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揭秘行业黑匣子:量化投资者的数字掘金之路
手机免费访问 www.cnfol.com  2013年11月04日08:38 每日经济新闻 徐皓
  量化投资在中国出现也不过是最近10年的事情,真正兴盛则要算到最近3年,而今年光大证券的“乌龙”事件既让量化投资再一次进入公众视野,并使其蒙上了一层阴影。其实,量化投资本没有那么神秘,也并非失控的猛兽。此外,量化投资者千人千面,策略更是纷繁多变,投资机构间的竞争博弈也在此消彼长,相关的衍生行业亦是钱景可期。为帮助投资者了解这一市场,《每日经济新闻》记者特意遍访量化投资领域各类不同专家后,从本周开始,在“基金周刊”连续两期推出量化投资系列专题。

  星期一早晨,雨后放晴。焓天(化名)坐进他位于杭州的大单间办公室,静侯开盘,面前的笔记本电脑上由他自己开发的量化投资程序已开始自动运行。

  20世纪90年代,曾经有美国从事量化投资研究的专家通过电脑对天气数据分析发现,晴朗的早晨往往预示着证券市场的上升趋势。但焓天并不在意市场是上升还是下挫,因为只要他的策略生效,多空都能赚钱,而且他的系统将帮他自动完成这一切。

  焓天是一名职业量化投资者,他的另一个身份是一家节能环保公司的创始人。周末两天,焓天都在盼望星期一早点到来,他对量化投资抱有狂热的兴趣,他的绝大部分夜晚和周末时间都被用在开发新程序上。

  大约200公里外的上海陆家嘴,田汉卿来到她位于华泰柏瑞基金公司的办公室,办公桌上的电脑连接着好几个大屏幕。她正在查看昨天跑完模型并通过优化器自动优化过的交易清单——股票名单、交易数量,如果检查后没有发现什么特别的异常,开盘后系统将自动按照这个清单来执行交易。

  田汉卿是华泰柏瑞基金公司目前唯一一名女性高管,也是量化投资团队的带头人。一头微卷短发的田汉卿声线柔和,但行事却自有一套准则,她不许她的团队白天盯盘,并要求他们一早到公司参加主动投资团队的晨会,了解公司和行业的基本面。

  同样在这个早晨,身在湖南的陈曦正在为一个当地举办的量化投资研讨会的演讲作准备。

  作为一家刚成立一年的私募量化对冲基金公司——广东凯纳投资总经理,他一年要参加很多次类似诚的交流演讲,很多时候都不在办公室,好在投资判断和交易都交给了计算机,使他得以“分心”。

  演讲的时候,陈曦穿着浅色西装套装,戴着黑框眼镜,与大多数出入上市公司调研的主动型投资基金经理们看起来并无二致。对他而言,股票市尝期货市尝债券市场并没有实质性区别,都是一堆数字而已,而计算机能够帮他从中找到投资门路。

  中国式“矿工”:门第论被淡化/

  除了身处的这个市场,上述三人并无交集,然而他们都不约而同地选择了同一种投资方法,那就是通过数量化的方法来参与市常

  量化投资起源于20世纪70年代的美国股票市场,一些投资机构将大量数据输入电脑,利用数学建模和统计学方法找到肉眼无法觉察的机会,并根据计算机给出的信号进行有纪律的交易,以摈除个人情绪对投资的干扰。这一方法在90年代大获成功,并迅速发展和普及,尤其是在期货市场逐渐成为主流。从事量化投资的人有一个特定的称谓——“Quant”,中文幽默地将之译作“矿工”。

  中国的“矿工”出现也就是近10年的事,尤其是2009年以后大批海外“矿工”回国,迅速壮大“矿工”队伍。2010年股指期货开闸后,量化投资发展进入快车道,到了2012年,量化投资已经成为中国资本市场最炙手可热的关键词之一。

  一些创造过惊人业绩的 “矿工”往往以神秘和高深的面目示人,其中的代表人物詹姆斯·西蒙斯(JamesSimons)除了是传奇的投资者外,也是一名数学家兼密码破译家。

  中国人被认为天然地适合做量化投资,不少中国学生表现出了惊人的数理化能力,大量学计算机、数学的留学生毕业后进入华尔街从事IT或建模方面的工作,很自然地开始了量化投资生涯。

