量化投資作為一種交易方式風(fēng)靡全球，尤其當(dāng)西蒙斯的大獎(jiǎng)?wù)禄鸨皇廊怂赖臅r(shí)候，量化投資也被越來(lái)越的人所知道，那究竟量化投資，交易策略量化又該注意什么呢？量化策略研究作為量化投資的一部分，指的是需要根據(jù)一種或多種確鑿的獲利理念，由某一特定顯式表示的模型，指導(dǎo)量化模型的使用者反復(fù)地以人工或機(jī)器執(zhí)行指令，參與單邊或多空交易，同時(shí)在策略的執(zhí)行過(guò)程中，需要實(shí)時(shí)監(jiān)控投資組合價(jià)值與目標(biāo)利潤(rùn)的偏離情況，調(diào)整相關(guān)參數(shù)，直到現(xiàn)有模型生命期限終了，再轉(zhuǎn)入到新的模型。 量化研究過(guò)程大體可以劃分為定價(jià)與投資品種的選取、模型實(shí)現(xiàn)、資產(chǎn)配置與組合優(yōu)化、訂單生成與交易執(zhí)行、績(jī)效評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)管理等部分。目前量化策略主要重點(diǎn)集中在基于新興起的行為金融學(xué)的策略及量化自動(dòng)交易與算法交易策略兩大部分。

基于行為金融學(xué)的策略，主要是根據(jù)歷史上沒(méi)有發(fā)生過(guò)相同的情況，但曾有相似事件對(duì)市場(chǎng)情緒造成了極大干擾，短時(shí)間內(nèi)影響著相應(yīng)資產(chǎn)價(jià)格的大幅波動(dòng)。量化自動(dòng)交易與算法交易策略則指的是根據(jù)相同品種的歷史交易數(shù)據(jù)及持倉(cāng)成本等一系列影響因素，測(cè)算多空開(kāi)平點(diǎn)位、止盈止損點(diǎn)位、模擬介入下的策略效果等因素。交易所制度安排、做市、期現(xiàn)套利、期貨配對(duì)、價(jià)差交易、套期保值、多空對(duì)沖(事件驅(qū)動(dòng)型)、相對(duì)價(jià)值型方案、純粹單邊交易(如波動(dòng)率)、場(chǎng)內(nèi)外期權(quán)買(mǎi)賣(mài)價(jià)差交易、展期交易等均屬與量化自動(dòng)交易與算法交易策略范疇。 量化研究還可以分為基于微觀及宏觀層面兩個(gè)方向。微觀層面，如從交易數(shù)據(jù)中尋找市場(chǎng)失靈機(jī)會(huì)。當(dāng)前微觀層面的量化研究主要從以下三個(gè)方面著手：數(shù)據(jù)庫(kù)管理、策略量化及模型構(gòu)建、實(shí)踐操作與效果跟蹤。

