如何理解量化投资的能与不能？

每日科技头条讯：量化投资总给人以“神龙见首不见尾”的印象。如何理解量化投资？在哪些领域，量化投资更容易建立优势？近期中泰证券资管量化公募投资部总经理兼研究部总经理李玉刚做客直播间，我们精选了以下问答和大家分享。

Q1

我们应该怎么理解量化投资？

李玉刚：可以先回顾一下量化技术在投资当中的应用。结合国内外的历史来看，量化最开始的应用出现在指数基金上。指数基金、尤其是宽基指数包含成百上千只股票，全复制会造成很高的交易成本。另外停复牌等情况的存在，需要进行分层抽样的处理。

所谓分层抽样，是只用另一只同行业股票来替代停牌的股票，除了考虑行业，还要考虑其他的因素，比如市值大小等其他因素。

做分层抽样，先要对股票进行分类，用哪一只股票来替代其他股票，这是量化最早的应用。

接下来是另一个方向的应用。不知道大家有没有看过迈克尔·刘易斯的《高频交易》这本书。高频交易一开始是有特定含义的，在美国市场同一只股票在不同的交易所进行挂牌交易，存在价差，先发现就有利可图。那时候大家通过计算机程序来实现。

再后来，做的人多了，这块的利又变薄了，于是逐渐发展出统计套利。比如有两只高端白酒的股票，一只先拉起来了，第二也可能会拉起来，这就有了统计套利的机会，找相关性的股票或者说找规律。当然这种规律不如跨市场套利那么确定。

统计套利就是利用量化工具去找相关性。又因为这些机会是不确定的，所以需要分散化，涉及的股票就比较多。另外机会存在的时间很短，所以需要做一个组合，用计算机程序进行交易。这就是量化的第三个应用。

接下来就是学院派的组合优化方向的应用，发展的就是因子，去研究哪些因子有效。

除此之外，量化也会做一些期权定价、衍生品定价等。

Q2

所以量化和主动管理完全不是一回事吗？

李玉刚：也不是。主动投资是相对被动投资来说的，被动投资宽基指数。但是用量化技术也可以做主动投资。量化投资是一个工具，通过量化指标把主观的想法表达出来。

比如有人说我要量化巴菲特，就先看看巴菲特偏好哪些类型的股票。比如ROE比较稳定、比较高，毛利比较高，有人会去找特征，然后把有这些特征的股票找出来，形成一个策略或模型。

这里需要说的是，巴菲特即便重高ROE，但不是所有高ROE的股票他都会买。他期望的是未来能够维持这一些特征的公司，但用量化手段去描述，只能依赖过去表现出来财务数据刻画。

主动管理的基金经理，可能会去做推理、判断，研究未来会怎么样。但是量化主要是找过去表现出来这些特征的标的。

Q3

量化是找规律吗？

李玉刚：是描述特征，比如，巴菲特偏好的股票，表现出来哪些特征。

Q4

描述这些特征是不是挺难的？因为公司挺复杂的。

李玉刚：对。所谓因子，就是能够体现这些风险收益特征的共同因素。但有些特征可能是比较独特的，是个例，无法用量化技术描述出来。量化能描述的是统计意义上的普遍现象。

Q5

你是从什么时候开始意识到量化只是一个技术，要和主动选股结合起来？

李玉刚：我刚毕业时也是研究各种因子，但在具体使用过程中发现了问题，比如我们常常用小市值因子、低估值因子等，它是一个统计现象，可以回溯10年、20年。你发现这个因子表现好，但是解释不了它为什么会好？

如果不考虑为什么而直接用，一旦遇到它表现不好，你会有怀疑还要不要坚持下去。这是很常见的问题，因为它是统计现象，不知道背后的原因，表现不好的时候，你也不知道未来会不会变好。

