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1、量化交易方法论（上） 怎么样才能做出赚钱的量化投资策略？ 今日为大家奉上一篇来自棋剑资产王晓光的一篇报告，文有点长，但是的确系统地讲解了量化投资这件事。海纳百川，多学习不同的观点能拓宽视野。原文：大家好！特别荣幸可以来到第九届R语言会议作报告。今日我主要围绕量化投资，结合自己以及我们团队在量化投资领域的实践阅历，以及一些经典的理论学问，尝试性地为大家梳理量化投资的方法论体系，希望为大家在量化投资领域产生一些新的相识供应一些帮助。我们先从几个在量化投资中常常遇到的小问题动身，然后渐渐深化思索量化投资的几个基本方法和原则。这些问题或许没有统一的标准答案，我也不会给出详细的答案，这里提出的主要目的是
2、引起大家思索。首先第一个问题是如何定义与看待期望收益与风险? 这可以说是投资领域的终极问题。这个问题很大程度上确定了你如何做策略的研发，假如管理风险，以及如何进行资产配置等关键问题。首先，到目前大家已经比较能够一样认同的就是，收益这个变量本身是随机的，不确定的，而且极难预料，因此单纯谈论收益，从长期的系统化投资角度讲，意义不大，一次两次赚多少钱跟你的系统化投资没有太大关系，而探讨的重点，要放在期望收益上，也就是从概率意义上以及大样本意义上的期望水平。与收益相对应的是风险，如何定义风险也是有着不同的版本。一种简洁的定义可以是波动率，或下行波动率，但是这并不能包含市场中的大部分主要风险，比如说流淌
3、性风险。再比如说即使只考虑波动率或亏损，在bad times的时候，某个资产或某个策略的大幅亏损对投资者的整个系统化投资的危害程度一般也会更高。而在good times的时候，同样的亏损或波动率或许对整个系统的危害程度没有那么高。这一点通过市场溢价的水平就可以看出来:比如说市场总是倾向于赐予out of money的期权更高的溢价（波动率微笑特征）。或者在大部分时间内赐予小市值高成长股票更高的风险溢价（然而在股市出现系统性崩盘时，这类股票的跌幅往往也是最大的），这些都是市场在表达对风险的不同对待的现象。其次个问题是期望收益来自哪里？这是做策略投研的一个核心问题。你首先要有一个基本的逻辑作为引导
4、，来开发你的策略，然后再运用数据和模型进行去伪存真，抽丝剥茧的分析，但是在这个过程中，逻辑是必不行少的一个主线，那么这个逻辑就是你思索的期望收益的来源。有的人从不同资产类别的角度理解期望收益来源，去比较股票，债券，商品等不同资产类别的收益贡献，那么这就是朝着大类资产配置和组合的角度去理解投资，这里面做得好，也是可以做出比全市场平均配置更好的投资方案的。还有一些人，通过策略风格角度理解收益的来源，比如趋势类策略贡献多少收益，波动率类策略贡献多少收益，那么这便是从策略风格或种类的角度去分析，也可以成为一套体系。但是这些都是分析的角度，最终仍旧没有根本性回答你的超额收益来自哪里的问题。比如说趋势策略
5、，为什么就会有超额收益呢？或者说股票，为什么相对于债券有超额收益呢？从这个层次上，我认为超额收益的主要来源，其实归根结底分为两类，一类是利用市场肯定时间内的无效性或者别人犯得错误，这是许多价值投资或套利投资的基本逻辑来源。另一类就是这种投资行为的超额收益是担当了某种风险的风险溢价，比如说volatility selling 或者sell options, 就可以归为这种。卖出波动率或卖出期权，其实相当于卖保险，是在担当一些小概率的高风险，这些小概率事务可能很久都不会发生，于是投资人通过卖期权可能在很长一段时间内获得稳定的收益，但是一旦小概率事务发生，那么到时候产生的亏损，也往往是致命的。再比如
