千亿私募遭历史最大回撤，量化投资还香吗？

       12月28日，顶尖量化私募幻方发布公告致歉投资者，产品业绩回撤达到历史最大值。

       数据显示，截至12月27日，幻方今年来整体收益为10.76%，中证500指数产品收益率在12%左右，中证1000指数产品收益率在16%左右。

       其中，对冲产品创出了10.66%的历史最大回撤，今年成立的部分新产品，目前仍处在亏损中。

       幻方表示，近期的业绩波动一部分来源于长周期上的持股波动，买卖时点没有选好。另一方面是量化规模扩展太快，策略同质化严重。

       此前，幻方在11月就已宣告“封盘”，不再接受申购，且免除所有产品的赎回费用，直接劝退投资者，规模缩减了近百亿。其实下半年以来，包括明汯、天演、启林在内的十几家量化私募都陆陆续续开始封盘，各家给出的说法都是要控制规模。

       规模似乎已经成了量化基金业绩的杀手，然而，美国头部量化私募规模早已远远超过200亿美金，优秀的策略是可以取胜的，把回撤归咎于规模已经是陈词滥调。

1. 策略单一

       国内量化这几年的发展一直平平无奇，今年前三季度量化私募赚钱效应显著，整体业绩大幅跑赢市场。尤其是9月初，A股日交易量连续维持在万亿以上，其中量化交易贡献了20%的交易量。但自9月中旬以来，量化产品遭遇了一轮大的回撤，今年新成立的产品有的净值已低于0.85。

       目前，头部量化的主要策略是指数增强和中性策略。

       指数增强也就是通过量化模型构建股票组合，然后使用可批量复制的量化T0策略，再搭配上打新。

       这个策略在前三季度市场比较活跃的时候效果很好，但随着成交量的回落，日内T0策略的盈利出现了困难。

       刚好又碰到新股频频破发，打新产品的收益增强效果被削弱了，原本捡钱的机会变成了亏损。

       中性策略是建立在指增产品的基础之上，构建股票与期指头寸的多空组合，配以一定的杠杆，来获取超额收益。

       由于中性策略多空平衡，市场风险远低于一般的主动管理型基金，这类产品一般会给专户提供，往年做得好的年化收益有10%左右。

       而影响中性策略的因素除了指增产品本身策略的稳定性，还有就是对冲工具的成本。

       就拿空头展期最多的中证500合约来说，今年下半年，股指期货贴水成本一直维持在年化6-7%，也就是说，基差变动直接带来了年化7%的损失。

       要知道，2014年那会股指期货还存在升水现象，意味着做空股指期货不仅不存在成本，而且市场会反过来给到一些利润，简直就是躺着赚钱。

       随着对冲成本的不断攀升，必然会压缩策略的超额收益。

2. 伪量化

       有人把2004-2014年这10年归为伪量化时代，其实直至现在，大部分声称做量化的机构都是伪量化。

       国内的量化机构大多是招揽一群高智商、高学历的人才，把所谓优秀的投资策略做成自动化交易，用程序来执行买卖操作。与其说是搞量化，倒不如说是“计算机化”。

       进阶一点确实是有做量化模型的，可大多数还是追涨杀跌。他们把追涨杀跌的策略称之为“动量”，或者趋势跟踪，意思就是涨了就做多，跌了就做空。

       历史数据表明，“追涨杀跌”确实是可以赚到钱的。从美国对冲基金AQR公布的动量策略表现来看，从1880年到2013年长达一百多年的时间，年化收益达到了11.2%。但前提是要严格遵循规则并持续执行策略，毕竟躺赢的故事基本不存在，择时并不比择股容易。

       但可怕的是，各大量化基金的操作策略基本都是趋同的，一旦某k线趋势达到这些策略共同的下单标准，就有可能会一下子触发大量的交易，进而更加加强k线趋势，继而又触发更多的交易，最终导致市场诡异的大幅波动。

