“量化投资今年失灵了?”
“上半年CTA和阿尔法策略为啥都不好?”
8月底至9月初的“剑辉下午茶”,我们逐一走访三位量化私募名人,聊聊这些热门话题,发现市场误解还真不少。
三位量化牛人分别是艾方资产总裁蒋锴、雁丰投资创始人刘炎、双隆投资总经理马俊,他们管理规模均超20亿,合计约百亿。他们管理的规模和口碑,都在国内量化私募圈居最前列。
“剑辉下午茶”是由“聪明投资者”和国金证券金融产品中心联合推出的知名投资人访谈栏目,由国内私募研究最资深人士、国金证券张剑辉主持。
这次剑辉不像往常一样,请私募老友们坐一起喝茶侃大山,毕竟量化投资主要靠模型完成,聪明人坐一起,谁也不愿多说建模思路和策略方法,秘密太容易被捅破。
这就好比厨师做红烧肉,方法差不多,只是工艺略有差异或秘制佐料不同,但你要问差在哪?谁也不会说。
好在,我们不是“厨师”,只是在自己家“炒点菜”,他们愿意私下说说自己的小秘方。
量化牛人都啥来历?——海归、学霸、年轻
国内量化投资真正兴起是2014年开始,仅三年时间。
做量化的是些什么人?以我们走访的三位量化圈名人为例。
(一)他们是谁?
艾方资产总裁蒋锴:国内外大机构都待过
南京人,36岁。
南京大学计算机科学本科毕业后,获全额奖学金赴美留学;硕士毕业后在两家海外大机构担任过投资经理,管理资产总额最高达10亿美金;2008年回国参与组建东方证券另类投资业务;2012年创办艾方资产。
蒋锴说,如果自己干不动退休了,就做个小FOF(基金中的基金),将钱投给熟悉的量化基金经理。
雁丰投资创始人刘炎:经历过各种黑天鹅
湖南人,37岁
同济大学工商管理本科毕业,获全额奖学金赴美留学,2006年计量金融学博士毕业。在美国担任过近7年基金经理,管理规模高峰期23亿美元。
2007年经历美国量化黑天鹅,2008年经历美国股灾,2009-2013年经历过CTA长达5年左右的震荡期。
2013年创办雁丰,经历A股史上最大股灾和股指新规。
刘炎说,人生最重要的事是家庭幸福,自己做的事业对得起良心,希望所有客户退出时不亏钱。
双隆投资总经理马俊:有军人习惯的80后
上海人,32岁。
高二留学英国,是英国剑桥数学学士、金融学硕士和计量经济学博士,在国际权威经济学刊物上发表过论文,在花旗等国际投行做过衍生品等策略研究。2013年加入双隆投资,目前是双隆投资总经理。
因为父母曾是军人,马俊有军事化生活习惯,强调遵从制度和执行力,对拖拉零容忍。
(二)早出晚归的奋斗者
蒋锴:早上7点多睁眼,晚上1、2点睡觉。
刘炎:早上8点多到公司,晚上7点回家。
马俊:5点半起床,7点半到公司,晚上11-12点睡觉
(三)各走各的路
蒋锴:
艾方做的不是纯量化投资,而是追求绝对收益,量化是手段,不是目的。
如果你现在告诉我买一只票,八块钱买,过一年保证给我十块钱,不要量化的方法,我也买。
刘炎:
雁丰做多资产、多策略配置,希望基金是中低风险、中等收益。
马俊:
双隆的定位是纯量化机构,不做任何主观判断。公司的IT团队国内领先,10年来累积了丰富的策略和经验。
(四)愿意和谁一起工作
蒋锴:
招人几乎通过熟人介绍,或是之前认识很久的,基本上没有应届生。面试一是看能力,也看性格跟团队合不合拍。
平均每个求职者至少五个人面,每个人一小时,去年4个月面了60、70个人,招了2、3个人。
刘炎:
大部分是社招,且有金融从业经验,要求IT和数学能力强,有较长时间的书面考试。
马俊:
投研人员均是各大知名学府校招,自主培养人才。面试题目就做20分钟,主要看聊天感觉,要思维活跃、会编程,还要对金融感兴趣。
(五)想做成什么样的量化机构?
