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淺談黑箱投資能給資本市場(chǎng)帶來(lái)什么
著(zhù)名量子物理學(xué)家薛定諤有一個(gè)廣為人知的實(shí)驗設計，將一只貓置入黑箱，將其生死與黑箱中的某種放射性元素是否衰變關(guān)聯(lián)起來(lái)。通過(guò)一系列的裝置設計，微觀(guān)的概率事件被放大到了宏觀(guān)尺度，造就了一只被觀(guān)察前“既生又死”的“薛定諤之貓”。
同樣的哲學(xué)內涵也出現在了量化投資這一似乎與物理學(xué)風(fēng)馬牛不相及的領(lǐng)域中。當量化投資從業(yè)者津津樂(lè )道于其模型的高效安全時(shí)，其復雜精巧的程序也如同一個(gè)神秘莫測的黑箱，以及其中生死難料的貓：很有可能是有效的，但下一刻會(huì )怎樣，誰(shuí)也不知道。
在光大證券8·16事件之后，量化投資這一外人難以看透的“黑箱”一夜之間似乎又被國內投資者視為潘多拉的魔盒，稍有不慎就會(huì )釋放出災難。
“黑箱”之中究竟藏著(zhù)怎樣的精靈，它給資本市場(chǎng)帶來(lái)究竟是可怕的夢(mèng)魘，還是全新的希望?
離不開(kāi)電腦的量化投資
從廣義上看，量化投資包括指數化投資、量化純多頭投資以及市場(chǎng)中性策略等幾大投資范疇。
而狹義上的量化投資，則可理解為借助現代統計學(xué)和數學(xué)的方法，利用計算機技術(shù)從龐大的歷史數據中海選能帶來(lái)超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，用數學(xué)模型檢驗及固化這些規律和策略，然后利用計算機嚴格執行已固化的策略來(lái)指導投資，以求獲得持續的、穩定且高于平均的超額回報。
上海高級金融學(xué)院副院長(cháng)嚴弘在接受上證報記者采訪(fǎng)時(shí)稱(chēng)，量化投資的本質(zhì)在于建立數學(xué)模型捕捉市場(chǎng)運行過(guò)程中出現的交易信號，從而指導具體的交易行為。
量化交易與計算機技術(shù)的結合有其必然性。目前常用的量化投資模型對交易的時(shí)間精度以毫秒計，遠遠超過(guò)了人類(lèi)所能具備的反應速度，只有計算機能夠勝任。交易者甚至會(huì )希望縮短終端與交易主機之間的物理距離來(lái)尋求更快的交易。離開(kāi)計算機，量化交易就只是一紙空談。
業(yè)內流行這樣一種表述：模型是數量化投資的靈魂，流程是數量化投資的命脈，系統是數量化投資的骨骼。因此，模型化、流程化、系統化是量化投資最重要的三個(gè)特征。根據模型進(jìn)行投資決策，排除人為主觀(guān)因素的干擾，也是量化策略強調的基本原則之一。但是否可以就此簡(jiǎn)單地認為，量化投資是一項主要依靠機器的投資方式?
“量化投資最重要的仍然是投資理念，包括對市場(chǎng)、對投資的理解，建立數據模型本身就暗含了人的主觀(guān)能動(dòng)性。因此，量化投資不是被動(dòng)投資，模型的設立、選擇和調整都可以理解為一種主動(dòng)的過(guò)程�！币晃怀Ｄ陱氖铝炕灰椎臉I(yè)內人士如此評述。
據其介紹，通常情況下，量化策略會(huì )采用多種數據模型，有時(shí)不同模型得到的結論也會(huì )出現矛盾，這時(shí)就需要投資經(jīng)理去理解各個(gè)模型之間的內在邏輯及其使用環(huán)境，從而在相互驗證的基礎上做判斷。
實(shí)際上，量化投資也是一種投資方法。引用某資深業(yè)內人士的表述：“其精髓和優(yōu)勢在于，它是人腦的延伸和發(fā)展，可以讓投資人更全面、系統地看到所需要的東西�！�
模型黑箱存在各種風(fēng)險
業(yè)內人士表示，通過(guò)建立數學(xué)模型描述市場(chǎng)運行的規律在實(shí)踐中固然高效，但也存在多種風(fēng)險。其中包括依賴(lài)計算機帶來(lái)的操作風(fēng)險、市場(chǎng)無(wú)法容納交易需求的流動(dòng)性風(fēng)險，以及數學(xué)模型中因子失效的模型風(fēng)險。其中，數學(xué)模型失效可能是量化投資者常面對的風(fēng)險。
一位主營(yíng)量化投資的私募機構負責人表示，一條成型的交易策略中往往包含上百個(gè)變量因子，對應市場(chǎng)運行中表現出來(lái)的不同特征。編寫(xiě)這樣一組策略大致需要2個(gè)月的時(shí)間，之后則是幾乎同樣耗時(shí)的優(yōu)化過(guò)程。所謂優(yōu)化，就是將策略納入歷史數據進(jìn)行仿真測試，同時(shí)對策略中因子的數學(xué)關(guān)系進(jìn)行微調，直到該策略在歷史數據中得到令人滿(mǎn)意的回報。
但該負責人坦言，這種被稱(chēng)為數據挖掘的策略形成方式可能存在“過(guò)度擬合”的問(wèn)題，即數學(xué)模型被刻意調整成尤其能在歷史數據中獲利的形態(tài)，而在普適程度上有所減弱。當市場(chǎng)規律與歷史數據發(fā)生某種變化時(shí)，模型就面臨失效的風(fēng)險。
也因為量化投資的核心競爭力隱藏在其數學(xué)模型黑箱中，在營(yíng)銷(xiāo)實(shí)踐中，從業(yè)者很難像立足于基本面分析或是行業(yè)研究的職業(yè)投資人一樣講出令客戶(hù)信服的故事。他們賴(lài)以獲利的法寶盡管被實(shí)踐證明有很大的概率是有效的，但為何有效可能連自己都難以說(shuō)清，也就更難打動(dòng)客戶(hù)。量化投資基金管理者唯一能夠打出的王牌，就是其歷史業(yè)績(jì)，這也在一定程度上強化了量化投資基金通過(guò)數據挖掘形成策略的意愿。
而嚴弘教授則稱(chēng)，從海外市場(chǎng)的發(fā)展動(dòng)向來(lái)看，具有實(shí)體經(jīng)濟原因支持的量化數學(xué)模型正在越來(lái)越得到市場(chǎng)的肯定，有望成為未來(lái)量化投資基金的發(fā)展方向。
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