基础设施公募REITs有什么风险？如何理性对待？

       与股票、基金不同，公募REITs以底层基础设施项目评估价值为定价基础，将运营产生的稳定现金流（如项目租金、垃圾处理费等）作为主要回报来源，随着交易价格上涨，产品净现金流分派率将逐步下降。以“红土盐田港REIT”为例，以3月3日收盘价3.682元进行测算，产品净现金流分派率将由发行时的4.15%下降至2.59%。投资者若盲目跟风高溢价买入公募REITs产品，将面临投资回报大幅下降的风险。

       针对公募REITs二级市场交易价格风险，基金管理人及交易所采取了哪些投资者保护措施？

       针对近期个别公募REITs产品涨幅较大的情况，相关基础设施REITs已披露关于溢价风险的提示性公告，短期涨幅较大的产品已分别于2月9日、14日和15日向交易所申请了停牌。针对公募REITs市场运行情况，深交所后续将严格按照《证券投资基金上市规则》《交易规则》和《公开募集证券投资基金业务办法（试行）》相关要求，持续加强交易监测，督促市场主体充分信息披露，多措并举加强投资者教育，引导投资者理性参与，避免盲目跟风交易，切实维护公募REITs市场平稳运行。

       投资者应当如何理性看待公募REITs投资？

       公募REITs产品所持基础设施项目盈利能力较强，分派率良好，二级市场价格较发行价上涨存在一定业绩支撑，但投资者应理性看待公募REITs产品与公募基金、股票等其他品种的差异，正确理解公募REITs长期持有、稳定经营基础设施项目的投资逻辑。境内公募REITs市场刚刚起步，市场对于REITs产品及其投资逻辑尚不熟悉。投资者应警惕部分产品交易价格可能存在非理性上涨，切勿跟风炒作，避免高溢价买入相关REITs份额造成投资损失。建议投资者基于理性分析判断，根据未来分红预期，合理评估REITs投资价值，树立理性投资理念。对于广大投资者来说，稳健、安全、收益中等、适宜长期持有，是公募REITs作为投资产品的“角色定位”。

       投资者应当如何看待公募REITs部分战略投资者限售份额解限安排？

       基础设施项目原始权益人或其同一控制下的关联方，以及符合网下投资者规定的专业机构投资者（简称其他战略投资者），可以参与战略配售。其中，其他战略投资者持有基础设施基金份额期限自上市之日起不少于12个月。2021年6月21日，全市场首批9只基础设施公募REITs顺利上市，其他战略投资者认购份额占发售总份额的比例在15%-52%之间。2022年6月20日，上述其他战略投资者持有基础设施基金份额期满12个月，符合解除限售条件。考虑到资本市场对于REITs产品及其投资逻辑尚不甚熟悉，不排除首批产品部分战略投资者限售份额解限后二级市场价格出现一定波动。建议投资者密切关注基金管理人在限售解除前披露的解除限售安排公告，了解相关战略投资者解限份额、流通安排等情况，理性看待公募REITs投资价值，避免追涨杀跌，导致投资损失。

什么是基础设施公募REITs？推进试点有何意义？

       REITs（Real Estate Investment Trusts，不动产投资信托基金）是指在证券交易所公开交易，通过证券化方式将具有持续、稳定收益的不动产资产或权益转化为流动性较强的上市证券的标准化金融产品。

       简单来说，REITs通过募集众多投资者的资金，用于投资不动产资产来获得收益。与股票和债券相比，REITs具有相对中等风险、中等收益的特征。

       2020年4月30日，中国证监会、国家发展改革委联合发布《关于推进基础设施领域不动产投资信托基金（REITs）试点相关工作的通知》，明确要求在基础设施领域推进不动产投资信托基金（以下简称基础设施公募REITs或公募REITs）试点工作，也代表着境内基础设施公募REITs试点正式起步。

       基础设施公募REITs收益依赖于基础设施项目运营产生的收益，主要影响因素包括基础设施项目所属行业的平均收益水平、项目自身的运营情况等方面。

       推进基础设施公募REITs试点有何重要意义？

       基础设施公募REITs是国际通行的配置资产，具有流动性较高、收益相对稳定、安全性较强等特点，能有效盘活存量资产，填补当前金融产品空白，拓宽社会资本投资渠道，提升直接融资比重，增强资本市场服务实体经济质效。短期看有利于广泛筹集项目资本金，降低债务风险，是稳投资、补短板的有效政策工具；长期看有利于完善储蓄转化投资机制，降低实体经济杠杆，推动基础设施投融资市场化、规范化健康发展。

       基础设施公募REITs试点区域和行业范围有何要求？

       1.全国各地区符合条件的项目均可申报。重点支持位于京津冀协同发展、长江经济带发展、粤港澳大湾区建设、长三角一体化发展、海南全面深化改革开放、黄河流域生态保护和高质量发展等国家重大战略区域，符合“十四五”有关战略规划和实施方案要求的基础设施项目。

       2.试点主要包括下列行业：交通基础设施、能源基础设施、市政基础设施、生态环保基础设施、仓储物流基础设施、园区基础设施、新型基础设施、保障性租赁住房，探索在水利设施、旅游基础设施等其他基础设施领域开展试点。

量化交易的优劣各是什么？

       量化投资是一种与传统投资模式存在较大差异的投资方式。量化投资首先是基于理论上构建的数学模型，其次依据现有的大数据技术，确定数学模型所要的基本自变量参数，把参数代入数学模型中得出分析结果与现有的实际结果对比后修正自变量参数，最后代入模型分析这种迭代的方式，直到得出满意的数学模型及参变量。

       量化投资是一种借助于计算机高效计算程序进行复杂运算，以金融产品未来收益与风险为研究对象的新型投资方式。量化投资的基础是以股票价格、日成交额等大数据库数据为参考样本数据并建立数学模型，运用仿真分析及迭代方法不断修正数学模型，直到数学模型可以用来预测指导投资交易。任何一个投资的方案或者设想，都可以为它设计一个数学模型，然后借助大数据库的现有数据进行迭代法测试分析，以此来判别数学模型的有效性。

       传统投资方式基本上是对传统的技术分析和公司的经营状态基本分析，存在一定的局限性；相比之下量化投资分析是基于对大数据市场数据的，数据样本空间容量足够大，而且可以快速进行运算并排除投资者个人心理因素的主观影响，科学性和时效性更强。此外，量化投资是一种主动性的投资方式，在进行数学模型选择、自变量选取、数学模型的验算迭代都是投资行为的主动部分。

