近5年量化私募基金发行达2.7万只 赛道拥挤部分产品选择降频

    近些年，量化私募基金在A股市场呈现出快速发展态势。《证券日报》记者根据私募排排网最新统计发现，截至目前，国内量化私募基金近5年产品发行总量达到了27317只。其中，30家百亿元级量化私募旗下产品合计有7647只，占比达到了27.99%。

    多位私募基金人士告诉《证券日报》记者，国内量化私募基金近些年发展得到了市场的高度认可，这主要体现在两方面：一是量化私募实现超额收益；二是量化私募管理规模大幅提升。未来量化私募发展空间还很大，对提供市场流动性进程等将起到一定积极作用。

    发行总量突破万只

    自2017年以来，国内量化私募基金发展呈现出节节攀升态势。2021年，量化私募基金发行产品数量突破了万只关口，创出了历史新高。数据显示，2017年，国内量化私募基金合计发行总量为3236只；2018年发行了2620只；2019年大幅攀升，全年合计发行3914只；2020年再度放量，合计发行6261只；2021年首次突破万只关口，发行10430只。今年以来，截至目前合计发行856只。

    黑翼资产首席策略分析师王俊对《证券日报》记者表示，量化交易是运用对历史数据进行挖掘建立的统计学模型进行交易，从而赚取超额收益。近些年，量化交易作为一种投资手段能够获取较高的收益，其实底层逻辑在于当前中国A股市场还处于无效波动较大阶段，与国际成熟资本市场相比，还存在着较多的Alpha收益（超额收益）。因此，当前以及未来很长时间，仍将是量化投资的黄金期。

    私募排排网财富管理合伙人姚旭升告诉《证券日报》记者，近些年，量化交易快速发展主要有几方面因素：一是需求因素。2018年资管新规落地后，大量非标金融产品到期转化，高净值客户主动寻求优质投资工具，市场需求旺盛；二是人才因素。大量海外量化人才回国发展，把先进的经验和技术带到了国内市场；三是技术因素。随着大数据、人工智能等IT技术的快速发展，为量化交易提供了技术基础；四是资金因素。近两年量化私募产品业绩普遍优于股票多头，大量资金涌入了量化赛道。

    在量化私募基金取得优异业绩的同时，量化私募的管理规模也在同步提升。目前量化私募管理规模突破了1万亿元，相比此前有很大增长。另据私募排排网数据，截至目前，百亿元级量化私募数量已达30家，在百亿元级私募的占比近25%（百亿元级私募总量为118家）。与此同时，在近5年的发行中，百亿元级量化私募发行产品数量也逐步提升，2017年发行了425只、2018年发行了462只、2019年发行了840只、2020年发行了1961只、2021年发行了3773只，今年以来发了186只；近5年合计发行了7647只，在同期所有发行的量化私募基金产品中的占比为27.99%。

    百亿元级纷纷降频交易

    对于量化私募来说，同样有着“不可能三角”定律，即：规模、收益和波动。近两年，在量化私募规模不断提升下，多家百亿元级私募为了保证产品收益，不断采取封盘等措施。近日，《证券日报》记者走访发现，百亿元级私募由于规模过高，除了采取封盘措施外，降低交易频率也成为当下之举。

    明世伙伴基金量化投资总监宁乔向《证券日报》记者表示，降频的目的是为了适应当前的市场风格，由于短期风格剧烈变化，行业轮转加快，导致大规模量化因子失灵，甚至模型失效，在此背景下，高换手率不断转换投资方向有可能会不断犯错，所以，适度降频是适应市场的举动。目前市场中的高频量化策略同质化严重，机构之间策略竞争激烈，适度转向中低频策略更有利于量化机构保证收益。

    厚石天成投资总经理侯延军表示，降低频率是“自救”之举，外加市场的质疑，部分量化机构只能明哲保身。

    姚旭升表示，随着量化私募管理规模扩大，从高频策略向中低频调整是必然趋势。降频的初衷是谋求未来发展，高频策略通过捕获标的短期波动过程中的定价偏差盈利，容量十分有限，随着赛道拥挤，策略有效性就会下降；同时，中低频策略更注重一定时间段内标的是否能跑赢指数平均水平来获取超额收益，中低频策略有更好收益能力。

来源：腾讯网

量化投资的策略和交易系统

量化投资策略有哪些？

       欧美的量化投资大概分为三种。第一种是进行各种股票基本面分析，而把分析的 资料进行量化的投资，即市场中性、价值投资。第二种是各种各样的套利策略。套利的策 略在国外的发展实际上可以适用的范围很广，不仅可以在股票和股指期货间套利，还可以 在期权间进行套利，可以在期权和股指期货间、可转债和股票间进行套利。它基本把金融 教材上学过的所有的金融方面的公式都使用起来，称为风险套利或统计套利。它们最主要 的就是抓住市场上暂时的异常现象进行套利。第三种是流动性投资，也就是说市场上有很多东西流动性很差，特别是出现的债务投资，如债权的投资、再保险的投资，还有石油、 能源、房地产投资，它们原来在市场上的流动性是非常差的。很多对冲基金所做的是把它 们打包起来用金融对冲的方式，把它们的流动性提供给市场，通过给市场投资人提供投资 一些流动性比较差的股票，从中进行做市。

