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了解量化投资和模型交易

欢迎发表评论 2012-7-10 09:55   编辑:admin
       量化投资和模型交易的投资产品必须符合三个标准:公开交易品种、流动性足够高、适合用数学模型来交易。而要符合第三个条件,该交易品种必须有充分的可以进行分析的历史价格、交易量等数据,从而找出最适合的交易模型来进行量化投资。西蒙斯认为,数学模型可以降低投资人的风险和所需承受的各种心理压力,因为模型没有感情,一旦选定就会自动执行,能够克服人性在市场面前暴露出来的弱点。
  科学研究生涯对西蒙斯的量化交易策略产生了影响。他提起了观察核子加速器试验给他带来的启发:“当2个高速运行的原子剧烈碰撞后,会迸射出数量巨大的粒子。我注视着电脑屏幕上粒子碰撞后形成的轨迹图,它们看似杂乱无章,实际上却存在着内在的规律,这让我自然联想到了证券市场,那些很小的交易,哪怕是只有100股的交易,都会对这个庞大的市场产生影响,而每天都会有成千上万这样的交易发生。”
  基于这样的观察,西蒙斯是通过捕捉市场大量异常瞬间机会来赚钱。“有效市场假说是基本正确的,也就是说,市场没有什么明显的套利机会。但是,我们关注的是那些很小的机会,它们可能转瞬即逝。这些机会出现之后我们会做出预测,然后进行相应的交易。交易之后,我们又会对新的市场情况进行跟踪和评判,预测也会相应调整,投资组合也会跟着变化。我们总是不停地买入、抛出。我们之所以赚钱,就是靠我们不停地交易。”
  但是,频繁短线操作可能产生流动性风险,即如果市场深度不够,大量交易会对价格产生影响,而这种价格变化意味着卖价降低、买价升高,交易成本增加。而大奖章基金能长期占据行业翘楚地位的原因之一就是西蒙斯对流动性风险的把握。比如,基金所投资的金融产品都有很好的流动性,基金的仓位很分散,包括全球各地的各种金融产品,每个交易的数量都很有限,并不断加强和完善电子交易的流程和系统。
  
  神秘的“黑箱”
  在对交易策略讳莫如深的量化投资界,西蒙斯麾下的对冲基金——文艺复兴科技公司可能是对冲基金界最神秘的一只“黑箱”,除了公司200多名员工之外,外界对西蒙斯的交易模型所知甚少。
  如果说西蒙斯是这只“黑箱”的心脏,那么员工就是流淌在“黑箱”中的血液,而他们共同的基因就是科学背景。文艺复兴科技公司将近二分之一的员工都是数学、物理学、统计学等领域顶尖的科学家,其中包括弗吉尼亚大学的物理学教授罗伯特·劳里。进入文艺复兴科技之后,虽然这些科学家研究的对象变成了各种资产价格,但是所用的研究工具没有什么不同。
  西蒙斯从不雇用商学院毕业生,也不雇用华尔街人士,他说:“我们不雇用数理逻辑不好的学生。”因为“好的数学家需要直觉,对很多事情的发展总是有很强的好奇心,这对于战胜市场非常重要”。他甚至雇用了一些语音学家,包括贝尔试验室的著名科学家彼得·韦恩伯格,并从IBM公司招募了部分熟悉语音识别系统的员工,他说:“交易员和语音识别的工作人员有相似之处,他们总是在猜测下一刻会发生什么。”
  文艺复兴科技公司的人员流动率很低,员工的工作压力不像华尔街金融机构那么大,每6个月,公司员工会根据业绩收到相应的现金红利,不少员工还拥有公司的股权。事实上,从1993年起,大奖章不再接受新的投资;从2002年起,西蒙斯开始把外界投资人的钱全部返还,到了2005年,大奖章基金就没有外界投资者了,因此,大奖章基金目前的受益人就是文艺复兴科技的员工。而从2002年底至2005年底,规模为50亿美元的大奖章基金共为投资者支付了60多亿美元的回报。
  值得一提的是,西蒙斯在2007、2008年的次贷危机中首次遇到了麻烦,他在2005年成立的文艺复兴法人股票基金(Renaissance Institutional Equities Fund)当年发生了两位数的损失,并遭投资者巨额赎回数十亿美元。作为有史以来最伟大的资金管理者之一,西蒙斯很少有这样的表现。但人们不用担心“模型先生”黔驴技穷,因为这一年大奖章基金仍取得80%的高回报。
  量化投资
  简单地说,就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。数量化投资的组合构建注重的是对宏观数据、市场行为、企业财务数据、交易数据进行分析,利用数据挖掘技术、统计技术、计算方法等处理数据,以得到最优的投资组合和投资机会。
  量化投资以先进的数学模型替代人为的主观判断,借助系统强大的信息处理能力具有更大的投资稳定性,极大地减少投资者情绪的波动影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。

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