量化投资在二级市场基金中的应用与实践探讨

随着金融市场持续发展以及信息技术日渐进步，量化投资于二级市场基金中的运用变得日益广泛，量化投资借助运用数学、统计学以及计算机科学等多学科办法，把投资理念和策略转变为可量化的模型，达成更高效且精准的投资决策。和传统主观投资相较，量化投资有诸多优势，可在复杂多变的市场环境中为基金管理给予有力支持。

一、量化投资的基本概念与优势

（一）基本概念

量化投资是运用量化模型以及算法，针对金融市场中的众多数据展开分析与处理，借此识别投资机会、制定投资策略并且开展投资组合管理的一种投资方式，它包含了从市场数据收集、预处理、特征提取，再到模型构建、回测验证、实时交易等一连串的环节，借助计算机程序达成自动化或者半自动化的投资决策进程[1]。

（二）优势

1、数据处理能力强

有快速处理海量市场数据的能力，这些数据囊括了股票价格、成交量以及财务报表等各类信息，可从中挖掘出有价值的投资信号，然而这对于人工分析而言，是一项几乎难以完成的任务[2]。

2、克服人性弱点

量化投资策略基于事先设定的规则和模型进行决策，它不会受到如情绪、偏见这类人性因素的干扰，可维持投资决策的一致性与纪律性，防止因贪婪、恐惧等情绪引发错误决策。

3、投资效率高

可同时针对多个资产开展分析以及监控工作，迅速地捕捉到市场当中存在的投资机会，并且及时实施交易操作，以此提升资金的使用效率以及投资组合的周转率。

4、风险控制精准

借助量化模型可对风险给予精确度量并实施控制，如此便能依据投资者的风险偏好以及投资目标，对投资组合的风险水平做出合理调整，降低投资组合的波动情况，提升投资的稳定性与可持续性表现[3]。

二、量化投资在二级市场基金中的应用

（一）资产配置

1、大类资产配置模型

量化投资可借助构建宏观经济模型、市场趋势模型等方式，针对股票、债券、现金等各类资产的预期收益、风险水平以及相关性展开分析与预测，确定出最优的资产配置比例。比如依据风险平价模型，依靠对不同资产权重给予调整，让各资产对投资组合的风险贡献达到相等状态，以此达成风险分散以及收益优化的目的。

2、动态资产配置

借助量化模型对市场变化展开实时监控，依据市场趋势以及风险状况所发生的变化，对资产配置比例实施动态调整，要是股票市场呈现出上涨的趋势，那就适度增加股票资产的配置，要是市场风险有所增大，便及时降低股票仓位，转而增加债券或者现金等防御性资产的配置。

（二）选股

1、多因子选股模型

多因子选股模型属于量化选股中较为常用的一种方法，借助对诸多财务因子像市盈率、市净率、净资产收益率等，以及市场因子如股价动量、换手率等，以及宏观经济因子进行分析，从中找出和股票收益率有关联的因子，依据其关键程度赋予不同的权重。构建选股模型，好比博道基金的陈连权在管理二级债基时，会运用涉及质量、红利、波动率等三级因子的量化模型来挑选股票，依靠细致地刻画每一个因子，挑选出有高质量、拥有稳定分红能力以及低波动率等特性的标的。

2、量化基本面分析

把传统的基本面分析方法进行量化，借助对公司财务报表、行业竞争格局以及管理层素质等基本面信息展开量化处理与分析，以此评估公司的内在价值以及投资潜力，结合量化模型针对市场情绪、投资者预期等因素进行分析，更为全面地掌握股票的投资机会[4]。

（三）风险管理

量化投资借助各类风险度量指标比如标准差、夏普比率、Value at Risk 等，来对投资组合的风险给予精确度量，这些指标可帮助基金经理知晓投资组合于不同市场环境下的潜在损失程度，为风险管理供给依据。

2、风险控制

借助设定风险控制指标以及止损止盈规则的方式，来实现对投资组合风险的有效控制，比说，一旦投资组合的VaR 超出预先设定的阈值，便会自动降低仓位或者对投资组合的结构作出调整，以此来把控风险水平。另外运用量化模型针对投资组合的风险展开实时监控以及预警工作，可及时察觉到潜在的风险点，采取相应的措施。

三、量化模型的构建与优化

（一）数据收集与处理

1、数据来源

构建量化模型需要大量数据作为支撑，数据来源包括金融数据提供商、交易及上市公司公告等，这些数据涵盖了股票价格、成交量、财务报表以及宏观经济数据等诸多方面。

2、数据清洗与预处理

原始数据或许会存在缺失值以及异常值等状况，故而要针对数据展开清洗以及预处理工作，清洗过程囊括了删除缺失值、处理异常值以及填补缺失数据等一系列操作，以此来保证数据的质量以及一致性。

（二）模型构建

1、选择模型类型

依据投资目标以及策略存在的差异，挑选适宜的量化模型类别，像线性回归模型、决策树模型、支持向量机模型、神经网络模型等皆是可供选择的，不同的模型有不同的特点以及适用范围，这就需要依据具体情形来做出选择。