       真正的量化是基于数学统计学原理，量化投资在海外已有50年的发展，最鲜明的特征就是对于模型的应用。

       量化模型被认为是个黑匣子，很多事情和现象都无法解释。所以，量化的各项指标需要严格控制，电脑最大的优势就是没有感情地执行命令，模型不会受到市场情绪波动的影响。

3. 红利逐渐褪去

       金融交易本质上是概率的预测，而量化模型基于的是正态分布。正态分布下，收益与风险是成正比的，每一个策略都有对应的收益率和标准差。

       在量化相对成熟的美国市场，投资者能买到的量化基金，年化超额收益普遍是个位数。

       目前看到市场上量化私募所谓的高收益，并不是模型做得有多好，而是风险敞口暴露得更多，背后承担的风险更大了。

       国内量化市场发展至今，良莠不齐的管理人纷纷来分享量化市场的发展红利，今后，仅仅依靠单一策略会越来越难获得超额收益。

       如果严格按照每个策略的收益损失比做回撤标准，还出现大幅回撤的情况，可以好好思考一下是否策略研发能力真的跟不上，不要一股脑把责任推到市场波动不理性上。正如那句话：“保持对市场的敬畏，对策略研发创新持续投入，自然水到渠成。”

来源：格隆汇

量化金融是什么意思

      量化金融就是通过发现一些过去数据中的模式来找到一些可以盈利的交易策略。

      1.量化金融分析师简称：CQF，是由Paul Wilmott博士领导的国际知名数量金融工程专家团队设计和推出，是量化金融领域最高级的专业资格。入门选修课：三种可选的入门课程有助于学员快速掌握基础知识。分别是数学，主要包括量化投资中要用到的基础数理统计知识；金融，主要包括量化投资所必需的基础的金融资产知识；Python，目的在于让学员掌握一门常见的量化投资编程语言。

       2.量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，全球排名前四以及前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。

       3.拓展资料：从经济运作的角度来看，量化金融也在做出自身的贡献。通过数据分析，策略会帮我们找出从统计意义上价格被低估/高估的资产，或者特定资产价格被低估/高估的时间，从而买入被低估者，卖出被高估者。这样一来，被低估资产的需求上升，被高估资产的供给上升，使它们的价格趋向于合理。而一个稳定合理的价格，又是多数投资者所偏好的。

来源：小阿杰财经说

私募证券投资基金出圈了

       据中国证券投资基金业协会最新公布的统计数据显示，截至11月末，市场中私募证券投资基金产品数量达7.49万只，存续规模升至6.1万亿元，较去年末大幅增加61.8%，创下历史新高。

       从增量数据来看，同花顺iFinD数据显示，今年以来，截至12月27日，新成立私募证券投资基金产品3.57万只，合计发行1423.52亿元，两项数值较2020年和2019年同期分别增长55%、13%和157%、89%。

       对于私募证券投资基金行业的整体规模出现大幅增长，星石投资副总经理、首席研究官方磊告诉《金融时报》记者，居民财富持续向证券市场转移是重要原因。“在‘房住不炒’总基调下，国内居民资产逐渐向资本市场转移，资管新规过渡期将于2021年年底结束，银行普通理财产品吸引力有所下降，而证券类基金的赚钱效应相对更强，投资基金已经深得人心。同时，由于证券私募基金管理人与投资者的利益更为一致，更加专注于为投资者获取超额收益，也有助于管理规模的扩张。”方磊表示。

       值得注意的是，在行业实现迅速发展的背景下，百亿元级私募阵营不断扩容，头部效应已然显现。据私募排排网数据显示，截至12月10日，国内证券类百亿元规模私募基金数量增至101家。在这101家私募证券投资基金中，有业绩展示的私募管理人为85家，截至11月末，年内平均收益率为13.86%，高于私募证券投资基金行业整体11.62%的平均收益率，是同期公募基金平均收益率的两倍多。

