踐走到了公募基金歷史舞臺的聚光燈下以追求正alpha為目的且收費較低的數(shù)量化資產(chǎn)管理公司及其產(chǎn)品迅速風(fēng)靡全球30年后的今天，引導(dǎo)數(shù)量化投資潮流的BGI仍然是世界上最大的資產(chǎn)管理公司，擁有3000名以上的機構(gòu)客戶，其中以主動數(shù)量化投資方式管理的資產(chǎn)占其全部資產(chǎn)規(guī)模的約23%，即超過3400億美元1.2

全球數(shù)量化基金發(fā)展規(guī)模2000年至2006年是數(shù)量投資基金發(fā)展的黃金時期，從基金數(shù)量到管理規(guī)模都在飛速持續(xù)增長從絕對數(shù)額上來看，數(shù)量化投資管理資產(chǎn)規(guī)模的確還比傳統(tǒng)投資管理資產(chǎn)規(guī)模來得小從發(fā)展前景來看，數(shù)量化管理基金資產(chǎn)規(guī)模在

2003年以后增速攀升至15%，并保持在這一水平之上，而傳統(tǒng)型基金資產(chǎn)增速一直低于5%1988－2008年全球數(shù)量化基金數(shù)量1988-2008年全球數(shù)量化基金管理規(guī)模內(nèi)容目錄風(fēng)起云涌的海外數(shù)量化投資1數(shù)量化投資的特點2數(shù)量化投資海外實際應(yīng)用的調(diào)查數(shù)量化投資的主要方法與業(yè)績5d海外數(shù)量化投資基金經(jīng)典案例2.1 數(shù)量化投資特點嚴格的紀律性（Higherdisciplined）更大的投資視角（Largeropportunityset）風(fēng)險可控（Riskcontrol）低成本（Lower

cost）2.2 數(shù)量化投資特點（續(xù)）量化投資并不是基本面分析的對立者，相反絕大多數(shù)的計算機模型基于基本面因素，并部分考慮技術(shù)因素，比如動量效應(yīng)等計算機方式的投資并不必然就是數(shù)量化投資，傳統(tǒng)投資者也可以借助計算機的功能作出主觀投資判斷量化投資不是簡單的技術(shù)分析，后者明顯基于價格圖形走勢，由歷史數(shù)據(jù)對未來價格走勢作出預(yù)測，而量化投資是基于投資者對市場的深入理解形成的合乎邏輯投資理念內(nèi)容目錄風(fēng)起云涌的海外數(shù)量化投資1數(shù)量化投資的特點2數(shù)量化投資海外實際應(yīng)用的調(diào)查數(shù)量化投資的主要方法與業(yè)績5d海外數(shù)量化投資基金經(jīng)典案例3.1 數(shù)量化投資與基本面分析結(jié)合調(diào)查結(jié)果最有效的股票組合管理方法結(jié)合量化投資與基本面分析從投資分析方式的應(yīng)用上來看，海外大型資產(chǎn)管理公司普遍采取量化分析與基本面分析兩個部門單獨運作的模式，收到了較好的效果在具體實施中，量化分析部門如果計劃做出方向性的改變，可以去尋求基本面分析部門的支持，但通常后者不會強加觀點于前者之上基本面分析部門的研究中也越來越多的應(yīng)用量化分析技術(shù)混合模式已經(jīng)成為了海外資產(chǎn)管理公司的主流投資分析模式3.2 數(shù)量化投資的全自動化方向量化投資技術(shù)包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入、預(yù)測、組合優(yōu)化、監(jiān)督、交易等步驟，這些步驟中或多或少可以有人為因素參與其中調(diào)查結(jié)果未來的量化投資朝全自動化的方向發(fā)展量化投資是計算機模型主導(dǎo)的投資技術(shù)，但并不一定意味著要完全實行全自動化投資策略3.3 數(shù)量化投資的目的Casey，Quirk&Associates在2005年進行了一次量化投資的調(diào)查結(jié)果表明:海外實行量化投資的主要原因為追求更嚴格的風(fēng)險控制，更穩(wěn)定的收益和更好的整體表現(xiàn)調(diào)查結(jié)果實行量化投資的原因?qū)Ρ?.4 數(shù)量化投資的產(chǎn)品賣點在量化產(chǎn)品諸多優(yōu)勢中，產(chǎn)生alpha收益與增強投資紀律性最為資管管理者所認同，形成了此類產(chǎn)品最突出的賣點值得注意的是，一款優(yōu)秀的量化投資產(chǎn)品總是格外強調(diào)消除了投資過程中管理人員的主觀性調(diào)查結(jié)果量化投資產(chǎn)品賣點對比3.5

