中证报中证网讯（记者林倩）在资本市场发展背景下，多策略投资和金融工程技术成为推动市场成熟与多元化的关键工具。近日，国联民生证券股份有限公司董事长、总裁葛小波和国联民生证券股权衍生品业务部负责人陈方亮在《金融市场研究》上发表署名文章认为，近年来全球非传统投资模式迅速崛起，在分散风险、提升收益上发挥着重要作用。金融服务机构需要进一步发挥专业性，将功能性放在首要位置，积极开展产品和服务创新创同配资，满足投资者的资产配置和风险管理需求，提高财产性回报的多元性和稳定性。
针对境内市场，文章认为，简单直接的卖方服务难以实现为客户财富保值增值的终极目标。量化投资和结构化产品等金融工具可通过优化投资决策、降低情绪干扰，显著改善投资者风险收益特征。
“多策略投资和金融工程技术可形成有益补充。”文章表示，多策略交易和金融工程技术的发展能够显著提升市场定价效率，提高市场流动性和改善投资者经风险调整后的收益率水平。
但该文章也提醒，多策略交易和金融工程技术的发展也面临成本冲击、市场公平性以及风险管理等挑战。通过强化监管、优化产品结构、提升金融科技水平，可推动量化投资和衍生品工具健康发展，助力构建国际一流投资银行与投资机构，促进资本市场高质量发展，提升投资者获得感。
“多策略交易和金融工程技术既不是洪水猛兽，也不是包治百病的灵丹妙药，客观公正地看待上述产品和服务，是境内证券市场发展的重要基础。”最后，该文章表示，在强化监管效能基础上，行业机构应当稳慎发展量化投资和衍生品业务，推动两者“趋利避害”，深化公平性和普惠性，让金融工程技术真正服务更广大人民群众资产的保值增值。
【附文】
规范发展多元化投资工具建立公平和健康的资本市场
作者：
国联民生证券股份有限公司董事长、总裁葛小波
国联民生证券股份有限公司股权衍生品业务部负责人陈方亮
近年来，党中央和国务院特别关心资本市场的发展与建设，强调金融发展的政治性和人民性，提出建设国际一流投资银行和一流投资机构的要求。在此背景下，监管机构也对证券行业发展进行了长期规划，特别强调通过投资端的改革来推动资本市场的发展，通过提高居民的财产性收入来体现金融的人民性，通过“长钱长投”来推动股市的健康稳定发展。
截至2021年末，我国居民财富总量已接近700万亿元，其中不乏因为养老需求和教育需求而配置的资金，这类需求本应该是偏长期性。也就是说从需求角度而言，我们有着大量“长钱”，但从具体实践来看，除了少数资金，参与境内股市的资金大多具有较强的短期化特征，导致即使在境外属于长线投资的共同基金，也在追求短期化目标。
为什么会出现上述的不匹配？这是投资人持仓存在的巨大回撤造成的，一旦投资人的总持仓出现两位数以上的回撤，其内心恐惧会大于贪婪，往往会选择平仓，从而很难实现长期持有。进一步思考，境内投资人持仓为什么会出现如此大幅度波动，除了新兴市场本身波动幅度大于成熟市场以外，还有两个更深层次的原因：一是境内投资人缺乏投资组合思维，或者投资组合过于单一，主要集中在少数股票和股票型基金，一旦市场出现不利变化，回撤巨大；二是即便构建投资组合，运用的投资策略的多元化不足，与股票或债券指数相关性较高，缺乏低Beta、低相关性、高夏普比率的策略产品，难以改善组合的风险收益状况。
一、多策略投资和金融工程技术已成为服务财富管理的重要工具
（一）境外市场非传统模式投资占比快速提升创同配资
近年来，全球股票和债券之间的相关性急剧上升，2023年全球股票与债券的相关性达到了10年来的峰值0.88，高于2013年至2023年这十年间的平均值0.26。传统“股票+债券”的投资组合已难以提供原有的韧性，再加上通货膨胀对传统投资组合收益影响日渐加深。以美国为例，截至2025年2月28日，传统60%股票+40%债券组合的名义收益率为2.8%，但经通货膨胀调整后实际收益率为-0.5%。为此，全球的非传统投资（亦称另类投资）增长迅速。从投资主体来看，2023年机构投资者和超高净值投资者（资产大于3000万美元）均有约20%投资在另类资产上。根据橡树资本2024年的预测，未来十年，个人投资者对非传统模式投资的配置将以每年12%的速度增长。