       金樟投资研究员关晓敏对《金融时报》记者表示，私募证券投资基金的投资范围涉及市场上可投的几乎所有资产，策略种类丰富，满足多样化需求，投资方式也更加灵活。而公募基金的结构和规模会对其运作产生一定限制，例如只能投大盘股、中盘股或者特定行业。除了传统资产以外，私募证券投资基金还可投资于期货、期权等各种衍生品，可使用的手段也较多，如场外期权、融券等来达到增厚收益或降低成本的目的。

       私募排排网数据显示，在上述百亿元级私募产品中，有八成在1月至11月期间取得正收益，22家收益率超过20%，两家收益超过50%，最高收益率超过80%。此外，据星石投资统计，截至12月10日，50亿元以上、10-50亿元、10亿元以下的股票策略类私募基金近一年的收益率中位数分别为21.76%、17.6%和10.96%。

       在方磊看来，随着证券类私募基金行业的不断发展，基金业绩分化较为明显，投资者在挑选私募基金时普遍会对成立时间、管理规模和管理规范性进行综合考虑。因此，长期业绩优秀、风险控制能力较强的私募基金管理人会获得青睐。

来源：金融时报

什么是量化策略

　　量化策略是指整个交易过程完全实现为计算机程序，从数据接收、处理到交易执行都是由计算机程序自动完成。

　　为了开发这样的量化策略，预先需要收集一定量的数据，并在其基础上建立一套基于数字的处理决策模型，通常把这一过程叫做量化策略的研究；策略研究好后，就要实现它，让它活起来。

从人工智能的角度来看：

量化策略就是一个能坚定地执行你的交易思路的智能机器人，它会替代你去时刻监视行情变化，完成烦琐的交易动作。

其他细节方面：面对市场固有的不确定性，一些交易技巧其实也很重要

仓位管理：根据资金情况和行情决定每次的下单量，下单过程如何逐渐降低总体成本，增加赢的概率，比如买的时候降低仓位的VWAP， 根据行情走势的运动冲量决定仓位的调整。

风险管理：从策略层面讲，也就是止赢止损。

　　止损，策略是预先写好的程序，很难像人一样能够快速随机应变（虽然没有纪律的交易者经常没有太好的成绩），每笔交易必须有预先设置好的止损逻辑，也就是决定什么情况下该认输退出。

　　止赢，止赢其实也是一样的，逻辑也得预先设置好，确定什么时候该停止进攻以保住现有的胜利果实。

　　换个角度看，止赢就是另一种形式相对愉悦的止损，比如趋势跟随交易，一旦发现趋势不再继续了，也就是发现前一次的判断错误，就该纠正了，当然这时是有赢利的，所以说形式上相对愉悦。

　　在统计套利、或对冲类的策略 上，止赢就是走到模型预定的边界，需要结束这一次交易行动了，不要试图再去模型研究范围边界以外的未知领域探险。

阿牛智投周凡：诋毁正规荐股机构 代维虚假宣传成风

       近年来，资本市场蓬勃发展，投资者数量也屡创新高。与此同时，一些不法代理维权组织也想分得一杯羹。

       阿牛智投周凡表示，非法代理维权组织往往通过发布虚假宣传广告来做推广，怂恿证券咨询公司的合作用户进行非正常退费；虚假宣传广告文发布的数量大、频次高，成为金融行业的毒瘤。

       据了解，代理维权组织人员的虚假广告内容，通常通过小网站、贴吧、微博等散布。标题多带有正规持牌金融机构的品牌名，以及负面惊悚的词汇，如“骗子”、“骗局”、“亏损”、“黑幕”、“震惊”、“套路”、“受害者”等字眼。代维组织往往以法援的名义曝光正规平台，文中列出该平台的投资产品、带单老师，以及受害者自述，并留下法援联系方式。细心的用户会发现，其所谓的受害者自述，多为编造，同一段内容抹黑不同的公司。

       周凡表示，在向各平台投诉虚假宣传侵权内容时，多数正规平台都及时响应，也有少部分平台不予理睬或拖延时间。这些不配合处理侵权信息的平台，很可能是代维人员自己开设的平台，也有可能与代维组织有利益关系。

