“女神节”来啦！小金先祝大家节日快乐！福利是必须“姚”有滴！
听说，“女神节”给女神们介绍男神才是最走心的，今天给大家隆重介绍一位擅长赚取阿尔法的男神。来来来，小金已经迫不及待先上图了。
这位男神就是国金基金量化投资四部的负责人——姚加红，气质与才华兼备，他的量化投资模型更是在市场里表现得出类拔萃。我们今天就来聊聊量化基金，并着重介绍一下这位男神赚取阿尔法的秘诀。
有人擅长价值投资，有人擅长发掘成长股，有人具备盘感优势。量化投资大师西蒙斯则不会关注其每天进出几百次的股票的护城河，价值投资大师巴菲特可能完全不会关心高频交易的订单流，但是他们都能获取显著的超额收益。
经过多年的积累，国金量化事业四部负责人姚加红在国金基金实现了从IT到投资的成功转型，他的量化投资模型在2018年的下跌市里取得了不菲的超额收益。
“这因为在相对有效的市场中，我们只专注于我们擅长的领域，不熟悉、不关心的部分交给市场定价，长期而言交给市场的部分不会亏也不会赚。”姚加红说道。
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量化对冲基金赚钱列居全球之首
据《中国基金报》报道，在彭博对冲基金大佬资产排名中，2018年，赚钱最多的并非桥水联合的达里奥，而是文艺复兴基金的创始人詹姆斯.西蒙斯。去年，他从对冲基金中赚得了16亿美元（约合人民币108亿元），列居全球之首，成为世界上最富有的对冲基金经理。而达里奥则赚取12.6亿美元（约合人民币85亿美元），位居其后。
西蒙斯曾是全球顶尖数学家，40岁开始做投资，被誉为“最赚钱的基金经理”和“最聪明的亿万富翁”，他管理的第一支基金产品——大奖章被称为“印钞机”。从以往的数据来看，市场越是惊涛骇浪，大奖章基金的表现似乎就越好。从1998年开工到2008年，大奖章基金的平均净回报是35.6%，同期标准普尔美国股票指数每年平均上涨9.2%；2000年，科技股灾，标准普尔美国股票跌了10.1%，大奖章却能净回报98.5%；2008年金融危机，大部分基金亏损，大奖章赚了80%（数据来自《解读量化投资》）。自1988成立以来的30年时间，文艺复兴科技公司的旗舰基金——大奖章基金取得平均每年34%的回报（数据来自FX168财经网）。
20世纪80年代末，西蒙斯完全停止了基本面分析，变成了一个彻底的、依靠模型的量化投资人。而西蒙斯能够取得如此巨大的成绩，很大程度上是因为西蒙斯凭借自身的专业，依靠数学模型和电脑设计出的纯粹的量化交易模型。大奖章从不使用复杂的另类金融衍生工具，西蒙斯曾透露过，他们的模型并不复杂，但是非常有效。
很多人认为，西蒙斯赚钱最大的秘密就是公司的技术。甚至不少人认为，量化对冲基金的成败，相当程度上都不仅仅是数学模型的成败，而是技术的成败。在资本市场里，计算机技术越来越重要，这也为西蒙斯的成功打下了坚实的基础。借助技术，西蒙斯的量化交易模型才能呈现出持股时间非常短，交易速度很快的特点，且过程中不断优化模型。
在投资理念上，西蒙斯认为，把每次交易成功的概率提高到50%以上，也许从每笔投资来看，成功的概率略微超过50%并不是很出彩，但是很多笔加起来，就会累计成风险有限的高额回报。
看来，在投资中，必须找到自己有比较优势的方向，才能事半功倍。
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阿尔法收益——投资界的“金苹果”
在擅长的领域里赚取可观超额收益，姚加红也做到了。但是，众所周知，在这个市场里，超额收益是每个人都想得到的“金苹果”，但要真正拥有它又是非常的困难。下面，我们来探讨一下何为阿尔法？赚取阿尔法为什么那么难？即便如此，为什么还能有人获得阿尔法？
Alpha，也就是真正体现管理人投资能力的部分，即超出市场平均水平（beta收益）的部分；换句话讲，beta收益是有可能人人都赚，也有可能人人都亏了，但对alpha则意味着一个人赚了而另外一个人亏了，全市场的总体alpha是零和的。
所以，beta收益可以通过被动投资很容易获得，alpha则需要面临激烈的竞争；而且没有任何一种固定的方法可以获取持续稳定的alpha：因为这种方法会慢慢被大家知道，收益会被摊薄直到得不偿失。
展望2019年，姚加红认为，经过2017年低波动、较低交易量的行情，2018年波动率已经开始回升。从相关性看，量化投资与波动率以及交易量关系都比较大，波动率越大，交易量越大，量化交易表现越好，获取阿尔法的概率越高。预计在2019年股市会更活跃，交易量会逐步回升。
