什么是量化思维简单讲（从反原则看量化思维）

什么是量化思维简单讲（从反原则看量化思维）分形结构 以A股来讲，近期已连续40多个交易日全日成交达到万亿以上，这种规模的交易倒也未见得自此后会固定下来，近期市场其实蛮热的。当然随着市场整体规模的增长，成交额的中枢也会抬升。量化派基于各种各样的因子来构建模型，基本面、估值、市场走势……一切变量都可以纳入考量。一个量化基金一般不会只使用一个两个模型，但依然有策略上的区别。有的量化机构开发模型注重质量而不是数量，有的机构则十分注重数量，伊戈尔从作为大机构的一员单枪匹马开发出第一个阿尔法模型，到管理一个机构总数达到1000万个阿尔法，花了十年，然后花了一两年达到10亿个阿尔法。是的，这是一个呈指数增长的世界。注重模型的数量并非不关注质量的意思，而是使用的策略不同，价投里边也有各种不同的策略，价投与量化有区别又有重合之处，有的量化就是以基本面比如利润断层来作为趋动因子的。《反原则》秉承的惟一原则就是没有任何方法是不存在缺陷的，随着市场风格时

《反原则》的作者伊戈尔·图钦斯基是做量化的，他管理的世坤投资是十多年前最早一批在中国设立量化机构的基金公司。莫以为量化与价投是鸡同鸭讲，这本书中量化思维对市场的理解很多地方与价投有相通之处，毕竟，大家试图去理解的，是同一个市场。

退一步讲，量化基金已是市场的一个重要参与者，A股这几年量化基金的规模显著增长，今年二季度有一个总规模突破万亿的数据，不同分析对量化交易占比的估计差别很大，比较保守的估计也认为有约20%左右。作为一个市场参与者，多了解量化的逻辑有益无害。

指数增长

价投派走的是长期主义路线，通常认为短期市场是没有什么道理可讲的，懒得解释短线的上天入地，但长期市场是公司质地的称重机，通过深度耐心、深度研究和适度分散来构建合理的组合。无视短期波动几乎也能算是价投的其中一个原则。

量化派基于各种各样的因子来构建模型，基本面、估值、市场走势……一切变量都可以纳入考量。一个量化基金一般不会只使用一个两个模型，但依然有策略上的区别。有的量化机构开发模型注重质量而不是数量，有的机构则十分注重数量，伊戈尔从作为大机构的一员单枪匹马开发出第一个阿尔法模型，到管理一个机构总数达到1000万个阿尔法，花了十年，然后花了一两年达到10亿个阿尔法。是的，这是一个呈指数增长的世界。

注重模型的数量并非不关注质量的意思，而是使用的策略不同，价投里边也有各种不同的策略，价投与量化有区别又有重合之处，有的量化就是以基本面比如利润断层来作为趋动因子的。《反原则》秉承的惟一原则就是没有任何方法是不存在缺陷的，随着市场风格时时飘移，不存在一劳永逸的模型。

无论倾向何种策略，量化因子本身多种多样，也经常涉及高频交易，既有单独针对日间套利的模型，也有不同标的间的配对交易，我们平常根本不懂量化的散户，有时也会发现个别标的间、标的与板块间、不同板块间存在某种对应的走势，量化可以标准化某种关系，并据此交易。程序员日常工作就是反复回测模型的有效性，更改哪个变量会增强有效性，又或者有效性降低了要怎么办，可以想见这样的工作的确会大幅增加交易的规模。

以A股来讲，近期已连续40多个交易日全日成交达到万亿以上，这种规模的交易倒也未见得自此后会固定下来，近期市场其实蛮热的。当然随着市场整体规模的增长，成交额的中枢也会抬升。

