关于量化投资若干问题的解答

近年来，量化投资在国内快速发展，也引起了市场各界广泛的讨论和争议。由于量化投资本身的专业性与复杂性，很多认识难免存在一些误解。对此，我们将结合长期以来的投资实践，来阐述国内量化领域的一些问题，希望可以让大家更加客观、清晰地看待量化投资。

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什么是量化投资?

量化投资是指用数学/统计/人工智能等方法取代人工决策，在二级市场进行投资。一般情况下，市场研究、基本面分析、选股、择时、下单等都可以由计算机自动完成。计算机的分析能力往往比人类更强，同时情绪更稳定，研究更客观，执行也更可靠。量化不仅体现在交易上的程序化，它是一种系统化的投资方法论。当然，除了量化投资机构之外，主观投资机构、个人投资者也可以通过程序化算法执行其交易。

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量化投资就是高频交易吗？

高频交易是量化交易的一种形式，但绝大部分量化交易都不是高频交易。高频交易依赖于极快的交易执行速度，包括数据获取、指令生成和订单执行。这类策略在模型研究上往往会关注市场的微观结构，如订单簿的深度和宽度、买卖价差、市场冲击成本等信息。一般而言，我们所说的高频套利策略、做市交易策略属于这一交易类型；在交易执行环节，为了减少价格冲击、降低交易成本，会应用精细化的拆单交易与动态的挂撤单，其中有部分也被视作高频交易。

目前 A 股量化策略，大部分资金是短中长周期结合在一起的。量化整体来看，大约是每 1～3 星期换一遍持仓（对应双边年换手 35～105 倍）；但如果排除提供短期流动性的部分（资金占比不高，但交易量占比高），大部分资金的换手率较低。量化投资永远面临一个自然规律：规模大了，交易换手自然就下降了。

国内监管将投资者交易行为存在单个账户每秒申报、撤单的最高笔数达到 300 笔以上；单日最高申报、撤单的最高笔数达到 20000 笔以上情况的交易认定为高频交易。在这一标准下，使用高频策略的资金量在整体量化投资 AUM 中占比并不高。与此同时，随着对高频交易监管的强化，高频类策略未来在量化投资中的占比将进一步下降。

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国内主流的量化策略是怎样的？

主流的量化投资用“因子”来识别股票和市场的特征，在因子的帮助下评估价格，通过数学方法整合大量不同的因子构建出“多因子模型”对股价进行评估，买入价格偏低的，卖出价格偏高的。A 股最重要的因子是反转因子，通俗地说，就是涨多了的股票可能要跌，跌多了的股票可能要涨。除此以外，其它重要的因子还有：

• 价值因子：市盈率、市净率、现金流等财务指标（估值低的票容易涨）

• 成长因子：过去三年期间的净利润和营收的复合增长率（高增长的票容易涨）

• 动量因子：过去时间T内的加权平均涨幅（趋势是否确立）

• 波动率因子：如果股票的波动率偏低，它后续往往会涨（市场风险偏好）

• 流动性因子：如果股票的换手率偏低，它后续往往会涨（缩量筑底）

• 情绪因子：如果统计分析显示，市场参与者普遍偏乐观，一般会涨

• 资金流因子：如果大盘、板块、个股持续有资金流入，往往会涨

• 板块因子：如果一个板的热点股票涨了，往往整个板块的股票都会涨

• 盘口因子：在十档盘口上，如果买挂单比卖挂单强势，短期往往会涨

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量化投资赚的是什么钱?

量化的盈利来源是非常多样化的，它和市场上的其它活跃参与者，并无太大区别。大概凡是主观投资有的，量化也都有；主观投资赚什么钱，量化也赚什么钱。不能刻意地把量化放在人的对立面，认为量化赚的钱和人类投资者赚的钱不同。如果刨根问底，盈利大致可以归因成几个部分：

1. 源于企业自身的价值和成长。从结果来看，量化整体持仓的基本面质量是不低的（否则就要在长期上亏钱），而且量化一般都是满仓操作，熊市不减仓，换仓的时候往往也是在基本面好的股票里换。直观地理解，观察我们的模型持仓，都会长期大量持有一系列基本面优秀的股票，如前期的贵州茅台与宁德时代等。随着管理规模增长，这部分盈利的占比还会增大，也就是更多收益是来自 holding(持有)而不是 trading(交易)。

2. 源于股票价格的非理性波动。A 股在各种周期上，存在较明显的价格来回波动、均值回归的特点。量化对波动进行逆向交易，既平抑了波动，同时也赚了波动的钱。如果市场的理性投资多了，这部分波动和收益自然就少了。

