如何看待分析你的量化投資基金[程序化老手]

在中國資本市場，量化投資策略正日漸興起。與普通投資者的“霧里看花”相比，基金業卻是食髓知味，不僅頻頻推出量化基金，有甚者更是將量化投資提升到戰略高度，期望利用量化投資的獨特魅力打開一片新天地。
　　
　　基金公司對量化投資的用心，底氣在于量化策略在海外市場三十余年的成功經歷。以量化投資的鼻祖西蒙斯為例，盡管沒有巴菲特式的聲名顯赫，但他所管理的大獎章基金從1989年到2006年間，平均年收益率高達38.5％，凈回報率已超過巴菲特。更令人矚目的是，即使在2007年次貸危機爆發當年，該基金回報仍高達85％，西蒙斯也因此被譽為“最賺錢基金經理”、“最聰明億萬富翁”。
　　
　　與其他投資策略相比，量化投資的最大特色在于，它的運作幾乎完全依賴于數學模型。換句話說，數學模型的正確與否，直接決定量化投資的成敗。在量化投資者的眼里，通過搜集分析大量數據，將投資思想通過具體指標、參數的設計來構建數學投資模型，并輔以電腦來嚴格執行，這樣既可以做到不帶任何主觀情緒的市場跟蹤分析，還可以借助電腦強大的數據處理能力來撲捉投資機會，從而在保證控制風險的前提下盡可能實現收益最大化。西蒙斯就以“模型先生”自稱，認為模型比個人主動投資可以更有效地降低風險。在他的公司里，雇員中有超過三分之一的人擁有數學、統計學和自然科學的博士學位，而華爾街高手只有兩位。

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　　但正所謂“成也蕭何、敗也蕭何”，數學模型雖讓量化投資聲名鵲起，卻也同樣暗藏殺機：一旦參數或指標設定有誤，量化投資帶來的卻可能是超預期的損失。以國內A股量化基金為例，在今年A股的劇烈震蕩中，截至9月1日，中海量化基金凈值虧損2.51%，位居可比量化基金的首位，而虧損幅度最大的某量化基金，截至9月1日虧損幅度已經達到16.81%，不僅在量化基金中墊底，即便在股票型基金中，該虧損幅度也處在榜尾位置。由此可見，雖然同披量化基金的外衣，但數據模型的差異卻能讓基金的業績冰火兩重天。
　　
　　某基金公司總經理曾告訴記者，在普通人眼里，量化投資運作遵循的都是數學模型，而模型的基本原理也相同，但這并不意味著不同量化基金的投資策略沒有差異。事實上，從海外量化投資的運作來看，長期成功者仍是寥寥，其原因就在于大家對市場的理解存在差異，導致在數學模型的構建中，所設置的指標及參數有所不同，而隨著時間的推移，這些“不同”所帶來的業績效果差距則會不斷加大，尤其在市場出現劇烈震蕩時，這種差距就會尤為明顯。
　　
　　從這個角度看，以被動著稱的量化投資其實也存在一定的主動因素，這個“主動”體現在構建量化數學模型者對市場的理解程度。也就是說，判斷量化基金投資價值的關鍵，并不在于它是否采用量化投資策略，而在于構建和修正量化數學模型的基金經理或其背后的投研團隊，他們的市場經驗豐富與否，以及對市場理解程度的偏差，將直接決定量化投資的成敗。因此，對于投資者而言，與其去探討那自己可能永遠也弄不明白的數學模型，不如將重心放在對量化數學模型構建者的研究上。

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