第一，數(shù)據(jù)庫(kù)管理。有效的數(shù)據(jù)庫(kù)管理涉及歷史數(shù)據(jù)的調(diào)用及本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)的維護(hù)，包含處理國(guó)內(nèi)股指期貨與商品期貨的分筆數(shù)據(jù)導(dǎo)出、保存到本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)、針對(duì)一定頻率抽取截面或橫面數(shù)據(jù)進(jìn)行深度加工處理、自動(dòng)化地定時(shí)更新添加整理數(shù)據(jù)工作，從而方便抽取各種時(shí)段、特定時(shí)刻、一定時(shí)間間隔的期貨、現(xiàn)貨、基差、價(jià)差等交易數(shù)據(jù)。 第二，策略量化及模型構(gòu)建。這是量化研究的重中之重，分為模型選擇及效果回測(cè)兩個(gè)層面。 選擇納入研究范圍的模型，不能只是就獲利理念論建模、比較模型，研究者還需要找出與整個(gè)策略實(shí)施過(guò)程關(guān)聯(lián)度大的其他方案。例如，設(shè)計(jì)配對(duì)交易方案，考慮了EG、Johansen協(xié)整方案后，研究者還可以選擇Beta系數(shù)方法或殘差標(biāo)準(zhǔn)差作為觸發(fā)水平方案等。進(jìn)行期權(quán)定價(jià)研究時(shí)，除期權(quán)定價(jià)公式外，各種參數(shù)計(jì)算模型(擬最大似然估計(jì)、模擬退火算法、最小二乘法)、計(jì)算速度與程序運(yùn)行效率改進(jìn)算法也是需要關(guān)注的重點(diǎn)。從策略構(gòu)建時(shí)就開(kāi)始關(guān)注整體涉及的模型，是開(kāi)發(fā)成功的模型中重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。 效果回測(cè)指檢驗(yàn)策略模型的穩(wěn)健性，選取匹配交易環(huán)境的方案。當(dāng)在研究回測(cè)過(guò)程的時(shí)候，需要針對(duì)歷史和模擬情景下的數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本內(nèi)外、連接實(shí)時(shí)行情進(jìn)行實(shí)際交易環(huán)境下的效果檢驗(yàn)。針對(duì)各種行情(單邊上漲、單邊下跌、先上漲后下跌、先下跌后上漲、振蕩、使用蒙特卡羅模擬技術(shù)計(jì)算的數(shù)據(jù))，多次調(diào)整測(cè)試時(shí)段，確定開(kāi)平倉(cāng)的觸發(fā)水平，觀察結(jié)果中異常偏離及整體效果等數(shù)據(jù)，并依托資產(chǎn)組合的價(jià)值達(dá)到一定水平執(zhí)行止盈止損、資金回撤操作等捕獲資產(chǎn)組合價(jià)值高位運(yùn)行的手段，篩選表現(xiàn)較佳的策略?？偠灾?，在了解將在整個(gè)運(yùn)行過(guò)程中要使用的模型方案后，留給效果回測(cè)環(huán)節(jié)解決的問(wèn)題主要如下：選擇什么樣的參數(shù)、得到什么樣形式的變量、整個(gè)過(guò)程如何銜接、如何篩選適當(dāng)方案。 第三，實(shí)踐操作與效果跟蹤。包括指令管理、買(mǎi)賣(mài)信號(hào)傳遞、效果評(píng)估等一些子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。 交易優(yōu)化的時(shí)候主要涉及參數(shù)調(diào)整及下單方式。在下單時(shí)，針對(duì)考慮買(mǎi)賣(mài)差價(jià)流動(dòng)性等市場(chǎng)信號(hào)，使用算法交易對(duì)大額訂單進(jìn)行分拆，尋找最佳路由和最有利的執(zhí)行價(jià)格，以降低在交易的時(shí)候給市場(chǎng)的造成的沖擊成本、提高執(zhí)行效率和訂單執(zhí)行的隱蔽性。下單執(zhí)行策略，像VWAP、TWAP使用較多。資金管理及模擬情景，主要是應(yīng)對(duì)高杠桿帶來(lái)的尾部風(fēng)險(xiǎn)事件，預(yù)先測(cè)算需要承擔(dān)的最大損失，并確保策略在自身的承受范圍內(nèi)。 至于其他方面包括交易指令的使用、成交執(zhí)行差額、交易前后交易成本比較、指令傳輸速度優(yōu)化、機(jī)會(huì)成本權(quán)衡等。例如，執(zhí)行買(mǎi)賣(mài)價(jià)差策略時(shí)，系統(tǒng)頻繁地發(fā)送指令，并根據(jù)實(shí)時(shí)更新的參數(shù)，進(jìn)行切換或取消指令的操作。 量化方案實(shí)施的時(shí)候，研究者還需要針對(duì)策略的設(shè)計(jì)特點(diǎn)，評(píng)估其存續(xù)的壽命，在策略方案累計(jì)收益處于高位(未達(dá)到頂峰)時(shí)，嚴(yán)格地將交易策略終止，設(shè)計(jì)系列策略路線圖并于舊策略終止前，將新策略運(yùn)用到實(shí)際環(huán)境中，從而保證新舊策略交替過(guò)程連貫有序。所以，隨著量化技術(shù)不斷更新，策略所處的環(huán)境也在不斷更變，持續(xù)更新策略細(xì)節(jié)及針對(duì)新的成果進(jìn)行創(chuàng)新性研發(fā)，提高量化研究的思考思路，重新審視已有策略的假設(shè)，不斷更新變革視點(diǎn)，堅(jiān)持漸進(jìn)性創(chuàng)新與根本性突破兩條腿走路，開(kāi)發(fā)尚未被市場(chǎng)發(fā)掘到的模型方案，增強(qiáng)量化工具的運(yùn)用能力，加大對(duì)匹配實(shí)際交易環(huán)境要求的量化策略及產(chǎn)品設(shè)計(jì)研究的投入，才應(yīng)該是量化策略研究的關(guān)鍵所在。

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