对于资本市场而言，量化投资是时代发展的必然产物，市场也提供了大量的空间，而作为一种极具特色的投资策略，量化投资选股模型的黑箱，其实并不那么神秘。
量化投资百科
量化投资从理论提出距今已经有近50年的历史，但量化投资广泛为投资者熟悉还是自上世纪80年代开始。当时各类证券和期权类产品的丰富和交易量的大增，资本市场已经具备了前所未有的宽度，而另一侧面上随着个人电脑的普及，处理大数据已经不再是国防这样特殊行业的专利。对于资本市场而言，量化投资是时代发展的必然产物，市场也提供了大量的空间，更让人欣喜的是，包括西门斯在内的来自各行各业比成为“宽客”的怪才，依靠骄人的业绩开始让华尔街刮目相看。
天时、地利、人和，量化投资完美演绎了自己的开场，虽然在1997亚洲金融危机和2008世界金融风暴中，量化投资也遭受过挫折和质疑，但作为一种极具自身特色的投资策略，量化投资已经主流化，最近三年更是不乏优异表现。对于内地投资者而言，量化投资在很大程度上还是一个新鲜事物，远没有价值投资、趋势投资的知名度，一般人也都是从字面上来理解量化投资的理念和策略，和真实的量化投资相聚甚远。
在投资策略上，量化投资的策略究竟是怎样的，和我们熟悉的投资方法有怎样的不同，还需要有一个认真的认知过程，尤其是作为投资策略核心的选股，又是如何通过量化投资独到的模型来实现。量化投资利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为。量化投资策略总的来说可以分为两类：第一类是基本面选股，注重于中长期的投资机会， 从上市公司的基本面因素和投资者行为模式等角度出发，找寻投资规律；第二类套利， 注重短期的投资机会， 从短期的统计规律出发， 从价格波动中找寻定价误差。目前在内地资本市场应用比较广的基本面选股，以多因子模型为主。 由于多因子模型的逻辑框架清晰， 可扩展性良好， 被广泛地运用在选股、风格轮动和行业轮动等方面。
与传统的基本面分析和技术面分析不同的是，量化投资主要依靠数据和模型在股票池内实现投资策略。
定性投资和定量投资的具体做法有些差异，这些差异如同中医和西医的差异，定性投资更像中医，更多地依靠经验和感觉判断病在哪里；定量投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像 CT 机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，投资者会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。
与传统定性的投资方法不同，量化投资不是靠个人感觉来管理资产，而是将适当的投资思想、投资经验、甚至包括直觉反映在量化模型中，利用电脑帮助人脑处理大量信息、帮助人脑总结归纳市场的规律、建立可以重复使用并反复优化的投资策略(经验)，并指导我们的投资决策过程。
量化投资策略的优势
对于共同基金而言，依据投资哲学(Philosophy)，贯彻投资纪律(Principle)，最终无偏地实现投资目标，是基金管理人的诉求。为此基金管理人在资产管理过程中会建立复杂的投资决策流程，以科学、严谨地将其付诸于投资实践。因此管理人的核心工作，是通过良好的风险管理，确保投资策略的有效实施。在管理人的角度，最看重的问题无疑是量化管理让风险控制更加精确，并且能够保证稳定的收益水平。
总体说来，量化投资策略有如下五大方面的优势，主要包括纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化等。
( 1 )纪律性：严格执行量化投资模型所给出的投资建议，而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。
( 2 )系统性：量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。
( 3 )及时性：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的因子，改进现有模型，寻找投资机会。
( 4 )准确性：准确客观评价交易机会，克服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想。量化投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。与定性投资经理不同，量化投资经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
( 5 )分散化：在控制风险的条件下，充当准确实现分散化投资目标的工具。分散化也可以说量化投资是靠概率取胜。这表现为两个方面，一是量化投资不断地总结各种投资策略， 并将它们统一到一个逻辑框架下， 多策略本身就起到了分散风险的作用。二是依靠筛选出股票组合来取胜，而不是一个或几个股票取胜，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票，而不是押宝到单个股票上。
应用最广的多因子模型
多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列不同类别的因子作为选股标准，每一类因子从一个角度来筛选股票。多因子模型相对来说比较稳定，因为在不同市场条件下，总有一些因子会发挥作用。
因此，在量化投资界，不同的投资者和研究者都开发了很多不同的多因子模型。各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。
