俞興

摘要： 近年來， 我國財富管理領域經(jīng)歷了顯著的變革， 其中， 陽光私募基金憑借其追求絕對收益的理念， 成為市場的重要力量。本文分析了陽光私募基金在不同市場環(huán)境下的表現(xiàn)， 尤其是在股市波動期間主觀投資策略的局限性。并深入探討了量化投資策略在陽光私募基金中的應用， 包括其避免主觀偏差、 降低對個人交易能力依賴等優(yōu)勢。通過對當前發(fā)展現(xiàn)狀的分析和對基礎性、 規(guī)律性問題的歸納， 論證量化投資在陽光私募基金中的有效性和必要性， 為行業(yè)發(fā)展提供新的視角。

關鍵詞： 私募； 量化投資； 市場

DOI：10.12433/zgkjtz.20240502

隨著我國經(jīng)濟高速增長， 民眾財富增加。私募基金豐富了我國投資者結構， 也標志著投資業(yè)從批量生產(chǎn)向個性化定制的轉(zhuǎn)變。隨著私募基金的快速發(fā)展， 國內(nèi)投資者在資本市場中的資產(chǎn)配置能力和抵御風險能力得到顯著提升， 特別是隨著資本市場的逐步開放， 私募基金作為民間資本的代表， 在全球資本競爭中發(fā)揮著不可或缺的作用。

一、 陽光私募基金的涵義

陽光私募基金借助信托公司平臺發(fā)行， 以信托計劃的形式存在， 該基金由商業(yè)銀行存管募集資金， 投資于證券二級市場， 并定期披露信息及公布投資業(yè)績。陽光私募基金存在形式多樣， 主要包括信托公司證券投資信托計劃、 券商集合理財和基金公司多客戶特定資產(chǎn)管理計劃。監(jiān)管方面， 陽光私募基金相比公募基金受到的監(jiān)管約束較少， 這使得其在交易策略和運營上擁有更高的保密性和靈活性。在收費模式上， 陽光私募基金普遍采用“2[-]20”模式， 即2%的固定管理費和20%的業(yè)績提成。這種模式激勵管理人關注基金的絕對收益， 與公募基金的相對業(yè)績追求形成鮮明對比。由于規(guī)模相對較小， 這類基金能夠靈活調(diào)整投資方向和策略， 以適應市場變化， 規(guī)避系統(tǒng)性風險。公募基金由于規(guī)模較大， 其投資策略相對固定。根據(jù)Wind數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計， 2002～2015年， 我國累計成立的私募基金數(shù)量達29668支， 其中24313支仍在運營。

二、 陽光私募基金投資策略存在的問題

（一）主觀型投資策略過于依賴交易員的能力

主觀型投資策略的效果受制于基金經(jīng)理的專業(yè)知識、 經(jīng)驗和判斷力， 基金經(jīng)理能力的高低直接影響著投資策略的收益率和風險水平。在這種情況下， 基金的表現(xiàn)往往與基金經(jīng)理的個人能力密切相關， 使得基金的穩(wěn)定性和可預測性受到挑戰(zhàn)。尤其是對于擁有明星基金經(jīng)理的陽光私募基金而言， 基金經(jīng)理的個人影響力在很大程度上決定了基金的整體表現(xiàn)。而基金經(jīng)理或核心投資團隊的變動對主觀型投資策略的影響尤為顯著。在這種策略中， 如果核心基金經(jīng)理離職或因其他原因無法繼續(xù)執(zhí)行交易策略， 基金業(yè)績就會受到嚴重影響。這種對個別人物的依賴性增加了基金運營的風險， 同時也加劇了投資者對基金穩(wěn)定性的擔憂。

