两大决策神器，正在改变金融行业

       美国投机大师利弗莫尔有句名言：“投机如同山岳一样古老，华尔街没有新鲜事。”

       这句充满哲理的话语，其实也道出了金融行业一个事实，那就是长期以来往复循环、缺乏实质的改变。

       那么利弗莫尔的话，能否成为亘古不变的真理呢？

       当然不行，因为21世纪的金融行业，正在面临一场百年未有之巨变。

       从玄学选股到量化投资

       前几天，国内某券商分析师发布了一篇《天干地支在择时中的应用初探》的研报，套用算命的阴阳五行、四柱十神等理论来预测股市的涨跌。

       这份奇葩的研报一出，立即引来了舆论的口诛笔伐。许多投资者都不敢相信，券商分析师这种高知群体，竟然也相信封建迷信的玩意儿！

       其实金融圈中用玄学来指导投资的事情并不罕见，国内早就有一个用玄学理论来炒股的流派，并且曾经在港台地区颇为流行。

       即便是在欧美国家，用玄学来指导投资的例子也有不少，甚至许多出现在投资教科书里的经典理论，也包含着玄学的色彩。

       比如江恩理论中推崇的神秘数字7，是因为上帝创造世界用了7天。而艾略特波浪理论中推崇的黄金分割率，则是来源于一个数学概念。

       这么多聪明人会用玄学来指导投资的原因，主要是因为投资中存在的变量过多，除了基本面变化等客观因素外，还有交易心理等主观因素，让人难以进行科学的评估，所以只能套用经验主义或者玄学来加以解释。

       其实说白了，人类之所以会迷信玄学，就是因为搞不清原理、无法用科学来解释，所以只好选择相信玄学。就像古人搞不明白为什么天上会打雷和闪电，所以编造出了雷公和电母的神话。

       不过随着科技进步，人类能够借助科技手段实现更好的选股和交易，所以玄学流派在金融圈里的影响力也迅速式微。

       长期以来，投资界存在两大流派，分别是基本面分析和技术分析。这两大流派发展至今虽然已经很完善了，但是都存在一个极大的弊端，那就是会受交易者的主观情绪影响。

       然而随着计算机技术的发展，近年来金融行业兴起一种量化交易的投资方式，受到了国内外许多投资机构的追捧。

       量化交易的原理是以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策 。

       其运作模式是先设计好多种交易策略模型，用历史数据去进行测试，筛选出几组表现好的模型。然后再用少量资金进行实盘测试，找出表现最优的交易策略模型，最终按照该交易策略所发出的信号进行买卖。

       自从出道以来，量化交易表现出长期稳定、可靠的特点，其多年投资收益表现常常能够跑赢大多数基金经理。

       上个月好买基金研究中心对多家主观私募基金和量化私募基金的历史收益率进行统计，从图中可以看出，在统计期内量化组合的总和收益率达到120%，高于主观组合的110%，同时量化组合的收益波动也比主观组合更小。

       总结下来，量化交易表现优异的主要原因有两个，第一个是计算机的运算能力比人脑更强，应付行情变化的速度也更快。第二个是计算机没有情绪、绝对理性，能够有效规避人性的弱点。

       量化投资是从2010年才进入中国的，但是在过去十年间量化投资取得了飞速的发展，已经成为了中国资本市场上一支举足轻重的力量。

       根据中国证券投资基金业协会和中信证券估算显示，截至2021年一季度末，国内量化私募管理的资金规模已经达到8600亿元，约占整个私募证券基金行业规模的20%。

       从盲猜决策到A/B测试

       过去十年，对金融行业影响最大的新技术是量化交易，它极大改变了传统的投资决策方式。而展望未来十年，对金融行业影响较大的一项新技术则应该是A/B测试，因为它将对传统的经营决策方式产生重大影响。

       过去企业做决策，很大程度上是根据有限的数据和经验来做出判断，就像大家炒股时借助一些数据和技术指标来预测一样。然而受主观情绪和一些未知变量的影响，决策的准确率和稳定性往往不是很高。

       而A/B测试就像量化交易，是基于大量实践测试之后给出的结论，它既排除了主观情绪的干扰，又有更多客观数据支撑，所以给出的结论往往更加科学、更加接近完美状态，对于辅助决策会更具参考价值。

       A/B测试又叫小流量实验，它源于医药行业的双盲实验，后来在互联网行业被广泛应用，成为辅助决策和推动业务增长的神器。

       15世纪大航海时代开启后，各国之间的长途海运多了起来。在长途海运中，水手们经常要在海上漂泊几个月不靠岸，然后许多水手会死于奇怪的坏血病。

       几百年来，人们试图寻找坏血病的病因和治疗方法，但是却一直没有成功。因为有的人吃了水果后病好了，有的人喝了稀硫酸后病好了，也有的人喝了海水之后病好了……

       总而言之，就是当时流传的治疗坏血病方法有很多种，并且经常叠加在一起使用，但是却有时候灵验有时候又不灵验，所以没有人知道到底哪个才是有效手段。

       1747 年，英国军医詹姆斯·林德想出一个控制变量后再进行对比的方法。具体来说就是把 12 位生病的水手分成 6 组，每组两人，分别用不同的方法来治疗。

第一组：一升苹果酒；

第二组：25滴硫酸，加入饮用水里；

第三组：6勺醋；

第四组：240毫升海水；

第五组：两个橘子，一个柠檬；

第六组：一种辣酱加大麦茶。

       经过6天的测试后，第五组吃橘子和柠檬的水手病愈了，而第一组喝苹果酒的水手病情也有所好转。

       之后人们借助林德开创的实验方法，经过不断实验后，终于发现吃水果和蔬菜是治疗坏血病的有效方案。

       于是后来远航的海船上都会带上许多水果和蔬菜，就这样，折磨了水手们数百年的坏血病难题被攻克了，全球国际贸易也得到了巨大的发展。

       其实林德开创的实验，与其说是一种实验方法，倒不如说是一种实验的方法论。它不仅对新药研发有用，而且对人们的日常决策也同样有用。

       从上世纪90年代后期开始，硅谷的科技公司也开始借鉴林德的实验思路设计了A/B测试，用来验证假想、辅助寻找最优方案和辅助决策。

       由于实践中A/B测试取得了很好的成效，于是很快在互联网行业内风靡开来。目前谷歌、亚马逊、Facebook、字节跳动等互联网巨头，每年都要开展数以万计的A/B测试，用来辅助各类大小决策。