蒋锴:
想做不忽悠客户的良心企业,希望员工能够发展,客户、合作伙伴在合作中都有收获。
刘炎:
建立一个机制完善,员工工作积极,可以不依赖于个人权威而长期运转的企业。
马俊:
希望双隆投资成为量化私募的常青树,各项子类资产稳定在行业前十,打造更全面的投资策略体系。
(六)推荐的书
蒋锴:《基本面量化》
刘炎:顾诚的《南明史》
马俊: 《激荡三十年》、《大败局》、《跌荡一百年》
今年量化到底怎么啦?
上半年,量化投资的CTA策略和阿法尔策略表现不佳。据报道,今年多数量化产品亏钱。
但艾方旗下所有产品今年都是赚钱的,双隆产品4月份开始净值直线回升。相对而言,雁丰旗下产品净值回升相对较慢。
这跟刘炎严控产品波动率有关: 当出现一定回撤的时候,仓位会被控制下来,直到净值修复。
严控波动率的基础上最大化夏普比率,正是刘炎想要的。对于投资人而言,知行合一很重要。
(一)上半年CTA策略和阿尔法策略同时“失效”,两者是否相关?
蒋锴:
没有相关性。
非要说相关性,
可能都跟整个金融市场波动率下降有关。
阿尔法策略今年确实比较困难,
是因为市场特殊情况(一九行情),
极端的情况会过去,现在已慢慢走出来了。
CTA策略一直是一阵好一阵坏,
本质上是波动较高、收益中等的策略,
适合做配置型策略,而不是绝对收益策略,
投资者要有合理预期。
CTA最大的价值不是在于收益高,
而是跟其他量化策略的相关性低,
其他策略都亏钱时,可能CTA是赚钱的,
这是它的价值所在。
刘炎:
我从不觉得CTA现在是极端不正常,
我亲身经过连续四五年全球CTA不好做,
司空见惯,我不把它当回事。
上半年国内CTA表现不好,
是因为市场波动比较弱。
阿尔法不赚钱的理由是很直的,
就是市场结构性分化,
加上对冲工具缺乏,没了。
马俊:
两者是独立事件。
不能说上半年CTA市场失效,
其实CTA每年都会有这样回撤,
只是之前可能大家没看过这样的突变。
(二)量化机构的应对之策
蒋锴:
第一,我们降低了风格偏好,
减少风格暴露、行业暴露,
第二是人工智能模型进行了市场的自适应,
从四、五月份开始,效果还不错。
刘炎:
第一,我们用分散策略的方式。
第二,集中精力做好新策略研发,争取适应不同的市场环境。
马俊:
模型会自我训练,
我们不需要对样本进行干预,
只是改善一些对冲类型的策略,
同时研发加入新策略,
比如,今年在商品上充实了将近10个策略,
四月底开始,净值就基本都回来了。
(三)选量化机构的标准
刘炎:
量化投资还是灵魂人物为主。
观察灵魂人物的策略方向、投资偏好
以及他的经验、经过多少困难时期,
这些都很重要。
另外,观察一个投资经理人的水平,
换手率最好达到30倍以上,
才具有统计学意义,
不然只有运气成分。
我们的年化换手率15倍左右。
所以,不妨用两年时间来看。
马俊:
其实就是看量化模型怎么设的,
还有公司运行是否规范。
不同的交易频率,评判用不同周期,
看高频交易,一个月就知道了,
中长周期策略的评判周期更长。
其实,全市场就几种类型的策略,
各类型策略大家走得差不多,
借助别家的走势也可以评判。
也不一定是要看太长的样本,
有时候,样本周期太长,
市场其实发生了很多变化,
不妨统一用三个月做一个周期,
滚动去对比一个个周期内的表现。
关键还是衡量投资人能否知行合一。
IT军备竞赛和AI投资
三个量化投资人还聊了聊量化投资的IT军备赛和对人工智能(AI)的理解。
所谓量化投资,借助模型和计算机程序,按照确定的市场规则来做投资。
但人工智能的规则是不确定的,是一套模糊的逻辑或者是变化的逻辑。
比如,人们不知道明天自己走到陆家嘴时想吃什么,也许当时的心情想吃日料,也可能想吃粤菜,人工智能模拟人的大脑思考方式,做出选择。
