量化策略在券商資管業務中的應用研究

□ 郤勇敏

(上海對外經貿大學 上海 201620)

一、研究背景

近年來，作為改革重點的中國金融業發生了翻天覆地的變化。到目前為止，金融市場上出現了大量的金融創新產品。對于證券公司來說，減少監管以及鼓勵創新等相關政策正不斷推出并落地。

量化投資做為國外比較成熟的投資方式也在這個大的市場環境下被越來越多的資產管理者引入到中國金融市場。由此可見在當前環境下，對于證券公司來說量化投資在投資產品上的使用體現了它的重要性和必要性。

證券公司的財富管理量化投資產品主要來自資產托管，這是證券公司資產管理業務中最重要，最核心的業務。同時，對于大多數證券公司和相關從業人員而言，量化投資仍然是一種相對較新的技術和尖端策略。因此，很多人對量化投資的實現尚不明確和透徹。目前尚不清楚如何實現定量投資。

因此，在此背景下，如何能讓相關的人員清晰掌握使用量化投資的方式創建量化投資產品、懂得量化投資需要的技術平臺、硬件環境搭設和投資策略實現，從而提高券商的資管能力、實現客戶資產的增值、提升券商的核心競爭力，是擺在證券公司面前的一道難題。所以有針對性的來研究量化投資在國內應用的經驗和教訓，對券商自身發展而言其必要性是顯而易見的。

二、量化投資與券商資產管理概述

(一)量化投資

關于什么是定量投資，許多資料中的定義都相對清晰。簡單的描述是使用計算機技術并采用某些數學模型來實現投資理念和投資策略的過程。

傳統的投資方法主要基于源自1902年后出現的“道氏理論”的技術分析方法，以及將政策和運營等經濟數據與公司運營相結合的基本分析方法。與它們不同，量化投資依賴大量數據和戰略模型來實現投資策略和目標選擇。

(二)券商資產管理

證券公司的資產管理業務，是指證券公司作為資產管理人的行為，按照資產管理合同約定的方法，條件，要求和限制，經營客戶資產，為客戶提供投資管理服務。

實際上，這是利用證券公司在資本市場中的自然優勢為客戶提供資產托管的業務。它的大部分投資是在股票，債券和其他證券相關產品上。實現客戶資產的維護和增值服務。

三、券商資管量化策略現狀

1.我國量化投資的總體回報率不高。由于平均回報率為10.01%，中位數為6.73%，這意味著我國量化投資產品的平均年回報率為10.01%，但是僅50%產品的年化回報率超過6.73%。

2.我國定量投資產品之間的經營績效差距巨大。最大回報率為234.11%，最小值為-74.720%，整個范圍為308.830%。對應最高年化收益率的產品是康騰量化對沖1號。該基金成立于2013年9月25日，隸屬于廣州康騰投資管理有限公司。在不到一年的時間里，累計收入為178.58%。最低年化收益率相對應的產品是天臺量化1號產品。該產品于2014年4月1日成立。它屬于成明投資管理有限公司，在短短四個月內累計本金虧損36.85%。兩種產品之間的年化收益率差距達到了308.83%。

3.對于大多數定量投資產品而言，獲得高回報仍然是一項艱巨的任務。據統計，24種產品的年化收益率均小于零，占10.08%。結合它們的分配百分比，可以看出近90%的產品沒有虧損，超過80%的資金保持了利潤。

4.我國量化投資產品的績效為兩到八類。60%產品的年化收益率超過4.61%，40%產品的年化收益率超過7.58%，200l0產品的年化收益率超過15.65%。

四、結論與建議

國內發展中的量化投資存在投資渠道差的問題。量化策略的投資品種涉及不同的市場產品，例如股票，期貨和外匯。國內投資者需要在多個金融機構開設多個賬戶，這導致分散的投資資金和更大的協調難度。此外，股票市場的賣空機制還有待改善，股票與期貨交易機制之間的不平衡很容易導致清算問題，難以充分發揮量化投資策略的靈活性。

國內市場上的金融工具仍然很少，對沖成本很高。由于股指期貨，保證金交易和賣空工具已經很長時間沒有推出，這給對沖基金在股票市場的運作造成了特殊的障礙?，F有金融交易的高成本也阻礙了對沖操作的實施。

另外，國內量化投資仍處于市場的孵化期，人才儲備不足。同時，高稅率導致金融從業人員收入水平下降，不利于吸引和儲存高級定量投資人才。

總的來說，券商希望可以將量化投資更快地投入到券商的資產管理中。其中，利用計算機和大數據進行定量投資、云計算和大數據技術可以幫助節省IT體系結構的成本和投資風險，并且隨著用戶的擴展，它將變得更加方便和便宜，并且還有助于開發新策略。

另一個發展趨勢是移動。定量投資平臺不僅限于在PC上使用，而且隨著移動計算能力的不斷提高和云計算技術的發展。手機可以做更多的事情，這將改變傳統的交易方式，使用戶更加自由和獨立，并對安全性提出更高的要求。

從長遠來看，量化平臺是建立在具有新架構的計算平臺上的，例如量子計算機。這將徹底改變算法本身，并在速度方面超出大多數人的想象。

同時，監管機構監管政策的逐步放開和金融衍生品的不斷補充，也將極大地刺激定量投資的發展和進步。人們將根據寬松的法規和政策來構建更加靈活和自由的量化投資產品。符合證券公司和投資者的更高標準。

綜上所述，量化投資必須既龐大又全面，但又要深刻而精確。這對券商當前的IT和實際運營部門是一個巨大的挑戰。券商應根據自身的需要和實際的金融環境，包括政策法規等，有計劃地逐步開發量化投資產品和建立量化投資平臺。例如，它計劃吸引個人投資者使交易自動化，并引入一些具有易于學習的用戶基礎的低端和中端平臺。如果要吸引專業投資客戶，則可以首先為客戶提供支持通用編程語言的大量數據和交易接口，例如Interactive Broker和國內金融服務提供商WDEND。數據接口可以自己開發，也可以通過交互式數據等高速數據提供者的服務來實現。進一步的服務不僅提供接口，還提供包含默認黑盒策略并可以構建和運行自定義策略的高端平臺。例如，由南華期貨，招商證券和中信證券引入并使用的基于Apama引擎的量化平臺。