       数以万计听起来是不是觉得有些不可思议？

       其实了解了A/B测试的用途之后就不觉得奇怪了。互联网行业中，大到产品名称的命名，小到一个按键的大小、颜色、形状都可以用A/B测试来寻求最佳方案，所以数以万计并不算多。

       举个例子，大家都说字节跳动公司很会给产品起名字。其实根据字节跳动副总裁、算法和数据技术负责人杨震原的说法，抖音、西瓜视频等产品的命名，都是通过A/B测试筛选出来的。

       字节跳动虽然是国内互联网行业的后起之秀，但是对于A/B测试的运用却走在了行业前列。据了解，自从成立以来，字节跳动公司内部累计进行过70多万次A/B测试，平均每日新增1500多个实验，日均有1万多个A/B测试在运行。

       在字节跳动内部，很多决策都是经过A/B测试验证过的。而正是靠着这一神器，字节跳动旗下的产品呈现出惊人的爆款率，像今日头条、抖音、西瓜视频、激萌相机、懂车帝等多款APP都成为了国民级应用。

       如今，这一产品已经通过字节跳动旗下面向企业的技术服务平台——火山引擎对外开放。

       随着A/B测试在互联网行业取得巨大的成功，近年来A/B测试也被引入到金融行业中，并且取得了良好的成效。

       前几年，某互联网金融公司发现用户常常会在支付界面放弃支付，通过调研发现原因在于支付方式太单一和复杂，只能使用银行卡支付，支付之前还得先绑定银行卡。

       于是该公司为了验证调研成果是否正确，于是决定做一次A/B测试来验证。

       该公司在原版本之外，另外上线了一个支持微信支付的测试版APP，结果发现支持微信支付的版本，用户在支付界面放弃支付的比例大大下降了，于是猜想得到了有效验证。

       除了验证猜测和辅助决策外，A/B测试在金融行业中的应用还很广泛。

       2019年，泰康集团准备推出一款泰生活APP，作为泰康集团在互联网战略下的超级APP。但是由于这款APP功能强大，所以也给产品经理带来了一个难题：如何在多种方案下寻找最优方案。

       于是从2020年9月起，泰康集团跟火山引擎展开合作，借助火山引擎的A/B测试平台，对泰生活APP的页面UI改版、各类活动的运营、APP推送运营、APP功能流程更新等进行小流量A/B测试。

       比如泰生活的运营部门想测试APP最佳的推送时机和推送内容的数量，于是就设计了3组实验方案：

对照组：有push 无红点

实验组1：每天推送2次，发布时间为7:00和16:00；

实验组2：每天推送2次，发布时间为12:00和16:00；

实验组3：每天推送4次，发布时间为7:00、12:00、16:00、18:00；

       在经过两周的测试之后，实验组2的表现最好，新用户7日留存较对照组提升了11%，于是泰生活运营部门就采用了这种推送方式，大大提升了整体APP的推送激活率。

       据了解，在开展了A/B测试之后，目前泰生活APP的头部icon误触率降低30%、直播板块用户转化率提升4倍、APP整体转化提升1.5%。

结语

       近几年来，金融行业开展业务的主要渠道已经从线下转向线上，所以新技术应用对金融企业的重要性也愈发凸显。

       目前国内各大金融巨头都纷纷在加码科技上的投入，许多金融公司宣称要从金融机构向金融科技公司转型，所以可以预见，未来金融行业在科技方面的竞争会越来越激烈。

       在这种大背景下，任何一家企业都不能忽视新技术的应用，否则就会在时代浪潮中掉队，甚至被竞争对手所淘汰。

       《孙子兵法》说：“夫未战而庙算胜者，得算多也；未战而庙算不胜者，得算少也。”

       如今看来，量化交易和A/B测试，就是提高金融企业投资和经营胜率的“庙算神器”啊！

来源：金融智库

国内量化的未来

       前段时间业内刷屏某百亿量化私募的大瓜，一波几折。其实对这家管理人一直很关注，毕竟YY老师在JFE上发表的关于中国三因子文章是在美国三大金融期刊上第一篇关于中国股票市场的论文，的确牛。我一直以来对纯学术大咖学院派转行量化投资实践上的结果很关注。在美国，西蒙斯创立的文艺复兴，大卫肖创立的D.E.Shaw，Cliff Asness及众多学术大咖带领下的AQR，诺贝尔经济学家Myron Scholes和Robert C. Merton带领的长期资本投资（虽然已经倒闭）等等，都是学院派甚至是世界级的数学家计算机科学家金融学家引领的。

       但目前国内的头部量化私募多数是高智商高学历的技术大咖或者国外知名对冲基金归国更偏行业实务的背景居多，实践性要强许多。也可能是国内量化投资总体说来还很年轻的原因吧。当专业的竞争再进入更深的深水区，情况可能会发生变化，比如人工智能超级大咖加入国内量化私募可能在不久的将来就会看到。

       网上有很多文章提到量化1.0时代，2.0时代等等，大致是根据国内量化投资发展历史阶段归纳分段的。近期又遇到量化投资风口浪尖的关注特别高，业绩也出现波动。更有甚者已经开始完全否定量化妖魔化量化，不禁会让人对未来国内量化投资的发展充满想象。其实，看看美国市场，量化投资占比很高，可以大致肯定量化投资作为和主观投资一样成为一种不可或缺的投资方法论的地位。

