市场出现“八二现象”时比较适合量化基金
题图 / 秋色
作者 / 一石二鸟
标签 / 投教
今年以来，中小盘个股复苏明显。特别是进入9月份，市场一路高歌猛进，有的媒体甚至写出了“梦回2015大牛市”这样的标题。之所以这么说，更多的是在于A股持续多个交易日超万亿的成交额。面对如此火爆且持续的成交量，让量化基金再度回到投资者眼帘。
一、什么是量化投资
所谓量化投资，顾名思义，就是在做交易决策的时候，用数学程式和自动交易算法来进行。传统的交易员比较依赖经验和直觉，而量化交易员会基于历史数据，将投资理念、投资策略写成程序，不依赖主观认知，让程序自行交易。
举个例子。通过对历史数据发掘，当某只股票当日振幅达10％且当日换手率不超过8％，下一个交易日的上涨概率达60%，下跌的概率是40%。假设历史会重演，我们使用这个策略的话，那么每10笔就有6笔赚钱，4笔亏钱。只要交易次数足够多，那么就是赚钱的。然后程序员就会写好一个自动交易程序，只要触发“振幅超过10%且换手率小于等于8%”的条件，就自动买入这只股票。
量化投资并不是新鲜事物，80年代在美国就有机构在用程序化交易了。量化基金中最著名的当属于1988年由数学天才西蒙斯创建的纯量化基金大奖章基金（文艺复兴旗下）。其复合年化收益率超过38%，过去30年本金翻了近19000倍，至今也是一个传奇。国内量化基金虽然起步较晚，目前发展也不错，有一些表现不错的基金。
量化投资的特点主要是以下三个方面。一是可以高效、准确地处理海量信息。由于机器覆盖面广，量化模型选择几百只股票进行投资，可以在众多股票中发现定价错误（被错杀、被低估）的个股，从而获取超额收益。二是投资纪律性更强。可以严格执行数量化投资模型所给出的投资建议，克服人性的弱点。三是对历史数据依赖性强。量化模型需要在给定的一段的历史数据条件下，构建交易系统。因此需要用到大量的历史数据，并用实盘来佐证。
二、量化投资在公募基金中的运用
量化投资的组合构建注重的是对宏观数据、市场行为、企业财务数据、交易数据进行分析。利用数据挖掘技术、统计技术、计算方法等处理数据，得到最优的投资组合和投资机会。在现今的量化基金中，较为常见的策略有量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易、资产配置等。
量化投资在公募基金中有广泛的运用。按运作模式划分，目前公募量化基金主要分为三类：主动量化基金、指数增强量化基金、量化对冲基金。
1、主动量化基金。主动量化基金和市场上普通的主动管理型基金性质是一样的。本质上还是买入未来会上涨的股票，通过股票上涨来赚钱。只不过它是主要是依靠计算机系统来完成的。模型完成选股，选出可能上涨的股票，达到买入条件后买入，在触发卖出的条件后卖出。从目前A股市场的表现来看，大多数主动量化基金都跑赢了沪深300指数。但长期业绩相较于基金经理管理的普通偏股型基金，并没有多大优势。目前主动量化基金比较小众，暂时还没有成为主流。
2、指数增强量化基金。此类基金的目标是跑赢指定的指数。比如中证500指数增强基金，基金经理会以中证500指数作为基础，通过建立模型，进行大量指标的运算，去选取一些比中证500里成分股更好的一些股票。或者说它的配置比例做一些调整，不是完全按照中证500指数来配置，从而实现对中证500指数更好的收益。它追求的是跑赢指数，比如每年实现对指数3%-5%的超额收益，甚至更多。
3、量化对冲基金。这类基金追求绝对收益，类似“固收 ”。它则是在买入股票、建立多头的同时，卖出股指期货合约，建立空头。这样多空对冲之后，剥离了系统性风险，留下较为稳定的超额收益。量化对冲基金最大的特点是走势比较独立，与股、债两种大类资产走势的关联性都较低。这类基金的波动和收益和“固收 ”相当，可以取代一部分投资理财，比较合适普通投资者。
三、量化基金在什么市场环境中表现较好
这里主要是讨论的主要是主动量化基金。指数增强量化基金和对冲量化基金，其表现与基金的使用的模型的有效性有密切关系，与市场环境关联性并不是很大。
主动量化基金的特点，一是持股数量较多，持仓较为分散，二是交易较为活跃，有一定的换手率。这样，在热点较为分散、板块轮动快速的市场环境，即市场出现“八二现象”时，比较适合量化基金。此时市场交易活跃，占八成的中小股票品种轮番持续上涨，量化基金受益明显。像今年二季度以来就是这种情况，主动量化基金普遍较为强势。
反之，仅少数板块上涨的“二八行情”则不适合量化基金。因为此时的行情是大盘蓝筹股等权重股上涨行情，量化基金由于持仓分散，受益有限。而其他八成中小市值却在跌，八类股难以开花，量化基金收益就会变窄甚至为负。
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