影響參與量化投資的因素調(diào)查同時發(fā)現(xiàn)，對于比例約為20％的堅持基本面投資理論的機構(gòu)投資者來說，對量化投資基本沒有興趣對于其他投資者，只要有足夠的前期教育溝通，絕大多數(shù)樂意選擇量化投資產(chǎn)品或接受量化投資方式，畢竟優(yōu)秀穩(wěn)定的投資業(yè)績可以打消一切懷疑調(diào)查結(jié)果影響參與量化投資的因素對比3.6 數(shù)量化投資的阻礙調(diào)查結(jié)果進入量化投資領(lǐng)域的障礙對比調(diào)查結(jié)果量化投資領(lǐng)域?qū)⒊掷m(xù)被少數(shù)大型投資公司主導(dǎo)海外量化投資領(lǐng)域的入門門檻已經(jīng)相當(dāng)之高；像國內(nèi)這樣量化投資尚處于懵懂的初期階段，如能盡早介入該領(lǐng)域?qū)碛袠O大的先發(fā)優(yōu)勢；公司的氛圍是進入量化投資市場的首要問題，傳統(tǒng)的基本面投資公司對新興的量化技術(shù)難以認同，甚至排斥，導(dǎo)致一些傳統(tǒng)的資產(chǎn)管理巨頭白白喪失了先發(fā)優(yōu)勢內(nèi)容目錄風(fēng)起云涌的海外數(shù)量化投資1數(shù)量化投資的特點2數(shù)量化投資海外實際應(yīng)用的調(diào)查數(shù)量化投資的主要方法與業(yè)績5d海外數(shù)量化投資基金經(jīng)典案例4.1 數(shù)量化投資的主要方法在對海外量化機構(gòu)投資者的調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，復(fù)雜的量化模型在實際應(yīng)用中并不處于主導(dǎo)，傳統(tǒng)的回歸分析（包括多因素模型）和動量反轉(zhuǎn)效應(yīng)占據(jù)了主流地位，而緊隨其后的是量化投資方法包括行為金融研究以及資金流向研究。調(diào)查結(jié)果量化投資的方法比較4.2 數(shù)量化投資的業(yè)績歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計表明，國外數(shù)量化基金業(yè)績呈現(xiàn)出顯著的輪動特點，由于大部分多頭股票量化投資基金具有很強的價值投資偏好（value

bias），因此歷史上價值型市場下往往表現(xiàn)良好。因此，模型適應(yīng)性問題是數(shù)量化基金業(yè)績出現(xiàn)輪動效應(yīng)的本質(zhì)。數(shù)量與非數(shù)量基金的業(yè)績比較（2005-2007）4.3 數(shù)量化投資策略分類及其表現(xiàn)調(diào)查結(jié)果量化投資在各種策略中的表現(xiàn)按照Fabozzi教授對海外量化投資策略的分類，可分為增強指數(shù)型策略、130/30策略、結(jié)構(gòu)化策略、多空對沖策略以及凈多頭股票投資策略等指數(shù)加強策略屬于被動投資的范疇，這一策略一向被認為是量化投資的專屬領(lǐng)域4.4 影響數(shù)量化投資績效因素調(diào)查結(jié)果影響量化投資績效市場因素對比調(diào)查結(jié)果影響量化投資績效人為因素對比4.5 數(shù)量化投資改進措施調(diào)查結(jié)果由于缺乏對全球系統(tǒng)風(fēng)險的評估，量化模型難以預(yù)測市場極端情況建立可靠的信息源，調(diào)整量化模型，增加新的趨勢參數(shù)或者提高這類短期參數(shù)的權(quán)重以增加模型對趨勢變化的敏感度，是應(yīng)對量化投資挑戰(zhàn)的市場共識對于模型自身而言，通常數(shù)量模型在正常市場環(huán)境下可以運作良好，因為它是基于歷史平均的統(tǒng)計規(guī)律做出的，其理念出發(fā)點都是“均值回復(fù)”。但如果遇到市場罕見的事件就很可能出問題調(diào)查結(jié)果改進量化投資的方法比較內(nèi)容目錄風(fēng)起云涌的海外數(shù)量化投資1數(shù)量化投資的特點2數(shù)量化投資海外實際應(yīng)用的調(diào)查數(shù)量化投資的主要方法與業(yè)績5d海外數(shù)量化投資基金經(jīng)典案例5.1 QuantSmallCap

Fund（QBNAX）資產(chǎn)配臵98.1％股票，1.9％現(xiàn)金總凈資產(chǎn)79,940,414美元持有股票數(shù)量68只P/E(1年）17.2P/B（1年）2.5Beta（3年）1.02信息率-0.63R^2（3年）90.72基金標(biāo)準差（3年）24.95基準標(biāo)準差（3年）23.41周轉(zhuǎn)率（03/09）0.72加權(quán)平均市值（百萬美元）