（二）主觀型投資策略容易受認知偏差的影響

認知偏差會導致基金經(jīng)理過度依賴經(jīng)驗和直覺判斷， 而忽視對市場數(shù)據(jù)的客觀分析?；鸾?jīng)理可能因為過度自信而高估自己對市場走勢的判斷能力， 或受保守主義的影響， 過分重視過去的信息而忽視新的市場信號， 這種情緒化和主觀化的判斷導致基金在市場波動時作出不理性的投資決策。此外， 基金經(jīng)理在面對復雜的市場情況時， 傾向于使用簡化的規(guī)則判斷， 如代表性法則、 可利用性法則等。這些方法雖然在某些情況下有效， 但在復雜多變的市場環(huán)境中， 可能導致錯誤判斷。此外， 人們普遍存在避免損失而非追求同等大小收益的想法， 基金經(jīng)理在股價下跌時不愿及時止損， 而希望股價能夠回升至買入成本， 這種行為導致更大的損失。

（三）主觀型投資策略處理的信息量有限

盡管經(jīng)驗豐富的基金經(jīng)理能夠處理較多的信息， 但人腦的處理能力仍然有限， 不可能對每一支股票進行徹底和深入的分析， 這種局限性會導致基金經(jīng)理錯過重要信息， 或無法及時適應市場變化?；谌祟愃季S的限制， 主觀型投資策略往往無法同時涵蓋大量的交易品種。一個短線交易策略的交易員最多只能有效地處理3～4個交易品種， 難以實現(xiàn)對大量股票、 期貨等品種的全面觀察和跟蹤。如果嘗試覆蓋大量的投資樣本， 就需要更多的交易員參與， 這將顯著增加私募基金的運營成本， 并可能影響投資決策的效率和質(zhì)量。此外， 當基金經(jīng)理無法同時交易大量股票時， 資金可能會集中于少數(shù)幾支股票。這種集中投資策略在市場劇烈波動時容易帶來較高的風險， 一旦需要快速調(diào)整投資組合， 將面臨高昂的交易成本和市場流動性風險， 影響基金的收益率。

（四）主觀性投資策略難于復制

在主觀性投資策略中， 基金經(jīng)理的個人經(jīng)驗、 市場感知能力和決策技巧起著決定性作用， 這些因素在不同的基金經(jīng)理之間存在顯著差異， 一位基金經(jīng)理的成功策略很難被另一位基金經(jīng)理復制。即使在同一投資團隊內(nèi)部， 不同成員之間的認知方式、 風險偏好和決策習慣的差異也會導致策略執(zhí)行的不一致性。進一步來看， 隨著基金規(guī)模的擴大， 需要更多的投資分析師和交易員來執(zhí)行， 這也增加了策略復制的難度。例如： 一個基金經(jīng)理在管理較小規(guī)模資金時， 可能取得了優(yōu)異的業(yè)績， 但隨著資金規(guī)模的增加， 需要更多的人員參與決策和執(zhí)行， 這不僅需要更高的運營成本， 也需要更多的協(xié)調(diào)和培訓工作， 以確保每位團隊成員都能理解和執(zhí)行基金經(jīng)理的投資理念和策略。

三、 量化投資策略在陽光私募基金中運用的必要性

（一）量化投資策略的可移植性較強

基于價格的量化交易策略可應用于所有有價格數(shù)據(jù)的市場， 而包含價格和成交量的策略則適用于大部分場內(nèi)交易市場， 外匯市場等少數(shù)特殊情況除外。量化策略的這種可移植性主要得益于其使用的數(shù)據(jù)易于獲取和應用。在中低頻交易中， 尤其是當策略從較小的初始規(guī)模（如數(shù)百萬至數(shù)千萬）擴張到較大規(guī)模（如數(shù)十億）時， 量化策略能夠迅速適應并擴展其數(shù)學模型。這種策略在多個市場間的移植和應用所需成本較低， 有時甚至無需改變原有的基礎工具。

（二）量化投資策略能避免主觀情緒化

由于量化策略基于明確的數(shù)學模型和規(guī)則， 它能避免策略開發(fā)者的主觀臆斷。在構建過程中， 量化策略始終保持客觀， 減少了人為因素的干擾。例如： 當策略開發(fā)者在沒有完整驗證， 僅憑初步的觀察得出結論時， 可能會出現(xiàn)偏差。量化策略通過排除這類主觀判斷， 減少了偏差的可能性。此外， 量化交易的決策過程基于嚴格的數(shù)學規(guī)則， 從而大大減少了交易員情緒對交易過程的影響。量化策略不依賴交易員的主觀判斷， 而是提供了獨立的交易指導。

