作为一个股市的投资者,想要在市场长期赚钱,又比较懒不想花费太多的精力,那么你必须至少得有一套成体系的、可操作的、有效的投资策略,这个策略,首先要能帮你回答这几个问题:
  • 买什么——市场上几千只股票,哪些公司能帮我赚钱;
  • 什么时候买——选了好公司还不够,你得在公司便宜的时候买入,再好的东西买贵了,赚钱的空间也就大大降低;
  • 什么时候卖——买了一只股票,总不能傻傻地持有一辈子吧,你需要对在什么价格卖出心中有数;
  • 买多少——假设你能够投入股市的资金为10万,那你需要决定这10万块是买1只、5只、10只还是20只股票,换句话说,也就是资金该如何分配。
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    其次,它还得具备可操作性,能够指导你的投资实践:
    比如,选到好公司之后,要在便宜的价格买入。这是一个指导原则,可是究竟什么价格是便宜的价格,如果一个策略能够提供一套方法、帮你评估出公司的价格目前是贵还是便宜,那这个策略就是具备可操作性的。可是如果它只是反复告诉你:要买好公司、要买便宜的公司,但是就不告诉你该怎么做,那这个策略就不具备可操作性。
     
    最后,这个策略最好是经过前人验证有效的。毕竟我们的时间、精力都有限,想要靠自己发明一套全新、而且是有效的投资策略,不是一件容易的事情。如果已经有被验证过有效的投资策略,为什么不用呢?
     
     
    那,作为想投资股市的小伙伴,去哪里找这样一个有效、可操作的投资策略呢?
    有,就是多因子投资策略
     
    多因子策略它来自诺贝尔奖经济得主尤金法玛教授,和麻省理工学院的肯尼斯弗伦奇教授,根据这个策略在美国建立的对冲基金,已经成了美国第二大规模的基金了。
     
    每个人脑海中都有一个多因子模型,包括散户和基本面投资经理。信奉价值投资的基本面基金经理会选择估值低、基本面较好的股票,也许还会考虑过去一段时间的涨跌幅,这就涉及了3个因子,然后选择上述三个方面表现都不错的股票买入。股票多因子量化投资就是将上述人脑决策过程写成程序,这样做的好处显而易见: 
  • 大脑考虑不了10个以上的因子,而模型具有100个左右的候选因子,一般来说因子越多越稳定;
  • 电脑可以将过去10年的海量历史数据输入模型,进行回溯测试(backtest),以探知收益以及模型风险;
  • 进行交易的大部分时间不需要人为干预,排除了个人情感因素的干扰;
  • 同样,风险控制方面也排除了个人感情的干扰。 
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    量化模型大致分为两派:P quant和Q quant。前者通常是股票量化投资,使用统计工具,后者通常是利率/汇率衍生品量化投资,使用随机数学作为工具。Q quant最擅长预测利率/汇率的未来走势,而这类方法恰好可以预测因子的未来效果,筛选出未来有效因子之后,投资收益和信息比都显著提高,从而静态多因子变成了动态多因子。 
     
    这还不是关键,关键是数据回溯表明,这个策略在咱们A股市场上也很有效,2006年-2015年有77.14倍收益,从2016年6月16日到17年2月20日,收益27.96%,而同期沪深300收益率只有9.3%,比沪深300高出了将近20个百分比。
     
    这些数据已经充分证明了多因子策略的有效性了。既然它是一个有效、完整、易操作的投资策略,能够直接指导你的投资,帮你带来不错的投资收益,在投资时可以根据自己的情况来考虑是否选择这种投资策略。