什麼是算法交易？

關鍵要點

• 量化交易主要依託數據與模型，以尋找投資標的和制定投資策略。

• 量化交易的優勢主要體現在紀律性、系統性、及時性和多元化等方面。

• 量化交易的短板主要包括樣本誤差與樣本偏差、策略共振、誤歸因以及「黑箱」問題。

概念插圖

近年來，量化交易已成爲備受青睞的投資策略之一。那麼，什麼是量化交易呢？簡而言之，量化交易是指藉助計算機技術與特定的數學模型，挖掘投資機會並執行投資策略的過程。

傳統投資方法主要包括基本面分析和技術面分析，而量化交易則依託數據與模型來篩選投資標的並作出投資決策。

量化交易不依賴個人主觀感受來管理資產，而是基於恰當的投資理念與經驗構建量化模型。通過計算機處理海量信息，歸納市場運行規律，並制定可反覆複用、持續優化的投資策略，從而指導投資決策過程。

在應用層面，量化交易幾乎涵蓋了整個投資流程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、算法交易、資產配置以及風險管理等。

量化交易的優勢

與傳統投資方式相比，量化交易兼具優勢與劣勢，其優勢主要體現在以下幾個方面。

(1) 紀律

傳統投資在很大程度上受到貪婪與恐懼等人類情緒的影響。有時，要保持交易的紀律性並非易事。

量化交易以紀律爲基石。嚴格遵循量化交易模型所給出的投資指令，不會因投資者情緒的波動而隨意變更。

(2) 系統性

量化交易的系統性特徵主要包括多層次的量化模型、多角度的觀測以及海量數據處理。

多層模型主要包括大類資產配置模型、行業精選模型和個股精選模型。

多角度觀察主要包括對宏觀週期、市場結構、企業估值、增長與盈利質量、市場情緒等維度的分析。

海量數據處理意味着量化交易能夠藉助計算機獲得遠超人腦的數據與信息處理能力，從而捕捉更多潛在的投資機會。

(3) 及時性

量化交易能夠跟蹤市場變化，不斷髮掘帶來超額收益的新型統計模型，並尋找新的交易機會。量化交易持續關注估值窪地，通過全面而系統的掃描，挖掘由定價偏差與估值錯配所孕育的機遇。

(4) 多元化

量化交易分散化的本質在於以概率爲導向。這主要體現在兩個方面：一方面，量化交易從歷史數據中挖掘規律，所構建的策略往往在過往具有較高的盈利概率；另一方面，量化交易通過構建多元化的股票組合來獲取收益，而非僅依賴單一或少數幾隻個股。需要注意的是，分散化並不能確保盈利，也無法完全規避市場下行時的損失。

量化交易的弱點

在闡述了量化交易的優勢之後，以下列出了其若干劣勢。

(1) 抽樣誤差與抽樣偏差

許多量化交易策略高度依賴歷史數據。然而，歷史數據往往缺乏足夠的多樣性與長期積累，因此樣本量過少可能導致抽樣誤差，或因非隨機抽樣而產生偏差。基於此類數據得出的相關性規律，一旦超出樣本範圍便可能失效，從而喪失其參考價值。

(2) 戰略共鳴

許多量化策略與技術分析策略頗爲相似。一旦某種策略被證明有效，隨着使用人數的增加，其有效性便會逐漸減弱，這種現象被稱爲「策略共振」。

(3) 錯誤歸因

其原因可從廣泛採用的多因子量化策略所得到的數據結果中推斷得出。只要構建足夠多的因子，就很可能實現某一特定的已知結果。

然而，當基於這種多因子組合的量化策略應用於實際交易時，可能會因誤判因果關係而失效。由於因果順序被顛倒，難以準確區分偶然因素與決定性因素。

(4) 黑箱

各類量化策略，包括高頻交易、對沖或套利等，往往並無內在的因果關係。這些策略的有效性主要依賴於歷史數據的高度相關性。其邏輯在於：只要基於歷史數據測算出的勝率達到55%及以上，且樣本重複次數足夠多，那麼獲勝的概率便會不斷累積。

然而，僅憑相關性而缺乏對內在因果關係的洞察，投資者便無法預測那些歷史無法指引未來的情形。這就好比一隻火雞，每天都有主人來餵它，卻在最後一天被主人宰殺。