       猜想，在接下来的几年中，有几种趋势，会伴随着量化投资的发展而出现：

       1，A股市场散户交易占比逐年降低，量化选股超额收益螺旋式逐渐下降

       目前，国内有一批管理人量化阿尔法选股的超额收益比较容易能做到年化20%以上，其中特别优秀的能做到年化30%甚至更高，这个其实是非常恐怖的。

       在美国，顶级机构的这个超额收益也就是5%，6%的水平。

       本质上国内这个超额收益这么高的原因还是因为投资者结构的原因，散户占比高带来的市场有效性差，错误定价的机率更多。

       去散户化说了好多年，市场有没有改变呢？还真有！看到ZJ公司一个统计数据，目前A股市场各类机构投资者持股（自由流通市值）已经超过50%，并且最近几年是明显地逐年提高。当然持仓市值过半并不意味着交易量过半，毕竟机构持股的绝大部分份额是以公募基金、保险等为主的价投类主动管理策略。虽然近年来量化策略规模增长明显，但恐怕影响也有限，而散户的平均周转水平要高不少。但即使是这样，我们仍然可以预见，也许也用不了几年，机构交易量份额就会大幅超过散户交易份额。

       因为个人散户的赚钱效应越来越被证明显著弱于机构投资者，购买基金产品已经逐渐成为一种新流行。因此，或许我们还有一些时间，享受量化选股的高超额逐步下降过程中的红利，但趋势已然非常明确。

       如果年化超额收益下降到10%左右的水平，指数增强仍然可以被认为是一个颇具价值的投资策略，但中性策略因为对冲成本高、资金使用效率低，前后端费用以及超额和基差共同带来净值波动，实在是不能给客户提供一个满意的答案。

       当然，也可能未来对冲工具丰富，对冲成本大幅下降，关于衍生品这一点在后文中聊。

       2，量化混合多策略和以及FOF/MOM组合投资成为更加流行的趋势

       在低波动低回撤稳健收益这个赛道，量化对冲中性策略，套利策略，大比例债券加小比例权益的固收+策略，现金网下打新策略等等应该说是目前比较主流一些策略和投资方式，但也各自存在着对不同阶段市场环境的适应性。比如注册制网下打新策略去年全年的收益能在10%以上，但今年大概率连一半都达不到，未来还可能面临着上市破发的时代来临；固收+策略遇到股市熊市的阶段很容易变成固收“减”，上段提到的未来中性策略收益可能很低等等…

       资产配置可能是解决难题的唯一答案（不得不承认的确是资产配置的信徒，几乎每一篇文章都能找到痕迹），FOF组合投资把低相关不同收益来源的策略组合在一起，获得一个加权平均收益，但波动和回撤大大降低，夏普比例显著提升。并且根据对子基金持续动态跟踪和调整，力求画出一条小幅波动缓慢向上的斜线。

       另一种方式是单个量化管理人在同一个产品内使用多个量化策略，以达到低相关收益来源高资金使用效率的目的。例如，将量化对冲策略、量化指数增强、量化CTA、期权波动率套利、网下打新、量化可转债等策略中的某几项甚至全部组合在一起。

       其实，现在就已经有很多量化CTA产品都开始会叠加量化对冲或者指增，毕竟除去期货保证金以外的现金部分买成货币基金实在是浪费，而CTA策略的管理人如果不向股票策略扩展，容量始终是个大问题。

       但真正自上而下就为了量化多策略这个逻辑，去按照风险收益等级设立产品条线的成规模的量化管理人，BL近一两年应该算是个代表了吧。

       随着资管新规净值化转型后时代的继续演进，以及房地产投资价值的大幅下降、非标融资类资产逐渐退出历史舞台，投资者大量稳健收益投资需求的资金也必须逐渐去容忍一定的波动，并且投资者的预期收益需要回归理性，最需要做的是在控制好风险的情况下对抗通胀，并且获取一定水平的复利累积。而量化投资因为具备可对冲、投资品种多、投资标的分散、获取低风险套利收益等特性，使得量化策略可以发挥积极贡献，为混合多策略或者组合投资解决稳健收益难题成为可能。

       3，基本面量化的占比不断变大

       以量价类因子为主要贡献的股票量化策略总是不可避免地触及容量和拥挤的问题。量化管理人都会回答很多投资者关注的策略容量问题，大致是根据自己的冲击成本和滑点来测算。但这里面有两个很关键的问题，一个是市场总交易量的变化，另一个是整个同类策略在全市场中总规模的变化。

       第二点虽然很少有管理人提及，但事实上别人家的规模大幅增长同样会挤占自己的容量，大家的量价因子有不少的重合度。现在整个量化策略规模已经比较大了，在某些小市值的股票交易中，更容易出现交易的拥挤。又因为交易频率相对高一些，在规模—收益—波动的不可能三角中，规模越做越大的管理人都会寻求如何在降频的环境下继续保持收益水准，基本面因子始终是解决难题的重要出路。

       基本面量化除了有容量大的好处以外，还有一个好处是可解释性强，逻辑清楚。当然，要做好这一份工也对数据的要求很高，特别在中国市场不太好把握财务数据真实性情况下。所以对管理人来说数据的搜集和清洗是不低的门槛，也需要时间积累，还要具备相当程度的对金融和财务的深入理解。

       个人认为，在国内，XY投资可能是这个赛道最有潜力的机构了，其主要合伙人来自于AQR和BGI这种全球最大的基本面量化机构，另外还有学术理论水平极高的合伙人等。虽然他们目前管理规模并不大，和一线量化机构相比收益水平也偏弱，但老李非常认可他们对于基本面量化的坚守以及看好未来他们不断壮大的潜力。另外，还有KN这样的管理人，也是一直在基本面量化的赛道上勤勤恳恳积累。

       4 ，机器学习的应用更加深入

       近年来机器学习在量化投资中的应用越来越流行，好像管理人不提自己运用了机器学习方法都拿不出手一样。

很多量化管理人都或多或少使用到一些机器学习的理论。“神经网络”、“深度学习”、“人工智能”这些词汇也频繁出现在管理人路演材料中作为宣传的亮点之一。

       的确，技术进步带来的成果在金融投资上的应用越来越深入。随着大数据的维度越来越丰富，计算机运算能力越来越强，机器学习在量化投资中的应用一定会越来越深入。当然，处理好纯非线性数据挖掘可能出现的没有好的解释逻辑、过拟合等问题是需要非常小心的。但总的来说，机器学习的技术有望在未来国内量化投资中扮演越来越重要的作用。