(一)国内量化投资的IT军备竞赛
蒋锴:
金融企业尤其是量化私募,
现在开始进入IT军备竞赛了,
大家往往嘴上不说,暗地里是在飙着的,
投入越来越大,成本越来越高,
无形中把行业门槛抬上去了。
硬件投入很难比,
服务器、显示器没几个钱。
真正贵的,一个是数据,
比如,**的数据比去年涨了150%,
它的落地数据库前两年也就20万,
现在最基础起价就是50万。
我们数据一年要花上百万。
IT人才也很贵。
前阵子我们大学同学群里给我推荐IT,
我被他们轮番数落了一个下午,
都觉得我们的薪酬没有吸引力。
不光是薪酬,还要福利。
比如,我有个同学在**游戏公司,
员工上班可以随便打游戏,
每天都有人来给员工按摩,
还有健身房,随时可以健身
上班时间都有教练,教练要请美女。
金融企业不大可能去配这些,
最多一天三顿,加宵夜一天管四顿。
现金收入不会比我们高,
但是有员工还是喜欢那一套东西。
我们公司软硬件的投入,
加上IT人员(3个全职),
一年五六百万跑不掉的,
其实还是挺大一笔开销,
相当5-10个亿的规模就是在养人。
刘炎:
专职IT人员只有两个。
人员加软硬件投入大约是几百万。
我觉得比较痛苦的地方是,
有几个很看好的美国人才雇不回来,
一是出不起这么高的价格,
二是规模对特别优秀的人才不具备吸引力。
马俊:
IT投入还是蛮大的,
可以说,双隆的信息技术实力,
在业内具有压倒性的优势,
拥有完全自主知识产权的信息系统。
10年间,
每年千万元投入支持着数据计算中心。
目前,公司30个核心人员中,
金融工程10多人,IT有10个人。
(二)量化高手眼中的智能投资
蒋锴:
艾方人工智能做得比较早,
2015年就做了一些研究。
人工智能相关模型在策略里投入较大,
基本所有量化选股策略的产品里,
都会配一点人工智能的仓位。
2016年3月-2016年年底,
人工智能模型年化跑赢中证500指数40%。
今年虽然只有个位数的超额收益,
但很好适应了市场风格变化,
对原有策略做了较好补充和增强。
刘炎:
博士期间写过神经网络的论文,
但在后期投资中并没有大量运用,
主要是因为非线性拟合,
不能直观看到投资逻辑,
不敢投入太多资金在此类策略。
现在是用开放的心态来学习,
希望能找到更能说服自己的人工智能模型。
马俊:
双隆早在2010年引入国外AI技术,
通过7年多潜心分析,
结合国内证券市场特征,
开创20多套适应中国资本市场的算法,
即使在去年乏善可陈的股市行情下,
也稳定跑赢指数。
关于量化投资的市场误区
蒋锴:
以前大家觉得量化产品不会亏钱,
认为每年收益比固定收益产品高,
但买了之后发现有些还是会亏的,
有时收益也不比固收产品高。
这是一个误区,
量化投资追求绝对收益,
但并不保证绝对收益。
它也不是固定收益产品,
可能收益很低,也可能会亏。
如果你选的是高波动产品,
比如CTA策略产品,甚至还加了杠杆,
或者你选了不对冲的纯多头产品,
波动肯定是大的。
要了解自己买的是什么,
它本身是什么样的风险收益属性。
其实,海外很少有人只买一个基金时会买CTA产品,
大多是买多个产品时配了CTA。
如果你准备配一千万私募量化产品,
配一两百万CTA产品还可以,
我们自己的产品,
CTA策略不会配很高。
刘炎:
很多人经常问我,
量化投资跟主动投资好像势不两立,
我觉得这个说法有偏差,
量化投资并不是不去讲逻辑,
其实大部分策略都有很强的逻辑。
量化投资讲求纪律性,
也是主观想法的实现,
我一直很喜欢听主动投资者的想法。
还有人会问,
海外很多量化策略到了国内,
会不会水土不服?