什么是量化择时

　　量化择时是指利用数量化的方法，通过对各种宏观微观指标的量化分析，试图找到影响大盘走势的关键信息。

　　正如巴菲特在谈论市场时说：“我们所经历的上个世纪反复证明，股票市场的非理性是周期性爆发的。这强烈暗示投资者应尽力去学会应对下一个股票市场的非理性爆发。而这需要的是一剂解毒剂，我认为这剂解毒剂就是量化分析。如果你定量分析，你并不一定会出色，但是你也不会坠入疯狂。”，所谓量化择时即为：根据量化指标，来选择买卖的时机。量化择时分市场整体择时、板块行业轮动择时及个股的择时。

　　量化择时的意义重大，如果能选择牛市、规避熊市，将能够获得非常高超额收益。尤其是在系统性风险较高、波动性比较大的、相关性较强的新兴A股市场，尤为有效。根据A股市场数据计算，从1991年1月到2010年7月的234个月月平均收益为2.18%，去掉最差的十个月（占总时间的4.27%），则收益提高到4.23%；如果去掉最好的10个月，则收益降到0.01%。如果投资者从2006年初的市场底部进入，则收益巨大；如果从2008年初进入，则亏损很多。可见选择时机进入是投资决策的首要目标，低风险区域进入能增大安全边际。

　　量化择时的优点很明显，按照择时指标买卖指数基金或者一篮子成分股等，可以省去选股的复杂工作，相对于买入并持有策略，能获得较高的超额收益，并降低风险。但是择时难度也较大，我们试图通过量化的方法来择时，主要分为宏观先行指标、市场情绪指标、整体估值指标以及其他技术分析指标。主要是目标是观察和定位市场的长期状态区间（牛市或熊市），在大概率下预测中期趋势（是上涨还是下跌），及时捕捉短期拐点。一般情况下，适合大类资产配置。

       量化择时的策略主要有下面几种。

　　1、趋势量化择时

　　趋势择时的基本思想来自于技术分析，技术分析认为趋势存在延续性，因此只要找到趋势方向，跟随操作即可。趋势择时的主要指标有MA、MACD、DMA等，本章讨论了普通均线和自适应均线的择时策略。

　　2、市场情绪量化择时

　　市场情绪择时就是利用投资者的热情程度来判断大势方向，当情绪热烈，积极入市时，大盘可能会继续涨；当投资者情绪低迷、不断撤出市场的时候，大盘可能继续下跌。

　　3、有效资金量化择时

　　有效资金模型和选股模型中的资金流模型类似，其是通过判断推动大盘上涨或者下跌的有效资金来判断走势，因为在顶部和底部时资金效果具有额外的推动力。

　　4、牛熊线量化择时

　　牛熊线择时的思想就是将大盘的走势划分为两根线，一根为牛线，一根为熊线。在牛熊线之间时大盘不具备方向性，如果突破牛线，则可以认为是一波大的上涨趋势的到来；如果突破熊线，则可以认为是一波大的下跌趋势到来。

　　5、Hurst指数量化择时

　　Hurst指数是分形理论在趋势判断中的应用，分形市场理论认为，资本市场是由大量具有不同投资期限的投资者组成的，且信息对不同投资者的交易周期有着不同的影响。利用Hurst指数可以将市场的转折点判断出来，从而实现择时。

　　6、SVM量化择时

　　SVM是一种分类技术，具有效率高、推广性能好的优点，SVM择时就是利用SVM技术进行大盘趋势的模式识别，将大盘区分为几个明显的模式，从而找出其中的特征，然后利用历史数据学习的模型来预测未来的趋势。

　　7、SWARCH量化择时

　　SWARCH模型是海通证券开发的一种利用宏观经济指标来判断大盘的策略，该模型主要刻画了货币供应量M2和大盘走势之间的关系，揭示我国证券市场指数变化与货币供应量之间的相关关系。

