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2021年11月29日上午10點，南京大學Myron Scholes金融論壇第124講在南京大學仙林校區(qū)和騰訊會議線上同步舉行。本次論壇是由北京量信投資管理有限公司創(chuàng)始合伙人、MIT博士石川帶來題為“漫談量化投資”的主題報告。因疫情原因，石川博士在線上為大家?guī)砹司实膱蟾?，向大家詳細介紹了行為金融、量化金融的方方面面。本次講座由工程管理學院副院長俞紅海教授主持。

石川博士是北京量信投資管理有限公司創(chuàng)始合伙人，數(shù)據(jù)科學家；先后獲得清華大學學士、碩士，麻省理工學院博士；他是《因子投資：方法與實踐》的領銜作者。曾就職于美國Citigroup、Oracle以及P&G，主要從事數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計建模等工作，同時石川博士的微信公眾號“川總寫量化”也在業(yè)界擁有很高的知名度。

在講座中，石川博士首先緊扣“行為金融”的主題，向大家介紹了市場中存在的一些異象，行為金融學認為人們的信念并不是完全理性的，產(chǎn)生了認知上的偏差，這些異象中的典型代表行為是過度外推和過度自信，這些在壓力下所做的有偏決策是系統(tǒng)性的偏差，并且在生活中普遍存在。由此石川博士認為，量化投資將這些經(jīng)驗上升到知識，有助于控制在整個投資過程中端到端的全部已知風險。

石川博士進一步向大家詳細闡述了用于評價量化投資策略優(yōu)劣的科學回測方法，他認為回測需要做到三點：(1) 驗證投資策略是否有效；(2) 要進行參數(shù)調(diào)優(yōu)，需要避免過擬合的現(xiàn)象；(3) 評價策略在樣本外的表現(xiàn)。在評價策略時石川博士認為我們還需要特別避免數(shù)據(jù)前視的問題，比如在策略中使用到當日的最高價和最低價就會出現(xiàn)數(shù)據(jù)前視的問題，即使比例很小的未來數(shù)據(jù)也能對結果造成很大的影響，所以石川博士也建議大家在研究和工作時多注意類似的問題。

關于有效的因子，石川博士提到現(xiàn)在要求的T值正在逐漸增加，從之前的2.0到3.0甚至到現(xiàn)在的4.0，表面上看要求正在逐漸增加，但是如今異象正在被當作“因子”來使用，但其背后往往沒有合理的金融學解釋，或者沒有用已有因子對其分析從而評判它對解釋股票預期收益率截面差異的增量貢獻，僅僅是數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)物，因此他指出一些假設檢驗中存在的問題，希望大家能通過合理的方法在眾多的異象中找到真正有效的因子。

接下來，石川博士向大家簡單介紹了一些因子分析中常見的機器學習方法，這些常見方法有效的前提是信息邊界必須明確，所有的信息必須公開透明，并且有明確的判斷勝負的標準，同時石川博士也向大家介紹了機器學習方法在量化投資中的優(yōu)勢和局限性，為大家準確應用機器學習提供了經(jīng)驗。

最后，石川博士提出了一個成功投資的公式，他認為策略成功需要做到三點：單次優(yōu)勢+大數(shù)定律+低相關性，三者缺一不可，如果單一策略不有效、投資時間短或者單一策略之間相關性過高，都不能帶來超出平均水準的高夏普比率，所以如果想要實現(xiàn)成功的投資策略，必須同時滿足以上三個條件，石川博士也通過詳實的中國市場數(shù)據(jù)向我們展示了該公式的內(nèi)在含義。

在交流互動環(huán)節(jié)，石川博士從金融學和會計學研究兩套邏輯體系比較分析了當前量化投資領域的研究邏輯和研究范式。

我院朱洪亮老師、張科老師、陳明老師，以及參加行為金融學課程的本科同學和部分2021級計金班同學，部分研究生同學等共100余人通過線上或者線下的形式參與了本次講座。

文編 | 馬質(zhì)斌

美編 | 張怡濰

責編 | 徐冰清