其实很多投资策略的逻辑,
并不是海内外的区别,
虽然市场可能不同,
但人的行为经常比较相似,
投资逻辑本身可能是一致的。
马俊:
有人以为量化投资每年40-50%没风险,
因为2014、2015年量化收益非常高,
大家的收益率期望也偏高。
其实量化应该是把回撤控制在合理水平。
收益看年份,也要区分策略,
客户需求不同,风险杠杆压的不一样。
混合型策略的预期收益率,
费后均值应该在年化10%左右
下限6%、上限20%是合理水平。
-剑辉说-
去年四季度以来,国内量化投资在持续达半年、且较大幅度回撤的情形下引发一些质疑,但我认为,这正体现了市场自身的“聪明”,及时修正了投资者的过热预期。洗尽铅华后,国内的量化投资有望在更加健康、稳定、持续的环境下进一步发展。
(股票)量化阿尔法策略整体遭遇痛苦经历,源于股市的深层次修复,诸如市场的低波动及严重分化,因此使得在现有对冲工具下提炼出阿尔法的难度显著加大(这阶段实际上是做空个股的蜜月期,无奈无法执行)。
但多方位检验显示,阿尔法模型并未失效,当前(股票)量化阿尔法策略回撤幅度和时间长度均已比较充分,基础市场个股分化继续加剧的可能性也已不大,(股票)量化阿尔法策略大概率走过了黎明前最黑暗的时期。当然,快速复苏与否尚待观察。
量化CTA策略则是在基础商品市场短期快速冲高、波动率大幅放大后发生的,且不同策略间表现出较强的分化,更多是市场的浅层次修复,因此复苏可能更快,从其业绩表现上看,6月份以来量化CTA策略压力整体已经消化。
附人物介绍:
艾方资产蒋锴
2004年美国塔夫茨大学计算机科学硕士毕业;2004年至2008年,先后在韦氏资产管理公司(对冲基金)和德意志银行自营部(纽约)担任投资经理;2008年回国参与组建东方证券另类投资业务;2012年3月创办艾方资产,任总裁兼投资总监。
雁丰投资刘炎
2006年美国埃默里大学计量金融学博士毕业;在海外机构担任基金经理期间,管理规模高峰期23亿美元;2013年太太刘婕回国创办雁丰,刘炎现任投资总监。
双隆投资马俊
英国剑桥数学学士,金融学硕士,计量经济学博士;2013年加入双隆,历任金融工程师、研发总监、总经理,目前负责双隆投资总体运营决策。
公开资料称,马俊累计管理过百余个私募产品,资金规模超百亿。
附名词解释:
CTA策略(Commodity Trading Advisor):也称作管理期货策略,是指对商品等投资标的走势做出预判,通过期货、期权等衍生品进行做多、做空或多空双向的投资操作,获取来自于股票、债券等资产类之外的投资回报。
阿尔法策略(即α策略):指在做多一批股票的同时,做空指数期货,在回避系统性风险,取得超越市场指数的阿尔法收益(即个股收益与大盘指数收益的差值)。
多策略:是指一个产品是由多个(量化)策略组合而成的,比如,一个多策略产品可能是由阿尔法策略、套利策略、择时策略等几个策略按照一定的权重配比组合而成的。
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