第 76 节 量化投资模型

说到投资策略，大部分人的第一反应就是能够创造收益的策略。这是一个投资策略的核心部分，也就是通常说的 Alpha 模型，量化投资策略当然也不例外。一个完备严谨的量化投资体系只有 Alpha 模型是远远不够的，还应该包括风险模型、组合管理模型和交易执行模型。

Alpha 模型旨在预测股票的未来收益，是追求超额收益的核心。风险模型旨在帮助控制不太可能带来收益却会造成损失的风险敞口的大小。组合管理模型利用 Alpha 模型、风险模型的结果作为输入变量，在追求收益和控制风险、交易成本之间进行平衡，从而确定最佳的投资组合，而后将目标投资组合传输给交易执行模型，由交易执行算法利用其他输入（如执行交易的紧迫性和市场流动性）用最高效率和最低成本的方式执行交易。

量化投资模型中的这几个部分并不是严格区分、彼此孤立的，而是可以互相融合的。比如，既可以把任何关于风险的要求和认为有必要的限制加入 Alpha 模型中，也可以根据自身实际交易执行的数据去优化组合管理模型。

一个完备严谨的量化投资体系要正常运作，还有两个必不可少的部分：数据，研究。缺少了数据尤其是精确的数据的输入，这个体系将毫无用处。量化投资研究人员通过输入数据，对信息进行加工，做出交易决策，进而建立模型。同时，体系中的各个模块，需要基于大量的研究才可能正确建立，而研究通常包含对数据的测试和检验。可以说，数据是量化投资的命脉，而研究决定了量化投资体系的层次。

 
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