       5，行业内头部效应更加明显

       近些年头部集中好像成为各行各业的普遍趋势，金融行业也不例外。

       量化投资特别需要的是策略的不停迭代、运算能力的不断提高、交易速度的不断提升。

       这些都意味着管理人在高端人才竞争，硬件投入等方面持续地投入。私募行业内部管理规模更大的管理人因为更多的收入来源，会形成很大的竞争优势，这样会形成一个正向反馈。

       其中在高频策略的细分赛道，本来行业规模就有限，更有可能形成稳定的头部格局，某些时候快人一步，或者人无我有的交易信号，也许就是1和0的差别。

       美国市场同样如此，量化对冲基金已经形成了几家头部机构的格局，其他分散的小机构很难超越。当然，我并不认为目前国内按照规模排名的头部机构就已经形成了稳定的格局，中国的量化投资行业还很年轻，未来谁能站稳脚跟都不一定，但头部集中的趋势也许已然注定。

       6，来自外资机构的挑战

       外资金融机构进入中国早也不是什么新鲜事，最近几年金融对外开放的政策力度也越来越大，WOFE注册、QFII额度取消限制、外资全资的投行、券商、期货公司等金融持牌机构政策的放开等等，也展示了中国在金融领域对外开放的决心。老李始终认为，在金融的很多细分赛道，外资机构都需要非常长的时间才能适应中国市场及文化，比如主观投资中对上市公司真实情况的深入了解，投行IPO业务中对监管审核尺度的把握和对拟上市公司当地政策环境的理解。还比如在财富管理业务中，国内传统金融机构长期以来形成的网点渠道、人员数量以及品牌声誉等巨大优势，对外资金融机构来讲，都是非常难以跨越的护城河。

       但是在量化投资的这个赛道，外资量化机构很可能会快速就展示出很强的竞争力。因为这个赛道，所有的重要因素都在市场，都没有门槛，是基本都不需要和人情打交道的纯技术活。而全球顶尖的量化对冲基金在这个技术层面已经积累很多年，并且在人才上的优势也非常大。其实，国内成规模的量化私募中有不少创始人是从海外机构归国的，发展非常好，那如果他们的老东家进入中国大干特干呢？不知道会不会有点可怕。著名的Two Sigma和D.E.shaw都已经在最近一两年在上海设立WOFE机构并且发行了产品，初期发行产品的投资标的以商品为主，并且基本没有做什么营销。有关注到其中一只产品的净值表现，已经展示出非常惊人的效果。可以预见，也许不需要太久时间，当这些外资量化私募真正开始重点开展中国资管业务的时候，数据和交易连接一旦准备充分，一定会刮起国内量化投资行业的一阵旋风。不过也并不是说国内机构就一定会占下风，毕竟已经积累多年，但是面临巨大竞争可能是不可避免的了。

       7，衍生品的大力发展

       相比国外，国内资本市场成立较晚，还因为体制的原因，在以前衍生品的发展十分缓慢，工具的推出非常谨慎。目前主要是一些指数类的期货和场内期权产品，以及供给严重不足的个股融券工具还有交易低频的个股场外期权模式。未来，随着衍生品工具的不断丰富，量化策略的应用场景将大为广阔。比如中证1000指数的股指期货如果推出，中性策略很可能由目前500指数为主的策略变为中证1000为主的策略；再比如个股融券供给充足或者场内个股期权推出，那么股票多空（一篮子多头股票和一篮子空头股票）策略也一定会占有一席之地。衍生品工具的大力发展，会为量化策略带来更多丰富的选择，也会为财富管理带来更多可能。真是充满了期待！

来源：私基老

报告：中国新富人群财富健康指数创新高，智能投接受度提高

       后疫情时代，居民理财情况正发生变化。日前，上海交通大学上海高级金融学院（下称“上海高金”）与嘉信理财(Charles Schwab)共同发布《2021年中国新富人群财富健康指数》报告，称目前中国新富人群的财富健康水平总体迈上新高度，其中财富信心和投资参与这两项次指数呈现显著增长。

       具体而言，2021年中国新富人群的财富健康指数为72.02，较2020年小幅上升了2.29个点，创五年来新高。其中，财富信心指数为74.18，较上年上升了2.97个点；投资参与为79.23，较上年增长2.60个点；相比之下，财务规划和资产管理次指数则分别小幅下跌至43.06和45.49。

       报告显示，新富人群认为新冠疫情对他们的财务状况带来了积极影响。有19.8%的受访者表示他们实现财务目标的可能性有所提升，而去年持这一观点的受访者仅占8.5%。同时，新富人群对自身财务状况的满意度延续了前几年稳步提升的态势，2017年，24.7%的受访者对自己当时的财务状况非常满意；2021年，这一比例上升至39.2%。

       而随着新富人群对财富管理的认知深化，他们对权威理财建议和专业知识的需求也不断提升。根据报告，在过去五年内，新富人群对金融机构和投资顾问的信任度从 57.8%提升至75.4%。

       其中，在今年的调研中，许多受访者表示希望人工投资顾问和智能投顾可以为其提供财务规划、资产管理等基础服务，帮助其夯实财富管理的基础。这也为金融服务行业指明了一条进一步助推新富人群财富健康的可行路径。

       “财务规划是财富管理的重要基石，以智能投顾为例的金融服务新模式可以让人们便捷获取专业的投资顾问服务，引导投资者逐步掌握科学的财富管理方式，为其财富健康和长期收益打下坚实基础。”嘉信理财国际市场董事总经理Lisa Hunt表示。

       上海交通大学兼职教授、上海高级金融学院执行理事屠光绍也称，在居民进行财富管理过程中，用好金融科技的手段十分重要。从这一角度分析，未来智能投顾有很大的发展空间，新富群体对于投顾业务，特别是智能投顾的需求比较强烈。

