一文看懂量化投资
时间：2025-11-11 09:55|来源：369期货网|作者：369期货网|点击：
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今年是量化投资大年，不管是公募的量化基金，如国金量化多因子、中信保诚多策略混合、诺安多策略混合等；还是私募的量化指增、量化选股策略，业绩都持续创新高。对于很多投资者来说，量化策略可能既熟悉又陌生，今天一文讲透。量化投资是基于数学模型、统计学方法和计算机技术，通过系统化分析海量数据来制定投资策略的金融工具。其核心在于将投资理念转为可量化的规则，运用计算机算法执行交易策略。1、数据量：作为专业的量化投资机构，每年都会花巨资购入海量数据库，wind、choice是常用的，还有其他深度行情数据来源；2、因子量：我们在买房的时候，会考虑很多因素，比如房价、小区物业、周边配套、通勤时间、地段等等，在金融里，这些影响投资结构的因素，称为因子。常见的因子有价值因子、成长因子、动量因子、流动性因子、波动率因子等等。程序化交易依赖于数据挖掘得到的因子来预测规律，区别于主观投资依靠基金经理的经验判断；3、持仓量：量化投资的持仓非常分散，单一股票集中度不超2%，避免黑天鹅事件的发生。大部分量化选股策略持仓1500-2000只股票，侧重小微盘的策略持仓量甚至达到3000只以上；4、交易量：程序化交易批量下单，交易速度毫秒级，交易频率也比人工交易要更高；5、计算量：挖掘到的因子和毫秒级的交易，需要超强算力的计算机集群。优秀的私募量化管理人都会砸巨资去升级硬件设备，力求比竞争对手更快一步，真正的体现了“天下武功，唯快不破”；6、人才量：国内外顶尖学府的理工科背景，是量化投资机构所青睐的出身。综上，量化投资的本质，就是一群具有顶尖学府理工科背景的高精尖人才，用算力惊人的设备来处理海量的数据，挖掘出有效的因子，来构建程序化交易所需要的模型，最后模型选出的一揽子股票，通过毫秒级的程序化机器下单。1、指数增强策略：在被动跟踪基准指数的基础上，通过主动管理获取超额收益（Alpha）的投资策略。其核心目标是在控制跟踪误差的前提下，实现超越基准指数的回报。优秀的管理人能够通过模型获取超越指数的超额收益，长年累月累积下来，收益非常可观。以某头部量化私募管理人的中证500指增为例，从21年9月产品成立开始至今累计收益22.74%，同期中证500指数亏损19.63%，管理人获得了超越指数52.72%的超额收益。2、市场中性策略：也叫量化对冲策略，其逻辑与指数增强策略类似。不同的是，指增策略是纯多头全仓买入股票，并且不做任何对冲；市场中性策略会使用估值期货做空，对冲指数的涨跌波动。这样产品不承担指数本身的市场风险，仅获取差额收益。由于市场中性策略仅赚取超额收益，因此风险承担相对小一些，收益也会更低一些。3、量化多空策略：也叫灵活对冲策略，其逻辑与市场中性策略相同，使用股指期货进行对冲。与市场中性策略不同的是，量化多空策略非完全对冲，而是动态调整多头的敞口，部分参与市场的涨跌，在指增的基础上进一步优化，相比指增降低了波动，相比市场中性又提高了收益。优先选择在量化投资深耕多年的投研团队，核心团队是否稳定、策略迭代能力如何、人才梯队搭建等。优先选择头部较大规模的量化私募，迭代能力更强，砸钱升级算力设备更快。超额收益是策略超越指数涨跌部分的收益，是指数增强、量化选股（空气指增）的核心要点。可以从产品的历史收益、周胜率月胜率、最大回撤、回撤修复时间等进行考察。另外也要注意超额收益的稳定性，在不同的市场风格下，如大小盘风格切换、价值成长风格切换。最好有穿越牛熊的经历，可以考察超额收益在牛市熊市下的创造能力。持续的超额收益存在较强的复利特点，优先的指数增强和量化选股策略的业绩曲线对比基准，会呈现剪刀口越拉越大。
