一、量化投資：尋根溯源 2011年，我赴美國沃頓商學院訪問學習。 當中有一門課程——投資組合管理引起我極大的 興趣，我跟量化投資的“因緣際會”正由此而 來。沃頓不愧為世界第一流的商學院，教授們 不僅學術上可圈可點，還管理著華爾街的對沖 基金，并且做得有聲有色。在美國學習期間， 經常和朋友們在一起探討中美兩國證券市場發(fā) 展的種種差異，當時的A股市場正處于漫漫熊 途，股指期貨的大門剛剛打開，而國內的量化 投資猶如屏風后的少女，欲露還羞。

一直以來，中國市場上的多數機構投資者 都是基于價值分析和主觀判斷進行投資決策。 作為一個在證券市場有著近20年經歷的人，我 從未懷疑過價值投資是這個市場上亙古不變的 真理。然而面對游戲規(guī)則的變化，以及不見終 日的熊途，那些在牛市中“嬌生慣養(yǎng)”的投資經 理心急如焚卻又束手無策。我強烈感覺到一場 由量化投資帶來的大變革即將來臨，這場變革 將會給券商、基金、私募等機構投資者所慣用 的傳統(tǒng)投資方式帶來新的挑戰(zhàn)。

2008年次貸危機讓雷曼灰飛煙滅、讓花旗 大傷元氣、讓美林被美國銀行所并購，有一家 名不見經傳的對沖基金——MagnetarCapital卻 逆勢大發(fā)橫財，而這家對沖基金正是量化投資 的踐行者?！对娊洝酚性?，“知我者謂我心憂， 不知我者謂我何求”，這句話與我當時的心境是 如此的默契?；貒?，我們立即著手組建一 支主要由博士后組成的高水平的量化研究團 隊。

量化投資在中國雖是襁褓中的嬰兒，但在 美國的發(fā)展已經相當成熟。1971年，世界上第 一只被動量化基金由巴克萊國際投資管理公司 發(fā)行，這可以算是美國量化投資的開端。20世 紀80年代，量化投資開始大量進入華爾街，其 中的排頭兵就是伯克利的BARRA和芝加哥大 學。從20世紀90年代初期開始，量化投資的資 產管理規(guī)模迅速增長。2000年以來，量化投資 的資產管理規(guī)模年均增速超過15%。2011年美 國的量化投資和對沖基金的規(guī)模已經達到了2萬 多億美元的規(guī)模。使用量化方式進行投資的各 類基金和其他機構所管理的資金數額估計占全 球投資總量的20%，在全球很多大型的股票交 易所中，接近50%的交易量來自各類量化投資 方式?？梢哉f，量化投資經過四十多年的發(fā) 展，已經成為西方金融市場最為重要的投資方 式之一。

所謂量化投資（Quantative Investing）， 是指借助數學模型進行投資決策、利用計算機 進行交易的投資方式。量化投資區(qū)別于傳統(tǒng)基 本面分析和技術分析投資的鮮明特征就是模型 決策和計算機交易。①模型決策。量化投資可 以將投資者經常使用的基本面投資方法、技術 分析投資方法、現代投資組合理論以及基于數 據反映出的統(tǒng)計規(guī)律等等建立定量模型，根據 模型的運行結果進行投資，從而消除投資決策 中的情緒化因素，將投資中的人類判斷偏差降 到最低程度。而在基本面分析和技術分析中， 無法擺脫投資中人的主觀判斷。比如基本面分 析師在給公司治理進行排名時可能會摻雜自己 的主觀因素，而不同的技術分析師也會對同一 圖表做出不同解讀。②計算機交易。計算機交 易一方面可以克服個人過度自信、抵制心理等 人性弱點而導致投資決策及決策執(zhí)行時行為偏 差，使投資決策更科學、更理性；另一方面， 計算機高效、快速地處理海量信息，更廣泛地 尋找、驗證和把握投資機會的能力，程序化、 及時并準確地下單等，使量化投資具備傳統(tǒng)投 資無法比擬的優(yōu)勢，也使量化投資利器——高頻 交易成為可能。[1]

量化投資的發(fā)展得益于金融理論、金融創(chuàng) 新工具以及計算機技術的發(fā)展。

有效市場假說、均值-方差模型、資本資產 定價模型、套利定價理論、風險管理模型、績 效評估理論、管理能力評估理論等理論在金融 市場應用方面的突破不但為量化投資的產生與 興起提供必要的理論支撐，而且這些突破也成 為量化投資者手中的武器，被運用于投資實踐 中去挖掘稍縱即逝的市場機會。

20世紀70年代，國際金融市場創(chuàng)新浪潮涌 現，金融創(chuàng)新的深化，金融創(chuàng)新工具和品種的 迅速增多，大大擴展了量化投資可操作的領 域，為量化投資技術的應用和推廣提供了成長 沃土。

