投资新风向——用量化投资规避风险

2020-05-05 由 发布 阅读(101)

量化投资是一种通过搭建数学模型,让计算机在海量数据的基础上代替人去做客观判断的交易方式。机器海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件,人根据这些事件制定投资策略,在最大程度上减少投资者情绪波动而作出的非理性投资决策,通过量化投资规避风险是近年投资者们的常用方法。

量化投资把风险和收益放在同样重要的程度上。把收益用产品代表的风险做调整,或者对风险调整后的收益进行重新计算。量化投资的优点之一就是它对风险的重视程度,通常优胜于基金经理的主观策略,所以量化投资规避风险是可行并且流行的。特别是在市场波动较大的时候,量化投资更能看到市场潜在的尾部波动风险,利用量化投资规避风险。

量化投资一方面通过对产品进行设计去调整收益和风险的关系,另外一方面,使用大量衍生品去做风险对冲,从而使产品的最终收益达到合同要求或设计的预期,也即达到了投资者通过量化投资规避风险的需求。

尽管通过量化对冲,产品的风险度保持在合理的范围内,在不同的市场状态下都能有相对较好的表现。但是,对大多数量化产品而言,由于模型设计的限制,存在着一定局限性,有不适应的区域,在市场环境变化时不能普遍适用。因此,投资者想要通过量化投资来规避风险,需要保持因地制宜的思维。

量化投资的策略主要分两种,均值回归和趋势跟踪。均值回归可以理解为低买高卖,预期价格在长期会回归均值,整体波动性会下降。而趋势跟踪则相反,预期波动性上升,这样反向的策略的核心理念是追涨杀跌,更适合风险偏好型投资者使用。基于投资者不同的风险偏好,使用不同的量化投资策略,以满足不同心理的投资者使用量化投资规避风险。

在量化投资的均值回归中,并不下注于任一单一投资标的,而是放眼整个大盘,在整个股票市场上寻找下注机会。因为一个小概率事件的发生总是很难的,但是众多小概率事件中的一个发生的概率便大得多。量化投资规避风险就是同一时间观察市场上数千支股票,从中寻找好的买点和卖点。这样,与一般基金经理的主动策略对比,量化投资注重的是投资的广度而非深度,从更广的维度上看股票,也比基金经理覆盖更多行业和个股。

量化投资会构建一个组合,下注于多个目标,使得组合的整体回报率向预期的方向收敛。而当组合中的某支股票有异常的波动,也会做适当的针对性调整,进行加仓或减仓,这样的行为也称为在量化投资规避风险时使用反转因子。除了反转因子之外,量化策略还会观察量价的指标、反映市场上散户交易行为的高频数据,以及券商等第三方的分析师的预测。通过不同的指标得出对股票的综合评判,在实现收益的同时也用量化投资规避风险。