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量化投资现状与趋势
1. 大数据时代中的量化投资:优势与特点
从“小数据”到“大数据”
随着计算机和互联网的普及,人类已经从小数据时代正式迈入大数据时代:大数据出现在我们生活中的各个方面,它涉及很多学科或领域,例如金融经济、医疗卫生、基因组学、物理天文、政治、教育、工业、等等。
现在人们都知道大数据有用,那么,为什么有用呢?这就需要首先知道什么是“小数据”、什么是“大数据”。下面我通过举例来简要说明。
首先,何为“小数据”? 在上世纪90年代初——互联网普及之前,我从新华书店购买一套《十万个为什么》(第四版)。营业员在他的帐薄上能够记录的数据是:书名、购买数量、价格等。这些数据诚然有用,但是,用途有限,所以,我们这里不妨把它们称为“小数据”。然而,时至今日,我从当当网上购买一套《十万个为什么》(第六版),当当网的销售系统能够记录的数据,不仅有书名、购买数量和价格,还可以有很多,例如,因为我是通过我的帐号在线购买这本书的,那么,我的身份信息(如:性别、年龄、学历等)都变成了当当网销售系统记录的数据——而且这些记录都是由计算机瞬时完成的。可见,与先前的小数据相比,这些数据是多维的,这就使得它们也就变得更为有用。例如,因为我购买的《十万个为什么》(第六版)属于科普读物,当当网的系统就会自动推荐一些旁的科普读物给我,并同时结合我的博士学历,可能会同时推荐一些较为专业的书籍给我。这是因为,这个推荐系统本身就是基于系统掌握的所有数据,这些数据正属于大数据。可以想象,它们的用途远远超过“小数据”。当然,我这里举的例子仅仅是以网络销售作为一个特例介绍的,事实上,大数据的价值覆盖的范围远过于此——其常常超出人们的想象。例如,针对手机信号的集体异常(如集体震荡等),科学家可以立即推知某个地方正在发生着地震;当新电影刚刚入市,科学家可以针对微博上影迷的转发规律来推知该电影未来的票房收入;等等。这些应用很奇妙,与人们的生活密切相关,显然,它们是基于先前的小数据无法实现的。那么,大数据时代的到来对金融投资领域是不是也有额外的影响呢?
大数据+ 投资à量化投资
通常所说的“投资”是指定性投资,它属于主观判断型,例如看到俄罗斯出兵乌克兰的新闻时,我们的投资经理可能就会想,接下来,国际金价可能上升,于是,购买黄金,以待升值,等等。这种基于现象的预判而进行的投资,就是典型的主观判断型投资。主观判断型投资或定性投资的一个最大问题就是,投资过程中,人的情绪会显著影响投资进程——这是因为,人这个动物,有喜怒哀乐、有五情六欲,趋利避害是其本性。这个本性直接导致整个投资过程对于风险并不能做到客观的准确度量,而只能跟着感觉走。
可喜的是,基于大数据分析的量化投资,它具有一个显著功效,就是把人的情绪排除到投资进程之外——整个投资进程完全按照人预先设定的程序进行操作。把人的情绪排除在外的一个作用就是确保投资进程的客观性,确保这样的客观性是重要的,因为量化投资策略的构建本身是基于客观的规律,这些规律是基于大数据分析总结出来的,它们具有客观的精确性(例如:风险的准确度量、等等)。这是通常的定性投资所不拥有的,这也是量化投资之所以极具吸引力的一个本质原因。
量化投资的科学依据:“历史会重复”
构建量化投资策略时,通常通过分析历史数据,获得经验规律,然后,把此规律用于预测市场的未来走势,以便从中获利。这里的一个科学依据是:历史往往会重复。其实,不仅股票市场过去的历史会在未来重复,同期来看,一个国家的股票市场的某些规律,也可能在另一个国家的股票市场中重复出现。
2. 大数据时代中的量化投资:挑战或问题
基于大数据的量化投资,是一个新兴的领域,很多方面还不完善,自然也就存在各种各样的问题,为节省篇幅起见,下面仅从三个大的方面通过举例、进行概述,更多细节,建议有兴趣的读者阅读《打开量化投资的黑箱》(作者:里什•纳兰)中的第10章和第11章。
对象方面:“数据陷阱”
数据多了后,可能会让量化投资者切实感受到“不识庐山真面目,只缘身在此山中”式的迷茫。我这里说的“数据陷阱”,其实只是想说“尽信数据不如无数据”。
试举一例:有人分析了淘宝的网络营销数据,发现新疆和内蒙销售出去的比基尼远远超过广东等沿海省份,于是得出结论“比基尼广告的重点应该放在新疆和内蒙,而非广东等沿海省份”。这个结论其实是个误导,理由是:在诸如新疆和内蒙等内陆省份,比基尼并非常用物品,当地超市自然不太乐意销售,这时老百姓如果想购买的话,也只能到网上购买了,另一方面,在广东等沿海省份,超市里有大量的比基尼,相对而言,到网上去购买比基尼的人自然会少得很多。从这个角度看,拘泥于数据本身做分析,其结论有时看起来并不靠谱、或不经推敲。
方法方面:“先天缺陷”
众所