此外 , 像2014年11月 , 在沪港通政策出台和加息的背景下 , 存在高度同质化却有隐藏着“错位对冲”的阿尔法策略受到了致命打击 。
2、存在大量无法量化的情形
真实市场中不是每个因素都可以被量化的 , 主要有三类:
(1)宏观的事件 。 宏观事件的因素不是太少 , 而是太多 , 多到难以量化 , 或者量化的性价比不高 。
(2)过去出现次数太少的事件 。 比如某个事件只出现过一次 , 那么很难知道这个事件具体受到什么因素的影响 。
(3)未知事件 。 在量化策略设计时 , 对已经发生过的事件考虑的比较充分 , 每个突发事件都会有相应的处理方法 , 但是对于没有发生过的事件 , 几乎没有办法考虑 , 往往会做出错误的决定 。
3、过度拟合的策略
过度拟合指的是量化策略的开发者 , 通过不断增加或优化参数 , 找到表现最好的股票 , 注意这个最好往往没有之一 。 过度拟合的策略往往有以下特征:
(1)回撤很小 , 甚至几乎没有回撤;
(2)交易次数很低;
(3)参数很多;
(4)符合条件的标的很少 。
过度拟合策略是在追求低回撤且稳健回报的目标导向下 , 添加了太多的参数 , 对历史行情进行了过多的拟合 , 尤其是考虑了很多偶然的参数 , 比如公司重组 , 以致于难以刻画出下一个符合策略标准的股票 。
过度拟合的一种表现形式是幸存者偏差 , 比如量化策略的开发者都倾向于用指数的当前成分股来做回测 , 但这些留在成分股中 , 且有足够多的过往数据做回测的股票 , 其本身质地就很不错 , 这将导致回测的效果比实际情况更好 , 举例而言 , 像美国的罗素3000指数 , 从1980年到现在 , 仅剩下不到500只股票留在成分股中 。
4、基金经理对策略的信任度
量化基金并不是完全不受人为因素的影响 , 有时反而更加考验人性 。 每个基金经理都清楚 , 每个量化策略都有适合其生存的环境 , 以及会受到同类策略会对手策略的影响 。
此前 , 就有新闻爆出国内某知名量化基金 , 在市场好的时候 , 为了赚的的更多 , 动了凡心 , 改了策略 , 这还是赚钱的时候 , 尚且难以完全信任模型 , 如果处于较大亏损的情形之下 , 基金经理很难不怀疑自己的模型 。
5、量化投资对基本面的研究深度不足
主动管理型基金会对个股有着深入的研究 , 每个拟投资的标的一般都会有估值的上下限 , 但量化投资往往很难做到类似的深度 , 导致一些优质标的的买入时机不好 , 或者仓位太小 。
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