[轉(zhuǎn)] 黑箱投資” 能給資本市場(chǎng)什么

2013-10-23 14:10 來(lái)源： 中國(guó)證券網(wǎng) 瀏覽：481 評(píng)論：(0) 作者：開(kāi)拓者金融網(wǎng)

著名量子物理學(xué)家薛定諤有一個(gè)廣為人知的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，將一只貓置入黑箱，將其生死與黑箱中的某種放射性元素是否衰變關(guān)聯(lián)起來(lái)。通過(guò)一系列的裝置設(shè)計(jì)，微觀的概率事件被放大到了宏觀尺度，造就了一只被觀察前“既生又死”的“薛定諤之貓”。

同樣的哲學(xué)內(nèi)涵也出現(xiàn)在了量化投資這一似乎與物理學(xué)風(fēng)馬牛不相及的領(lǐng)域中。當(dāng)量化投資從業(yè)者津津樂(lè)道于其模型的高效安全時(shí)，其復(fù)雜精巧的程序也如同一個(gè)神秘莫測(cè)的黑箱，以及其中生死難料的貓：很有可能是有效的，但下一刻會(huì)怎樣，誰(shuí)也不知道。

在光大證券8·16事件之后，量化投資這一外人難以看透的“黑箱”一夜之間似乎又被國(guó)內(nèi)投資者視為潘多拉的魔盒，稍有不慎就會(huì)釋放出災(zāi)難。

“黑箱”之中究竟藏著怎樣的精靈，它給資本市場(chǎng)帶來(lái)究竟是可怕的夢(mèng)魘，還是全新的希望？

離不開(kāi)電腦的量化投資

從廣義上看，量化投資包括指數(shù)化投資、量化純多頭投資以及市場(chǎng)中性策略等幾大投資范疇。

而狹義上的量化投資，則可理解為借助現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的方法，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來(lái)超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，用數(shù)學(xué)模型檢驗(yàn)及固化這些規(guī)律和策略，然后利用計(jì)算機(jī)嚴(yán)格執(zhí)行已固化的策略來(lái)指導(dǎo)投資，以求獲得持續(xù)的、穩(wěn)定且高于平均的超額回報(bào)。

上海高級(jí)金融學(xué)院副院長(zhǎng)嚴(yán)弘在接受上證報(bào)采訪時(shí)稱，量化投資的本質(zhì)在于建立數(shù)學(xué)模型捕捉市場(chǎng)運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的交易信號(hào)，從而指導(dǎo)具體的交易行為。

量化交易與計(jì)算機(jī)技術(shù)的結(jié)合有其必然性。目前常用的量化投資模型對(duì)交易的時(shí)間精度以毫秒計(jì)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了人類所能具備的反應(yīng)速度，只有計(jì)算機(jī)能夠勝任。交易者甚至?xí)Ｍs短終端與交易主機(jī)之間的物理距離來(lái)尋求更快的交易。離開(kāi)計(jì)算機(jī)，量化交易就只是一紙空談。

業(yè)內(nèi)流行這樣一種表述：模型是數(shù)量化投資的靈魂，流程是數(shù)量化投資的命脈，系統(tǒng)是數(shù)量化投資的骨骼。因此，模型化、流程化、系統(tǒng)化是量化投資最重要的三個(gè)特征。根據(jù)模型進(jìn)行投資決策，排除人為主觀因素的干擾，也是量化策略強(qiáng)調(diào)的基本原則之一。但是否可以就此簡(jiǎn)單地認(rèn)為，量化投資是一項(xiàng)主要依靠機(jī)器的投資方式？

“量化投資最重要的仍然是投資理念，包括對(duì)市場(chǎng)、對(duì)投資的理解，建立數(shù)據(jù)模型本身就暗含了人的主觀能動(dòng)性。因此，量化投資不是被動(dòng)投資，模型的設(shè)立、選擇和調(diào)整都可以理解為一種主動(dòng)的過(guò)程。”一位常年從事量化交易的業(yè)內(nèi)人士如此評(píng)述。

據(jù)其介紹，通常情況下，量化策略會(huì)采用多種數(shù)據(jù)模型，有時(shí)不同模型得到的結(jié)論也會(huì)出現(xiàn)矛盾，這時(shí)就需要投資經(jīng)理去理解各個(gè)模型之間的內(nèi)在邏輯及其使用環(huán)境，從而在相互驗(yàn)證的基礎(chǔ)上做判斷。

實(shí)際上，量化投資也是一種投資方法。引用某資深業(yè)內(nèi)人士的表述：“其精髓和優(yōu)勢(shì)在于，它是人腦的延伸和發(fā)展，可以讓投資人更全面、系統(tǒng)地看到所需要的東西。”

模型黑箱存在各種風(fēng)險(xiǎn)

業(yè)內(nèi)人士表示，通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型描述市場(chǎng)運(yùn)行的規(guī)律在實(shí)踐中固然高效，但也存在多種風(fēng)險(xiǎn)。其中包括依賴計(jì)算機(jī)帶來(lái)的操作風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)無(wú)法容納交易需求的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，以及數(shù)學(xué)模型中因子失效的模型風(fēng)險(xiǎn)。其中，數(shù)學(xué)模型失效可能是量化投資者常面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)。

一位主營(yíng)量化投資的私募機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)人表示，一條成型的交易策略中往往包含上百個(gè)變量因子，對(duì)應(yīng)市場(chǎng)運(yùn)行中表現(xiàn)出來(lái)的不同特征。編寫(xiě)這樣一組策略大致需要2個(gè)月的時(shí)間，之后則是幾乎同樣耗時(shí)的優(yōu)化過(guò)程。所謂優(yōu)化，就是將策略納入歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真測(cè)試，同時(shí)對(duì)策略中因子的數(shù)學(xué)關(guān)系進(jìn)行微調(diào)，直到該策略在歷史數(shù)據(jù)中得到令人滿意的回報(bào)。

但該負(fù)責(zé)人坦言，這種被稱為數(shù)據(jù)挖掘的策略形成方式可能存在“過(guò)度擬合”的問(wèn)題，即數(shù)學(xué)模型被刻意調(diào)整成尤其能在歷史數(shù)據(jù)中獲利的形態(tài)，而在普適程度上有所減弱。當(dāng)市場(chǎng)規(guī)律與歷史數(shù)據(jù)發(fā)生某種變化時(shí)，模型就面臨失效的風(fēng)險(xiǎn)。

也因?yàn)榱炕顿Y的核心競(jìng)爭(zhēng)力隱藏在其數(shù)學(xué)模型黑箱中，在營(yíng)銷實(shí)踐中，從業(yè)者很難像立足于基本面分析或是行業(yè)研究的職業(yè)投資人一樣講出令客戶信服的故事。他們賴以獲利的法寶盡管被實(shí)踐證明有很大的概率是有效的，但為何有效可能連自己都難以說(shuō)清，也就更難打動(dòng)客戶。量化投資基金管理者唯一能夠打出的王牌，就是其歷史業(yè)績(jī)，這也在一定程度上強(qiáng)化了量化投資基金通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘形成策略的意愿。

而嚴(yán)弘教授則稱，從海外市場(chǎng)的發(fā)展動(dòng)向來(lái)看，具有實(shí)體經(jīng)濟(jì)原因支持的量化數(shù)學(xué)模型正在越來(lái)越得到市場(chǎng)的肯定，有望成為未來(lái)量化投資基金的發(fā)展方向。

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