2、确定模型参数

借助对历史数据展开分析以及运用优化算法，确定模型的参数，比如，在多因子选股模型里面，要明确每个因子的权重以及阈值这类参数，以此让模型可以精确地预测股票的收益率[5]。

（三）模型优化与回测

1、模型优化

借助各类优化算法例如遗传算法、模拟退火算法等，来对模型给予优化，以此提升模型的准确性与稳定性。经由对不同参数组合开展测试以及比较，从中挑选出最优的模型参数。

2、回测验证

运用历史数据针对构建完成的量化模型开展回测验证工作，以此来评估该模型在过去一段时期内的表现情况，借助回测这一方式，可对模型的有效性、风险控制能力以及盈利能力等各项指标给予检验，发现模型所存在的问题并着手进行改进。

四、量化投资在二级市场基金中的实践案例（一）博道基金陈连权的量化“固收+”实践

博道基金固定收益投资总监陈连权，在市场上属于较早借助量化体系来实践“固收+”多策略的基金经理，他所管理的二级债基产品，是以债券作为 撑， 依靠量化的方式对股票端投资展开管理。在贝塔的选择方面，更倾向于大盘价值以及红利品种， 长期向上的稳健特性。运用精细的质量、红利、波动率这三级因子实施系统管理，将价值 塔与优秀阿尔法的有机融合。比如，在对质量因子进行分析时，他会留意公司员 配度等细节指标；在债券管理工作中，他还构建了利率周期的多因子模型，为利率交易以及资产配置给予量化指引[6]。

（二）其他量化二级债基的实践

近年来，有越来越多的二级债基开始把量化策略融入其中，如招商安和债券基金，其基金经理邓童是来自量化投资部的，在该基金的招募说明书里提到，会采取量化的广度投资以及自下而上的个股精选方式来进行权益部分的投资；汇添富稳健回报的基金经理是公司指数与量化投资部副总监吴振翔，这款产品同样是依靠量化手段构建组合的。这些采用量化策略的二级债基，在控制组合风险以及提高收益这两方面取得了一定成效，受到了市场的关注并且得到了投资者的认可。

五、量化投资在二级市场基金中的发展趋势（一）技术创新推动量化投资发展

随着人工智能、大数据、云计算等新兴技术持续发展并得以应用，量化投资会迎来全新的发展契机，人工智能技术可帮助量化模型更妥善地处理复杂的非线性关系，提升模型的预测能力，大数据技术可为量化投资提供更丰富且全面的数据支撑，挖掘出更多投资机会，云计算技术可提高量化投资系统的运行效率以及稳定性，降低成本支出[7]。

（二）量化投资策略的多元化

当下量化投资策略主要包括如多因子选股、趋势跟踪以及统计套利这类传统策略，往后随着市场持续变化以及投资者需求趋于多样化，量化投资策略会不断创新且丰富起来，会涌现出更多依据宏观经济分析、行为金融理论、机器学习算法等而产生的新型量化投资策略，契合不同投资者的风险偏好与投资目标。

（三）量化投资与主动投资的融合

尽管量化投资有不少优势，然而其也存在着一些局限之处，如对市场的理解以及判断或许存在不够精准、缺乏灵活性等情况，而主动投资则具有对市场变化的敏锐洞察力和灵活调整投资组合的能力。未来量化投资将和主动投资相互融合，各自发挥优势弥补不足，形成更为完善的投资管理体系。比如，在量化投资的基础之上，结合基金经理的主观判断与经验，对投资决策加以优化和调整，以此提升投资组合的绩效表现[8]。

结论

量化投资在二级市场基金中的应用与实践具有重要的意义和价值 通过利用先进的技术和科学的方法，为基金管理提供了更高效、更精准的投资 在资 险管理等方面发挥了重要作用。尽管量化投资面临着模型失效、数据 通过采取相应的应对策略，可以有效地降低风险，提高投资绩效。 成熟，量化投资在二级市场基金中的应用将越来越广泛，发展前景广阔。未来， 量化投资将与主动投资相互融合，不断创新和发展，为投资者提供更加多元化、个性化的投资服务，推动金融市场的健康稳定发展。

参考文献：

[1] 祝轩. 投资者结构对银行间国债市场流动性影响研究--基于基金投资者持债占比[D]. 上海:上海财经大学,2023.

[2] 李静. 基于HMM 模型与多因子模型的择时选股量化投资策略研究[D]. 甘肃:兰州大学,2023.

[3] 陈佳禾. 考虑ESG 评级的多因子量化选股策略研究[D]. 四川:电子科技大学,2023.

[4] 何开元. 基于机器学习的选股与择时量化交易策略研究[D]. 武汉轻工大学,2024.

[5] 周耿源. 国有风险投资基金退出机制的研究[D]. 北京:,2023.

[6] 袁志芃. 机构抱团对股价及基金投资绩效的影响分析--基于Louvain 算法[D]. 上海:上海财经大学,2023.

[7] 樊永伟. 国有投资公司股权投资业务内部控制研究--以LX 公司为例[D]. 山东财经大学,2024.

[8] 祖文婷. 中概股回归能获得更高价格么--基于 A 股和港股市场的对比研究[D]. 上海:上海外国语大学,2023.