文/新浪财经意见领袖（微信公众号kopleader）专栏作家 韩玮
大量套利策略的量化模型，理论上几乎无懈可击，但是其市场容量十分有限。
还记得全球首只机器人选股的人工智能ETF（AI Powered Equity ETF）吗？曾一度超额收益明显高于基准。但是好景不长，随着近几个月美股震荡，该基金的走势比市场下跌的更加剧烈，标普500指数在此期间涨了7.86%，该人工智能量化投资基金只涨了4.26%，比标普500少了3.6个百分点。那么量化投资究竟是纸上谈兵还是掘金利器呢？
对于一般投资者甚至部分金融从业者来说，量化投资门槛非常高，充斥着模型代码和算法假设。其实，生活中的量化思想无处不在。
例如，甲每天上班路线是乘地铁或者公交至A，随后步行或者骑行至B。哪条路线最近呢？此人先罗列了所有可行的路线，随后花了一个月时间，逐条路线进行多次试验，最终成功找出不出意外情况下最近的线路，这就是最简单的量化思想，利用大量数据，找出大概率的最优策略，并照此执行。
量化投资其实并不神秘。广义上讲，量化投资就是把投资管理过程中主观、定性的环节进行数字化、模型化处理，也包括通过分析市场中大量与投资交易相关的数据来发现投资机会。狭义上讲，量化投资是指在证券投资过程中，通过应用数学模型来采取决策，并使用计算机系统进行自动交易。
数量化、模型化、电算化处理，其实对各种投资策略都极其重要。将主观、定性的内容数量化，可以大大提升投研团队内部的沟通效率，有效解决长期困扰投资领域的协作难题。同时，数量化越充分，越能广泛应用计算机等信息技术的成果，更快、更深地处理更多的信息，进而挖掘更多的有效投资机会。投资管理的模型化可以使投资决策更加全面、深入和客观，因为投资模型不但积累了团队的投资经验，而且可以通过不断完善、进化，来提升整个团队的投资管理能力，这可不是仅仅依赖某个明星基金经理就能达到的。利用计算机系统进行交易，则可以克服投资者贪婪与恐惧的天性对投资产生干扰。
所以，量化投资只不过是在投资管理过程中，侧重于应用数据分析、数学模型、计算机系统等工具和方法。量化投资本身不可能脱离技术分析、基本面分析，以及包括学院理论在内的套利分析等既有的投资理论和策略，否则就必然成为“无源之水、无本之木”。在国内外市场中，充斥着大量投资理论被误用，以及投资策略期望收益为零甚至是负数的量化投资模型，然而还是有大量证券公司、银行、保险机构的委外资金投入其中，为这些毫无价值的量化投资支付高额管理费和业绩报酬。
赌场中流传着所谓“押大小必赢”的玩法，每轮连续押大或押小，输了就加倍下注，直到押中为止。运气好的玩家连赢一段时间之后，往往误认为这是赚钱神器。事实上，玩家不过是把赌大小转化成了赌多长时间输光而已，从数学上看，这种玩法的期望收益为零，本质上依然是典型的赌博性质。很多量化投资常常利用数学或物理学的范式，回溯一段历史数据，构建一个缺乏逻辑基础但看似有稳定收益的模型，其中大多数模型同“押大小必赢”一样，期望收益为零甚至负数，但是，其在一定时期的历史收益对投资者产生了极大的迷惑性，甚至连模型开发者都被蒙蔽了。
应用大数据往往重视相关性，忽视了因果关系，这种思想在证券投资领域是非常危险的，股市的波动很难由历史数据推导出的概率框架来决定。在自然界中，或许能找到一个和上证指数走势几乎一样的曲线，利用这个不相关的曲线预测上证指数的走势，并且投入自己的真金白银去冒险，显然是极其愚蠢的。然而，很多所谓统计套利的量化投资模型却乐此不疲。虽然在物理学领域，没人相信能制造出永动机，但在金融界，有人企图用数学、物理学的方法，制造出量化投资的永动机。
即使有正确的理论支撑量化投资模型，在应用时也经常会犯错。例如，之前备受追捧的市场中性模型——阿尔法策略，在投资模型中竟然出现做多中小盘股票的同时，做空沪深300指数期货的现象，而沪深300指数的样本空间中根本没有中小盘股票，在理论应用上犯了张冠李戴的低级错误。再好的历史表现不过是运气好而已，总会难逃巨亏甚至爆仓的厄运。
大量套利策略的量化模型，理论上几乎无懈可击，但是其市场容量十分有限。往往在纸上谈兵的模拟交易阶段，效果十分惊人，一旦投入小规模的资金进行实际交易，在冲击成本以及相同策略竞争的影响下，结果往往不尽如人意，稍微加大资金规模可能会遭遇亏损。这时候套利策略的量化模型很快就会失效，对于期望获得长期稳健收益的投资者来说，量化投资变得几乎不可能。
云计算、大数据、人工智能的蓬勃发展，无疑为量化投资的发展打开了广阔的空间，然而基于缺乏科学理论基础的量化投资，巨额亏损的黑天鹅是一定会飞来的。
(本文作者介绍：著名对冲基金经理，清华MBA导师、清华MBA校友会金融协会副会长，CCTV2嘉宾，恒丰泰石总经理。具有20多年期货、证券、公募及私募基金投资负责人的专业经历。)
责任编辑：张文
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