也聊量化投資
2016.07.15 23:38
2013年諾貝爾經濟學獎的獲得者,尤金·法瑪,被認為是“現代金融之父”。他在1965-1970年期間提出了一個非常著名的經濟學理論—— “有效市場假說”,把市場分為“弱式有效市場”、“半強式有效市場”和“強式有效市場”等三種形式(假說),并提出了相應的推論,認為在一個足夠理性的市場中,投資者無論采取任何辦法(技術分析、基本面分析、或者借助內部未公開的信息),都不可能在市場中獲取超額利潤(不存在一個α策略,可以幫助投資者在市場中取得α收益)。之所以稱之為“假說”,是因為該理論既無法被證偽、也無法被證實,與我們很多人的經驗也是相違背的。
為了解釋這個話題,我們不妨先從另外一個市場說起 —— 浙江桐廬的茶葉批發市場。
大家都知道杭州龍井茶,其實杭州的各個郊縣比如桐廬、建德、淳安等地,都盛產茶葉,也因此形成了相應的茶葉批發市場。桐廬的茶葉批發市場很小,每年的春季,農戶會把自己的茶葉運到茶葉市場來,因為沒有攤位,只能在市場門口以較低的價格賣給市場里的批發商。本地的茶葉批發商,這邊在市場外把茶葉收購進來,在市場內又把茶葉賣給外地來的批發商,從中賺取差價。而外地來的批發商,貌似有機會、實質卻很少會在市場門口與農戶直接交易。按照資本市場的理論來講,桐廬的茶葉批發市場可以算是一個“不理性”的市場,因為這種“不理性”,使得本地的批發商可以在一個不足200米的市場范圍內,左手買進、右手賣出,輕松賺取差價和利潤。
深入分析一下桐廬茶葉市場的這個案例,可以發現桐廬本地茶葉批發商之所以能賺錢的奧秘在于兩點:1)信息不對稱;2)比拼交易速度。
信息不對稱比較好理解,外地來的批發商不了解當地的環境,不知道市場門口可以拿到更便宜的價格,也不太敢相信個體的農戶。而交易速度的問題,不說大家可能就不知道了。桐廬的農戶們都是很早來市場,品相好、價格低的茶葉在市場門口那是靠搶的,不是一般的搶啊,體力弱的批發商都沒法在這個市場混。
那么有人就要問了,這樣一個市場、這樣一些商戶,他們存在的意義是什么呢?我總結起來,他們的價值有:
1)活躍了交易,農戶更容易賣掉茶葉、外地批發商更容易買到茶葉;
2)價值發現,給茶葉合理定價,好品相、好價格。(是不是跟股市的存在意義很像?)
量化交易的概念
言歸正傳,現在來說我們的量化交易。
所謂“量化交易”,顧名思義,就是借助數量化的方法進行交易。借助數量化的方法,進行技術面分析、基本面分析、流動性分析、宏觀經濟分析,都可以稱之為“量化分析”。依托量化分析的結果進行交易,可以稱之為“量化交易”。量化交易可以人工交易、也可以電腦自動化進行,但毫無疑問電腦自動化是最有效率的,很多的量化交易策略,不借助電腦自動化是無法實現的。
定量化,是我們在解釋量化交易時要強調的一個特征,意味著量化交易應該是一種客觀的、機械的、精確的交易方法,盡量不去主觀判斷,這一點與傳統的人工交易方法有很大的不同(打分制就是量化交易一個很好的實踐)。量化交易可以克服人性弱點,即便對于傳統的人工交易者,即便不全盤接受量化交易,也是一種有益的補充。而程序化,則是量化交易的另外一個特征,是其必要的實現方式。
按照“有效市場假說”理論的說法,任何方法都不能幫你賺取超越市場的利潤。但桐廬茶葉市場的案例卻告訴我們,理想化的有效市場是不存在的,信息獲取能力的不對稱,交易能力的不對稱,市場情緒的波動,使得市場必然是存在“缺陷”的,其中存在套利的空間。只要在信息獲取、交易手段、情緒控制等方面超越了他人,就有可能在市場獲得超額利潤。量化交易的方法,就可以給投資者在信息獲取、交易效率、情緒控制等方面帶來優勢,幫你捕捉市場的“缺陷”,從而取得超額的利潤。從這一點來講,無論是價值投資者、還是趨勢投資者,還是量化交易的投資者,能在市場中獲利的本質其實是一樣的。
很多人不了解量化交易。很多的學者、官員,在一知半解的情況下,出于某種目的,對量化交易進行污名化,實質是回避了市場自身的問題,比如制度缺陷、監管失職、惡意操縱。豈不知,正是因為制度缺陷的存在、監管的缺位、投資者的不成熟,才使量化交易者有機會取得超額利潤。量化交易不但可以給市場帶來更好的流動性,也是市場缺陷的糾錯者,可以成為資本市場健康發展的推動力量。市場漲跌有其自身規律,長期看取決于整個市場的估值體系,短期走勢受制于市場情緒波動,只要不涉嫌惡意操縱,量化交易不但無害,還有益于市場的發展,可以減少估值錯配、降低市場情緒的影響。無論從技術演進、還是國外市場的發展現狀來看,量化交易都是資本市場不可回避的發展趨勢。我們看到,在美國已有70%以上的交易都是借助電腦自動化來完成的,在日本這個比例也達到了50%以上,而中國的股票市場,據估計連3%都不到,可見中國的股票市場還非常不成熟,量化交易的發展空間非常大、盈利的機會非常多。
圖01?借助量化模型和電腦系統,可以實現更強大的分析、交易能力(包括對沖交易)
圖02?影響股價走勢的因素體現為層進關系,越接近股價,量化的效果越好
量化交易的方法
