怎样建立量化投资模型?

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       近几年，随着国内量化投资业的逐步兴起，由于其大量运用数学公式和计算机程序，不少人认为量化投资是神秘且高深莫测的事物，并不是普通投资者能玩得转的。其实，量化投资无非就是“宽客”(Quant的音译，是指利用复杂的数学公式和超级计算机在稍纵即逝的资本市场赚钱的人)利用金融学知识、数学和计算机程序，将自己的投资思想转换成策略模型，对模型的收益率和稳定性进行历史回测后，进入证券市场实战，获取高额、稳定回报的过程。从本质上来说，量化投资是“宽客”借用计算机工具，将自己的投资智慧付诸实践而已。

　　普通投资者的投资决策靠的是感觉和经验，“宽客”靠的是经过历史数据检验的计算机程序(投资策略)。当然，简单地将想法或投资思想变成计算机程序还不能算得上是量化投资，只能说是量化投资模型的思想起源。一个完整的量化投资模型至少应该包括以下几个模型：策略模型、风险模型、交易成本模型、投资组合构建模型和执行模型等。

　　接下来，我们一起导演这场精彩好戏

首先登场的是“开锣戏”——处于核心地位的策略模型。

　　策略模型是“宽客”投资思想的集大成者，它决定着投资模型的直接盈利能力。策略模型的思想一般来源于经济理论或者市场数据，因此，也被称为理论驱动型模型和数据驱动型模型。理论驱动型模型是指人们利用已经掌握的经济理论、金融知识，对市场未来走势进行预测，又可细分为基于价格数据的交易策略(动量策略、均值回归策略等)和基于基本面数据的交易策略(价值型、成长型和品质型);数据驱动型模型则执行的是从数据到数据的投资策略，它试图从纷繁复杂、变幻万千的市场数据中找出市场未来走势的蛛丝马迹。

　　此外，策略模型在实施过程中还要考虑到选股范围、选股标准、交易信号、止盈止损、投资期限等因素。

　　接着登场的是“早轴戏”——风险模型。

　　顾名思义，风险模型就是指控制量化模型的投资风险，确保收益稳定、可靠，提高量化模型的盈利质量。风险模型可以细分为内部风险(市场风险、数据缺失或错误、个股风险等)和外部风险(技术风险、物理风险和网络风险等)。

　　可以看出，风险模型的主要作用是，在上述种种风险发生时，“宽客”能够进行人工干预或者启动计算机程序，并及时、果断采取止损措施，尽可能减少投资损失。

　　接下来登场的是“中轴戏”——交易成本模型。

　　从前文可知，策略模型是为了提高盈利能力，风险模型是为了止损，而交易成本模型则是为了精确计算并控制投资成本，以实现盈利最大化。一般来说，交易成本主要包括市场冲击成本、佣金与费用和滑点等。交易成本的计算方法主要有：常值型交易成本、现行交易成本和分段型交易成本三种。

　　在瞬息万变的市场环境中，由于随机冲击因素的存在，每次交易成本都不一样，常值型和线性交易成本的缺陷非常明显，而分段型交易成本在实际操作过程中又略显复杂，因此，精确计算交易成本绝对是一项难度非常大的技术活。金融宽客交流群801860357

　　压轴好戏——投资组合构建模型。

　　是上述几种量化模型的有机结合，结合方式因人、因时而变，主要目的还是通过对子模型科学分配权重，以获取收益最大化。投资组合构建模型主要分为基于规则的投资组合构建模型(相等头寸加权、相等风险加权、信号驱动加权)和基于优化的投资组合构建模型。我们重点来探讨下信号驱动加权，它是根据信号强度来加权，投资组合中的个股策略模型设定的条件越近，“宽客”就赋予其更大的权重，这也是决定合理头寸规模的有效途径。

　　至此，大轴戏 ——执行模型“粉墨登场”。

　　毋庸置疑，执行模型也是整个量化模型中的关键，发挥着举足轻重的作用，执行模型设计得优劣直接决定着量化投资模型的最终成败。

　　执行模型中的订单模型是执行模型的核心组件，主要作用是以尽可能低的价格，完成订单的最终交易。订单算法需要考虑以下几点：订单大小、订单类型，是主动型订单还是被动型订单?市场环境瞬息万变，“宽客”资金持有大小不一，因此，订单模型的最终实施还要视市场环境和“宽客”的资金供给能力而定。

　　看完以上三场大戏，我们也就轻松愉悦地完成了量化投资模型系统框架的整体构建。整体回顾、细细品味后，我们发现，整场大戏——一套完整的具备高质量盈利能力的量化投资模型是“宽客”投资思想的智慧结晶，每场好戏——各子策略模型都发挥着不可或缺的作用，如何精心设计、科学配置、有机结合上述各子模型，更是对“宽客”智慧和统筹能力的多重考验。

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关键词：量化投资模型 交易成本模型 计算机程序 交易成本 量化投资