多因子选股模型实质上是对股票进行打分的办法。根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。
多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。
候选因子的选取
候选因子可能是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等，或者是其它指标，如宏观经济变量等。候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。
选股因子有效性的检验
一般采用回测的方法检验候选因子的选股有效性。具体而言，对于任意一个候选因子，我们关心的是它对未来收益和基本面变动的预测能力，尤其是预测能力的稳定性，这种能力在历史上至少是经受住检验的。
有效但冗余因子的剔除
相似类别的选股因子可能由于内在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除， 而只保留同类因子中预测能力最好而且最稳定的因子。
综合评分模型的建立和选股
综合评分模型选取去除冗余后的有效因子，在模型运行期的每个月初对市场中正常交易的个股计算每个因子的最新得分并按照一定的权重求得所有因子的平均分。最后，根据模型所得出的综合平均分对股票进行排序，然后根据需要选择排名靠前的股票。例如，选取得分最高的前20%股票，或者选取得分最高的 50 到 100 只股票等等。或者，在考虑了风险和交易成本后直接构建基金组合。
模型的评价及持续改进
一方面，由于量化选股的方法是建立在市场无效或弱有效的前提之下，随着使用多因子选股模型的投资者数量的不断增加，有的因子会逐渐失效，而另一些新的因素可能被验证有效而加入到模型当中；另一方面，一些因子可能在过去的市场环境下比较有效，而随着市场风格的改变，这些因子可能短期内失效，而另外一些以前无效的因子会在当前市场环境下表现较好。除此以外，各因子得分的权重、交易成本考虑和风险控制等都存在着进一步改进的空间。因此在综合评分选股模型的使用过程中会对选用的因子、模型本身做持续的再评价和不断的改进以适应变化的市场环境。从这个意义上说， 量化投资是一个持续创新， 不断和看不见的对手竞争的过程。
把握全方位的风格轮动模型
对于股票市场而言，投资风格是指投资于某类具有共同收益特征或共同价格行为的股票。 而此类投资风格的表现在一个时间段内具有持续性和连续性(譬如，价值投资和成长型投资两种风格、或者大盘股和小盘股这两种风格总是轮流受到市场追捧)。
经济解释
宏观经济表现强劲时，小市值公司有一个较好的发展环境，易于成长壮大，甚至还会有高于经济增速的表现，因此，小盘股表现突出的概率高于大盘股。而当经济走弱时，由于信心的匮乏和未来市场的不确定性，投资者可能会倾向于选择流动性好， 有安全垫的大盘股，以减小可能的下行风险。
风格轮动的定量预测
风格转换策略模型实际上是在建立了一系列中间状态变量的基础上，预测不同风格之间转换的概率。不论是简单的线性回归还是复杂的马尔可夫转换，都是在这个框架下运用不同的建模技巧。
例如，在大小盘风格轮动因子方面，有研究建议考虑如下三个指标：
( 1) M 2 同比增速： M 2 同比增速为货币因素，表征市场流动性的强弱。当流动性趋于宽松时，小盘股相对而言更容易受到资金的追捧。
( 2 ) PPI 同比增速： PPI 反映生产环节价格水平，是衡量通胀水平的重要指标；且 PPI 往往被看做 CPI 的先行指标。
(3) 大 / 小盘年化波动率之比的移动均值：波动率表征股票的波动程度，同时也在一定程度上反映投资者情绪；可以认为大 / 小盘年化波动率之比能够反映出一段时间内大 / 小盘风格市场情绪的孰强孰弱，而经过移动平滑处理后的数值则更加稳定。
把握全周期的行业轮动模型
与风格轮动类似，行业轮动是市场周期的另外一种表现形式。在一个完整的经济周期中，有些是先行行业，有些是跟随行业。例如对某个地方基础设施的投资，钢铁、水泥、机械属于先导行业，投资完后会带来房地产、消费、文化行业的发展，这就属于跟随行业。
研究在一个经济周期中的行业轮动顺序，从而在轮动开始前进行配置，在轮动结束后调整，则可以获取超额收益。
宏观经济周期对行业配置的指导
作为自上而下投资策略的重要部分，行业配置是投资管理中的一个重要的环节，国外许多实证研究表明，在全球资产配置中，特别是发达国家之间， 行业配置对组合收益的贡献的重要性甚至超过了国家配置，而且认为行业配置的重要性在未来相当长一段时间内也将保持。行业轮动策略的有效性原因是：资产价格受到内在价值的影响，而内在价值则随着宏观经济因素变化而波动，而周期性行业在不同经济周期表现差异较大，原因其经济产业链上的位置所决定的不均衡现金流量。
研究表明，板块 /行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面，进行周期性和防御性的轮动配置则是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。
行业轮动的定量预测
行业轮动的预测和风格轮动的预测在建模层面没有本质的区别， 但影响行业的因素更多， 行业层面上回报率包含的噪音也更大， 处理起来的难度相应就更大。
多策略的有机结合
不论是选股、风格轮动还是行业轮动，都可以很容易得统一在多因子模型的框架内。根据基金管理人的比较优势而进行搭配，把较大的权重赋予自己最有把握的投资方式上。
（原文转载自：景顺长城）
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