前面講到,基于尤金·法瑪的“三個市場假說”,一切的投資方法都是通過尋找市場的“缺陷”來賺錢的。先發現“缺陷”的投資者通過更低價格的買入、更高價格的賣出來賺錢。而事實上,市場中的“缺陷”如此之多,因此通過量化交易賺錢的方法也是很多。
第一類,通過各種分析模型,發現估值洼地,先于別人買入,然后耐心等待,等到估值修復之后賣出賺錢。這類做法最難的是尋找可信的因果關系,并由此構建可靠的分析策略。
第二類,根據市場反身性原理,一定的條件下,股價的發展趨勢會自我強化。借助交易模型,在趨勢形成的時候盡快買進,趨勢衰竭的時候盡快賣出,就可以從中獲利。最典型的就是高頻交易,策略并不復雜,但對IT系統的要求很高,在國內的股票市場受制于T+1的交易制度,暫不可行。其次是短線交易,但對策略設計的要求比較高。迅動量化1號機器人進行的就是趨勢量化的短線交易,收益能力很強,年化可達90%以上。
圖03?迅動量化1號機器人的動作流程
第三類,借助于股價的波動賺錢,好比是潮汐發電。一定的條件下,受市場情緒變化的影響,股價會圍繞價值中樞進行上下不規則的波動,雖然我們無法預測股價的波動軌跡,但是我們可以設計一張網,將這些股價波動“一網打盡”,這就是著名的“網格交易法”。有了“網格交易法”,只要控制了系統性的風險,那么股價波動越大,時間越長,獲利就越多,復利的效果就相當可觀。在迅動平臺,“網格交易法”又被我們成為“區間交易法”。
圖04?網格交易法,有波動就有利潤,波動越多越喜歡
第四類,借助統計的方法,在不同的交易品種之間尋找“錯配”,一旦出現交易性機會則兩頭下單,從中套利,有時候也稱為“對沖套利”。根據對沖交易品種的不同,可以有:商品期貨套利、股指期貨套利、封閉式基金套利、分級基金套利、ETF套利、LOF套利、個股期權套利等。對沖套利最大的風險敞口是不對稱的成交,和高頻交易一樣,對交易系統的速度要求也很高。
高頻交易、網格交易、對沖套利,是一般百姓在媒體上容易看到的三種量化交易的方法。高頻交易、對沖套利,都不是一般投資者可以運用的交易方法。而“網格交易法”則是較為平民化的一種量化交易方法,其實質就是一種特殊的“高拋低吸”交易法,對品種沒有特殊要求,也沒有市場容量限制,是可以大規模推廣的一種量化交易方法。
很多人把量化交易和算法交易混為一談。算法交易主要研究大資金交易的情況下,如何減小市場沖擊的問題,或者說在交易策略一定的情況下,如何優化下單過程的問題,比如某些大資金高位出貨時,可以借助算法交易,進行更快速、更有效的派發,比如VWAP算法。
圖05?量化交易、算法交易、程序化交易的概念辨析
量化交易的前景
量化交易的實現,對數學、金融學、交易經驗、IT技術都有很高的要求,正因為如此,量化交易的投資方法好似陽春白雪,在過去與絕大多數的投資者都有距離。投資者感受不到量化交易的好處,沒有形成口碑,自然也就不太愿意對此進行深入的了解。而事實上,量化交易的方法如此豐富,只要產品設計合理,陽春白雪的量化交易方法,一樣可以普惠大眾。因為互聯網技術的普及,因為有了迅動平臺,普通投資者才有了體驗量化交易的機會。
傳統的交易者總在尋找各種方法,試圖預測股價的變化。但事實上并不存在一種確定的方法,可以準確預測股價的未來——?這里面包含了一個深刻的悖論。很多人沒理解這樣一個基本的道理,在錯誤的道路上無謂地浪費時間,什么波浪理論、江恩理論、易經八卦,越復雜的理論越不靠譜。他們忘記了市場是博弈的,沒搞清在市場中能賺錢的本質原因。
“善戰者,求之于勢”,任何可行的量化交易策略都必須建立在可信的理論、和嚴格的數學推理基礎之上。量化交易只進行機械的交易,而不預測未來。因此某種意義上講,只有量化交易的投資方法才是最可信、可驗證的投資方法。
有些量化交易策略也用到技術指標,可以是K線形態分析、MA、BOLL、MACD、KDJ、RSI、ADR、換手率、量比、等等。但是量化交易策略在運用這些指標時,與傳統投資方法運用這些指標有一個本質的差別。傳統的投資方法試圖運用歸納法,借助這些指標對股價的未來走勢進行預測。量化交易不做預測,只是利用這些技術指標作為觸發買賣交易的信號,其背后是利用了“市場預期一致”的原理。因此,越是運用常見指標和默認參數,越有效。
高級的量化交易系統可以使用比常見的技術指標更加復雜、更加智能的數據分析方法。更加高級的數學方法比如:小波分析、支持向量機SVM、分形理論、隨機過程等等,更加智能的技術包括:遺傳算法、人工神經網絡等,可以實現更加智能的、有自適應能力的量化交易系統,國外一些專業公司在這方面的研究工作已經非常深入,并形成了成熟的交易系統。作為國內量化交易實踐的先行者,我們擔心一旦中國資本市場向國外開放,國內不成熟市場的種種“缺陷”將成為國外專業機構反復套利的黑洞,使國民財富外流—— 也許這個過程現在已經開始了,只是很多人不知道而已。我們別無選擇,只能積極迎接這樣的變化。
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