量化投资培训资料课件

迎春绽放正当时---论中国量化投资的现状和未来二零一三年八月第一页，共五十页。目录引言：什么是“量化投资”国外篇：量化投资的兴起和发展国内篇：量化投资国内发展现状实践篇：量化投资之于行未来篇：迎春绽放正当时第二页，共五十页。引言：什么是“量化投资”背景：数量化投资在全球市场的现状第三页，共五十页。引言：什么是“量化投资”“通过信息和个人判断（usinginformationandjudgment）来管理资产为基金面投资或者传统投资，如果遵循固定规则，由计算机模型产生投资决策则可被视为数量化投资。”——Fabozzi《ChallengesInQuantitativeEquityManagement》量化投资是一种方法论现实应用中，量化投资往往与基本面投资、技术分析有机结合

量化投资是以定量化方法进行投资的各种技术综合量化投资的定义第四页，共五十页。引言：什么是“量化投资”科学验证：对不同的投资思想分布建立模型，以验证投资思想是否长期有效。即采用长期历史数据和大量股票进行研究，最终采用在多数情况适用的模型。纪律特性：量化模型是人为设定，但投资决策却由模型决定，具体交易单由模型产生。避免在个股交易是受制于人性的弱点。系统特性：建立资产配置、行业选择、精选个股等多层次的量化模型；从宏观周期、市场结构、估值、成长等多角度进行分析；海量的数据获取和处理套利思想：寻找“估值洼地”，全面、系统的扫描错误定价、错估估值的投资品概率思想：挖掘并利用可能重复的历史，依靠一组投资产品取胜量化投资的特点第五页，共五十页。引言：什么是“量化投资”量化投资与传统投资的区别量化投资传统投资代表人物分析方法詹姆斯·西蒙斯依据模型沃伦·巴菲特依据人的经验与判断信息来源海量数据以及多层次多方面的因素（定量分析）基本面及宏观经济（定性分析）投资风格投资周期偏向短期投资周期偏向长期投资标的分散化投资于某一只或少量股票风险处理在风险最小化前提下实现收益最大化风险考虑不周全第六页，共五十页。引言：什么是“量化投资”量化投资与传统投资的区别投资策略主动型投资策略传统主动型投资策略依靠投资者经验判断试图战胜市场获取超额收益量化投资策略建立量化模型并依靠计算机实现策略以战胜市场获取超额收益被动型投资策略无法获得超越市场的收益第七页，共五十页。引言：什么是“量化投资”量化投资的应用量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。投资策略简介量化选股利用数量化的方法选择股票组合，包括基本面和市场行为量化选股量化择时通过对各宏微观指标的量化分析判断大势走势股指期货套利利用股指期货市场存在的不合理价格，实现期限、跨期套利等商品期货套利利用商品期货市场存在的不合理价格，实现期限、跨期、跨市场、跨品种套利等统计套利利用证券价格的历史统计规律构建资产组合算法交易通过计算机程序发出交易指令，TWAP、VWAP为代表第八页，共五十页。引言：什么是“量化投资”数据化预测模型构建模型再平衡量化投资一般步骤

数据化->预测模型->构建组合->再平衡数据化主要任务是把不可观测的变量数据化，例如风险情绪预测模型选择合适的模型预测收益和风险构建组合根据预测结果按照规则选择对象构建组合再平衡定期或者不定期进行再平衡，可以提高投资收益量化投资的一般步骤第九页，共五十页。引言：什么是“量化投资”以多因子量化选股为例量化投资的前提是构建出优秀的量化选股策略

基本过程包括：候选因子→因子有效性检验→冗余因子剔除→综合评分模型构建→选股→模型验证投资是长期的，因此策略也是需要进行动态地调整量化投资的一般步骤候选因子因子有效性检验冗余因子剔除综合评分模型构建选股模型验证第十页，共五十页。引言：什么是“量化投资”期现套利