       在中国，大部分情况下停留在第一种方式，也就是停留在进行股票的各种各样的量化 的定价上面，可以看出各种股票策略在国内还是比较流行的。一些根据原来基本面投资的 事件驱动策略，也就是利用收购、并购方式或定向投资方式来判断在市场上任何一种投资 发生变化时进行投资的方式也比较流行。随着衍生品、股指期货和ETF的出现，逐渐开始 岀现一些套利，这个套利空间收缩得非常快。

量化投资交易系统

       在构建完策略之后，我们需要一个模拟交易平台。这个平台应能够和各大交易所进行无缝对接。从而使量化投资人员可以了解到在真实环境下投资策略的收益情况。一个合格的能够真正用来进行量化投资的模拟和实盘交易平台应该具有标准的数据库资源、量化投资策略和行情配置、交易监控、撮合清算以及绩效分析模块五大模块。

1. 数据库模块

       一个可供模拟交易的专业数据库需要精准的数据以及规范的衍生字段。除了基本面数据、历史高频数据之外，还需要实时行情数据。

2. 策略管理模块

       仿真交易平台策略管理模块一般包括程序化交易模块、算法交易模块和下单模块。程序化交易（Pr。gramTrading）是指预先设置好交易模型，并在模型条件被触发时，由电脑瞬间完成组合交易指令、实现自动下单的一种新兴交易手段。算法交易是指交易员在交易模型中加入一个算法，这个算法包含了既定的算法目标，在一些特定条件下，根据算法算出最佳的交易时机和交易额，并由系统自动执行交易指令，从而有助于更好地发挥程序化交易的作用。下单是指客户在每笔交易前向经纪公司业务人员下达交易指令，说明拟买卖合约的种类、数量、价格等行为使策略实现交易的过程。

3. 行情配置模块

       策略模型经过反复修正及历史回测后，下一步就需要一个实时的行情模拟系统进行仿真交易，用于检验策略的有效性。量化策略的回测解决策略对于历史行情的适用情况，而仿真交易进一步将策略应用于实时行情模拟交易，更加注重于检测策略在实时行情中交易的有效性。

       一般而言，行情配置接口分有两种：①直接连接交易所实时行情；②连接数据提供商数据库。从反应时间的角度来看，实时数据的发布流层有“交易时间一交易所发布数据时间一数据到达数据提供商时间一数据提供商发布数据时间”几个环节。

4. 交易监控模块

       交易监控模块在整个量化交易流程中是对交易进行监控的环节，它为维持交易的正常运行和以后的问题排查起到了至关重要的作用。

       交易监控模块中应包括下单监控和持仓监控，可对各类交易订单及持仓情况进行监控和查询，并支持导出数据以便进行分析。

       下单监控包括对交易中的所有策略提供全方面的实时监控，包括母单监控、子单监控、价格监控、偏离度监控和成交量的监控。

来源：盈手AI小陈

3·15投保宣传月： 警惕小白理财课骗局

       “只需12元，实现理财收入比工资还高”，类似这样的理财课广告经常出现在网络上，并承诺可以教会不了解专业知识的理财小白，迅速实现财富自由。这些理财课真的能像广告里说的那么神奇吗？央视记者调查发现，很多理财课都以低价诱惑消费者体验，然后推荐高价课程，消费者难退款。微淼商学院、启牛学堂等财商教育机构被点名。

       记者体验微淼财商课“12元小白理财课”后发现，课程重点竟是推销6998元的课程。

       有微淼财商课前学员称，那6998元买的是线上录播课，没有老师真的给你讲课。她觉得不值想退费，老师却以她一次没按时交作业为由拒绝。

       记者在黑猫投诉平台上发现，涉及微淼商学院的投诉有2803条，投诉理由包括“诱导消费”“申请退款各种理由没退”“虚假宣传”等。

       微淼财商教育官方网站介绍，微淼不售卖、代理任何理财、保险产品，致力于帮助用户树立正确的金钱观、理财观、掌握正确的理财方法，提升国民财经素养。截至2021年5月，微淼在职员工超过4500人，为全国数百万学员提供了专业理财及创业技能等教育服务。微淼商学院创始人封贺曾蝉联央广网“年度教育影响力人物”奖。

       多个财商教育机构涉嫌非法荐股、虚假宣传

       央视记者还连线了一位启牛学堂的班主任，对方介绍，老师买什么（股票）、卖什么都会给学员实时分享买卖信息，跟着抄就行了。对方直言，9天的体验课就是广告，是为了让学员买之后的收费课程。

       复旦大学金融研究院兼职研究员董希淼说，未经核准，任何机构和个人不得为证券交易及相关活动提供服务。大多数财商教育机构未经证监会核准，相关人员也没有取得证券从业资质，因此他们从事推荐股票等活动是非法荐股行为。