6、说针对一些流淌性极差的资产的做市策略，往往也可以获利丰厚，但是这是因为在这种资产中做市交易担当了更多的流淌性风险，这种风险处理稍有不慎就可能导致严峻亏损。所以在这种资产中做市的收益才会显得比较高，但是前提是你了解清晰这个风险溢价的来源，并有技巧可以合理的化解他，或者比别人能够在这方面做的更好，否则的话，从长期看，你的期望收益未必是很高的。基本上市场上大部分的非高频系统化投资策略的稳定超额收益的来源，往往都与上述两个方面有关，现在市场变得越来越有效，所以其实第一种收益来源的机会渐渐变得越来越少，越来越难以抓住。而其次种收益的来源，是可以长期存在的，但是其次种收益的来源，往往是风险溢价，他并不是免
7、费午餐，这一点是要牢记的。所以不要以为你的投资系统连续7年或10年都可以稳定盈利，你就可以高枕无忧，其实或许只是你担当的风险事务，还没有到来而已。假如对于这些风险，你无法做到比别人更好的管理，那么这个嬉戏许久的进行下去，迟早有一天属于你的黑天鹅会到来，而且到来的频率越低，越往往会是一次性致命的。第三个问题是一个策略被许多人知道了以后，是否就不赚钱了呢？接着上面的那个问题的思路接着讲，假如你的这个策略的收益来源主要是通过市场的无效性获益，那么的确当更多人知道了这一点并参加进来，你的获利空间也就越来越小。但是假如你的策略的收益来源是其次种，那么其实即使许多人知道了，也未必会导致它不赚钱，当然，正如
8、上面我们提到的，这样的收益，其所担当的风险，你也是须要有很醒悟的相识的，并可以合理的管理这个风险，所以从这个角度叫，盈亏同源是有道理的，好多人说的盈亏同源，其实往往就是指其次种的这个收益。第四个问题是如何评价一个投资系统或策略的好与坏？或者如何评价一个基金的好与坏？这个问题也是仁者见仁智者见智了，但是据我所了解，很悲观的是，最终很难有一种方法能够特别精确与客观并长期有效。比如说历史业绩，这当然是一个重要的指标，但是历史业绩的好与坏肯定与将来正相关吗？有时是的，但有时可以是反过来的。比如一个策略或基金，在商品期货市场今年下半年的趋势行情中，不到一两个月就赚了超过30%的收益的话，这当然是不错的业
9、绩，但是依据此，就购买这只基金并期望明年获得类似的收益，是合理的吗？细致想想，其实不合理。因为一个策略或者基金能够在短时间内获得如此高的收益，恰恰说明他的策略风格是明确的，单一的，投资的观点是相对激进的，比如说他全部都是趋势类的策略思路，而且还用了比较高的杠杆，那么接着坚持这样的投资策略或思路的话，假如明年市场陷入无序的震荡，他可能就会亏大钱了。当然你可以争辩说明年或许还是趋势行情，但我觉得这方面除非你有特别合理的详细的模型来预料，并且的确证明长期有效，否则我是不觉得你可以精确预料明年的市场结构的（历史上多次证明华尔街大部分专业机构和交易者对于将来一年的市场的预料往往都是也许率错误的）。你也可
10、以说，这个策略很智能，或者这个基金经理很智能，他们总是能在趋势来的时候做趋势交易，震荡市场来了就知道做震荡，市场中是否存在这样的高手长年可以精确推断并切换的？我觉得天才可能是有的，但是你遇到的概率是比较低的，一个理性的投资者，不应当基于一个假设就是自己是全市场最聪慧或者全市场最幸运的一个，来进行投资。这样的心态下，也许率投资生涯会比较短。人在面对市场的时候，虚心一点，保守一点总是更好的，即使你很看好趋势行情，也要为非趋势行情的市场做足打算，不要总是假设自己很聪慧，可以做许多预料，然后在不同子策略或子基金之间来回选择切换做择时，事实往往是残酷的。那就是你这么做之后发觉其实自己是比较蠢的那一个，择
11、时起到反作用，你觉得这个基金该赚钱了，或者这个策略该赚钱了，然后想去抄底的，结果反而不如人家始终呆在里面的或者始终在外面的。所以从这个角度讲，即使许多的专业机构，做的也不够好。最近FOF在国内特别火爆，可是我要做一个悲观的预言就是目前市场上已经做FOF或者成立的FOF，其中绝大多数的寿命可能都不会超过3年，这个跟在股市里散户十人九亏是一个道理，心态没摆正，机构并不会比散户做的更好。好多FOF基本就是看着历史业绩选子基金，业绩好的买进入，差了的就赎回，其他的思索实力很差，对市场的理解很差，对策略的把握也不行，那么几年下来大家就会发觉他这个FOF还不如平均的买入那几个子基金然后抱着不动的结果好，那
