【基金经理手记】易方达王伟：透视量化投资策略的黑盒
各类量化策略本质上都遵循一个颇为科学严谨的内部结构，换言之，不论是着眼于选股的量化投资策略，还是着眼于期货交易的量化交易策略，都无一例外地由五大模块组成：alpha模型、风险模型、冲击成本模型、组合构造（优化器）和执行（算法交易模型），如下图所示：
Alpha模型：策略成功的关键因素，是体现投资能力的模块，策略赚钱的核心，也是不同投资者的竞争优势的体现，预测是其关键。在选股中alpha表现为预测股票未来一段时间的相对强弱；在方向性交易策略中表现为预测未来一段时间的市场方向。Alpha可以说是研究工作的重点，对冲基金和各类机构投资者都投入了大量的时间和人力在这一领域，运用统计和各类数学工具处理海量信息，期望能在预测未来收益上获取竞争优势。
风险模型：alpha和风险是相对而言的，能持续把握的是alpha，反之则是风险。因此一个策略要想稳定地运行，必须配置一个运转良好的风险模型才可以把alpha“提炼”出来，这一过程可以通过两种方式实现1）对冲掉不想暴露的风险敞口；2）控制敞口暴露的时间。风险的预测大多数依赖波动的群聚效应，也就是说，波动会持续，波动的衰减需要时间，借助市场的这一特性，风险可以比较可靠地计量和预测，进而得到较好地管理。
冲击成本模型：任何策略最终都要落实到交易层面，市场冲击直接决定了策略的市场容量，随着管理资金的增长，策略可以变得完全不赚钱，因此度量市场冲击变得至关重要。市场冲击模型大多利用实际交易数据对交易量与市场流动性之间的关系进行建模，大多都是二阶以上的非线性模型。当冲击超过alpha时，策略就失去赚钱能力，一般而言，越是高换手的策略，策略容量越小。
优化器：完成从各种预测到实际组合的关键环节，通过权衡alpha、风险以及冲击成本等因素，找到数学上满足效用函数最优的解。优化器可以是非常简单的启发式规则例如alpha加权或者风险平价，也可以是比较复杂的二阶优化或者高阶优化，这一领域同样吸引了大量的学术和商业研究。实际投资当中，不同的策略使用不同类型的优化器效果更好。
算法交易：最终的执行环节，主要目的在于利用市场微观结构的特点调度日内交易量，并在此基础上具体挂单撤单，以及巧妙地使用市价单和限价单来达到降低市场冲击，挖掘短期alpha的效果。事实上，高频交易策略的全部环节都在这一部分完成，通过分析订单簿迅速生成订单稳定获利。
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* 截至2015年6月30日
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