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国内量化行业趋势深度洞察:从单一频段到全频段策略布局

2025-04-16 00:00:00
私募排排网 星期八
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 文章来源:蒙玺投资

撰稿量化私募机构简介:

蒙玺投资成立于2016年,是一家业内知名的量化私募机构。依托强大的数据挖掘、统计分析和软件开发能力,公司构建了覆盖多市场、多品种的量化资产管理平台。目前,蒙玺投资资管规模80亿元,员工80余人,其中投研团队近60人,具备世界知名高校的物理、数学、金融等多元化学科背景;公司核心团队来自海内外知名机构。

 

近年来,“全频段”、“降频”等概念成为我国量化行业的热词。这些概念关注的是量化投资的哪些方面?背后又折射出怎样的行业趋势?我们将在本文展开深入讨论。

量化交易频率

首先,需要明确的是,“全频段”、“降频”的“频”,指在不同的市场波动中,量化策略的交易频率(多久交易一次)。

常见的市场波动,包含短期的快速波动、中期的阶段性变化以及长期的趋势性走势。

短期波动往往受市场情绪、突发事件、短期资金流动等影响,快速而频繁。如某上市公司的年报不及预期,可能引发公司股价短期内下跌。

中期波动更多与行业周期、宏观经济政策的阶段性调整相关。像房地产行业,政策收紧阶段相关企业股价可能会受到压制,政策放松后又可能回升。

长期趋势则主要由公司基本面、行业长期发展趋势以及宏观经济的长期走势决定。一家具有核心竞争力、处于朝阳行业的公司,股价在长期内往往呈现出向上趋势。

优秀的宽客,通常能在不同的市场波动中,获取较为稳健的超额收益。

以传统的量化多因子模型为例,主要有单期因子分析和单期调仓,交易频率主要为日度。这种策略调仓时对交易成本并不敏感,对因子信号使用的及时性较差。同时,这种日度交易的方式忽略了更快的交易型因子(这是一部分重要的alpha来源)。如果宽客想要获取更高收益,则需要挖掘其他超额来源。错误的交易设定,不仅无法提升收益,还有可能付出大量的交易成本(如将交易策略设定为较短的周期,则增加了交易成本)。

如何在整合快慢信号,及时抓住alpha信号交易,控制交易成本三者间保持平衡,一直是组合交易策略领域的重要课题之一。近两年来,全频段趋势预测在国内量化领域兴起。

全频段趋势预测

全频段趋势预测,即全频段组合优化,通过整合不同时间周期(短、中、长周期)的预测信号和风险模型,最终构建一个能够适应多市场环境的投资组合。

图片说明:全频段组合优化步骤

 

图片说明:全频段组合优化步骤

全频段趋势预测核心特点为多周期覆盖、多因子融合、动态调整,这需要管理人既要有处理量价数据针对短周期波动的预测能力,又要有处理基本面数据及另类数据对中长期收益预测的能力。

全频段趋势预测的核心在于捕捉不同周期的市场波动。

从模型角度看,全频段趋势预测模型覆盖分钟级别至日级别(1分钟、1小时、1天、1-3天),宽客需要每分钟都做截面预测,预测覆盖多个时间周期。

相比单一频段策略,全频段趋势预测优势明显。

 

全频段趋势预测的模型训练

相比单一的预测周期策略,全频段趋势预测在模型训练方面需要提供不同维度的特征输入。

通过多尺度表征学习,全频段趋势预测可以突破单一频段的信息瓶颈,利用跨频段正则化效应提升模型鲁棒性,实现时频域联合最优的预测能力。

  • 多尺度特征融合

特征多样性:不同频段的数据捕捉市场不同层面的动力学特性:

高频数据:捕捉市场微观结构(订单流失衡、流动性冲击)

中频数据:反映短期趋势和事件驱动效应(新闻脉冲、日内周期)

低频数据:表征宏观资金流动和基本面变化

互补性增强:通过融合多频段特征,模型能同时学习短期噪声中的局部模式和长期趋势中的全局规律。
长短期依赖建模:结合LSTM(捕捉短期序列)和Transformer(建模长期依赖),利用全频段数据实现更高效的时间序列表征。

  • 通过全频段预测可以实现多任务学习框架

联合优化目标,预测不同时间尺度的收益,通过任务间参数共享提升泛化能力。

全频段布局的未来

从国内量化行业来看,全频段趋势预测是管理人“降频”的必然结果之一。

“降频”,指量化机构在投资策略上逐渐降低交易频率,减少对高频交易策略的依赖,转而增加中低频策略的占比即降低短周期占比,提高中长周期策略占比(提高中低频因子占比)。

“降频”的直接原因之一,是规模增长与策略容量限制的矛盾。随着量化投资管理规模的不断扩大,短周期策略的容量瓶颈逐渐显现(策略通常依赖于短期的市场波动,交易成本和冲击成本较高)。当管理规模达到一定程度时,全频段布局是必然。

 

市场有效性的提升,也在一定程度上促使管理人全频段布局——随着市场参与者越来越多,短期的错误定价机会变得越来越稀缺,管理人通过增加中低频策略的比重,挖掘更长期的投资机会。

策略“降频”效果主要取决于管理人的中低频因子库储备质量及丰富程度,这对管理人的投研能力、底层技术积累,以及投研的精细化程度要求更高。

因此,对管理人而言,全频段趋势预测不仅是一次技术和策略的升级,更是认知的革命。

  • 投研范式重构:随着频段组合的兴起,量化产品设计转向“波动率频段配比”
  • 人才结构裂变:需要同时精通小波分析的数学家、另类数据工程师和宏观策略师的复合型团队,推进量化投资的本土化演变
  • 基础设施升维:全频段相关布局,无疑加剧了量化行业的“军备竞赛”

通过捕捉短、中、长周期的波动特征,全频段策略布局能避免单一策略的局限性,动态适应市场环境的变化,实现收益与风险的精细化管理。

因此,越来越多的量化管理人提出“多周期、多策略、多品种”的战略布局,希望能构建更具韧性和适应性的投资体系。

 

 

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量化前沿

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