12、么可想而知他的结果了。所以说，投资策略评价是一门很高深的学问，不是说你看几个指标，算一算夏普率，比一比最大回撤，然后答案就确定了。我的观点是，做策略评价的人，做FOF的人，选子基金的人，他做交易或者投资研发的实力，得比那些做策略的人，做子基金的人，水平更高，这样才能选的好。你一个子策略能做好，一个子基金能做好，才能够考虑怎么做好多个子基金的搭配，多个子策略的组合，一个都搞不好就想搞多个，没当好徒弟就想做师傅，往往事与愿违，惋惜现在的市场实际状况看，是反过来的，这导致我对整个FOF行业的每个FOF基金的寿命长短，不表示乐观。最终一个小问题，引出我今日的主题，也就是怎么样才能做出赚钱的量化投资策略
13、？一个人，从科班出身的统计学博士，或者计算机/数学/经济专家，到一个优秀的可以稳定贡献优质量化策略的quant或基金经理，中间原委差了哪些，须要哪些步骤？ 为了回答这个问题，以及上述几个问题，我今日斗胆尝试性地与大家共享，量化投资的方法论体系。我理解的量化投资方法论，有以下四个维度：投资的三面魔方：资产类别，风险因子，策略风格投资的三套理论：资产定价模型，投资组合理论，有效市场假说量化的两个载体：数据，人决策的两个维度：收益，风险下面我们来分别逐一探讨这四个维度。首先我们来看中间的这个正方体，也就是投资的三面魔方。这个正方体不是我独创的，是来自于Antti Ilmanen 写的Expected
14、 Returns这本书。这本书中针对资产类别，风险因子，策略风格三大方面，对期望收益进行了不同视 的深度阐述，是值得细致去研读的一本书。在这里我简洁的总结下这本书里的一些主要观点。这三大方面里面，大家最常见的就是资产类别这个方面。资产类别一般可以分为股票类资产，信用类资产，国债类资产，以及另类资产（比如商品期货，房地产，艺术品等都可以属于这类）。过去二十年股票市场的年化收益状况，可以看到大部分年份的平均收益在5%左右，年化的夏普率也许不到0.5，那么这就让大家有了一个基本的概念，就是在股票市场中你平均可以预期的收益也许在什么水平，以及为此要担当多少的风险或者波动。当然，优秀的投资者可以获得远超
15、过市场平均水平的收益，但是作为一个参考的基本标准，过去几十年的股市平均收益状况，给了大家一个基本的心理预期。假如你的心里预期收益相对于这个参考标准过于高，而所情愿担当的风险又过于低，那就要考虑是否是过于志向主义了，或者说这就对你的投资策略的水平有了很高的要求。接下来这几页给出了一些信用类衍生品，公司债，国债以及商品的历史表现状况，整体看各类资产的收益水平长期看是比较接近的，有的平均收益高一些，有的平均收益低一些，但是平均收益低的资产夏普率往往并不低，所以在衡量期望收益的同时还要考虑到风险的水平。那么除了资产类别这个角度，还有另外两个重要的角度来分析和理解期望收益与风险。那就是策略风格角度和风险
16、因子角度。这里列出了跨市场长期验证比较有效的几类策略的风格，趋势类，价值类，carry，以及波动率交易。这四种思路或者逻辑可以说囊括了市场中绝大多数的量化策略，同时他们彼此之间的相关性也比较低，逻辑各有不同。价值投资类策略，在股市中是应用最多的，比如下面这个图，就显示了一个特别简洁的依据市净率和市盈率指标构建的价值投资策略在美股上的历史表现，可以看到从1929年起先始终到2009年，每一个时间段内，价值投资组合的表现都要比大盘的整体表现要更好，那么这样快100年的规律，同时又是极其简洁的策略逻辑和变量，使得人们可以肯定程度上信任，价值投资策略的确是可以产生超额收益的。那么假如你进一步深化的去想，价值投资策略原委赚的什么钱呢？回头我起先讲的其次个问题，就是收益的来源问题，当时提出了两个基本方面，一个是市场的无效或错误定价，一个是风险溢价，那么其实价值投资策略在这两个方面，都可以得到