当股指期货与现货之间的价差暂时性超出“无套利区间”时，投资者可以通过买入价格低估资产，卖出价格高估资产，待期、现货价差恢复到正常水平时，再通过相反操作获利了结。期限套利分类：正向套利：当期货价格被高估，交易者通过卖出股指期货，同时买入对应的现货所进行的套利交易。反向套利：当期货价格被低估，交易者通过买入股指期货，同时卖出对应的现货所进行的套利交易。量化投资举例—股指期货套利之期现套利第十一页，共五十页。引言：什么是“量化投资”案例：2010年5月6日，深300指数收盘价为2896点，到期日为5月21号的沪深300指数股指期货1005合约的价格为2967点，假设该日市场上无风险利率为4.8%，预计2010年沪深300指数成分股年平均分红率为2.75%。实施套利操作：当日收盘前买入一揽子沪深300的股票组合，市值2896*300=86.88万；卖出1手IF1005股指期货合约保证金（20%的保证金率）为：2967

*300*20%=17.802万。

投入总资金86.88+17.802=104.682万。市场追踪：2010年5月21日收市前，沪深300指数期货合约IF1005到期交割，收市前指数价格为2726点，而IF1005收盘价为2750，期货和现货价格收敛。量化投资举例—股指期货套利之期现套利第十二页，共五十页。引言：什么是“量化投资”结束套利:

2010年5月21日收盘前，以2726点价格卖出一揽子沪深300的股票组合，市值:2768*300=81.78万；并以2750点的价格平仓IF1005空头头寸，结束全部套利交易。盈亏统计：卖出一揽子沪深300股票组合亏损：86.88-81.78=5.1万平仓获利：（2967-2750）*300=6.51万盈亏相抵后，总利润：6.51-5.1=1.41万盈利率：1.41/104.682=1.35%半个月时间获得1.35%，相当于年化收益32%。量化投资举例—股指期货套利之期现套利第十三页，共五十页。引言：什么是“量化投资”Graham选股思想的量化实证：基本面量化选股策略上市3年以上连续三年分红EPS最近两年平均值除以往前推第四年第五年的平均值的值>1.3最近12个月营业收入大于10亿流动比率>1PE<25PE*PB<50权益债务比>1长期负债比流动资产少量化投资举例—Graham基本面量化选股第十四页，共五十页。引言：什么是“量化投资”量化投资举例—Graham基本面量化选股按照Graham选股思路选出来的前20只股票按照市值加权平均形成的组合指数如下图所示，可以看到，运用Graham基本面量化选股取得了明显优于市场的超额收益第十五页，共五十页。国外篇：量化投资的兴起与发展传统投资的局限性

在量化投资兴起之前，市场上一直盛行的是以巴菲特“价值投资”为代表的定性投资。定性投资对投资者的个人素质要求较高，需要投资者具备极强的市场动向预判能力，同时还要辅以大量的投资经验，具有一定的主观性，风险较大，收益率不确定。计算机科技的进步随着信息技术和计算机技术的巨大发展，一种定量的投资方式悄然兴起，它通过建立合适的数学模型，通过对大量数据的分析，准确地把握市场趋势和动向，一切的交易都按照计算机程序的指令完成，排除了人为的认知偏差和主观判断，同时，通过计算机进行精准的操作，极大的降低了风险，保证了投资的收益率。量化投资产生的原因第十六页，共五十页。国外量化投资的兴起和发展主要可以分为三个阶段：第一阶段（1971——1977）

1971年，世界上第一只被动量化基金由巴克莱国际投资管理公司发行，1977年世界上第一只主动量化基金业是由巴克莱国际投资管理公司发行，发行规模达到70亿美元，算是美国量化投资的开端。第二阶段（1977——1995）

从1977年到1995年，量化投资在海外经历一个缓慢的发展，这其中受到诸多因素的影响，随着信息技术和计算机技术方面取得巨大进步，量化投资才迎来了其高速发展的时代。国外篇：量化投资的兴起与发展量化投资的发展历程第十七页，共五十页。国外篇：量化投资的兴起与发展第三阶段（1995——至今）从1995到现在，量化投资技术逐渐趋于成熟，同时被大家所接受。在全部的投资中，量化投资大约占比30%，指数类投资全部采用定量技术，主动投资中，约有20%——30%采用定量技术。量化投资的发展历程第十八页，共五十页。国外篇：量化投资的兴起与发展国外量化投资的历史表现——以量化共有基金为例

