文 | 冠希 编辑 | 智多
字数 | 约4000 需时 | 10分钟
“一卖就涨，一买就跌...”
“冲高打板，第二天直接低开被套；一气之下割肉走人，第三天继续涨停...”
“躺在自选里等着回落杀入的票翻倍了，信心满满冲进去的票结果跌了一年...”
不管你是不是，反正我以前经常这样；后来总结，投资总归不能太相信自己的感觉，还是客观的数据比较靠谱。于是乎，我选择了量化这条路...
01什么是量化投资？
02几种常见的量化策略
03普通人也可以玩量化
什么是量化投资？
量化投资 ≠ 高频交易
量化本质上，就是一种投资的工具，并不能保证任何收益；相反的，如果模型失效或者逻辑发生错误，甚至会造成不小的亏损。据统计，近五年A股市场中的量化私募产品，获得正收益的概率（蓝色线）从40%-80%不等，与当年的股市大行情密切相关。同时，量化产品的平均收益（橙色线）也起伏很大，2018年熊市时候甚至是为负；换句话说，2018年，市场上超一半的量化产品亏钱了，算上另一半赚钱的一起来平均，还是亏的。
数据来源：万得
量化投资 ≠ 遥不可及
量化投资并不神秘，在许多发达国家成熟的市场中，量化交易、高频交易都非常普遍。最常见的指数基金，本质上也是最基础的量化策略。比如标普500指数ETF（SPY），简单地说，就是将美国市值最大的500家公司按市值分配权重，构成一个股票组合，并在每个季度都根据最新的市值进行调仓再平衡。
相似的，沪深300、纳斯达克100等等指数基金，都可以看成一个简单的量化策略模型。所以，量化投资既不会虚无缥缈，也不会高不可攀。反而，量化就在我们日常的身边。
量化投资 = ？？？
所以，究竟什么是量化投资呢？简单来讲，量化投资就是运用计算机技术，将合理的金融逻辑定量处理，并代入到过去进行回测检验，得出系统有效的投资操作策略并执行的投资。
近期热映的国产电视剧《开端》有一个非常吸引人的“设定”，即主角可以一次又一次的进入循环，缕清各种线索，尝试各种方法，达到阻止凶手、拯救一车人的目的。量化策略研发的过程也是类似的，即将各种不确定是否有效的金融逻辑量化后，代入到历史中去回测检验试错。在回测（循环）中有效的因子（方法），便更有可能在接下来投资（下一次循环）中取得好的效果。
CTA趋势交易：强者恒强
配对交易
指数增强&alpha策略
Beta：大盘基准的收益，比如：沪深300、标普500等。
Alpha：你的组合相对于大盘基准的超额收益
指数增强策略的核心逻辑是在大盘指数的基础上，做择时和选股的增强，试图beta和alpha都赚。举个栗子，如果，我认为未来超大盘股的表现更好。于是我在沪深300成分股的基础上，特意放大了超大盘股的权重。它的主要特征是牛市中多赚点，熊市中少亏点（前提是要判断的对）。
Alpha策略的核心逻辑是买股票组合，卖大盘对冲，赚且只赚超额收益alpha。举个栗子，如果，我认为未来超大盘股的表现会更好，于是买入超大盘，卖出沪深300。而它的主要特征是无论牛市熊市，只要我比基准好，就能赚钱；就算股灾跌成狗了，我只要跌的更少，就能赚钱。
量化基本面选股：目前使用最广泛的一种量化策略
量化基本面投资的核心逻辑是通过量化的手段，把包含基本面在内的各种数据进行按自己的逻辑整合处理，选出符合某些特征的股票，构成自己的投资组合。这些特征就是所谓的因子，如下：
价值因子：在股票池中，选出PE（PB）最低的前10%，等权重构成投资组合。
动量因子：在股票池中，选出上个月上涨的所有股票，等权重构成投资组合。
质量因子：在股票池中，选出所有ROE大于20的股票，等权重构成投资组合。
因子投资的投资逻辑构建非常重要，一定一定要有合理性。为什么这样选，底层逻辑要有理有据。在这里举一个反面的例子，若选出所有股票名字里面，包含有lgx三个字母的，构成投资组合。虽然我没意见，但这样的组合确实没啥意义，并不会有更大的概率取得好表现。
温馨提示：以上举例仅阐述策略的核心逻辑，不代表可以直接投资使用！！
他山之石，拿来吧你
第一步：打开这个免费的神奇小网站：ETF.COM，在里面搜索“value”，就可以轻松查找到美股市场中，几乎所有与价值相关的ETF。他们所使用的的模型肯定有所不同，但是大方向都是一致的。
第二步：根据名字和描述，选择一个适合自己的ETF。需要注意的是，并不是名字中带有“value”的，就一定是量化投资策略。具体需要在详细介绍页，仔细查看。下图以VTV为例，看它的构成方式和投资逻辑。
第三步：在ETF的详情页面中，查看value的偏好程度(参考下图中黄色部分)，OVERWEIGHT越多，就说明该ETF目前的value属性越强，也就更符合价值投资者的需要。比如下图是VTV的风格暴露，它的yield暴露很大，甚至都超过了value，所以在一定程度上就不是价值投资者最佳的选择了。
自己动手做个小策略
如果你有一套自己的投资逻辑，又希望用计算机来实现它，也可以自己动手，来构建一套适合自己的量化投资模型。这里我们就用之前描述的“CTA趋势交易”策略来举一个简单例子，来对标普500指数进行择时。策略逻辑非常清晰简单，用excel就可以轻松实现，具体如下：
提取了1927年至2021年，近一百年来标普500指数的月收益数据；
每个月末对比此时标普500的价格P和过去12个月的移动品平均价格MA；
每个月调仓一次，暂不考虑交易费用与成本冲击。
注意：若P>MA，上穿均线，此时认为涨势良好，下个月全仓投进标普500；若P<MA，下穿均线，此时认为风险较大，下个月全仓进无风险资产，获取无风险收益(RF)。
从这个净值曲线中不难看出，虽然两者最后的收益率不相上下，但是均线择时策略（红色线）的波动和回撤明显的要好得多！无论是上世纪20年代的经济大萧条、70年代的海湾石油危机，还是00年的互联网泡沫、08年的次贷危机...只需要自己动手，做一个简单的均线模型，就能安稳的抱着股票睡大觉了。
这个策略构建全过程的excel,有兴趣的朋友可以发送：“小策略”到公众号获取。
文章内容不可视为投资意见。资本市场有风险，入市投资需谨慎。
