论文股票量化策略:科学爱好者的游戏是关于股票方面的论文题目、论文提纲、股票论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
本土私募基金领域,量化投资经理或是颇特立独行的群体.他们中很多人有着深厚的数学、物理学而非金融学背景,最典型者如文艺复兴科技公司,一半以上的雇员都是数学家、物理学家出身,几乎完全没有金融背景.
他们精于各种数理统计,用数学模型捕捉市场机会,由电脑作出交易决策,一般也不对市场作主观判断.对于其他策略尤为看重的调研,即使是以基本面量化为主的阿尔法投资经理,他们也有另类看法,认为调研获取信息的深度和及时性,长期来看并不是很有利,因此不如从宽度上弥补深度.
在他们眼中,精选个股的主动投资策略经理老想抓牛股、黑马股,但抓到的概率5%可能都不到,如果抓不对,风险还很大；放弃5%,反过来可能盘活另外95%,抓出来的股票可以跑赢平均水平,再对冲掉系统性风险,比抓黑马股更靠谱.在他们看来,未来的投资竞争并非量化与量化策略之间的竞争,而是量化与其他策略的竞争.
基本面量化投资经理中,有诸多经过严格经济学、金融学、会计学训练的BGI海归派,他们善于从财报中抽丝剥茧,取得了骄人的业绩.不过,在策略本土化应用等方面,其还需要针对A股新兴市场的特点进行调整.
在中国市场上运用最为广泛的量化投资策略,是市场中性策略.其利用沪深300、中证500、中证50的股指期货对冲构建的股票多头组合来实现市场中性,并获取绝对的Alpha收益,策略主要包括多因子模型和统计套利两大类,其中,多因子模型利用成长、价值、分析师等因子进行建模,而统计套利主要基于数理统计、利用标的资产短期的超买超卖波动获利.
本次评选中,“新财富私募TOP50”股票量化策略组的投资经理充分表现出市场中性策略的特性,风险显著低于市场和其他股票型策略,3年期组的收益与大盘指数以及同类策略相近,1年期组则获得高于市场和同行的收益,同时两组都很好地控制了下行风险和回撤.特别要指出的是,2014年12月股市中性策略普遍遭遇大幅回撤,但本次入围和入选的股票量化策略投资经理回撤都很小（表 1、2）.
多因子模型投资
从组合的构建来说,不同基金大同小异,无非是通过价值、成长等因子建模选股,再经过市值、风格等中性处理,用股指期货对冲掉系统性风险,获得阿尔法收益,只不过,整个过程用程序和模型来完成.一般来说,都会经过“数据—建模—回测—实盘”4个步骤,但有少部分投资经理在这四个步骤之前加一步逻辑支持.
多因子策略的独特之处在于细节,“好比同样是50种原材料,米其林3星厨师和街边师傅做饭,做出来的饭是不一样,有些细节很难量化”.实践中,有些基金经理会偏向基本面一些,有些会偏向技术面一些,有些人更均衡一些.
基本面量化,建模之前需要的调整
在本届榜单中,盈峰资本张志峰、喜岳投资周欣、龙旗科技朱笑槺均是出自BGI（巴克莱全球投资公司,Barclays Global Investors）的海归流派,他们经过严格的金融学、会计学和经济学训练,善于从财报中抽丝剥茧,取得了骄人的业绩.不过,由于A股新兴市场的特点,以基本面为主的多因子策略经理在本土化等方面还需要进行调整和适应.
第一是本土化的调整.一位BGI流派的基金经理表示,所有市场均有共性,因此,有些策略能够应用到全球绝大部分市场,比如价值投资,从数据观察,在A股市场上长期有效,只不过收益率没有那么可观,约有年化10%的超额收益.但同时A股有自己的特性,有些甚至与海外经验完全相反,比如定增作为一个事件,在A股市场非常受追捧,定增中募集资金的目的就是收购公司,作为资产增长的手段,是受市场追捧的公司行为,这与全球很多市场是相反的.再比如,其他市场早期一些简单的策略,在A股市场非常有效,复杂的新策略反而无效,只因这一市场还没有进化到有效的程度.所以,海外的经验进入本土之后需要改良、改进.
第二,财务报表质量,是在中国做基本面研究的很大挑战.当然,如果市场数据普遍存在一定水分,用相对选股+持仓分散的方法,即使有一些公司,也不会有致命性的影响.在建模时,也有一些方法避免被虚假的财报数据所迷惑而做出错误的决定.比如,公司净利润作假会在两方面做手脚,销售额（sales）的确认方法可以导致收入5亿变6亿元,还有主营业务成本（COGS）的折旧方法,但是流比较难,1亿增加到2亿元很难,所以,有基金经理表示,投资时会考虑流指标.
也有受访基金经理表示,会计可以做很多手脚,但要么得在时间上做平（今年报多明年报少）,要么得在空间上做平（这个报多那个报少）,因此,可以对财务报表会进行还原,还原出真实的财务数据.比如,从过去10年来看,港股和美股公司的ROE都呈正态分布,唯一不遵循正态分布的地方在0左右,ROE比0多一点的公司超过正态分布,比0小一点的公司低于正态分布,说明ROE在0附近很敏感.中国过去8年上市公司的ROE,0左边就消失了,对比香港市场,A股公司ROE大都挤在0-0.3左右（0.5以上还有很多公司）,连盈利的公司也没有了.这就存在问题.
第三个问题是,基本面的选股基于财务指标,财务数据是按季度披露,难免会有一些滞后.所以一般来说,在选择的因子中,除了财务指标,还会加入一些动量指标、情绪指标等.另一位受访基金经理在谈及滞后性问题时说,虽然滞后可以用分析师预期来代替,但总体并不令人担心,因为投资是相对的,信息流入到投资领域本身有一定特征,报表是季度披露,公众获取的信息也就这些信息量,并不需要刻意拿到全市场最快的信息,只要不滞后其他人,处于前40%就及格.剩下的是判断和科学分析.
同时,其认为,虽然调研并非无用,但问题在于,一个研究员能做好的股票不超过10只,现在中国市场有近3000只股票,美国市场有上万只,需要多少研究员才能覆盖?调研获取信息的深度和及时性,长期来看并不是很有利,因此不如从宽度上弥补深度.
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参考文献：
1、 大数据时代股票投资策略 摘要：本文对大数据时代下股票的投资方法进行了探索，提出了将大数据和云计算技术与传统数学模型相结合的建模方法；对模型进行不断的改进和优化，应用并行。
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