国外量化共有基金在过去23多年间取得10.8%的平均收益率，采用量化策略的增强型指数基金在过去18

年取得了9.4%的平均收益率，从共有基金的量化投资来看，首先，量化投资较定性投资更客观，因为除了模型的设计没有太多人为因素控制投资流程；其次，量化投资可以在几分钟内快速地分析大量的公司信息，而定性投资基于分析师就很难做到这一点，这直接导致了量化共有基金的收益率明显高于非量化共有基金。

截至2009年，国外定量投资在全部投资产品中的份额中占30%以上，主动投资产品中大约有20%到30%使用量化技术，量化投资已成为全球基金业主流投资方法之一。量化投资的发展历程第十九页，共五十页。国外篇：量化投资的兴起与发展量化基金的兴起1971年，巴克莱国际投资管理公司发行了世界上第一只指数型量化基金，至此揭开了量化基金的神秘面纱。经过40年的发展，量化投资基金已经成为美国市场中的重要投资风格。

量化基金的发展

根据据WilshireAssociates(Compass)的统计，全球采用量化方法管理中的基金中（包括共有基金和对冲基金），投资于美国股票的，有1062支，管理资产6740亿美元。其中最大的10家基金管理公司掌控40%的资产，约2730亿美元；投资于非美国股票的，有415支主动量化基金，管理资产4810亿美元，其中最大的10家基金管理公司掌控61%的资产，约2950亿美元。

量化基金的兴起与发展第二十页，共五十页。

量化基金的发展与历史表现

Krause在2009年的报告中，统计了美国共有基金中量化基金的表现。样本点列入了所有现存和已经消失的基金，排除了没有采用量化方法的基金，最后得到符合要求的量化共同基金数目是90家，指数增强型基金是70家。其年平均收益和风险（标准差）如下图所示：国外篇：量化投资的兴起与发展图一：量化共有基金年平均收益率（1985——2008）图二：量化增强型指数基金年平均收益（1985——2008）量化基金的兴起与发展数据来源于Wind数据来源于Wind第二十一页，共五十页。量化基金总体优于非量化根据CQA数据统计，在2002至2004三年间，量化产品的平均年收益率为5.6％，比非量化产品平均年收益率高出1%，从信息比率来看，量化产品为0.37，非量化产品为0.06。此外，量化基金的运作费率相对更低，例如传统产品费率为0.6%，主动量化产品费率大约在0.45%到0.5%之间。Lipper数据显示，2005到2008年87只大盘量化基金业绩表现好于非量化基金，增强型量化基金在05年和06年更是大幅跑赢非量化基金，但07年和08年除市场中性基金外，所有基金业绩下滑很快，其中双向策略和大盘量化基金表现差于非量化基金，而增强型和市场中性策略量化则表现优于非量化基金。国外篇：量化投资的兴起与发展量化基金的兴起与发展第二十二页，共五十页。国外篇：量化投资的兴起与发展量化投资的鼻祖——巴克莱国际投资管理公司（BGI）

1971年，巴克莱国际投资管理公司发行了世界上第一只被动量化基金，从此揭开了量化基金的神秘面纱。

1977年，巴克莱国际投资管理公司发行了世界上第一只主动量化基金，发行规模30亿美元，至此，量化投资基金正式登上美国投资领域的大舞台。

巴克莱国际投资管理公司的投资管理规模从1977年的30亿美元逐渐发展到2010年上半年的2万5千亿美元，高居全球资产管理规模的榜首。国外量化投资的代表企业及人物第二十三页，共五十页。指数化投资的倡导者和实践者——先锋集团先锋集团于1974年由约翰·鲍格尔(JohnBogle)创立，其前身威灵顿基金则早在1929年就诞生了。在不长的时间里面公司已经在基金行业里占有突出的地位，是世界上第二大基金管理公司。同时，先锋集团是世界上最大的不收费基金家族，现在在全世界管理着3700多亿美元的资产。国外篇：量化投资的兴起与发展

先锋集团全球资产规模1.7万亿美元，持续排名全美前三；拥有市场基金150多只，雇员超过1.3万名。先锋集团将投资者的利益放在第一位，遵循两个基本原则：最高的质量标准和合理的最低成本。被市场誉为量化投资的倡导者和实践者。国外量化投资的代表企业及人物先锋集团Vanguard第二十四页，共五十页。国外篇：量化投资的兴起与发展“赢在投研”——富达投资集团