       还有律师称，财商课虚构以往学员的投资成绩，都属于虚假宣传。

      （来源：央视网、潇湘晨报）

量化投资将成为资产配置策略中重要一部分

       每一类策略它可能都有自己的资金的容量，所以没有办法把量化作为一个整体的方向来评价，如果看一类策略，就只能看这一类策略到底是一个什么情况。

阿尔法的资金管理容量有多少呢？

       其实没有一个固定不变的数字，它是一个渐变的过程，对于任何一种资产都有这样一个规律，当它的规模体量不断做大的时候，规模越大，它的业绩就会受到影响，收益风险比就会逐渐下降，这个规律是不变的，也就是说对于所有投资模式，规模是业绩的敌人，这一点是不变的。

       但是对于一个资产管理公司而言，也不可能说我只管2个亿，我就不再扩张规模了，这样是没有办法吸引到优秀投研人员的，策略就会没有持续发展的能力，所以如何把这两个方面进行很好的匹配和平衡，就变得非常重要。

       中国市场上有这样一个观念，首先就是中国市场它是非常适合量化的，因为中国市场的无效波动相对来讲比较大，中国市场的量化机构在2019年2020年普遍可以战胜指数30%，那么2021年市场出现了大幅的有效性的增强，业绩出现了比较大的收敛，这也是伴随着量化规模的大幅扩张，毕竟从1000多亿到了1万多亿，以及中国机构化的发展，这也是一个趋势。

       随着中国机构化的发展，市场的无效波动也会变小，有效性也会提升，这个时候超额收益必然就会变小，但是如果跟美国比一比，美国市场的一流机构每年能跑赢指数20%，从这个角度就可以表现出，中国市场存在的无效波动水平仍然是比美国市场要大得多的，所以在未来市场量化投资大概率还能发挥非常大的作用。

       所以我们认为它是一个逐渐变化的过程，长期的表现就是中国市场的量化投资规模会越做越大，未来还是有非常大的发展空间的，但是未来的业绩比起现在来说会下滑，因为市场会变得越来越有效，越来越成熟。

       随着趋势的发展，所有类别的资产，收益风险比都会下降，长期趋势是不会改变的，所以现在我认为还是投资这样一些品种的比较好的时期。

       那么能不能对市场做一个准确的择时，我个人的看法是不可能的。

       当然这一点其实也算是全世界投资机构的共识，举例说，如果我们要判断中国市场一年的涨跌，能不能做出一个很准确的判断呢？我们认为没有任何人可以给出准确的判断，如果说具有一定的胜率，可能最多也就是50%，不太可能超过60%，这个胜率从统计学上而言跟瞎蒙的差别不大，如果有一个人过去三年判断指数的涨跌，每年都说对了，连续说对了三年，这个时候我们能认为这个人具有非常强的增值能力，他第四年也能说对吗？

       从这一点上来讲，我认为想对指数做出一个精准的择时判断是做不到的，但是借助一些指标，帮我们躲过一些特别大幅的下跌，这是有可能的，比如说下跌的幅度要达到股灾那样的程度，可能市场在一段时间内出现了非常疯狂的非理性上涨，像2007年的上涨，15年的上涨，后续都接着一个股灾。

       所以像今年这样的市场下跌，我们认为它完全是一个正常幅度的下跌，从年初到现在也就跌了百分之十几，这样一个跌幅是在任何情况下都随时有可能出现的跌幅，要对这样的市场下跌做判断，根本就不可能实现的。我们要实现好的投资效果，就一定要把握好几点，第一就是要长期投资，如果你非要说我明天就要赚钱，没有任何投资方式可以满足你的投资需求，第二就是要有一个好的投资逻辑和投资理念，一定要是一个非常正确的理念去投资，才能获得好的效果。

       这个市场肯定不是随机波动，因为如果一个市场是随机波动的，那么任何方式都无法获取超额收益，所有人赚的钱应该都是随机的，一个市场肯定是有规律  可循的，首先这一点是我们的一个理念，这也是量化投资的一个基础。

       量化投资依靠的是概率统计的概念，比如说我可能一次的择时胜率是50.1%，大家看来基本上就是瞎蒙的，但是如果我每次胜率都是50.1%，做1000次这样的判断，它们合在一起的胜率可能就能达到60%以上，所以它就是一个统计的事件，依靠大概率大数定律，实现统计上的赚钱。

       如果我选每一只股票，它的胜率都是51%，中国市场有4000多只股票，这个时候我在4000多只股票里面挑选出一个篮子能够跑赢指数，它的胜率就有可能达到60%以上，甚至接近70%。如果我一天的胜率是70%，做一年的时间再把每一天都积累起来，那么一年跑赢指数的胜率就已经接近100%，这就是统计学的规律，这一点普通投资者是很难进行的，因为首先就要明确的判断模型是不是具有51%以上的胜率，51%的胜率和49%的胜率，就是一个稳定赚钱的模型和一个稳定亏钱的模型的区别。