  陈曦就是典型的这类“矿工”,本科计算机专业毕业后,出国读研转学金融,回国后进入国信证券从事量化策略研究,2010年辞职创业,成立了量化投资工作室。“做研究的人总希望能够实战检验一下自己的成果,尤其是我们做量化的。”他告诉《每日经济新闻》记者。

  小试牛刀后,2012年10月,陈曦与另一名合伙人在广州注册成立了广东凯纳投资管理有限公司,目前已经发行了一只量化阳光私募产品——财通凯纳1号,陈曦主要负责投资。

  陈曦认为,做量化投资最核心的两方面能力,一是数学,二是IT,“西蒙斯从来不从华尔街招人,而是从大学里找搞学术的,我也一样。”陈曦带领的5人投研团队中,数学和计算机专业背景的各占一半。

  而近年来,像田汉卿在这种经济学背景的非主流“矿工”也开始多起来。田汉卿此前有过多年投融资工作经验,到美国念完MBA后机缘巧合进入了BGI(巴克莱全球投资公司)——全球量化投资资产管理规模最大的机构。“当时他们正需要找一个做基本面研究的来与他们互补。”田汉卿回忆说。

  一开始,田汉卿的思路并不能与量化投资理念吻合,她总怀疑“这么简单的模型真的行吗”。后来经过熟悉和了解,田汉卿发现有些地方模型确实很擅长,有些地方则需要根据基本面对模型作一些适当修正,她所管理的亚洲市躇金采用这种方法取得了非常好的业绩。

  田汉卿就职的BGI内部也经历了一个量化投资与基本面分析相结合的磨合过程,尤其经过2007年量化基金大崩溃和2008年金融海啸之后,一些基金在两个星期内损失50%以上的本金,这让美国金融界对于完全不干预、不调整计算机的“静态量化”开始有所反思,慢慢也开始紧跟市场作一些相应调整,更多地结合一些金融方面的判断改善模型。

  “我认为自己的投资风格跟完全的理工出身的人、完全没有做过基本面的人还是有不同的。”田汉卿总结道。

  田汉卿带领的团队既有学计算机、数学的,也有和她一样学经济的。“我想慢慢培养他们对市场的理解能力,更多地跟基本面结合。”这也是她让团队成员们每天参加主动投资团队投研晨会的目的。

  焓天也不认同“门第论”,尽管他自己是纯工科背景,本硕都出自名校。他在美国一家世界500强企业做了多年工程师,最初接触投资是为了避税。2010年回国创业,在公司走上正轨后,焓天重新拾起了之前做量化投资的兴趣。

  “做量化投资什么样的人都有,我认为这个行当真的没有太高门槛,只要你有足够的兴趣。”焓天接触到的个人量化投资者形形色色,也并不都是高学历精英,有的只是初中毕业,也有学美术的,“做的也都还不错”。

  焓天自学成才,写程序也是自己摸索,但在永安期货举办的量化投资实盘大赛中,他的业绩一直名列前矛。

  陈曦也认为,“量化投资做期货的门槛很低,谁都可以做。”不过他同时表示,做股票的门槛很高,如果想做一个股票的量化策略,投入会非常大,而且不会那么容易做出来。

  纷乱的流派:算法派VS基本面派/

  100个人眼中有100种量化投资。

  田汉卿曾经参加过几个研讨会,“每个人讲的东西都不是一回事,没办法在一起交流。”她告诉《每日经济新闻》记者,量化投资边界极广,流派不少,每个交易者对量化投资的认识和方法都各不相同,连专业从事金融行业的人也常常难以分清。

  田汉卿认为,目前的量化投资者主要分为两大类,一类是基于算法,一类基于基本面,她属于后者。

  基于算法的量化投资是完全不关注基本面问题的,而主要是依据统计规律,找到大概率事件,高频交易、统计套利等都属于“算法派”。前文提及的西蒙斯也属于这个范畴。

  而“基本面派”更关注驱动市惩股票价格变化的中长期因素,找到清晰地反应市场价格变化的驱动力,并不要求复杂的算法。这一派别又可以细分出很多种类,如基于基本面的选股模型、择时模型、宏观模型、事件驱动模型等。

