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        專欄:量化投資,宜簡宜繁?

        來源:基金視窗 作者:摩根士丹利華鑫基金數量化投資部 王聯欣 發布日期:2018-09-26

        相信不少人依舊認為量化投資是一門異常復雜而又尖端的技術,乃至部分人即使能夠寫幾行代碼也會對量化投資望而卻步。當然,有的量化模型確實是非常復雜的,既要用到先進的金融工程技術,還要經過復雜的數學推導,再加上成百上千行的代碼堆砌,沒有一定時日是絕對做不出來的。但不可否認的是,有的模型卻又可以十分簡單,甚至只用Excel就可以完全實現了,那么量化投資究竟是簡單好,還是復雜好呢?
          這就讓我想到了之前數學課上的證明題,同樣完成對一個定理或命題的證明,顯然更加簡單明了的證明過程更能引人側目,甚至不時能給人帶來賞心悅目的感覺。這不是說復雜不好,而是復雜的證明過程往往會因為步驟多而容易導致出錯,相比較而言簡單卻總是一針見血的。類比到量化投資,復雜模型伴隨的通常是更多的條件假設和邏輯推演,這也就會對量化模型的嚴謹性和精確性提出更高要求。相反一些簡單的量化模型從最基本的投資規律或現象出發,產生的投資結果更容易被人接受,投資業績也更容易解讀。
          因此,對大部分剛剛接觸,或是想運用量化投資技術來提高研究廣度和深度的人來說,簡單的量化模型就可以滿足需求,甚至是越簡單越好,因為只有這樣才能更加輕易地將量化投資產生的結果與自己已有的知識結構拼湊起來,進而實現提高研究效率、擴大研究視野的目的。但如果想主要依靠量化模型來完成日常的投資決策,簡單的量化模型對投資業績的保障自然是不充分的。比如投資中可能需要考慮的對投資風險的控制、風險收益的平衡關系等,我們都希望模型本身能夠提供指引,這就需要給予模型更多的條件和限制,進而導致量化模型的復雜化。
          不過值得一提的是,量化模型的復雜化并不是換取投資業績的唯一手段,很多時候投資邏輯的創新和研究角度的轉換都可以催生出更大的投資價值,這其實遠比引入更多復雜的條件和限制要靠譜,因為那隨時都有可能陷入過度擬合或未來數據的泥潭中而無法自拔。

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