量化投資創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)教學(xué)探索

高 祥 寶

(北京工商大學(xué) 文科實(shí)踐中心，北京 100048)

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量化投資創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)教學(xué)探索

高 祥 寶

(北京工商大學(xué) 文科實(shí)踐中心，北京 100048)

研究目的是找到專業(yè)碩士課程“量化投資”創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)教學(xué)解決方案。闡明了研究生專業(yè)碩士課程“量化投資”實(shí)驗(yàn)教學(xué)的重要意義，探討了針對“量化投資”側(cè)重不同量化投資研究方法的實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺軟件的選擇，提出了以萬得資訊、SPSS及文華贏智程序化交易軟件作為側(cè)重統(tǒng)計分析方法、培養(yǎng)統(tǒng)計專業(yè)碩士的量化投資實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺軟件的方案，探討了“量化投資”創(chuàng)新性、設(shè)計性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目設(shè)置，包括量化選股、量化擇時、配對交易、程序化交易方面7例創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目設(shè)置，實(shí)驗(yàn)教學(xué)過程設(shè)計以及實(shí)驗(yàn)教學(xué)的評價方法，并以北京工商大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)碩士研究生“量化投資”課程為實(shí)際案例加以闡述。

量化投資； 創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)； 教學(xué)設(shè)計

0 引 言

量化投資是利用模型和計算機(jī)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)投資理念和投資策略的方法[1]。量化投資已經(jīng)廣泛應(yīng)用于股票、期貨、期權(quán)等的投資，且成效顯著。量化投資的應(yīng)用主要體現(xiàn)在量化選股、量化擇時、股指期貨套利、期貨套利、期權(quán)套利、統(tǒng)計套利、程序化交易等方面。量化投資的研究方法主要采用統(tǒng)計分析方法、人工智能、數(shù)學(xué)方法(如分形理論、隨機(jī)過程)及計算機(jī)技術(shù)等，其中統(tǒng)計分析方法是使用最廣泛且有效的方法，計算機(jī)技術(shù)主要用于實(shí)現(xiàn)量化投資模型?！傲炕顿Y”作為應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)碩士和金融專業(yè)碩士的選修課程，其實(shí)驗(yàn)教學(xué)有著非常重要的意義。

1 開展量化投資實(shí)驗(yàn)教學(xué)的意義

專業(yè)碩士教育是針對一定的職業(yè)背景培養(yǎng)高層次、應(yīng)用型人才。與學(xué)術(shù)碩士不同，專業(yè)碩士更強(qiáng)調(diào)實(shí)踐能力的培養(yǎng)[2-3]。以應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)碩士為例，其培養(yǎng)目標(biāo)是具備良好的政治思想素質(zhì)和職業(yè)道德素養(yǎng)，具有良好的統(tǒng)計學(xué)背景，系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)采集、處理、分析和開發(fā)的知識與技能，具備熟練應(yīng)用計算機(jī)處理和分析數(shù)據(jù)的能力，能夠在國家機(jī)關(guān)、黨群團(tuán)體、企事業(yè)單位、社會組織及科研教學(xué)部門從事統(tǒng)計調(diào)查咨詢、數(shù)據(jù)分析、決策支持和信息管理的高層次、應(yīng)用型的應(yīng)用統(tǒng)計專門人才。應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)碩士課程設(shè)置反映了應(yīng)用統(tǒng)計實(shí)踐領(lǐng)域?qū)ｉT人才的知識與素質(zhì)要求，突出統(tǒng)計實(shí)際操作能力的訓(xùn)練，注重分析能力和創(chuàng)造性解決實(shí)際問題能力的培養(yǎng)。

“量化投資”這門應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)碩士課程正是體現(xiàn)了實(shí)踐能力培養(yǎng)宗旨，其實(shí)驗(yàn)教學(xué)以統(tǒng)計分析方法和計算機(jī)實(shí)現(xiàn)投資策略為主要內(nèi)容，實(shí)驗(yàn)教學(xué)直接面向證券期貨投資實(shí)戰(zhàn)，涉及市場行情和經(jīng)濟(jì)資訊軟件、數(shù)據(jù)分析軟件、程序化交易軟件的運(yùn)用，這樣非常有利于學(xué)生掌握數(shù)據(jù)收集、處理、分析和開發(fā)的技能。借助實(shí)驗(yàn)對已有投資策略進(jìn)行實(shí)證、改進(jìn)，直至創(chuàng)新投資策略和方法，培養(yǎng)學(xué)生分析能力和創(chuàng)造性解決實(shí)際問題的能力。可見，量化投資實(shí)驗(yàn)教學(xué)對學(xué)生實(shí)踐能力和創(chuàng)新精神培養(yǎng)都有重要意義[4]。

