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摘要：借助量化投資策略能夠處理大量信息，以客觀的方式，冷靜地執行交易，從而達到預期收益。然而，目前量化投資策略存在著一定的風險隱患，需要輔以風控措施，不斷提升技術水平，才能夠幫助量化投資朝著正向發展。本文首先介紹了量化投資策略的基本內容，并分析了量化投資策略中的風險隱患，最后提出了創新量化投資技術、加強系統建設和流程監控和人工智能加速量化投資升級三方面的量化投資的風控措施。
量化投資策略是目前資本市場中所運用的一種投資方法，該投資方法在國外己有多年的沉淀，擁有一套較為成熟的體系，被廣泛地運用于資本市場中。在我國，量化投資這一投資方法仍處于發展階段，亦受到了市場的重點關注。
一、資本市場量化投資策略
1、量化投資策略
量化投資是一種投資方法，主要是運用了投資模型作為指導方向。在進行量化投資策略的時候，需要借助數據分析，投資人員以投資模型作為投資理念，對設立的模型進行有效性檢驗，所得到的結果用以指導實際的交易操作。在整個過程中，運用量化投資策略可以極大程度地規避投資人員在操作中的心理偏差，冷靜地執行交易，從而達到預期收益。量化投資策略的優勢在于能夠利用統計模型與計算機技術將數據進行收集、分析、處理、跟蹤。在資本市場中，市場環境復雜多變，借助量化投資策略能夠處理大量信息，從而獲取更多的交易機會。量化投資策略主要分為兩大類：一是技術型量化投資策略，主要包括高頻或低頻數據分析，對整個交易過程的操作進行檢驗，并由計算機或相關系統執行命令，從而獲取戰略和交易模式，常見的技術型量化投資策略有交易趨勢及套利、股票估值指標、基本面分析指標等；二是金融型量化投資策略，是以金融產品為基礎進行定價的交易策略，通過跨時期、跨市場的金融市場波動而生成了交易機會，常見的金融型量化投資策略通常用于股票、期貨、期權等產品，主要的金融型量化投資策略理論為有效市場假說、期權定價理論等。
2、資本市場中量化投資策略的特點
（1）規避投資者的心理偏差。在資本市場中運用量化投資策略能夠讓投資者減少甚至規避其心理偏差以實現其他投資方法難以達到的收益水平。在用傳統的投資方法進行決策的過程中，投資者的心理左右著其所做出的投資決策，即心理偏差可能會使其做出錯誤決定，導致原來能夠實現收益的交易變成了虧損的交易。量化投資策略更具理性，在統計模型的指導下，能夠對資產走勢實時追蹤，一旦出現套利機會，即進行交易，減少人工操作的誤差。（2）投資范圍廣。量化投資策略不僅是交易的某一時點，而是涵蓋了投資的整個過程，投資范圍十分廣泛，包括統計套利、交易算法、資產配置和風險管理等多個環節。其中，資產配置中包括固定收益、大宗商品類別的選擇，投資組合的投資比例設置，資產的選擇和權利設置等。除了產品種類和過程的范圍廣外，投資地域也十分廣泛，量化投資策略能夠運用于全球范圍內的投資領域，實現最優投資效果。（3）基于概率的套利思維。量化投資策略通過全面、系統性的分析為估值錯誤尋找機會，哪一個被低估了，就買入，哪一個被高估了，就被拋售，屬于低買高賣的方式。同時，通過對歷史數據和基于歷史會在未來重復這一規律，對以組為單位進行投資。
二、量化投資策略中的風險隱患
1、數據陷阱的風險隱患
傳統的投資方法，帶有一定的主觀特征，是基于某一現象投資者對其進行的預判，此類方法存在著一個致命的缺陷，即投資者情緒影響著投資過程，由于投資者的情緒變動，可能會使得整個投資交易無法達到客觀準確的效果。而量化投資將個體情緒排除，是從數據中抽取和剝離投資價值，構建模型進行分析，并基于分析結果進行決策，追求的是持續、穩定的非偶然性回報。構建量化模型時，是基于歷史會重復的這一依據來進行判斷。然而，數據并非絕對安全，也可能存在風險隱患。現代社會是大數據時代，大數據可能存在這樣一種現象，即投資者被數據包圍，無法區別有效數據、真實數據與事實數據，對于存在缺陷的數據進行建模分析，可能導致所得到的結論不能與現實真實市場環境相一致。例如統計模型中如果樣本發生了變動可能最終導致結論不正確，不能適用于交易決策中。
2、系統故障的風險隱患
