阳光私募量化投资策略分析

俞兴

摘要： 近年来， 我国财富管理领域经历了显著的变革， 其中， 阳光私募基金凭借其追求绝对收益的理念， 成为市场的重要力量。本文分析了阳光私募基金在不同市场环境下的表现， 尤其是在股市波动期间主观投资策略的局限性。并深入探讨了量化投资策略在阳光私募基金中的应用， 包括其避免主观偏差、 降低对个人交易能力依赖等优势。通过对当前发展现状的分析和对基础性、 规律性问题的归纳， 论证量化投资在阳光私募基金中的有效性和必要性， 为行业发展提供新的视角。

关键词： 私募； 量化投资； 市场

DOI：10.12433/zgkjtz.20240502

随着我国经济高速增长， 民众财富增加。私募基金丰富了我国投资者结构， 也标志着投资业从批量生产向个性化定制的转变。随着私募基金的快速发展， 国内投资者在资本市场中的资产配置能力和抵御风险能力得到显著提升， 特别是随着资本市场的逐步开放， 私募基金作为民间资本的代表， 在全球资本竞争中发挥着不可或缺的作用。

一、 阳光私募基金的涵义

阳光私募基金借助信托公司平台发行， 以信托计划的形式存在， 该基金由商业银行存管募集资金， 投资于证券二级市场， 并定期披露信息及公布投资业绩。阳光私募基金存在形式多样， 主要包括信托公司证券投资信托计划、 券商集合理财和基金公司多客户特定资产管理计划。监管方面， 阳光私募基金相比公募基金受到的监管约束较少， 这使得其在交易策略和运营上拥有更高的保密性和灵活性。在收费模式上， 阳光私募基金普遍采用“2[-]20”模式， 即2%的固定管理费和20%的业绩提成。这种模式激励管理人关注基金的绝对收益， 与公募基金的相对业绩追求形成鲜明对比。由于规模相对较小， 这类基金能够灵活调整投资方向和策略， 以适应市场变化， 规避系统性风险。公募基金由于规模较大， 其投资策略相对固定。根据Wind数据库统计， 2002～2015年， 我国累计成立的私募基金数量达29668支， 其中24313支仍在运营。

二、 阳光私募基金投资策略存在的问题

（一）主观型投资策略过于依赖交易员的能力

主观型投资策略的效果受制于基金经理的专业知识、 经验和判断力， 基金经理能力的高低直接影响着投资策略的收益率和風险水平。在这种情况下， 基金的表现往往与基金经理的个人能力密切相关， 使得基金的稳定性和可预测性受到挑战。尤其是对于拥有明星基金经理的阳光私募基金而言， 基金经理的个人影响力在很大程度上决定了基金的整体表现。而基金经理或核心投资团队的变动对主观型投资策略的影响尤为显著。在这种策略中， 如果核心基金经理离职或因其他原因无法继续执行交易策略， 基金业绩就会受到严重影响。这种对个别人物的依赖性增加了基金运营的风险， 同时也加剧了投资者对基金稳定性的担忧。

（二）主观型投资策略容易受认知偏差的影响

认知偏差会导致基金经理过度依赖经验和直觉判断， 而忽视对市场数据的客观分析。基金经理可能因为过度自信而高估自己对市场走势的判断能力， 或受保守主义的影响， 过分重视过去的信息而忽视新的市场信号， 这种情绪化和主观化的判断导致基金在市场波动时作出不理性的投资决策。此外， 基金经理在面对复杂的市场情况时， 倾向于使用简化的规则判断， 如代表性法则、 可利用性法则等。这些方法虽然在某些情况下有效， 但在复杂多变的市场环境中， 可能导致错误判断。此外， 人们普遍存在避免损失而非追求同等大小收益的想法， 基金经理在股价下跌时不愿及时止损， 而希望股价能够回升至买入成本， 这种行为导致更大的损失。

（三）主观型投资策略处理的信息量有限

尽管经验丰富的基金经理能够处理较多的信息， 但人脑的处理能力仍然有限， 不可能对每一支股票进行彻底和深入的分析， 这种局限性会导致基金经理错过重要信息， 或无法及时适应市场变化。基于人类思维的限制， 主观型投资策略往往无法同时涵盖大量的交易品种。一个短线交易策略的交易员最多只能有效地处理3～4个交易品种， 难以实现对大量股票、 期货等品种的全面观察和跟踪。如果尝试覆盖大量的投资样本， 就需要更多的交易员参与， 这将显著增加私募基金的运营成本， 并可能影响投资决策的效率和质量。此外， 当基金经理无法同时交易大量股票时， 资金可能会集中于少数几支股票。这种集中投资策略在市场剧烈波动时容易带来较高的风险， 一旦需要快速调整投资组合， 将面临高昂的交易成本和市场流动性风险， 影响基金的收益率。