2 量化投資實(shí)驗(yàn)教學(xué)主要內(nèi)容與軟件選擇

量化投資的內(nèi)容繁多，在教學(xué)內(nèi)容選擇上要有側(cè)重點(diǎn)[5]。當(dāng)然，還要根據(jù)專業(yè)特點(diǎn)以及課時數(shù)量具體安排。這里以應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)碩士培養(yǎng)為例，“量化投資”總學(xué)時為40學(xué)時，教學(xué)內(nèi)容主要包括量化選股、量化擇時、統(tǒng)計套利、程序化交易四個大的專題，當(dāng)然還包括金融投資理論和研究工具軟件的鋪墊[6-8]。研究方法側(cè)重于統(tǒng)計分析方法。

根據(jù)以上教學(xué)內(nèi)容，涉及三類研究工具軟件：①行情與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)服務(wù)；②數(shù)據(jù)分析；③程序化交易。軟件的選擇要根據(jù)每個高校的專業(yè)自身情況來定。

國內(nèi)使用比較廣泛的行情與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)服務(wù)軟件是Wind資訊。在國內(nèi)市場，Wind資訊的客戶包括超過90%的中國證券公司、基金管理公司、保險公司、銀行和投資公司等金融企業(yè)；在國際市場，已經(jīng)被中國證監(jiān)會批準(zhǔn)的合格境外機(jī)構(gòu)投資者 (QFII)中75%的機(jī)構(gòu)是Wind資訊的客戶。Wind資訊最大的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)全面、及時并可以根據(jù)研究需要導(dǎo)出Excel數(shù)據(jù)文件。數(shù)據(jù)涵蓋了全球宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、大宗商品數(shù)據(jù)、國內(nèi)行業(yè)數(shù)據(jù)、上市公司數(shù)據(jù)以及全球證券、外匯和衍生品行情數(shù)據(jù)。當(dāng)然，還可以考慮國內(nèi)國際其他數(shù)據(jù)服務(wù)軟件，如國泰安、路透等。筆者以Wind資訊為首選。

數(shù)據(jù)分析軟件可以選擇SPSS、Matlab、SAS、R等。由于SPSS統(tǒng)計分析功能強(qiáng)大且易于掌握，所以筆者選用SPSS[9]。如果注重訓(xùn)練學(xué)生編程或其他非統(tǒng)計分析研究方法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，可以考慮選擇Matlab、SAS、R等。

程序化交易軟件有很多，目前國內(nèi)程序化交易軟件已有十幾種，如文華贏智程序化交易軟件(WH8)、交易開拓者程序化交易軟件(TB)、MultiCharts(MC8)、金字塔交易系統(tǒng)等等[10]。WH8使用者眾多，在市場上應(yīng)用普遍且運(yùn)行穩(wěn)定。它提供國內(nèi)股票和期貨全部品種以及國外期貨品種多周期的時間序列歷史行情數(shù)據(jù)和近期的TICK數(shù)據(jù)，提供檢測報告以檢測模型，并能夠進(jìn)行仿真交易等。WH8采用第四代語言，編程易于學(xué)習(xí)和掌握。特別是文華贏智程序化交易軟件模擬交易版可以免費(fèi)獲得，除了不能用于實(shí)際交易外，其他功能毫不遜色，非常適用于研究開發(fā)。因此，選用WH8(模擬交易版)作為程序化交易實(shí)驗(yàn)教學(xué)軟件[11]。

3 量化投資創(chuàng)新性、設(shè)計性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目設(shè)置與實(shí)施

量化投資實(shí)驗(yàn)教學(xué)首先可以進(jìn)行已有量化投資方法和策略的實(shí)證檢驗(yàn),而創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)可以是對已有量化投資方法和策略的改進(jìn),也可以是提出新的量化投資方法并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。程序化交易模型設(shè)計實(shí)驗(yàn)含有創(chuàng)新性和設(shè)計性雙重屬性。下面從量化選股、量化擇時、統(tǒng)計套利、程序化交易幾個方面來討論創(chuàng)新性、設(shè)計性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目的設(shè)置。

3.1 量化選股創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)

量化選股是通過量化分析的方法選擇適合投資的股票。量化選股的具體策略很多，包括多因子、風(fēng)格輪動、行業(yè)輪動、資金流、動量反轉(zhuǎn)、一致預(yù)期、趨勢追蹤及籌碼選股等模型。由于教學(xué)時間限制，只能選擇其中兩種策略進(jìn)行實(shí)驗(yàn)教學(xué)。以下詳細(xì)討論多因子選股模型創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)。