3 量化投资优势

1： 投资方式更加理性

       量化投资是采用统计数学与计算机建模分析技术，以行业大数据库为参考，取代了个人主观判断和心理因素的科学客观投资方法。很明显，行业大数据的样本容量已远远高于有限的对上市公司调研所形成的样本容量；在进行投资决策时，把决策过程科学化数量化可以最大程度的减少投资者决策时个人情感等心理因素对决策结果的影响，从而避免了错误的选择方向。

2： 覆盖范围大效率高

       得益于因特网的广泛实施应用，与各行各业的运行数据都可以录入大数据系统形成体量巨大的数据库；得益于计算机行业云时代到来对计算分析速度的革命性变革，在极短的时间内就可以得到多种量化投资的投资方法。定性投资方式进行决策时，由于决策人的精力和专业水平都存在一定的局限性，自然其考虑投资的范围要远远低于电脑决策，二者根本没有可比性。

       综上所述，虽然与定性投资相比，量化投资具有明显的优势，但是二者的目的是相同的，都以获得最大收益为目的，多少情况量化投资与定型投资可以互相补充，搭配使用会起到意想不到的效果。

量化投资的劣势

       上文已经提到量化投资的决策过程依赖于大数据库以及计算机分析系统的科学决策，因此只要投资思想正确量化投资就不会出现错误。然而即使是投资思想及决策过程都没有问题，也不意味着量化投资完美无缺。量化投资本质上是对某一特定基准面的分析，事实上基准面有时范围过小，纵然决策过程合理化、无偏差，量化投资也存在一定的局限性。量化投资的另一特点是进行考察决策时覆盖的市场面非常广泛，在当前国民经济快速发展的时代，人们对市场的认知难免出现盲区或者对某一个局部了解不充分的现象，此种情况下量化投资的正确性就很难保证。

1 形成交易的一致性

       基于量化投资的低风险特性，人们更多地依赖于采用大数据云分析平台进行决策，如此大家对某一行业的市场认知以及投资决策水平就处在同一认知层次上，当遇到极端的市场行情时，人们作出的交易决策往往一致，即容易达成交易的一致性。例如期货行业以及股票行业，在市场行情动荡的特殊时期，人们往往选择在同一时机抛出股票或者期货，这种大规模的一次性抛盘则会造成在预期抛售价格基础上的剧烈波动，导致投资者的实际收益在一定程度上低于预期收益。此种情形下又会引起新一轮投资恐慌，不利于市场的稳定发展。

2 ：指标钝化和失效

       任何一个行业的某一个市场承载投资者的容量都是有限的，从战略投资的角度来看，当某一个市场的产业链较为成熟、技术门槛较低时，投资者进入该市场就会容易很多，当市场的承载量大大低于投资者进入数量时，既定的投资策略则会失效。例如某一企业的某只股票第一年能获得50%的收益，第二年则降为20%的收益，第三年可能是5%，第四年就没有收益了。诸如趋利反转策略、套利策略现在已经非常大众化且投资者已经达成共识，一拥而上集中式进行投资就会导致投资评价指标钝化甚至失效。

       当前我国的量化投资市场发展很快且达到了一定规模，但与西方发达国家的量化投资市场相比仍处于初生期，因而存在投资市场指标钝化或失效、可用投资参考数据缺失等一系列问题。为解决现有量化投资市场的众多问题，本文首先对量化投资的定义以及投资内容及方法进行说明。 其次就我国现阶段量化投资市场的现状及特点进行了详细说明。再次说明了现有量化投资市场的投资方式较为理性、覆盖范围大且运行效率高等优势。最后说明我国量化投资市场的劣势。

来源：阿杰说量化

机器学习将成为量化投资新主流？助量化投资者真正实现增值

       大数据和另类数据、AI人工智能和云计算等新工具已成为金融业的主要发展趋势。早在2019英格兰银行和英国金融行为监管局做的一项调查就发现，三分之二的英国金融公司已经在使用机器学习（Machine Learning，ML），被调查的公司认为他们使用机器学习的领域数量在未来三年内将增加一倍以上。

       ML机器学习是AI人工智能的一部分，属于计算科学领域，专门分析和解释数据的模式及结构，以实现无需人工交互即可完成学习、推理和决策等行为的目的。对于量化基金经理来说，ML机器学习拓展了他们的工具包里可用的工具。

       和普通的量化分析不同，机器学习不是简单粗暴地给出一个假设，而是通过基于大数据的深度学习来推断出可预测目标和成因的相关性。随着人工智能及大数据在各行各业的运用愈发深入，基金经理们也开始将其应用于投资的各个不同领域。

自然语言处理 （NLP)

       NLP就是利用人工智能来处理和分析人类的语言。世界各地的公司每年都会以年度报告和财报电话会议的形式生成大量非数字数据，以及大量来自社交媒体帖子等非传统来源的数据，都可以利用机器学习技术来识别趋势，能够帮助投资经理更好地预测对特定地区和整个市场对公司的影响。

       NLP 可以对新闻报道、财报电话会议、管理层演讲进行分析，并根据文本或语音的语气来检测另类数据，例如情绪的变化等等。例如，美国某初创公司就使用 NLP 和 ML 技术来对大约 3000 家美国上市公司和 15 家中央银行（包括美联储）发布的语音信息进行分析，来预测上市公司走势和评估政策结果。

投资组合管理

       在投资决策过程中，投资组合经理会分析大量与资本市场和经济相关的数据，例如，GDP 增长率、通货膨胀率、各种资产类别的历史回报率等。

       随着近年来大数据的增长，投资组合经理正在将AI/ML 工具应用于分析传统和另类数据来源，以深入了解证券价格走势和波动性，从而为客户带来更高的回报。对证券价格变动的方面的预判，也有助于管理投资组合的风险和部署对冲策略。

算法交易/程序化交易

       为获得竞争优势，AI/ML在基于程序化的算法交易中的应用越来越多。机器学习可以加速和自动化搜索，让算法交易策略更加高效。此外，机器学习能够识别趋势发展时和适应趋势，而不是仅根据历史数据寻找模式，这样有助于在市场中寻找更多机会。

       比如，摩根大通的电子股票交易部门就推出了基于机器学习的算法交易，能够帮助客户从过去学习并执行大型复杂股票交易，而不会引起重大市场波动。

合规管理

       基于 AI/ML 解决方案在监管机构的合规管理中的应用越来越广泛。美国的金融业监管局利用基于 AI/ML 的解决方案来识别潜在的跨资产操纵案例。当交易者持有期权头寸，并试图移动标的股票以改变股票价格时，就会触发资产操纵警报。

