《微观量化百问》第二期 量化投资的主要策略及特点

    量化投资主要包括高频、统计套利和基本面量化三大类策略。监管部门近期明确提出，要对高频交易实施差异化监管。值得注意的是，虽然大多都采用高频率下单，高频交易、算法交易和做市商交易，因交易目的不同仍有明显差异，通常后两者对市场具有积极意义。本期专栏围绕上述话题展开，共有4个问题。

    Q6：量化投资通常包括哪些策略类别？

    海外市场把量化投资策略通常分为三大类：高频策略、统计套利和基本面量化。

    高频策略，指在极短的预测周期（按海外惯例不超过5分钟）里赚取买卖价差获利；考虑到国内T+1和印花税的股票交易规则，真正优质的高频策略容量基本上无法大规模发行资管产品，也并非主流策略。

    目前国内主流量化私募多以统计套利为核心策略，主要运用价格和交易量数据，借助数学模型和算法进行预测和风险管理，通过预测个股中短期股价的相对走势来获取收益。国内公募量化多采用基本面量化策略，通过收集处理公开信息，挖掘数据背后的市场规律。由于基本面数据更新频率较低，基本面量化策略持仓周期短则数月、长则几年。

    Q7：国内最为主流的统计套利策略有何特点？

    统计套利，指主要运用价格和交易量数据，借助数学模型和算法进行预测和风险管理，通过预测个股中短期股价的相对走势来获取收益。

    这类模型通常在市场上寻找短期偏离合理价格较多的股票——做多低于合理价格的股票，卖出高于合理价格的股票——日积月累，以获得较为稳定的超额收益。这类模型的超额收益大部分来自对中短周期股票价格和交易量的研究分析，所以也常被称为“价量模型”。

    比如，市场中经常有投资者因各种需要计划调仓卖出某个股票，但如果短期卖出较多，则会对股价形成短期冲击，进而造成股价偏离。量化投资机构通过对市场交易数据及股票微观结构的分析，如果认为导致短期股价低于股票合理价格主要是受流动性冲击而非基本面变化，则会在一定的价格开始买入，从而使交易对手方能以更好的交易价格完成交易，为市场提供一定流动性的同时，也平滑了股价的大幅波动；而量化投资机构通过买入股票并持有直到股价回到均衡价格，在实现盈利的同时也提升了市场的定价效率。

    海外著名的量化对冲基金，比如文艺复兴、D.E.Shaw、TwoSigma、CitadelLLC等机构，主要采用统计套利策略，目前国内主流量化私募也多以统计套利为核心策略，预测周期从日内到几天不等，一般不超过10天。

    Q8：量化投资一般有哪些环节？

    一般而言，量化投资可粗略分为7个环节：收集数据、数据清洗、特征提取、模型开发、组合优化、回测模拟、交易执行。在收集数据这一环节，目前主流量化私募均不遗余力地加大投入，数据来源很难做到独有或特别的差异化，而后面的6个环节，则几乎千差万别，背后考验的恰是管理人对市场理解的程度。随着时间推移，既有策略越完善，开发新因子的难度就越大。

    Q9：高频交易、算法交易和做市商交易的相通之处及区别？

    高频交易、算法交易和做市商交易都会大量采用程序化交易工具，这些概念基于不同分类标准，彼此之间有一定交集。

    高频交易以获利为主要目的，在极短的预测周期里（按海外惯例不超过5分钟）赚取买卖订单的价差。需要特别提及的是，高频交易通常会采用程序化交易工具，但也有极个别情况仍采用手动下单。

    算法交易仅为单边交易，以成交为目的，是交易执行精细化发展的结果，是确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法（如将大单指令分割成众多小单指令），更高效平稳地执行其交易指令、实现最优交易结果，有利于平滑对市场的冲击、降低交易成本。

    做市商交易通过做市提供流动性，就像推动市场运转的润滑油，能促成交易、降低价差、达成更低的交易成本，从而帮助交易方实现其目标。在海外成熟市场，做市商还可获得交易所的返佣奖励。在程序化交易出现之前，还有手工做市。

    三者虽然都体现为高频率下单，但目的并不相同，交易所也会对应采取差异化监管措施。

    （CIS）