　　8、异常指标量化择时

　　异常指标择时主要处理一些特殊情况下的择时，例如，在大盘出现顶点或者低点的时候，有些指标容易出现异常数据，主要有：市场噪声、行业集中度和兴登堡凶兆3个策略。

量化投资的本质属于价格发现

       量化投资的本质还是属于价格发现，在不同周期上找到投资标的的均衡价格，其中在长周期与基本面调研驱动的主观投资是殊途同归的。不管海外市场还是国内A股市场，量化投资都是市场的重要组成部分，起到了不可替代的作用，而且在获得盈利的同时降低股价短期和长期波动，让市场更有效率。

　　量化投资2013年以后在国内股票市场上占比逐渐提高，特别近几年管理规模增长速度较快，引起市场不少关注。由于量化投资领域在国内兴起较晚，而且较为复杂，大部分投资者对量化投资缺乏足够的理解，有部分市场参与者对量化投资的盈利模式有误解。量化投资的本质还是属于价格发现，在不同周期上找到投资标的的均衡价格——（1）在股票长周期上，主要通过对公司基本面数据的挖掘来找到股票的合理价格，这部分的目的和基本面调研驱动的主观投资相同；（2）股票中周期上，主要通过对市场交易数据以及新闻等另类数据的分析来找到股票中周期上（一般在1-10天）的合理价格；（3）在股票高频方面，主要通过对股票微观结构的分析来找到股票短期的合理价格和提供短期流动性，这部分的交易在美股市场占比在50%以上，由于美股市场以机构投资者为主，个人投资者交易占比长期低于10%，导致市场上没有天然的流动性提供者，短期流动性主要靠股票高频交易公司来提供，所以交易所也以付费的形式补偿流动性提供者。

　　A股市场结构不同，即使在过去几年加速机构化的前提下，A股市场上个人投资者交易占比仍在50%以上，个人投资者给A股市场提供了大量的流动性，所以在现阶段还不需要量化投资机构给市场提供短期的流动性。但随着机构化的加深，个人投资者交易占比会逐年降低，如果个人投资者占比小于30%，市场上将会有不少中小公司的股票缺乏流动性。以港股市场为例，港股市场以机构投资者为主，和美股市场不同，港股市场也没有对流动性提供者给予充分的激励，导致港股市场上大量中小股票缺乏流动性，从而这些公司也丧失了融资能力。

　　在海外主要股票市场上，量化投资的盈利来源主要有：

　　（1）来自于高频做市提供流动性，这部分盈利主要由高频交易公司所获得。高频做市盈利的原因一部分来自于对高频信息的快速准确处理，另外也是提供流动性服务获得的补偿。在国内A股市场由于较高的印花税和撤单的限制，这部分收益并不存在，但在国内期货市场上则是主要盈利来源之一。

　　（2）来自于基于价格和交易量信息的中周期交易模式，一般称之为统计套利模型。这部分盈利主要由量化对冲基金获得。统计套利盈利的原因一部分来自对日级别信息的准确处理，另外一部分也是对提供中期流动性服务的补偿。举个例子，当公募基金或者其他投资者由于各种原因需要迅速调仓，会在一个股票上卖出较多，从而造成股价大跌。量化投资机构通过对市场数据的分析，如果认为主要是因为流动性冲击导致短期股价低于股票合理价格，会在一定的价格开始买入，从而使投资者能以更低的交易成本完成交易，而且也防止了股票价格的大幅波动。海外著名的量化对冲基金比如文艺复兴、D.E.Shaw、Two Sigma ，Citadel LLC主要采用统计套利策略。这种交易也是当前A股市场量化私募采用的主要交易模式。

