金岩石：中国股市的“量化”投资

大参考

　　股市投资是分流派的，“涨停板敢死队”是一派，还有一派是“量化”投资。“量化”投资在美国华尔街实践中形成三大分支：高频交易、量化对冲和杠杆配资。

　　“量化”并没有错，但在中国股市若把“量化”局限于上述3种投资模式就大错特错了。在中国股市，“量化”投资都只能偶尔为之，难成气候。百万、千万级别的账户或许得心应手，达到10亿以上的基金还能超越沪深300即大盘基准，恐怕就不是靠“量化”技术，而是靠基金经理的天赋。

　　为什么美国的成功模式在中国却不灵呢？淮南之橘逾北为枳。比如熔断机制，美国股市的一个避险工具引入中国却放大了市场风险。在中国基金业，但凡用“量化”包装自己的，或者是小基金公司，或者只说不做，还有一些“挂羊头卖狗肉”的公司都不知道把客户的钱投在了哪里！

　　以往多年，在中国股市中获取超额收益的模式常有两招：1.内幕交易；2.赌场运气。基本面研究和技术分析派都很难超越大盘。

　　谷歌公司总裁施密特在解读大数据技术时说，从直立行走到2003年，人类的知识总量只有5艾字节（1艾=10亿字节），2015年达到966艾字节，即12年增加逾193倍！如此巨大并加速增长的数据资源要被开发利用，关键在于算法和用法。以“算法”为核心的智能化技术重在有效数据的抓取和处理，而以“用法”为核心的数据化决策依赖于平台和用户。如麦卡夫定律所言：数据的价值是其终端使用者使用频次的N次方！

　　价值投资理论是格雷厄姆创立的，他倡导的“安全边际”和“内在价值”可以被称为是他那个时代的“量化投资”。当时的知识总量约为0.1%艾字节，分析师的智能足以覆盖价值投资所需要的信息量，所以分析师被称为信息加工者（Information Processor）。如今知识总量已接近1000艾字节，任何个人或团队的知识或经验几乎都是偏见。如索罗斯先生的易错性定理所言：“知识即谬误”！经过人脑处理和传播的知识必然包含着传播者和接受者的偏见！人们常说：没文化，真可怕！现在真应该再加一句：有文化，更可怕！分析师不灵了，除少数天才外，华尔街选择了指数化投资和程序化交易！形形色色的“量化”交易模型被称为速度与激情的游戏，最具代表性的人物是西蒙斯。西蒙斯的大奖章基金20年平均收益35%，若计算每年5%的年费和40%的收益分成，基金的年均收益率在60%以上！

　　程序化交易在美国有效，为何在中国却屡屡受挫呢？程序化交易策略（无论是高频还是低频）主要适用于“三高”股票：高市值、高流动性、较高波动性。而在中国股市中，高市值股票多为主板国企股，波动性却很低，比如工商银行10年前每股3.12元上市，8月5日收盘价4.31元，此类股票如何“高频交易”？较高波动性的中小板和创业板股票市值偏小，共性特征几乎都是非均匀交易。散户下单多半不像机构交易员那样分时下单，导致个股交易的分时成交量暴涨暴跌，从而使程序化交易策略失效，甚至传染到电脑操作系统失灵。比如2013年8月的光大证券“乌龙指事件”，据当事人描述，电脑突然“疯了”，别说交易，连关机都失灵，最后是拔掉电源线才终止了“发疯的”程序化交易！

　　在现阶段，适合于中国股市的“量化”投资应主要是“量化决策”，而非“量化交易”！一次高质量的决策，胜过无数次激情澎湃的交易！