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量化投资日记

 
 
 

日志

 
 

量化投资在中国市场的应用之二(揭开量化选股神秘面纱)  

2010-09-17 00:54:33|  分类: 量化投资论文集 |  标签: |举报 |字号 订阅

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在介绍量化投资框架之前,让我们先比较一下两种主流股票选择方法:基本选股选股和技术面选股即狭义的量化投资,这两种量化选股的方法奠定了量化投资的里程碑,在本文结束将提出建议的量化投资框架流程和步骤。

 

基本面选股:

狭义的基本面选股主要包括财务指标选股而非基于股票的价和量,最早将基本面选股成文的是目前风靡一时的巴菲特的老师本杰明·格雷厄姆,他在1934年与大卫.陶德合著的《有价证券分析》奠定了财物指标选股的根基,被华尔街誉为股市圣经。

 

正如埃尔顿和格鲁伯(1991)提及到:“从大多优秀的投资公司实际运作看,投资组合经理大部分时间花在选股,只有偶尔才做市场择机。至于选股,他们的任务在于挑选一些承担相同风险但业绩显著优于同行业的股票。通常,不管投资经理在选择一家公司使用自上而下或自下而上的方法都非常重视公司的财务记录”。

 

基本面选股就是这种基于财务指标而并非股票价格和数量的选股方法。正如有效市场理论之父尤金·法玛指出:“我们从来都不缺乏证据,大量的基金公司的短期回报是基于投资一些具有良好财务指标的公司。这些指标包括,帐面价值价格比,现金流量价格比,收入价格比,股利价格比,收入增长率,杠杆比,债务/股本比率,净资产回报率和市值规模等,这些变量(因素)都被广泛的应用于华尔街多因子筛选模型中”。

 

基本分析基于公司的业绩和盈利能力深入研究,它代表了股票价格的内在价值。侯赛因,马赫迪与穆罕默德(2007)指出“基本分析相信通过研究公司的历史业绩以及最新公开发布的市场信息,市场状况,相关产业情况和其他宏观因素是可以取得超额收益的。这种方法适用于对公司的估值模型(如回归和相关性分析)”。

 

基本分析的优点是它提供了系统的方法,在信息被股价充分反映前预测到它的改变。此外,它也是一个长期的稳定和增长投资方式。但它的缺点是,有价值的信息的确可以确保股票未来价格的变化情况,但在实际中,这种股价的运动可能会推迟,直到市场以同样的方式解释这些信息。

 

通常,当我们谈论的基本面选股标准除了财务指标巴菲特描述,还包括上市公司的研究。通常意义上,这种选股方法是基于弱有效市场假说。在弱有效市场,基金经理在公共信息的基础上无法获取的异常报酬,但“内幕信息”可以成为成功的关键。目前,尤其是在亚洲文化下,财务信息和宏观数据披露机制遭到挑战和质疑,从而基于人脉关系的上市公司真实情况“双重检查”和宏观政策意图的解析成为了行业配置和个股选择克敌制胜的法宝。中国A股市场目前就处于这种弱有效市场阶段,这也是基本面调研方式较为盛行的主要原因。

 

技术面选股:

第二个是选股方法是基于股票的价格和交易量的关系, MACD指标,KDJRSI,动量指标,筛选指标,趋势线分析,周期理论,成交量指标,波浪分析都属于这种方式。

 

侯赛因,马赫迪与穆罕默德(2007)指出“技术分析理论基础是趋势变化,投资者对外界刺激的态度的变化充分反映在了价格的变化趋势中,这种分析方法就是利用历史价格来预测未来价格”。前文提到弱有效市场假说就与技术分析矛盾,尽管它依然被市场大约90%交易商使用。拉蒙劳伦斯(1997)这样评论技术分析,“虽然它被广泛使用,技术分析是从古至今都是最令人诟病的,这种方法非常主观的,不同的人可以以不同的方式解释图表,结论可以大相径庭”。客观上,技术指标可以提供短期或长期的信息,帮助确定趋势或市场周期或表示股票的价格趋势。但今天的交易市场瞬息万变,其固有的时间延迟使之无法成为理想投资分析工具。

 