　　（3）来自于对基本面数据的详细分析：在股票市场上，主要通过对宏观，行业，公司基本面数据的分析来给公司进行价格发现，找到股票的长期合理价格。这种一般称之为基本面量化投资策略。这部分量化投资策略和基于基本面调研的主观投资提供的功能和获取的盈利完全一致，只是侧重不同。基本面量化策略偏重于广度，依赖于历史总结；基本面主观策略偏重于深度，更注重演绎和大量难于结构化的信息收集和处理。由于两者各有擅长，一般来说在大公司定价上基本面主观投资有优势，在中小公司定价上基本面量化投资有优势。在海外市场量化公募基金主要采用基本面量化策略。比如著名的Blackrock、AQR、DFA都主要采用基本面量化策略。国内的公募量化基金也主要采用基本面量化策略。

　　如以上所述，不管海外市场还是国内A股市场，量化投资都是市场的重要组成部分，起到了不可替代的作用，而且在获得盈利的同时降低股价短期和长期波动，让市场更有效率。

来源：新浪财经

什么是风险量化

　　风险量化是指通过风险及风险的相互作用的估算来评价项目可能结果的范围。

　　风险量化的基本内容是确定哪些实践需要制定应对措施。风险量化涉及到对风险和风险之间相互作用的评估，用这个评估分析项目可能的输出。这首先需要决定哪些风险值得反应。

　　有许多因素使得风险量化变锝十分复杂，这些因素包括：

　　1、机会和威胁可能会以不可预计的方式混杂在一起（例如，进度计划的延误可能促使考虑减少整个项目历时的新策略）。

　　2、单一的风险事件可能引发多个后果，由于项目的某一关键部分的延期交付将会导致成本超支，进度计划延误，罚款支出和低质量产品。

　　3、对于某一项目干系人的机遇（降低成本）的事件可能对另一项目干系人是威胁（利润减少）。

　　4、由于使用数学方法，就可能使人们产生精确度和可靠性的错觉。

       风险量化的方法可以有下面四种。

　　1、期望资金额，期望资金额是风险的一个重要指标。

　　2、统计数加总。统计数字加总是将每个具体工作课题的估计成本加总以计算出整个项目的成本的变化范围

　　3、模拟法。模拟法运用假定值或系统模型来分析系统行为或系统表现。较普通的模拟法模式是运用项目模型作为项目框架来制作项目日程表。

　　4、决策树。决策树是一种便于决策者理解的，来说明不同决策之间和相关偶发事件之间的相互作用的图表。

量化对冲的学与问

       “量化对冲”是“量化”和“对冲”两个概念的结合。像闻名天下的索罗斯“量子基金”就属于相当纯粹的量化对冲基金，1992年干翻英镑、1997年狙击泰铢，各国闻之丧胆。

       所谓“量化”，是指通过借助统计学、数学，运用计算机从海量历史数据中寻找曾经发生的“大概率”事件，形成积极稳健的交易策略，并严格地按照这些策略所构建的量化模型来进行投资，力求取得稳定的、可持续的、高于市场平均的超额回报，其本质是消除因投资者主观判断或即时事件带来的情绪化操作。量化投资的最大的特点是强调纪律性。所有采用量化投资策略的产品（包括普通公募基金、私募基金、对冲基金等等）都可以纳入量化基金的范畴。

       所谓“对冲”，是指通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化。对冲基金一般被定义为利用期货、期权等金融衍生品以及相关联的不同股票，也可以是多种相关联货币进行多空操作，从而预防或降低风险，达成追求绝对收益的目标。量化对冲可以采用市场中性策略、多空对冲策略、宏观对冲策略(这些操作的专业手法就是资金管理人要知道的事情了，就不在这里一一介绍)。说白了，所谓对冲，只要满足“杠杆交易”和“做空机制”这两大特点的基金产品，都可以称之为对冲基金。

       举个栗子，基民A为了管理身材，会根据各种食物的热量数据来安排饮食，比如1/4 碗饭=80千卡；1个煮鸡蛋=80千卡；1个小面包=180千卡……这就类似于“量化”管理。有一天，基民A不小心吃多了一点，怎么办呢？于是选择跑步1小时消耗掉摄入的多余热量，这就类似于“对冲”。

来源：腾讯网