移動平均線 風險調整收益 量化投資模型
一、高風險資產的長期持有對投資者造成的損失
中國股市向來就是過山車式的走向，尤其是2008年的股市，從最高點6120點一路跌至1664點。同樣，作為金融危機的發源地的美國，S&P 500 指數下跌了約37%。更為可怕的是，由于所有類別的資產都大幅度地下跌，不同資產的多樣化配置本可以帶來的正常利潤現在卻完全消失殆盡。比如說，摩根史坦利國際遠東（MSCI EAFE）指數，高盛商品指數，美國房產投資指數（NAREIT）都有超過了36%的下跌。更為普遍的是，G7國家都經歷了股票市場市值短時間蒸發了75%以上的痛苦，而這75%的下跌需要投資者在未來實現300%的正增長才能完全抵消。
從不同國家的經濟歷史來看，在經濟蕭條時期的資產都呈現了大幅度下降，這向我們表明了一個事實，長期持有某種特定風險的資產并不一定是個聰明的舉動。當分析美國上述各種指數長期收益的時候，我們就會發現，絕大部分的資產收益雖然每段時期波動不同，但長期來看，都可以得到很好的長期收益率，而更為驚人的是，不同資產的長期收益率居然十分接近。當然，由于債券的低風險，其長期的收益要低于其他指數。但從風險的角度來看，當我們仔細分析這些指數的最大跌幅（表一）時，可以看到幾乎每個指數在某年都會有超過40%的跌幅，同樣，債券除外。
二、量化投資模型用于調整各資產的收益
如前文所述，本文將會通過移動平均時間模型這種非常簡單的量化模型來測試其管理風險的能力。為了更好地測試此模型，筆者認為需要如下幾個條件以確保此模型簡單易行：1、純粹的計算機制；2、對每個資產類別使用同樣的參數和模型；3、價格為唯一的可變量；4、所有數據不包括分紅，且每月更新一次。
移動平均線型的交易系統是最為簡單和流行的趨勢交易系統，最常用的參數是200天移動平均線。因此，筆者采用的計算規則如下：
1、購買原則：當月平均價大于10個月的SMA
2、賣出原則：當月平均價小于10個月的SMA
為了描述本量化時間模型的特點和邏輯，筆者采用了超過100年的各資產市場收益率來進行測試。通過表二看出，本量化時間模型不僅提高了復合收益率，還同時降低了風險。
可見，量化投資模型優化后達到了很好的收益數據。其中一個顯著的特征是降低了風險。具體來看，我們使用“購買后長期持有法”和“量化時間交易模型”來進行對比，并對各資產進行均等份額配置。通過對上述指數同段時期的測算，可以發現量化時間交易模型能夠在絕大多數時間區間里保證資產組合至少擁有60%以上的凈值。而購買后長期持有配置常常會有約50%的資產跌幅。
三、結束語
一個非主觀性的，量化交易模型將在降低風險的基礎上對收益實現正影響。也就是說從理論上來看，除了通過多樣化配置實現低風險收益，還可以嘗試通過簡單易操作的量化移動平均時間模型來提高風險調整后的收益。