向客户提供个性化财务建议

       摩根士丹利为公司的财务顾问开发了一套基于机器学习的工具，该工具可以通过深度学习客户的文本信息或邮件，从而有针对性的对客户提供定制化的财务意见，供财务顾问来选择使用，从而增加客户对服务的满意度。

       AI/ML即有优势也有它的局限性。一方面用于训练机器的数据都属于历史数据，另一方面产生数据的又是在不断变化的市场环境及机构，这就给ML基于变化的历史数据对现在和将来的预测的准确性和有效性带来了双重挑战。

       这就是为什么将ML应用于投资也经常失败的原因。另外，如果训练用的样板数据不足，或者数据本身的失效，都会让ML给出谬误的结果。比如，基于几十年前早已落后的学术文章或早已不再更新的网页产生的数据，只会发现一些脱离现实的无效模式。

       对于ML来说，区分用于研究的有用信息和无效信息并不是件容易的事，机器学习的模块化的容错度增加了获取谬误信息的可能性，而复杂的算法又降低了可预测的能力。

       总之，人工智能和机器学习显著扩展了成熟量化投资者的分析工具包，为量化投资者提供更多附加价值。机器学习在整个投资过程中都有应用，包括非线性预测、揭示复杂数据的结构以及从定性信息中推导出定量指标等等，都凸显了机器学习的优势。

       当然，将机器学习应用于投资也更具挑战性。因此，开发者在金融领域的知识和严谨而明确的研究过程，对于持续成功至关重要。了解这些因素，将有助于量化投资者将真正的增值与无效的数据区分开来。

来源：招商银行APP

阿牛智投：用“四个严格”、“三个坚持”打响疫情阻击战

       “咦！？座位上没人，电脑怎么屏幕自己在动？闹鬼了？！”一个新员工远远地看到几台电脑自己在运作，表示十分诧异，还以为遇到了灵异事件。其实，这正是阿牛智投居家办公的工程师，在远程操控电脑。

       “尽管疫情依旧肆虐，空难让人悲伤，但生活不会因此而停止。该做的事情还是要做得漂亮，该服务好的用户都必须要服务好。”阿牛智投一位销售人员的感悟，代表了很多员工的心声。

       2022年春季疫情以来，阿牛智投上海分公司2/3的员工经历了居家办公。为了保障公司安全生产、员工健康生活、用户服务到位，阿牛智投开启了“四个严格”、“三个坚持”的抗疫模式。

“四个严格”，保障员工安全

       严格消毒：公司对办公环境每日进行消毒，并配备消毒喷雾、免洗手消毒凝胶等供员工使用。

       严格入场：进入公司要出示绿色健康码和核酸检测阴性报告。为了便于检测，公司积极联系核酸检测公司，为员工统一做核酸。

公司统一安排核酸检测

       严格防护：上班期间要求全体员工必须正确佩戴口罩，并安排专人巡检。

       严禁聚集：分散办公，尽量少开会、少聚集，防范疫情传播。

“三个坚持”，保障合规运营

       一、坚持人文关怀，让防疫更有情

       疫情期间，不少员工响应政府区域隔离号召，在家办公。公司领导每日至少一次视频慰问，关怀员工居家办公的生活物资是否充足，工作开展有什么困难，同时还对隔离时间较长的员工进行心理疏导。

       二、坚持用心服务，让客户更放心

       疫情隔离了部分员工，但不能隔离我们对投资者的服务。阿牛智投全体员工齐心协力，通过云办公模式，让投资者在疫情期间也可以得到专业的投资顾问服务。

在办公区工作的员工

       三、坚持合规巡检，让运营更安心

       灵活办公模式，给运营的合规管控带来挑战。阿牛智投通过“智能质检+人工巡检”方式进行双重风控保障，并在疫情期间加强人工巡检力度，坚决贯彻“主动合规，有违规必干预”的合规文化。

量化投资的局限性有哪些？

       得益于市场信心持续提振，上周以来，A股市场持续震荡走强，在此背景下，私募全行业也迎来一轮小规模的业绩回暖，量化私募也不例外。

　　私募排排网的数据显示，2月，量化各策略的平均收益均收得正值，其中股票量化策略业绩恢复明显，2月的平均收益达到了3.33%，近一年的平均收益升至13.54%。多以股票为重点配置对象的量化多策略也受益回暖，单月平均收益达到了2.12%，居第二位。相比之下，由于商品期货的行情略有降温，管理期货量化的表现稍逊于上月，单月平均收益录得1.24%。

　　虽然，量化各策略业绩修复趋势明显，但在量化私募机构方面，幻方、九坤、灵均等头部机构也有部分产品净值有待进一步修复。其中，幻方量化在Wind有业绩展示的189只量化产品中，有62只产品的最新净值低于1元。这也说明这轮始于去年的私募回撤危机还没有消退。

　　在此背景下，有业内人士强调，任何策略都有周期性，而量化机构的规模也需要与策略容量、投研能力、市场环境等各方面因素相匹配。

　　量化私募阶段业绩回暖

　　今年以来，绝大部分百亿私募未能实现正收益，量化私募则面临策略失灵等问题。不过，经历了大跌后，市场有所反弹。过去几天，A股三大股指齐涨，港股和中概股也一度强势上扬。在此背景下，私募全行业迎来一轮小规模的业绩回暖，量化私募也不例外。

　　私募排排网的数据显示，2月，量化各策略的平均收益均收得正值，其中股票量化策略业绩恢复明显，2月的平均收益达到了3.33%，近一年的平均收益升至13.54%。多以股票为重点配置对象的量化多策略也受益回暖，单月平均收益达到了2.12%，居第二位。相比之下，由于商品期货的行情略有降温，管理期货量化的表现稍逊于上月，单月平均收益录得1.24%。

　　事实上，自2018年起，量化机构在规模方面显著提升并争抢各大代销渠道，吸收了大量外部投资资金，晋升为A股的主要参与力量之一。在量化私募激进扩张之后，去年下半年颓势开始凸显。进一步来看，此轮量化私募的回撤是从2021年9月下旬开始的，主要叠加了指数的回撤及超额的回撤。

　　特别是去年四季度以来，A股波动加剧，市场环境剧烈变化，多个行业板块出现巨大反转，极端市场行情下，市场也不时曝出量化私募旗下产品巨亏的消息。

　　业内人士强调，任何策略都有周期性，量化类的策略特别是指数增强策略在2021年的前三个季度表现非常强势，也获得了很多投资者的追捧。任何一类策略被大量的资金追捧的时候，往往是此类策略阶段性的顶点。

　　千象资产也认为，量化投资是一类性价比较高的策略，但不是万能的策略。目前量化私募所面临的困境主要包括交易拥挤、策略短期失效等带来的阶段性超额收益下滑。按照国外经验来看，随着量化机构的规模和占比不断提升，量化类产品超额收益下滑的趋势是确定的，过往每年年化三四十的超额是不可持续的。

