先行者急先锋 量化元年长信基金“正名”而来

　　长信基金量化投资双人谈

　　有人说，A股经过最近三年大起大落，回归自然，对于量化投资来讲，这可谓真正的“量化元年”。自从国内第一只量化产品光大保德信量化核心出炉6年后，基金公司不约而同战略性涉足量化投资领域，蓄势良久的长信基金如期搭上通往新领域的班车，引进海外资深投资人才，深耕国内量化团队，开发出了属于自己的量化基金。本期量化投资双人谈，主持人邀请了两位长期从事金融工程研究的资深人士与您讲述分享量化投资奥妙，一位是国泰君安金融工程部负责人蒋瑛琨，另一位是长信基金金融工程部副总监胡倩。主持人：巩万龙

　　主持人： 近年来，量化投资方法逐渐被众多基金公司引进，量化基金不断推出。在经过一轮牛熊转换之后，量化投资在中国兴起的背景是什么？它对国内基金业将产生何种影响？

　　蒋瑛琨：量化投资在国内才刚刚开始兴起，我觉得背景大体有四个方面。首先，一个大的背景是在全球市场上，量化投资也已成为一种主流的投资方式，这让国内基金业看到了量化投资良好的发展前景。其次，当今市场上的信息量越来越大且传播速度快，单凭分析师跟踪和处理所有信息越来越困难，利用强大的计算机技术是数量化投资的一个重要特点。第三，经历过一轮牛熊转换之后，A股市场的容量、复杂度和有效性都有了较大的增加，基金管理的资金规模也越来越大，通过传统的定性分析、深挖牛股的方法越来越难以获得较持续的整体超额收益。第四，随着股指期货和融资融券等金融创新的推出，定量化的分析技术在基金的产品创新和投资策略创新方面有了更广阔的用武之地。

　　未来，量化基金的发展将对国内基金业产生重要影响，它将促进数量化主动管理型基金、指数基金、指数增强型基金、行业指数基金、风格类指数基金、策略指数基金、ETF产品、绝对收益产品和收益分级型产品等各类更有特色的产品发展，极大地丰富国内基金业的产品线，满足不同投资者的需求。

　　胡倩：在我国证券市场上，基本面研究占据着市场的主流地位，但随着证券市场的不断发展，其深度和广度都在增加，投资主体以及投资客体的复杂性和多样性也在不断加剧，这些都滋生了量化投资的土壤，促进了数量化投资模式的建立和发展。

　　在国外的公募基金业，量化投资已有30多年历史。20世纪中叶，一系列新的金融理论和金融模型的诞生为量化投资奠定了理论基础，到1979年巴克莱全球投资成立了第一支主动数量投资基金标志着量化投资由草根实践走到了公募基金历史舞台聚光灯下。20世纪90年代以后，计算机的普及为需要海量计算的量化投资方式带来更多便利；2001 到2005 年则是数量投资基金发展的黄金时期，量化基金优异的业绩表现吸引了众多知名资产管理公司加入到这一队伍中来。

　　根据Bloomberg数据统计，从资产规模上来看，截至2008年11月4日，全球1184只数量化基金管理的总资产高达1848亿美元，相比1998年21只数量化基金管理的80亿美元资产来说，年平均增长率高达15%，而同期的数据显示，非数量化基金的年增长率仅为8%。全球范围内，越来越多的投资者进入数量化投资这个领域，数量化投资正逐渐变成了一种主流的投资方式。

　　主持人：众所周知，量化投资方法体现了数学统计的科学性，它同时又兼顾了人脑的主动性，那么量化投资是如何规避市场系统性风险？它的择时和选股能力如何体现？

　　蒋瑛琨：量化投资利用一定的数量化模型来实现投资理念和投资策略，对风险的控制也更加严格和精确，而建立各种宏观择时方面的量化模型也能有效规避一部分市场波动的系统性风险。

　　关于择时能力，量化投资技术可以结合分析师的主观判断，再通过历史的规律做定量检验，由此达到择时的效果。

　　关于选股能力，量化投资借助计算机技术和量化模型对全市场进行监控和扫描，依靠其系统性、及时性和准确性的特点较大概率地获得较广的投资机会。

　　胡倩：量化投资并不神秘，它只是用数学方法做投资，用数学方法寻找市场规律。投资过程中，我们会采用多种数据模型，有时不同模型得到的结论也会出现矛盾，这时就需要我们去理解各个模型之间的内在逻辑极其使用环境，从而在相互验证的基础上做判断。在择时方面，我们有各种择时模型，从宏、中、微观多角度进行判断，各个模型之间也是相互验证的关系，为判断市场提供多角度的支撑。在股票选择上，通过利用数学模型数据采集、监测可以细化到每月、每周甚至每日，第一时间追踪到标的间的细微变化，以便我们做判断和及时调整。

　　主持人：从海外成熟市场看，量化投资时间周期要足够长，市场成熟度越高，量化数据模型建立的可靠性越高，这是否意味着在国内做量化投资需要相当长的时间考验？请简单介绍国内基金公司做量化投资所面临的困境有哪些？

　　蒋瑛琨：我认为，并不是市场越成熟就越适合量化投资，经过一轮牛熊转换之后，A股市场的投资者结构和市场有效性都得到了明显的改进，但相对于海外成熟市场来讲有效性还是偏弱，这就意味着目前在A股使用量化投资，一方面不会因为市场数据无效而不可靠，另一方面也会因为市场有效性较弱而较容易获得超额收益。所以我对国内量化投资的发展比较乐观。