非传统模式投资在资产上主要涉及除传统股票、债券和现金之外的类别，包括私人信贷、商品、对冲基金、私募股权/风险资本、房地产、基础设施等，旨在提升投资收益的同时分散组合风险。2000年至2024年这二十四年间，全球非传统投资规模增长了14倍，其中对冲基金投资规模增长了10倍,稳健的增长趋势展现了其在提供多样化投资策略和风险控制方面的吸引力。对冲基金在各类非传统投资资产中的收益和风险相对均衡。
非传统模式投资在投资策略上则更多元化，例如对冲基金的多空组合、宏观和事件驱动、市场中性等。然而，量化算法交易并非对冲基金的“专利”，例如浙商证券研究员王杨与陈昊（2021）梳理彭博数据得出，2021年第三季度美国广义量化算法交易额占比超过75%，其中使用者亦包括10%的散户，进一步体现了算法交易的工具本质。
（二）境内财富管理：从卖方需求到买方服务
随着市场的发展演进，客户获得的服务广度和深度不足已成为财富管理市场的主要矛盾之一。当前，证券公司、基金公司和资产管理公司等金融机构多提供简单的股票、指数或基金等交易服务，或直接向投资者销售现成产品。在上述卖方服务模式下，客户回报由交易标的表现直接决定，并受到信息不对称和情绪扰动等因素影响，大部分难以实现预期收益.
即便是背靠更专业研究团队、拥有更丰富投资经验、具有更显著信息优势的公募基金，投资者行为依旧是影响其收益的重要因素之一。根据Wind数据，2024年近万只公募基金中，多达9297只产品（82.8%）成功实现浮盈，平均收益达5.39%。然而仍有不少基民表示投资未能盈利，这与其追涨杀跌、频繁交易等行为存在一定关系。特别是上证指数在2024年9月24日后，仅用6个交易日便完成了全年主要涨幅（从2700点至3600点），以股票为主要投向的权益类基金投资者，若缺席上述关键时段的行情，全年获得正收益的难度会显著增加，再加上频繁交易存在因申赎产生时间和费用的摩擦成本，易出现“基金赚钱基民不赚钱”的情况。
以上表明，简单直接的卖方服务难以实现为客户财富保值增值的终极目标。金融服务机构需要进一步发挥专业性，将功能性放在首要位置，积极开展产品和服务创新，满足投资者的资产配置和风险管理需求，提高财产性回报的多元性和稳定性。多策略投资和金融工程技术可形成有益补充。
1. 量化投资在不同市场环境下给投资者带来差异化回报
量化投资策略将分析方法和决策依据通过量化手段转化为具体的数据和模型，从而提升投资决策的胜率，对大多数传统投资者来说是一种新增的有效投资方式，可形成多元化的策略安排。据私募排排网统计，2024年有业绩展示的1160只量化多头产品平均年化收益达14.33%。
量化投资策略由算法模型驱动，可在有效因子迭代和严格回测条件下，阶段性降低个体情绪干扰，同时在风险管理方面通过止损线等的事先设置及时进行平仓等风险处置操作，调整投资组合结构整体减少在市场波动时人为产生的不理性决策。
2. 交易商创设的结构化产品也能带来差异性回报
结构化产品借助金融工程技术，重新分配交易商与投资者之间的风险和收益，帮助客户通过锁定上行收益缓释下行风险。在2024年初，证券公司的“雪球产品”受到了市场诟病，但即使这类产品也体现了较好的差异化特征。我们无法获得全市场的数据，从国联证券（现国联民生证券）2023年至2024年的数据来看，其77%内嵌期权的结构化产品投资者实现正收益，平均年化收益13%，持有周期平均300天；剩下23%的投资者遭受平均14%的亏损，而同期对应挂钩指数跌幅在24%左右。通过指数增强、重构观察规则等安排，该券商结构化产品回报优于同期对应指数表现，实际上提升了投资者的获得感。