分形结构

《反原则》将自然界的诸多现象引入对金融市场的思考，事实上这方面的先驱有很多，伊戈尔充分接受了这些研究思想，并运用到自己的模型中。市场看似无甚规律，每一个交易日，每段交易时间的每时每刻都在波动，恰似大自然的天气、波浪、海岸线、潮汐、火山、物种演化等等现象，每时每刻的涌动和奔腾，就像微粒层面的布朗运动一样无序，视角放大又呈现出某种规律：局部与整体有着自相似的特征。曼德布洛特在前人的肩膀上，将之命名为分形结构。

每一只股票的日线走势，与大盘指数日线走势，又或者是日内走势，日常都在说不清道不明地波动着。有的策略视短期波动为噪声，过度关心短线走势，每天涨跌都要问个明白，等于是毫无必要的损耗，毕竟我们日常给自己倒杯水时，不会去质询每个气泡的大小和位置。

有的量化策略是反其道而行之的，比如费希尔·布莱克，他参与构建的布莱克-肖尔斯期权定价模型在他病逝一年后，将合作者送上诺奖奖台。他视价值为噪声。严谨地说，他认为所有关于价值的估计都是充满噪声的，价格在1/2或2倍价值间都说不上无效，“几乎所有时候、几乎所有市场都是有效的，90%以上”，这很武断，但既然市场一直是这样，局部与整体都是这样，日常波动本身便是任性随机的，以武断攻武断又有何不可？

其实这反倒解决了投资的一个矛盾点，如果直接对高估低估的侃侃而谈来一句“胡说八道”的话，就不太会陷入低估值陷阱中。比起追高，投资者们抄底掉的坑恐怕只会多不见少。

流氓波

《反原则》的量化视角不仅视日常波动为寻常，甚至指出巨幅回撤也并不罕见。在海洋里，当多重小波浪的波动融合形成一个更大的波峰时，会爆发规模程度不一的流氓波。

市场也一样，在差不多同样说不清道不明的某个时刻，局部的微小波动累积成大波动，你永远知道这种事情总会发生，每次发生后总还能找到更多事前征兆，但每次发生总是出乎意料，这是股灾与诸如流氓波、火山爆发、基因突变之类的现象的又一个相似点。我们可以干脆点说，这是同样的自组织系统。

自视甚高的人类，常常会忘记自己不过亦是大自然中的一环，人类组成的金融市场是，人类自己本身同样是。每个人都千变万化不存在完全一模一样的两个人，无疑作为人类整体又共享某些特征，如果进一步细化到基因，就更是如此了，每个人都集各种各样的基因遗传与突变于一身，薛定谔提出一个发人深省的论点说，突变是基因分子的量子跃迁引起的。每一个突变都是独一无二的，但也说不上那么特别，毕竟有数不清的独一无二。

有意思的是，通常人们将经济学、金融学、社会学之类的学科独立于科学之外，而对气象等大自然现象的管窥研究，明明精确度与通常所指涉的科学不可同日而语，但很少有人质疑这是科学研究，精确度太低肯定只是现阶段的人类懂太少嘛。

从这个角度看，曼德布洛特集合可谓开辟了一个新的领域。最早把市场和自然联系起来的是法国数学家路易斯·巴舍利耶1900年的博士论文《投机理论》 很遗憾生前他没有据此获得多少东西，惟有身后不太著名的名：人们溯源分形理论时会提及他。基于分形理论对金融市场的理解，其实打通了对金融与大自然学科，包括生物科技的理解。

作者在《反原则》中提到他们基金与生物科研单位的合作，两个机构的程序员日常工作的环境与工具都差不多，他们所需要的思维逻辑也并无两样，只是具体的策略不一样，生物科技领域不可能在51%有效性的基础上就上线一个药，而金融科技可以。事实上在金融投资领域，如果你长期拥有51%的胜率，几乎等于立于不败之地。

问题在于，任何一个量化策略都不可能长期维持51%的有效性。这也是为什么伊戈尔致力于孜孜不倦地扩展他们的阿尔法数量。惟一的原则是不要相信完美的原则，那么应时而变就需要新的模型。

说起来我们每个人都要度过的人生，拥有同样的系统特征，或者无论我们是不是交易者，应该都可以从这本书的量化思维获益。

—— 完 ——