（四）主观性投资策略难于复制

在主观性投资策略中， 基金经理的个人经验、 市场感知能力和决策技巧起着决定性作用， 这些因素在不同的基金经理之间存在显著差异， 一位基金经理的成功策略很难被另一位基金经理复制。即使在同一投资团队内部， 不同成员之间的认知方式、 风险偏好和决策习惯的差异也会导致策略执行的不一致性。进一步来看， 随着基金规模的扩大， 需要更多的投资分析师和交易员来执行， 这也增加了策略复制的难度。例如： 一个基金经理在管理较小规模资金时， 可能取得了优异的业绩， 但随着资金规模的增加， 需要更多的人员参与决策和执行， 这不仅需要更高的运营成本， 也需要更多的协调和培训工作， 以确保每位团队成员都能理解和执行基金经理的投资理念和策略。

三、 量化投资策略在阳光私募基金中运用的必要性

（一）量化投资策略的可移植性较强

基于价格的量化交易策略可应用于所有有价格数据的市场， 而包含价格和成交量的策略则适用于大部分场内交易市场， 外汇市场等少数特殊情况除外。量化策略的这种可移植性主要得益于其使用的数据易于获取和应用。在中低频交易中， 尤其是当策略从较小的初始规模（如数百万至数千万）扩张到较大规模（如数十亿）时， 量化策略能够迅速适应并扩展其数学模型。这种策略在多个市场间的移植和应用所需成本较低， 有时甚至无需改变原有的基础工具。

（二）量化投资策略能避免主观情绪化

由于量化策略基于明确的数学模型和规则， 它能避免策略开发者的主观臆断。在构建过程中， 量化策略始终保持客观， 减少了人为因素的干扰。例如： 当策略开发者在没有完整验证， 仅凭初步的观察得出结论时， 可能会出现偏差。量化策略通过排除这类主观判断， 减少了偏差的可能性。此外， 量化交易的决策过程基于严格的数学规则， 从而大大减少了交易员情绪对交易过程的影响。量化策略不依赖交易员的主观判断， 而是提供了独立的交易指导。

（三）量化投资策略可减小对交易员的依赖

在量化交易中， 决策主体是具有明确规则的量化策略， 而不是具体的交易员。一旦量化交易策略研发完成， 甚至仅是核心理念构建完成， 公司对交易策略研发者的依赖程度就会显著降低。这有助于减少人力资源成本， 提高公司对交易过程的控制程度。量化投资策略的独立性使得基金管理公司能够在量化交易方面维持高效、 稳定的运作体系， 无需担忧关键人物离职或更换对交易策略执行产生的影响。

（四）量化投资策略易于创新

量化策略通过高级算法和数学模型， 如神经网络、 支持向量机、 隐马尔科夫模型等， 可有效挖掘深层次的市场规律。同时， 量化投资策略还可以不断吸收机器学习、 人工智能等领域的最新科技成果， 以提高其预测市场动态和制定投资决策的精准度。这种跨学科的融合使得量化策略快速进化， 适应市场的变化。此外， 基于算法和计算模型， 量化策略能够快速迭代和优化。在当前科技快速发展的时代， 量化策略的发展速度通常超过了传统的主观定性交易策略， 能够更好地适应市场的复杂性。

四、 量化投资策略的应用过程设计

（一）量化交易系统的构建步骤

前期策略研究， 需要组建跨学科团队， 包括高级软件工程师、 金融工程师、 系统工程师和风险控制专家。软件工程师负责开发和维护交易和行情服务器， 确保平台的稳定运行； 金融工程师则专注于建模、 数据分析和策略编程； 系统工程师提供网络和软硬件支持； 风险控制专家负责监控资金账户和管理交易风险。此外， 在硬件配置方面， 需投入资源建立行情服务器、 交易服务器、 数据库和必要的网络设施， 以确保系统的高效和安全运行。

中期策略研究， 首先要考虑交易类型（如单边投机或套利）、 时间框架（日内短线或长线趋势）和交易品种。在模型设计过程中， 要综合考虑投资者类型、 风险偏好、 模型的进场和出场点位、 使用周期、 仓位比例等多种因素。然后， 通过历史数据对策略模型进行回测， 评估其表现， 并据此对模型进行调整和优化， 这些步骤是确保策略可行性和有效性的关键。