       对于股票类策略而言，有两类不同的运作方式，在同样的选股模型之下，如果我不去对冲，只是买股票，就是指数增强策略，如果我加一个对冲，比如说用股指期货把指数的涨跌对冲掉，它就是阿尔法策略，就是中性策略。中性产品相对来讲坡度是比较小的，那么指数增强就不一样，指数增强它是只买股票，只不过我买的股票会比指数跑得好，所以我的收益率一块是指数本身的收益，这一块有一个术语叫做贝塔收益，还有一块就是我跑赢指数的收益，这一块也有一个术语叫做阿尔法收益，所以它的收益是由指数本身的收益贝塔叠加上跑赢指数的收益阿尔法共同组成。我们知道指数的贝塔本身波动是很大，所以指数增强产品也是一种高波动的资产，市场大跌的时候它会跟着跌下来，上涨的时候也会跟着涨上去。

       量化投资的策略不是针对某一个阶段市场特殊行情开发的，它的研发是捕捉市场的长期存在的规律，而且往往它抓的是微观规律，并不是我们能够观察到的一些宏观规律，比如看到哪个板块涨的好，哪些股票涨的好，量化策略做的不是这个事情，它是有很多的微观规律共同形成的整体预测，甚至其中有很多的微观规律不一定能够做出非常明确的解释，因为有很多微观规律可能是非线性的，最终是由无数这样的规律共同组合在一起形成预测。

       如果我找到的每一个规律都只有50.1%的胜率，用这一个规律去运行模型，基本上做出来就是一个随机波动，但是如果我有1万条这样的规律，共同形成对市场的预测模型，它的胜率可能就能达到60-70%，如果我有1000万这样的规律共同预测呢？当然量化模型也不可能最终达到100%的胜率，这就意味着它一定会在某些情况下亏钱，而这个亏钱情况的出现就是策略本身表现的一部分，一个正常运作的策略就是有时候赚钱有时候赔钱的。

       另外我们想强调的就是量化策略的研发是有延续性的，我们的策略需要不断去改进，不断去优化，但优化和改进的过程是在原有策略的基础上不断进行进一步的研发，而不是把老的框架完全推翻，所以往往一个策略，新旧版本之间是有很强的传承性的，新策略比老策略表现肯定要好，但是往往在赚钱的行情下，两个都能赚钱，亏钱的时候两个都亏钱，只不过新模型赚的时候多赚一点，亏的时候少亏一点，这个时候长期表现当然就更好，这就是量化策略研发的一种方式。

       一些朋友比较关心量化和主动管理的区别，量化投资和主动管理本身就是世界范围分庭抗礼的两大类投资模式，世界范围的量化投资占比更高一些，中国市场主动投资占比更高一些，跟中国量化发展的比较晚有关系。

       那么主动投资是通过主观判断的方式来决定你去投资什么样的一些品种，投资什么样的一些股票，可能要去研究一下公司的营收情况，研究一下它的管理层是不是成熟，市场环境是不是配合，现在的宏观环境是不是适合它，货币政策如何等等，当然也可以用很多的定量的公式来辅助判断，但是无论用再多的定量的公式来考虑，判断最终到底这股票买不买，什么时候买，买多少，还是基金经理说了算的。

       量化投资是不一样的，量化投资的从业人员不去决定我到底买哪个股票，我们是在开发量化投资策略的，我们一旦评估下来它是一个有效的策略，它就会自动化的去执行。当然可能现在私募基金自动化运行比较多，要买什么股票自动发出信号自己就去买卖，公募基金的话，它可能无法自动化交易，但是也是模型让他买什么，他就手动去买什么，要如实的执行这个模型的建议。

       这种情况下，如果这个模型的效果不好，比如说这段时间亏钱了，我们就要分析一下到底是短期的一个波动，还是长期的情况，即使我发现这个模型长期来看确实不行了，我也不会主动对这个模型做出任何的调整，而是要努力的去提升这个模型的效果，开发出更好的模型来，取代老的模型，但是仍然要遵循新模型给出的结果，而不能主动的对它的结果进行任意的修改。

       这就是量化投资和主动投资很大的区别，落在投资的层面上，持仓的层面上也都有非常大的区别，比如说主动投资的一个基金，可能一般拿几十只股票，最多的话可能100多只股票，少的话还有拿几只股票的，但是量化投资的基金一般来讲就是好几百只，甚至是1000多只，多的有2000多只，这么多的股票，显然我们知道它是不可能由人一个一个来看这个股票该不该买，它就是由机器来决定的。

