去年年中以来，国内的量化投资遭遇了一场寒冬。由于市场波动造成的模型失效和监管政策的变化，不少量化投资者面临窘境。针对新的市场环境，行业中的有识之士开始探索量化投资在国内市场的本土化道路。
去年年中股市大幅波动之后，监管层对各类较为复杂的金融工具采取了一系列更加审慎的监管措施，包括提高股指期货保证金比例及交易手续费，限制非套保单日开仓量，将融券交易由T+0改为T+1等。这些措施在帮助稳定市场的同时，也令国内量化投资者的风险对冲工具受到了一定限制。
有资深量化投资者表示，尽管股指期货套保账户不受单日开仓量限制，但由于市场内投机交易者减少，股指期货的流动性大幅萎缩，套保交易使得其对现货始终处于深度贴水状态，量化投资者的风险对冲成本居高不下，吞噬了绝大部分收益。面对这种情况，此前已有不少业界知名量化投资产品建议客户赎回等待更好时机。
业内普遍认为，过去一年多来的市场波动令国内量化投资者学到了重要一课。由于市场环境的不同，移植成熟市场的量化投资模型在国内容易遭遇水土不服。量化投资在国内市场的本土化势在必行。
联储证券创新投资部总经理唐军在接受采访时表示，海外成熟市场的金融产品和衍生工具的丰富程度和复杂程度远超国内，所以国外的量化很大一部分是高频交易和程序化交易，捕捉市场中的交易性机会和复杂品种间的套利机会，而这些技术在衍生品相对匮乏的中国市场用武之地并不大。
“国外做量化的都是数学、物理、计算机的博士、高手，但对金融方面的东西可能不需要太了解。”唐军表示：“而我们团队的成员除了要有量化建模的能力之外，还要对经济金融、投资理论方面都有所研究，和海外的纯IT、数学、建模高手不太一样。”
同时，一个成熟量化交易模型往往需要在长期稳定的历史数据基础上进行归纳验证，这在成熟市场并不成问题。但国内证券市场历史不长，且期间经历了股权分置改革、机构投资者的壮大等重要变化，上市公司大量的并购重组也使得其历史经营数据缺乏可比性。可供借鉴的历史数据非常有限，这使得中国量化投资不能建立在纯粹的数据挖掘上，而需要与基本面分析、投资者行为研究等更具逻辑性的分析框架相结合。
唐军表示，多领域多策略是其推进量化投资本土化的一个重要抓手。
“那为什么要多领域多策略呢？横向上多个独立策略同时运行，能够更好地符合总体的概率分布。”唐军表示：“我们在很多领域中都有量化策略储备，量化选股、风格配置、大类资产配置，还包括分级基金、LOF、ETF等场内基金的套利，甚至是用量化的工具建立信用债的分析框架也进行过一些尝试。”
唐军表示，建立多领域多策略的量化投研体系还需要严格的风险预算体系加以配合。每个策略的预期收益和风险以及策略间的相关系数都经过严格测算。在测算的基础上建立量化的风险预算的体系，由它确定每个策略、每个维度以及整体层面暴露多少风险，各类风险都是主动去承担的，都在权衡掌握中。通过这种风险预算体系，不同领域的多个策略就能有机结合在一起。
“任何一个量化策略都离不开风控，要以概率取胜的前提是要能够多次试验多次运行，风控做得不好一次就死掉了，那后面就无从谈起了。”唐军表示。
(责任编辑：DF305)
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