2016年A股表现低迷 2017年量化投资当道？顺水鱼财经

回顾2016年，A股整体表现十分低迷，上证综指全年下跌12.31%，" 创业板指跌幅则更是达到27.71%。显而易见，要想在2016年的A股市场中赚钱是十分困难的，更不用说获得一个不错的投资收益了。毕竟在2016年前上市的2806只" 股票 中，获得正收益的股票 数量尚不足1/4。但量化基金的整体表现却是可圈可点，不仅平均收益开始跻身基金行业上游，更有几只量化基金的全年" 业绩排到市场前列，展现出非凡的圈金能力。

2016年量化基金的卓越表现与其特有的投资方法不无关系，经过数年研究、开发与实践，这种独特的量化投资方法已逐渐得到市场认可，成为投资领域的一大门派。简单来说，量化投资自始至终都在做着同样一件事情，那就是在收益和风险之间进行平衡，这也是很多量化投研人员都热衷于拿信息比率来进行模型比较的原因。因此，在追求合理风险回报的基础上，通过大量的" 数据训练，结合先进的资产配置理念，再辅以经验性的模型管理手段，这就是量化投资方法。

考虑到大多数量化策略都是在很长的一段时间内进行测试，往往长到能够涵盖市场的一整轮牛熊切换，并在回测过程中尽可能地追求每一年都战胜指数，所以可以说大多数量化" 投资策略都是抗周期的。即在理论上无论市况如何都能获得稳定的投资收益，就像在2016年多数量化基金卓越的表现一样，而为此牺牲一些的则是在牛市里赚更多钱的能力。比较常见的抗周期性量化策略如阿尔法策略、CTA策略等，他们基本都能取得非常的信息比率，即能够在单位风险下获得更为显著的投资回报。

还有一些偏周期的量化投资策略，比如套利策略、择时策略等。其中明显的期现套利机会常出现在牛市" 行情中，分级基金下折套利则多见于熊市周期，而偏右侧的择时策略更能在趋势明显的单边市中获利。周期性的量化策略相对于抗周期的投资策略而言，能够在特定行情中获得更为可观的投资回报，但前提是能够对市场环境形成初步认识，并适当管理投资敞口，否则不一定能够把预期的钱赚到手。不过喜人的是，如果能够开发出一系列互补的周期性投资策略，并加以整合，何尝不能复制出一个同样的抗周期投资策略，这也是量化投资的魅力所在。