1755平均市值（百萬美元）

1732市值中位數(shù)（百萬美元）

1127投資顧問資產(chǎn)管理規(guī)模（十億美元）

2.48股票按市值分類占比

>$500億0$150億

-$500億0$20億

-$150億0.417$5億

–

$20億0.386<$5億0.197Total100信息技術(shù) 16.5%金融14.4%工業(yè) 12.2%非必須消費品11.7%醫(yī)療 11.5%日常消費品10.7%原材料 7.3%電信服務(wù)6.7%能源 5.8%公共事業(yè)1.3%現(xiàn)金與其它 1.9%Quant

Small

Cap

Fund基金數(shù)據(jù)（2009年6月30日）由Quant

Funds公司管理，為凈多頭量化基金,該基金尋找長期擁有極大增長潛力的被低估小盤股票。運用權(quán)益類量化模型去處理以下信息：收益和增長，當(dāng)前相對價值，營利性，股票價格動量，技術(shù)和報表因素，公司特定行業(yè)。QuantSmall

CapFund基金數(shù)據(jù)（2009年6月30日）基準指數(shù)中占比的50％<配備某行業(yè)的比例<基準指數(shù)中占比的150％全部資產(chǎn)都用來構(gòu)建組合，僅會在特殊情況下持有3％至4％的現(xiàn)金資產(chǎn)分為機構(gòu)份額（Instl）和普通份額（Ord）兩種單獨上市5.1 Quant

Small

Cap

Fund（QBNAX）（續(xù)）Quant

Small

Cap

Fund基金數(shù)據(jù)（2009年6月30日）Quant

Small

Cap

Fund

Instl一年業(yè)績（2009年10月16日）Quant

Small

CapFund

Instl歷史業(yè)績（2009年10月12日）小盤股票市場包含1500

只左右的備選股票，該基金一般持有其中60

到70

只。為了降低投資組合風(fēng)險和市場波動率，該基金在不同行業(yè)，不同市值的個股中分散挑選來構(gòu)建組合。為了進一步消除個股風(fēng)險，該基金通常將個股的持有比例攤平，平均每只占比1％或2％左右。單只股票的持有比例上限為5％。該基金短期與標(biāo)普500指數(shù)持平，長期跑輸指數(shù)。5.2QuantEmergingMarketsInstl

(QEMAX)由Quant

Funds公司管理，為凈多頭量化基金。運用動態(tài)股票模型（Dynamic

EquityModeling）管理資產(chǎn)，追求長期資本增值投資至少80％的資產(chǎn)于新興市場股票，可以投資10％的資產(chǎn)于ETF。該基金短期，長期均戰(zhàn)勝了標(biāo)普500指數(shù)。2009年7月30日，基金凈資產(chǎn)為1千7百萬美元，年初到該日收益率為43.71％。晨星評級為3星，年周轉(zhuǎn)率為67％，費率為1.41％，QuantEmerging

Markets

Instl一年業(yè)績（2009年10月16日）QuantEmerging

Markets

Instl歷史業(yè)績（2009年10月12日）5.3 HennessyFocus30

(HFTFX)Hennessy

Focus

30一年業(yè)績（2009年10月16日）Hennessy

Focus

30歷史業(yè)績（2009年10月12日）由Hennessy公司管理，為凈多頭量化基金，該基金短期，長期均戰(zhàn)勝了標(biāo)普500指數(shù)。追求長期的資本增值，運用一個嚴格遵守紀律的量化模型（Focus

30Formula），投資于中等市值的成長股選擇市值在10億美元至100億美元之間的股票2009年9月30日，該基金凈資產(chǎn)為1.3737億美元，年初至該日的收益率為17.85％，晨星評級為4星，管理費率為1.27％5.4VanguardStrategicEquity

(VSEQX)啟始于1995年8月14日，由先鋒基金管理，為凈多頭量化基金。該基金短期戰(zhàn)勝標(biāo)普500指數(shù)，長期跑輸指數(shù)。追求長期的資本增值，利用權(quán)益類投資軟件程序來選擇有增長潛力的中小盤股票，此程序使管理人可以一次性比較幾千家公司。2009年9月30日，該基金凈資產(chǎn)為35.5億美元，年初至該日的收益率為23.89％，年周轉(zhuǎn)率為79％，管理費率為0.32％。晨星評級為2星。Vanguard

Strategic

Equity一年業(yè)績（2009年10月16日）Vanguard

Strategic

Equity歷史業(yè)績（2009年10月12日）5.5 Fidelity130/30LargeCap(FOTTX)啟始于