淺析金融衍生品和量化投資

謝雨晴

摘要：投資者被金融衍生品的高收益驅動，卻又對其高風險和高杠桿躊躇不前。量化投資為投資者提供一種更為理性的投資方式。金融衍生品交易和量化投資的結合將有助于投資者實現穩定和持續的回報?；谶@一觀點，現首先簡要回顧了一些金融衍生品的定價模型和現狀，然后分析了金融衍生品和量化投資的相關性，進一步淺析量化投資策略中的風險，最后對應提出了創新量化投資技術、加強系統建設、加強流程監控三個風控措施。

關鍵詞：金融衍生品;量化投資;風控措施

中圖分類號：F830.9 ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1005-913X（2019）07-0102-02

一、引言

在國內量化投資才開始起步，隨著中國金融衍生品市場的建立，量化投資的機構將在中國逐步發展壯大起來。量化投資目前還沒有嚴格的定義，它是一種利用計算機技術并且運用一定的數學模型去實踐投資理念，實現投資策略的過程。量化投資的成功在于投資策略的質量，而投資策略的表現形式是數學模型。量化投資的過程一般分為幾個步驟，一是計算機通過模型的判斷發現市場上的交易機會，交易機會一般體現為金融投資品的不合理定價。二是迅速對機會進行分析是否達到買賣條件， 若達到條件則計算買賣的數量。三是執行程序化的買賣指令。然而，在市場交易過程中，金融投資產品的不合理價格出現時間非常短暫，策略模型能時刻正確判斷某些金融投資品的價格是否合理，并迅速進行交易決定了量化投資的成敗，進一步地說，判斷金融投資品價格是否合理涉及到其定價模型。

隨著國內股指期貨和期權市場的建立，中國金融衍生品市場進入快速發展階段。金融衍生品是從一種或多種基礎性金融工具派生而來。包括遠期、期貨、期權、互換四種基本金融衍生品，和具有它們混合特征的組合品種。高杠桿使得金融衍生品為投資者帶來豐厚的投資收益，但交易不當亦具有巨大風險。

二、量化投資現狀綜述

量化投資是近幾十年在華爾街新興的一種投資方式，投資效果明顯，市場規模持續擴大。在國內，量化投資并未普及，有著巨大的潛力。近幾年隨著中國金融衍生品市場的建立和發展，量化投資在國內逐步發展和壯大，與之相關的投資理論和投資策略將會是未來研究的熱點之一。量化投資策略是在金融市場利用數量化方法進行判斷、分析、交易的策略和算法的總稱。量化策略一般用到數學、金融、計算機等學科的知識，通過事先編好的程序運用計算機去捕捉市場上出現的機會，最后通過計算機下達指令對投資標的進行交易。與衍生品相關的策略主要是關于股指期貨和期權的套利策略，而它們的核心都是衍生品的定價模型。

量化投資包括兩個重要方面。一方面，從理論上來說，量化投資理論研究中最重要的問題是金融產品定價的問題。另一方面，從實際操作上來說，怎樣構造能產生盈利的投資策略是量化投資的關鍵。在這兩方面，國內外研究人員做了大量工作。

在金融衍生品——期權定價方面，F.Black&M.Scholes于1973年提出了BS期權定價模型。BS模型促進了金融衍生品交易的發展，但是模型中假設股票波動率σ為常數，與市場實際情況不符。Heston模型、AHBS模型解決了這一問題，但是在實踐中又都存在復雜參數估計的問題。1969 年歐式看漲期權的平價模型——PCP被提出。1973年被質疑PCP不適合美式期權。1995年，Kamara&Miller表明，PCP適合標準普爾500歐式股指期權，并且存在一定的套利機會。

在另一金融衍生品——期貨定價方面，1983年，Cornell & French 在完美市場、無風險利率r是常數等苛刻的假設下提出了股指期貨定價的持有成本模型——COST OF CARRY模型，它表示了期貨價格F（t）和現貨價格F（s）之間的關系，但是無風險利率r是常數這個假定并不符合實際情況。1985年， Ramaswamy&Sundaresan得到隨機利率模型，該模型解決了r是常數的問題，但是大量實證研究表明持有成本模型、隨機利率模型計算的期貨理論價格F（t）和真實價格F（t）′偏差較大。1991年一般均衡定價模型提出解決了這個問題，但是大量實證研究表明隨機利率模型和一般均衡定價模型存在復雜參數估計的問題。1991年， Klemkosky&Lee從無套利的角度提出了股指期貨無套利區間定價模型，該模型指出，若股指期貨的實際價格落在該價格區間內則是合理的，若實際價格落在無套利區間之外則可以通過策略進行套利。

在國內金融衍生品定價研究方面，由于國內期貨、期權上市的時間較晚（期貨為2010年開始交易，期權為2015年3月開始交易），相關研究還處于初級階段。股指期貨定價的研究主要包括，2007年郭洪鈞研究國內股指期貨價格均衡的條件、價格背離的原因，相應地提出消除價格背離的策略。2008 年張錦等以國外相關的模型為基礎，增加了股指期貨保證金和交易費用等變量綜合考慮，與滬深300仿真日結算價格相比得到結論， 股指期貨有很多正向套利機會。而期權的研究基本以國內的券商為主，研究結果大多體現在其投資報告上。

