今年量化基金成為基金業(yè)的一個新看點。公募量化基金在沉寂4年之后重現(xiàn)江湖：2月份，嘉實量化阿爾法發(fā)行，于4月成立；5月份中海量化發(fā)行，于6月份成立；據(jù)悉一些公司正在積極申報量化產(chǎn)品，不久將還會有量化基金發(fā)行。私募基金這邊廂也不甘落后，中國第一只量化陽光私募產(chǎn)品——“山東信托·紅色量化一號”證券投資集合資金信托計劃6月1日正式成立。量化基金也是“泊來品”，其前世今生如何?我們一起來揭開量化基金的神秘面紗。

計算機給投資帶來的改變

1997年5月11日，國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫與1BM公司的國際象棋電腦“深藍”的六局對抗賽降下帷幕。在前五局以2.5對2.5打平的情況下，卡斯帕羅夫在第六盤決勝局中僅走了19步就向“深藍”拱手稱臣。整場比賽進行了不到一個小時，卡斯帕羅夫賽后說，在最后一局時，“我已經(jīng)無力再戰(zhàn)?！庇诖送瑫r，利用計算機和數(shù)學(xué)模型來進行數(shù)量化投資的基金正邁入高速增長期。

量化基金即以數(shù)量化投資來進行管理的基金。數(shù)量化投資區(qū)別于基本面投資，他不是通過“信息和個人判斷”來管理資產(chǎn)，而是遵循固定規(guī)則，由計算機模型產(chǎn)生投資決策。量化投資并不是基本面分析的對立者，90％的模型是基于基本面因素，同時考慮技術(shù)因素。由此可見，它也不是技術(shù)分析，而是基于對市場深入理解形成的合乎邏輯的投資方法。

數(shù)量化技術(shù)發(fā)源于20世紀(jì)70年代，以1971年富國銀行發(fā)行跟蹤紐約證券交易所1500只股票的指數(shù)基金為標(biāo)志，此后隨著計算機處理能力的提高，越來越多的物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家離開學(xué)校被華爾街雇傭，基金經(jīng)理們開始依靠電腦來篩選股票。

1979年巴克萊全球投資(Barclays Global Investor)成立了第一支主動數(shù)量(Quantitative Active)投資基金標(biāo)志著量化投資由草根實踐走到了公募基金歷史舞臺聚光燈下。此后，Vanguard，F(xiàn)ederated，Janus，American Century，Alliance Bernstein，Evergreen以及Schwab都開始在運作數(shù)量化基金，他們也都開始加入Barclays Global Investors和LSVAsset Management的陣營，后兩者是數(shù)量化基金管理中最大的兩家公司。另外，NumericInvestors和AQR CapitalManagement是增長最快的數(shù)量化基金公司。

根據(jù)Bloomberg的數(shù)據(jù)，截至2008年底，1184只數(shù)量化基金管理的總資產(chǎn)高達1848億美元，相比1988年21只數(shù)量化基金管理的80億美元資產(chǎn)來說，平均增長速度高達20％，而同期非數(shù)量化基金的年增長速度僅為8％。

2000年之后是數(shù)量化基金發(fā)展的黃金時期，無論是個數(shù)還是管理規(guī)模都有了跨越式的發(fā)展。1998年數(shù)量化基金僅136只，至2002年增長一倍多，達316只，2008年底更是達到1848只，1988年至1998年年平均增長率為46％，2000年至2008年年平均增長幅度達54％。從規(guī)模上來看，1988年至1998年年平均增長率為32％，2000年至2008年年平均增長幅度達49％。