多因子選股模型的實(shí)施分為5個步驟：

(1) 候選因子的選取。候選因子一般包括估值因子(如每股收益、凈資產(chǎn)收益率等)、成長因子(如主營收入增長率、再投資率等)、資本結(jié)構(gòu)因子(如流通市值、資產(chǎn)負(fù)債率等)、技術(shù)面因子(如換手率、震蕩指標(biāo)等)。

(2) 對選股因子有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。采用排序的方法檢驗(yàn)候選因子的選股有效性，從而篩選出有效的選股因子。

(3) 將有效但冗余的因子剔除。

(4) 建立選擇股票的綜合評分模型并選股。

(5) 選股綜合評分模型的評價和改進(jìn)。

學(xué)生對多因子模型的改進(jìn)和創(chuàng)新主要體現(xiàn)在(1)、(3)和(5)。

具體實(shí)驗(yàn)步驟分為6個步驟：①收集各類因子指標(biāo)數(shù)據(jù)和評價因子有效性所需要的大量股票的行情數(shù)據(jù)，這可以通過Wind資訊軟件完成。②利用統(tǒng)計分析軟件SPSS將Wind資訊導(dǎo)出的Excel格式的數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)化為SPSS數(shù)據(jù)文件，檢驗(yàn)候選因子的有效性。③將有效但冗余的因子剔除。④建立選股綜合評分模型并進(jìn)行選股。⑤選股綜合評分模型的評價和改進(jìn)。⑥完成實(shí)驗(yàn)報告。其中，第④和⑤需要反復(fù)，綜合評分模型權(quán)重參數(shù)可以調(diào)試，綜合評分模型的評價標(biāo)準(zhǔn)就是能否選出適合投資的股票，這可以用建模樣本期之后的股票行情數(shù)據(jù)檢驗(yàn)所選股票的表現(xiàn)。第②～⑤涉及的數(shù)據(jù)分析都用SPSS軟件完成。

另外一個量化選股實(shí)驗(yàn)是統(tǒng)計定價模型選股，具體實(shí)施方法可以參閱高祥寶和閆慧敏的論文《 統(tǒng)計定價模型與股票投資決策》[12-13]，這里不贅述。

3.2 量化擇時創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)

量化擇時是通過量化分析的方法進(jìn)行市場走勢的判斷并進(jìn)一步指出買入點(diǎn)和賣出點(diǎn)。量化擇時的方法有趨勢追蹤擇時、市場情緒擇時、有效資金模型、牛熊線、Hurst指數(shù)、SVM分類、SWARCH模型及異常指標(biāo)模型等。在實(shí)驗(yàn)教學(xué)中，可以把趨勢追蹤擇時作為教學(xué)重點(diǎn)。

趨勢追蹤擇時的思想源于技術(shù)分析，趨勢具有延續(xù)性，可以找到趨勢的方向，而后跟隨趨勢操作。趨勢追蹤擇時的常用技術(shù)指標(biāo)有MA、MACD、DMA等。

趨勢追蹤擇時實(shí)驗(yàn)可利用上述傳統(tǒng)的技術(shù)指標(biāo)來進(jìn)行實(shí)證研究，也可先進(jìn)行新的技術(shù)指標(biāo)設(shè)計并實(shí)證檢驗(yàn)，創(chuàng)新趨勢追蹤擇時方法?，F(xiàn)詳細(xì)討論后者。

趨勢追蹤擇時實(shí)驗(yàn)的創(chuàng)新性重點(diǎn)體現(xiàn)在新的技術(shù)指標(biāo)的設(shè)計。在融資融券交易開展之前，我國證券市場交易基礎(chǔ)數(shù)據(jù)有開盤價、收盤價、最高價、最低價、成交量、成交金額等，傳統(tǒng)的技術(shù)指標(biāo)都是以這四價二量為基礎(chǔ)來構(gòu)造的。隨著我國證券市場融資融券交易的發(fā)展，積累了大量的融資融券交易基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。我國證券市場每個交易日融資交易基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括當(dāng)日融資余額、當(dāng)日融資買入額、當(dāng)日融資償還額，融券交易基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括當(dāng)日融券余量、當(dāng)日融券賣出額、當(dāng)日融券償還交易額等。可以將這些融資融券基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)一步加工成新的技術(shù)指標(biāo)，以新的技術(shù)指標(biāo)為基礎(chǔ)進(jìn)行趨勢追蹤擇時方法創(chuàng)新。