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决胜秘诀——模型+前沿技术
2018年市场总体平淡，波动率虽然脱离了2017年的历史低点，但是并未摆脱底部区域；而且交易量创新低，所以整体不好做。但是，即便如此，姚加红的量化交易模型依然取得了优异的成绩。姚加红去年是如何在擅长的领域里一骑绝尘的？
纵观量化2.0头部的几个基金管理人，基本都是靠技术优势——一方面是模型开发上，使用了深度学习等技术，另一方面是交易执行上，将交易接口性能优化到极限。
姚加红的理念是充分利用前沿技术的基础上，预测投资标的收益、管理投资组合风险，创造相对稳定的绝对收益。优势即前沿技术在投资上的应用。
姚加红认为，从根本上讲，投资包含两部分工作，一是做出投资预测，二是组合风险管理获得最优的风险调整收益。这个分解无论对价值投资者、成长投资者、量化投资者而言，都是一样的，只是实现手法有所不同。价值投资者、成长投资者侧重于深入挖掘公司基本面信息，通过逻辑推演判断公司未来前景。量化投资者更侧重于因子的分析，以及带有共性的alpha因子的挖掘。这些都是不同的预测，其准确程度直接影响投资收益。和自然科学里的预测不同，投资里的预测准确率相较而言相当低，或者说投资预测的信噪比很低，这就产生了另一个需求，就是风险管理的需求，也就是获取预测的目标收益的同时，通过组合管理降低风险（或者说波动）。从数学上看，投资预测和风险管理都是有关预测的问题，前者预测收益，后者预测收益的波动。而我们知道，近年进展很大的人工智能、深度网络等技术，本质上都是预测模型。我们也通过实盘验证了这类方法在投资上的有效性。基于人工神经网络技术，我们从2015年开发股指期货日内交易模型、2016年实盘运行股票模型至今，均取得了稳定的不俗的成绩。
“深度学习技术有两个关键特征可以很好的匹配投资预测的需要：一是多层非线性网络结构，可以实现多个变量之间的非线性关系；二是传统的投资中，最为重要的寻找alpha的过程，可以通过卷积层的优化自动实现，比起人工寻找alpha速度更快也更可靠。”姚加红说道。
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量化模型持续进化
国内的头部量化alpha策略也在不断地进化。
最近两年已经基本从基本面多因子策略升级到高换手、人工智能模型策略，所以市场上有量化1.0、量化2.0的说法。传统的多因子选股（量化1.0），分析其收益来源，大部分来自市值因子的波动，在小盘行情中超额收益显著，而在小盘回撤时回撤也很大，所以本质上是smart beta投资。
另外，最近两年小盘行情不再，量化1.0时代的策略，即使有其他的超额收益，也不足以覆盖股指期货贴水成本，所以逐渐很难再获取绝对收益。这两年能获取正收益的量化策略（量化2.0）基本特征是，基于确定性较高的日内回转或者短期策略，交易次数高，持仓股票数量多；也就是预测质量较高、预测数量较多，最终获取战胜股指期货贴水的超额收益。
“由于交易次数较多，获取的超额收益很多来自于市场非理性的交易偏差，所以也被称为交易型alpha。”姚加红表示，对于量化2.0而言，获取短周期交易型alpha并非必须的，更为重要的是量化2.0的研究方法，从寻找alpha变成构造自动寻找alpha的框架，或者说人工寻找alpha变成自动寻找alpha。
姚加红认为，未来，量化1.0中因子投资部分可能会被smart beta被动管理取代，剩下的确实属于alpha的部分，可能会和量化2.0结合，形成多周期互补的组合策略。量化2.0策略的短周期周期容量有限，随着短周期策略容量饱和，周期也会越来越长，alpha来源也会从交易型alpha逐步扩展到事件驱动、新闻、研报的深度解读等等。
不过，目前在A股有效性仍然较低、散户较多的情况下，某些明显存在机会的领域自然会被多家策略捕获，也就造成策略趋同。另一方面，公募基金专户由于交易规则的限制，例如不能日内回转交易等，造成基金专户的投资风格和私募会有一些明显差异。例如持仓周期相对更长，会关注更多的基本面数据等。“策略都需要不断进化，老的策略失效，新的策略发现，这就需要我们更加关注策略的生成过程而非策略本身。”姚加红表示。
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