其中的原因有二：一是，2000年之后計算機技術(shù)飛速發(fā)展，為數(shù)量化的應(yīng)用提供了良好的平臺；更為主要的是主動管理型基金很難戰(zhàn)勝大盤，于是投資指數(shù)基金以及采用數(shù)量化方法篩選股票逐漸流行起來。而且數(shù)量化基金的表現(xiàn)也非常不錯。2002年至2007年5年間，相比美國市場主動型管理基金每年5.93％的超額收益，那些覆蓋所有資產(chǎn)的數(shù)量化基金每年的超額收益可以達到6.95％。另外，有研究表明，2004年至2007年，投資美國大盤股的數(shù)量化基金產(chǎn)品的表現(xiàn)平均超越非大盤主動型基金103個基點。

模型——量化基金的心臟

數(shù)量化基金的興起，建立在數(shù)量化投資技術(shù)的發(fā)展之上。在20世紀(jì)80年代，大量復(fù)雜模型得以發(fā)展，這包括：混沌理論(chaos theory)、分形(fraetals)、多維分形(multi-fractals)、適應(yīng)過程(adaptive programming)、學(xué)習(xí)理論(leaming theory)、復(fù)雜性理論(complexity theory)、復(fù)雜非線性隨機理論(complex nonlinear stochasticmodels)、數(shù)據(jù)挖掘(data mining)和智能技術(shù)(artificial intelligence)。然后，回歸分析(regression analysis)和動量模型(momentum modeling)仍然是被調(diào)查者使用最廣泛的數(shù)量化投資方式。

數(shù)量化基金最明顯的優(yōu)勢之一就是計算機處理數(shù)據(jù)的能力遠遠勝過人腦，這使電腦在海量股票選擇中占有絕對優(yōu)勢。例如在嘉信證券的股票評級系統(tǒng)跟蹤的股票超過3000只，并且每只股票都綜合了基本面、估值、動理和風(fēng)險因素進行打分，并按分?jǐn)?shù)高低給A至F不同的評級。其次。量化基金是以定量投資為主，用紀(jì)律性較強的精細化定量模型，代替了基金經(jīng)理或分析師在定性層面的主觀判斷，使投資業(yè)績較少受到個人“熟悉度偏好”的影響。最后，數(shù)量化基金收取的費率及管理費用比傳統(tǒng)的主動型基金低很多，因為他們需要的研究人員更少，成本更低。據(jù)Lipper調(diào)查，數(shù)量化基金的平均費用是1.32％，相比而言，主動型基金的管理費用平均達到1.46％。

數(shù)量化投資理念成就了一大批數(shù)量化基金經(jīng)理，詹姆斯·西蒙斯無疑是其中的佼佼者。他所管理的大獎?wù)禄饘_基金(Medallion)，從1989年到2006年的17年間，平均年收益率達到了38.5％，而股神巴菲特過去20年的平均年回報率為20％。從1988年成立到1999年12月大獎?wù)禄鹂偣搏@得2478.6％的凈回報率，超過第二名索羅斯的量子基金一倍，而同期的標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)僅有9.6％。即使在次貸危機全面爆發(fā)的2007年，該基金的回報率仍高達85％。

然而量化基金并非所有市場都能有效戰(zhàn)勝非量化基金。Lipper把基金分為四類型，每一類型量化投資與傳統(tǒng)投資比較，2005年量化投資基金戰(zhàn)勝傳統(tǒng)基金，而2006年在增強指數(shù)型基金中，量化投資落后于傳統(tǒng)型基金，到2007年情況則發(fā)生較大轉(zhuǎn)彎，除市場中立基金外，其余量化投資基金全部跑輸傳統(tǒng)型基金。在考慮了風(fēng)險、跟蹤誤差后，數(shù)量化投資具有更小的跟蹤誤差和更高的回報。研究表明數(shù)量投資基金業(yè)績具有很強的輪動特點。大部分?jǐn)?shù)量投資基金具有很強的價值投資偏好(value bias)，因此，他們在價值型市場下表現(xiàn)良好，而1998-1999年是成長型市場，數(shù)量化投資基金大部分跑輸傳統(tǒng)型基金。2001-2005年是價值型市場，數(shù)量化投資基金普遍表現(xiàn)優(yōu)異。