　　千象资产补充说，规模是业绩的天敌，许多优秀的管理人因为规模过快增长而带来业绩下滑。对于量化类的管理人来说，一方面要加大投研投入，提升策略、因子的丰富程度，尽可能地降低策略的相关性，使得策略的迭代能够匹配规模增长；另一方面，也是更为现实的做法，克制自己短期内对于规模增长的渴望，于个别阶段适当封盘，让规模增长更加线性一些，以此降低对于策略和产品运行的冲击。

　　业内反思策略局限性

　　面对A股的震荡调整，当下，越来越多的头部私募管理人开始反思单策略的周期局限性问题。

　　如仁桥资产总经理夏俊杰表示，面对异常复杂的市场环境，主观多头产品的局限性开始显现。“股票多头策略和对冲策略是各有优劣的两类产品。多头产品的最大优势在于，股票是长期回报最高的大类资产，长期持有可以获得较好的基础收益，但最大劣势在于有些时候靠天吃饭；对冲产品的最大优势则在于不存在所谓的系统性风险，命运掌握在管理人自己手中，但劣势在于没有基础收益。如何在复杂的市场中获取收益？需要利用哪些新的工具？掌握哪些新的策略？这是仁桥资产面临的最重要课题。”

　　针对量化行业竞争不断深入的背景下，量化机构的规模也需要与策略容量、投研能力、市场环境等各方面因素相匹配。

　　有业内人士就强调，在市场形势不好及震荡的行情下，相对于其他投资策略，量化投资的优势更能够凸显，尤其是量化对冲等追求绝对收益的策略。但私募管理人的业绩与规模也有很大的关系，需要特别注意管理人的规模对于业绩的影响。不过，私募的各种策略表现需要一个观察周期，如果观察时间太短，则策略效果有很大的随机性，这个时候可能会产生一些误导。

　　百亿私募宽投资产表示，公司自成立以来一直采用稳步发展策略，规模增长相对克制，一方面，希望规模的增长与策略的更迭、算力的提升、人员的储备等相匹配，给投资人带来更好的持有体验；另一方面，不以快速扩充规模为目标，注重风控，追求业绩的持续稳定性，今年以来在基金发行遭遇冰点的大背景下，我们的管理规模依然保持净增长，主要源于公司策略的稳定性较强，在极端行情下体现出对抗回撤波动的能力。

　　而日前，百亿量化私募鸣石投资称开发出了监测策略拥挤的新模型。据悉，该监测策略拥挤的新模型是整个策略模型里的一小部分，市场上有一些量化行业公认的风险因子，通过模型监测此类因子，如果发现拥挤，就在策略里降低因子的权重，因为量化行业去年规模扩张的很快，量化私募数量也很多，造成市场上策略会出现同质化现象，策略拥挤，从而导致超额收益下降。

　　降仓行为是行业普遍现象吗？

　　相比于主观多头策略，量化私募机构间的竞争更为直接和激烈。而量化投资行业进入的门槛也已经发展到较高的阶段。目前A股市场中量化机构的资产管理规模占比仍相对较小，只要进步的速度快于市场平均水平，依旧能在多变的A股市场为投资者持续创造价值。

　　近期，有消息显示部分量化私募有降仓行为，头部量化机构明汯投资解释，不排除是被动降仓——客户赎回或触及预警线等。但这不是量化投资自身问题，而是当市场波动投资者情绪受到影响，可能做资产管理的机构投资者都会遇到这种情况。

　　“据我们所知，国内主流量化私募管理人在今年市场波动期间，均没有主动降仓”，明汯投资表示，“这主要是坚定看好中国资本市场长期发展及对自身策略的信心。”特别是量化多头系列产品本身就是满仓策略，这与海外以对冲产品为主流所不同，国内主流量化产品是量化多头，策略特质之一就是满仓，这条主流产品线恰恰是市场做多的中坚力量。

　　明汯今年市场波动下，叠加自认购(明汯投资公司自有资金本身常态化跟投)，公司产品整体上是处于净申购状态。(近一年明汯并没有在渠道大规模募资，2021年下半年后和合作伙伴主推的基本以2年期封闭产品为主。今年以来明汯相对来说，并没有特别大的赎回压力和消化规模压力)

　　此外，面对市场回调，不少头部私募也纷纷出手自购，用真金白银来表达对市场长期看好的信心，与投资者一起共渡难关。

　　此前，量化巨头九坤投资公告称，决定自3月18日起，采用每月定投的方式，以自有资金申购旗下股票型资管产品。每月定投金额为1000万元人民币，定投周期为3年。即总共将斥资3.6亿元自购，而这是九坤今年以来第二轮自购。1月28日，九坤曾宣布1亿元自购。

　　不少私募表示，中长期看，市场已处于底部区域，尤其中证500指数更是处于99.41%的历史极低估分位，具备良好的中长期配置价值。有观点就认为，这或意味着，私募机构有望打响了新一轮自购潮。

　　再论量化投资是否助涨杀跌

　　每一轮市场调整，总有矛头指向量化投资对股市的助涨杀跌。

　　结合海外市场的文献和实践，以及国内A股市场的文献和实践结果来看，明汯投资认为，随着量化投资比例的提升，股票市场的波动率呈下行趋势。从个股来看，随着量化投资参与度的提高，股票连涨和连跌的概率也在降低，这也是市场有效性的体现。

　　特别是当资金拉高股价的时候，由于缺乏做空机制，没有机构资金来平衡股票价格，量化投资的兴起补充了这个空白。明汯投资从另一角度分析了量化投资的市场作用，即由于量化机构持股数量较多，且较多持有中小股票，当发现有持仓股票偏离合理价格时，会倾向于卖出持有的股票，从而抑制股价的上升，降低股票的波动率。

　　明汯投资的另一个观点就在于，随着量化投资占比的上升，中小股票的价格有效性大幅提升。以明汯为例，公司的买卖信号和过去股价涨跌并没有很强的相关性，当股价从偏离合理价格的方向向合理价格方向运动的时候，我们买卖单子的方向会和过去涨跌方向相同，当股价从合理价格向偏离合理价格的方向运动的时候，我们买卖单子的方向会和过去涨跌方向相反。而且从逻辑上而言，当在一个错误方向上交易的时候，越多的交易导致越多的亏损。