1943年，爱德华詹森二世接管富达基金，“并以帮助小额投资者达到他们的目标”为基金宗旨。

1947年，富达投资集团发行第一只主要投资于一般股票的股票型基金。富达投资集团Fidelity

富达投资集团是全球最大的基金管理公司之一，拥有者许多世界级的明星基金经理，分支机构遍布全球23个国家和地区，全球雇员4万人。富达集团的主要业务领域分为资产管理、个人投资、企业养老金计划、机构服务业务、慈善业务。国外量化投资的代表企业及人物第二十五页，共五十页。国外篇：量化投资的兴起与发展国外量化投资的代表企业及人物“最赚钱的基金经理”——詹姆斯·西蒙斯文艺复兴科技公司创始人。他所管理的大奖章基金从1989年到2006年平均年收益率高达38.5%，净回报率超过股神巴菲特。被誉为“最赚钱的基金经理”和“最聪明的亿万富翁”。采用数学模型和计算机技术进行投资决策，自诩为“模型先生”。詹姆斯·西蒙斯（JamesSimons）第二十六页，共五十页。“定量分析之王”——大卫·肖（DavidShaw）1988年，以2800万美元在纽约创立德劭集团。两度当选美国总统科学与技术顾问委员会委员。20年中，集团所管理的基金资产规模敏捷膨胀，年均回报率高达20%，其最巅峰时期的生意量可以占到整个纽约证券生意的5%。被誉为“定量分析之王”。“一流的学者，用真正的科学在做生意。”2001年，在自己的50岁生日宴会上，肖抉择重新回到科学研究领域，进行学术研究。

国外量化投资的代表企业及人物国外篇：量化投资的兴起与发展大卫·肖（DavidShaw）第二十七页，共五十页。国外篇：量化投资的兴起与发展

资产配置的定义

资产配置是指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资如何进行资产配置

量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合，利用计算机模型，通过对大量的数据进行分析和处理，客观地筛选出收益率最高的投资组合，避免了人为的认知偏差和主观臆断，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限，将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上，通过比较不同资产类的统计特征，建立数学模型，进而确定组合资产的配置目标和分配比例。量化投资与资产配置第二十八页，共五十页。国外篇：量化投资的兴起与发展目前，量化投资已经在全球范围内得到投资人的广泛认可。在美国零售市场发行的主动性股票基金中，量化投资基金占据了16%的市场份额，而在机构投资市场，量化投资则获得了更多的关注，以巴克莱全球投资管理公司、道富环球投资管理公司和高盛国际资产管理公司为首的一大批以量化投资为核心竞争力的公司已经成为机构资产管理公司的巨无霸。量化投资在资产管理方面凭借纪律性、系统性、套利思想、概率取胜等优势，正在逐步分割和占领传统投资的市场份额，量化投资利用数学、统计学、信息技术的方法来管理投资组合，同时注重对宏观数据、市场行为、企业财务数据、交易数据进行分析、采用数据挖掘技术、统计技术、计算方法等处理数据，为投资者带来了长期增长的超额利润。

可以预见的是，在未来的资产管理领域，量化投资将会扮演者举足轻重的作用。变革中的海外资产管理环境第二十九页，共五十页。国内篇：量化投资国内发展现状第三十页，共五十页。投资环境——证券市场发展状况证券市场起步晚，发展快

我国第一个证券交易柜台于1986年成立，这标志着我国正式开始了股票交易。在短短30年时间里，我国股票市场的证券化率超过了80%。金融创新不断加强

金融工具的创新：融资融券、股指期货以及各种衍生工具不断涌现

金融技术的创新：计算机领域的发展使金融交易系统、清算所支付系统等更为安全快捷，为证券市场的迅速发展提供保障。制度结构缺陷、监管政策低效

我国证券市场制度结构不健全，外在的制度安排与证券市场的

内在规律产生矛盾，造成配置效率低下。

监管政策缺乏整体思维，制定和执行不系统、不严密，前瞻性和稳定性较差。

国内投资市场现状国内篇：量化投资国内发展现状第三十一页，共五十页。投资者个体投资者比列过大

截止2011年底，我国A股、B股账户中个人投资者占比均超过90%，个人投资者比例过大。与机构投资者相比，他们缺乏正确、长期投资理念，容易引起证券市场震荡。

过度投机

中小投资者往往缺乏专业的投资知识与背景。我国证券市场的中小投资者,是世界上最大的中小投资者群体,却是投资意识最为薄弱的群体。他们中的绝大多数的思想里并没有投资这个概念,而拥有的是投机心理。国内投资市场现状我国股票账户结构（万户）