量化投資策略中系統故障的風險隱患主要包括四個方面：第一，網絡問題或硬件故障影響量化投資效果；第二，模型在設計的過程中沒有對資金配置及倉位充分考慮，使得倉位與資金沒有達到匹配，從而出現爆倉的問題；第三，目前的交易系統缺少統一的標準認證，基本上是各家機構各自設計，沒有經過投入前的測試，進而導致系統存在漏洞，引發安全問題；第四，交易所的處理系統也存在延時問題，交易機制對訂單進行系統驗證時還需要消耗額外資源。
3、市場操縱的風險隱患
目前在我國資本市場中，采取量化投資策略的多為機構投資者，而機構投資者資金雄厚，人才水平較高，一定程度上還可能導致市場波動。而在我國資本市場的成份中，占大多數比例的還是散戶，即中小投資者，他們通常沒有雄厚的資金基礎，沒有專業的人才，也缺少技術分析。這部分人群中，很小一部分會將量化投資策略運用于交易中。從這一點來看，量化投資策略存在市場操縱的風險隱患。
三、量化投資的風控措施
1、創新量化投資技術
目前量化投資交易策略已經經歷了兩個階段，即程序化的啟蒙階段和因子庫決策階段。程序化的啟蒙階段是指將交易經驗整合后嵌入算法，以此來完成初級量化投資策略交易；因子庫決策階段是指將決策過程建立一個因子庫，通過下單邏輯來啟用和判定策略，實現自動買漲或買跌。創新量化投資技術應具備更強的物質基礎，涵蓋兩方面的內容，一方面是實現對非結構化數據分析，將看起來相關性并不強的因子納入量化投資模型，并分配權重，豐富量化投資模型交易的精度和維度；另一方面是結合人工智能生成虛擬的交易員，并對策略的合理性進行反向跟蹤。
2、加強系統建設和流程監控
首先，可以規范證券、期貨公司的數據接口，且有一定安全認證的接口才能符合要求，并對接口具體內容向證監會報備，同時交易所也應完善其核心系統和預警響應，對于交易前發送的訂單予以限制，設立當日最大頭寸并實現同步監控，當量化投資策略交易出現異常時，能夠提前預警并反饋給監管部門客戶端口，實施追蹤的同時觸發應急處置機制。其次，完善證券、期貨公司的風險監督流程，對于錯誤指令的發送以及投資者信用等級以外的交易指令及時進行控制，尤其是自營業務，應確保風險在可控制的范圍內，同時對于突發異常狀態下的跨市場、跨品種交易及時進行有效風險隔離，減少市場異動。再次，對于提交的訂單設置最低存續時間，防止大單拆分，頻繁撤單等引起的假市場活躍景象，確保每筆訂單都符合風控、合規。最后，加強量化投資策略交易風險控制流程的培訓，建立大額交易監管機制，強化風控，防止市場操縱。
3、人工智能加速量化投資升級
在量化投資領域，金融與人工智能的結合將會是未來實現產業升級的重要突破點。人工智能與量化投資策略相融合能夠解決目前量化投資策略中有效性存在疑問以及同質化現象嚴重等問題，能夠改善量化投資領域的生態環境。人工智能與量化投資策略的結合從淺到深有三個層次，第一層是淺層的語義識別、研究報告等應用，以智能投顧的方式對客戶提供多個維度的咨詢應用，將過往業績、智能化程度、決策的核心能力通過人工智能展示給客戶，幫助客戶匹配與其風險偏好相適應的產品組合。第二層是中等層次的量化模型生成，將資本市場環境中理性和非理性因素進行區分，通過歷史數據和行情構建模型。第三層是深層次的模型修正，基于量化模型，通過人工不斷學習和解析，實時修正參數，從而實現規模化量化投資策略。人工智能量化投資策略是以量化為基礎的，同時也兼顧用戶體驗，通過加工財務數據、行情數據甚至是宏觀經濟指標數據，建立數據庫，再加上量化投資策略模型的算法，進而生成決策，突破傳統的量化方式所體現出的桎梏，加速實現量化投資升級。從市場容量來看，中國的量化投資仍具有很大的發展空間。隨著資本市場的不斷發展，股票數量的增長，基金規模的擴大，信息傳導的加速，量化投資策略能夠有效規避非理性的負面效應，以客觀的方式捕捉市場中的異常訊息，獲得超額收益。量化投資策略將會是未來發展的趨勢和方向。雖然目前量化投資策略還存在著風險隱患，但是通過一系列的風控措施能夠幫助量化投資朝著正向發展。
參考文獻
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作者:李林 單位:天津科技大學
