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中国股市的“量化”投资

  [2016-08-20 13:47:02] 

股市投资是分流派的,“涨停板敢死队”是一派,还有一派是“量化”投资。“量化”投资在美国华尔街实践中形成三大分支:高频交易、量化对冲和杠杆配资。

“量化”并没有错,但在中国股市若把“量化”局限于上述3种投资模式就大错特错了。在中国股市,“量化”投资都只能偶尔为之,难成气候。百万、千万级别的账户或许得心应手,达到10亿以上的基金还能超越沪深300即大盘基准,恐怕就不是靠“量化”技术,而是靠基金经理的天赋。

为什么美国的成功模式在中国却不灵呢?淮南之橘逾北为枳。比如熔断机制,美国股市的一个避险工具引入中国却放大了市场风险。在中国基金业,但凡用“量化”包装自己的,或者是小基金公司,或者只说不做,还有一些“挂羊头卖狗肉”的公司都不知道把客户的钱投在了哪里!

以往多年,在中国股市中获取超额收益的模式常有两招:1.内幕交易;2.赌场运气。基本面研究和技术分析派都很难超越大盘。

谷歌公司总裁施密特在解读大数据技术时说,从直立行走到2003年,人类的知识总量只有5艾字节(1=10亿字节),2015年达到966艾字节,即12年增加逾193倍!如此巨大并加速增长的数据资源要被开发利用,关键在于算法和用法。以“算法”为核心的智能化技术重在有效数据的抓取和处理,而以“用法”为核心的数据化决策依赖于平台和用户。如麦卡夫定律所言:数据的价值是其终端使用者使用频次的N次方!

价值投资理论是格雷厄姆创立的,他倡导的“安全边际”和“内在价值”可以被称为是他那个时代的“量化投资”。当时的知识总量约为0.1%艾字节,分析师的智能足以覆盖价值投资所需要的信息量,所以分析师被称为信息加工者(Information Processor)。如今知识总量已接近1000艾字节,任何个人或团队的知识或经验几乎都是偏见。如索罗斯先生的易错性定理所言:“知识即谬误”!经过人脑处理和传播的知识必然包含着传播者和接受者的偏见!人们常说:没文化,真可怕!现在真应该再加一句:有文化,更可怕!分析师不灵了,除少数天才外,华尔街选择了指数化投资和程序化交易!形形色色的“量化”交易模型被称为速度与激情的游戏,最具代表性的人物是西蒙斯。西蒙斯的大奖章基金20年平均收益35%,若计算每年5%的年费和40%的收益分成,基金的年均收益率在60%以上!

程序化交易在美国有效,为何在中国却屡屡受挫呢?程序化交易策略(无论是高频还是低频)主要适用于“三高”股票:高市值、高流动性、较高波动性。而在中国股市中,高市值股票多为主板国企股,波动性却很低,比如工商银行10年前每股3.12元上市,85日收盘价4.31元,此类股票如何“高频交易”?较高波动性的中小板和创业板股票市值偏小,共性特征几乎都是非均匀交易。散户下单多半不像机构交易员那样分时下单,导致个股交易的分时成交量暴涨暴跌,从而使程序化交易策略失效,甚至传染到电脑操作系统失灵。比如20138月的光大证券“乌龙指事件”,据当事人描述,电脑突然“疯了”,别说交易,连关机都失灵,最后是拔掉电源线才终止了“发疯的”程序化交易!

 

在现阶段,适合于中国股市的“量化”投资应主要是“量化决策”,而非“量化交易”!一次高质量的决策,胜过无数次激情澎湃的交易!

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