量化的争议与辩解

       在关于量化的诸多争辩中，“高频策略”是它最为人所争议的话题。

       速度确实是很多量化巨头的看家本领。期货高频巨头Jump Trading对于速度的迷恋堪称传奇。相传，在其他公司还在租赁微波塔时，它就已斥巨资购买了一座退役的高800英尺、1983年时曾为北约军队在巴尔干传送过情报的微波塔——与光纤相比，信号塔微波技术可以将传输时间缩短二分之一。

       “在芝加哥到西岸、东京到圆山都使用了微波线路的Jump Trading，在看铜或黄金等在芝加哥的成交价格时，可以比国内团队快数毫秒。”一家小型高频量化基金负责人告诉暗涌Waves，而数毫秒意味着足以把国内团队打的落花流水。

       事实上，在Jump Trading自2019年进入中国以来，它就是以速度战胜了诸多国内玩家，甚至逼迫一些量化基金从商品期货领域迁移到了容量更大的股票市场。

       “尤其在商品期货领域，这种竞争是碾压式的。”上述基金负责人告诉我们，因为境外在能源、有色金属、农产品等大宗商品领域有定价主导权，所以国内量化公司做商品期货时，需参考境外的期货交易所的行情。这使得谁掌握速度，谁就处于食物链的顶端。

       国内的商品期货市场也不例外。早在2010年，就有媒体讲述过很多期货公司会搬到上海期货交易所的大楼中办公的故事，目的只有一个：靠近交易所机房。

       一位中型量化基金投资总监告诉暗涌Waves，尽管国内的高频期货竞争尚未到微波级别，但比拼各家光缆“谁更直” 的时代已经到来。比如从崇明岛到上海期货交易所这段距离，因为国内电缆都是利用现有机房，所以往往是两点之间存在多个电信供应商的机房，串起来必然是一条曲线。"但一些疯狂的人会去想或买或租下沿途的线路，然后给它 ' 掰直' 了。

       在广泛流传的定义中，高频交易速度快（也叫低延迟）且交易频繁（也叫高换手），但并无确定的定量标准。有行业人士告诉暗涌Waves，目前在国内的量化高频领域，证券市场是毫秒级别，期货市场是微秒级别，而海外则是纳秒级别。

       但速度往往意味着疯狂——这也是反对高频的人的核心理念。在他们看来，新技术破坏了市场的公正性，使部分投资人利益受损。“管控不力时会触发链式反应，造成市场波动扩大。”著有《大空头》、《说谎者的扑克牌》的迈克尔．刘易斯曾有一本广为流传的《高频交易员——华尔街的速度游戏》，他站在批评高频交易的角度，认为高频技术是华尔街打劫投资者的帮凶。

       但在中文版序中， 经济学家巴曙松做了一个补充：真实的市场情况也许并非如此不堪。因为高科技应用背后是各种利益交错：很多传统势力，会指责新技术出现后造成的不公平竞争，而这种竞争实际上又能带来交易成本和买卖价差的较少，提高流动性。

       至于当下市面的量化策略是否多为中高频，业界也颇多分歧。一家从事基本面量化研究的分析师认为，“在国内基本面量化还很少，像股票，很多是换手率100多倍，甚至更高的高频量化”，而一家券商分析师告诉暗涌Waves：“股票策略管理规模大于100亿的量化策略，日持仓变动的平均年化换手率只有20-50倍。”

       一家头部量化私募负责人向暗涌Waves补充道：“论国内的高频，股票和期货完全不是一个量级，而美国股市和中国股市同样不是一个量级“。据他介绍，尽管在国内，股票也可以通过融券、建底仓，做日内回转交易,但股票是t+1，期货是t+0，完全不可同日而语。

       对比美国量化的“挖电缆战”，他表示“这和中国国情有很大不同”。“比如，美国的一只股票可以13个交易所交易。如果报价不同，拿到行情或者交易的速度就决定一切，而在国内，除一些涉及两地互动股票，大部分股票，同一时间只能在一个交易所交易。“

       有人试图从技术层面回答这个问题。一家百亿规模的量化基金创始人告诉暗涌Waves："目前国内的股票市场交易中没有非常纯粹的、狭义上的高频交易，这与国内市场上的交易信号的速度、行情规则和体系有关"。国内不允许私人自建通讯线路，而所谓专线也只是在三大运营商系统内“保留带宽”而已。如此一来，大家只能在“一个受控制的框架内做选择”。

       还有一个关键障碍是规模。尽管“规模是收益率的第一杀手”几乎是金融界的共识，但在量化基金身上体现尤其明显。“规模越大，要做到短时间内高换手必然折损价格优势”，“冲击成本越高，留下的收益空间就越小”，一家量化私募基金负责人这样告诉暗涌Waves。在他看来，这种高频策略多被应用在自营资金里，资管资金随着规模的扩大，会更偏多周期、多信号的混合型策略。

       中国量化基金的扩容之路基本可以印证这一点。在一家成立颇早的中型量化私募负责人的回忆中，2017、2018年高频策略也曾一骑绝尘，但到2019年左右，在成规模的量化私募中，高频选手已经抵不过“全频率+多策略选手”。

