这个建立模型的人或者有深度学习能力的机器 , 他们完全可以不用懂什么基本面分析、价值投资、财务分析这些 , 只要他们具备数据分析和奇思妙想的能力就行 。 比如说 , 分析师或者机器人发现A股有些股票在一段时间内连续跌三天 , 就会连续涨两天 , 那么他们就可以根据这个规律来建立一个因子;再比如 , 分析师或者机器人发现一段时间内新能源和新能源汽车个股们大多数跌的时候 , 白酒和医药板块的大多数股票就会上涨 , 那么他们就可以根据这个规律来建立一个因子 。
因此 , 量化投资本质上是个概率游戏 , 完全可以这么讲 , 量化投资成功的主要根源在于“大数定律”的有效性 。
从上面的解读和举例来看 , 量化投资的因子选择很多时候真的没有什么道理可言 , 有点像玄学一样 , 因此 , 一开始很多专业投资者 , 尤其是价值投资者会认为量化投资不靠谱 , 是骗人的东西 , 但数据和结果证明 , 这个因子在一段时间内他就是胜率比较高 , 就是能赚钱 。
在上面的描述中 , 我们始终在强调“一段时间内”这句话 , 因为市场风格的变化总是很快 , 现在有效的因子很可能过段时间就胜率大大降低而失效了 , 所以量化投资 , 尤其是做中高频量化交易的机构总是不断在创新 , 寻找新的有效因子 。 这里又引出了量化投资中关于交易频次的概念 。
所谓的交易频次 , 如果是投资股票 , 我们可以理解成持股时间的长短 , 交易频次越高持股时间就越短 。 现在市场上绝大多数业绩不错的量化基金都是中高频量化策略 , 很多的平均持股时间不超过15个交易日 , 完全是纯粹的短线投机风格 。 反倒是以基本面分析为主而建立因子的中低频量化基金的表现不太好 。 但是 , 频次越高往往意味着这种模型的容量越小 , 因为中高频量化基金主要是赚引起价格波动的其他资金的钱 , 但因为市场上每日的交易量毕竟是有限的 , 如果量化基金规模太大 , 就会造成波动减少或者量化资金自身引起了波动 , 如此他们就没法更好地赚别人的钱了 。
所以 , 通常情况下 , 交易频次越低 , 也就是平均持股时间越长的量化模型的容量也就越大 。 这就能解释为什么很多量化基金到一定规模后就会封盘 , 或者同一管理人管理的不同产品的收益率差别很大 。 比如由西蒙斯带领的赫赫有名的文艺复兴公司 , 他们的旗舰基金大奖章有一年逆市获得了60%的收益 , 但他们旗下的很多产品却亏损严重 。 所以 , 选好的量化基金产品不仅需要很强的专业能力 , 也需要一些运气的 。
量化基金的基因决定了他们持股一定是比较分散的 , 有些量化基金满仓时的持股数量甚至超过1000只 。 如果是主观投资肯定是没法同时持有和买卖如此多的个股的 。 但是 , 如果有不知疲倦和算力强大的机器来选股和交易 , 那就完全能做到 。 如此分散的持仓 , 自然整体的投资风险和净值波动就会比较低 。 我们也知道 , 很多主观投资者不喜欢持仓太分散 , 因为这样此消彼长会降低投资回报率 , 所以他们喜欢重仓持有确定性比较大的个股 , 很多规模超过百亿的主观多头基金 , 往往总共持有十只左右个股 。 那么持仓如此分散 , 并且整体胜率很多时候远不如主观投资基金的量化基金是如何获取高收益的呢?那就是通过高“周转率” 。
如果你懂杜邦分析法 , 应该能很好地理解周转率对企业净资产收益率的影响 。 比如有两家企业的权益乘数都是1 , A企业生产的单位产品的最终净利率是10% , B企业的净利率是5% , A企业从产品生产制造到销售出去确认收入需要180天 , B企业则只需要60天 , 那么一年365天下来 , A企业的净资产收益率大约是20% , 而B企业的净资产收益率却是30%左右 。 所以 , 我们不要太小看那些单位产品毛利率和净利率比较低的企业 , 如果公司能实现薄利多销 , 周转率高 , 也一样能积少成多 , 赚取很高的年化净利率 。
是的 , 中高频量化基金虽然一个完整的整体持股周期比较短 , 每一个周期获得的整体收益也比较少 , 但人家可以通过高周转率来积少成多呀 。 假设平均整体换仓一次的收益是1% , 一年365天下来 , 平均15天整体换仓一次 , 那么一年就能周转超过24次 , 如此就可以获得超过24%的年化收益了 。 而反观很多主观投资基金 , 很可能一年整体连两次周转率都没有 , 他们追求的是单次周转率的胜率和盈利水平 , 思路是完全不一样的 。
在我们看来 , 量化的原理也决定了他另一个特点或者说优势吧 , 如果主要是人来决策的主观投资 , 很多时候就会出现不该止损的时候恐惧地止损 , 该止盈的时候又贪婪地不果断止盈 , 总是让自己陷入纠结和痛苦之中 。 而量化投资因为主要是通过没有感情和情绪的机器来分析和交易 , 所以能最大限度地把人性中的贪婪和恐惧给规避了 。 作为人 , 只需要想办法让这个机器更加智能 , 或者不断发现新的因子和建立新的模型 , 不再为买还是卖而纠结了 。
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