20世紀70年代到90年代，由于數據、計算 機以及網路技術的限制，量化投資在海外發(fā)展 相對緩慢。2000年以后，計算機及網路技術的 發(fā)展為量化投資的興起提供了必要的硬件支 持，量化投資開始進入蓬勃發(fā)展的時代。

在金融理論、金融創(chuàng)新工具以及計算機技 術不斷創(chuàng)新發(fā)展的推動下，量化投資從最初的 技術分析手段，逐漸發(fā)展演變成為有金融理論 支撐的金融設計工具，再到以計算機程序算法 主導的高頻交易，量化投資的方法也在不斷地 豐富和完善。因此，量化投資是動態(tài)的、發(fā)展 的，我們對量化投資的認識也必須保持與時俱 進，時刻追蹤量化投資理論和實務的最新成 果，并根據所在市場情況及變化運用于投資實 踐。

二、量化投資：神話與黑箱 談量化投資不能不提“量化投資之 王”（Quant King）——詹姆斯·西蒙斯（James Simons）。作為一位數學家，西蒙斯曾任紐約 州立大學石溪分校數學系主任，與著名數學家 陳省身合作提出了Chen-Simons理論，獲得過5 年頒發(fā)一次的全美數學最高獎——維布倫獎。

作為一位量化投資專家，西蒙斯的成就更 加引人注目。他于1982年發(fā)起成立了復興技術 公司（Renaissance Technologies），1988年 3月成立公司的旗艦產品——大獎章基金 （Medallion Fund）。大獎章基金是華爾街最 成功的對沖基金之一，1988-2009年的大獎章 基金的年化凈收益率達到41.8%，遠遠超過了巴 菲特的18.4%年化收益率，而其超越巴菲特的秘 密武器就是量化投資。而且從1988年到2009 年，大獎章基金僅在1989年虧損4.1%，其余年 份盈利均在20%以上。如此二十年如一日的驕 人戰(zhàn)績創(chuàng)造了量化投資界的傳奇神話。大獎章 基金創(chuàng)造傳奇的同時，西蒙斯個人也實現了常 人難于企及的財富夢想。根據《福布斯2012年 富豪榜全球上榜富豪名單》，2012年西蒙斯的 個人財富約為110億美元，名列美國富豪榜第 26位，全球富豪排行榜100位。[2]

在學術界，人們將西蒙斯的成功作為證偽 有效市場假說的反例，渴望對其量化交易策略 進行研究。在投資界，人們對其超一流的投資 回報非常羨慕，急于模仿其成功的經驗。但 是，由于西蒙斯很少接受媒體的采訪，人們對 他的投資活動知之甚少。而且對沖基金一直有 著黑箱操作式的投資模式，大獎章基金也不例 外，其對工作人員有著極其嚴格的保密要求。 這就使得西蒙斯及其大獎章基金具體所采用的 那些量化投資技術總是籠罩著一層神秘色彩。 量化投資常被人們冠以“黑箱作業(yè)”之稱號，似 乎處處散發(fā)著神秘氣息。

然而，量化投資不是神話。

量化投資可能是世界上最成功的投資方 法，只要它是一種方法，就會有自身的缺陷， 并可能由此導致可怕的錯誤。20世紀90年代中 期，美國長期資本管理公司（LTCM）以“不同 市場證券間不合理價差生滅自然性”為基礎，制 定了“通過電腦精密計算，發(fā)現不正常市場價格 差，資金杠桿放大，入市圖利”的投資策略，在 1994-1997年間，每年的投資回報率分別達到 了28.5%、42.8%、40.8%、17%，可以說是輝 煌一時。然而其量化策略對一些小概率事件的 忽略和對風險控制的缺陷，最終導致LTCM走到 破產的邊緣，最終被美林和摩根出資收購接 管?？v觀海外量化投資的歷史，這樣的例子比 比皆是。就算是西蒙斯的文藝復興科技公司也 在擔心量化投機神話的破滅?！按螵務禄鹨?光環(huán)的背后是無盡的壓力：每時每刻，神話都 有可能突然結束，大獎章的魔法隨時隨地都可 能失靈，就像瓶子里的精靈一樣‘嗖’的一聲便不 見了蹤影。每時每刻真諦都有可能不再是真 諦?！盵3]

量化投資也不是黑箱。

量化投資方法之所以被冠以“黑箱作業(yè)”主 要出于三個原因：其一，量化投資基金都非常 注意保密，那些賺錢的“模型”就是它們的命根 子，是不可以說的秘密；其二，很多人都認為 所有的量化投資公司都采用非常復雜的數學公 式來進行投資，是常人難以理解的“黑箱”；其 三，相當一部分人認為，量化投資預測金融價 格走勢的行為和使用占星術預測個人的運程很 類似，是毫無科學依據的、遮人眼目的黑箱。