来源：东方财富

量化的争议与辩解

       在关于量化的诸多争辩中，“高频策略”是它最为人所争议的话题。

       速度确实是很多量化巨头的看家本领。期货高频巨头Jump Trading对于速度的迷恋堪称传奇。相传，在其他公司还在租赁微波塔时，它就已斥巨资购买了一座退役的高800英尺、1983年时曾为北约军队在巴尔干传送过情报的微波塔——与光纤相比，信号塔微波技术可以将传输时间缩短二分之一。

       “在芝加哥到西岸、东京到圆山都使用了微波线路的Jump Trading，在看铜或黄金等在芝加哥的成交价格时，可以比国内团队快数毫秒。”一家小型高频量化基金负责人告诉暗涌Waves，而数毫秒意味着足以把国内团队打的落花流水。

       事实上，在Jump Trading自2019年进入中国以来，它就是以速度战胜了诸多国内玩家，甚至逼迫一些量化基金从商品期货领域迁移到了容量更大的股票市场。

       “尤其在商品期货领域，这种竞争是碾压式的。”上述基金负责人告诉我们，因为境外在能源、有色金属、农产品等大宗商品领域有定价主导权，所以国内量化公司做商品期货时，需参考境外的期货交易所的行情。这使得谁掌握速度，谁就处于食物链的顶端。

       国内的商品期货市场也不例外。早在2010年，就有媒体讲述过很多期货公司会搬到上海期货交易所的大楼中办公的故事，目的只有一个：靠近交易所机房。

       一位中型量化基金投资总监告诉暗涌Waves，尽管国内的高频期货竞争尚未到微波级别，但比拼各家光缆“谁更直” 的时代已经到来。比如从崇明岛到上海期货交易所这段距离，因为国内电缆都是利用现有机房，所以往往是两点之间存在多个电信供应商的机房，串起来必然是一条曲线。"但一些疯狂的人会去想或买或租下沿途的线路，然后给它 ' 掰直' 了。

       在广泛流传的定义中，高频交易速度快（也叫低延迟）且交易频繁（也叫高换手），但并无确定的定量标准。有行业人士告诉暗涌Waves，目前在国内的量化高频领域，证券市场是毫秒级别，期货市场是微秒级别，而海外则是纳秒级别。

       但速度往往意味着疯狂——这也是反对高频的人的核心理念。在他们看来，新技术破坏了市场的公正性，使部分投资人利益受损。“管控不力时会触发链式反应，造成市场波动扩大。”著有《大空头》、《说谎者的扑克牌》的迈克尔．刘易斯曾有一本广为流传的《高频交易员——华尔街的速度游戏》，他站在批评高频交易的角度，认为高频技术是华尔街打劫投资者的帮凶。

       但在中文版序中， 经济学家巴曙松做了一个补充：真实的市场情况也许并非如此不堪。因为高科技应用背后是各种利益交错：很多传统势力，会指责新技术出现后造成的不公平竞争，而这种竞争实际上又能带来交易成本和买卖价差的较少，提高流动性。

       至于当下市面的量化策略是否多为中高频，业界也颇多分歧。一家从事基本面量化研究的分析师认为，“在国内基本面量化还很少，像股票，很多是换手率100多倍，甚至更高的高频量化”，而一家券商分析师告诉暗涌Waves：“股票策略管理规模大于100亿的量化策略，日持仓变动的平均年化换手率只有20-50倍。”

       一家头部量化私募负责人向暗涌Waves补充道：“论国内的高频，股票和期货完全不是一个量级，而美国股市和中国股市同样不是一个量级“。据他介绍，尽管在国内，股票也可以通过融券、建底仓，做日内回转交易,但股票是t+1，期货是t+0，完全不可同日而语。

       对比美国量化的“挖电缆战”，他表示“这和中国国情有很大不同”。“比如，美国的一只股票可以13个交易所交易。如果报价不同，拿到行情或者交易的速度就决定一切，而在国内，除一些涉及两地互动股票，大部分股票，同一时间只能在一个交易所交易。“

       有人试图从技术层面回答这个问题。一家百亿规模的量化基金创始人告诉暗涌Waves："目前国内的股票市场交易中没有非常纯粹的、狭义上的高频交易，这与国内市场上的交易信号的速度、行情规则和体系有关"。国内不允许私人自建通讯线路，而所谓专线也只是在三大运营商系统内“保留带宽”而已。如此一来，大家只能在“一个受控制的框架内做选择”。

       还有一个关键障碍是规模。尽管“规模是收益率的第一杀手”几乎是金融界的共识，但在量化基金身上体现尤其明显。“规模越大，要做到短时间内高换手必然折损价格优势”，“冲击成本越高，留下的收益空间就越小”，一家量化私募基金负责人这样告诉暗涌Waves。在他看来，这种高频策略多被应用在自营资金里，资管资金随着规模的扩大，会更偏多周期、多信号的混合型策略。

       中国量化基金的扩容之路基本可以印证这一点。在一家成立颇早的中型量化私募负责人的回忆中，2017、2018年高频策略也曾一骑绝尘，但到2019年左右，在成规模的量化私募中，高频选手已经抵不过“全频率+多策略选手”。

       “长久以来关于量化基金最大的误读，就是把高频等同为量化。”一家中型量化基金的技术总监向暗涌Waves表示。天演资本谢晓阳打了一个形象比方：“（把高频等同于量化）相当于是把法拉利等同为汽车工业。”

       当然，国内在高频领域的确存在诸多乱象。比如一些虚假的挂单，一些隐蔽技术的违规使用，甚至闪崩，北京金融分析师协会发布的一份《高频交易研究报告》中显示，“历史上高频交易触发的市场波动确有其例，但并不意味着市场经常或者一定会出现高频交易引发的危机。”

新物种的宿命

       2022年并不是量化基金遭遇的第一次落寞。

       早年，量化确实有过一段躺赢时代。一家成立颇早的百亿私募创始人告诉暗涌Waves，在早期热衷“炒小、炒新、炒差、炒短”的A股市场，市场无效到：找准一个具体的现象，写个两百行代码，打开就可以赚钱了。

       但时至2015年6月，随着上证综指飙到5178点，焦灼不安的监管开始严查场外配资。之后的严查中，因为中性策略对冲需求而大量持有股指期货空单的量化机构被监管列为波动来源。

       之后，交易所开始限制包括全球知名量化对冲基金Citadel（城堡基金）在内的34家“境外势力”的交易账户。这也是日后海外量化巨头再次进入中国颇为谨慎的原因。

       再后来，监管逐步收紧对股指期货的交易：提高保证金比例，日内开仓从无限制到仅限10手，平仓手续费比股灾前提高超100倍。

       交易限制让量化对策略成本急剧攀升。加之当时股灾后的股票市场回归大盘股行情，对量化投资来说，更是雪上加霜。很多量化私募因此折戟沉沙。

       之后的2017年到2019年，随着监管重点转向更严峻的金融去杠杆问题，股指期货开始逐步松绑。操作条件的具备，让量化私募得以开发更多的股票策略。根据私募排排网数据显示，截至2021年10月底，百亿级私募基金股票策略占比约为6成。