场外期权等衍生品工具，具有非线性的损益结构，即收益情况由挂钩标的资产的价格变动以及交易条款中的行权安排综合决定，从而为投资者提供了收益增强和风险对冲工具。实践上，场外衍生品工具往往根据双方协商、按照客户的风险偏好、策略观点进行结构设计，作为资产组合的替代、可减少投资者直接持有现货标的的交易情绪干扰。
有了上述产品的差异化收益作为补充，在资产配置的过程中创同配资，投资人才具备条件和勇气更加长期地把部分资金配置到高波动高回撤的权益类股票产品中去。
二、多策略投资和金融工程技术发展对市场运行的影响评估
多策略交易和金融工程技术的发展能够显著提升市场定价效率，提高市场流动性和改善投资者经风险调整后的收益率水平。本文主要从以下三个方面讨论其对市场运行带来的影响。
（一）市场极端变化中的流动性冲击对于市场正常运行的扰动
2024年初25个交易日（1月2日至2月5日），全A等权指数区间跌幅29.7%，出现较大下行震荡，舆论就微盘股票流动性风险、衍生品对冲交易对期货和现货市场的影响等展开讨论，引发对各类投资策略、对冲工具、市场流动性的广泛关注。
量化投资和衍生品业务的交易执行和风险管理属于先验安排，即在事先规划好的策略设计框架、风险控制要求和技术实现路径下完成决策并执行。在量化交易中，策略基于价量、基本面、舆情等因子，按照算法模型生成交易信号，通过算法拆单、智能路由等技术执行交易，严格遵循包括敞口和回撤约束等的预设风险控制要求。在衍生品业务中，报价基于期权定价模型等固定框架，对冲交易则靶向风险中性而通过指定证券账户在场内执行，并依据希腊字母的风险指标对仓位进行动态调整。上述安排的信号生成、交易执行和风险控制，整个流程高度依赖预设的策略算法和技术路径，在绝大多数市场情况下能够避免个人情绪因素的干扰，形成“机器理性”。
然而在极端市场条件下，量化投资和衍生品交易亦可能成为引发市场震荡的众多因素之一。例如2024年初市场震荡下跌，因量化策略和衍生品交易带动恐慌性抛售，与流动性风险因素交织，形成不利循环。
类似的事件在国际资本市场上也时有发生，比如信用违约互换交易，在2013年也曾出现“伦敦鲸”事件，对于某大型机构的敞口出现了“踩踏”，相关影响在持续数周后被市场自我纠正。我们可以相信，在日益规范的监管下，以及依据市场本身具备的纠偏能力，可以通过境内资本市场的深度来消化和打破上述不利循环，促进市场高质量发展。
（二）多策略交易引发对市场公平运行的疑问
量化交易可能带来市场不公平的问题一直是市场讨论的焦点。本文认为应当全面和辩证地看待这一问题。一是市场的公平性主要体现在公平获取信息和公平参与交易，而非投资者能力简单平均化。由于能力禀赋和规模效应等方面原因，不同市场参与者的能力存在巨大差异，比如某些机构投资者拥有数百人的投研团队，还有更多的卖方服务机构为其提供支持，相较零售投资者在证券研究和选股过程中有更大的信息优势，这种差异不应导致机构投资者的研究优势受到限制，但机构投资者对优势信息的不当使用也会损害零售投资者的利益，从而影响市场公平。二是保障投资者对收益可得性的公平，如公募基金等专业投资机构以专业研究获得客户委托资产，量化投资机构的交易能力也服务于居民家庭财富委托，帮助居民财富保值增值，应支持符合要求投资者自主选择其资产配置策略。三是程序化交易执行的主要目的是降低对市场流动性的影响，尤其是证券公司在协助客户执行大额交易指令时，通常借助算法交易进行拆单，在避免引发市场过度波动的情况下完成交易，优化整体交易效果。这类算法交易是信息技术发展的产物，在实践中已应用了数十年。四是由于市场发展阶段的限制，应该认识到量化交易和结构化产品存在着诸多不公平因素、道德问题和金融伦理风险。例如一些机构凭借特殊交易资源和特权，在交易中获取不正当优势。又如在复杂策略和产品设计中，存在信息披露不够充分、投资者适当性管理执行不力等问题，已引起市场参与者、政策制定者的广泛关切。行业机构应积极行动，持续完善交易管理，强化信息披露要求，建立健全投资者赔偿机制等，来进一步消除和管控不公平因素，推动市场健康和稳定发展。