       但要注意的是，智能投顾在国内的发展仍面临多重挑战。Lisa Hunt在接受第一财经采访时表示，目前中国市场对智能投顾的定义各有见解，并不明确；同时，智能投顾作为一种新生服务，相关监管制度与框架也需不断完善。“我们需要一定的时间去明确智能投顾的界定以及相关的框架，相信监管框架的进一步成熟和确定有助于推动智能投顾的发展。”

       上海高金教授吴飞则从市场供需的角度分析了智能投顾发展的难题，他向记者称，从需求端看，国内投资者大部分是偏投机为主，比较缺乏长期投资或者说财务规划的需求，大家认为智能投顾主要的作用是为投资者提供资产配置的方案，但国内的散户投资对资产配置的需求并没有那么强烈；而且，相对于其他单一的理财产品或股票，投资组合的收益率下相对会较低，因而，在投资者教育方面也存在挑战。

       另在供给端方面，吴飞称，国内的投资渠道和投资产品相对稀缺，多元化的投资组合必须要有足够的产品支撑，比如说，很多智能投顾都采用各种类型的ETF来组成投资组合，但国内的ETF产品可能也就100多只，从某种程度来说，产品的供给是一个潜在的问题。

       据悉，《中国新富人群财富健康指数》是上海高金和嘉信理财共同发起的一项合作。本次调研共访问了3600余名年收入在12.5至100万元之间、可投资资产在700万元以下的新富人群，覆盖中国上海、北京、广州、深圳、成都、杭州、大连、厦门、重庆、武汉、南通、石家庄、中山、昆明及襄阳等十五座城市。

来源：人民资讯

做投资，机器真的比人“强”吗？

       国内私募幻方今年做了件大事，就是计划投入10亿元建设一个超算中心。据说，这个机房占地大约10个篮球场，在国内超算中心排得上名次。但很多投资人士的疑问是，“计算能力强就能确保赚钱吗？”

       简单来说，所有按照一定的规则，让计算机自动完成全部投资流程的，都可归入量化投资的范畴。但具体来说，不同策略的量化投资差异十分明显。

       “最基本的量化策略，就是关键指标选股，业内也称之为多因子选股。”上海一位机构投资者告告诉笔者，这种方法的本质就是通过收集历史数据（宏观指标、财务指标），找出上述数据与股价涨跌的关联性，然后根据关联性的强弱，赋予一定的权重（即比例）。

       比如，笔者拿到南京一家金融机构的多因子选股模型跟踪报告，其选择的四个因子分别为：静态市盈率、静态经营现金流市现率、单季度同比净利润增长率和20交易日累计换手率，运用最优化加权法进行因子权重分配。在其公布的周期内，该量化组合共选出50只个股，其绝对收益和同期沪深300指数收益趋近。

从机构投资者角度看，该量化组合通过持有50只个股，就达到了持有同期沪深300指数的收益，这无疑是投资的一种简化。

       当前，多因子已经发展成为一种应用十分广泛的选股策略。按照因子分析的角度，可以分为基本面因素（价值因子、盈利因子、成长因子），技术面层面（动量因子、市值因子、成交量因子），市场层面（外部环境因子、行业因子）。有人粗略统计，可被统计的因子现在可能已经超过上万个，而这些因子之间再排列组合，可能就是天文数字了。因此，有量化投资从业者自我调侃，“我们就是数据的搬运工。”

套利，是量化投资另一种主要的策略。

       所谓“套利”，是指同一种商品在两个市场中存在价格差异，投资者可通过低买高卖来获得收益。在实际生活中套利随处可见，比如，同样产地、同等品质的水果，在市中心售卖5.1元一斤，而在城市周边的农贸批发市场只有5元一斤。如果只买一斤水果，0.1元的差价不会让市中心消费者舍近求远，但如果买成百上千吨，那么这中间的差价就十分可观了。

       在金融市场中，套利投资者就是寻找同一金融产品在不同市场中的差价，而量化投资者则通过高频交易（交易次数多）和高杠杆来扩大套利收益。

最后一种，就是CTA策略，主要针对商品期货市场。

       简单来说，CTA就是通过检测大宗商品价格，通过判断未来价格趋势来盈利。需要指出的是，国内期货市场可进行“T+0”交易，这就为日内短线交易提供了便利，因此量化投资者通过持有期货（金融期货+商品期货）的多单和空单来获取盈利。

       也就是说，当前A股市场中，多因子策略、套利策略和CTA策略，是最主要的三种量化投资方式。与此同时，近些年借助人工智能技术的发展，不少投资人士希望通过机器自主学习的方式，来优化投资方法，增加投资收益。前不久，英国《金融时报》也发表了一篇题为《量子计算走出暗处进入公开市场》的文章。

问题是，即便有这么多的量化投资方法，但它究竟赚的是什么钱呢？

       “或许是因为当前的A股市场风格，成熟度水平，让量化投资从业者看到了机会。”上海一位专业投资人表示，“很长一段时间，A股市场都呈现出优秀的α（阿尔法），垫底的β（贝塔）的特征。”

       所谓的阿尔法与贝塔，是针对主动投资与被动投资而言。主动投资认为，市场常常因为参与的投资者信息不对称或非理性，导致投资标的存在错误的定价，聪明的投资者总能发现这些错误，低买高卖，从而赚取超额收益；被动投资理论认为，市场永远是有效的，从长期来看，投资宽指基金就能获得与市场同步的收益。

       一个有意思的现象是，国内很多基金经理常故作高深，总是将阿尔法（alpha）投资挂在嘴边，或者是表示要“赚阿尔法的钱”，实际上只说明他管理的是一只采取“主动投资”策略的基金。而“被动投资”者常常将自己的收益称为贝塔（beta）。

       回溯2018年之前10年，将主动型股票基金的表现和A股指数进行比较，可以发现主动型基金明显跑赢大盘指数。这中间的确有很多客观原因，比如大盘指数编制方法等，但最重要的原因，还是国内资本市场机制不健全，投资者不成熟，造成了市场超额收益的产生。

