要聞：量化投資中的幾個問題
2023-04-09 19:17:18 來源：雪球網 小 中
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我自己做量化投資16年了，總遇到很多人問這樣或者那樣的問題。我把實際中遇到的最多的問題再次總結一下。
我們現在做的量化投資，主要是低頻輪動，最多的是以周、雙周或者月為單位的輪動，而不是部分人心目中的高頻輪動。高頻輪動最典型的是美國的西蒙斯的大獎章基金，1秒鐘交易十幾次甚至幾十次。這種高頻交易肯定不是我們個人投資者的菜，光服務器的投資，可能就是一個巨大的天文數字。
低頻量化輪動說起來簡單，實際上也不簡單，首先是遇到因子的選擇。有兩類因子，即排除因子和打分因子。排除因子顧名思義是剔除滿足某些條件的因子，譬如PE>0，就把過去虧損的股票給剔除了。打分因子，目前最簡單的是把兩個以上的因子排名賦予不同的權重，相加后作為排名的依據。這里把多個因子和最終的收益率看作是單調線性的，是簡化了因子和最終收益率的關系。實際上既不單調也不線性，甚至不是唯一的，而是符合某種概率。
但對很多初學者來說，這些問題可能還沒真正涉及，首先面臨的是不習慣量化輪動的買入排名前面，賣出排名后面的最基本策略。因為按照輪動策略，賣出的品種是不看虧損或者盈利多少錢的，也就是說和普通的所謂止盈止損是相背的。量化輪動最基本的出發點是忘記成本，而很多人一旦某個品種虧損，是非要盈利后才賣出的。甚至有了一個“保本出”的名詞，但實際上這樣長期做下來，并不會使得你的收益最大化，賬面上留下來的可能是一堆套住的虧損品種，而盈利被賣出的品種，很少有大的盈利，因為“保本出”的思想導致了操作的結果最多就是微利，賬戶合計一算，幾年甚至十幾年下來最多就是微利，甚至還可能是虧損的。
還有人過度的懷疑歷史回測的數據，學了量化后知道了“過度擬合”這個名詞，總對歷史數據疑神疑鬼。當然過分相信歷史回測的數據是不可取的，但走到另一個極端，總覺得歷史數據是過度擬合來的，不相信歷史數據也是不可取的。舉個例子，長期回測下來可轉債的策略年化能到40%，很難說沒有一點擬合，但按照我的經驗，實盤的底線大概是一半，也就是20%左右，其實10年以上實盤的年化收益率能達到20%以上就是非常出色的了。即使有一點過度擬合也是可以接受的。
今天周日，隨便想起一點就瞎寫了。實盤離開歷史新高也只有0.44%了，希望下周能繼續創新高。
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