趨勢追蹤擇時實(shí)驗(yàn)步驟分為：①基于融資融券數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)指標(biāo)設(shè)計并進(jìn)行實(shí)用性檢驗(yàn)，可以選擇滬深300指數(shù)為實(shí)證研究對象，采用Wind資訊軟件獲得融資融券數(shù)據(jù)、滬深300指數(shù)行情數(shù)據(jù)的Excel文件，然后建立SPSS數(shù)據(jù)文件進(jìn)行實(shí)用性檢驗(yàn)。②擇時有效性檢驗(yàn)。例如以黃金交叉買入、死亡交叉賣出，測試交易執(zhí)行效果。③調(diào)整指標(biāo)參數(shù)，以達(dá)到更好的擇時交易效果。④完成實(shí)驗(yàn)報告。其中，第②、第③可能需要多次反復(fù)才能完成。

3.3 統(tǒng)計套利創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)

按照摩根斯坦利的定義，統(tǒng)計套利是基于模型的投資過程，在不依賴于經(jīng)濟(jì)含義的情況下，運(yùn)用數(shù)量手段構(gòu)建資產(chǎn)組合，根據(jù)證券價格與數(shù)量模型所預(yù)測的理論價值進(jìn)行對比，構(gòu)建證券投資組合的多頭和空頭，從而對市場風(fēng)險進(jìn)行規(guī)避，獲取一個穩(wěn)定的α(超額收益率)。配對交易是統(tǒng)計套利最初也是最重要的策略。配對交易策略具體實(shí)施有距離交易法和協(xié)整套利法等[14]。以距離交易法為基礎(chǔ)配對交易是指從市場上找出歷史股價走勢相近的股票作為配對股票，當(dāng)股票的價差偏離價差的歷史均值時，則賣出股價較高的股票(做空)，同時買入股價較低的股票(做多)，當(dāng)兩者的價差回歸歷史均值水平時，分別平倉兩只股票完成交易，由此賺取兩只股票價格收斂的報酬。以下詳細(xì)討論以距離交易法為基礎(chǔ)的配對交易創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)。

配對交易實(shí)驗(yàn)分為下列步驟：

(1) 構(gòu)建配對股票組合。通常配對股票組合在同一個行業(yè)來選擇，并利用相關(guān)分析或最小距離平方法來篩選。為此，需要用wind資訊軟件導(dǎo)出同一個行業(yè)的所有股票的行情數(shù)據(jù)的Excel文件，然后轉(zhuǎn)化為SPSS數(shù)據(jù)文件并完成股票對的篩選。

(2) 計算配對組合股票之間的價差。計算價差和繪制價差的莖葉圖等可以用SPSS軟件完成。

(3) 制定決策標(biāo)準(zhǔn)。設(shè)定一個開倉閾值，當(dāng)股票對之間的價差達(dá)到這個閾值是就開始交易，即買入股票對中價格低的股票，同時融券賣出股票對中價格高的股票。按照資金中性原則來確定交易頭寸，即做空股票的金額與做多股票的金額相同。開倉閾值的確定是通過歷史數(shù)據(jù)回測得到或觀察分布圖如莖葉圖得到。另外還要設(shè)定一個平倉閾值，即價差達(dá)到歷史平均價差或0時將所持股票對都平倉為現(xiàn)金。

(4) 完成實(shí)驗(yàn)報告。

配對交易實(shí)驗(yàn)的創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在(1)和(3)。對于(1)，可以考慮利用其他方法篩選股票對，例如采用多因子選股方法。一旦(1)變化，(3)也需要相應(yīng)地改變。

3.4 程序化交易創(chuàng)新性、設(shè)計性實(shí)驗(yàn)

程序化交易，也稱算法交易，指在計算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)支持下，通過預(yù)先編制的交易程序代碼完成組合交易指令的交易方法[15-16]。程序化交易實(shí)驗(yàn)教學(xué)依據(jù)從簡單到復(fù)雜的原則進(jìn)行。先學(xué)會程序化交易簡單模型的設(shè)計、實(shí)現(xiàn)及檢測(對應(yīng)于WH8的過濾性模型)，然后再完成較復(fù)雜的程序化交易模型的設(shè)計、實(shí)現(xiàn)及檢測(對應(yīng)于WH8的非過濾性模型)。最后，還可以設(shè)計多個模型，構(gòu)成模型組合(對應(yīng)于WH8的模型組合)。因此，程序化交易創(chuàng)新性、設(shè)計性實(shí)驗(yàn)可以設(shè)置三個實(shí)驗(yàn)：過濾性模型實(shí)驗(yàn)、非過濾性模型實(shí)驗(yàn)、組合模型實(shí)驗(yàn)。

