光大交易失誤導(dǎo)致市場波動(dòng)的事件引起了大家的廣泛關(guān)注。量化投資一時(shí)間成為眾矢之的，但量化投資當(dāng)真具備輕易撬動(dòng)市場的力量嗎?事實(shí)上，近些年，不論是在美國，日本，還是新興市場(比如臺灣)， 都出現(xiàn)過交易失誤，或者某種策略引發(fā)市場波動(dòng)的現(xiàn)象。人們或多或少把它們和量化投資聯(lián)系起來，這種說法是值得商榷的。

在上市公司數(shù)目眾多，海量信息充斥市場的時(shí)代，投資者需要一種能迅速有效地匯集各種數(shù)據(jù)，并進(jìn)行客觀分析的投資方法，量化投資是適應(yīng)了時(shí)代的需求而應(yīng)運(yùn)而生的。作為一種投資手段，量化投資本身是中性的，真正起作用的是模型背后的人，是“地球上最美麗的花朵”----人的思維。

量化投資本身就包含了很多流派。有以基本面為主，持倉時(shí)間在幾個(gè)月到一年左右的基本面量化;也有注重短期投資，持倉幾天到幾周，以識別各種形態(tài)，找出統(tǒng)計(jì)規(guī)律的統(tǒng)計(jì)套利;甚至日內(nèi)交易數(shù)次甚至幾毫秒交易一次，不持倉過夜的高頻交易。在投資的資產(chǎn)類別上，有僅投資權(quán)益類資產(chǎn)的，也有跨資產(chǎn)類別的。從業(yè)人員結(jié)構(gòu)上，基本面量化的以經(jīng)濟(jì)，金融，會計(jì)的背景為主，而統(tǒng)計(jì)套利的以數(shù)學(xué)，物理，信號處理，統(tǒng)計(jì)等背景為主。在模型所用的編程工具上， 簡單的比如Excel， 復(fù)雜的比如SAS， R， MATLAB， JAVA， C++，有的甚至為了追求計(jì)算速度， 直接將程序?qū)懺谛酒稀?/p>

當(dāng)股價(jià)出現(xiàn)異動(dòng)時(shí)，各種類型的量化投資者會有不同的反應(yīng)?；久媪炕耐顿Y者會忽略短期的波動(dòng)，除非這種波動(dòng)持續(xù)下去會導(dǎo)致基本面的變化;統(tǒng)計(jì)套利的投資者會面臨兩種選擇，如果相信趨勢會持續(xù)，就會跟上去做趨勢(trend following)，或者判斷為某種噪音或擾動(dòng)，很快會回到均衡(mean reverting)，就會做反向。這種決策取決于各自的量化模型。做趨勢的可能會放大波動(dòng)，而做反向的反而會抵消這種波動(dòng)。

具體到統(tǒng)計(jì)套利的使用上，主要以投資銀行的自營盤和對沖基金為主。雖然套利機(jī)會稍縱即逝，需要迅速的執(zhí)行，他們都有很嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)控制。比如，每個(gè)策略可以動(dòng)用的資金量，杠桿比例，止損程度，等等。這些指標(biāo)都是在實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)控，而不是僅僅為了滿足盤后結(jié)算的需要。

筆者以前工作過的BGI，一直致力于基本面量化投資，其風(fēng)險(xiǎn)控制是非常嚴(yán)格的。每筆交易，從研究員檢查模型，基金經(jīng)理產(chǎn)生交易清單，復(fù)核，審批到交易員的執(zhí)行，對交易進(jìn)程的跟蹤，交易成本的評估都有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牧鞒?，并建立在統(tǒng)一的內(nèi)部平臺上。所以，這樣的量化投資其核心是控制風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上追求收益，并不具備操縱市場的能量。

作為一個(gè)新鮮事物，量化投資在中國備受矚目，各方都給予了很高的期待。同樣的，作為一種投資方式，如果使用不當(dāng)，的確也會給我們帶來新的挑戰(zhàn)。我們應(yīng)該揚(yáng)長避短，不能將洗澡水和孩子一起潑出去。（景順長城量化及ETF投資總監(jiān) 黎海威）

（來源：中國網(wǎng) http://finance.china.com.cn/roll/20130819/1736967.shtml）