科普篇:什么是量化交易?

什么是量化交易

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。简单来说也就是在股票市场采用程序化交易,用编程语言描述交易方法和策略,让程序自动或半自动化交易,取代一部分人力工作。

量化交易从庞大的历史数据中海选出“大概率”能带来高收益的事件,分析市场价格趋势形态等规律以制定策略,用数量模型验证及固化这些规律和策略,然后用编程语言严格执行已固化的策略来指导投资,目的是求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。

量化交易起源于上世纪七十年代的股票市场,之后迅速发展和普及,尤其是在期货交易市场,程序化逐渐成为主流。有数据显示,国外成熟市场程序化交易程序化交易占据交易量已超过 70%,而国内则刚刚起步,但如今由于大数据和人工智能的高速发展,国内也掀起了一番量化交易的热潮。手工交易中交易者的情绪波动等弊端越来越成为盈利的障碍,反之程序化交易的精准交易、严格执行策略等特点很好克服了这些问题,并形成了自身特有的优势。

量化交易的优势

1.严格的纪律性

量化交易有着严格的纪律性,这样做可以克服人性的一些弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理,也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的,特别是有数据支持的。如有一天被质问为什么要选择这只股票时,你在量化交易系统展示但是被选择的这只股票与其他股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况,而且这个评价相对是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。

2.完备的系统系

完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次,包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上都有模型;其次是多角度,量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;再者就是多数据,就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的,当一个资本市场只有 100 只股票,这对定性投资基金经理是有优势的,他可以深刻分析这 100 家公司,但是在一个很大的资本市场,比如有成千上万只股票时,强大的定量化交易的信息处理能力能明显反应出它的优势,能捕捉更多的投资机会,拓展更大的投资机会。

3.妥善运用套利的思想

量化交易正是在找估值洼地,通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值能带来的机会。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业,哪一个股票时可以翻倍的股票;与定性投资不同,量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地,哪一个品种被低估了,买入低估的,卖出高估的。

4.靠概率取胜

这表现为两个方面,一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。而是在股票实际操作过程中,运用概率分析,提高买卖成功的概率和仓位控制。

量化交易的风险性

量化交易在具备众多优点的同时,也存在了不容忽略的风险性。首先是一二级市场“级差”风险,其次是交易员操作风险,最后是系统软件的风险。

一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。在现有规则下,ETF 套利模式分为两种:一种是通过购买一揽子股票,按照兑换比例在一级市场换得相应的 ETF 份额,然后在二级市场上将 ETF 卖出;另一种则是与前者相反,是在二级市场上购买 ETF 份额,通过兑换比例换得相应数量的股票,然后在二级市场卖出股票。交易的顺序视股票价格、兑换比例、ETF 份额交易价格的变动而决定。

由于股价的变动,ETF 套利级差转瞬即逝,因此纷繁复杂的计算过程,目前业内由计算机完成,交易员通过设定计算程序并按照结果决定策略,又或者完全自动让系统在出现套利空间时自动交易,后者便称之为程序化交易。

又因为套利的空间非常小,通常只有万分之几,因此套利交易为了获取适中的收益,参与的资金量都比较大。如果交易员把握不当顺序做反,则投资将出现亏损,这边是级差风险。而为了控制这样的人为风险,券商一般提倡自动化交易,方向由计算机把握,交易员输入交易数量即可。

第二种风险是交易员操作失误,比如光大之前的乌龙指事件,有可能是交易员在输入数量的时候出现了失误。这同时也牵扯到第三种风险,系统软件风险,每个交易员在系统中都有相应的交易权限,包括数量、金额。光大这次事件涉及的金额坊间一度传闻达 70 亿元,而数量如此巨大的金额是如何绕过系统权限完成交易的呢?这个问题的暴露,也导致业内质疑光大风控并未做足。

 

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