（三）量化投資策略可減小對交易員的依賴

在量化交易中， 決策主體是具有明確規(guī)則的量化策略， 而不是具體的交易員。一旦量化交易策略研發(fā)完成， 甚至僅是核心理念構建完成， 公司對交易策略研發(fā)者的依賴程度就會顯著降低。這有助于減少人力資源成本， 提高公司對交易過程的控制程度。量化投資策略的獨立性使得基金管理公司能夠在量化交易方面維持高效、 穩(wěn)定的運作體系， 無需擔憂關鍵人物離職或更換對交易策略執(zhí)行產(chǎn)生的影響。

（四）量化投資策略易于創(chuàng)新

量化策略通過高級算法和數(shù)學模型， 如神經(jīng)網(wǎng)絡、 支持向量機、 隱馬爾科夫模型等， 可有效挖掘深層次的市場規(guī)律。同時， 量化投資策略還可以不斷吸收機器學習、 人工智能等領域的最新科技成果， 以提高其預測市場動態(tài)和制定投資決策的精準度。這種跨學科的融合使得量化策略快速進化， 適應市場的變化。此外， 基于算法和計算模型， 量化策略能夠快速迭代和優(yōu)化。在當前科技快速發(fā)展的時代， 量化策略的發(fā)展速度通常超過了傳統(tǒng)的主觀定性交易策略， 能夠更好地適應市場的復雜性。

四、 量化投資策略的應用過程設計

（一）量化交易系統(tǒng)的構建步驟

前期策略研究， 需要組建跨學科團隊， 包括高級軟件工程師、 金融工程師、 系統(tǒng)工程師和風險控制專家。軟件工程師負責開發(fā)和維護交易和行情服務器， 確保平臺的穩(wěn)定運行； 金融工程師則專注于建模、 數(shù)據(jù)分析和策略編程； 系統(tǒng)工程師提供網(wǎng)絡和軟硬件支持； 風險控制專家負責監(jiān)控資金賬戶和管理交易風險。此外， 在硬件配置方面， 需投入資源建立行情服務器、 交易服務器、 數(shù)據(jù)庫和必要的網(wǎng)絡設施， 以確保系統(tǒng)的高效和安全運行。

中期策略研究， 首先要考慮交易類型（如單邊投機或套利）、 時間框架（日內(nèi)短線或長線趨勢）和交易品種。在模型設計過程中， 要綜合考慮投資者類型、 風險偏好、 模型的進場和出場點位、 使用周期、 倉位比例等多種因素。然后， 通過歷史數(shù)據(jù)對策略模型進行回測， 評估其表現(xiàn)， 并據(jù)此對模型進行調(diào)整和優(yōu)化， 這些步驟是確保策略可行性和有效性的關鍵。

后期策略研究， 主要在于開發(fā)和維護客戶， 成熟的量化交易系統(tǒng)應能提供多樣化的策略產(chǎn)品， 以滿足不同客戶群體的需求。根據(jù)客戶的資金狀況、 風險偏好和交易習慣， 設計有針對性的策略產(chǎn)品。此外， 系統(tǒng)化的培訓指導、 產(chǎn)品推廣和合作經(jīng)營也是量化交易系統(tǒng)成功的關鍵。

（二）量化交易平臺的選擇

數(shù)據(jù)是量化交易的基礎， 平臺首先需要提供廣泛的市場數(shù)據(jù)、 基礎數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)， 且數(shù)據(jù)必須準確、 及時和完整。同時， 平臺還應具備有效的數(shù)據(jù)管理和分析工具， 以幫助投資者和策略開發(fā)者更好地理解市場動態(tài)和潛在投資機會。其次， 優(yōu)秀的量化交易平臺應提供靈活且強大的策略開發(fā)環(huán)境， 允許用戶編寫和調(diào)試交易算法。再次， 平臺還應提供歷史數(shù)據(jù)回測功能， 使用戶能夠在投入市場前的測試和驗證策略的有效性。歷史回測和模擬交易是評估策略性能的關鍵步驟， 對于減少實際交易中的風險至關重要。最后， 選擇量化交易平臺時， 還應考慮其用戶界面的易用性、 系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性， 以及客戶服務的質(zhì)量。用戶界面應直觀易用， 以方便、 快速、 高效地進行交易操作； 系統(tǒng)穩(wěn)定性保證了交易的連續(xù)性， 減少了因系統(tǒng)故障導致的潛在損失； 安全性是保護投資者資金和信息安全的重要因素； 優(yōu)質(zhì)的客戶服務可以在遇到問題時提供及時有效的支持。

