量化投资在A股市场发展研究
一、量化投资在外国市场的发展及其特征
量化投资在欧美的应用已超过30年，最为传奇的是华尔街的对冲基金经理詹姆斯?西蒙斯创立的复兴科技公司旗下的大奖章基金。从1989年起，复兴科技公司的大奖章基金的年回报率平均高达35%，大奖章基金被誉为最成功的对冲基金。截止到1999年12月底的11年，大奖章基金累计的回报是2478.6%，是原资产的25倍。另一个为人们熟知的是美国长期资本管理公司。该公司成立于1994年2月，是一家主要从事定息债务工具套利活动的对冲基金。1994年到1997年，长期资本管理公司的投资回报率分别为28.5%、42.8%、40.8%、17.1%。无疑，量化投资在美国市场的运用是成功的。时至今日，量化投资已经成为美国市场中一种重要的投资方法。到2009年，量化投资比重已经上升到30%以上，主动投资产品中有20%～30%使用了定量的技术（丁鹏，2012）。
量化投资最典型的特征就是通过建立数学量化模型进行交易，它是建立在大量历史数据的基础上、建立反应某种特定规律的数学模型、在此基础上进行程序化交易。具体而言，就是从那些瞬息万变的市场变化中去寻找能够获得微小利润的计算机化交易，关键在于捕捉到人们无法利用的短暂价差来实现套利。模型可以看作医院里面的各种先进的医学诊断仪器，医生通过这些先进诊断仪器对病人进行扫描化验，获取反映病人的身体状况的指标数据，然后通过获取的数据去判断病人所患的疾病，从而对症下药。类似地，量化投资就是在市场中不断去寻找套利机会，其实就像是在发现市场的不易察觉的“疾病”，依托于模型的扫描和检测，获得市场的各项关键指标数据，从而找出套利机会，然后做出投资决策。量化投资需要精湛的计算机编程技术，其主要形式是程序化交易。程序化交易绝大多数都是高频数据交易，其特点是：计算机自动完成；交易量巨大；持仓时间很短，当日频繁交易；每笔收益率很低，但总体收益稳定。高频数据交易的核心是模型算法，负责策略及机会，速度是关键保障，因此大机构一般在交易所大楼旁租高速光缆建立交易室。目前，美国股市总体成交量约70%是高频交易，而涉及机构仅占2%。
具体到股票市场，目前，股票市场上有很多风格各异的分析流派，其中最为人们熟知的有两个分析流派。其一是技术分析，其二就是基本面分析。但是另外一种在国外已经非常的成熟的方法即量化投资方法却很少为人们所知。
二、量化投资在A股市场的发展
相对于量化投资交易量占据70%的发达金融市场，国内量化投资的发展才刚刚起步。在中国A股市场在整个投资市场所占据的规模又有绝对的优势，所以，量化投资在A股市场的发展前景就决定了量化投资在整个金融市场的发展前景。
目前，量化投资在A股市场的发展还有很多局限性。首先，我国A股市场的投资主体仍是噪声交易的的中小规模散户，导致资金规模不够集中，无法发挥资金的规模效应，不利于程序化规模交易的推广。其次，量化投资具有频繁交易，持仓时间较短的特点。由于A股市场还不是T+0的交易制度，这就决定了量化投资在A股市场还不备大规模运用的前提。最后，创新能力不足。即使是目前已经开发的几只量化投资基金，同质化现象也非常明显。核心策略仍然局限于技术指标和均线系统的搭配运用，缺乏多元化程序化交易策略库的支持。
在看到局限性的同时，我们也应该看到其广阔的发展前景：
第一，与欧美比较成熟的金融市场相比，我国证券市场的发展历史还很短，只有区区二十多年的时间，随着A股市场的进一步发展，比如规模进一步扩大，实行T+0的交易制度等，量化投资的发展前景就会愈发宽广。同时，量化投资是一种套利交易，这就决定了弱有效市场是其耐以生存的土壤。由于我国投资者队伍参差不齐、不够成熟，这就给通过发掘市场非有效性来获取阿尔法收益带来了更多机会；
第二，量化投资的技术和方法在国内还是新手事物，竞争者很少。相对于目前证券市场上传统的定性投资者太多，机会很少，竞争过于激烈而言，量化投资者较少，机会很多，这就给量化投资创造了良好的发展机遇。在这方面，只要引进成熟的量化投资人才，增强开发差异化模型的创新性，避免模型过于单一，就会为量化投资的发展带来新的曙光。
第三，一旦量化投资在A股市场逐渐得到认可，及所表现出的相对于传统投资方法的优势，就会产生一种加速效应：中小规模投资者看到量化投资所带来的可观回报，但同时自己不具备量化投资的能力和条件，这就会促使中小投资者把钱交给优秀的量化投资团队，从而加速量化投资规模的扩大。
第四，融资融券和股指期货的推出使得A股市场可以做空，使得量化投资策略面临着又一重大机遇。在各种制度逐渐成熟的情况下，运用量化投资的方法，将成为中国市场未来投资策略的一个重要发展趋势。
量化投资也是一把双刃剑，在给投资者进行规避风险和套利的同时，也会在一定程度上带来风险，对股票具有助涨助跌的作用。通过对国外市场的发展和中国市场的发展进行对比研究，制定适合中国市场的相关的法律法规也势在必行。
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