深度解析全频段趋势预测｜量化开蒙·特别篇

作者：蒙玺投资

题图：蒙玺投资微信公众号

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。

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，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。

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。

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。

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。

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。

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。