徐倬迅：量化投资，说穿了就是一句话的事

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　　何为量化投资

　　最近行情有些乏味，毕竟ETF放量的控盘下不让涨，而且我也不知道买啥。价值股大部分都是权重会受到压制，炒概念又容易被特别警示，于是我就直接用量化策略填满仓位了，这种震荡行情我认为更适合量化发挥。知识星球的朋友特别好奇量化是什么原理，想听听我对量化投资的理解，所以今天我就站在我的角度给大家讲讲量化投资吧。我这个人别的不擅长，就是比较擅长通俗易懂的解释原理。

　　量化投资的原理，其实在我看来只有一句话，即“历史规律能够复现”。

　　在投资中，大家或许多多少少都发现了一些投资规律。你掌握了这些规律后，将其用在未来的投资中，在一定程度上就能把握股价的未来走势，然后通过大量试错不断尝试，最终能够获得不错的回报。

　　量化投资其实就是把世界上一些现象分析出来，抽离其中的规律，然后将其应用到投资中。

　　我举个例子来说， A股这个高开低走的现象很明显，要是这个股票高开了，那么它可能容易低走，这个是因素之一。我把这个因素提炼出来，进行了统计学检验，认为这是一个有效的可以影响股价的因素，就把它记作高开因子，这个因子对未来的股价是有一定解释性的。比如说经过我大数据的检验，我发现高开的个股低走的概率可能是55%，平均每高开1%，就有可能下跌0.1%，高开就是要更容易跌一些。

　　然后我就继续找这类现象，比如说我发现A股过去一段时间涨的比较好的股票，在未来一个月内是有可能均值回归跌回去的，可能60%的股票都会在暴涨后均值回归，那么我把这个因素提炼出来进行检验，发现这个因子有效，记录为反转因子。

　　然后我就继续找各种各样的现象，反正最终可能找到了100种可以解释未来股价变动的指标，比如净利润增速、PB、PE、持股集中度等等，然后每个都经过了历史上的统计学检验，形成了100个因子。最终，我把这100个因子拿出来，对全市场的股票进行建模，最后会形成一个包含100个因子的模型。

　　这个全市场预测模型最后会直接变成考虑多因素加权后的模型，就比如说这个股票它虽然是高开的，但是它波动率并没有放大，过去一段时间涨的也不多，整体也还在低位，基本面也还可以。最后模型考虑了多种因素后，综合判断出来，他未来的收益率是1%。在考虑到多种因素之后，模型会有一个整体的判断和打分。

　　量化投资（Quantitative Investment），指的就是用数量化的模型对全市场进行分析，找到其中规律并加以运用并盈利的投资模式。这个量化是直接对英文Quantitative（定量性的、数量的）的直译。

　　人脑判断模型

　　事实上，大脑也是存在判断模型的，也是存在一定判断逻辑的。就比如说你判断这个人到底是男人还是女人，你可能会看他的头发、皮肤、身高、体型、性征、音色这样，其实大脑也无时不刻在进行建模，只是这个建模是隐藏起来的，你平时可能自己都没有办法讲清楚自己的判断依据。

　　比如说我现在盘中看某个股票，我对于这个票未来要涨要跌，我大概是有一定的盘感的，大致上会有一定的判断，但这个盘感其实也是大脑隐含的建模，也是大脑在经历无数K线图后有个大致的方向判断。只不过量化是完全把这个建模给做出来了，用完全定量的方式展示出来了。

　　因为世界是非常复杂的，是多种因素交织影响的，通过这种方式，可以更加理性的判断市场，可以多维度的观察市场，可以剥离了一些偏见。 而且在影响股价的因素中，市面上很多解释只是其中很小一部分的影响因素，真实世界的影响因素要多得多，我们无法完全精准的预测市场，我们能做的事情就是尽量的从市场中找到一些有用的信息，然后把这些所有的信息结合起来客观的看待市场。

　　主观投资或许存在偏见，但量化投资完全没有偏见，因子之间并无高下之分。并不是你做价值投资就要高人一等，也并不是你做热点打板就要被认为是割韭菜。量化眼中，众生平等。

　　知名量化对冲基金文艺复兴的创始人西蒙斯的传记中指出：

　　影响股票和其他投资品种走势的因素，要比任何一个经验最丰富的投资者可以理解的都复杂得多。例如，预测像谷歌母公司Alphabet股票的走势，投资者通常会预测公司的盈利、利率走势和美国经济情况等。其他人会评估搜索在线广告的未来发展潜力、科技行业的前景、全球公司的发展轨迹，以及公司的市盈率、市净率和其他相关指标、比率。但文艺复兴科技公司的员工会推测有更多影响投资的因素，包括不显著的或有时甚至不合乎逻辑的因素。通过分析和估算数百种财务指标、社交媒体的订阅源、在线流量的指标和其他几乎所有可以量化和测试的指标，他们发现了新的因素 ——一些边缘化的、对于大多数人来说不可能理解的因素。

　　《征服市场的人 : 西蒙斯传》

　　事实上，有些影响市场的规律比大家想象中要复杂，表面上看起来也无法理解。有时候我看自己的量化模型，我心里总是犯嘀咕为什么他会选这只票，但仔细想来似乎又存在一定的依据。量化会遵循着市场规律，会选择一些你看起来不太能理解的持仓，超乎了传统投资的理解范围。

　　局部有限游戏

　　事实上，在一个规则确定、无外界因素干扰的有限游戏中，AI超过人类是必然的。只是有一些算法相对较难，需要一定的时间，但这些有限游戏领域人类最终也会被AI替代。之前围棋就是复杂度较高的游戏，但AlphaGo出来后，围棋这个游戏就被攻克了。

　　股市实际上是个规则确定、存在一定外界因素干扰的半有限游戏，这种情况下AI超过人类的难度是较高的，需要不断的迭代。但是，人们发现是可以走捷径的，我们不需要引入无限变量和外部规则，在某个局部领域和时间片段，实际上外界因素干扰是有限的，在这个局部领域和时间片段下变成了有限游戏。在某个局部领域和时间片段上形成了一系列买卖预测，本质上和AI跟人类比赛下围棋已经区别不大了，规则锁定信息封闭，AI具备很大优势。

　　AI比大多数股市参与者都更加理性、也更加情绪稳定，依照一定的规则最终都容易赚走市场上不理性的钱。这个AI就是目前市场上的量化。

　　写在最后

　　量化投资之所以神秘，可能关键在于其中的核心部分市面上绝对接触不到。毕竟这个是别人赚钱的核心秘籍，教会了徒弟饿死了师父，核心秘籍别人肯定是自己用为主。谁要是有一只能下金蛋的母鸡，肯定不愿意给别人用。与量化同行之间的交流，其实只是了解一下大致思路，然后回去闭门造车，自己在小黑屋里面钻研，最终想办法研究实现。

　　在当前的A股环境下，量化就像是一个不可名状、不可言说、不可直视和不可接触的克系神明，是不太被主流市场接受的，量化有时候就是背锅的存在。咱毕竟是做量化出身的，至少能给大家讲讲我眼中的量化，给量化这个东西正正名。其实量化这个东西，没有大家想象中那么神秘复杂。