       “长久以来关于量化基金最大的误读，就是把高频等同为量化。”一家中型量化基金的技术总监向暗涌Waves表示。天演资本谢晓阳打了一个形象比方：“（把高频等同于量化）相当于是把法拉利等同为汽车工业。”

       当然，国内在高频领域的确存在诸多乱象。比如一些虚假的挂单，一些隐蔽技术的违规使用，甚至闪崩，北京金融分析师协会发布的一份《高频交易研究报告》中显示，“历史上高频交易触发的市场波动确有其例，但并不意味着市场经常或者一定会出现高频交易引发的危机。”

新物种的宿命

       2022年并不是量化基金遭遇的第一次落寞。

       早年，量化确实有过一段躺赢时代。一家成立颇早的百亿私募创始人告诉暗涌Waves，在早期热衷“炒小、炒新、炒差、炒短”的A股市场，市场无效到：找准一个具体的现象，写个两百行代码，打开就可以赚钱了。

       但时至2015年6月，随着上证综指飙到5178点，焦灼不安的监管开始严查场外配资。之后的严查中，因为中性策略对冲需求而大量持有股指期货空单的量化机构被监管列为波动来源。

       之后，交易所开始限制包括全球知名量化对冲基金Citadel（城堡基金）在内的34家“境外势力”的交易账户。这也是日后海外量化巨头再次进入中国颇为谨慎的原因。

       再后来，监管逐步收紧对股指期货的交易：提高保证金比例，日内开仓从无限制到仅限10手，平仓手续费比股灾前提高超100倍。

       交易限制让量化对策略成本急剧攀升。加之当时股灾后的股票市场回归大盘股行情，对量化投资来说，更是雪上加霜。很多量化私募因此折戟沉沙。

       之后的2017年到2019年，随着监管重点转向更严峻的金融去杠杆问题，股指期货开始逐步松绑。操作条件的具备，让量化私募得以开发更多的股票策略。根据私募排排网数据显示，截至2021年10月底，百亿级私募基金股票策略占比约为6成。

       “近两年量化基金股票策略的爆发，还得益于一度叫停的券商股票交易接口的重新跑通。”一家百亿私募创始人告诉暗涌Waves，2015年股市异常波动发生后，监管要求程序化交易的接口全部暂停，之后很多量化私募被迫使用手动操作。

       而近些年，一些券商通过反向采购跑通这个系统，使得更多量化策略有了可能。

       伴随着规模陡增、交易策略拥挤，以及监管影响等，量化的困境随之而来。

       去年下半年，一家才跻身百亿私募的量化投资机构市场负责人告诉暗涌Waves，她和她的迷你团队，带着健康宝的绿星号，以7天查验3次核酸的节奏，创造了“40天完成了200场线上线下路演”的记录。突然到来的好行情,让很多机构过饱和吸收，在规模急速膨胀的同时，收益也迅速降落下来。很快，这家机构的收益也迎来前所未有的大回撤。

       11月底，在北京后海的一个私家宅院式茶舍里，一家量化私募的头部玩家合伙人告诉暗涌：“接下来的日子不会好过，一定会死一波，因为规模上升太快了。“

       事实证明，几个月后，很多量化机构都出现明显缩水，特别是濒临千亿规模的头部量化机构，有的甚至缩水了百分之五十。

       规模的激增也带来策略的失效。一家头部量化机构负责人告诉我们，“在一个渐趋开放的市场，随着很多策略和数据的迅速被使用，红利期较高的收益会快速下降并回归到正常收益水平”，因此“每当量化管理的资产规模扩大2到3倍的时候，模型、策略、执行都需要升级优化。如果资产管理规模大于公司原有的策略容量，且没有及时更新，策略本身会失效。”

       至于量化的趋同交易是否会加大市场波动，从事宏观研究的基金经理袁玉纬在3月20日发布的公号里指出，这不是量化独有的现象：“无论人工交易还是量化投资，只要形成趋势，都会趋同交易”，“像人工的茅指数，宁指数，a股的白酒基金，新能源基金，同样是”同质化交易。”

       也因此，当面对整个市场的萧条，有市场声音将之归为“量化的趋同交易加大市场波动”时，有头部量化私募机构创始人在接受暗涌Waves采访时认为：“前期大跌，头部量化机构并没有显著减仓动作，甚至有净买入，而且这些和监管都有信息联动。很多人认为量化趋同交易加大市场波动，其实并非如此。”

       “迅速崛起、规模快速放大、又飞快衰落消失，这仿佛是量化行业的死循环，像悬在我们头上的达摩克利斯之剑。”早在2020年，幻方量化CEO陆政哲在接受媒体采访时的这句话至今依然奏效。

       竞争的惨烈，让量化投资在抢人、硬件方面的军备竞赛蔚为壮观。

       白鹭资管创始人合伙人、投资总监张晨樱告诉暗涌Waves：“在当下的中国量化私募，拥有大量拿过国际奥赛IMO（数学竞赛）、IPHO（物理竞赛）、ICHO（化学竞赛）和IOI（信息学竞赛）奖牌得主，早已是行业“标配。”

