那就让我们来聊聊量化吧

作者：石川

摘要：数量化研究是一个课题走向成熟的必由之路。相信有一天，量化二字会渗入到投资中的方方面面。

什么是量化投资？

如今，若还将量化投资简单的理解为基于数学模型由计算机程序控制的投资，未免有些狭隘。随着投资学作为一门独立学科高速发展，从定性研究到定量研究是学科发展的必然趋势，数量化的触角已经渗透到投资流程的方方面面。

近日，我受特许金融街邀请，和 CFA 北京协会理事长任老师一起畅谈了我心中的量化投资。

围绕着量化投资的方方面面，在两位主持人专业问题的串联下，我们在 90 分钟的时间里进行了充分的讨论。涉及的具体话题如下。

感兴趣的小伙伴请点击此链接，直达音频。

本文最后节选一些我的回答的摘录。

Q1. 量化投资和基本面的投资的区别？

A1. 要回答这个问题，需要先阐明我对量化投资的定义。前不久，北京大学光华管理学院王汉生教授说过这样一句话“我们在产品的设计上，怎么样既能把在预测过程中的相对优势表达出来，同时又容忍不确定性的存在。这是个大问题。”这句话引起了我的共鸣，我认为这就是量化投资的目标，即我们如何更好的预测资产的预期收益并同时控制它们的风险，也就是不确定性。为了实现这个目标，靠的是数量化的思维以及工程化的体系。前者让我们通过数学的手段并结合金融学的先验来进行预测和估计，后者让我们把理论分析落地到投资实践，二者缺一不可。所以，在我看来，量化投资是体系和思维的结合。通过量化，人们可以控制投资全过程中端到端的全部已知风险。

在这个定义下，量化投资和基本面投资不再是对立的。比如以股票市场为例，量化选股也会用到财务数据这些基本面信息，而主观的投资经理也一定会在分析中用到数量化的手段。但另一方面，量化投资强调精确的数量计量。因此，基本面投资中的一些模糊的概念必须经过进一步细化和精确化才能在量化投资中使用。

Q2. 模型是否越复杂越有效？

A2. 我们利用任何一个模型都试图从历史的数据中发现一些规律，那么复杂模型相对简单模型能发现一些更深层次的，比如非线性的一些规律。但是另外一方面，随着模型复杂度的提高，有时候需要很多特定的统计分析手段，加上大量的数据处理的经验，才有可能把样本内模型复杂度的提升转化成样本外预测性的提升。

第二方面，也是我比较认可的一个观点，就是你能获得的超额收益的高低和你所付出的成本是成正比的，研究复杂的东西肯定要付出更多的成本。另外从竞争的角度来说，简单的模型可能更容易被大家所熟悉，更多的人的使用可能会造成他的拥挤，从而降低它未来的预期收益。

Q3. 量化投资在传统资产管理机构能做到主流吗？

A3. 我个人相信是有可能的。

定量研究是所有课题深入到一定程度之后的必经之路。人们在投资活动中积累了大量的经验，这些经验被抽象归纳，形成可以称之为科学的投资学。擅长各种精确计量的量化投资的兴起只不过是一个学科变得更为成熟的必由之路。

如今量化投资已经发展成为基于现代科学方法的理论体系、研究方式以及工程系统的总和。投资经验一旦升华成了知识，就意味着其可检验、可重复。不知疲倦的机器能够最有效的发挥知识的力量，以极低的成本快速扩大规模，遵循由人类长期投资经验抽象而成的知识，不折不扣的进行投资活动。这种投资领域的“工业化大生产”时代正在来临。

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