       “近两年量化基金股票策略的爆发，还得益于一度叫停的券商股票交易接口的重新跑通。”一家百亿私募创始人告诉暗涌Waves，2015年股市异常波动发生后，监管要求程序化交易的接口全部暂停，之后很多量化私募被迫使用手动操作。

       而近些年，一些券商通过反向采购跑通这个系统，使得更多量化策略有了可能。

       伴随着规模陡增、交易策略拥挤，以及监管影响等，量化的困境随之而来。

       去年下半年，一家才跻身百亿私募的量化投资机构市场负责人告诉暗涌Waves，她和她的迷你团队，带着健康宝的绿星号，以7天查验3次核酸的节奏，创造了“40天完成了200场线上线下路演”的记录。突然到来的好行情,让很多机构过饱和吸收，在规模急速膨胀的同时，收益也迅速降落下来。很快，这家机构的收益也迎来前所未有的大回撤。

       11月底，在北京后海的一个私家宅院式茶舍里，一家量化私募的头部玩家合伙人告诉暗涌：“接下来的日子不会好过，一定会死一波，因为规模上升太快了。“

       事实证明，几个月后，很多量化机构都出现明显缩水，特别是濒临千亿规模的头部量化机构，有的甚至缩水了百分之五十。

       规模的激增也带来策略的失效。一家头部量化机构负责人告诉我们，“在一个渐趋开放的市场，随着很多策略和数据的迅速被使用，红利期较高的收益会快速下降并回归到正常收益水平”，因此“每当量化管理的资产规模扩大2到3倍的时候，模型、策略、执行都需要升级优化。如果资产管理规模大于公司原有的策略容量，且没有及时更新，策略本身会失效。”

       至于量化的趋同交易是否会加大市场波动，从事宏观研究的基金经理袁玉纬在3月20日发布的公号里指出，这不是量化独有的现象：“无论人工交易还是量化投资，只要形成趋势，都会趋同交易”，“像人工的茅指数，宁指数，a股的白酒基金，新能源基金，同样是”同质化交易。”

       也因此，当面对整个市场的萧条，有市场声音将之归为“量化的趋同交易加大市场波动”时，有头部量化私募机构创始人在接受暗涌Waves采访时认为：“前期大跌，头部量化机构并没有显著减仓动作，甚至有净买入，而且这些和监管都有信息联动。很多人认为量化趋同交易加大市场波动，其实并非如此。”

       “迅速崛起、规模快速放大、又飞快衰落消失，这仿佛是量化行业的死循环，像悬在我们头上的达摩克利斯之剑。”早在2020年，幻方量化CEO陆政哲在接受媒体采访时的这句话至今依然奏效。

       竞争的惨烈，让量化投资在抢人、硬件方面的军备竞赛蔚为壮观。

       白鹭资管创始人合伙人、投资总监张晨樱告诉暗涌Waves：“在当下的中国量化私募，拥有大量拿过国际奥赛IMO（数学竞赛）、IPHO（物理竞赛）、ICHO（化学竞赛）和IOI（信息学竞赛）奖牌得主，早已是行业“标配。”

       量化行业垂直公号“量化投资与机器学习”主理人告诉暗涌Waves，很多量化私募也因此把公司福利拉到极致。比如不限额的外卖饭补、配置专职的前星巴克的咖啡师、无限期的休假（只要干好活）……

       硬件的较量也堪称奇观。作为国内第一家拥有超级计算机的量化私募，坐标杭州的幻方继2020年正式投入运行AI超级计算机"萤火一号"后，2021 年又开始投入“萤火二号”。关于两者，一种更直观的的对比是：前者累计投入超亿元，后者则投入10亿量级；前者占地约一个篮球场，后者占地约10个篮球场；如果说“萤火一号”每秒可以进行1.84亿亿次浮点运算，相当于4万台个人电脑算力，那么“萤火二号”则相当于76万台个人电脑的算力。

       尽管历经多轮快速洗牌后，量化私募路线早已开始分化：有的还在做狭义的量价，有的早已混入基本面，甚至切入另类数据；有的还在单一市场厮杀，有的早已多市场配置，当然，相比来说，国内市场还是存在诸多限制：比如金融市场历史的短暂，这意味着金融工具、衍生品以及有效数据量的稀缺。

       当下的量化投资，还处于跑马圈地的早期阶段——正如一位头部量化基金负责人在接受暗涌Waves采访时所言：“量化投资在中国，到底还是一个新物种。”

       这意味着，并没有确定的霸主一统江湖。无论是谁，如果迭代和更新不够快，都将被迅速替代。从这个层面来说，如今量化基金遭遇的波折甚至是争议，都是某种应有之义。

       天演资本谢晓阳认为，适合这个行业的人必须有“智力好奇”：面对“黑箱”，需要不停去跳出旧经验，去系统性地、有数学原理支持地猜”，而且”数学语言是一种歧义很少的语言，用数学研究出来的东西是往客观真实迈的一小步。”

       九坤创始人王琛也认为：“在这个行业，你必须比别人多思考一点点，才能赚到钱”。

       2022年春节后，一家头部量化私募创始人曾在朋友圈冷酷晒出了全是残羹冷炙的盒饭，备注是：“量化基金经理现状”。当时，大多数人对量化圈的想象还停留“五千万年终奖”的传说里。

       3月后，在经历主动封盘、模型迭代后，很多量化私募产品的超额收益也开始陆续回归。但上述基金创始人告诉暗涌Waves，喧嚣已经停止了，“平静和枯燥才是这个圈子的常态。”

来源：腾讯网

陷入漩涡中的“量化投资”

       龙虎榜是每日沪深两市中涨跌幅最大、换手率最高股票等的排名榜单，从中可以看到当日买入、卖出金额最大的5家营业部名称。华鑫证券上海分公司（以下简称：华鑫上分）是这里的常客：整个2021年，在营业部成交额榜上，它是登榜3702次、成交总额918.84亿元的榜眼。3月初，它的成交额一度排名第一。在消失的前一天——2022年3月14日，它还有5支股票同时登榜。