3. 源于为市场提供更准确的定价。在市场外部环境和内部共识发生改变的时候，股票价格往往会同步发生变动，并最终在新的位置上形成买卖双方的平衡。量化在这个过程中提供定价、推动价格更快到达平衡位置、减少过程中的震荡。正确的定价往往会得到市场的奖励。

4. 作为准做市商提供流动性的盈利。提供流动性的同时，承担了风险，也赚取了风险的溢价。这部分的交易量占比很大，但盈利一般。在公开透明、充分竞争的情况下，做市商倾向于薄利多销，很难有获得暴利的机会。

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国内量化投资规模有多大?

量化机构规模目前没有准确数据，只有模糊估计，考虑量化私募、公募量化基金、海外量化机构在内总体规模应该达到 10000 亿以上；如果算上机构和个人投资者应用程序化算法交易进行交易的量，那规模更大。

量化的交易占比有多高：交易层面，一般认为在大部分时段量化投资机构交易量占全市场 15～20% 左右，市场极其低迷的时候这一比例可能上升至 20%-30% 甚至更高。量化交易量占比可能在长期是稳定的，占比不会无限制增大。由于量化的交易量主要来自于提供流动性、对波段逆向操作、纠正错误定价，这些交易量基本上和全市场整体交易量是挂钩的。但随着算法交易在投资领域的广泛应用，主观机构和个人投资者很大一部分交易也会以程序化交易的形式进入市场，总体上程序化交易的占比还是在提升中。

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有人说量化导致了 A 股市场的下跌和低迷，是这样吗？

当前一些声音把量化交易作为导致市场低迷的主要原因，这存在很大误解。一些观点认为“市场高开低走，是量化高抛低吸；市场上涨或下跌，则是量化追涨杀跌”。只要市场有波动，哪怕是相互背离的现象，都被解释为量化在操纵。看似有道理，实则经不起推敲。股市涨跌有其自身规律，波动本身就是所有的市场参与者基于基本面判断形成的合力方向，这个方向并非单一机构，单一类型投资者就能主导的。舆论总倾向于把量化人格化，作为一个行为模式一致的整体参与者。但事实上，量化机构策略各异、模型各异，买卖行为都有差异，对于同个标的都可能有不同判断，在市场波动大的时候有的模型会卖也有的模型会买。

就国内的量化行业来讲，目前主流的策略都是基于多因子模型的指数增强策略、量化多头策略和中性策略，这些策略的股票端长期保持高仓位运行。过去多年，这部分规模巨大且稳定的资金恰恰是 A 股市场稳定的长期资本。量化投资机构和 A 股其他投资者一样，都强烈希望 A 股市场长期健康地上涨。

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有人说量化通过融券做空 A 股市场，是这样吗？

有人认为量化机构可以通过融券进行 T0 交易，砸盘导致市场波动。需要明确的是，量化机构和其他所有 A 股投资者一样，都要遵守交易所 T+1 交易规则，并没有通过什么专享的方式进行 T0 交易的特权，融券的应用不等于 T0 交易。A 股融券业务针对所有专业投资者开放，并不局限于量化机构；同时融券整体量级较小，在量化投资中部分多空策略和日内策略会应用融券构建投资策略，这部分占比在整个量化策略中是极小的，并非国内主流的量化策略类型。幻方目前就未开展融券交易。另外，融券并不意味量化策略净卖空，在多空策略中，量化机构会对应建立股票多头仓位，投资组合总体而言并非做空 A 股。

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有人说量化追涨杀跌、加大了市场的波动，是这样吗？

到目前为止，并没有权威研究表明量化投资必然加剧市场波动，这是一个很好的研究课题。量化投资在国外发展的时间很长、规模很大，但多年以来并未被诟病存在恶意追涨杀跌，也没有明显加大市场波动。以标普为例，美国股票量化交易的份额过去十多年持续上涨，但波动率总体上看并没有明显上涨的趋势。实际上目前 A 股的市场有效性已经比较高，短线追涨杀跌很难赚钱。据我们的观察，量化作为一个整体，大部分情况下是抑制了市场波动，少部分情况会加大市场波动。量化参与者的专业程度普遍比较高，专业参与者更倾向于逢低买入、逢高卖出，而不是追涨杀跌。同时在内外部情况发生改变的时候，专业参与者能更快速地推动市场到达新的平衡位置，减少多余的震荡，增加定价的效率。量化策略整体是收敛和理性的，对波动起到了阻尼的作用。

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