量化投资在期货市场的有效应用

 摘要：随着我国国民经济水平的不断提高，我国社会主义市场经济体制改革逐步深入，就量化投资而言，作为投资人员的投资思维和观念，并采用现代电子计算机技术和各个科学领域的先进技术，将具体投资转换为精准的数学模型，再利用电子计算机进行投资分析，进而为投资决策提供可靠的数据参考，这样的投资方式在我国现阶段期货市场中得到了前所未有的应用。本文主要从量化投资的主要价值优势，进一步分析了量化投资模式实际应用的主要类型，并深入探讨了量化投资在期货市场的有效应用，希望对未来量化投资在期货市场的应用与发展提供相应借鉴。 
　　关键词：量化投资 期货市场 有效应用 
　　就量化投资的发展情况而言，其发展主要由三个时期：第一时期，是全球第一个由美国发起的量化基金，是量化投资管理工作出现的最初时期；第二时期，则是量化投资管理的中期发展时期，随着现代电子计算机技术的创新发展，量化投资管理工作进入了迅速发展阶段；第三时期，是量化投资管理工作趋于成熟的时期，越来越多的投资人员和企业看到了量化投资管理工作的主要价值，量化投资也被越来越多的投资人员和企业所运用。但量化投资始终也没有步入成熟时期，尽管在我国投资市场中有所运用，但在期货市场的应用还较少，因此，加强量化投资在期货市场的有效应用志在必行。 
　　1 量化投资的主要价值优势 
　　1.1 公正理性 
　　量化投资管理交易过程中，投资人员务必要全面遵循量化交易各个环节的基本要求和信号，在利用电子计算机实施流程化的投资交易过程中，直接超越了投资交易工作人员在实际交易过程中的各个环节，这在很大程度上规避了投资人员受到自身情绪和心理的影响而出现违规交易行为，有效帮助投资人员战胜了作为人类的负面情绪影响。采用量化投资管理模式对现阶段市场中存在的各类数据信息进行统一的整合、分析以及处理，当正式进入投资交易后，最终投资决策可以完全通过电子计算机进行，这在很大程度上确保投资全过程的公正理性。 
　　1.2 精准性 
　　纵观以往投资管理工作现状，投资人员的整体经验和技术能力是确保投资决策有效性的关键，而在实际投资管理工作中应用量化投资，则能够将具体投资方式和经验进行逻辑化和数量化的分析研究，能够全面帮助投资人员�避基本面分析和技术模糊不定等问题，能够全面展示出确定的实际交易信号和交易流程，有利于帮助投资人员制定精准性较高的投资决策。 
　　1.3 可操控性 
　　量化投资管理主要采用模型大量分化来解决不同的投资问题，其不仅仅局限于个别类型的投资项目，这在很大程度上改变了以往投资项目中的投资管理方式，能够最大限度地降低投资管理风险，从而从根本上对投资管理工作中存在的安全风险问题进行操控，这样的投资管理方式能够最大限度上确保投资人员和投资企业的投资效益最大化。 
　　1.4 高效率性 
　　量化投资是投资管理工作中的一类辅助手段，能够把各个基本面和技术面的策略方式以及经验进行模型化和数量化处理，并从现代金融学、数学以及电子计算机等科学中获取重要信息，进而利用这类信息帮助投资人员或企业进行精准有效的投资决策，量化投资在投资管理中的有效应用，极大地改善了传统投资管理工作人员获取信息任务量大、效率低等问题，大大提升了投资管理工作的整体效率。 
　　1.5 灵敏性 
　　量化投资管理方式应用过程中，通过电子计算机对项目投资有关的信息进行采集、整合以及处理，能够对相关信息进行精准迅速的反映，投资工作人员和企业能够在第一时间获取交易信息，并根据量化投资相关的交易方式开展具体交易，因此具备较强的灵敏性。 
　　2 量化投资模式实际应用的主要类型 
　　量化投资模式实际应用主要是用来达到投资观念或模拟市场活动来判定投资趋势，进而从中获得收益的重要模型。量化投资模式务必要均衡投资效益、投资风险、交易成本以及实际执行等各个方面，普遍来说这些方面会组合成较为独立的模块，就量化投资模式实际应用类型而言，笔者主要从国内国外两方面进行研究： 
　　2.2 国外量化投资模式应用的主要类型 
　　就国外量化投资模式应用的主要类型而言，主要有阿尔法导向和贝塔导向两类。其中，阿尔法导向投资模式，主要利用在量化选取和调节投资构成中不同资产数目的比例来确保投资收益；贝塔导向投资模式则利用量化的方式复制指数或将指数适当调高来确保投资收益。二者相比较来说，量化指数的贝塔导向投资模式较为简便，在国外量化投资模式应用过程中，普遍情况下的量化投资主要指的是阿尔法投资模式。阿尔法投资模式可以详细划分为理论驱动模式和数据驱动模式两种，其中理论驱动模式比较常用，已经在经济领域、金融领域等方面得到了广泛的应用。理论驱动投资模式可以依据录入数据的不同进行分类，全面立足于和价格相联系的数据应用方式和基本面数据应用方式；而数据驱动投资模式则被广泛应用于股票市场、期货市场以及外汇市场，因此其应用过程中的数据模型较为繁琐，同时，和理论驱动投资模式有所不同的是，数据驱动投资模式应用过程中，主观上认为投资决策不需要理论支撑，采用数据发掘技术就能够在投资交易所中获取某类活动模式或整体市场投资发展方向，再进一步实施预测或解释未来的投资模式，并从中获益。 
　　2.1 国内量化投资模式应用的主要类型 
　　现阶段，我国较为普遍的量化投资模式应用的主要类型有两种，一种是根据投资项目所在的市场类型进行划分的量化投资应用类型，主要由有现货市场量化投资模式和衍生品市场量化投资模式。其中，现货市场量化投资模式包含股票市场、ETF市场以及债券市场；衍生品市场则包含了产品期货市场、股指期货市场、债券期货市场、外汇市场以及期权市场等等，现阶段我国应用较多的就是投资在产品期货和股指期货；而另外一种则主要有判定方向的单边投机量化投资模式和判定波动率的套利交易量化投资模式，当前我国选用的单边投机量化投资模式主要包含量化选股和量化选择，套利交易方式主要涵盖了股指期货套利、产品期货套利、统计套利、期权套利以及特殊套利等等。 　　3 量化投资在期货市场的有效应用