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匯豐晉信基金:如何成為量化高手37245

標簽 基金 
2014-02-19 11:44:15
來源:你我貸

很多投資人一聽到“量化”這個詞,往往腦子里浮現的就是一堆看不懂的數學符號及機器,仿佛是一個普通投資人很難理解的領域。但在我從事量化研究相關工作的十幾年中,感受倒并非如此,量化,其實是接“地氣”的:首先,量化投資與人為的主動投資互相依存;其次,其實每個人都或多或少在實踐著所謂“量化投資”的方式,理論人人上都可以成為量化高手。

拋開復雜的定義,所謂量化,就是一套有歷史數據支撐的模型,可以很高深、很復雜,運用到各種對沖交易及衍生品操作當中,也可以很基礎,比如簡單的運用PB、PE數據來做投資。其核心在于:游戲規則的制定,即模型;持續不斷的數據跟蹤檢測及模型優化,即動態調整;堅定的執行力,即不以人的主觀判斷為轉移。

我在新加坡從事量化投資的工作時,就經常與非量化投資人員在一起,觀察他們平時的交易,總結他們的實戰經驗,構造量化模型。也就是說,量化模型的基礎是經驗的總結。打個比方,就像農民伯伯并不是通過科學的統計,來決定什么時候該施肥、施多少量,科研人員則是通過大量歷史數據來論證這些已被歷史經驗證明是正確的結論,再在此基礎上建立模型用來預測施肥時間和施肥量。

所以,歸根結底,很多有效的模型其實是在實踐中生成的,如果沒有過去這些成功的經驗作為歷史數據論證,很多模型也就不可能出現。

每個模型一出現,都會有其有效期,一旦模型被市場大量復制,或者市場發生變化,模型就有可能不適宜,這也就是模型的第二個要點要不斷的更新和優化。

可能就有人會問,既然如此,那需要模型做什么?既然以人的經驗為基礎,需要人來修正,就做主動的投資好了。我想可以以我的案例來說明一二。

我也曾嘗試為自己設計過一個小的量化模型用以測算效果。將錢分成十份,在一年之中,如果某一天指數的跌幅超過某個值,就購入一份,到年底時不管賺賠,都平倉。按此策略,當年如是牛市理論計算收獲頗豐,雖然沒有大盤漲得那么多,熊市當然是虧損,而震蕩市在較多人虧損的狀況下模型是盈利的。付諸行動后,某一年的熊市到年底,當計算發現賬戶是虧損時,面對這樣的結果,人的賭性戰勝了策略的執行力,根據主觀判斷覺得市場已在估值底部區域,持有的話可能盈利更高,最終沒有執行既定的策略。而當第二年牛市出現時,根據當年的模擬計算,如果當年按照此策略繼續操作,整個投資是盈利的,但是,由于前一年底沒有執行平倉,理論上牛市來臨也沒有資金投入,只能繼續被動持有卻享受不到牛市的盈利。

這就是人性的弱點,永遠會被自己的情緒和主觀的判斷左右,無論你認為自己如何理性。這也是為什么量化投資在海外愈加流行的原因:將人為因素拋開。

看到這,投資人應該明白,其實自己可能就在做著“量化”投資。比如,我計劃每個月的10號買入1000元基金,這就是一個最簡單的模型。隨著時間的變化,比如市場PE值已到歷史底部,可以考慮加大投入到每月1500元,這就是動態調整。那么,剩下的,就是執行力了。恐怕大多數人,到了該買入的這天,就會開始糾結,今天漲了這么多,明天會不會跌?要不明天再買?等等諸如此類,最終一拖再拖,這個“模型”也就名不副實了。正如做量化投資的人常會說的一句話,“嚴格的紀律和執行力是量化投資成功的保證”。

所以,想成為“量化高手”理論上并不難。給自己定好規則,根據市場及時調整,然后最重要的,就是執行到位。

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