隨著資本市場容量的擴大，衍生品種的增加，投資就已經(jīng)變成了一個專業(yè)的事情。因為不管什么事情，只要做的人多了，就會向?qū)I(yè)的方向發(fā)展。股市的量化策略于21世紀初應(yīng)運而生。

　　股票量化策略，簡單來說是利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、信息技術(shù)的量化投資方法來管理股票投資組合。也就是投資者運用復(fù)雜的價格分析數(shù)理技巧來確定未來價格變動以及證券價格之間的關(guān)系來進行股票買賣決策。具體而言，投資者將搜集到的相關(guān)數(shù)據(jù)與其自身的投資理念相結(jié)合，構(gòu)建出一個或多個量化投資模型。在此基礎(chǔ)上借助計算機科技的支持，對股票進行篩選，并嚴格依照計算機的輸出結(jié)果，實現(xiàn)最終的投資決策。

　　1、股票量化策略特點

　　數(shù)量化投資的組合構(gòu)建注重的是對宏觀數(shù)據(jù)、市場行為、企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)進行分析，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、統(tǒng)計技術(shù)、計算方法等處理數(shù)據(jù)，以得到最優(yōu)的投資組合和投資機會。因此股票量化投資最顯著的特點就是將人的投資思想反映在一定的數(shù)量模型中。

　　量化選股方法能夠充分利用數(shù)量化投資手段，對上市公司大量相關(guān)數(shù)據(jù)進行處理，對個股基本面、估值水平、成長性、市場面和流動性等指標進行多角度的分析。而這些大量數(shù)據(jù)和多角度分析，不再是單純依靠人的經(jīng)驗和主觀判斷，更加強調(diào)數(shù)據(jù)，分析工作更多依靠模型、程序輔助完成。

　　股票量化策略通過事先構(gòu)建好的量化模型，對股票未來價格的走勢進行預(yù)測，篩選出那些價格上漲確定性較大的一攬子股票，構(gòu)建股票組合進行投資。由此可見，量化投資依靠大概率事件賺取回報，即通過一組股票，而不是某一只或幾只股票取勝。也就是說，股票量化策略更注重組合控制和風(fēng)險管理。數(shù)量化的個股選擇和組合構(gòu)造過程，實質(zhì)上就是在嚴格的約束條件下進行投資組合的過程，保證在有效控制風(fēng)險水平的條件下實現(xiàn)期望收益。

　　2、股票量化策略與傳統(tǒng)定性選股的差異

　　定性投資是以深入的基本面分析研究為核心基礎(chǔ)，輔以對上市公司的調(diào)研、管理層的交流，及各類研究報告。其組合決策過程是投資人在綜合了所有信息后，依賴主觀判斷及直覺來精選個股，構(gòu)建組合，以產(chǎn)生超額收益。傳統(tǒng)定性選股方式更加注重對上市公司的調(diào)研，依賴于基金經(jīng)理或者投研團隊的經(jīng)驗和主觀判斷做出選擇。而股票量化策略是定性思想的一個量化應(yīng)用，借助于模型、程序來完成選股的過程，更加強調(diào)數(shù)據(jù)及模型。這個也是股票量化策略與傳統(tǒng)定性選股方式的本質(zhì)性差別。因此量化選股不再需要對公司進行實地調(diào)研，只需要將基金經(jīng)理或者投研團隊的經(jīng)驗和主觀判斷進行數(shù)量化處理，構(gòu)建出數(shù)學(xué)模型，并通過計算機的大量運算篩選出具有投資價值的股票。

　　也正是因為借助了計算機的大批量處理能力的緣故，股票量化能更大程度上擴大研究覆蓋范圍。特別是隨著市場規(guī)模的不斷的擴大，投資者所面對的各種數(shù)據(jù)也將越來越多，單純依靠人的主動研究與主觀判斷，所能覆蓋的市場范圍非常有限，而捕捉到的機會也有限。而借助計算機來實現(xiàn)大量繁復(fù)的數(shù)據(jù)處理，可以對整個市場進行系統(tǒng)性掃描，覆蓋面廣,也因此能夠捕捉到更多的投資機會。

