作者：王晓光
来源：上海棋剑资产
原文：
大家好！非常荣幸可以来到第九届R语言会议作报告。今天我主要围绕量化投资，结合自己以及我们团队在量化投资领域的实践经验，以及一些经典的理论知识，尝试性地为大家梳理量化投资的方法论体系，希望为大家在量化投资领域产生一些新的认识提供一些帮助。
我们先从几个在量化投资中经常遇到的小问题出发，然后逐渐深入思考量化投资的几个基本方法和原则。这些问题或许没有统一的标准答案，我也不会给出具体的答案，这里提出的主要目的是引起大家思考。
首先第一个问题是如何定义与看待期望收益与风险? 这可以说是投资领域的终极问题。这个问题很大程度上决定了你如何做策略的研发，如果管理风险，以及如何进行资产配置等关键问题。首先，到目前大家已经比较能够一致认同的就是，收益这个变量本身是随机的，不确定的，而且极难预测，因此单纯谈论收益，从长期的系统化投资角度讲，意义不大，一次两次赚多少钱跟你的系统化投资没有太大关系，而研究的重点，要放在期望收益上，也就是从概率意义上以及大样本意义上的期望水平。与收益相对应的是风险，如何定义风险也是有着不同的版本。一种简单的定义可以是波动率，或下行波动率，但是这并不能包含市场中的大部分主要风险，比如说流动性风险，再比如说即使只考虑波动率或亏损，在bad times的时候，某个资产或某个策略的大幅亏损对投资者的整个系统化投资的危害程度一般也会更高，而在good times的时候，同样的亏损或波动率或许对整个系统的危害程度没有那么高，这一点通过市场溢价的水平就可以看出来:比如说市场总是倾向于给予out of money的期权更高的溢价（波动率微笑特征），或者在大部分时间内给予小市值高成长股票更高的风险溢价（然而在股市出现系统性崩盘时，这类股票的跌幅往往也是最大的），这些都是市场在表达对风险的不同对待的现象。