       量化行业垂直公号“量化投资与机器学习”主理人告诉暗涌Waves，很多量化私募也因此把公司福利拉到极致。比如不限额的外卖饭补、配置专职的前星巴克的咖啡师、无限期的休假（只要干好活）……

       硬件的较量也堪称奇观。作为国内第一家拥有超级计算机的量化私募，坐标杭州的幻方继2020年正式投入运行AI超级计算机"萤火一号"后，2021 年又开始投入“萤火二号”。关于两者，一种更直观的的对比是：前者累计投入超亿元，后者则投入10亿量级；前者占地约一个篮球场，后者占地约10个篮球场；如果说“萤火一号”每秒可以进行1.84亿亿次浮点运算，相当于4万台个人电脑算力，那么“萤火二号”则相当于76万台个人电脑的算力。

       尽管历经多轮快速洗牌后，量化私募路线早已开始分化：有的还在做狭义的量价，有的早已混入基本面，甚至切入另类数据；有的还在单一市场厮杀，有的早已多市场配置，当然，相比来说，国内市场还是存在诸多限制：比如金融市场历史的短暂，这意味着金融工具、衍生品以及有效数据量的稀缺。

       当下的量化投资，还处于跑马圈地的早期阶段——正如一位头部量化基金负责人在接受暗涌Waves采访时所言：“量化投资在中国，到底还是一个新物种。”

       这意味着，并没有确定的霸主一统江湖。无论是谁，如果迭代和更新不够快，都将被迅速替代。从这个层面来说，如今量化基金遭遇的波折甚至是争议，都是某种应有之义。

       天演资本谢晓阳认为，适合这个行业的人必须有“智力好奇”：面对“黑箱”，需要不停去跳出旧经验，去系统性地、有数学原理支持地猜”，而且”数学语言是一种歧义很少的语言，用数学研究出来的东西是往客观真实迈的一小步。”

       九坤创始人王琛也认为：“在这个行业，你必须比别人多思考一点点，才能赚到钱”。

       2022年春节后，一家头部量化私募创始人曾在朋友圈冷酷晒出了全是残羹冷炙的盒饭，备注是：“量化基金经理现状”。当时，大多数人对量化圈的想象还停留“五千万年终奖”的传说里。

       3月后，在经历主动封盘、模型迭代后，很多量化私募产品的超额收益也开始陆续回归。但上述基金创始人告诉暗涌Waves，喧嚣已经停止了，“平静和枯燥才是这个圈子的常态。”

来源：腾讯网

陷入漩涡中的“量化投资”

       龙虎榜是每日沪深两市中涨跌幅最大、换手率最高股票等的排名榜单，从中可以看到当日买入、卖出金额最大的5家营业部名称。华鑫证券上海分公司（以下简称：华鑫上分）是这里的常客：整个2021年，在营业部成交额榜上，它是登榜3702次、成交总额918.84亿元的榜眼。3月初，它的成交额一度排名第一。在消失的前一天——2022年3月14日，它还有5支股票同时登榜。

       因为服务了众多量化私募基金，华鑫上分席位一度被称为“量化（基金）大本营”——虽然很多行业人士告诉暗涌Waves，真正在此交易的往往是量化游资，而非主流量化私募。

       上榜次数越多，越能印证板上抢货策略的高效和灵活，而对为诸多策略提供交易通道的华鑫证券来说，这也是技术性能卓越的体现。

       但自3月15日以来，华鑫上分再未现身龙虎榜。

       事情原委，至今莫衷一是。尽管官方屡次辟谣，但仍然充满各种传言：从“被监管”，“负责人被抓”到“涉嫌洗钱”。但多位接受暗涌Waves采访的量化界人士表示，这大概率与一个背景有关：在二级市场下调的过去数月里，量化基金的趋同交易被一些人归咎为导致市场情绪低落的主因。

       在集体失声之前，量化基金刚刚经历了它在中国最狂热的一年。

       2021年8月，上海的陆家嘴，溽暑难消。在一片高耸入云的楼群中，当时即将跻身百亿规模的白鹭资管合伙人、投资总监张晨樱曾对暗涌Waves感叹：“过去大家都觉得量化不是一种每周都能赚钱、赚大钱的投资方式，但第二季度击破了这个成见。”

       接下来半年更是节节攀高。至2021年年底，24家百亿量化私募平均收益达18.32%， 而57家（有业绩展示的）主观百亿私募仅为6.59%。在82家有业绩收录的百亿私募前十排名中，量化私募占了6席。

       一家新晋百亿量化私募创始人告诉暗涌Waves：“2019年前，量化私募想突破百亿，不是一个小目标，而是一个宏伟目标。”而这一年，实现“宏伟目标”的中国量化基金高达25家。两年前，这个数字仅为6。

       简单来说，与看重公司基本面等研究的主观投资不同，量化是纯粹的数学逻辑，数据是唯一指标：“show me your data，not opinion”。不仅在股票市场，在期货、期权市场，量化也有大量应用。

