2009年9月25日博时基金公司举办的“2009ETF与量化投资论坛”在北京威斯汀酒店举行，论坛中博时基金公司高管就量化投资与ETF投资做了主题演讲，以下博时基金首席研究顾问、量化投资专家 Charles Lee（李勉群）做的精彩演讲：

Charles lee李勉群

　　Charles lee李勉群：很高兴我们在一起思考全球量化新趋势，首先我应该介绍一下我自己，我是在台湾出生，北美长大的中国人。所以我的中文是9岁小孩子，退化了40多年的中文。所以我会尽量的用中文，但是偶尔会有一些英文，对不起，请大家包容。

　　我今天要跟大家谈的这个是全球量化投资，大家对量化投资的背景不大清楚，量化投资是比较新的概念。我的演讲分为两部分，第一是量化投资，什么是量化投资？我们已经学到了什么？第二是机遇和挑战，现今量化投资的发展状况，对阿尔法的探索。

　　投资从艺术发展为科学 什么是量化投资？

　　1994年量化投资领域出了一本书：《积极型投资组合管理》，有很大的影响力的，在书里讲了一句话很有意思，“投资已由一种艺术发展为一门科学”。我想科学里也有艺术，艺术里也有科学。

　　量化投资到底包含了什么？我们可以说量化投资有三个方面是比较重要的：第一是阿尔法的预测，不论做什么投资都需要有能力去预测回报，第二是风险和回报的结合，第三是交易成本管理。

　　基本上在量化投资里，第一是投资组合的预期主动回报，相对型回报，第二就是投资组合的主动风险。第三是交易成本。 第一部分，我们在做投资的时候，有被动管理和主动管理： 被动管理：就是维持市场的基准，我们把这个基准称为贝塔。如果你只买贝塔的话，你所买的就是贝塔回报。 主动管理：持有非标的投资组合，预期回报反映了一个贝塔和一个阿尔法的成份，不要为贝塔产品付阿尔法的价格。如果没有阿尔法，那就要持有市场基准。

　　第二部分，就是实现投资组合风险最小化，在构建投资组合的时候，我们尽量会按照经验历史第二个部分、回报相对的模型来使得整个投 资组合的风险最小化。我们调整选择个股的权重，使得投资组合总体风险控制到最小。

　　第三部分，就是实现交易成本的最小化，开发一个事前交易成本模型，用来估计某一预期的股票订单对价格可能造成的影响。将预测的交 易成本加入到投资组合构建的过程中。开发交易演算法来搜寻每个市场的流动性来源。量化投资让我们有比较好的评估方法，在评估管理者的时候，需要注重两件事情，一个是管理者的主动风险，就是他到底冒了多少风险，是好的回报，还是不好的回报？还有一个是主动回报间的平衡。

　　主动式管理的基本定律，IR是由两个主要的因素，一个是IC，一个是BR，IC是信息系数，预测的和使显得剩余回报相关性，除了技巧以外还 有BR，每年独立的投资机会，就是广度。

　　例子， 如果一个投资管理者，他的主要的Stock picker是选股，IC是0.035，BR就是200 stocks/quarter，IR就是0.99（top decile）。市场择时，IC是0.10。 量化分析两个重要经验，量化投资交给我们两个很重要的课程。 1、风险模型的重要性。 确保到选目标风险、分离了阿尔法和贝塔贡献、区分选股和择时、了解承担的风险和掌握的技巧。 2、广度的重要性即使是很小的统计优势也会带来很高的利润，量化策略通常是寻求挖掘更大的广度。

　　接下来谈一下机遇和挑战。 今年3月底以美国当今主动量化基金为例，美国股票产品，管理资产6740亿美元，超过1062个产品（基金），最大10家基金管理公司掌握 40%的资产（2730亿美元）。 非美国股票产品，管理资产4810亿美元，415个主动量化产品（基金），最大10基金管理控制了10个亿。