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淺談黑箱投資能給資本市場帶來什么
著名量子物理學(xué)家薛定諤有一個廣為人知的實驗設(shè)計，將一只貓置入黑箱，將其生死與黑箱中的某種放射性元素是否衰變關(guān)聯(lián)起來。通過一系列的裝置設(shè)計，微觀的概率事件被放大到了宏觀尺度，造就了一只被觀察前“既生又死”的“薛定諤之貓”。
同樣的哲學(xué)內(nèi)涵也出現(xiàn)在了量化投資這一似乎與物理學(xué)風(fēng)馬牛不相及的領(lǐng)域中。當(dāng)量化投資從業(yè)者津津樂道于其模型的高效安全時，其復(fù)雜精巧的程序也如同一個神秘莫測的黑箱，以及其中生死難料的貓：很有可能是有效的，但下一刻會怎樣，誰也不知道。
在光大證券8·16事件之后，量化投資這一外人難以看透的“黑箱”一夜之間似乎又被國內(nèi)投資者視為潘多拉的魔盒，稍有不慎就會釋放出災(zāi)難。
“黑箱”之中究竟藏著怎樣的精靈，它給資本市場帶來究竟是可怕的夢魘，還是全新的希望?
離不開電腦的量化投資
從廣義上看，量化投資包括指數(shù)化投資、量化純多頭投資以及市場中性策略等幾大投資范疇。
而狹義上的量化投資，則可理解為借助現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)的方法，利用計算機技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，用數(shù)學(xué)模型檢驗及固化這些規(guī)律和策略，然后利用計算機嚴(yán)格執(zhí)行已固化的策略來指導(dǎo)投資，以求獲得持續(xù)的、穩(wěn)定且高于平均的超額回報。
上海高級金融學(xué)院副院長嚴(yán)弘在接受上證報記者采訪時稱，量化投資的本質(zhì)在于建立數(shù)學(xué)模型捕捉市場運行過程中出現(xiàn)的交易信號，從而指導(dǎo)具體的交易行為。
量化交易與計算機技術(shù)的結(jié)合有其必然性。目前常用的量化投資模型對交易的時間精度以毫秒計，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了人類所能具備的反應(yīng)速度，只有計算機能夠勝任。交易者甚至?xí)Ｍs短終端與交易主機之間的物理距離來尋求更快的交易。離開計算機，量化交易就只是一紙空談。
業(yè)內(nèi)流行這樣一種表述：模型是數(shù)量化投資的靈魂，流程是數(shù)量化投資的命脈，系統(tǒng)是數(shù)量化投資的骨骼。因此，模型化、流程化、系統(tǒng)化是量化投資最重要的三個特征。根據(jù)模型進(jìn)行投資決策，排除人為主觀因素的干擾，也是量化策略強調(diào)的基本原則之一。但是否可以就此簡單地認(rèn)為，量化投資是一項主要依靠機器的投資方式?
“量化投資最重要的仍然是投資理念，包括對市場、對投資的理解，建立數(shù)據(jù)模型本身就暗含了人的主觀能動性。因此，量化投資不是被動投資，模型的設(shè)立、選擇和調(diào)整都可以理解為一種主動的過程�！币晃怀Ｄ陱氖铝炕灰椎臉I(yè)內(nèi)人士如此評述。
據(jù)其介紹，通常情況下，量化策略會采用多種數(shù)據(jù)模型，有時不同模型得到的結(jié)論也會出現(xiàn)矛盾，這時就需要投資經(jīng)理去理解各個模型之間的內(nèi)在邏輯及其使用環(huán)境，從而在相互驗證的基礎(chǔ)上做判斷。
實際上，量化投資也是一種投資方法。引用某資深業(yè)內(nèi)人士的表述：“其精髓和優(yōu)勢在于，它是人腦的延伸和發(fā)展，可以讓投資人更全面、系統(tǒng)地看到所需要的東西�！�
模型黑箱存在各種風(fēng)險
業(yè)內(nèi)人士表示，通過建立數(shù)學(xué)模型描述市場運行的規(guī)律在實踐中固然高效，但也存在多種風(fēng)險。其中包括依賴計算機帶來的操作風(fēng)險、市場無法容納交易需求的流動性風(fēng)險，以及數(shù)學(xué)模型中因子失效的模型風(fēng)險。其中，數(shù)學(xué)模型失效可能是量化投資者常面對的風(fēng)險。
一位主營量化投資的私募機構(gòu)負(fù)責(zé)人表示，一條成型的交易策略中往往包含上百個變量因子，對應(yīng)市場運行中表現(xiàn)出來的不同特征。編寫這樣一組策略大致需要2個月的時間，之后則是幾乎同樣耗時的優(yōu)化過程。所謂優(yōu)化，就是將策略納入歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真測試，同時對策略中因子的數(shù)學(xué)關(guān)系進(jìn)行微調(diào)，直到該策略在歷史數(shù)據(jù)中得到令人滿意的回報。
但該負(fù)責(zé)人坦言，這種被稱為數(shù)據(jù)挖掘的策略形成方式可能存在“過度擬合”的問題，即數(shù)學(xué)模型被刻意調(diào)整成尤其能在歷史數(shù)據(jù)中獲利的形態(tài)，而在普適程度上有所減弱。當(dāng)市場規(guī)律與歷史數(shù)據(jù)發(fā)生某種變化時，模型就面臨失效的風(fēng)險。
也因為量化投資的核心競爭力隱藏在其數(shù)學(xué)模型黑箱中，在營銷實踐中，從業(yè)者很難像立足于基本面分析或是行業(yè)研究的職業(yè)投資人一樣講出令客戶信服的故事。他們賴以獲利的法寶盡管被實踐證明有很大的概率是有效的，但為何有效可能連自己都難以說清，也就更難打動客戶。量化投資基金管理者唯一能夠打出的王牌，就是其歷史業(yè)績，這也在一定程度上強化了量化投資基金通過數(shù)據(jù)挖掘形成策略的意愿。
而嚴(yán)弘教授則稱，從海外市場的發(fā)展動向來看，具有實體經(jīng)濟原因支持的量化數(shù)學(xué)模型正在越來越得到市場的肯定，有望成為未來量化投資基金的發(fā)展方向。
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