       长期以来，量化都是一个与世隔绝的行业。但过去两年，有关它的财富故事却令它分外出圈。比如曾引发哗然的“5000万天价年终奖”事件。在2019年的一场行业峰会上，一名量化老将甚至这样给年轻人打气：“你们没有选错行业，海外的对冲基金经理可以赚的比Taylor Swift（曾以1.7亿年美元收入位居福布斯艺人年收入No.1的美国女歌手）多。未来，你们的收入也可以超过王菲。”

       激进的扩张迅速引发猜疑。2021年9月22日，当A股成交量在历经43交易日（7月21日到9月17日）日成交额破万亿后，又一次再破万亿时，一种不祥之感笼罩整个市场：2015年股灾前，同样经历了类似的持续43个交易日破万亿的情绪亢奋周期。巨额成交陷入谜局：多出来的4000亿日均交易增量究竟来自何处？

       经常被认为是“高换手率”、高频率的量化交易当即被推到风口浪尖。之后量化基金开始出现大幅回撤。

       12月28日，一度是千亿私募巨头的幻方量化发布《关于幻方近期业绩的说明》，对其产品回撤达到历史最大值表示“深感愧疚”。3个月之后，其又对外透露，他们已经主动将规模缩减到500亿左右，在此之前，他们还建议不适应波动的普通投资者赎回产品。

       私募排排网的数据显示，截至2022年前俩月，有九成的中国百亿量化私募，都在不同程度地面临业绩亏损。

悲观的情绪在近期又一次登顶。3月18日，全国政协委员、中国证监会原主席肖钢接受媒体采访时，提到量化投资的几个问题：“模型化后预期一致”，“加剧了市场波动”，“对散户不公平”。最后他总结道：对中国市场来讲，量化要予以限制。

       从一种边缘的投资方式到广为人知，量化投资在中国用了11年。但短短六个月，这个一度被视为神话的投资形式走进了迷雾。

天性自闭

       1961年2月，一个灰暗阴沉的下午，麻省理工学院数学系教授索普迎来一位不速之客。

       这位先生65岁上下，是新泽西州的一个富商。他此行目的是邀请索普一起前往内华达州赌场，验证前不久索普在美国数学协会会议上发布过的“21点”（也叫Blackjack，是广为传播的一种扑克牌游戏）必胜算牌策略是否有效。而赌资由他提供。

       在没有钟表、也没有窗户的空间里，在密密麻麻的酒徒、烟民和鸡尾酒中，这位数学系教授在赌桌上赢钱赢到让发牌员和赌场经理头皮发麻，甚至最后迫使酒店协会因此修改了游戏规则。

       其中的奥义，正是索普参透了赌博或投资中的核心问题：概率和频率。在任何游戏中，当高概率和高频率结合在一起，就是赚钱机器。所以关键是，快速计算每一次最佳策略的胜率，有利时多下注，不利时少下注。

       某种程度上，这就是量化投资的早期形态。8年后，索普建立了金融史上第一支依靠数学模型和量化算法策略赚钱的基金。

       作为一种金融工具，量化行业却长期由一群非金融人士统治：他们更多是来自于数学、计算机、统计学、物理学，甚至是天文学科。不同于华尔街式的鲜衣怒马，量化基金常年以低调示人：即便名气大若西蒙斯缔造的文艺复兴大奖章基金，该基金至今的官网只有寥寥数行字，网页大概从2000年后就再没有更新过。而西蒙斯自己也常年隐居在僻静的纽约长岛。

       曾有媒体探寻过全球最神秘的顶级高频量化交易巨头Jump Trading，发现它的总部不在一般金融机构爱扎堆的华尔街，而是在芝加哥北部城区。其办公楼在早期甚至是在一片保障住房中，不仅是一个破败不堪的仓库，高层甚至已经在被陆续拆除。

       “不愿表达，技术宅文化浓厚。”在天演资本创始人谢晓阳看来，在中国，这也是一个颇为自闭的行业。有投量化的券商FOF基金负责人甚至把“书呆子气”看作是做好量化的标准，并笑谈有知名量化私募直接把“nerd"写成企业文化信条之一。一家量化私募的市场负责人向暗涌Waves形容创始人性格时，使用的比喻则是：“讲话离你三米远”，“深夜工作电话完，还未等及你寒暄，就提前挂了。”

       这确实也是一个几乎可以闭门做事的行业。在美国，因为拥有更多元的杠杆资金渠道，一些量化投资机构甚至可以一直做自营策略，自闭到底。事实上，文艺复兴带来惊人回报的“大奖章基金”也是仅对员工、前员工及极少老客户开放的自营基金，外部投资者并不能自由购买。

       2010年4月6日，因为中国国内第一个股指期货合约标的——沪深300股指期货正式上市，意味着量化基金具备了可行的对冲工具，因此被称为中国量化投资元年。同年，袁宇创立了鸣石投资；2011年，任思泓创立了金锝资产；2012年，王琛创办了九坤投资。之后陆续几年，灵均投资，锐天投资、明汯投资、幻方量化纷纷成立。其中明汯和幻方一度抵达过千亿规模。

