量化投资分析报告Word文档下载推荐.docx

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量化投资的特点

客观执行，避免情绪因素

传统投资的分析决策，大多数方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在进行投资决策时，很难不受市场情绪的影响。

量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预，这样在进行投资决策时受人的情绪化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。

支持大数据处理，提高决策效率

我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁复杂，包括政策、国内外经济指标、公司公告、研究报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。

量化投资的出现为这个问题的解决带来了希望。

量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工工作量，提高了投资决策效率。

统计模型支撑，策略选股择时精准

传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的经验和技术，投资者的主观评价起到决定作用。

而量化投资有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精准投资。

例如在股指期货套利的过程中，现货与股指期货如果存在较大的差异时就能进行套利，量化投资策略和交易技术会抓住精确的捕捉机会，进行套利交易来获利。

另外，在控制头寸规模方面，传统的投资方法只能凭感觉，并没有具体的测算和界定，而量化投资必须要设定严格精确的标准。

程序化交易，缩短决策与交易时滞

量化投资往往利用高速计算机进行程序化交易，与人脑相比它能够迅速发现市场存在的信息并进行相应的处理，具有反应快速、把握市场稍纵即逝的机会的特点。

量化投资在速度上最出色的运用就是高频交易，与低频交易相对，高频交易是通过高速计算机，在极短的时间内对市场的变化做出迅速的反应并完成交易。

能够有效地控制风险

与传统投资方式不同的是，量化投资在获得较高超额收益的同时能够更好地控制风险，业绩也更为稳定。

相关研究显示，1996年至2005年期间，量化投资基金与以所有传统主动型投资基金和偏重于风险控制的传统主动型投资基金的信息比率对比情况中，量化投资基金的信息比率都是最高，说明量化投资相对于传统投资，能够在获得更高的超额收益的同时，有效地控制风险。

量化投资的应用

量化投资几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、统计套利、算法交易和资产配置等。

量化选股

量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。

根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。

量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。

量化择时

股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。

众多的研究发现我国股市的指数收益中，存在经典线性相关之外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因此存在可预测成分。

股指期货套利

股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同（但相近）类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为，股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。

商品期货套利：

商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面：

（1）相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价；

（2）由于价格的波动性，价格差价经常出现不合理；

（3）不合理必然要回到合理；

（4）不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。

统计套利

统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。

统计套利在方法上可以分为两类，一类是利用股票的收益率序列建模，目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha收益，我们称之为β中性策略；

另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。

算法交易

指通过使用计算机程序来发出交易指令。

在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。

根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。

资产配置

指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。

量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。

量化投资与传统投资的区别

传统的投资方法主要有基本面分析法和技术分析法这两种，注重人为的分析和投资者的感觉，而量化投资主要依靠数学模型来寻找投资标的和投资策略。

量化投资是由计算机自动产生交易策略的一种投资方法，通过建立数学模型来实现交易理念，它具有完整的评价体系。

模型建立后，通过对历史数据进行回测检验，确定模型在各个行情阶段均能有效运行，实现盈利。

因此量化投资较传统投资更准确、更高效、更理性。

量化投资与传统投资对比如下图：

量化投资

传统投资

代表人物

詹姆斯·

西蒙斯

沃伦·

巴菲特

分析方法

依据科学模型

依据人的经验与判断

信息来源

海量数据以及多层次多方面的因素（定量分析）

基本面及宏观经济（定性分析）

投资风格

投资周期偏向短期

投资周期偏向长期

投资标的

分散化

投资于某一只或少量股票

风险处理

在风险最小化前提下实现收益最大化

风险考虑不周全

2.行业发展状况

国外篇

国外量化投资的兴起和发展主要可以分为三个阶段：

第一阶段（1971——1977）

1971年，世界上第一只被动量化基金由巴克莱国际投资管理公司发行，1977年世界上第一只主动量化基金业是由巴克莱国际投资管理公司发行，发行规模达到70亿美元，算是美国量化投资的开端。

第二阶段（1977——1995）

从1977年到1995年，量化投资在海外经历一个缓慢的发展，这其中受到诸多因素的影响，随着信息技术和计算机技术方面取得巨大进步，量化投资才迎来了其高速发展的时代。