Q6

那怎么解决？

李玉刚：那我就想，到底哪个因素决定股票的长期投资回报。最终还是公司本身的经营积累，决定了它的长期回报。

Q7

公司的经营积累很难量化吧？

李玉刚：很难量化。质地上可能比较客观一些，比如这家公司相对于同行是不是有竞争优势。但现在到底贵不贵，这些估值方面的问题，可能艺术性会多一些。我们有一些定性与定量相结合的研究，不一定非要通过量化指标来界定。

Q8

所以您不用量化来表达定性指标？

李玉刚：对。定性结论的得出，是投研团队研究的结果。

从工具的角度看，量化在价值判断、盈利持续性判断分析方面没那么有优势的地方，我们就不用量化。

Q9

哪些因子对于长期收益和盈利稳定的持续性是有帮助的？

李玉刚：就像刚才我说的，我对用因子来判断未来收益是持怀疑态度的。在研究一家公司相对于同行有没有竞争优势、它的生意属性上是不是可靠、生意模式是不是可靠这些问题时，我们不是基于量化来做。

但是在构建组合过程中，我们可能会用到量化技术。

Q10

量化构建组合怎么做？

李玉刚：如果是主观选股的产品，我对产品的定位是获得优秀公司的平均收益，这里有一个先验的前提，那就是股票的长期回报来源于它的经营积累。我们首先确保备选的公司都是我们理解范围内认为它未来在经营上相比市场平均会更好的标的，然后构造一个分散化的组合，在任何板块、行业、个股上都不会持股特别集中，我不希望个股对组合造成太大的影响。

如果是指数增强产品，那主要控制跟踪误差，让它跟指数保持类似。

Q11

类似是什么意思？

李玉刚：从结果上，就是它可能每天相比于指数收益，不会多很多，也不会少很多。

Q12

但买增强，不就是希望它收益多很多吗？

李玉刚：那为什么叫指数增强，不叫主动选股呢？指数增强产品的意义在于，有一些投资者在辨别主动管理能力方面存在困难。对于不能辨别主动管理能力的投资者来说，明智的选择是宽基指数。因为宽基指数是分散化的，直接跟一个国家或一个地区的经济相关，不需要太强的识别主动管理能力的能力。

指数增强是在宽基指数上进一步，在不提高投资者对于主动管理能力要求的基础上去做增强，肯定还要维持指数的风险收益特征。所以我们在做指数增强的时会约束跟踪误差。

如果在意的只有超额收益，为什么不直接买主动管理的产品呢？

控制跟踪误差就需要做替代，需要对备选股票进行分类。

Q13

怎么分类？

李玉刚：这就用到量化了。比如用因子进行，我们不用因子做收益预测，但用因子来控制跟踪误差和波动，这方面因子是有用的。

Q14

分类因子有哪些？

李玉刚：因子都是比较常见的，比如行业是一个因子，还有动量、估值、市值，都是常见的因子。把股票放在一起分类，同一类里面，我们用更优秀的公司去替换成分股。

Q15

但是控制跟踪误差对于创造收益这件事，帮助不是很大。

李玉刚：控制跟踪误差是对指数增强的要求。对于指数增强，我首先要保证在任何时候它不会比指数落后很多。市场环境好的时候，相比指数有比较合理的超额。就是先要保证在任何时候跟上指数，有了基础再去追求收益。

指数增强更合适那些能够接受指数收益的客户。从长期角度看，我们希望自己的指数增强比客户直接持有指数要好，而不是要比其他主动管理的产品收益更高。

Q16

最后一个问题，最近一段时间人工智能发展比较快，有人说在人工智能里看到了算法能迸发出一些人类无法理解的逻辑。我们放弃用量化去主动寻找超额收益的这部分，可惜吗？

李玉刚：机器学习的方法我们也一直在用，但我们不太会用它去做价值跟信号的判断，至少到现在我个人是不会变的。如果我不理解它为什么表现好，未来实际的操作当中会碰到很多的问题。

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