       但即便如此，由于极高的认知门槛，大多数人依然并不理解量化为何物。“很多人把量化投资称为‘黑箱’。”白鹭资管合伙人、投资总监张晨樱如此告诉我们。随即她补充道：“特别是机器学习、深度学习被应用后，很多时候，你需要放弃可解释性，去做更严谨的算法和压力测试，通过数学指标来观察和理解市场。”

       因此市面上充满了有关量化投资的传说。比如很多人把散户看作量化投资的对手盘，甚至认为“量化策略通过盯住中小市值股票，快进快出，这样股价忽上忽下时，才导致小散户冲动交易，被割韭菜。”

       量化投资中，既有把基本面投资和量化投资结合的基本面量化，也有更原教旨主义者——基于数据挖掘分析的量价策略量化。而关于谁是量化投资的对手盘，他们之间也存在诸多分歧。

       主做基本面量化的外资私募上海锐联景淳投创始人许仲翔认为，“做量价策略的偏爱小盘股，因为这里聚集最多的散户。散户交易量大，量价策略的和他们做对手盘，很好赚钱，所以过去这两年赚得很多。”

       而一家中型量化基金的投资总监则表示：“偏短周期的量化交易策略，也不仅仅限于中小市值股票，否则市值偏移带来风格暴露，无法让策略长期稳定上涨。”在他看来，非理性波动首先来自情绪化交易，当非理性出现，无论是理性的主观交易者还是量化交易者，都会利用这样的机会去赚钱，同时让价格回归理性。事实上，大部分量化私募风控也会限制个股成交量占比，避免自己的交易对市场有冲击，垫高交易成本。

       天演资本谢晓阳告诉暗涌Waves：“不会有哪家主流量化私募的策略，会把散户订单甄别出来，专门去针对他交易。如果存在所谓对手，那肯定是跟我们角度一样的人。“

       而一个完美的量化投资的"猎物"，在一家量化基金负责人看来应该是：建仓、平仓时行为模式长期一致。“因为这样，你的行为就会被预测。”

来源：腾讯网

如何熟练运用量化投资？一文带你了解动量策略

       虽然量化投资包含了多种投资策略，但作为大多数投资者来说，熟练运用其中一种并形成自己的投资风格和模式，就足以傲视群雄。

       因子（或因素）策略在量化投资策略里占有非常重要的地位，投资者采用不同的因素构建模型来战胜市场。其中，动量因素是一个常用但也饱受争议的策略。

什么是动量策略？

       在多头市场里，投资者购买正在上涨的证券，并在它们看起来已经见顶时卖出。目标是通过在短期上升趋势中寻找买入机会来应对波动，然后在证券开始失去动力时卖出。投资者利用平仓后的资金寻找下一个短期上升趋势或买入机会，并重复该过程。

       对于空头市场反之亦然。简单来说，动量交易就是在高价买入，在更高价时卖出，或者在低价卖出，在更低价买入。动量交易的使用范围很广，包括期货市场、股票市场、以及外汇市场等。

       动量策略作为量化投资机构常用的策略之一，自从上世纪90年代开始，就已经被大量的研究机构论证了其有效性。投资者似乎都对不断追涨的证券感到担心，但市场的经验告诉我们，创出新高的证券，再创新高的可能性比下跌的可能性要高。

       在表面上看，动量投资似乎不像是一种投资策略，而更像是对市场信息的下意识反应，这与行业专家经常诟病散户的“追涨杀跌”似乎有共通之处，并且与华尔街那句久经考验的真实格言“低买高卖”背道而驰。那么事实果真如此吗？

       历史经验和数据告诉我们，失败的往往是人，而不是工具。有研究表明，投资者往往对好消息反应不足。当一家公司从逆境中走出来时，股价就会上涨，但此时大多数投资者会在一段时间内保持怀疑和警惕，导致价格无法立即发挥公司的全部潜力。怀疑和恐惧会随着时间的推移而消失，但此时已经失去了进入波动的最好时机。

动量投资法则（以股票为例）

       1、有研究表明，在牛市状态下，动量策略能取得相对熊市状态下更好的收益。有数据显示，牛市状态下采用动量策略的基金平均比大盘高出10%的收益。

       2、利用市场波动而产生的机会。采用动量策略其实就是在波动中寻求机会，没有波动就没有动量交易的机会。

       3、 最好持有短期头寸，并在出现下跌迹象时立即卖出。对于动量策略投资者来说，日内交易是最好的方式，能够避免因隔日而产生的难以预测的趋势。

       4、 制定严格进入和退出策略。作为理智的投资者应该知道在什么时候进入交易将获利，以及在什么时候亏损退出。

       5、完成一个交易后，不要留恋交易对象，立即寻找下一个波动机会。

       如果把被交易的证券想象成被追逐的女性，那么动量策略就带有满满的“渣男”属性：花心不忠，喜新厌旧，追逐值得追逐的目标。

动量策略的风险如何？

       与大多数其他策略相比，动量交易具有更高程度的波动性。因为动量交易试图利用市场波动来获利，所以如果买卖时间不正确，可能会导致重大损失。大多数动量交易者使用止损或其他一些风险管理技术来最大限度地减少亏损交易中的损失。