       因为服务了众多量化私募基金，华鑫上分席位一度被称为“量化（基金）大本营”——虽然很多行业人士告诉暗涌Waves，真正在此交易的往往是量化游资，而非主流量化私募。

       上榜次数越多，越能印证板上抢货策略的高效和灵活，而对为诸多策略提供交易通道的华鑫证券来说，这也是技术性能卓越的体现。

       但自3月15日以来，华鑫上分再未现身龙虎榜。

       事情原委，至今莫衷一是。尽管官方屡次辟谣，但仍然充满各种传言：从“被监管”，“负责人被抓”到“涉嫌洗钱”。但多位接受暗涌Waves采访的量化界人士表示，这大概率与一个背景有关：在二级市场下调的过去数月里，量化基金的趋同交易被一些人归咎为导致市场情绪低落的主因。

       在集体失声之前，量化基金刚刚经历了它在中国最狂热的一年。

       2021年8月，上海的陆家嘴，溽暑难消。在一片高耸入云的楼群中，当时即将跻身百亿规模的白鹭资管合伙人、投资总监张晨樱曾对暗涌Waves感叹：“过去大家都觉得量化不是一种每周都能赚钱、赚大钱的投资方式，但第二季度击破了这个成见。”

       接下来半年更是节节攀高。至2021年年底，24家百亿量化私募平均收益达18.32%， 而57家（有业绩展示的）主观百亿私募仅为6.59%。在82家有业绩收录的百亿私募前十排名中，量化私募占了6席。

       一家新晋百亿量化私募创始人告诉暗涌Waves：“2019年前，量化私募想突破百亿，不是一个小目标，而是一个宏伟目标。”而这一年，实现“宏伟目标”的中国量化基金高达25家。两年前，这个数字仅为6。

       简单来说，与看重公司基本面等研究的主观投资不同，量化是纯粹的数学逻辑，数据是唯一指标：“show me your data，not opinion”。不仅在股票市场，在期货、期权市场，量化也有大量应用。

       长期以来，量化都是一个与世隔绝的行业。但过去两年，有关它的财富故事却令它分外出圈。比如曾引发哗然的“5000万天价年终奖”事件。在2019年的一场行业峰会上，一名量化老将甚至这样给年轻人打气：“你们没有选错行业，海外的对冲基金经理可以赚的比Taylor Swift（曾以1.7亿年美元收入位居福布斯艺人年收入No.1的美国女歌手）多。未来，你们的收入也可以超过王菲。”

       激进的扩张迅速引发猜疑。2021年9月22日，当A股成交量在历经43交易日（7月21日到9月17日）日成交额破万亿后，又一次再破万亿时，一种不祥之感笼罩整个市场：2015年股灾前，同样经历了类似的持续43个交易日破万亿的情绪亢奋周期。巨额成交陷入谜局：多出来的4000亿日均交易增量究竟来自何处？

       经常被认为是“高换手率”、高频率的量化交易当即被推到风口浪尖。之后量化基金开始出现大幅回撤。

       12月28日，一度是千亿私募巨头的幻方量化发布《关于幻方近期业绩的说明》，对其产品回撤达到历史最大值表示“深感愧疚”。3个月之后，其又对外透露，他们已经主动将规模缩减到500亿左右，在此之前，他们还建议不适应波动的普通投资者赎回产品。

       私募排排网的数据显示，截至2022年前俩月，有九成的中国百亿量化私募，都在不同程度地面临业绩亏损。

悲观的情绪在近期又一次登顶。3月18日，全国政协委员、中国证监会原主席肖钢接受媒体采访时，提到量化投资的几个问题：“模型化后预期一致”，“加剧了市场波动”，“对散户不公平”。最后他总结道：对中国市场来讲，量化要予以限制。

       从一种边缘的投资方式到广为人知，量化投资在中国用了11年。但短短六个月，这个一度被视为神话的投资形式走进了迷雾。

天性自闭

       1961年2月，一个灰暗阴沉的下午，麻省理工学院数学系教授索普迎来一位不速之客。

       这位先生65岁上下，是新泽西州的一个富商。他此行目的是邀请索普一起前往内华达州赌场，验证前不久索普在美国数学协会会议上发布过的“21点”（也叫Blackjack，是广为传播的一种扑克牌游戏）必胜算牌策略是否有效。而赌资由他提供。

       在没有钟表、也没有窗户的空间里，在密密麻麻的酒徒、烟民和鸡尾酒中，这位数学系教授在赌桌上赢钱赢到让发牌员和赌场经理头皮发麻，甚至最后迫使酒店协会因此修改了游戏规则。

       其中的奥义，正是索普参透了赌博或投资中的核心问题：概率和频率。在任何游戏中，当高概率和高频率结合在一起，就是赚钱机器。所以关键是，快速计算每一次最佳策略的胜率，有利时多下注，不利时少下注。

       某种程度上，这就是量化投资的早期形态。8年后，索普建立了金融史上第一支依靠数学模型和量化算法策略赚钱的基金。

       作为一种金融工具，量化行业却长期由一群非金融人士统治：他们更多是来自于数学、计算机、统计学、物理学，甚至是天文学科。不同于华尔街式的鲜衣怒马，量化基金常年以低调示人：即便名气大若西蒙斯缔造的文艺复兴大奖章基金，该基金至今的官网只有寥寥数行字，网页大概从2000年后就再没有更新过。而西蒙斯自己也常年隐居在僻静的纽约长岛。

       曾有媒体探寻过全球最神秘的顶级高频量化交易巨头Jump Trading，发现它的总部不在一般金融机构爱扎堆的华尔街，而是在芝加哥北部城区。其办公楼在早期甚至是在一片保障住房中，不仅是一个破败不堪的仓库，高层甚至已经在被陆续拆除。

       “不愿表达，技术宅文化浓厚。”在天演资本创始人谢晓阳看来，在中国，这也是一个颇为自闭的行业。有投量化的券商FOF基金负责人甚至把“书呆子气”看作是做好量化的标准，并笑谈有知名量化私募直接把“nerd"写成企业文化信条之一。一家量化私募的市场负责人向暗涌Waves形容创始人性格时，使用的比喻则是：“讲话离你三米远”，“深夜工作电话完，还未等及你寒暄，就提前挂了。”

       这确实也是一个几乎可以闭门做事的行业。在美国，因为拥有更多元的杠杆资金渠道，一些量化投资机构甚至可以一直做自营策略，自闭到底。事实上，文艺复兴带来惊人回报的“大奖章基金”也是仅对员工、前员工及极少老客户开放的自营基金，外部投资者并不能自由购买。

       2010年4月6日，因为中国国内第一个股指期货合约标的——沪深300股指期货正式上市，意味着量化基金具备了可行的对冲工具，因此被称为中国量化投资元年。同年，袁宇创立了鸣石投资；2011年，任思泓创立了金锝资产；2012年，王琛创办了九坤投资。之后陆续几年，灵均投资，锐天投资、明汯投资、幻方量化纷纷成立。其中明汯和幻方一度抵达过千亿规模。

