揭开量化选股的神秘面纱

量化投资并不神秘。

如果能预测市场本身的收益，就是所谓的Beta择时；如果能预测各种风格和行业的收益，就是风格和行业择时。实践中证明这几类择时是非常困难的，在华尔街有句俗语：“如果能做好择时，全世界都是你的。”而实际上没有投资经理能靠择时保持长期的超额收益。

把股票收益中和市场、风格、行业等不太容易预测的部分剥离出去以后，剩下的就是个股特有的收益和风险。量化投资的实践下来，预测个股的特有收益要比股票的全部收益要容易一些，因此绝大部分的主流量化选股研究也集中在这个方向上面。

一般量化选股会从以下几个维度来研究个股行为：

第一个维度是基本面的研究，从基本面研究角度来说，量化选股和主动投研的价值投资和成长股投资没有本质差异。主要是通过对公司的经营数据进行分析，结合市场价格做出这个股票在整体股票市场上相对价值的一个评估，也就说这个股票在整个市场是相对便宜还是高估的。

量化投研人员会对公司的各种经营数据，比如净资产、市盈率、净资产收益率、现金流、库存、应收应付等一系列数据做分析处理，形成一些对个股未来价格有预测性的数据，也常称之为基本面因子。不同量化投资机构的投研人员会对公开数据做不同的处理，这也导致了每一家量化投资机构的业绩也不太相同。

第二个维度是价量因子的研究，就是纯粹用市场的交易数据，包括日级别和更细级别数据的研究来预测个股的涨跌，这个预测周期可短可长。如果预测几天股票的相对收益，一般来说称之为统计套利模型。如果预测日内或者更短时间股票的相对收益或者绝对收益，一般称之为日内模型。

为什么能用交易数据来预测股票行为呢？本质上交易数据反映了短期的股票供需，而通过对供需的分析，有两种典型的行为发生，一种是趋势型的交易，发现更准确的市场平衡价格，另一种是反转型交易，倾向于给市场流动性需求者提供流动性，而获得一个合理的回报。平均来说价量的选股模型不管从交易量上还是盈利的总量上更偏向于后者。也即是从总体来说，价量的选股模型更多的是提供流动性。

价量交易者承担了短期的风险，提供了一个服务，长期来讲这个服务能获取一个合理的回报，这也是价量的选股模型能长期有效的一个主要原因。

第三个维度是通过对市场交易者的行为分析，这方面又比较接近主观的行为金融交易者。这类交易主要通过对市场其他参与者的分析来获得一个超额收益。不管是一个股票的公司内部人员，还是覆盖这个股票的分析师，还是机构和个人投资者，都有各自的利益驱动。长期来说，这些市场参与者都会呈现一定的规律，而行为金融交易者希望通过这个规律实现盈利。从一个方面说中国股票市场上大部分的个人交易者都属于这类。

量化选股在这方面的研究注重于可以推导出其他交易者行为的一些公开数据，而不是通过交易影响市场。总体来说，在合法的框架下，行为金融交易者也是市场上非常重要的参与者，提供了市场的流动性，也对促进市场的有效性做出了贡献，丰富了市场的生态。

综上所述，量化选股是综合了股票市场上一些有效的因素，比如价值投资、成长股投资、中期提供流动性以及交易者行为预测等等，然后通过科学的方法组合起来形成一个有效的个股预测方法。

量化股票产品有哪些

市场上主流的量化股票产品一般大致可以分为两大类，量化股票多头或多空策略，和量化市场中性策略。

不管是主动投研还是量化投研，都会追求个股的超额收益，也即阿尔法。

量化股票多头或者多空产品一般有比较大的市场风险暴露，股票组合的波动本来就会比较大，在这种情况下，对优化目标的限制相对比较宽松，一般会去追求一个较高的收益。

而量化市场中性产品就更加复杂一些，中国市场是个股融资成本较高，融券也不是非常便利，市场中性产品的普遍做法是做多看好的个股，做空股指期货来对冲。但由于中国市场只有上证50，沪深300，中证500三种股指期货，在股票组合的选取上就有很多的学问。

有人会问，如果市场改变了，量化选股模型的有效性是不是会降低？其实这个问题实际不只是量化投研人员需要回答。从这个角度来说，量化选股和主动投研选股并没有本质区别，大家都是从过去的规律中找寻逻辑的合理性和相关性，而尽量减少偶然因素的影响。

而且由于量化选股模型平均来说持仓周期要小于主动投研选股，当市场发生变化时，量化选股模型对市场的适应速度往往会更快一些。当然要做到这一点，优秀的量化投研人员要能从变化的市场中找到比较稳定的规律，从而在各种市场环境中都做出超额收益。

小结

“百舸争流，奋楫者先；千帆竟发，勇进者胜。”

对于量化投资来说，2021年也是机会与挑战并存的一年，量化策略的迭代速度和竞争，会远比主观投资来的迅速和猛烈。但同时我们也要看到，中国市场量化类机构的占比远没有达到成熟市场的比例，未来也必然会有一批优秀的量化私募跻身于国内甚至国际一流的私募行列。

随着中国股票市场、期货市场的逐渐发展，量化投资也势必会迎来自己的“星辰大海”。

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