       当市场上有大量采用该策略的机构时，该策略也有可能会失灵。据彭博社二月初的一篇文章显示，由于扎堆采用盘中追逐策略（动量策略的操作形式之一）导致2020-2021年的收益下滑，但随着近期采用该策略的机构的大量退出，该策略收益已经显示回升。

与价值策略的结合使用

       与价值投资组合一起投资动量投资组合可以最大限度地提高回报并最大限度地降低整体波动性。 研究表明，人们对坏消息的重视程度比对好消息的重视程度更高。而价值投资就时利用了投资者对坏消息的过度反应来获得超额利润。

       从而不难看出，动量与价值的相关性很低。动量投资组合和价值投资组合表现不同，那么在构建由价值部分和动量部分组成的投资组合时，整体投资组合的波动性将低于其每个组成部分，从而增加风险调整后的回报。

       只要市场还存在恐慌和贪婪情绪，动量策略这种交易方式就能持续有效。但这个策略并不适合所有人，如果处理得当，它通常会带来可观的回报，如果不能严格执行既定策略，那么也会带来难以想象的亏损。以这种方式进行交易需要严格的纪律，必须在出现疲软迹象时立即关闭交易，并且必须立即将资金投入另一个表现出强势的交易中。

来源：招商银行APP

只要暴跌，就是量化的错？头部量化私募：这锅我们不背！

       近日，市场波动剧烈，不少人将之归罪于量化的助涨杀跌。期间有量化人士向记者无奈表示：“只要有股灾，一定是量化背锅”。

       究竟量化对股市的影响几何？近年市场巨幅波动下，是否量化在“杀跌”？而在市场暴跌下量化是否被动清仓进一步“杀跌”？今天，记者采访了包括幻方量化、九坤投资、明汯投资、灵均投资、鸣石投资等五大头部量化私募，了解具体情况。

       量化是否助涨杀跌？

       回应：误解！大部分情况是降低了市场波动

       近期，股市波动加剧，市场有声音将之归罪于量化交易，称量化交易对股市产生助涨杀跌的影响。量化私募再次成为众矢之的。

       而在量化界看来，这是对量化的误解。

       幻方量化表示，近期的一系列市场舆论将量化投资等同于高频交易，同时主观臆测了量化机构对于市场波动的影响，这样的认识本身隐含着对于量化投资的一些误解。

       幻方量化解释，首先，量化策略是多种多样的，不同策略具有不同的收益来源、交易模式及市场影响。到目前为止，并没有权威研究表明量化投资必然加剧市场波动，这是一个很好的研究课题。实际上目前A股的市场有效性已经比较高，短线追涨杀跌很难赚钱。

       据他们的观察，量化作为一个整体，大部分情况下是抑制了市场波动，少部分情况会加大市场波动。量化参与者的专业程度普遍比较高，专业参与者更倾向于逢低买入、逢高卖出，而不是追涨杀跌。同时在内外部情况发生改变的时候，专业参与者能更快速地推动市场到达新的平衡位置，减少多余的震荡，增加定价的效率。量化策略整体是收敛和理性的，对波动起到了阻尼的作用。

       另一个角度，量化投资在国外发展的时间很长、规模很大，但多年以来并未被诟病存在恶意追涨杀跌，也没有明显加大市场波动。以标普为例，美国股票量化交易的份额从11年到18年一直上涨，但波动率直到疫情前并没有明显上涨的趋势。

       九坤投资也直言，“量化交易会对股市助涨助跌”属于对量化的误解。A股量化以指数增强和中性策略为主，在出现市场波动时，整体仓位保持满仓稳定运行，每天交易买卖基本等量，并不会形成对市场的整体买压或抛压。“比如上周因为俄乌局势和国际政治环境导致的市场大跌的日子里，我们的仓位一直保持满仓稳定交易，实际上起到了对于A股市场稳定的托举力量。”其表示。

       其实，当市场涨幅或跌幅过深时，量化反转策略会反向交易，这抑制了市场往一个方向过度上涨或下跌，避免出现暴涨暴跌。从这个角度来说，量化策略成为了市场的反向“缓冲器”。目前，国内量化选股策略中反转类策略占比较高，随着未来量化规模继续增长，会进一步降低股市暴涨暴跌的概率。

       即使从个股选股角度来看，很多人所担心的量化策略同质化对个股涨跌的影响，对此，九坤表示，由于量化策略中投资逻辑（因子）的多元化，以及在个股上分散度，对市场整体影响就更为有限，而且同质化会摊薄策略收益，量化机构会极力避免这种情况发生。

       从美国市场历史来看，在量化交易占比持续提升的过程中，市场波动也并没有显著增加。

       明汯投资表示，从海外市场的文献和实践，以及国内A股市场的文献和实践结果来看，随着量化投资比例的提升，股票市场的波动率呈下行趋势。从个股来看，随着量化投资参与度的提高，股票连涨和连跌的概率也在降低，这也是市场有效性的体现。

