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从私募火到公募的量化基金,赚钱的原因是这4个

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从私募火到公募的量化基金,赚钱的原因是这4个

 

大家都知道,今年量化基金的业绩跑赢了大盘,备受关注。

 

什么是量化交易呢?

所谓「量化交易」,其实就是在做交易决策的时候,用数学程式和自动交易算法来进行。

「传统」的交易员比较依赖经验与直觉,而量化交易员会基于历史数据,建立自己的数学模型,并去验证这个模型。现在有的基金公司,就依靠程序来构建量化的规则模型。甚至引入机器学习的算法,来自动调整背后的模型。这就是现在看到的一些量化基金。

举例子来说:

比如说,我想在菜市场做生意。于是我跑去菜市场观察了一段时间。

我发现每年11月之后,只要降温,隔天羊肉大概率也会涨,上涨几率高达70%。所以理论上只要11月之后一降温,我就可以提前进好羊肉,明天卖出。

而过往很多商贩的做法是,用经验来判断。他们不会去记录每一天的温度变化和羊肉价格。而一个「量化商贩」,则会用历史数据来验证假设,并且用算法来自动交易。

我写好程序了只要气温一降,电脑就会自动下单采购羊肉。

 

在股票交易上,量化交易也很类似。

举个例子:

通过对历史数据进行挖掘,某个量化研究员发现,某只股票如果满足「换手率大于10%、量比大于30%」的前提下,有80%的概率会上涨0.1%或以上,另外20%的情况会下跌0.1%或以上。

假设历史会重复,那么后续我们只要用这个策略,每10笔就会有8笔是赚钱的+两笔是亏

的。那么只要我们交易的次数足够多,长期来看就会—直稳定盈利。

算下来10笔能净赚6笔,每笔赚0.1%的话共有0.6%的盈利。

 

量化基金怎么赚钱的呢 ?

一是可以消除不理性因素。

如果交易员是靠着直觉和经验来交易,往往很容易受到情感因素的影响。整个过程中没有

夹杂人的偏好、恐惧等等,具有很强的客观性。

二是可以挖掘到一些反直觉的交易逻辑。

很多经济学/金融学理论都是基于「理性人」的假设,而实际的市场里会有很多人是非理性的,会犯下许多逻辑谬误。而通过程序,我们可以挖掘出这些反直觉的逻辑。

三是量化交易可以使用计算机程序快速运算、处理数据,在大样本的投资研究方面更具有优势,投资的宽度会很大,如果是人来看技术面、基本面,一天也看不了多少,大量的投资机会可能就因为没看见而错过了。也正是因为宽度很大,可以有效分散风险。

最后,基于A股市场而言,当前我国市场的量化投资,相较西方成熟资本市场还有较高的超额收益,投资者个人参与者较多、机构投资者策略不稳定等等,这些因素都会在一定程度上提高量化交易在A 股市场的超额收益。

 

量化交易有弊端吗?

前面我们也提到,很多量化策略都是有一定失败率的,每笔赚到的钱也不多,千几或者百分之几,所以只能靠大数法则,「薄利多赚」。

每10笔只赚0.6%,但我每天都交易10笔的话,一年下来就有150%的收益了。

所以一般来说,量化交易大多是高频交易为主。

也因为这样,高频交易的量化基金们对交易费用会特别敏感。

比如2月份港交所涨印花税,每笔的成本多了0.03%,每天10笔交易就是多了0.3%的成本,1年250个交易日就是75%的成本。

 

不过呢,市场上也有非高频的量化交易。非高频的量化,手续其实就相对要少很多,节约下来的手续费,就能够增厚我们的收益

 
 
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