用數(shù)學(xué)創(chuàng)造財富

國內(nèi)基金業(yè)雖然歷史較短，但發(fā)展迅速。美國等成熟基金市場的現(xiàn)狀，也很可能會是我們未來的發(fā)展方向。指數(shù)基金、量化基金以及免傭基金等品種，在未來有望陸續(xù)發(fā)展壯大，受到越來越多投資者的認(rèn)可。

目前，國內(nèi)基金市場上有4只量化基金，光大保德信量化核心、上投摩根阿爾法、嘉實量化阿爾法、中海量化策略，其中后兩只均是今年才成立，前兩只分別成立于2004年8月和2005年10月。

光大保德信量化核心一方面通過光大保德信的多因素數(shù)量模型對股票的預(yù)期收益率進行估算，個股預(yù)期收益率的高低決定投資組合是否持有股票；另一方面，投資團隊從風(fēng)險控制角度，重點關(guān)注數(shù)據(jù)以來的信息，通過行業(yè)分析和個股分析形成對量化的補充；最后由投資組合優(yōu)化器根據(jù)預(yù)先設(shè)計的風(fēng)險構(gòu)建組合。

上投摩根阿爾法基金的描述則是同步以“成長”與“價值”雙重量化指標(biāo)進行股票選擇，然后研究團隊將對個股進行基本面審核，結(jié)合跟蹤誤差的緊密監(jiān)控，以求不論指數(shù)高低，市場多空皆創(chuàng)造主動管理回報。投研團隊最終決定進入組合的股票，量化分析是輔助和基礎(chǔ)。

嘉實量化基金“定量投資”為主，輔以“定性投資”。通過行業(yè)選擇模型，捕捉具有投資吸引力的行業(yè)，然后再在所選行業(yè)中運用Alpha多因素模型篩選個股。定性的輔助作用表現(xiàn)在利用基本面研究成果，對模型自動選股的結(jié)果進行復(fù)核，剔除掉滿足某些特殊條件的股票。

中海量化策略以量化模型作為資產(chǎn)配置與構(gòu)建投資組合的基礎(chǔ)。根據(jù)量化指標(biāo)實行從一級股票庫初選、二級股票庫精選，再根據(jù)相關(guān)模型計算行業(yè)配置權(quán)重。結(jié)合行業(yè)配置權(quán)重，組合中每只股票的配置比例。

從國內(nèi)幾只量化基金來看，數(shù)量化的模型大都處于輔助的地位。其量化策略是否能適應(yīng)中國市場，也有待進一步觀察。從成立時間較早的幾只量化基金來看，也表現(xiàn)出不同的特點。截止7月末，光大量化核心成立以來回報率為233.79％，在同時期可比的17只基金中處于最后一名，今年以來收益率為97.79％，在195只股票型基金中位于第7位。光大保德信在上漲市場中表現(xiàn)較好，在下跌市場中排名靠后。上投摩根阿爾法基金長期業(yè)績優(yōu)秀，2008年以來表現(xiàn)平平。截止7月末，基金成立以來收益率為成立以來回報率為442.54％，在同時期可比的47只基金中位于第4，今年以來收益率為52.14％，在195只股票型基金中位于第175位。

由于目前國內(nèi)量化基金的數(shù)量較少。量化基金跟普通主動基金相比孰優(yōu)孰劣還很難有令人信服的比較。參照美國的情況，量化基金在把握市場無效的角落和套利機會上有一定的優(yōu)勢，并且可以較大程度上摒除情緒干擾，理工科思維的基民也許更容易接受其投資方式。但當(dāng)市場情緒瘋狂的時候，量化基金往往追趕不上市場的腳步，表現(xiàn)遜于其他主動基金。典型的例子是1999年和2007年的美國市場。當(dāng)然這也意味著量化基金在接下來可能的市場轉(zhuǎn)折中受損較小。