量化投資只是利用計算機技術并采用模型 去踐行投資理念，進行投資決策和交易的過 程。計算機技術只是延伸了人腦的局限，使一 些海量數據運行、計算、處理成為可能，在客 觀估計和辨別資產未來收益率的基礎上捕捉市 場的大概率成功的投資機會。而且所有模型都 是建立在投資者的投資思想上，量化投資模型 只是一種方法，是能夠實現投資者投資理念的 一種方法。投資理念是量化投資的靈魂。只有 建立在正確的投資理念基礎上，將其優(yōu)化驗 證，然后形成模型，并且不斷地根據投資理念 的變化、市場狀況的變化對模型進行修正、改 善和優(yōu)化，才能煥發(fā)量化模型的威力。

因此，量化投資不是神話，也不是黑箱， 更不是遙不可及的東西。只要擁有投資理念和 掌握模型開發(fā)技術的投資者都可以運用計算機 技術進行量化投資策略的開發(fā)和研究。

三、量化投資：從西蒙斯到阿斯 內斯 在量化投資近四十多年的投資實踐中，出 現了一批又一批實現財富夢想的量化投資大 師，他們的量化投資經驗無疑值得借鑒，他們 也賺到了常人無法想象的財富。其中最具有典 型性和代表性的包括詹姆斯·西蒙斯，肯·格里芬 [4]，克里夫·阿斯內斯[5]等，他們在量化投資領 域的創(chuàng)新與實踐從不同的維度增進我們對量化 投資的理解和認識。

對模型的重視。模型是量化投資的核心， 也是承載和實現量化理念的關鍵載體。那些成 功的量化投資大師正是依靠其開發(fā)的模型，創(chuàng) 造了一個又一個量化投資的神話。格里芬不關 心股票的基本面或內在價值，而是關心價格的 波動，并通過大量信息以及各種數學模型來分 析交易心態(tài)，以期從中尋找機會。在AQR資本 管理公司的投資實踐中，阿斯內斯把價值投資 與趨勢投資結合起來，開發(fā)價值與趨勢結合的 投資策略模型，根據對市場的綜合判斷進行超 配和低配。實踐證明，在很長一段時間里，價 值與趨勢結合策略給AQR帶來了超過一半的利 潤。而且對于成功的量化投資來說，量化模型 的不斷修正也是非常重要的。大獎章基金根據 強力計算機所撲捉到的復雜市場信號對自己的 模型不斷地進行修正，其調整的頻繁程度遠遠 高于一般的量化基金。

建立由科學家組成的投資團隊。西蒙斯認 為，對于科學家來說，如果讓他們來研究市 場，一定基于市場事實出發(fā)，而不是基于某種 理論來預先規(guī)定市場應該是什么樣的。因此科 學家也更可能發(fā)現市場的無效之處，在此基礎 上形成交易策略。基于此，西蒙斯建立了一支 由數學、物理學、統(tǒng)計學、密碼破譯、語音識 別等領域科學家組成的投資團隊。而正是這樣 的投資團隊，為西蒙斯的大獎章基金帶來源源 不斷的利潤，創(chuàng)造一個又一個投資神話。同 樣，在格里芬創(chuàng)立的城堡投資集團，最核心的 部門數量研究部，由大量數學家、物理學家、 投資分析師和高級計算機科研人員開發(fā)數學模 型，尋求利用自己開發(fā)的數量和數值分析技巧 為投資指路，為交易員提供指支持。

交易資產的流動性。交易資產的流動性不 僅影響量化策略的執(zhí)行與終止，還通過交易成 本影響量化策略的效果。因此，交易資產的流 動性是量化投資的各種數學模型必須要考慮的 重要因素。LTCM的垮臺很大程度上是所交易資 產的流動性不足引起的。西蒙斯非常重視所交 易資產的流動性，他很少交易衍生產品，主要 交易基礎資產。在西蒙斯看來，一方面基礎資 產具有更強的市場流動性，另一方面，基礎資 產的價格更有可能出現規(guī)律性如趨勢、模式 等，更適合量化投資。

高頻交易。西蒙斯意識到，依統(tǒng)計的角 度，預測明日或者數小時之內走勢的能力要遠 遠強于預測一周或兩周。因此，高頻交易成為 其制勝法寶。而且，大獎章基金在多個交易市 場進行數據挖掘、發(fā)現交易機會就會進行瞬間 交易，因此具有很強的靈活性，可以在不同市 場間來回切換。另一方面，其交易遵循“壁虎式 投資法”[6]，用西蒙斯的話說，交易“要像壁虎 一樣，平時趴在墻上一動不動，蚊子一旦出現 就迅速將其吃掉，然后恢復平靜，等待下一個 機會?！?/div>