小犀理财课堂|盘点那些经典的量化策略

量化策略素来以“黑箱”著称，在外人看来，似乎存在一个神秘的数学公式能够解释并战胜市场。量化策略又是优美而简洁的，正可谓“大道至简”，好的策略和理论总是可以用通俗易懂的语言表达出来。
本期内容将盘点四类经典的量化策略及其背后蕴含的投资逻辑，和您一同探索黑箱中的秘密：

1.套利策略
在一个有效的市场中，收益结构相同的资产应该有相同的价格，否则低买高卖就能赚取无风险收益，这构成了经典的无套利定价理论。但是现实中资产的价格是由人交易出来的，在某些时间点可能会偏离理论值，于是就产生了套利机会。
套利策略应用最广泛的领域之一是衍生品交易，衍生品的发明使得挂钩某一资产的收益结构变得多样化，而挂钩同一资产的衍生品的理论价格之间通常存在较为紧密的关系，当这种关系偏离理论值的时候，就存在潜在的套利空间。
另一个常见的应用场景是跨市场套利，同一资产（收益结构相同即可）在不同交易市场的理论价格应当基本一致。例如ETF产品存在场内和场外两个交易市场，当两个市场价格偏离过大时就可能存在套利空间。
需要注意的是，只有当套利的潜在收益空间能覆盖手续费和交易磨损时，才能够实际获利，因此有时我们看到实际价格和理论值有微小的偏离也是正常的。

2.配对交易
我们已经看到套利策略的出发点是相同收益结构的资产之间价格的等式关系。因为是等式关系，所以有时这类策略也被称为无风险套利。如果把“相同收益结构”这个假设放宽，把严格意义上的等式变成统计意义上的价差分布，就引申出了另一类经典策略：统计套利。在统计套利中，如果某种价格关系在历史上95%的时间都成立，那么当这种关系被打破时，市场可能短期是无效的，我们可以进行反向交易获利。
一个经典的例子是配对交易策略。假设A公司和B公司的基本面非常相似，并且历史上两个公司的股价之间相关性也很强，那么通过统计分析我们可以计算出历史数据中A和B股价差异的分布情况，当某一时间二者价格差异达到历史分布2个标准差以外时，可以考虑买入便宜的同时卖空贵的，等待价差回归合理水平之后，再做出反向交易，相当于获得了价差回归部分的收益。
和无风险套利不同的是，配对交易基于的是历史统计规律，如果遇见小概率事件导致价差无法回归时也无能为力。

3.趋势跟踪
人们常说“顺势而为”，趋势策略背后隐含的假设是资产价格未来的变动方向和过去一致，那么什么情况下资产价格会呈现出趋势性特征呢？可能会有两种情况。

第一种是市场对新的变化反应不足。例如股票市场可能存在“盈余公告后价格漂移（Post-Earnings Announcement Drift，PEAD）”现象，指的是股价对财报的反应不是即时到位的，可能在公司盈利数据公布后发生一段时间的“缓慢漂移”，这种现象不符合有效市场假说，在学术研究中被称为异象（Anomaly）。
第二种是市场情绪的自我强化。人类在心理上可能存在趋利避害的本能，例如某只股票上涨带来了心理上的正反馈，于是下意识认为未来它会继续上涨，从而继续买入该股票。当采取同样行为的投资者数量足够多后，资产价格就可能会不断自我强化乃至走出泡沫。
趋势跟踪类策略往往会有一些指标对资产价格的趋势进行识别，并对买入点和卖出点做严格量化的定义，短周期的趋势类量化策略甚至可以完全写成程序而进行自动化交易。

4.事件驱动
作为基金经理，平时很重要的一块工作就是看新闻、读上市公司公告，因为新闻和公告可能会影响相关公司股票价格的走势，它们统称为“事件”。在信息爆炸的时代，面对海量的信息，我们需要回答以下问题：

1） 哪些事件会对公司的股价产生重要影响，哪些只是短期噪音？

2） 对于有影响的事件，它的影响是长期的还是短期的？

3） 如果有影响，市场短期定价是否有效？事件发生后再做交易是否可以提高收益或减少损失？

哪些事件会对公司的股价产生重要影响，哪些只是短期噪音？对于有影响的事件，它的影响是长期的还是短期的如果有影响，市场短期定价是否有效？事件发生后再做交易是否可以提高收益或减少损失？

对于历史上有较多先例的事件，我们可以参考历史样本，统计事件发生后若干交易日股价超额收益的分布情况。如果结果显著异于0，那么这类事件可能确实会对股价产生影响。如果扣除事件公告后的建仓时间段，超额收益依然显著，就可以考虑构建相应的交易策略了。这类策略本质是赚取市场对事件短期定价无效的收益，因此获得信息越及时、资金量越小，潜在的收益空间也就越大。

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