（三）量化交易系統(tǒng)的編寫

在編寫量化交易系統(tǒng)前， 需要明確交易策略的具體邏輯。例如： 使用均線系統(tǒng)判斷市場趨勢， 設置短期和長期均線， 當短期均線高于長期均線時， 系統(tǒng)會執(zhí)行買入操作； 相反， 當短期均線低于長期均線時， 系統(tǒng)會執(zhí)行賣出操作。編寫交易系統(tǒng)的過程中， 不同的編程語言（如Python、 C++、 Java等）具有不同的特點， 選擇哪種語言取決于系統(tǒng)的要求、 執(zhí)行效率和開發(fā)者的熟悉程度。除了編程語言外， 還可能需要使用各種庫和工具， 以支持數(shù)據(jù)處理、 數(shù)學計算、 機器學習等功能。編寫量化交易系統(tǒng)還涉及具體的交易規(guī)則。以雙均線交易系統(tǒng)為例， 系統(tǒng)需要實時計算并監(jiān)控10日均線和20日均線的值， 并基于這些值作出買賣決策。在此過程中， 系統(tǒng)還需要處理和存儲大量歷史數(shù)據(jù)， 以便準確的計算和判斷。

（四）量化交易系統(tǒng)的檢驗

歷史數(shù)據(jù)回測是量化交易系統(tǒng)檢驗的基礎。所謂回測， 即在歷史市場數(shù)據(jù)上模擬交易策略， 以評估該策略在過去市場條件下的表現(xiàn)。通過回測， 可以對策略的盈利能力、 風險水平和穩(wěn)定性初步評估?；販y時， 需要選擇合適的歷史時段， 以確保測試結果的代表性和可靠性。此外， 回測過程中還需要考慮到交易成本、 滑點、 市場沖擊等因素， 使模擬交易盡可能接近實際交易條件。在模擬交易中， 策略將在實時市場數(shù)據(jù)上運行， 但不進行實際交易。模擬交易可以提供更加真實的市場反饋， 幫助投資者識別和修正回測中未發(fā)現(xiàn)的問題。此階段的測試有助于評估策略在當前市場條件下的表現(xiàn)， 以及其對市場變化的適應性。

（五）量化交易系統(tǒng)的評價

良好的量化交易系統(tǒng)應適用于不同的市場品種和市場時期， 無論是股票、 期貨、 外匯還是其他金融工具， 系統(tǒng)都應提供有效的交易策略。同時， 系統(tǒng)在市場的不同階段均能穩(wěn)定運行。交易頻率過高導致交易成本上升， 過低則會錯過交易機會。因此， 需要根據(jù)市場條件和策略特點， 找到合適的交易頻率。同時， 設計有效的風險管理機制， 以保證資金回撤在可接受范圍內(nèi)， 且回撤的時間不應過長。此外， 系統(tǒng)還應具有平穩(wěn)的收益增長曲線， 能在不同市場條件下實現(xiàn)穩(wěn)定盈利。同時， 均衡的交易系統(tǒng)不應過度依賴某一方向的交易， 要在多頭和空頭市場中均實現(xiàn)盈利。

五、 結語

綜上所述， 量化投資策略因其獨特的數(shù)據(jù)驅(qū)動和模型分析方法， 在復雜的市場環(huán)境中表現(xiàn)出色， 為投資者帶來穩(wěn)健的回報。量化策略的優(yōu)勢在于其可移植性、 避免情緒化投資決策、 降低對交易員能力的依賴， 并易于創(chuàng)新和升級。因此， 將量化投資策略應用于陽光私募基金不僅是行業(yè)發(fā)展的需求， 也是適應市場變化的必然選擇。

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