| 来源： |
摩根士丹利华鑫 |
发布时间： |
2011年03月22日 10:09 |
作者： |
张靖 |
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主动型投资的超额收益来自于市场对各种信息的反应时滞，在股价还未对各种信息作出反应时买卖股票是超额收益的源泉。这里的信息包括宏观经济及政策、行业和公司基本面、投资者的投资意愿等，以及在这些信息中蕴含的更深层次的信息，信息的获取优势和信息分析解读优势将助推基金业绩的增长。
从信息的获取优势来看，量化投资可以高效地汇集海量数据，这里不仅包含经常使用的宏观行业、公司基本面等方面的数据，还包含经验总结的个性化的指标数据；不仅包含历史发生过的数据，还包含通过分析推理的预期数据；不仅包含大家都关注的低频数据，还包含经常被忽略的高频数据；不仅包含客观数据，还包含主观数据，等等。量化投资提供了一个宽大的信息平台，这是发挥信息优势的基础。虽然在实际投资中有些信息是难以用精确的数据进行衡量，但可以通过评分体系进行近似。量化投资的管理人不是对海量数据进行简单的汇总和堆砌，而需要考察这些指标的有效性，例如：当一只股票的基本面发生了重大变化，需要重新审视其相关指标数据。管理人还需要甄别指标数据对市场的影响机理和指标之间的相互关系，甚至在原始数据的处理方面就开始建立模型，对相关指标进行整合、评价和预测。
信息的获取优势只是一方面，更重要的是对于信息的分析解读优势。量化投资的信息分析解读优势主要来自多样的分析工具、严格的检验流程和客观的检验结果。大家对量化投资了解最多的可能就是其多样化的分析工具，从回归分析到时间序列分析，从数学规划到人工智能不一而综，这些就不多说了。分析工具的多样化给信息处理提供了多样化的审视窗口，而且这些分析工具并不与定性分析方法发生必然冲突。量化基金的分析方法主要来自两个方面：第一是检验过的经验，将投资经验进行量化表述，并在市场中进行反复检验，总结有效的投资策略。第二是检验过的规律，通过数据挖掘发现市场中的一些不易发觉的规律，并将其再放回市场进行反复检验，形成有效的投资策略。量化的投资策略是需要进行严格检验的，其检验结果也是客观的，是市场对信息的分析解读结果。
量化投资在诸多方面具备信息优势，当然也并不是万能的，关键是要扬长避短。管理人在建立和使用量化分析方法或模型时，还有很多工作要做：需要审慎对待模型所蕴含的逻辑，需要甄别投资策略和业绩结果之间有多少联系，更要知道模型的软肋在哪，是否符合当下的经济和市场的大环境。量化模型是需要不断完善的，发挥其长处修补其漏洞才能真正发挥量化投资的信息优势。（全景网特约/摩根士丹利华鑫基金 金融工程与风险控制部 张靖）
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