A股B股个人

比重

机构

个人

比重

机构

1698699.56%75.21251.4498.51%3.81国内篇：量化投资国内发展现状数据来源于中国证券登记结算公司网站第三十二页，共五十页。投资者

强烈的政策倾向

在我国过度投机的证券市场中,利好政策的颁布导致在相当长的交易周期内投资者交易频率明显上升,而利空政策出台却导致在较长的交易周期内投资者的交易频率大幅度下降。

处置效应明显

处置效应,即投资者愿意卖出当前盈利的股票并继续持有亏损股票的心理倾向,也称为售盈持亏。这种心理削弱投资者对投资风险和股票未来收益状况的客观判断,不再依赖股票的内在价值进行投资。

羊群行为

在中国证券市场中，信息严重不对称。在这种情况下，投资者采取从他人的交易中获取信息，从而导致他们在同段时期内买卖相同的股票的“羊群行为”。一旦有新的信息出现，“羊群行为”就会瓦解，导致证券市场价格不稳定。国内投资市场现状国内篇：量化投资国内发展现状第三十三页，共五十页。起步晚

量化投资在国外已经有30多年的历史。但直到21世纪初，我国普通投资者对量化投资几乎一无所知。量化投资起步较晚的主要原因为：我国证券市场效率低下，量化投资效果不明显。国内市场对冲工具单一，可量化的标的过少。受到交易规则的限制，量化投资不能充分发挥作用，很难引起人们

重视。发展条件的成熟国内机场衍生产品市场不断发展，定性分析不能满足投资需求。

A股市场的股票数量不断增加，基金规模不断扩大，基本面研究成

本提高，量化投资的出现成为必然。资本市场制度建设不断完善，推动其较快发展。量化人才队伍迅速扩大，提供了丰富的人才储备。

量化投资国内发展历程国内篇：量化投资国内发展现状第三十四页，共五十页。量化投资研究的兴起

基金：2011年以来，量化投资突然成为市场的一个热点，各大机构都在组建量化投资的团队、研究量化投资的策略，很多量化基金产品层出不穷，尤其是在传统投资基金业绩不佳的情况下，很多利用量化投资策略的基金产品获得了相当不错的收益率。

券商：随着融资融券、股指期货、转融通等业务相继推出，券商资管量化投资十分火热。国信、华泰、长江、国泰君安等各大券商都在发力量化投资产品研究，在我国百余家券商中，已有38家券商资管发行量化产品。

期货：2008年以来，一些与期货相关证券的套期保值迅速发展，各大期货公司纷纷成立了金融工程部和量化投资部，逐步重视程序化交易，推出各种量化投资平台。

量化投资国内发展历程国内篇：量化投资国内发展现状第三十五页，共五十页。量化投资的迅速发展规模：我国第一只量化投资基金出现于2004年，截止2012年底,共有18只量化基金产品成立，40只量化型阳光私募产品成立。仅仅2012下半年，券商共发行量化产品132只，2013年上半年发行量化产品109只。收益：据不完全统计，2011

年我国43只量化基金平均收益为-3%，其中的30只量化基金，平均收益为4%，远远好于大市和阳光私募基金。2012年，公募量化投资产品平均收益率为4.47%，跑赢大盘1.89%。私募量化投资产品平均收益率4.95%，跑赢大盘2.37%。可以看出，量化投资在大势动荡和市场下行的时候依然能够保证一定的绝对回报。量化投资国内发展历程国内篇：量化投资国内发展现状第三十六页，共五十页。量化产品特点特点市场占比小：虽然我国量化投资发展迅速，但由于时间过短，相比其他投资产品规模还是较小。据统计，量化型券商集合理财产品实际发行规模为124.47