来源：天狼学院

量化私募亏惨了！投资者调侃：人工智能炒股，也“翻车”了

       曾经炙手可热的量化私募，今年以来业绩急转直下。

       统计数据显示，今年前两个月，百亿私募量化多头基金涨幅为-5.56%，97.5%亏损。与之对比，2021年，百亿量化私募收益全部为正，平均收益达19.32%。

       这成为近期不少投资人士的一大谈资，有投资者调侃：难道这人工智能炒股，也被“割韭菜”了？

       以量化私募为代表的量化投资，是把股票、债券、外汇等投资物的交易策略交给机器算法，基于海量的数据，通过大数据、概率学、统计学计算形成投资模型，让计算机程序严格执行投资指令。

       这种人工智能化、数据化的投资方式，号称能够通过计算机及时跟踪全市场所有股票的变化，实时捕捉交易机会，被认为拥有高效、全面、分散、理性等特点。

       听上去这么高科技的量化投资，怎么也会“翻车”？量化投资到底有没有竞争力？

▲股民在北京一家证券营业部查看股市行情。新华社记者 沈伯韩 摄

以量取胜，迈过万亿大关

       2021年是量化私募的大年，百亿量化私募机构一年内新增16家，增幅超过130%，占到百亿私募机构总量的26.67%，规模100亿元以上的股票策略私募2021年收益榜单前十中，量化机构占据7席。

       最具里程碑的变化出现在2021年二季度末，国内量化类证券私募基金行业管理资产总规模达10340亿元，正式迈过万亿关口，占同期证券私募行业总规模的21%，三年内实现了千亿到万亿的跃升。

       以量化私募为代表，在国内还是新兴行业的量化投资，一面以惊人的速度跨越式发展，吸睛又吸金，一面又因为高风险、高收益、高门槛并不被广泛了解。

有关量化投资，很多人直观的印象是计算机自动高频交易。

       2021年8、9月间，中国股市连续两个多月成交量突破万亿，当时市场有观点认为，是量化投资通过电脑程序自动下单的高频交易推高了成交量，造成成交量放大指数不涨，投资者特别是散户不赚钱的局面。

       虽然随后不少业内人士解释，量化投资并不是成交量大增的主要推手，只占交易量的20%左右而不是传说中的50%，但量化投资相比传统主观投资交易频率更高、更依赖程序和计算机则是不争的事实。

       这也是量化投资的逻辑基础，它不计较一城一地得失，通过持续频繁的交易，扩大交易范围，只要在足够多次的交易中盈利超过亏损，就算达到目标。

       在采访中，金斧子基金销售公司量化研究员贾士杰拿抛硬币打了个比方说，如果抛出正面能赚1块钱，抛出反面亏一块钱，当抛出正面的概率是55%的时候，如果只抛一次，有45%亏钱的可能性。但是如果抛一万次，亏钱的可能性就变得很低了，如果抛的次数足够多，那一定是赚钱的。

       量化投资的基础则是要通过大数据和统计学收集、处理和分析大量数据，以找出硬币抛出正面时的特点，并在此时下注以增加盈利的可能性。

       回到其最主要的投资渠道股市，则是通过应用这些方法找出股票上涨前的特点和规律，并形成模型，一旦其覆盖范围内的股票出现相应热点，系统就会自动下单。

不只是AI，连超算都用上了

       相比传统的投资方式，量化投资可谓“一台没有感情的投资机器”，不受情绪影响，快速处理大量信息，下单果断快速。

       以证券投资为例，投资者盈利的基础首先是找出未来能够上涨的股票。量化投资之前，这一过程需要依赖投资者丰富的知识和经验积累，投资决策依靠其在此基础上的主观判断，有时甚至还需要有点玄妙的感觉。

       长久以来，人们形容比较高明的投资为“艺术”。成功的投资者往往是金融界人士，有着良好的经济学、金融学背景，给人的印象往往是西装革履、工作环境高大上。

       相比之下，量化将投资从“艺术”变成了“科学”，每一个投资模型、每一次下单，都是基于大量数据和计算的结果。这一逻辑下，量化投资从业者不再是西装革履的“金融范儿”，而更像程序员，“像搞IT的”。

▲图/图虫创意

       盈立方投资管理公司策略总监李沐涵告诉本刊，他接触的大部分量化投资机构，工作场景更像互联网企业，每个人盯好几个屏幕，但屏上通常不是股票盘面和K线图，而是满屏代码，工作人员穿着也更像程序员，很少有西装、衬衫，而是无领上衣居多。

       李沐涵说，由于数据变化快、需要随时沟通，工作人员通常在一个大开间办公，甚至团队负责人也没有自己的办公室，而是和大家在一起，有事随时喊一嗓子。

       一位刚入职量化私募机构行政部门的人士对本刊说，她所在的公司，业务部门员工多是数学、物理、金融工程等偏理工科专业出身，高学历、高智商，不爱社交，不喜路演，甚至脸红结巴，让她这个长期在传统企业负责行政工作的人非常不习惯。

       表象的背后，其实是量化投资与主观投资专业能力要求的区别。

       天下武功，唯快不破。以快速、高频交易为突出特征的量化投资，快更是基础要求。这里的快，不仅包括其计算机执行策略快、下单速度快，也包括其收集、处理数据形成投资策略及模型的速度快。

