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股票整体价格的波动是总回报,减掉系统性的回报,剩下的回报叫做主动回报。主动回报是没有市场影响的回报,如果是正的说明比市场跑得好,如果是负的说明比市场跑的差。主动回报的波动我们叫主动风险。

第二是风险管理。买入一些不同行业的股票,有的时候这个行业好一点,另外一个差一点,互相之间可以抵消掉一些风险,这样整个组合的风险就会相对降低一点。

如果数据表明确实便宜的股票未来回报更高,就说明你的合理性判断是对的。这是建立量化模型的基础,无论是处于宏观还是微观的角度,都要给出符合逻辑的理由。

关于IR(信息比率)

王政博士:美国普林斯顿大学物理学博士,拥有近20年的资产管理、金融信息平台研发和大数据研究经验。曾先后担任哈佛大学研究员、彭博资讯研究部经理、巴克莱全球投资公司(BGI, BlackRock的前身)高级研究员/基金经理、博时基金股票投资部总经理、ETF及量化投资总监等职。

以上我们做投资管理的四个重要方面。无论是主动还是量化都应该有这样的思想,要去看每一项是不是都是按照这个逻辑去做的。我也写两个公式在这里,就是刚才我讲的几个方面数学的表达。

第二个核心理念是由一位斯坦福的教授提出,他认为所有股票或资产的投资回报可以分成两个部分,一部分是系统性的,一部分是特殊性的。系统性的,比如一支银行股,在银行板块都涨的时候,它的收益主要是由系统性回报带来的。但同样都是银行,招商银行有可能跟工商银行涨的幅度不一样,这是特殊性。

第二个是广度的重要性。增加广度不仅可以分散风险,还可以提高策略的稳定性。

有一本书叫《积极组合管理》(Active Portfolio Management)提出投资由一门艺术逐渐发展成为科学,我们可以用很多系统化的理论来解释投资规律,这就是量化投资最核心的理念。

做量化并不容易,因为量化投资对平台的要求很高:第一做研究需要大量数据,第二,需要高性能的计算资源,同时还有专门的技术团队在背后支持。这些都限制了个人学习做量化的可能性。一般只有进入专门的公司学习和成长,才能逐渐变成一个专业的研究员和基金经理。这就是我们以前做量化投资必须得要经历的路径。

如果看主动风险基本上是5%的主动风险,假设目标的回报是在3%,上下游一个5%的波动。这就是潜在的回报区间。我们知道分布是2/3要落在这里边的,可能有2/3的概率是从2%到8%。

投资的目标就是能够最大化投资效用函数。如何实现?第一寻找高回报组合,第二项寻找风险最低的股票,这里简单的用的方差表示。

我们有些比较简单的方法来控制冲击成本,可以简单地把自己的交易量控制在当日交易量的10%以内,此时冲击成本就很小,这是一种经验性的比例,所以我们算模型的时候要看整个股票的交易量。

以下是通联数据CEO王政在8月18日优矿网量化投资培训上的发言全文,深入浅出地介绍了量化投资的知识和注意事项,对很多准备进入或刚刚进入量化圈的新手,甚至有一定量化投资经验的人来说,都是非常具有价值的。

最后介绍一下如何评估主动管理的好坏。这里有两个新的概念:主动风险Ω和主动回报α。对于每一个单位的主动风险(主动回报的标准差),我们希望得到尽可能高的主动回报,也就是我们希望得到最高的信息比率 。

以下为演讲摘录:

相反我们来看一下择时,我们要投沪深300,每个季度投沪深300的机会,你预测涨还是跌。假设你的成功率很高,10%能搞对了,你一年4次乘以0.1,IR就只有0.2。所以也不是很高,比刚才0.99还差很多。

刚才我仅仅讲了一下固定费用的影响,固定费用是很容易算出来的。另外还有冲击成本的影响,这比较难做预测,我们通常用一个交易费用模型来预测冲击成本,冲击成本模拟的时候比较复杂。什么叫冲击成本?原来市场上没有你的交易的时候价格是现在的状况,但是如果放了一百万进去买某只股票,正好卖方没有足够容量的时候,只能把价格抬高别人才愿意卖给你。这就是对市场价格的冲击,假如原来预计买入价格是一块钱,现在因为你买的量太大,将市场价格抬高了。

现在我们来讲一下一个典型的IR大概有多高。当你看到一个IR,如果说IR是等于100,你觉得这个人是吹牛还是真的可以实现出来?我们要有一个大概的概念,这是美国市场大概的情况,大部分情况下我们的IR在0.5—1之间就算不错了,有比例很高的,但是大部分情况下成熟市场是0.5—1。为什么?因为在成熟市场去找α的机会就比较低,因为成熟市场专业机构很多,大家都很专业的时候一旦有好的机会都很容易被套利掉。因为竞争比较激烈,机会就比较少。

下面我想讲一下我们怎么样能够来看待信息比率。为什么花很多时间讲信息比率?我们做投资的人都要去最大化股票。这个指标可以表述成两个部分,一个部分是信息系数,一个部分叫做广度。信息系数表示预测和实现回报的相关性,如果你每次预测都很准,说明你的信息系数很高,如果每次都不准,你的信息系数就可能是负的。你的技能越高,最后对信息比例的贡献就更好。

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