技术分析背后有三个心理学的基本假设。正如约翰墨菲(1994)在《期货市场技术分析》一书中指出,“市场活动反映了所有的信息;价格永远遵循一种趋势移动;历史会重演,但不是简单地重复自己”。在实际投资中,道氏理论,K线理论,技术指标都是技术分析的实际应用。

 

通常情况下,不像基本面分析方法,机构投资者往往不屑于技术选股,主要观点是:在有效的市场,如果价格能够充分反映价格和交易量,这种定量分析必然无效的。但是这种思想的最大问题在于忽略了技术分析理论基础的后两点,价格移动有趋势,历史也会复杂的重演。拨开云雾,技术分析的本质是基于人类心理学,不管是中国的股市,香港的股市,美国的股市,人类内心活动皆是相同的,追涨杀跌,自我纠正,心理周期循环(自卑到自大,自大到恐惧,周而复始,或则我们可以理解为索罗斯的反身理论),我们看看通常的一些理论,K线理论,均线理论,技术指标,趋势线反映的是追涨杀跌,反转理论反映的是自我纠正,而波浪理论反映的就是人类心理周期的循环。

 

事后看来,特别是指数和行业的轮换和泡沫在各国都有着惊人的相似性,个股除外。技术分析似乎永远可以较为合理的解释指数变动方向和幅度而并非是个股。因为在许多新兴市场,交易商可能操纵个别股票,但他们无法操纵整个市场指数的趋势。到目前为止,琦和曼德拉(1999)正确预测了SP 500指数超额收益率的上升或下降运动。 Kim和骏(1998)为新加坡股票指数改变方向进行预测。陈等人(2003)也尝试过试图对台湾证券交易所指数报酬率的方向和幅度进行预测并取得较好的实证结果。

 

在同一时间的价格和数量信息不完全对公众开放。大量价量指标如高频价量数据,资金流向,TopviewSuperview数据都并非完全公开,而且随着金融工程和计算机技术的推行,基于这些数据进行数据挖掘的结果更是掌握在少数机构特权人手中,他们可以使用这些“不公平的信息”击败市场,甚至操纵它来获得超额收益。我们也可以视为另一种他们的“内幕消息”。

 

过去10年,IT技术在金融领域应用落后性也在一定程度上影响了技术分析的应用,尤其是当他们需要更多的高频数据和大量计算机程序开发时。通常即便优秀的投资经理有意愿写下自己的投资理念,但在缺乏系统化的量化投资软件和较强的编程能力的前提下,很难转化成计算机语言实现。

 

在强大的金融计算机技术支持下,量化投资的成功案例在各国屡见不鲜,阿舒尔,哈维,霍普金斯和郎(1999)为新兴市场墨西哥开发了一系列自下而上的量化投资整体框架和流程,从样本外数据实际表现看,实际取得了具有较高安全边际的骄人业绩。

 

很遗憾,到目前为止,因为“人类专业知识匮乏”,我们很难找到关于量化投资在实际金融投资市场应用的类似文献。有经验的投资组合经理和证券分析师通常很难总结量化投资的交易规则,其重要原因如下:

 

首先所有这些交易规则属于“诀窍”技能,这是和他们报酬直接挂钩。如果他们透露自己的专业知识,他们将有潜在可能失去他们的高额工资回报和社会声誉。

 

其次,正如我在技术分析的弱点中指出,由于大多数有经验的证券分析师都不是太精通计算机技术,通常很难用较为准确的计算机语言来阐明交易规则,从而给IT工程师正确编码造成极大难度。

 

最后,即使你能找到一些基于具体指标的交易规则,其随时间,交易市场和趋势阶段不同,稳定性和有效性都被极大的挑战。正如谭扬嘉(19919月)指出:“真实的交易规则不愿意被披露以及无法将其用准确的计算机语言表达造成量化投资系统开发实际障碍”。

 

总结下来,基本面分析学派假设投资者为90%为理想逻辑投资人,会基于详细考察之后进行投资,但技术分析假设投资者有90%是心理反应投资者,会基于市场环境的变化改变有明确的心理反应,并且这些反应终将体现在市场价格上。

 

 

太平资产投资管理部 李琦

20109月17日

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