　　在面临的困难方面，量化投资的优势需要在较长的周期内才能体现出来，这对投资者的耐心要求较高。而A股市场历史较短，数据的质量不高（尤其是早期），挖掘可靠的市场规律的难度更大，并且数量化的投资方法不容易被普通投资者理解，销售量化产品的难度更大。目前，国内还没有专门对量化基金的评价标准，混在传统定性投资的基金中一起排名，使得量化基金在短期排名时面临压力。

　　胡倩：在目前的中国市场，市场存在结构性的变化，从而导致了数据的明显断层，这些都给中国的数量化投资带来了挑战。所以，我们做量化投资的时候需要格外的谨慎，谨慎的对待每一个过程和每一个细节，所做的回测必须全面和严谨，需要避免由于有偏的样本观察而得到的不可靠结论。所以在整个量化投资的构建过程中，我们一直强调两个方面的有效结合，第一是用数字理解和再现历史；第二是理解数字背后的逻辑。

　　主持人：目前，国内基金公司已面世数只量化产品，但各家的量化投资道路尚处于摸索当中，那么国内基金公司开发和运作量化产品有哪些优势？量化产品未来的前景如何？

　　蒋瑛琨：到目前为止，国内A股使用量化投资策略的基金产品已经有9只，第10只长信量化先锋也正在发行中，总体竞争相对较小，基金公司开发的量化产品一旦表现出色，将在国内量化投资领域占得先机。其次，量化投资基金的规模还很小，投资策略也都还在摸索之中，不用担心由于众多量化基金策略类似而带来的风险和问题。第三，国外量化投资的发展可以为我们提供宝贵的经验和教训，量化模型的可移植性和可变化性较强，经过本土化，可以提升和优化我们的投资策略。第四，国内基金公司量化投资团队实力较强，具有海外量化实践背景人才和熟悉国内资本市场模式人才相结合的复合经验。

　　目前，A股市场的量化基金目前仍然处于起步阶段，占国内公募基金总规模不到2%。随着量化产品业绩的展现和投资者对量化投资认同度的提高，国内量化产品未来的发展前景非常广阔。

　　胡倩：中国的整个证券市场经历了一个初期发展到后期的一个快速发展的历程，整个市场上的结构、投资者的类别，投资标的品种，日益丰富，这些都为量化投资提供了基本的生存土壤。所以09年、10年经常会被称之为量化投资的起始年，量化基金仍然处于一个初期发展的过程当中，以后应该可以看到这种投资的方式会随着市场的发展日益得到更快的发展。相信量化投资在中国市场的发展前景光明。

　　主持人：因为是从历史数据中寻找战胜市场的规律，所以外界普遍认为量化模型对诸如中国股市的政策因素等难以快速反应，两位怎么看？

　　蒋瑛琨：宏观经济政策对中国A股市场的影响较大，政策变量以及类似的事件性因素难以被纳入量化模型考察，因此宏观经济政策和形势以及突发事件的影响可考虑结合定性分析。定量指标和定性分析相结合，是目前A股市场量化产品发展的主流方向和趋势。

　　胡倩：一方面，量化的方法有很多种，对于宏观经济政策的突然出台以及突发事件，我们在做量化研究时可以采用不同的研究方法，如事件研究法，即通过观察历史上相似事件对市场、行业究竟产生了哪些影响，得到相应的策略。另一方面，政策的实施效果实际上也会通过各个层面的数据反映出来，这些数据的变化也为我们进行量化判断提供了基础。所以，量化投资的这种时滞性也可以理解为是在及时性与确信度之间的一种权衡。我们量化投资一般需要在有一定的确信度基础上才会采取相应的措施。

　　主持人：现如今，国内量化产品毕竟屈指可数，量化投资方法还未被基金公司大规模启动，这对量化基金数学模型的开发和完善将产生何种影响？相对于主动型管理基金，现在投资量化基金的好处在哪里？

　　胡倩：现在国内量化产品数量较少，各家公司量化产品建立的数学模型有效性相对较强，获利机会较大。如果未来大批量化产品出现，数学模型可能产生一定程度的同质化，模型的高度重叠将导致收益的幅度降低，获利机会减少。但是，随着现代应用科学的不断发展以及国内量化投资实战经验的不断丰富，这些都为模型修正和不断完善提供了有力支撑。伴随国内A股市场日趋成熟，可以说量化投资的时代正在到来。

　　蒋瑛琨：一方面，只有量化模型足够实用和完善，基金公司才敢于大规模启用；另一方面，量化模型需要在实际投资应用中不断测试和改进才能趋于完善。随着越来越多的基金公司开始尝试使用量化投资模型，量化模型将在实践中得到检验和完善，从而促使量化投资研究人员开发出更好更实用的模型，这需要一个过程。引入了量化投资技术后，与传统的主动型基金相比，量化投资的决策流程能保证投资决策的客观和理性，减少投资者情绪的影响，通过量化交易策略降低交易成本等，有效提高投资收益。此外，量化基金能根据不同的投资理念和风险偏好设计相应的量化投资策略，满足各种投资者的不同需求。