2016年8月15日摘自《理財(cái)周刊》

　　股市投資是分流派的，“漲停板敢死隊(duì)”是一派，還有一派是“量化”投資。“量化”投資在美國華爾街實(shí)踐中形成三大分支：高頻交易、量化對沖和杠桿配資。

　　“量化”并沒有錯(cuò)，但在中國股市若把“量化”局限于上述3種投資模式就大錯(cuò)特錯(cuò)了。在中國股市，“量化”投資都只能偶爾為之，難成氣候。百萬、千萬級別的賬戶或許得心應(yīng)手，達(dá)到10億以上的基金還能超越滬深300即大盤基準(zhǔn)，恐怕就不是靠“量化”技術(shù)，而是靠基金經(jīng)理的天賦。

　　為什么美國的成功模式在中國卻不靈呢？淮南之橘逾北為枳。比如熔斷機(jī)制，美國股市的一個(gè)避險(xiǎn)工具引入中國卻放大了市場風(fēng)險(xiǎn)。在中國基金業(yè)，但凡用“量化”包裝自己的，或者是小基金公司，或者只說不做，還有一些“掛羊頭賣狗肉”的公司都不知道把客戶的錢投在了哪里！

　　以往多年，在中國股市中獲取超額收益的模式常有兩招：1.內(nèi)幕交易；2.賭場運(yùn)氣。基本面研究和技術(shù)分析派都很難超越大盤。

　　谷歌公司總裁施密特在解讀大數(shù)據(jù)技術(shù)時(shí)說，從直立行走到2003年，人類的知識總量只有5艾字節(jié)（1艾=10億字節(jié)），2015年達(dá)到966艾字節(jié)，即12年增加逾193倍！如此巨大并加速增長的數(shù)據(jù)資源要被開發(fā)利用，關(guān)鍵在于算法和用法。以“算法”為核心的智能化技術(shù)重在有效數(shù)據(jù)的抓取和處理，而以“用法”為核心的數(shù)據(jù)化決策依賴于平臺和用戶。如麥卡夫定律所言：數(shù)據(jù)的價(jià)值是其終端使用者使用頻次的N次方！

　　價(jià)值投資理論是格雷厄姆創(chuàng)立的，他倡導(dǎo)的“安全邊際”和“內(nèi)在價(jià)值”可以被稱為是他那個(gè)時(shí)代的“量化投資”。當(dāng)時(shí)的知識總量約為0.1%艾字節(jié)，分析師的智能足以覆蓋價(jià)值投資所需要的信息量，所以分析師被稱為信息加工者（Information Processor）。如今知識總量已接近1000艾字節(jié)，任何個(gè)人或團(tuán)隊(duì)的知識或經(jīng)驗(yàn)幾乎都是偏見。如索羅斯先生的易錯(cuò)性定理所言：“知識即謬誤”！經(jīng)過人腦處理和傳播的知識必然包含著傳播者和接受者的偏見！人們常說：沒文化，真可怕！現(xiàn)在真應(yīng)該再加一句：有文化，更可怕！分析師不靈了，除少數(shù)天才外，華爾街選擇了指數(shù)化投資和程序化交易！形形色色的“量化”交易模型被稱為速度與激情的游戲，最具代表性的人物是西蒙斯。西蒙斯的大獎(jiǎng)?wù)禄?0年平均收益35%，若計(jì)算每年5%的年費(fèi)和40%的收益分成，基金的年均收益率在60%以上！

　　程序化交易在美國有效，為何在中國卻屢屢受挫呢？程序化交易策略（無論是高頻還是低頻）主要適用于“三高”股票：高市值、高流動(dòng)性、較高波動(dòng)性。而在中國股市中，高市值股票多為主板國企股，波動(dòng)性卻很低，比如工商銀行10年前每股3.12元上市，8月5日收盤價(jià)4.31元，此類股票如何“高頻交易”？較高波動(dòng)性的中小板和創(chuàng)業(yè)板股票市值偏小，共性特征幾乎都是非均勻交易。散戶下單多半不像機(jī)構(gòu)交易員那樣分時(shí)下單，導(dǎo)致個(gè)股交易的分時(shí)成交量暴漲暴跌，從而使程序化交易策略失效，甚至傳染到電腦操作系統(tǒng)失靈。比如2013年8月的光大證券“烏龍指事件”，據(jù)當(dāng)事人描述，電腦突然“瘋了”，別說交易，連關(guān)機(jī)都失靈，最后是拔掉電源線才終止了“發(fā)瘋的”程序化交易！

　　在現(xiàn)階段，適合于中國股市的“量化”投資應(yīng)主要是“量化決策”，而非“量化交易”！一次高質(zhì)量的決策，勝過無數(shù)次激情澎湃的交易！