（三）多策略交易对经济社会存在溢出效应
量化投资在投资决策、风险管理、交易执行等方面，主要依赖数据分析、算法模型和机器执行，一些成功的量化投资主体亦利用相关逻辑推动基础科学的发展和研究。随着科技的进步，人工智能技术的发展，AI赋能的量化投资在数据处理能力和算法模型效率上能够达到无与伦比的高度，并且实现自我学习和自我优化。根据IOSCO在2024年5月至6月期间对其金融市场论坛（FTF）成员以及若干自律组织（SRO）开展的调查，63%的受访者在其司法辖区的交易商中将人工智能用于开发和优化算法交易策略，仅次于与客户沟通（67%）这一用途。具体例如XTXMarkets,于2024年成立XTYLabs，为其提供超过10万个CPU核心和2万个GPU的强大基础算力支持，旨在利用图神经网络等先进的机器学习方法，来解决金融交易中的复杂问题。又如宁波幻方量化，在High-Flyer的AI驱动金融策略基础上，提供了“萤火二号”超算中心的算力，于2024年支持开发DeepSeek人工智能大模型，训练成本显著低于其他大型语言模型。DeepSeek通过“金融科技→基础技术→产业应用”的价值链传导，产生了技术溢出效应，已在我国教育、医疗、城市治理等领域开展了不同程度的应用。
量化投资起源于数学这一基础科学，在计算机技术蓬勃的推动下发展壮大，在当下人工智能时代进化和跃迁，并反哺基础科研以及社会经济其他领域，形成良性影响上升螺旋。量化投资可以成为社会进步的技术引擎之一。
三、多策略交易和金融工程技术是建设国际一流投资银行和投资机构的必由之路
中央金融工作会议提出建设国际一流投资银行和一流投资机构，两者实际上相辅相成。一流投资机构是一流投行的重要客户构成，一流投行是一流投资机构的核心服务提供商。然而我们现阶段在投资解决方案的设计，交易策略的执行，以及风险管理工具运用等方面存在不足，交易服务的深度和广度有待进一步拓展。
（一）多策略交易和金融工程技术是证券公司的重要服务工具
境内证券公司对于投资机构的服务深度和广度不足，主要以交易通道和卖方研究为主，在交易执行过程中的解决方案服务较少。境外机构投资者交易信用债时，通常仅以信用差作为交易标的，需对冲利率风险。由于信用债久期多样，仅靠利率期货难以完全对冲，境外投行的固定收益部门大多能提供全面解决方案，而境内证券公司鲜少提供相关服务。随着境内市场的发展，投资机构的成熟，对证券公司在金融工程技术和多策略交易执行方面的需求应该会大幅度提升。
即使对于零售客户的服务，也不应只是提供高Beta型产品，这些产品的高波动性和高相关性，给投资者带来的回报并不理想。本文前述对于“雪球产品”也进行了实证分析，给多数投资者带来了正收益，有效改善了投资者的风险收益特征，这类工具丰富了证券公司服务维度，也给客户带来了获得感。
（二）正确看待量化投资和衍生品工具
多策略交易和金融工程技术既不是洪水猛兽，也不是包治百病的灵丹妙药，客观公正地看待上述产品和服务，是境内证券市场发展的重要基础。
多策略投资通过模型和算法实现投资决策的优化，主观判断的影响较少。衍生品本质上与场内交易的标准化合约一样，主要服务于投资者的风险管理需求。两者均具有中性工具属性，量化投资能够成为基本面投资的有益补充，衍生品业务也可以是场内期货交易的功能拓展。在一定的适用范围、约束条件和监管规制基础上，两者均是从不同因子追求投资收益的不同方法论，属于科学的投资工具。当市场上涨时，两者可以是收益增强的补充；当市场下跌时，两者可发挥风险管理的功能；当市场波动时，两者可应对投资者非理性行为偏差。
