楊喻欽

[摘要]量化投資是基于模型分析的一種投資方法，投資過程帶有主動性特征，并將市場非有效和弱有效作為實踐的理論依據(jù)。Alpha策略屬于量化投資中的主要實行策略，市場收益比較穩(wěn)定，可以滿足投資者利用創(chuàng)新性的方式獲得風險調(diào)整后高效益的訴求。本文結合實際經(jīng)驗，論述了基于Alpha策略的量化投資方法和收益，以供相關實踐參考借鑒。

[關鍵詞]量化投資；Alpha策略；意義；方法

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2015.25.083

Alpha策略最初的理論基礎是套期保值，是由美國經(jīng)濟學家H.working提出的，隨后股指期貨的面市，量化研究便激發(fā)了人們濃厚的興趣。傳統(tǒng)的資產(chǎn)管理者理念的哲學基礎大部分為追求收益風險平衡，然而平均市場收益與超額收益又很難達到絕對的均衡，因此將超額收益也即Alpha分離出來，建立起基于Alpha策略的量化投資，有助于指導投資實踐。

1 Alpha策略在量化投資中的應用意義

量化投資指的是以現(xiàn)代計算機技術為依托，通過建立科學的數(shù)學模型，在充分掌握投資環(huán)境的基礎上踐行投資策略，達到預期的投資效果。采用量化投資方式的優(yōu)點包括其具有相當嚴格的紀律性、系統(tǒng)性，并且對投資分析更加準確與及時，同時還具有分散化的特點，這使得策略的實施過程更加的機動靈活。量化投資過程使用的具體策略通常有量化選股、量化擇時、統(tǒng)計套利、高頻交易等，每一種策略在應用過程各有千秋，而Alpha策略屬于量化選股的范疇。傳統(tǒng)的定性投資也是投資人基于一種投資理念或者投資策略來完成整個投資活動的，最終的目的是要獲得市場的占有率，并從中取得豐厚的利潤。從這個角度來衡量，量化投資與傳統(tǒng)投資的本質(zhì)并無多大差別。唯一不同的是量化投資對信息處理方式上和傳統(tǒng)定性投資有著很大的差異性，它是基于現(xiàn)代信息技術、統(tǒng)計學和現(xiàn)代金融工程理論的基礎上完成對各類數(shù)據(jù)信息的高效處理，在對信息處理的速度、廣度上是傳統(tǒng)定性投資無法比擬的。在對投資風險的控制方面也具有很大的優(yōu)勢，是國際投資界興起的新型投資理念和應用方法，也在日益成為機構投資者和個人投資者共同選用的有效投資方案。現(xiàn)階段量化投資的技術支撐和理論建設的基礎包括人工智能技術、數(shù)據(jù)挖掘、支持向量機、分形理論等，這些現(xiàn)代信息處理與數(shù)據(jù)統(tǒng)計方式為量化投資的可操作性提供了堅實的基礎。

Alpha策略在量化投資中的使用優(yōu)點主要是對投資指數(shù)所具有的價值分析與評定。它不是依賴于對大盤的走向變化或者不同股票組合策略趨勢的分析，對投資價值的科學分析與合理評估更能吸引投資者的目光。Alpha策略重視對沖系統(tǒng)風險所獲得的絕對收益，在股票投資市場上是一種中性的投資方式，具體的程序有選擇資產(chǎn)、對資產(chǎn)的優(yōu)化組合、建立具體組合方式、定期進行調(diào)整。為了促進該策略在投資市場中獲得良好的收益，就必須先要重視優(yōu)秀的選股策略，其次是重視期貨對沖平均市場收益的時候所產(chǎn)生的風險控制問題。對沖系統(tǒng)風險時，若是能夠及時地對投資組合與相關的股指期貨的平均市場收益指進行精準地判定和預測，那么將會對整個投資行為產(chǎn)生積極的影響。

2 基于Alpha策略的量化投資具體策略和實踐方法

通常情況下，Alpha策略所獲得的實際收益并不是一成不變的，這與該策略本身的特定有關，具體表現(xiàn)在周期性與時變性上。

Alpha策略的時變性主要是指當時間產(chǎn)生變化時，超額收益也會隨之而改變。需要清除的是Alpha反映的就是上市公司超越市場的預期收益，因此屬于公司資產(chǎn)未來估值預期的范疇，所以上市公司自身所處的發(fā)展階段和發(fā)展環(huán)境不同，那么就會給Alpha帶來影響。由于時變性的特點，這就給策略的具體估計模型的設立帶來了更多不可確定的因素，為此，參照對Alpha滿足不同動態(tài)假設的理論基礎，建立起一個可以獲得不同種類估算的模型，同時假定在同一個時間范圍內(nèi)，超額收益和市場平均收益都保持恒定不變，這就極大地簡化了計算的過程與步驟。也就是說在該段時間內(nèi)，市場上股票投資組合基本面不會有太大的變化與波動，這就與實際的投資狀況基本達成一致。對于投資策略的調(diào)整則要根據(jù)上市公司重大事項發(fā)生情況而定，那么估算的時間單位周期可以采用每日或者每周估算，對每一個季度的歷史數(shù)據(jù)進行調(diào)整也可以作為一種調(diào)整方式，反映公司季度行情。對于具體證券而言，采用季度或者每周的調(diào)整頻率則不是最為理想的，還要針對公司情況與市場行情綜合調(diào)整。

