數量分析模型反應速度過快是導致數量分析型基金大幅受損的原因之一。模型首先指導基金經理犯錯誤，然后再通過反應速度過快來指導他們犯更多更快的錯誤

　　【網絡版專稿/《財經》雜志實習記者 宋燕華】在由美國次級抵押信貸引致的新一輪金融地震中，絕少人能夠預料到，風暴中的最大受害者是那些奉數量模型為投資圭臬的對沖基金；相比之下，共同基金的損失卻相對溫和。這對于試圖以數學模型預測并掌控金融市場的一個群體再次造成信心打擊。

　　這個群體被稱為“寬客”(quant)，或者金融工程師。他們是現代金融市場的基礎——金融衍生品的創造者。

　　20世紀70年代初，數量分析技術產生。1971年，Wells Fargo金融服務公司率先將其應用到實踐，創立了一套跟蹤紐約

證券交易所1500只股票的模型。

　　隨著金融市場數據庫的逐步豐富完善、計算機運算儲存能力的大幅提高，美國眾多物理學家、數學家轉投華爾街，數量分析型基金不斷花樣翻新，其風險低、反應速度快、不受人為因素干擾等優點也開始得到機構投資者的認可。

　　誕生至今的30多年間，數量分析模型遭到了兩次大規模的詬病。上一次是在1998年，對沖基金長期投資管理公司(LTCM)投資新興市場債券失敗，五個月間虧損43億美元，資產縮水90%。2006年，對沖基金巨頭Amaranth(不謝之花)重蹈覆轍，在天然氣交易中損失66億美元。

　　而此次次級房貸危機中，數量分析型基金再遭滑鐵盧。以數量分析型對沖基金中的一類——市場中性基金為例，它們本可以在市場行情波動中保持絕對收益，而在本次次級房貸危機中，許多市場中性基金連續數日平均下跌5%。高盛旗下以North American Equity Opportunities為代表的幾只市場中性基金更是分別下跌了近30%，公司不得不于8月13日表示將加注30億美金，并號召現有投資者追加投資以挽回局勢。

　　無論在受影響的數量上還是在虧損的程度上，數量型對沖基金都遠高于傳統分析型基金。業內人士普遍認為，這一市場現象恰恰來源于數量分析型基金自身的特點。

　　首先，次按危機發源的債市正是數量分析型基金的用武之地。

　　有業內人士分析，如果說在股票市場上只有2%的基金是數量分析型，那么在債券市場上90%都是數量分析型的。而且，絕大多數的債券基金投資方向專一，次級債基金就只做次級債，不會再分散配置股票、外匯等品種。從專業化的角度這是把資產配置的決定權交給投資人，但同時便無法通過自身投資來對沖單一市場風險。

　　雖然數量分析型基金可以通過投資組合降低一部分風險，但降低的只能是非系統性風險，系統性風險是無法降低的。比如整個次級債券市場下跌了60%，如果做得很優秀，可以只跌50%，但還是損失慘重。

　　其次，如前述，無論在LTCM還是Amaranth事件，抑或本次的次級房貸危機中，數量分析型基金都暴露出了對歷史數據的過度信賴和對突發事件的反應遲鈍。

　　LTCM破產誘因于俄羅斯政府忽然宣布停止國債交易，導致新興市場債券大跌，德美兩國國債大漲。Amaranth慘敗的原因之一便是堅信兩個冬季的天然氣期貨合約價格差大于夏季合約——這個被歷史經驗證明的規律在2007年發生了莫名的逆轉。

　　正常的市場情況下，數量分析模型會利用歷史平均數據判斷當前股價是在歷史平均值的高位還是低位，以此給出賣出或買入的信號，從理論上講，在基金買入或賣出后，標的物的價格應該向相反方向變動，模型再給出相反的操作信號由此套利。

　　次級房貸危機首先導致了數量分析模型顯示的數據偏離了正常值，而電腦則將其解讀為一個理想的投資時機，于是選擇買入，結果信號進一步偏離，買入之后價格不升反降。極端情況下，價格持續下跌，基金持續買入，最終爆倉。

　　第三，高杠桿擴大了數量分析型基金的損失。

　　由于數量分析型基金以往風險控制較好，基金經理傾向于使用杠桿將績效放大。對沖基金的套利行動增強了

資本市場的有效性，有利于市場波動性降低，但套利空間相應也越來越小。數量分析型基金的投資表現已呈現逐年下降趨勢。出于獲取足夠回報的目的，許多基金經理也會更多地使用杠桿。

　　1998年，LTCM以22億美元的資本反復抵押，最終購買了價值12500億美元的金融衍生工具，杠桿率高達500多倍。類似的情況也出現在去年Amaranth對天然氣合約的豪賭上。

　　在本次次級房貸危機爆發后，受

美聯儲和歐盟央行輸入流動性影響，相關市場在短期內均有所恢復，而使用高杠桿的基金，在投資人和債權人追償資金、交易所要求追加保證金的雙重壓力下流動性枯竭，只得清盤了結。如果杠桿沒有這么大，可能虧損也就不會有這么多。一般傳統基金的杠桿作用就沒有這么大。

　　成也蕭何，敗也蕭何。電腦的反應速度遠快于人腦，只要市場數據在更新，模型就會時刻給出投資指令。數量分析模型反應速度過快也是導致數量分析型基金大幅受損的原因之一。模型首先指導基金經理犯錯誤，然后再通過反應速度過快來指導他們犯更多更快的錯誤。

　　經歷了本次次級房貸危機，數量分析型基金需要總結經驗。

　　市場每天都有新情況出現，好的數量分析經理，應該根據新情況及時對模型進行更新和完善。比如，應該怎么建立模型，是否要永遠信賴模型，什么時候需要人為干預；比如，當市場跌到一定程度的時候，即使模型反應應該加大買入，可能也不應該購買。

　　在風險控制方面，一個比較理想的做法是，除了每個經理自身投資的風險管理系統之外，還可以在整個基金公司層面上增加一個風險管理系統，以監管總體的投資風險狀況。

　　另外，本次數量分析型對沖基金受到巨大影響的原因之一是使用了高杠桿。反過來，如果控制了杠桿，或許就能在一定程度上控制風險。當然，在長期資本公司破產之后，市場的杠桿已經在減少。經過此次危機發生后，相信無論是投資者還是基金經理，都會對杠桿的認識更清晰。-