       作为一种更精细的技术，高频交易策略捕捉的是市场极为短暂的价格变化，需要在毫秒级别内完成交易，海外甚至已经到了纳秒级别。由于交易量巨大、订单都由程序自动完成，高频策略对网速和计算速度都有着极高的要求，每年买点GPU已经成为量化私募的标准预算，配置超级计算机也并不罕见。

       2020年3月，著名私募量化机构幻方量化占地面积相当于一个篮球场的人工智能（AI）超级计算机“萤火一号”投入运作，据称累计投资超亿元。仅一年后，其第二代超算“萤火二号”交付使用，号称投资为10亿元量级，算力是上一代的18倍。

       据行业内人士介绍，除了对计算速度和数量的极致追求，量化机构对人才的要求也不是一般的高，用句行内人的话就是“在全球范围内寻找聪明的脑袋”。

       不少投资机构将目光投向互联网大厂。

       以头部量化私募九坤投资为例，其交易量已有60%左右是由AI算法所驱动的，200人的团队七成是技术研究人员，大量来自阿里、腾讯、百度、Facebook、谷歌等科技公司，与金融投资机构相比，它更像是一家科技公司。

从一些机构的招聘信息来看，这几家投资公司的人才需求方向也主要是顶级程序员、软件工程师，985高校理工科是基本条件，顶级名校顶级院系，智商爆表，数学、物理计算机竞赛金银牌才是加分项。

▲新华社记者 毛思倩 摄

短期回撤，仍有上升空间

       当人们还在感叹电脑炒股好厉害时，今年一开年，几乎整个量化投资行业的业绩都出现了大幅回撤。

       私募排排网数据显示，2022年的前一个半月，百亿量化私募平均亏损超5%，2021年收益率排名前三的量化机构鸣石、佳期、聚宽，收益分别从去年的43.22%、40.4%、35%下降到今年的-9.9%、-7.96、-9.65（截至2月14日）。

       今年1月，九坤投资旗下一只美元基金回撤近40%，有着10亿级投资超算的幻方量化，甚至在去年底就因为业绩大幅回撤公开向投资者致歉。

       这让不少初入市场的投资新人难以理解，大数据、算法模型、概率论、统计学、超算……上这么多顶尖科技，为什么还赔了，还是大赔。

       幻方量化在给投资者的公开信中表示原因有两点。

       第一，AI选出的股票从长期价值来说基本上没问题，买卖时点上确实没做好。市场风格剧烈切换的时候，AI会倾向于冒更大的风险来博取更多的收益，这进一步加大了回撤。

       第二，量化资管行业规模扩张太快，策略同质化严重，加大了整体操作的难度。

       事实上，扩张太快、策略同质化也是目前量化投资业界公认的问题。

       前述行业人士表示，一个投资模型，可能会因为其他量化机构更高效的模型迭代而出现收益率大幅衰减的情况，只有那些在各环节和策略迭代效率上都具备优势的机构，才能成为最终的行业赢家。

       但规模快速增长给量化私募带来了知名度的同时，也使竞争愈发激烈。目前占我国量化投资主体的量化多头策略，其超额收益主要来源于选股，大量资金、诸多机构都在以相同或相似的逻辑寻找可能带来超额收益的因子，并以此为基础形成投资策略时，势必造成投资难度加大、收益减少甚至亏损。

       不过，虽然量化交易近期表现不佳，但业内人士大多仍然看好量化交易的未来。

       贾士杰分析认为，从管理规模角度来看，国内量化私募管理人管理规模与海外成熟市场相比仍处于发展阶段；从股市结构来看，海外成熟市场以机构投资者为主导，所以量化空间较小，而国内市场目前较多投资者仍存在一些不理性的交易，所以量化空间还比较大。

       不少接受采访的证券行业人士认为，如今A股市场正在上演的这一幕在欧美成熟市场都曾出现过，借鉴欧美市场的发展历程，量化投资在A股的发展之路将会越走越宽。

       近期，已有机构开发出监测策略拥挤的新模型，主要作用是识别出同质化程度较高的因子，降低此类因子在量化策略中的权重，来应对策略同质化带来的超额收益衰减问题，据一些机构人士反馈“效果不错”。

       此外，由于量化投资高频、快速交易等特殊性及监管的限制，目前绝大部分量化投资者都是私募机构，做量化投资的公募基金不多，想要购买量化基金首先要是私募机构认定的合格投资者，即通常所说的高净值人士。

       “随着量化投资的快速发展，一些公募机构也在尝试进行量化投资，相信量化投资的规模会持续放大，占比也会逐渐提高，普通投资者参与量化投资也会更为便捷，投资门槛也会降低。”李沐涵表示。