       另外在A股市场的长期历史上，由于公募基金较少参与中小股票的交易，导致部分资金在中小股票有操纵股价获取盈利的空间，当部分资金拉高股价的时候，由于缺乏做空机制，没有机构资金来平衡股票价格，量化投资的兴起补充了这个空白。

       由于量化机构持股数量较多，且较多持有中小股票，当发现有持仓股票偏离合理价格时，会倾向于卖出持有的股票，从而抑制股价的上升，降低股票的波动率。这样会导致部分资金盈利大幅减少甚至无法盈利。从实践上看，随着量化投资占比的上升，中小股票的价格有效性大幅提升。

       “以明汯为例，我们的买卖信号和过去股价涨跌并没有很强的相关性，当股价从偏离合理价格的方向向合理价格方向运动的时候，我们买卖单子的方向会和过去涨跌方向相同，当股价从合理价格向偏离合理价格的方向运动的时候，我们买卖单子的方向会和过去涨跌方向相反。而且从逻辑上而言，当在一个错误方向上交易的时候，越多的交易导致越多的亏损。”明汯直言。

       灵均投资认为，量化交易通过多因子模型发掘公司价值，长期会使市场更加有效、定价更加合理。回顾美国市场以及中国A股市场的发展，可以看到量化的发展会降低股票市场波动，缩小价格与价值偏离。无论是主观还是量化策略，最根本的超额来源都在于股票的价值发掘，只是方法论不一致，目前国内主观策略大部分资金主要集中在大盘股的价值发掘，而量化基于大量数据可以对全市场股票进行分析，因此量化的发展对于中小盘股票降低波动、价值回归的效应相对更明显。另外，量化的投资决策是根据基本面、价量等多维度信息评估股票价值来做的。

       因此量化投资并不是追涨杀跌，而是寻找市场的错误定价，即在市场非理性过热、或过于悲观造成个股股价严重偏离合理价值时，量化的决策由于剔除了人为的主观判断、依据模型的决策大概率会选择反向操作，获取这部分错误定价带来的超额收益，与此同时也降低了股价的非理性波动，助推价格回归到合理的价值区间。

       第二，目前国内量化策略，以量化纯多头产品线举例基本是满仓运作。在策略正常运作的前提下，除非面对赎回否则不会主动进行减仓操作，量化资金在面对市场大环境的波动时规模相对稳定。

       鸣石投资分析，量化投资是根据历史数据经统计建立的交易策略模型，由计算机执行交易，量化交易严格执行量化策略模型，交易行为不受市场和人为情绪的影响，相比主观投资而言量化交易行为更加客观，不会受市场剧烈波动而放大交易频率。

       鸣石投资补充，从海外成熟市场的量化发展历程来看，量化投资一方面可以为市场提供流动性，使得股票市场变得更加活跃，另一方面也会让市场变得更加有效，在纠正资产错误定价上可以让资本市场充分发挥其有效性。此外，量化的主策略是反转策略，就是买超跌股。很多投资人会对负面信息过度反应，而量化投资则会会逢低吸纳，让市场更有效，因此量化策略也会降低波动。

       相比主观投资而言，量化投资的持仓更加分散，每只产品会持有300—500只股票，量化交易对个股的影响更小。以前十大重仓股为例，量化产品的前十大重仓股占比一般不会 超过15%，而主观投资产品的前十大重仓股比例高达50%~70%，甚至更高。

       此外，量化产品一般不因未来市场走势预期去做择时和仓位管理，指数增强、量化选股等产品多头端均为满仓运作，通过量化策略选取市场强势股获取超额收益，即便遇到客户赎回需要减仓，因持仓分散，量化投资减仓对市场的冲击更小。

       主流量化机构今年均没有主动降仓

       一直高仓运作、近期还在不断净买入

       而在今年市场波动剧烈中，量化是否降仓？幻方量化、九坤投资、明汯投资、鸣石投资均明确地告诉记者：没有。

       “据我们所知，国内主流量化私募管理人在今年市场波动期间，均没有主动降仓，”明汯投资表示，而这主要是坚定看好中国资本市场长期发展及对自身策略的信心。

       幻方量化表示，幻方绝大部分产品属于指数增强类产品，是典型的多头型策略，一直保持稳定的高仓位运作，在波动较高的市场环境中也保持这种仓位。在近期市场下跌最剧烈的时间段他们的产品总体是净买入的。

       九坤投资表示，从年初至今，A股震荡调整背景下，九坤各类型产品都一直满仓稳定运作，管理规模也相对稳定。量化多头策略产品现在是主流的量化资管产品，是A股市场天然的多头力量。

       鸣石投资表示，旗下的产品还是由产品策略属性来决定仓位，指增和对冲类型的产品一直都是满仓运行，而一些有择时信号的产品像量化多头和择时对冲的策略产品，在仓位的选择上是跟据其策略让机器进行动态调整。从整体而言，因为鸣石投资产品今年以来处于净申购状态，多头端持股较去年年底有所增加。同时，公司也在不断加大对投研软硬件的投入，持续优化、迭代量化策略，使量化策略可以快速适应变化的市场风格。近期，公司已在策略中加入了策略拥挤因子，在因子端和风控端优化策略表现。

