量化投资灵魂18问
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背景
近期对于量化争议颇多，无论市场涨跌量化都会被拉出来分析一番，量化是否对影响到了市场的变化？大众理解的量化和实际的量化是否一致？刚好看到幻方的量化18问，分享出来与大家共赏。以下转至幻方量化公众号：
量化投资只是一个统称，实际上有千千万万种，各不相同。由于每个参与者的观察样本都有局限性，很容易盲人摸象，以偏概全(本文也不例外)。但本文还是试图对A股量化投资的一些基本的问题作出解释。
什么是量化投资
量化投资是指用数学/统计/人工智能等方法取代人工决策，在二级市场进行投资。一般情况下，市场研究、基本面分析、选股、择时、下单等都可以由计算机自动完成。
量化投资的原理是什么
主流的量化投资用“因子”来识别股票和市场的特征，在因子的帮助下评估价格，买入价格偏低的，卖出价格偏高的。A股最重要的因子是反转因子，通俗地说，就是涨多了的股票可能要跌，跌多了的股票可能要涨。除此以外，其它重要的因子还有：
- 价值因子：市盈率、市净率、现金流等财务指标（估值低的票容易涨）
- 成长因子：过去三年期间的净利润和营收的复合增长率（高增长的票容易涨）
- 动量因子：过去时间T内的加权平均涨幅（趋势是否确立）
- 波动率因子：如果股票的波动率偏低，它后续往往会涨（市场风险偏好）
- 流动性因子：如果股票的换手率偏低，它后续往往会涨（缩量筑底）
- 情绪因子：如果统计分析显示，市场参与者普遍偏乐观，一般会涨
- 资金流因子：如果大盘、板块、个股持续有资金流入，往往会涨
- 板块因子：如果一个板的热点股票涨了，往往整个板块的股票都会涨
- 盘口因子：在十档盘口上，如果买挂单比卖挂单强势，短期往往会涨
和主观投资有什么区别
确实，量化和传统主观投资，基本原理上并没有区别。量化并没有创造出新的投资逻辑，也不改变市场的运行和结构，但它用新的科学技术、对实现方法和工具进行了创新。量化有新的表达形式，但大多数原理都可以从1948年出版的《股市趋势技术分析》、格雷厄姆的《证券分析》里找到原始的答案。
投机如山岳一样古老,华尔街没有新鲜事--杰西利弗莫尔
既然投资原理相同，为什么计算机会更好？
计算机的分析能力往往比人类更强，同时情绪更稳定，研究更客观，执行也更可靠。
量化投资是不是日内交易？
日内交易目前在A股量化里的资金占比很低。日内交易这个词来源于人工日内交易员团队，往往要求日内平仓，有着悠久的历史。但最近两三年，日内的交易机会大幅萎缩（市场有效性增强），交易员逐步退出了历史舞台。 目前A股量化，大部分资金是短中长周期结合在一起的。量化整体来看，大约是每1～3星期换一遍持仓（对应双边年换手35～105倍）；但如果排除提供短期流动性的部分（资金占比不高，但交易量占比高），大部分资金的换手率其实是比较低的。量化的交易频率，在短周期上大致和普通短线交易者差不多，在中长周期上大致和主观投资机构差不多。
谁下单快谁赚钱？
A股量化有很小一部分资金对下单速度十分敏感（传说中的“高频”），但在近万亿的管理规模里，大多数资金对下单速度的要求并不高。头部量化公司在多个券商开户交易，不同券商的速度差异很大，通道差的券商比通道好的券商，下单速度慢几百毫秒，但对产品业绩没有什么影响。有些机构在香港通过沪深港通或QFII下单，速度也很慢，但对业绩也没有大的影响。
量化追涨杀跌加大了市场的波动？
到目前为止，并没有权威研究表明量化投资必然加剧市场波动，这是一个很好的研究课题。实际上目前A股的市场有效性已经比较高，短线追涨杀跌很难赚钱。据我们的观察，量化作为一个整体，大部分情况下是抑制了市场波动，少部分情况会加大市场波动。量化参与者的专业程度普遍比较高，专业参与者更倾向于逢低买入、逢高卖出，而不是追涨杀跌。同时在内外部情况发生改变的时候，专业参与者能更快速地推动市场到达新的平衡位置，减少多余的震荡，增加定价的效率。量化策略整体是收敛和理性的，对波动起到了阻尼的作用。 另一个角度，量化投资在国外发展的时间很长、规模很大，但多年以来并未被诟病存在恶意追涨杀跌，也没有明显加大市场波动。以标普为例，美国股票量化交易的份额从11年到18年一直上涨，但波动率直到疫情前并没有明显上涨的趋势。
量化为市场提供流动性？