　　3、股票量化策略的優(yōu)劣勢

　　通常人們認為量化策略以先進的數(shù)學(xué)統(tǒng)計技術(shù)替代人為的主觀判斷，并能夠客觀理性地堅持。完全的數(shù)量化分析過程將極大地減少投資者情緒的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策，因此量化策略可以很大程度上避開人的不理性這個因素的影響。另外高效率的運作以及全市場的覆蓋范圍可以迅速篩選出符合投資人理念的投資組合，并且在持有的過程中依靠模型與程序可以做到實時監(jiān)控。成熟的數(shù)量化模型能夠在市場趨勢的早期就發(fā)出信號，當(dāng)其他分析師在分析若干個股票時，數(shù)量化模型已經(jīng)掃描并計算了整個市場的投資機會，并能迅速下達買入賣出命令。這些都是定性投資的弱勢所在。

　　量化策略對數(shù)據(jù)與模型過于依賴。在出現(xiàn)極端情況下則會導(dǎo)致崩潰。歷史上也不缺乏此案例。模型也是人的思想的一個量化過程，因此模型的設(shè)計至關(guān)重要。如果設(shè)計者不能發(fā)現(xiàn)模型的缺陷同樣將會產(chǎn)生嚴重后果。另外數(shù)量化模型的運用有重要的前提條件，最主要的是必須在一個相對成熟穩(wěn)定的市場中運行，這種市場環(huán)境下基于歷史數(shù)據(jù)設(shè)計的模型才可能延續(xù)其有效性。而國內(nèi)股市歷史上曾經(jīng)大起大落，市場結(jié)構(gòu)和運行規(guī)律都發(fā)生過質(zhì)變。不成熟市場雖然為量化模型提供了廣闊的套利空間，也同樣要承受政策或者政府干預(yù)以及市場做手沖擊

　　4、國內(nèi)股票量化策略現(xiàn)狀

　　我今天從量化工具這個角度進行分析。學(xué)院派量化團隊基本存在于券商研究所，他們的模型構(gòu)建在excel為主;實戰(zhàn)派量化人士基本工具是以TB、金字塔、魔方等股軟為主;海歸派通常以multicharts為搭載;新派通?；钴S于Python。雖然新生派因經(jīng)驗的不足僅能設(shè)計出一些初級模型，但因語言最為簡單，能夠擴展引用更多的數(shù)據(jù)任務(wù)。雖然他們現(xiàn)在只能進行一些網(wǎng)格的量化測試，隨著閱歷的增加我相信他們能做出一些邏輯策略的量化，相信通過5年左右的洗禮會漸次產(chǎn)出具有實戰(zhàn)意義的策略模型。

　　量化投資在海外的發(fā)展已有30多年的歷史，與外國成熟市場相比，我國的量化投資則剛剛起步。根據(jù)融智對沖基金數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計，截止到2012年10月，各種類型股票量化策略產(chǎn)品有25只。包括券商集合理財產(chǎn)品8個，有限合伙產(chǎn)品1個，以及信托產(chǎn)品16個(運行中15個)。

　　天馬資產(chǎn)是在國內(nèi)最早推崇數(shù)量化投資并應(yīng)用于實踐的私募公司。天馬的方法是模型選股：通過對中國股票市場股價動因分析，引入和開發(fā)了26種主要基于成長性的選股模型，經(jīng)過量化和系統(tǒng)化處理形成基礎(chǔ)股票池。研究團隊調(diào)研和篩選后，形成核心股票池。在量化模型幫助下，投資經(jīng)理通過對關(guān)鍵因子的排序組合，形成優(yōu)化投資方案并實施。

　　Fuquant小組于2009年開始著手并專注于股市的量化，每個模型都有近幾百上千數(shù)據(jù)進行運算，通過數(shù)年回測，現(xiàn)在推出三個成熟模型。另有約20個模型測試中。

　　在我國量化投資仍將是一個探索和實踐的過程。我們的投資者隊伍參差不齊，投資理念也還不夠成熟，但可以挖掘與發(fā)展的潛力和空間也更大。隨著市場的進一步發(fā)展，金融工具的進一步的豐富，量化投資在國內(nèi)將會得到更進一步的發(fā)展。