监管部门可考虑更积极地向公众开展全面、客观的业务宣导，摆正市场对衍生品业务和量化投资的工具属性认识。理解上述工具的作用、应用场景和潜在风险，及时发布官方数据和权威解读，建立针对虚假信息的快速反应和纠正机制，及时澄清误解，降低不良影响。
即使较优秀的投资银行，在管理各种敞口风险的过程中也会由于市场极端变化而形成对冲损失。2024年2月，由于波动率极度扩大，负基差极度扩大，很多证券公司在股权衍生品方面出现了亏损，这说明行业在业务集中度管理、对冲工具使用、尾部极端压力情景的前瞻性判断是存在欠缺的，遇到问题并解决问题，行业的产品构造能力、交易对冲能力和风险管理能力都会迈上一个新台阶。
（三）行业机构应进一步强化自身管理
在强化监管效能的基础上，行业机构应当稳慎发展量化投资和衍生品业务，推动两者“趋利避害”，深化公平性和普惠性，让金融工程技术真正服务更广大人民群众资产的保值增值。
发展路径上，行业机构应以“稳慎有序”为展业原则，端正经营理念，校正定位偏差，用长远的专业化眼光审视量化投资和衍生品业务，包括长期沉淀和培育低Beta产品的构建，关注模型构建和定期调整、因子确定、回顾检验、风险管理等，优化产品结构和性能；开发和使用具有创新性和差异化的投资策略和结构模型，减少同质化竞争，提升整体市场竞争力；持续夯实和完善自身的基础系统、决策分析、风险管理能力等，尤其应加力发展金融科技，与人工智能相互推动、协同发展。例如多策略投资出于提升合成算法能力的角度，持续开发和迭代机器学习、深度学习等先进技术，同时也促进了人工智能的蓬勃发展，推动其运用到其他各个行业，为国家整体的产业升级和数字化发展贡献力量。
合规管理上，行业机构应当进一步加强使命感和责任心，将培育中国特色金融文化落实到自身日常展业和经营活动中，积极发挥社会财富管理者、资本市场看门人、交易秩序稳定器等功能，如严格执行程序化交易管理规定以及实施细则，严格遵守KYC（了解你的客户）以及KYP（了解你的产品）原则，扎实开展投资者适当性管理，确保将合适的产品销售给适宜的投资者，坚持在服务经济社会发展中创造价值和利润。在行业准入方面也可以考虑逐步放开门槛，让更多机构成为做市和期权等产品的交易者，以更加市场化的方式推动一流投资银行建设。风险防范上，行业机构应充分认识到自身在量化投资和衍生品业务方面现阶段的经验缺乏和能力不足，比如，有些统计套利策略，将统计因子设定的偏离度较高，造成了较大波动；有些策略本身的市场容量有限，但是大规模发行产品，造成收益下降甚至模型失效；有些策略在市场上运用泛滥，过于集中，同质化竞争严重的同时在一些市况下形成踩踏。为此，有必要提升行业机构的宏观风险辨识能力，强化风险管理意识，推进交易策略多元化创新，在优化投资组合的同时防范风险。这些风险管理能力不仅停留在理论阶段，更是不断实践的结果，2024年2月份的波动给从业者带来了巨大冲击，但这段经历也成为未来风险管理重要分析场景，无论交易人员和风险管理人员都有了实质性的提升。
资本市场作为金融体系的核心组成部分，具有独特的内生发展规律。作为行业机构的证券公司，应当不畏艰难、直面挑战、坚守初心，展业的价值取向始终立于“以人民为中心”的基石之上，通过技术手段进步、服务理念提升、行业规范完善，确保在推动资本市场高质量发展的同时，提升人民群众的获得感，助力金融强国建设。国际一流投资银行的建设需要形成金字塔形的竞争格局。多策略投资和金融工程技术目前是境内证券公司的短板，我们需要涌现出更多有能力的竞争者，推动证券行业的发展创同配资，进而在国际竞争中占有一席之地。（全文略有删减）
益通网提示：文章来自网络，不代表本站观点。
沪深京行情 实时轮播
推荐资讯