来源：财经国家周刊

3·15投保宣传月：特许经营权类公募REITs的四个风险

        特许经营权一般指高速公路、垃圾污水处理等资产类型，风险一般包括以下几个方面：

        1）项目处置价格波动及处置的不确定性风险

        涉及高速公路项目的处置方式包括转让资产支持证券份额、基础设施项目公司股权及债权、基础设施项目权益等。若高速公路类型基础设施项目受市场景气度程度影响无法按照公允价值处置，则可能影响本基金份额持有人的投资收益，乃至造成投资本金的损失。

        此外，由于高速公路、垃圾污水等类型基础设施项目流动性较差，极端情况下可能出现清算期内无法完成资产处置的风险。

        2）项目运营风险

        A为维持基础设施项目运营质量或提升基础设施项目的经营水平，基金管理人将视情况开展大修或者改扩建计划，若该等计划无法达到预期效果，将对基金财产造成不利影响。

        B对基础设施项目进行的尽职审查存在无法发现所有重大缺陷、违反法律法规的行为及其他不足之处的可能。在基础设施项目未来的经营中，若存在道路、配套设施、设备损坏或违法违规行为，可能会导致基金为此额外支付成本，从而对基金财产造成不利影响。

        C在路桥运营过程中，可能因大型物体撞击、货车超载等多种原因导致路桥设施遭受毁损、垮塌等事故，进而造成通行受阻、财产损失和人员伤亡等情况，上述情况将对高速公路基础设施项目运营产生负面影响。

        D基础设施项目在维修保养、生产运营等过程中可能会遇到未能防范的安全问题，比如在大中修、道路维护时产生处理不当的情形，由此引发安全事故，对高速公路基础设施项目造成不利影响。

        3）现金流预测风险及预测偏差可能导致的投资风险

        产品方案根据对基础设施项目未来现金流的合理预测而设计，高速公路项目中影响基础设施项目未来现金流的因素主要是基础设施项目的车流量变动、收费标准变化、收费期限调整、日常性养护开支变动、大修规划变动、实际税收情况及运营服务机构运营能力等多重因素。其中未来影响车流量的因素主要是宏观及区域经济波动、其他高速公路的分流、其他交通方式的替代、项目运营维护活动等多重因素。由于上述影响因素具有一定的不确定性，因此对基础设施项目未来现金流的预测也可能会出现一定程度的偏差，投资人可能面临现金流预测偏差导致的投资风险。

        4）不可抗力风险

        高速公路产品现金流直接依赖路段通行费收入，若因地震、台风、洪水、火灾、瘟疫、疫情、战争或其他不可抗力因素导致通行量下降或因未来免收通行费等政策的变动导致底层资产现金流减少，将对基金收益造成严重不利影响。例如：受新冠肺炎疫情影响，交通运输部于2020年2月15日发布了《交通运输部关于新冠肺炎疫情防控期间免收收费公路车辆通行费的通知》（以下简称“《免收通行费的通知》”），根据《免收通行费的通知》自2月17日零时起至疫情防控工作结束，全国收费公路免收车辆通行费，具体截止时间另行通知。从2020年5月6日零时起，经国务院同意，经依法批准的收费公路恢复收取车辆通行费。

3·15投保宣传月：公募REITs 不得不知的五大风险

        我国公开募集基础设施证券投资基金（以下简称基础设施公募REITs）是指依法向社会投资者公开募集资金形成基金财产，通过基础设施资产支持证券等特殊目的载体持有基础设施项目，由基金管理人等主动管理运营上述基础设施项目，并将产生的绝大部分收益分配给投资者的标准化金融产品。按照规定，我国基础设施公募REITs在证券交易所上市交易。

        公募REITs产品主要存在五个风险：

        1）基金价格波动风险。

        基础设施基金大部分资产投资于基础设施项目，具有权益属性，受经济环境、运营管理等因素影响，基础设施项目市场价值及现金流情况可能发生变化，可能引起基础设施基金价格波动，甚至存在基础设施项目遭遇极端事件（如地震、台风等）发生较大损失而影响基金价格的风险。

        2）基础设施项目运营风险。

        基础设施基金投资集中度高，收益率很大程度依赖基础设施项目运营情况，基础设施项目可能因经济环境变化或运营不善等因素影响，导致实际现金流大幅低于测算现金流，存在基金收益率不佳的风险，基础设施项目运营过程中租金、收费等收入的波动也将影响基金收益分配水平的稳定。此外，基础设施基金可直接或间接对外借款，存在基础设施项目经营不达预期，基金无法偿还借款的风险。

        3）流动性风险。

        基础设施基金采取封闭式运作，不开通申购赎回，只能在二级市场交易，存在流动性不足的风险。

        4）终止上市风险。

        基础设施基金运作过程中可能因触发法律法规或交易所规定的终止上市情形而终止上市，导致投资者无法在二级市场交易。

        5）税收等政策调整风险。

        基础设施基金运作过程中可能涉及基金持有人、公募基金、资产支持证券、项目公司等多层面税负，如果国家税收等政策发生调整，可能影响投资运作与基金收益。

3·15访谈：投资者维护自身合法权益，从读懂上市公司报告开始

       在3·15国际消费者权益日到来之际，阿牛智投联合点掌投教基地推出了以“理性认识市场，投资量力而行”为主题的3·15特别访谈节目。上海市信息服务业行业协会独家授权法律顾问、上海至合律所高级合伙人易俊做客直播间，讲述了投资者权益的内容、如何防止权益被侵犯、权益被侵犯该如何维权，以及读懂上市公司报告、保持理性投资的重要性。