過濾性模型實(shí)驗(yàn)分為三個步驟：①設(shè)計交易系統(tǒng)模型，如趨勢追蹤，完成程序代碼；②進(jìn)行檢測，進(jìn)行回測分析、模型參數(shù)優(yōu)化、敏感度分析；③完成實(shí)驗(yàn)報告。其中，第①和第②可能要反復(fù)多次。

非過濾性模型實(shí)驗(yàn)和過濾性模型一樣也分為三個步驟。兩者差異主要在于后者可以實(shí)現(xiàn)連續(xù)開倉或平倉，加倉和減倉，而前者不行。交易賬戶的資金管理問題也在非過濾模型實(shí)驗(yàn)中解決。因此，第一步在設(shè)計模型時更為復(fù)雜。

組合模型實(shí)驗(yàn)是將多個交易品種和多個交易模型組合在一起運(yùn)行，更貼近于資產(chǎn)投資組合管理實(shí)戰(zhàn)，實(shí)驗(yàn)步驟也可以類似前面非過濾模型試驗(yàn)分為三步，只是每一步更為復(fù)雜。

這里還要說明一點(diǎn)，量化選股、量化擇時、統(tǒng)計套利中只有部分策略可以用程序化交易平臺軟件實(shí)現(xiàn)，這也是量化投資課程需要統(tǒng)計分析軟件的原因之一。

4 量化投資實(shí)驗(yàn)教學(xué)效果評價

實(shí)驗(yàn)教學(xué)效果評價是實(shí)驗(yàn)教學(xué)的重要一環(huán)，一般通過學(xué)生的實(shí)驗(yàn)報告來進(jìn)行評價，特別是考察創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)報告。對于專業(yè)碩士研究生來說，實(shí)驗(yàn)報告的要求更高，創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)報告按照論文的格式寫作。為此，程序化交易創(chuàng)新性、設(shè)計性實(shí)驗(yàn)報告就要包括摘要、關(guān)鍵字、設(shè)計思路、程序源代碼(包含注釋信息)、回測分析、模型參數(shù)優(yōu)化、敏感度分析、資金管理、參考文獻(xiàn)等方面內(nèi)容。量化選股、量化擇時、統(tǒng)計套利創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)報告要包括摘要、關(guān)鍵字、研究思路、實(shí)證分析、結(jié)論、參考文獻(xiàn)等內(nèi)容。從實(shí)驗(yàn)報告(論文)中，教師可看到學(xué)生是否達(dá)到掌握知識和創(chuàng)新的要求。

5 結(jié) 語

量化投資是一個活躍的應(yīng)用研究領(lǐng)域，這為量化投資創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)提供了豐富的內(nèi)容。本文所探討的創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)僅僅反映了量化投資的冰山一角，采用研究方法是統(tǒng)計分析的方法，針對應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)碩士。對于其他專業(yè)碩士培養(yǎng)，如金融工程，可以增加基于其他研究方法的創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)以及相應(yīng)的研究工具軟件應(yīng)用。此外，本文所探討的創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)也可適當(dāng)?shù)剡x用于有關(guān)專業(yè)本科生高年級課程或作為畢業(yè)論文選題。

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The Innovative Experimental Teaching Research on Quantitative Investment

GAOXiang-bao

(Lab of Economics and Management， Beijing Technology and Business University， Beijing 100048, China)

The aim of this paper is to find a solution for innovative experimental teaching of the professional master course quantitative investment. This paper elucidates the importance of experimental teaching of quantitative investment, makes a good choice of experiment teaching platforms for different research methods, proposes a experimental teaching platform including SPSS and WIND as well as Wenhua WH8 algorithmic trading software. Then it explores the innovative experimental contents of quantitative investment, the teaching process design as well as methods of teaching evaluation, also introduces 7 innovative experimental projects including quantitative methods quantitative methods of selecting stocks, quantitative methods of selecting the trading opportunity, Pairs trading methods as well as algorithmic trading methods. Also it introduces a case study on the graduate course quantitative investment for the professional master of statistics in Beijing Technology and Business University.

quantitative investment; innovative experiments; instructional design

2015-09-14

高祥寶(1964-)，男，遼寧普蘭店人，學(xué)士，副教授，研究方向?yàn)榱炕顿Y、實(shí)驗(yàn)室建設(shè)。

Tel.:13641391900;E-mail:gaoxb88@sina.com

G 642.0;F 120

A

1006-7167(2016)08-0281-04