       “投资者的不成熟，恰恰是量化投资者的盈利机会。”一位资深证券研究人员表示，“很多A股投资者热衷于技术指标，依据分时图理论、均线理论进行操作，但计算机更擅长这些。”也就是说，如果是根据历史量价图形来推断未来股价走势，如果进行无数次博弈，最终胜出的肯定是计算机。

       换个角度想，随着量化投资规模的增加，依靠“快进快出”“追涨杀跌”的散户将在市场中越来越没有生存空间。

       需要指出的是，人工智能和机器学习也不能保证量化投资在A股稳赚不赔，特别是遭遇政策调整以及市场极端行情时，量化投资也会遭遇风险。

       2015年A股市场遭遇大幅调整，舆论认为股指期货起到了推波助澜的作用，因此证券监管部门对股指期货加强了限制，比如提高交易成本，降低杠杆，日内开仓从不限制调整为限10手，平仓手续费比例较调整前提高了超过100倍。当时一家明星量化机构的产品收益率曲线直接走平了，因为赚钱模式没了。

       再比如，2016年底A股市场风格切换，基本面扎实、业绩稳定的大蓝筹公司成为市场“新宠”，但偏重中小市值、成长风格的量化基金就逐渐被市场抛弃，失去了赚钱效应，某个规模超过100亿元的量化基金，产品规模当年就缩水超过50%。

       或许可以这样理解，对投资者来说，其实最大的困难就是如何识别风险。

       比如，被誉为美国共同基金著名“金手指”的比尔·米勒，他创造了从1991年到2005年连续战胜标普500指数的业绩“神话”。“很长一段时间，他都被认为是价值投资的旗手，但从实际操作看，比尔热衷于逆向投资和集中持股，这让他在2009年的金融危机中损失惨重。”上海一位量化投资人说，“对于量化基金的风险，投资者真的那么清楚吗？”

来源：腾讯网

量化大潮中那些“隐秘的角落”

       伴随IT技术和金融衍生品市场的发展，量化投资作为一大投资类别在国内生根发芽，高速成长。尽管量化投资早已不是什么新鲜事物，但在大多数投资者眼中，依然神秘感十足。

       有人说，量化投资就像一头奶牛，吃进去的是数据，挤出来的是收益，至于中间的过程，大概只有牛知道。

       目前量化私募管理规模已突破万亿元大关，加之A股市场连续40多个交易日成交额在万亿元以上，创出历史纪录，种种这些将量化投资推上了风口浪尖。

       量化投资的“黑匣子”中，到底隐藏着什么？

       有人说，量化投资的快速发展为资本市场提供了流动性，在一定程度上纠正了股票短期的错误定价。也有人担忧，在量化投资狂飙突进的过程中，是否会加剧市场波动？部分量化机构在业绩颇为亮眼的时候大手笔发行产品，会否令模型的有效性受到冲击？当市场风格剧烈切换时，量化投资能否及时调整策略并控制好回撤？

       记者近期走访了多家量化私募、FOF管理人和第三方机构，试图起底量化投资中那些“隐秘的角落”。

加剧波动还是平抑波动？

       “今年以来行情轮动这么快，中小票风格越来越极致，主要原因就在于量化私募！”

       “市场波动这么大，肯定是机器炒股造成的，量化交易量那么高！”

       伴随着量化投资的狂飙猛进，市场的猜测和质疑也越来越多……

       “今年以来的市场环境有利于量化策略的发展。其实我们预想到量化私募会迎来快速发展，但没想到个人投资者会对量化有这么大的误解。有朋友问我某只股票快速拉涨是不是量化干的，都有点妖魔化的意思了。”沪上某量化私募品牌负责人王飞（化名）直言。

       今年以来市场波动加大，是否真是由量化投资引发的？

       “量化投资肯定不是行情的发起者，但会是极致行情的助推器。”沪上某头部私募FOF人士表示，多家量化私募的模型中量价因子占比较高，而且随着行业竞争愈发激烈，头部量化的因子开始趋同，所以当某个行业或风格涨势强劲或快速下跌的时候，全市场的量化模型可能做出较为相似的操作，从而加速某个行业或风格的见顶。

       证大资产总裁刘兵分析称：“量化选股策略本质上就带有趋势投资的属性，所以当某一种风格或行业表现强势的时候，量化投资会有一定的推动作用，但具体影响到底有多大目前很难说，之前流传量化交易量占整个市场50%显然是夸大了。”

       还有业内人士认为：“加剧波动的过程可能是提高市场有效性的过程。量化投资本质在于寻找错误定价的机会，当一个行业或者标的存在上涨信号时，量化模型会快速反应抓住机会，在短时间内助推某个行业或风格上涨。但是，当行业或风格行情愈发极致的时候，量化模型会选择做空，从而避免过于极致的情况出现。所以，看起来量化是加剧了涨跌速度，其实并没有加大涨跌幅度，长期来看反而平抑了波动，从而使市场的有效性更高。”

       沪上某信托公司证券投资部负责人也透露：“量化模型一般都会去计算某只标的的估值水平分布情况，如果个股估值超过了历史均值或历史高点，那么量化模型会进行减仓，会在一定程度上避免股票或风格走向极致。与此同时，量化投资还提供了市场流动性，实际上有助于减少错误定价，降低市场波动。”

       一旦风格切换难以从容接招？

       量化投资是否会加剧市场波动或许需要时间验证，但其快速崛起过程中暗藏的风险却在近期初露端倪。

       王丽（化名）是上海的一名老基民，据她透露，今年三季度她看到量化私募非常火爆，渠道都在极力推荐，而且业绩表现也远高于自己持有的很多知名私募材料，所以认购了某头部量化私募的指数增强产品，但最终业绩让她难以接受。