量化等各种市场参与者，出于自利的目的而交易，同时也为市场提供了流动性。举一个简单的例子：假如您有10万手某股票，着急想卖掉。大量的卖单必定要对市场产生冲击，如果市场仅存在超长期投资者，可能折价5%也没有足够的人接手。但是，如果存在多家相互竞争的量化机构和其它参与者，价格可能只压低1%就全部成交了。量化机构扮演的角色，是一种“没有权利、也没有义务”的准做市商，它一般不在盘口上维持报价，但它能及时纠正价格的偏差。接手大笔的股票后，一般要花很多天才能平掉，因此准做市商有资金成本，同时还承担了风险。在市场充分竞争的情况下，您需要支付的费用大致是 “印花税 + 资金成本 + 风险溢价”。
量化能改善市场定价的准确性吗？
量化的发展，增加了市场参与者的多样性，同时提高了参与者的专业程度，对定价的准确性起到正面的作用。有一种误解是，量化只是跟随其它的主观投资者，而没有真正的自己的观点。这种理解是片面的，如果没有自己的观点，一般是不能获取超出市场平均水平的收益的。
量化的风控怎么控制？
量化的风控在技术上是比较容易实现的。通俗地说，就是对各种的极端情况进行限定，包括限定每只股票最大下单速率、限定单个板块最大持仓等。是不是操纵市场，取决于人，不取决于量化与否。另一方面，交易所也对各种异常交易行为进行监控，和传统游资相比，量化机构一般比较少触发交易所的异常交易警告。
量化是不是黑盒子，AI会做出不可预测的行为吗？
到目前为止大部分量化投资都是白盒（包括人工智能）。人类通过海量历史数据，告诉人工智能“什么情况下应该做什么”。对于历史上从未发生的情况，人工智能会通过逻辑泛化找到接近的例子和应对方法，一般并不会“傻掉”。量化投资的大部分行为和结果，都是设计者可以理解的，它本身就是人的意图，反映的是人的意志。
量化到底赚的是什么钱？
量化的盈利来源是非常多样化的，它和市场上的其它活跃参与者，并无太大区别。大概凡是主观投资有的，量化也都有；主观投资赚什么钱，量化也赚什么钱。如果刨根问底，盈利大致可以归因成几个部分： 源于企业自身的价值和成长。从结果来看，量化整体持仓的基本面质量是不低的（否则就要在长期上亏钱），而且量化一般都是满仓操作，熊市不减仓，换仓的时候往往也是在基本面好的股票里换。直观地理解，2020年有段时间茅台一直涨，那段时间里量化整体是超配了茅台的；2021年有段时间宁德时代一直涨，那段时间里量化也超配了宁德时代。这部分盈利，可能占到量化总盈利的1/3。随着管理规模增长，这部分盈利的占比还会增大，也就是更多收益是来自holding(持有)而不是trading(交易)。 源于股票价格的非理性波动。A股在各种周期上，存在较明显的价格来回波动、均值回归的特点。量化对波动进行逆向交易，既平抑了波动，同时也赚了波动的钱。这部分可能占总盈利的1/4。 源于为市场提供更准确的定价。在市场外部环境和内部共识发生改变的时候，股票价格往往会同步发生变动，并最终在新的位置上形成买卖双方的平衡。量化在这个过程中提供定价、推动价格更快到达平衡位置、减少过程中的震荡。正确的定价往往会得到市场的奖励，这部分盈利可能占1/4。 作为准做市商提供流动性的盈利。提供流动性的同时，承担了风险，也赚取了风险的溢价。这部分的交易量占比很大，但盈利一般，大概占总盈利的1/6。在公开透明、充分竞争的情况下，做市商倾向于薄利多销，很难有获得暴利的机会。
量化投资能保证稳赚不赔吗?
不能。任何投资都有风险，量化也不例外。
量化的交易量在市场上占比多少？
根据各方的估计，一般认为量化交易量占全市场10～20%左右。
量化的交易占比会越来越大吗？
量化交易量占比可能在长期是稳定的，占比不会无限制增大。由于量化的交易量主要来自于提供流动性、对波段逆向操作、纠正错误定价，这些交易量基本上和全市场整体交易量是挂钩的。因此全市场交易量下降的话，量化的交易量应该也会随着下降，而占比区间维持不变。
量化赚了其它主观机构的钱吗？
应该说量化赚了一部分原来主观机构赚的钱。对于长期持股的基金经理来说，量化几乎没有影响；但对于侧重交易型机会的基金经理来说，影响比较大。一方面是市场的有效性增加，利润丰厚的交易机会变少了，交易的容错阈值变得很低；另一方面量化机构和部分基金经理形成竞争，摊薄了收益。整体来说，主观机构的感受是赚钱比以前难了。其实量化机构也一样，也是比以前难了很多。 这可能恰恰是市场进步的表现。
量化会让散户更加难赚钱吗？
根据交易所的统计，普通散户可能就没有“容易赚钱”过。市场定价效率提高，波动变小，在一定程度上反而是保护了普通散户，散户被狠狠“收割”的概率变小，证券市场对普通散户变得更加友好。总的来说，量化投资对散户的影响可能是良性的。
看了很多资料，还是没搞懂量化投资
量化比较复杂，非专业人士，往往难以理解其运行机制。打个比方，我看了很多爱因斯坦的资料，也没搞懂相对论。 因此投资人需要更加谨慎，清楚了解相关产品的特性和风险