       “以明汯为例，明汯所有产品在这段时间均为净买入状态，其中对冲系列产品根据自身风险敞口系数有不同比例的加仓，3月中旬基本处于历史峰值；而量化多头系列产品，本身就是满仓策略。”据明汯介绍，和海外以对冲产品为主流所不同，国内主流量化产品是量化多头，策略特质之一就是满仓，这条主流产品线恰恰是市场做多的中坚力量。

       量化遭遇大幅回撤

       私募跟投自购与投资人共进退

       当然，或许也因为绝大多数量化多头都是高仓运作，今年以来，不少量化私募旗下产品回撤创新高。

       对此，九坤投资坦言，从去年四季度到春节前，超额经历了一波回撤，叠加前期市场下跌，表现并不理想。但最近超额表现和市场都在反弹中，市场短期虽然有不确定，但他们对后市表现仍然充满信心。

       因此，九坤在2月份已经自购旗下产品1亿元的基础上，从本月开始，也承诺未来3年每个月定投旗下基金1000万，累积3.6个亿，与九坤的投资者一起，践行长期、科学的投资理念。

       灵均投资也表示，近期量化行业整体出现了一定的超额回撤，行业面临阶段性挑战。回顾过往的发展历程，我们应该客观的承认，任何策略都无法做到永远战胜市场。量化投资的核心不是模型本身，而是对模型持续迭代的能力，因为市场永远处于变化当中。只有不断的加大研发投入、完善策略储备，才能在“策略发展-短期遭遇挑战-迭代成长”的正向反馈下更加从容的面对市场。在现在的信息时代，基于大数据的量化投资模式，投资能力还有很大的提升空间，目前他们也在朝这个方向努力。

       在今年春节后，灵均投资以公司及其股东资金增资1.5亿元人民币申购了各合作机构代销发行的灵均量化选股领航策略等产品线，并坚定长期持有，用实际行动表达了对中国资本市场长期健康稳定发展的信心、以及对自身投研持续迭代能力的经营决心。

       此外，据明汯透露，今年以来市场较为波动，明汯投资旗下产品整体上是处于净申购状态，对此明汯解释，其公司自有资金本身就是常态化跟投，叠加自认购后今年以来旗下产品整体处于净申购。“近一年明汯并没有在渠道大规模募资，2021年下半年以来和合作伙伴主推的基本以2年期封闭产品为主。今年以来市场波动，但明汯相对来说，并没有特别大的赎回压力和消化规模压力。”

       有量化被动降仓

       明汯：反对量化多头产品预警线和止损线

       针对有券商表示看到部分量化私募有降仓行为，明汯投资解释，不排除是被动降仓——客户赎回或触及预警线等。“但这不是量化投资自身问题，而是当市场波动投资者情绪受到影响，可能做资产管理的机构投资者都会遇到这种情况。”

       幻方量化认为，资管产品预警止损的设置根据产品类型不同情况各异，量化产品中他们的主张是尽可能降低预警止损线，同时保持一个较为灵活的产品开放设置。“我们自身一直以来对预警止损线设置较为谨慎，这和我们主要的指数增强产品的特性是密切关联的，因其与市场系统波动密切相关，为了保证策略在特定时间段不变形，我们量化多头类产品止损线一般设置在0.5甚至不设置。目前而言我们仍未见产品进入预警区间。”幻方表示。

       九坤投资指出，预警线和止损线的设定，一般会由投资人能承担风险的预期和管理人对基金投资下行风险的先验判断来决定，不过无论怎么设置都属于双方约定，不适合对此预设太多的限制。

       “比如量化指数增强产品以较小的跟踪误差长期跑赢对应指数为目标，一般会规定要求满仓运作，也有投资者会当做指数基金的替代选择满足资产配置需求，所以我们会认为不适合预警线和平仓线，这也得到了投资者的认可。”九坤称。

       明汯则直旗帜鲜明的明确反对量化多头产品预警线和止损线。“一般来说，量化多头产品尽量不设预警线和止损线，如果非设不可的话，我们一般建议0.65（止损线）/0.7（预警线），对此我们内部是有评估的，比如从量化多头策略本身看，历史最大回撤还未突破30%，除非十年难一遇的市场极端情况，一般不太会去触碰到0.65/0.7。自成立以来明汯量化多头产品历史上从来没有触碰过止损线。”

       明汯认为不能完全迎合客户，要做难而正确的事情。目前明汯量化多头产品中仅有40%不到是未设定止损线预警线产品，随着未来他们和渠道合作越来越深入，这类产品占比会越来越高，由此形成正循环。

       最后，灵均投资补充建议，在监管方面，一是建议可以对量化产品进行程序化报备，或由券商标识，并以此为基础由监管机构组织专家对量化交易行为进行研究，并对一些事实做出权威的认定或澄清。比如量化交易量的真实占比，量化交易平均意义上是提高还是降低市场波动等。这也有助于进一步明确对量化交易的监管方向。二是建议市场能够进一步丰富风险管理工具，如双创板块的股指期货。

来源：中国基金报

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