  当股价出现异动时,不同类型的量化投资者会有不同反应。景顺长城量化及ETF投资总监黎海威解释道:“基本面量化的投资者会忽略短期波动,除非这种波动持续下去会导致基本面变化;而统计套利的投资者会面临两种选择,如果相信趋势会持续,就跟上去做趋势,如果判断为某种噪音或扰动,很快会回到均衡,就做反向。”

  “基本面派”的持仓周期普遍长于“算法派”,华泰柏瑞旗下量化投资基金持仓周期为4~6个月,而通常统计套利的持仓周期短到几天到几周,高频交易的周期则以毫秒计。

  高频交易除了要不断更新算法外,更是硬件的军备竞赛。国外有投资人把程序写在电脑芯片上以提升交易速度,也有国内的大户花费重金租用单独的CTP(综合交易平台)席位,以保证下单顺畅,抢占先机。

  尽管量化投资流派纷呈,但一个有意思的现象是:公募基金中不少量化投资团队的掌舵人师出同门。除田汉卿以外,富国基金量化与海外投资部总经理李笑薇、景顺长城基金量化及ETF投资总监黎海威、华安基金[微博]系统化投资部总监董梁、博时基金[微博]前ETF及量化投资组投资总监王政均有过在BGI的工作经历。他们在BGI的老板曾经笑言,把这些旧部召集在一起可以成立一个中国分公司。如今,这批人归国后成为公募基金中炙手可热的人才。

  “中国市锄会太多,我们之间还不存在谁跟谁竞争的问题。”田汉卿也承认,这些前同事回国后搭建的团队架构基本都脱胎自BGI,他们相当于一个学校出来的,风格有一点像,但是最后每个人的发展前途、各自小的方向还是有区别的。

  黎海威认为,量化基金群体内业绩的分化主要来源于模型构建的差异,比如各类因子的权重、投资方式的不同。突出的业绩来源于他们对市场的深刻理解,并把这种理解抽象到模型层面,将投资的纪律性和对市场的紧密跟踪结合起来。另一方面,在严密的投资框架下保持研究的开放性,不断进行创新。

  《每日经济新闻》记者统计今年公募量化基金前三季度业绩发现,相较于比较基准,产生正、负偏离的基金均有,差异颇大。

  分化的市场:投资者扎堆期指/

  尽管目前中国市场上不同资产类别都有“矿工”的身影,但活跃度和成熟度并不均衡。

  焓天的策略是专门针对股指期货,他目前在运作的系统有50多个,而他计划将系统规模扩大到200个;陈曦管理的第一只产品投资范围是期货与固定收益投资相结合,而他们正在发行的两只产品一只是做股票的阿尔法产品,另一只的投资范围涵盖股票、债券、期货;田汉卿目前在做的和未来准备做的量化产品投向都集中在股票市常

  量化投资平台上海金之塔信息技术有限公司总经理魏巍向《每日经济新闻》记者表示,目前国内市场绝大多数量化投资者都集中在期货领域,尤其是在股指期货交易中,量化投资估计占70%,而在股票市场的占比还相当少。

  国内市场上做股票量化的多以公募基金公司、证券公司资管部门等大机构为主,这些机构具有财力和人才优势,能够更加从容地切入门槛更高的股票量化投资领域。券商自营、私募基金、个人投资者更多是基于算法的交易,以期货为主。

  对于的公募基金而言,通过量化选股也是一种不错的路径,因为股票市场的容量足够大,竞争更小,能够承载的管理规模更高,但这并非易事。

  “100个做期货量化的人可能只有1个能做出股票模型。”陈曦认为,从数据开始,到模型的建立,再到最后的执行,每一个环节的细节都很重要,这也是为什么做股票量化的门槛更高。

  基于对未来发展趋势的看好,华泰柏瑞基金公司在打造量化投资平台中押下重金,完全按照此前BGI的框架搭建,在国内业界已属“豪华配置”。

  田汉卿介绍称,华泰柏瑞量化平台的构建主要有五个部分:第一块是由自己的量化投资团队搭建的阿尔法模型,通过它来产生收益,这也是最核心的部分;第二部分是风控模型,在投资中控制风险,将组合波动率降下来;第三部分是交易成本模型,通过其避免超额收益被投资成本“吃掉”;第四部分是被称为“优化器”的模型,将前三类模型放入优化器,就能自动生成一份包含投资标的、交易数量的清单,这也是大部分国内机构没有的;整个框架搭起来后,再加入一个程序化交易系统来控制交易,由于每天都要交易大量股票,程序化交易系统可以减少人力成本。

