证券和股票市场的投资决策本质上就是一种在回报收益和投资风险之间权衡的决策。量化投资也是如此,希望在给定投资回报和风险限制条件下,实现最小的投资组合风险和最大的投资组合收益。
一只量化产品的收益大致可以被拆解为三部分:第一部分叫做Alpha;第二部分是策略外收益 (如打新、T0)等;剩下的就是来自风险因子的贡献。风险因子模型的使用,是为了帮助投资者和资产管理者更好地了解其投资组合的风险特征,以及如何制定更有效的风险管理策略来降低投资组合的风险。因而可以通过风险因子降低风险,从而提高收益。
一般来说,在投资中要考虑到风险和收益之间的平衡,需要考虑到投资组合的分散、风险管理策略、风险-回报分析、资产配置、设定目标、定期审查和调整等多个方面。
在量化投资中,为了平衡产品的风险与收益,我们最常用的方法是行业分散与持股分散。行业分散即行业中性指的是与基准指数的行业权重保持一致,而不至于由于特定的选股标准导致与基准指数的行业偏离过大。另外则是持股分散,量化的持股是非常分散的,从而排除市值影响。
相较于传统策略对于风险的控制能力,量化投资策略擅长以数理的方式分析并拆分风险,使风险从某种程度上可视化,更加直观。例如,量化策略可以将每只股票每天的上下波动分解为来自大盘、行业、市值成长、估值等多个层面。当我们有了更明确的风险来源时,便能更好地控制这些风险。