       “我买的基金没涨多久就出现回调了，感觉是买在高点了。当初买的时候我也不知道量化产品还会出现这么大的回撤。”王丽直言。

       朝阳永续数据显示，9月份近七成的指数增强私募产品收益为负，而且截至10月14日，超40家量化多头私募产品近一个月回撤幅度超10%，而同期中证500指数的跌幅为8%。沪上某百亿级私募人士解释道：“大幅回调的原因主要是短期的风格切换，国庆长假前后大市值标的有所反弹，以中证500指数为代表的中小盘股集体下跌，模型学习得没那么快，所以量化产品业绩短期有所回调。”

       值得注意的是，在量化私募指数增强产品集体回调的前期，多家头部私募备案新产品数量大幅增加。据私募排排网统计，三季度是百亿级量化基金发行产品的高峰期，7、8、9月备案新产品数量分别为350只、559只和489只，而1到6月每个月的发行数量均在260只以下。

       “感觉今年以来量化私募的快速发展情况和2014年很像，都是中小票的极致行情催生出一批百亿级量化私募，但2016年中小票行情退潮后一批量化私募投资人损失惨重。那么，如果今年风格突然切换，悲剧会不会重演呢？多家头部量化私募在业绩巅峰时发行新产品，是否会让投资人高位站岗？9月的回撤其实已经露出了一些苗头。”沪上某头部私募创始人直言。

       厚石天成总经理侯延军也坦言：“投资领域有个定理叫盈亏同源，2014年底之前很多量化私募买入中证500股票，用沪深300股指期货进行对冲，这种极致的风格暴露带来了较高的超额收益，却也在市场风格转变的时候遭遇暴击。如今，指数增强产品的超额收益来源依旧是风格的偏移和暴露，所以超额收益相对较高的产品在市场风格切换时，回撤大概率会放大。”

       另外，某私募FOF人士透露，部分量化私募会通过收益互换的方式加杠杆，后续如果风格突然切换，相关产品的回撤幅度会超出投资人预期。另外，“伪量化私募”开始出现，这类私募打着量化策略的旗号用极其简单的模型进行投资，后续在“测不准”的市场中极有可能暴露风险。

       不过，私募排排网基金经理胡泊表示，从量化技术本身来看，量化投资早已经过多次迭代进化，目前量化策略布局相对均衡，各家量化私募之间的策略也存在一定差异，所以行业整体出现风险的可能性较小。

量化私募如何行稳致远？

       在某老牌私募总经理看来，行业处于高速发展期，往往会掩盖很多问题，只有当潮水退却，才知道谁在“裸泳”。量化基金想要更长远更健康地发展，必须重新审视自身存在的潜在风险；量化私募管理人必须不断拓展能力圈，将投资者利益放在首位。

       北京某百亿级量化私募认为，近两年量化规模的快速增长兑现了量化行业过去几年在策略研究方面的积累。未来，随着策略研究的迭代进化，量化投资行业仍有很大的增长空间。在此背景下，头部机构在规模上不能求快，而要求稳，真正让投资人实现财富增值。与此同时，量化私募管理人策略研究需要逐渐向基本面、另类数据方向拓展，以求在更大的资管规模下，发挥量化的技术优势。

       据悉，多家头部量化机构在规模快速增长的背景下，提高了基本面因子在模型中的占比，适当降低了交易频率。

       另外，上述私募FOF人士表示：“参照成熟资本市场的发展历程，中国量化投资的发展空间广阔，将成为资本市场的重要力量。但在行业快速发展过程中，对随之而来的风险不可忽视。对于量化私募管理人，需要重新思考如何维持稳定的超额收益，毕竟规模是业绩的敌人，也需要重新审视自己的发行计划、风控机制等是否真的从投资人利益出发。”

       北京某头部量化私募透露，近期监管层虽然没有进行窗口指导，但对于量化投资的整体情况颇为关注，在了解各头部机构的情况，这对推动行业健康发展是件好事。

来源：腾讯网

5千元能做出600万成交额，A股成全球量化最后处女地？

       近期，关于量化机构将被监管的一则传闻，开始在投资圈里发酵。

       “这应该只是一个传闻。”量化投资业内资深人士王泷贤（化名）10月19日向时代财经表示，从交易所现有规则看来，对交易笔数和撤单量的限制标准已经非常严格，即使未来监管机构出台政策，也不会禁止量化交易。

       针对“量化交易监管措施将出台”的消息，10月19日，中南财经政法大学数字经济研究院执行院长盘和林称，“可信度还是比较高的。当前是摸底，收集信息为主，但收集信息的目的就是提前摸排风险点，通过这些风险点的发现，针对性的进行监管，也是从整体上监控量化交易行为，防止量化交易行为导致市场大起大落。”

       10月20日，A股两市板块走势分化，电力股强势拉升，煤炭股重挫，三大指数均微幅收跌，成交额又破万亿（10202亿元）。

       量化交易疯狂，国际大牌机构要来A股发力（图源：图虫创意）监管摸排量化交易风险

       最近一段时间，量化基金站上了舆论的风口浪尖。

       市场观点普遍认为，现阶段量化交易对A股市场成交额的贡献大约在10-20%区间，按照1.4万亿元成交计算，平均每天约2500亿元量化交易成交量。国庆长假后，A股市场成交量急速下滑，在一些从业者眼里，罪魁祸首就是量化交易。

       9月6日，证监会主席易会满在第60届世界交易所联合会（WFE）会员大会暨年会上表示，在成熟市场，量化交易、高频交易比较普遍，在增强市场流动性、提升定价效率的同时，也容易引发交易趋同、波动加剧、有违市场公平等问题。

       易会满指出，交易所需要加强对监管数字化智能化、社交平台发展带来的投资者行为变化、发行上市模式创新、新型交易方式监管等关乎长远可持续发展的战略性基础性问题的思考研究，全面提升应对能力。

       此时，A股市场交易额屡刷新高，至9月29日，两市成交额连续49个交易日过万亿，刷新了A股市场的历史成交记录。量化交易也被市场认为是此次推高成交记录的“幕后之手”。

       “有一个朋友做了一个高频的可转债测试，用5000块钱一天做出了600万的交易量。”10月18日，北京量化投资管理有限公司总经理窦长民对时代财经表示，量化交易带来成交量增加是不争的事实，同时，这也蕴藏着潜在风险。