  除了阿尔法模型外,华泰柏瑞量化平台其他的部分均来自外购。“每个领域我们买的都是最好的,可见公司的重视程度。”田汉卿透露。

  事实上,虽然目前国内不少基金公司都建有量化投资团队,但一套成熟的量化平台并非人人有份。

  国泰安信息技术有限公司华东机构服务部总经理吴限峰就职的是一家提供全套量化投资解决方案的公司,在过去的3年内,他走访了20个省份约500家机构。在大量接触这些潜在客户后,吴限峰发现,国内机构中的量化投资队伍两极分化特别大,“要么就是非常成熟,有自己的一套队伍,平台也建得很齐备;要么就是基窜差。”

  “很多传统私募想要转到量化上来。”吴限峰表示,但这非常困难,最核心的并非硬件或是人才,而是在于公司理念,传统做股票的投资人要百分之百接受量化的理念是很困难的。

  量化哲学:言必称风控/

  “投资本身没有风险,失控的投资才有风险。”对冲基金大师索罗斯的这句话很切合焓天的投资心得。

  量化投资人的出现和壮大为中国资本市场带来了新气象和全新的投资哲学。尽管“矿工”们千人千面,但几乎所有人都言必称风险控制。就在两三年前,基金投资者还不知“波动率”为何物,“最大回撤”更是陌生字眼,但如今,单纯的收益率已经不再是他们关注的唯一重点。量化基金的宣传在此间功不可没。

  为了推广这一新事物,基金经理们不厌其烦地宣讲 “投资的性价比”问题——同样是10%的收益,一条平滑上升的收益率曲线就明显优于上下宽幅波动的曲线,因为你付出的风险更小,投资的性价比更高。

  “在国内做量化一个很大的贡献就是你慢慢引领市场向‘风险调整后收益’这个方向去走。之前大家是不会考虑风险的,只是看怎么样收益更高一些,随着量化概念越来越普及,大家越来越多地去评价风险调整后的收益。”田汉卿表示。

  “对于量化投资者而言,不考虑风险的收益是无意义的。”陈曦认为,在市场竞争力中,对风险的管控能力比策略更重要。“同样的一个策略,我用一倍的杠杆,你用两倍的杠杆,可能就是生与死的区别。”

  陈曦的方法是先鉴别有多少种风险,将所有能想到的风险点都列出来,从策略到品种,再到资金、账户、模型、IT……再将某一个风险或某几个风险暴露后相应的应对措施想清楚,形成一个清晰的方案。

  而在焓天看来,量化投资的三个层次中,对风险的控制是最具难度的层面。“没有任何一个系统可以适应所有的行情,一旦发生极端情况,从系统层面的退出和切入是最重要也是最困难的。”

  不断地放下和改变是 “矿工”们必须接受的人性挑战,在这个博弈的市场中,没有一种模式可以长期、大量赚钱,一旦模型失效,必须迅速作出调整,当然调整的方法也必须基于量化的方法。

  “随着对手盘的壮大或退出,你的策略可能随时会改变效用。”焓天表示,“当你把市场看作一个博弈的、概率的市场时,就不会去寻找一种必胜的方法,因为这并不存在。”

  田汉卿的多因子选股模型也是这样,“任何一个阿尔法因子都不是永恒的,如果一段时间一直很好用就会有很多钱进来赌这一策略,这样一来阿尔法自然会被平滑掉。”她解释称,所有的因子组合成了一个工具箱,什么时候取什么样的工具,需要根据基本面作一些判断,然后去作适当调整。

  事实上,“矿工”们在一起切磋交流时,远远比主动投资者们“形而上”,他们很少会涉及具体策略的讨论,更多在于理念层面的交流。在这一点上,田汉卿特别认同一位同道友人的说法:“量化投资是在科学基础上,加上一定的艺术。”
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