Alpha的周期性特點在交替出現(xiàn)的正負號上最為突出，導致這一情況產(chǎn)生的原因主要是行業(yè)的周期性特征與套利效應共同造成的。具體而言，首先不同類型的證券分別屬于不同的行業(yè)所有，當行業(yè)處于景氣周期循環(huán)狀態(tài)下會影響Alpha的符號與大小，同時景氣程度的深與淺也會對此產(chǎn)生影響。其次一個股票組合產(chǎn)生非常大的超額收益情況下，市場中的其他機構投資者或者個人投資者就會不斷地參與到該組合的投資中來，最后會導致Alpha逐漸接近于零。因此在建立不同策略的組合方面，要針對每一個季度的具體情況和波動率，進行綜合性地評價與分析，并及時地做出必要的調(diào)整，以便最大限度地獲得市場收益。

量化投資中的Alpha策略并不是一種單一類型的策略，不同的策略都在尋求獲得超額收益的市場機會和可能性?，F(xiàn)階段市場上采用的Alpha策略主要有多因子選股策略、動量策略或者反轉(zhuǎn)策略、波動性策略、行業(yè)輪動策略、行為偏差策略等，每一種策略在具體實施過程中都有其特征性，并且可以相互結合使用，發(fā)揮出綜合預測和評價的作用。

多因子選股策略是必要和常用的選股方式，最大的優(yōu)勢是可以將不同種類和模塊的信息進行高效化綜合分析與評價后，確定一個選股最佳方案，從而對投資行為進行指導。該種選股策略的模型在建立方面比較容易，是量化投資中的常用方式。同時多因子模型對反映市場動向方面而言具有一定的穩(wěn)定和可靠性，這是因為所選取的衡量因子中，總有一些可以把握住市場發(fā)展行情的特征，從而體現(xiàn)其本來就有的參考價值。所以在量化投資過程中，很多投資者都使用多因子模型對其投資行為進行評估，無論是機構投資者或者是個人投資者，都能夠從中受益。多因子選股策略模型的建立重點在于對因子的剔除和選擇上，并要合理判斷如何發(fā)揮每一個因子的作用，做出綜合性的評定。

動量策略的投資方式主要是根據(jù)價格動量、收益動量的預期與評定，對股票的投資進行相應的調(diào)整，尤其是針對本身具有價格動量的股票，或者分析師對股票的收益已經(jīng)給予一定評級的股票，動量策略的應用效果會比較理想。在股票的持有期限內(nèi)，某一只股票在或者股票投資的組合在上一段時間內(nèi)的表現(xiàn)均佳，那么則可以判斷在下一段時間內(nèi)也會具有同樣的理想表現(xiàn)，這就是動量效應的評價依據(jù)，從而對投資者的行為起到一定的影響作用。反轉(zhuǎn)策略和動量策略恰好相反，是指某一只股票或者股票投資組合在上一段時間內(nèi)表現(xiàn)很不理想，然而在下一個時期反而會有突出的表現(xiàn)，這也給投資者帶來了一線希望，并對影響到下一步的投資策略的制定。

波動性策略也是Alpha策略的一種方式，主要是利用對市場中的各股運動和發(fā)展狀態(tài)的細致觀察與理智分析后，列出一些具有相當大的波動性的股票，同時這些股票的收益相關性也比較低，對此加以動態(tài)化的調(diào)整和規(guī)劃，從而逐漸獲得超額收益的過程。在一些多因子選股策略中也有機構投資者或者個人投資者將股票具有的波動性作為考察與評價因子之一，波動性策略經(jīng)常和其他策略相結合來評價，這說明股票投資市場本身就具有一定的波動性，因此在投資過程中要慎重對待。

行業(yè)輪動策略和行為偏差策略的應用頻率不似前面幾種高，但也會和另外幾種策略相互結合使用。行業(yè)輪動策略主要是為了充分掌握市場行業(yè)輪動機制與特征，從而可以獲得高額的收益，對行業(yè)之間的投資也可以非常高效和準確地進行，對把握正確的時機有很大的優(yōu)勢。行為偏差策略目的是窺探到股票市場中存在的過度反應或者反應不足等現(xiàn)象，這些都屬于股票投資市場的偏差性行為，從而可以通過投資者對不同股票抱有的差異化評價來實現(xiàn)超額收益。

現(xiàn)階段，通常將多因子選股策略、動量策略和反轉(zhuǎn)策略以及波動性策略作為Alpha策略實施的主要選股策略，將這些策略結合起來建立綜合性的模型，更加便于機構投資者和個人投資者對股票市場的準確把握，采用更為優(yōu)越的投資策略來獲得預期收益。3結論

綜上所述，基于Alpha策略的量化投資能夠提高對投資風險的可控性，并在最大程度上獲得高額市場收益。通過對Alpha策略模型的綜合分析，其運用在超過兩千萬資金規(guī)模的機構投資者更能發(fā)揮價值，而針對普通投資者應該更加注重投資理念和總體投資環(huán)境的相適應性，尤其是對于非理性市場行為的投資，要注重在不同策略之間尋找出內(nèi)在聯(lián)系性，充分挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值，針對股票市場的波動率和變化規(guī)律，建立科學的綜合性的評估模型，最大限度地規(guī)避投資的風險，從而獲得更高的投資收益，實現(xiàn)投資者預期的效益。