       但即便如此，由于极高的认知门槛，大多数人依然并不理解量化为何物。“很多人把量化投资称为‘黑箱’。”白鹭资管合伙人、投资总监张晨樱如此告诉我们。随即她补充道：“特别是机器学习、深度学习被应用后，很多时候，你需要放弃可解释性，去做更严谨的算法和压力测试，通过数学指标来观察和理解市场。”

       因此市面上充满了有关量化投资的传说。比如很多人把散户看作量化投资的对手盘，甚至认为“量化策略通过盯住中小市值股票，快进快出，这样股价忽上忽下时，才导致小散户冲动交易，被割韭菜。”

       量化投资中，既有把基本面投资和量化投资结合的基本面量化，也有更原教旨主义者——基于数据挖掘分析的量价策略量化。而关于谁是量化投资的对手盘，他们之间也存在诸多分歧。

       主做基本面量化的外资私募上海锐联景淳投创始人许仲翔认为，“做量价策略的偏爱小盘股，因为这里聚集最多的散户。散户交易量大，量价策略的和他们做对手盘，很好赚钱，所以过去这两年赚得很多。”

       而一家中型量化基金的投资总监则表示：“偏短周期的量化交易策略，也不仅仅限于中小市值股票，否则市值偏移带来风格暴露，无法让策略长期稳定上涨。”在他看来，非理性波动首先来自情绪化交易，当非理性出现，无论是理性的主观交易者还是量化交易者，都会利用这样的机会去赚钱，同时让价格回归理性。事实上，大部分量化私募风控也会限制个股成交量占比，避免自己的交易对市场有冲击，垫高交易成本。

       天演资本谢晓阳告诉暗涌Waves：“不会有哪家主流量化私募的策略，会把散户订单甄别出来，专门去针对他交易。如果存在所谓对手，那肯定是跟我们角度一样的人。“

       而一个完美的量化投资的"猎物"，在一家量化基金负责人看来应该是：建仓、平仓时行为模式长期一致。“因为这样，你的行为就会被预测。”

来源：腾讯网

如何熟练运用量化投资？一文带你了解动量策略

       虽然量化投资包含了多种投资策略，但作为大多数投资者来说，熟练运用其中一种并形成自己的投资风格和模式，就足以傲视群雄。

       因子（或因素）策略在量化投资策略里占有非常重要的地位，投资者采用不同的因素构建模型来战胜市场。其中，动量因素是一个常用但也饱受争议的策略。

什么是动量策略？

       在多头市场里，投资者购买正在上涨的证券，并在它们看起来已经见顶时卖出。目标是通过在短期上升趋势中寻找买入机会来应对波动，然后在证券开始失去动力时卖出。投资者利用平仓后的资金寻找下一个短期上升趋势或买入机会，并重复该过程。

       对于空头市场反之亦然。简单来说，动量交易就是在高价买入，在更高价时卖出，或者在低价卖出，在更低价买入。动量交易的使用范围很广，包括期货市场、股票市场、以及外汇市场等。

       动量策略作为量化投资机构常用的策略之一，自从上世纪90年代开始，就已经被大量的研究机构论证了其有效性。投资者似乎都对不断追涨的证券感到担心，但市场的经验告诉我们，创出新高的证券，再创新高的可能性比下跌的可能性要高。

       在表面上看，动量投资似乎不像是一种投资策略，而更像是对市场信息的下意识反应，这与行业专家经常诟病散户的“追涨杀跌”似乎有共通之处，并且与华尔街那句久经考验的真实格言“低买高卖”背道而驰。那么事实果真如此吗？

       历史经验和数据告诉我们，失败的往往是人，而不是工具。有研究表明，投资者往往对好消息反应不足。当一家公司从逆境中走出来时，股价就会上涨，但此时大多数投资者会在一段时间内保持怀疑和警惕，导致价格无法立即发挥公司的全部潜力。怀疑和恐惧会随着时间的推移而消失，但此时已经失去了进入波动的最好时机。

动量投资法则（以股票为例）

       1、有研究表明，在牛市状态下，动量策略能取得相对熊市状态下更好的收益。有数据显示，牛市状态下采用动量策略的基金平均比大盘高出10%的收益。

       2、利用市场波动而产生的机会。采用动量策略其实就是在波动中寻求机会，没有波动就没有动量交易的机会。

       3、 最好持有短期头寸，并在出现下跌迹象时立即卖出。对于动量策略投资者来说，日内交易是最好的方式，能够避免因隔日而产生的难以预测的趋势。

       4、 制定严格进入和退出策略。作为理智的投资者应该知道在什么时候进入交易将获利，以及在什么时候亏损退出。

       5、完成一个交易后，不要留恋交易对象，立即寻找下一个波动机会。

       如果把被交易的证券想象成被追逐的女性，那么动量策略就带有满满的“渣男”属性：花心不忠，喜新厌旧，追逐值得追逐的目标。

动量策略的风险如何？

       与大多数其他策略相比，动量交易具有更高程度的波动性。因为动量交易试图利用市场波动来获利，所以如果买卖时间不正确，可能会导致重大损失。大多数动量交易者使用止损或其他一些风险管理技术来最大限度地减少亏损交易中的损失。

       当市场上有大量采用该策略的机构时，该策略也有可能会失灵。据彭博社二月初的一篇文章显示，由于扎堆采用盘中追逐策略（动量策略的操作形式之一）导致2020-2021年的收益下滑，但随着近期采用该策略的机构的大量退出，该策略收益已经显示回升。

与价值策略的结合使用

       与价值投资组合一起投资动量投资组合可以最大限度地提高回报并最大限度地降低整体波动性。 研究表明，人们对坏消息的重视程度比对好消息的重视程度更高。而价值投资就时利用了投资者对坏消息的过度反应来获得超额利润。

       从而不难看出，动量与价值的相关性很低。动量投资组合和价值投资组合表现不同，那么在构建由价值部分和动量部分组成的投资组合时，整体投资组合的波动性将低于其每个组成部分，从而增加风险调整后的回报。

       只要市场还存在恐慌和贪婪情绪，动量策略这种交易方式就能持续有效。但这个策略并不适合所有人，如果处理得当，它通常会带来可观的回报，如果不能严格执行既定策略，那么也会带来难以想象的亏损。以这种方式进行交易需要严格的纪律，必须在出现疲软迹象时立即关闭交易，并且必须立即将资金投入另一个表现出强势的交易中。

来源：招商银行APP