亿元，占所有券商理财产品的4.2%；18只量化基金产品总体规模为281.7

亿元，仅占全部基金规模的1.06%。产品种类缺乏、策略单一：量化类产品投资种类较少，缺乏多元化量化策略的支持。此外，现有量化产品中多数产品投资业绩表现分化，且缺乏稳定性和持续性。

量化投资国内发展历程国内篇：量化投资国内发展现状第三十七页，共五十页。公募基金2004年、2005年分别成立一只公募量化投资基金，之后几年没有新的量化基金。2009

年量化投资再次被国内机构投资者所重视，当年总共有五只量化基金发行，2010

年则有三只量化基金发行，2011年有五只量化基金发行。2004年国内第一只量化投资基金——光大保德信量化核心基金

投资目标：

追求长期持续稳定超出业绩比较基准的投资回报

投资策略

借鉴保德信投资的量化投资管理经验,结合中国市场特点加以应用，正常市场情况下不做主动资产配置，通过投资组合优化器构建并动态优化投资组合风险收益特征:风险程度中等偏高,在风险限制范围内追求收益最大化。

国内量化产品介绍国内篇：量化投资国内发展现状第三十八页，共五十页。公募基金2005

年国内第二只量化投资基金——上投摩根阿尔法基金发行成立

投资目标

努力控制投资组合的市场适应性，以求多空环境中都能创造超越业绩基准的主动管理回报。

投资策略

采用哑铃式投资技术，同步以“成长”与“价值”双重量化指标进行股票选择。在基于由下而上的择股流程中，精选个股，纪律执行，构造出相对均衡的不同风格类资产组合。同时结合公司质量、行业布局、风险因子等深入分析，对资产配置进行适度调整。

风险收益特征

股票型证券投资基金，属于证券投资基金中较高风险、较高收益的基金产品。

国内篇：量化投资国内发展现状国内量化产品介绍第三十九页，共五十页。私募基金海通创新量化套利1号：成立于2013年4月

投资策略：通过量化模型寻找市场上的不合理定价，进行主动套利、波动套利投资策略。主动套利投资策略：主动套利策略以期现套利策略为主，全复制沪深300指数组合或其它指数组合做为现货，和指数期货进行套利，停牌成份股按照权重占比预留现金或完全用ETF替代。选择的股指期货合约可能为当月、下月、下季、隔季中的一个或者几个合约，主要根据期货合约的升水幅度和年化收益率情况来确定。结束套利：主要根据市场情况和套利策略的盈利预测，提前平仓结束套利。另外，也可持有套利合约到期时，对合约进行交割结算，完成整个套利过程。至此，整个主动套利过程结束。

国内量化产品介绍国内篇：量化投资国内发展现状第四十页，共五十页。私募基金海通创新量化套利1号：成立于2013年4月投资范围：权益类资产占集合计划总资产的比例为0-100%；集合计划投资于华夏沪深300ETF、华泰沪深300ETF、华夏上证50ETF、易方达深证100ETF、嘉实沪深300ETF、华安上证180ETF按成本计算，分别不得超过买入日前一工作日集合计划资产总值的100%。

海通创新量化套利1号净值回报率海通创新量化套利1号净值趋势国内量化产品介绍图片来源于中国证券网图片来源于中国证券网国内篇：量化投资国内发展现状第四十一页，共五十页。私募基金信合东方：成立于2010年9月

投资策略：使用了包括相关产业组合，产业周期配置，公司驱动因素分析，区间交易，套利及风险对冲等各种资本市场交易策略，对持仓策略进行风险量化分析基于风险回报量化分析。根据市场形势的变化不断进行及时调整，实行严格的持仓分散及止损设置，以平滑收益曲线，达到绝对收益。

信合东方净值回报率信合东方累计净值图片来源于格上理财网图片来源于格上理财网国内量化产品介绍国内篇：量化投资国内发展现状第四十二页，共五十页。券商理财产品

国金证券—国金慧泉量化对冲1号：成立于2012年12月

投资策略：在行业配置上实施积极的行业轮换策略，吧超越业绩基准的投资目标分解为行业选择问题，对全行业股票进行多层次量化考量，