第三阶段（1995——至今）

从1995到现在，量化投资技术逐渐趋于成熟，同时被大家所接受。

在全部的投资中，量化投资大约占比30%，指数类投资全部采用定量技术，主动投资中，约有20%——30%采用定量技术。

数据显示2016年，量化科技在国外的理财产品管理规模已达到了3.2万亿美元，而通过计算机和数字模型进行下单和下达指令的比例达到了惊人56%。

量化投资基本实现了从最初的技术分析手段，逐渐发展演变为如今有金融理论支撑的金融设计工具，以计算机程序算法主导的高频交易。

国外量化投资的代表企业及人物：

量化投资的鼻祖——巴克莱国际投资管理公司（BGI）。

1971年，巴克莱国际投资管理公司发行了世界上第一只被动量化基金，1977年，巴克莱国际投资管理公司发行了世界上第一只主动量化基金，发行规模30亿美元。

巴克莱国际投资管理公司的投资管理规模从1977年的30亿美元逐渐发展到2010年上半年的2万5千亿美元，高居全球资产管理规模的榜首。

指数化投资的倡导者和实践者——先锋集团。

先锋集团于1974年由约翰·

鲍格尔（JohnBogle）创立是世界上第二大基金管理公司。

同时，先锋集团是世界上最大的不收费基金家族，现在在全世界管理着3700多亿美元的资产。

“赢在投研”——富达投资集团。

富达投资集团是全球最大的基金管理公司之一，拥有者许多世界级的明星基金经理，分支机构遍布全球23个国家和地区，全球雇员4万人。

“最赚钱的基金经理”——詹姆斯·

西蒙斯，文艺复兴科技公司创始人采用数学模型和计算机技术进行投资决策，他所管理的大奖章基金从1989年到2006年平均年收益率高达38.5%，净回报率超过股神巴菲特。

“定量分析之王”——大卫·

肖，1988年以2800万美元在纽约创立德劭集团，20年中，集团所管理的基金资产规模敏捷膨胀，年均回报率高达20%，其最巅峰时期的生意量可以占到整个纽约证券生意的5%。

国内篇

量化投资在国外已经有30多年的历史，但直到21世纪初，我国普通投资者仍对量化投资几乎一无所知。

量化投资起步较晚的主要原因为：

A股市场的发展历史较短，投资者队伍参差不齐，投资理念还不够成熟；

我国证券市场效率低下，量化投资效果不明显；

国内市场对冲工具单一，可量化的标的过少；

受到交易规则的限制，量化投资不能充分发挥作用，很难引起人们重视。

随着国内金融衍生产品市场的不断发展，定性分析越来越不能满足投资需求，与此同时资本市场制度不断完善，A股市场的股票数量不断增加，基金规模不断扩大，基本面研究成本提高，使量化投资的出现成为必然。

2010年4月股指期货的出台，标志着量化投资在国内市场的发展进入一个全新的阶段。

首先，各大机构都在积极组建量化投资的团队、研究量化投资的策略，很多量化基金产品层出不穷，尤其是在传统投资基金业绩不佳的情况下，很多利用量化投资策略的基金产品获得了相当不错的收益率。

其次，随着融资融券、股指期货、转融通等业务相继推出，券商资管量化投资十分火热。

国信、华泰、长江、国泰君安等各大券商都在发力量化投资产品研究，在我国百余家券商中，已有38家券商资管发行量化产品。

同时已有国泰安金融学院，北京大学汇丰商学院，上海交通大学安泰管理学院投入数百万开设了专业的量化投资金融实验室，并开办了量化投资高级研修班，为国内量化投资的市场发展提供了良好的学术和实战环境。

2015年，上证50ETF期权于2月9日正式推出，这对于对我国的量化投资有着极大的促进作用。

4月16日，上证50与中证500两只股指期货新品种的上市给量化投资带来更多的策略的运用，金融衍生品的不断丰富和发展，为量化投资提供更多的丰富对冲手段，也提供了更多的套利机会。

我国第一只量化基金成立已有12年历史，此后几年量化基金发展较为缓慢，至2011年末市场上仅有15只量化基金，而近两年量化基金发展较快，截至2016年市场共有123只量化基金相继设立（不含指数型、增强指数型和QDII基金）。

从规模来看，在2015年量化基金的规模翻了一番，2016年规模增速稍有下滑，截至2016年年底量化基金总规模超1000亿元，行业仍处于快速扩张期。

总的来说，量化投资在国内进行一个短暂的适应性过渡后，已经开始步入高速发展的初级阶段了。

3.量化投资市场分析

市场现状

目前从事量化投资主要有两种商业模式，一种是提供量化商业平台服务，可全方位为投资机构提供最专业的技术和产品支撑，当前市场上知名的量化平台提供商主要有文华财经、金之塔、交易开拓者（TB）、国泰安、龙软DTS、