量化投资模型的逻辑风险

2016-07-12 由 发布 阅读(964)

量化投资一直以来在国内外广受争议,“中国绝对收益投资管理协会”联席会长聂军在今年早些时候提醒投资者量化投资存在风险,上海证券交易所资本市场研究所副所长施东辉也曾表示量化投资面临着挑战也存在漏洞。

而国外的一位基金经理在谈到量化投资时表示,量化投资的算法也许在短期甚至在长期都会有很好的表现,但量化投资最终会面临失败。

量化投资经理们日常的工作是对量化投资模型所计算的投资方案的重新检测,以及时刻注意风险管控。这两项工作都需要极其严谨的逻辑。

而讽刺的是,大多数的量化投资系统都存在着逻辑上的失误。大多数的量化投资系统都是根据当下最为成功的投资模式,经过反复测试产生的。通常来讲,这样一个经过精心设计的量化投资系统会提供投资回报率最高的投资组合。

大多数的量化投资系统把行业的质量设为主要分析因素,而理财产品的质量则由资本回报率决定。

在过去,优质行业往往享有超高回报率是一个常识。假设所有行业的平均投资回报率是10%,投资者对其中一个行业投资10万美元时通常能赚1万美元。但如果投资者所投资的行业赚了1.5万美元呢时大多数的量化投资系统会把该行业列入优质行业的范畴。

但现实情况是,不是所有带来超高回报率的行业都是高质量的行业。这和”我和费德勒用同一品牌的球拍,我就会成为像费德勒一样出色的网球选手。”一样存在逻辑上的误区。

诺奖经济学家得主丹尼尔.卡尼曼曾说,只要我们有足够庞大的信息去建立一个投资模型,它将远远胜过大多数的投资顾问。但量化投资模型存在逻辑上的误区,超额资本回报率是评价一个行业优劣的必要条件,但不是必要条件。

1970年代,在印度北部的一个小镇中,有一位老者干起了买衣服的生意。他的生意不错,很快就开始盈利。但我们能说,服装行业是优质行业吗?

在接下来的几年中,服装业发生了翻天覆地的变化,变得非常流行。人们纷纷效仿这位老者,做起了服装生意,有人用自己的资本,有人借钱来做生意。这个小镇在70年代只有五家服装店,但如今有超过100家服装店充斥在这个小小的镇子上。在这个地区,消费者和竞争者以3:20的比例增长。不出意外地,由于消费者增长有限而竞争者以爆炸式的速度增长,导致供大于求,整个服装行业都以亏本的结果收场。

在这个故事中,服装行业集体破产的原因是因为竞争者太多而消费者不足。而造成这种局面的根本原因是行业的准入门槛太低,但凡该行业有一点点的准入门槛,这样的悲剧都是可以被避免的。任何一个行业,只要有过多的资金流入,其投资回报率都将会降低。

显然,有些超额回报率的行业并不是高质量的行业,它的超额回报率只是因为供小于求而带来的短暂竞争优势所造成的假象而已。

上一个故事告诉我们,有超额回报率的行业并不是优质行业的充要条件。一个优质行业,除了要有超额回报率之外,还要设立有效的准入门槛。

所以判断一个行业是否是优质行业并非易事,需要人为判断和系统判断相结合。首先由量化投资系统筛选出超额回报率的行业,再由投资顾问判断该行业是否有合理的准入门槛。