       易俊表示，投资者权益包括知情权、公平交易权等，只有在获得信息公平公正的情况下，自主做出相应的判断才是一个合规合法的市场；当这些权益遭到侵犯导致损失，投资者有权利主张赔偿。这些信息多体现在上市公司的公告中，如上市公司的重组、重大收购、财报，这样的信息需要公平、真实、没有重大遗漏，然后及时公告示众。但是有很多上市公司或者发行人根据自己的不合法诉求做出损害投资者的行为，这些都是证券市场所不能容忍的。

       如何防止权益被侵犯呢？易俊指出：首先，不要轻信金融销售人员提出的保障收益承诺，这是违规的操作。其二，进行证券投资行为时不要盲目，多读上市公司公告做背景调查，如果上市公司正在被证监会处罚或者调查，投资者继续投资、盲目抄底需要自行承担责任。

       投资者权益被侵犯了怎么办？易俊向投资者讲述了“先行赔付”的概念，发行人因欺诈发行、虚假陈述或者其他重大违法行为给投资者造成损失的，发行人的控股股东、实际控制人、相关的证券公司可以委托投资者保护机构，就赔偿事宜与受到损失的投资者达成协议，予以先行赔付。投资者可以依法向发行人以及其他连带责任人追偿。这个制度是新证券法的规定，可以大大缩短投资者因受到损失去索赔的周期，如万福生科案件中，在发行欺诈信息披露之后，作为保荐人和主承销商的平安证券在这件事之后组成“先行赔付基金”，赔付效果是不错的，证监会也因此对万福生科进行从轻处罚。先行赔付也打开了和投资者协商的渠道，是对投资者权益的保障，其次也给发行人改正的机会。

       2022年1月21日，虚假陈述的司法解释最新出台，在最新的司法解释中，只要有证据证明虚假陈述的行为发生，就可给予立案，这就给投资者索赔时间大大缩短。并且“诱多型”和“诱空型”的虚假陈述都有明确规定，同时在预测型的业绩预报中，但如果基于某些情况做的预报是显而不合理的，也可以作为虚假陈述的证据，这些都从多方面保证投资者的权益。

       现如今，我国的证券市场飞速发展，证券种类、市场层次、交易方式都发生了翻天覆地的变化，法律法规也在日益完善，投资者需要理性判断市场，千万不要抱有侥幸的心理。易俊表示，认真吸取证券相关知识，读懂上市公司公告，是理性面对市场、降低投资风险的重要方式。

饭后谈资：量化投资到底是什么？

       这次两会，全国政协委员贺强提出，建议推出对量化交易监管的法规。按照贺强的说法，量化交易已经成为一种趋势，目前美国与欧洲的机构量化交易市场占到70%左右。发达国家的股市主要是以机构为主，但是，我国股市主要是以中小投资者为主体，股市开户数已经达到2亿户。

       中小投资者与机构在信息源以及资金实力上存在严重的差距，导致在我国股市上盲目发展量化投资，会进一步加剧散户与机构之间的不公平性。

       那么，这里可能就有人会问，量化投资到底是什么？

       其实，量化投资就是将传统的交易策略和理念模型化、规则化，然后运用计算机技术从庞大的历史数据中海选出一些胜率较高的点，进而形成新的投资策略，然后在实际股市中进行自动化交易。

       简单来说，量化投资就是分析庞大的历史数据来形成交易策略，以此来提升自己的赢面。

       但是，这里一定要注意一点，量化投资并不是一定会赢。

       比如说，历史数据（事件）基本不可能预测俄乌局势的现状。这里面存在一个争议：到底是历史数据不够，还是说历史数据中并不存在预测未来的元素。

       我认为，量化投资最有价值的一个方面，是能够在一定程度上用规则帮助人在交易过程中克服人自身的弱点（贪婪与恐惧）。从量化投资的历史来看，量化投资确实在金融市场中发挥了很明显的作用。

       从现存记载资料来看，最早用科学的方法来研究股票涨跌的人，是法国的贝当的朱尔斯·雷格纳特（Jules Regnault）。雷格纳特通过纯手工统计的方法，发现法国永续国债的价格长期浮动在32.5到86.65之间，进而得到其合理价格（中位数）为73.4法郎。于是，此后一直持续到其47岁的时候，雷格纳特坚持法国永续国债的价格低于73.4就果断买进，偏离越多买得越多，高于这个价格就果断卖出，偏离越多就卖得越多。

       这个策略，在现在看来非常简单，属于均值回复策略，高抛低吸。但是，就是凭借这一个策略，雷格纳特在47岁实现了财富自由。

来源：静心科技