2013年以后,量化投资在国内股票市场上的占比逐渐提高,特别是2018-2021年期间,量化机构管理规模增长速度较快,引发市场关注。由于量化投资领域在国内兴起较晚,本身也较为复杂,让人更想一探究竟:量化投资对股票市场有哪些影响?

　　A、有助于增强市场流动性(中短周期)和提升定价效率(全周期)

　　量化投资的本质属于价格发现,在不同周期上找到投资标的的合理价格,量化机构擅长提供中短期流动性:

　　在股票长周期上,主要通过对公司基本面数据的挖掘来找到股票合理价格,这部分和基本面深度调研驱动的主观投资相同;部分量化私募也积极参与定向增发、GDR等,提高中长期的定价效率,为优秀企业打造良好的募资环境,助力实体经济稳健向前。随着全面注册制推进,上市公司信息披露数据质量不断提升,量化可以更高效地探索股票基本面的内在价值,优化量化选股基本面模型的投资胜率,提升长期定价效率。

　　在股票中周期上,主要通过对市场交易数据以及新闻等另类数据的分析来找到股票中周期(一般在1-10天)上的合理价格。例如,当有投资者换仓时,特别是大型机构投资者调仓金额往往较大,需要多个交易日实现换仓,对个股中期流动性和价格造成一定冲击的同时加大个股波动,而量化策略通过对市场交易数据及股票微观结构的分析,如果认为导致短期股价低于股票合理价格的原因主要是受流动性冲击而非基本面变化,则会在一定的价格开始买入,从而使交易对手方能以更好的交易价格完成交易,为这一类机构投资者提供流动性——在降低个股波动的同时也获取一定收益。

　　在股票短周期上,主要通过对股票微观结构的分析找到股票短期的合理价格和提供短期流动性。由于美股市场以机构投资者为主,个人投资者交易占比长期低于10%,市场上缺乏天然的流动性提供者,美国股票市场的短期流动性90%以上都由量化机构提供,交易所还会以付费的形式补偿流动性提供者。

　　A股与美股的市场结构不同,即使在过去几年加速机构化的前提下,A股市场个人投资者的交易占比仍在50%左右,个人投资者给A股市场提供了大量的流动性,所以现阶段对量化投资机构提供短期流动性的需求并不是特别迫切。随着全面注册制的逐步深化推进,科创板和创业板中小型上市公司的数量递增,同时A股市场机构化程度逐步提升等综合因素影响,个人投资者交易占比会逐年降低。量化机构利用股票之间的相关性,可以给流动性不足的股票提供流动性,而流动性是所有资产估值的基础。

　　B、有助于降低股票市场的整体波动率

　　通过对公开数据的研究,当公司股价在短、中、长期偏离合理价格时,量化策略会买入低估和卖出高估的股票,让股价趋近于合理价格,在此过程中,价格发现功能的实现让市场变得更有效,量化机构在降低个股波动的同时也获取一定收益。数据显示,随着量化策略占比的提高,股票市场的整体波动率呈下行趋势。

　　从海外市场及国内A股的研究文献和实践结果来看,随着量化策略占比提升,市场有效性进一步提升,其整体波动率不增反而呈下行趋势。从个股来看,随着量化投资参与度的提高,股票连涨和连跌的概率也在下降,这也是市场有效性提升的体现。以美股市场为例,量化策略占比从2000年到2018年明显提升,波动率反而呈现下降趋势。最近几年,A股市场波动率逐步下降,2023年上半年年化波动率为13%左右,这正是包括量化机构在内的多类成熟投资者共同作用的结果。

　　目前A股量化机构的产品中量化多头的规模占比最高,在出现市场波动时,整体持仓较为分散且保持满仓稳定运行,每天交易买卖基本等量,并不会形成对市场的整体买压或抛压。甚至在市场剧烈波动时,量化多头产品实际上起到了稳定A股市场的作用。

　　当个股涨幅过高或跌幅过深时,量化模型里面占比较高的反转因子会促使模型反向交易,这抑制了个股过度上涨或下跌,让暴涨暴跌的概率降低。从我们自己的实证看,量化模型发现有持仓股票涨幅过大时会倾向于卖出,而股票跌幅过大时会倾向于买入,从而降低股票的波动率。当然这样会导致部分“追涨杀跌”的资金盈利大幅减少甚至无法盈利,从而也让市场更加有效。由此可见,“量化投资容易发生交易趋同”的观点并不成立——如果各家机构交易趋同,一定会导致过度交易的股票偏离合理价格,给市场上其他参与者提供反向交易的机会——从这个角度来说,量化策略成为了市场的反向“缓冲器”。

　　综上所述,量化选股模型在A股市场上起到了积极作用。同时我们也观察到,近几年随着A股市场逐步成熟,市场有效性加速提升,整体波动率进一步下降,获取超额收益的难度也大幅提升——这已成为整个资管行业要面对的问题,也是机构化进程中的必然结果。（CIS）