后期策略研究， 主要在于开发和维护客户， 成熟的量化交易系统应能提供多样化的策略产品， 以满足不同客户群体的需求。根据客户的资金状况、 风险偏好和交易习惯， 设计有针对性的策略产品。此外， 系统化的培训指导、 产品推广和合作经营也是量化交易系统成功的关键。

（二）量化交易平台的选择

数据是量化交易的基础， 平台首先需要提供广泛的市场数据、 基础数据和交易数据， 且数据必须准确、 及时和完整。同时， 平台还应具备有效的数据管理和分析工具， 以帮助投资者和策略开发者更好地理解市场动态和潜在投资机会。其次， 优秀的量化交易平台应提供灵活且强大的策略开发环境， 允许用户编写和调试交易算法。再次， 平台还应提供历史数据回测功能， 使用户能够在投入市场前的测试和验证策略的有效性。历史回测和模拟交易是评估策略性能的关键步骤， 对于减少实际交易中的风险至关重要。最后， 选择量化交易平台时， 还应考虑其用户界面的易用性、 系统的稳定性和安全性， 以及客户服务的质量。用户界面应直观易用， 以方便、 快速、 高效地进行交易操作； 系统稳定性保证了交易的连续性， 减少了因系统故障导致的潜在损失； 安全性是保护投资者资金和信息安全的重要因素； 优质的客户服务可以在遇到问题时提供及时有效的支持。

（三）量化交易系統的编写

在编写量化交易系统前， 需要明确交易策略的具体逻辑。例如： 使用均线系统判断市场趋势， 设置短期和长期均线， 当短期均线高于长期均线时， 系统会执行买入操作； 相反， 当短期均线低于长期均线时， 系统会执行卖出操作。编写交易系统的过程中， 不同的编程语言（如Python、 C++、 Java等）具有不同的特点， 选择哪种语言取决于系统的要求、 执行效率和开发者的熟悉程度。除了编程语言外， 还可能需要使用各种库和工具， 以支持数据处理、 数学计算、 机器学习等功能。编写量化交易系统还涉及具体的交易规则。以双均线交易系统为例， 系统需要实时计算并监控10日均线和20日均线的值， 并基于这些值作出买卖决策。在此过程中， 系统还需要处理和存储大量历史数据， 以便准确的计算和判断。

（四）量化交易系统的检验

历史数据回测是量化交易系统检验的基础。所谓回测， 即在历史市场数据上模拟交易策略， 以评估该策略在过去市场条件下的表现。通过回测， 可以对策略的盈利能力、 风险水平和稳定性初步评估。回测时， 需要选择合适的历史时段， 以确保测试结果的代表性和可靠性。此外， 回测过程中还需要考虑到交易成本、 滑点、 市场冲击等因素， 使模拟交易尽可能接近实际交易条件。在模拟交易中， 策略将在实时市场数据上运行， 但不进行实际交易。模拟交易可以提供更加真实的市场反馈， 帮助投资者识别和修正回测中未发现的问题。此阶段的测试有助于评估策略在当前市场条件下的表现， 以及其对市场变化的适应性。

（五）量化交易系统的评价

良好的量化交易系统应适用于不同的市场品种和市场时期， 无论是股票、 期货、 外汇还是其他金融工具， 系统都应提供有效的交易策略。同时， 系统在市场的不同阶段均能稳定运行。交易频率过高导致交易成本上升， 过低则会错过交易机会。因此， 需要根据市场条件和策略特点， 找到合适的交易频率。同时， 设计有效的风险管理机制， 以保证资金回撤在可接受范围内， 且回撤的时间不应过长。此外， 系统还应具有平稳的收益增长曲线， 能在不同市场条件下实现稳定盈利。同时， 均衡的交易系统不应过度依赖某一方向的交易， 要在多头和空头市场中均实现盈利。

五、 结语

综上所述， 量化投资策略因其独特的数据驱动和模型分析方法， 在复杂的市场环境中表现出色， 为投资者带来稳健的回报。量化策略的优势在于其可移植性、 避免情绪化投资决策、 降低对交易员能力的依赖， 并易于创新和升级。因此， 将量化投资策略应用于阳光私募基金不仅是行业发展的需求， 也是适应市场变化的必然选择。

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