三、金融衍生品與量化投資的相關性

由于金融衍生品高杠桿、專業化的特殊屬性，且目前中國投資者尚未完全普及金融衍生品專業知識，使得金融衍生品市場發展相對緩慢。借助計算機程序化，運用量化投資的原理和實踐方法，將成為未來投資交易的重要發展方向。

金融衍生品的功能之一是風險規避。通常是利用高杠桿性，以較少投資持有頭寸，對沖現貨價格變動來規避風險。目前國內的量化對沖實踐大部分通過期貨市場實現。交易品種的限制使得國內量化投資產品策略單一。隨著股指期貨、個股期權等金融產品的出現，投資者擁有更多的風險規避渠道，也開辟了量化投資的新局面。量化投資策略選擇變得更多元化和賦有創造性。

金融衍生品的另一主要功能是價格發現。價格發現是指市場大量參與者基于個人獲取信息和價格預期，通過公開叫價拍賣等其它方式不斷更新價格體系，并持續反映市場的真實供需關系。這些價格快速傳播，成為整個市場價格變動的風向標，幫助市場參與者做出正確決策?？梢灶A期，量化投資基于其“速度和規則”優勢的廣泛運用，使市場報價和成交更加頻繁，市場流動性將大大增加。同時，由于某些策略的相似性，未來市場價格變動或呈現規律性和高波動性。

金融衍生品與量化投資合作有望實現共贏，通過量化投資，投資者可以避免主觀損失，理性決策，更好地利用金融衍生品來履行風險規避功能。同時，金融衍生品的發展在優化金融市場交易環境的同時，提高投資者的投資水平與眼界，為量化投資提供了更優良的應用平臺。

四、量化投資策略中的風險隱患

（一）數據陷阱的風險隱患

傳統的投資方法中，投資者情緒影響投資過程。量化投資，通過從數據中抽取和剝離投資價值，構建模型以及根據分析結果做出決策，排除了個體情緒。然而，數據也可能存在風險隱患。在大數據時代，投資者被數據所包圍，無法甄別有效數據。對有缺陷的數據進行建模和分析可能會得出與實際情況相悖的結論。

（二）系統故障的風險隱患

第一，網絡問題或硬件故障影響模型分析效果。第二，在設計模型過程中沒有充分考慮資金配置和倉位的情況，導致兩者不匹配，出現爆倉。第三，目前的交易系統缺少統一的標準認證，通常由各家機構自己設計。第四，交易所的處理系統存在延遲風險。

（三）市場操縱的風險隱患

目前，在中國資本市場中，量化投資策略使用者大多是機構投資者，他們有雄厚的資本和高技術人才，一定程度上或導致市場波動。而中國資本市場大多數是散戶，即中小投資者，他們通常沒有強大的資本和專業的技術分析，也很少會在交易中運用量化投資策略。由此可得，量化投資策略隱藏著市場操縱的風險。

五、量化投資的風控措施

（一）創新量化投資技術

目前，量化投資已經完成了兩個階段。程序化的啟蒙階段是指整合交易經驗嵌入算法，完成初級交易。因子庫決策階段是指為決策過程建立一個因子庫，通過下單邏輯確定自動買漲或買跌策略。除了這兩方面，創新量化投資技術還需要實現對非結構化數據的分析。通過分配權重把相關性不太強的因子也包括在量化投資模型中，豐富其模型維度，提高其準確性。同時，加速人工智能與量化投資策略的融合，基于量化，同時考慮用戶體驗，通過建立數據庫，加上模型算法，生成決策，規?；炕顿Y策略，并生成反饋策略的機制。

（二）加強系統建設

第一，可以對證券、期貨公司的數據接口進行規范，并將該接口的具體內容報備給證監會。同時，交易所可以限制交易前發送的訂單，設置當天的最大頭寸，實現同步監控，當策略交易異常時觸發應急響應機制，即時處理。第二，完善證券、期貨公司的風險監督流程，及時控制錯誤指令的訂單以及投資者信用評級以外的交易訂單。且當程序化交易賬戶的金額超過一定限額時，應對其策略和程序向交易所做保密性報備，為以后發生大事件問責時提供參考。

（三）加強流程監控

首先，設置訂單的最低持續時間，提防由大單拆分和頻繁撤單引起的虛假活躍市場。其次，加強量化投資策略交易風險控制流程的培訓，建立大額交易監管機制，跟蹤大訂單，防止投機者通過操縱市場價格進行非法套利行為。

“量化投資為主，定性投資為輔”應為金融衍生市場投資的最佳方式。量化投資是一種高效率的基于大數據的分析方法。但是大數據偶爾的欺騙性使得量化投資具體實現策略必須結合定性投資，投資者要依照個人經驗隨機應變。國內金融市場不斷完善，衍生品品種不斷推出，量化交易模型也將會不斷創新，“金融衍生品+量化投資”市場將會不斷被發掘。

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