       窦长民坦言，一般情况下，量化机构执行顺势交易，即市场下跌时，量化交易顺着下跌卖出或者做空；如果持有板块上涨的话，量化机构就会不断去追涨。这意味着，量化的集体调仓会引发趋同交易，加剧市场的波动。

       近期，市场传言监管正在对九坤、幻方、天演等头部量化私募做窗口指导以及现场约谈，可能要求其降低频率并限制规模。目前，上述机构对此传言已经予以了否认。

       资深市场人士王泷贤认为，现在市场上很多的量化交易其实不能称为量化交易，而只是程序化交易。高频交易才是真正的量化交易，它以0.5秒为单位，计算里面产生的买卖单据。“无论是量化交易还是程序化交易，其实都是给市场贡献流动性的。尤其是高频交易，关注的微观交易，完全是数学角度，根本不关注大盘涨跌。”

       他表示，国内市场对量化交易的监管已经十分严格，没有必要再出台红头文件。即使未来加强监管的话，也更可能是从修改交易所的交易规则入手，特别是对交易笔数和撤单量的限制。

       窦长民称，现在量化机构规模越来越大，对此监管机构也一直在观察，一些合理性的监管措施肯定会出台，但是不至于一棒子打死。他也认为，“未来，可能更多的还是在交易量或者交易频次上进行控制。”

       盘和林分析，现在应该是摸排风险，未来监管主要是让私募的操盘方式更加透明、公开、可见，或者对量化交易增加对冲风险的要求，来降低量化交易基金的风险。

       量化交易并不意味着赚钱

       近年来，我国量化投资发展迅猛。据中信证券研究部估算，截至今年二季度末，国内量化类私募基金管理资产规模已经超过万亿元。与此同时，百亿量化私募的数量也在不断刷出新的记录。

       私募排排网数据显示，目前国内管理规模逾百亿元的量化私募已经达到了20家，九坤投资、灵均投资、明汯投资、天演资本、幻方量化等均已迈入百亿基金行列。从产品备案情况来看，九坤投资和灵均投资两大巨头今年以来备案的产品数量都已经超过了300只。

       虽然国内量化市场持续火爆，但是相比国外，仍处于起步阶段。

       从量化产品角度看，由于基础工具的缺乏，目前国内量化机构能提供的策略还是相对有限，目前量化产品规模最大部分是指数增强基金；从投资者角度看，多数投资者对量化的认识还比较局限。

       目前，市场上也有消息称，由于中国国内市场流动性好、散户多，是全球最好的量化投资的沃土和最后一块处女地，已经有一些比较大牌的国际著名量化基金机构准备在国内发力。

       “中国市场确实具有非常好的投资机会。”九坤投资总经理王琛在今年的摩根大通2021全球中国峰会上坦言，从未来五年看，中国量化私募不仅市场规模占比仍有较大上升空间，而且超额收益也仍将保持在较高水平。

       从基本面上看，目前整个A股市场仍处于资金增量阶段，A股各种制度红利还在持续释放。随着中国市场交易品种扩大、交易数据增多、交易规则进一步放开，量化策略可以适用的范围会进一步扩大。

       王琛在会议上称，未来数年中国量化投资收益还会惯性维持高位。过去，中国投资者收益预期普遍偏高。在未来几年，中国量化机构仍会控制规模增长，以保持相对较高的收益预期。

       需要注意的是，量化交易不一定意味着赚钱。

       数据显示，世界上规模最大的四家量化对冲基金：文艺复兴，Two Sigma，桥水和AQR在2020年的业绩均大幅下滑。2020年美股以量化权益市场中性为策略的基金今年平均亏损达到16.46%，而整个量化基金行业平均亏损高达到8.48%，为所有基金投资方式中表现最差的一种。

       从国内市场表现看，根据开源证券研报，市场存续的公募量化基金可分为公募量化对冲基金、公募沪深300增强基金和公募中证500增强基金三类。2021年以来，三类基金整体收益率分别为1.79%、4.57%和27.16%；而在过去一个月（9月15日-10月15日），三类基金整体收益率分别为-1.37%、-1.07%和-0.67%。

       另外，截至2021年9月30日，过去三年头部量化私募中性策略的平均收益率为-0.9%，月度收益率最高为0.69%，月度收益最低为-3.72%。

       “未来，行业发展会出现两极分化，业绩好的量化基金会越做越大，出现更好的模型，能够突破管理的边界。另外一些中小型基金，要么退出市场，要么被大基金收入囊中。”王泷贤向时代财经表示。

来源：腾讯网

两市成交又破万亿，“量化”投资再掀热议，公募产品却多现促销！

       量化助攻A股成交破万亿的情形似乎又在今日上演，但投资界却开始讨论量化投资“降温”的话题，虽然符合部分投资者的愿望，但对量化基金来说，多数公募产品在近期回撤明显也是不争的事实，多家公司已开始调低旗下部分量化产品的特定渠道申购费率。

       有分析指出，让利运营可以刺激增加量化产品的市场份额，但仍需对量化交易模型的风险有所认知，一些业绩优异的主动权益类产品和创新型产品依然可以长期关注。

       熟悉的量化投资回来了？

       “一直都存在，但趋势向下很快回归轻仓也是事实。”有业内人士在同记者交流时表示，顺应趋势的变化，公募、私募的量化投资会倚重重仓板块“追涨杀跌”，但在下杀过程中总体仓位也会快速回落。

       因此，对于A股两市连续破万亿成交的助攻因素中，业内不排除有量化投资的深度参与，部分观点认为至少可贡献20%-30%的成交额，但随着相关板块的回调，一些量化基金的投资动作也将“适可而止”。

       当然，这对于今天（10月20日）的两市成交也带来一个思考的维度，再次破万亿的两市成交额（10202亿）是否意味着量化投资卷土重来，答案难定，但跟随趋势向上的系统性机遇进行集体反扑显然时机未到。

       特别是在10月19日沪指出现缩量上涨之后，有业内人士分析称，缩量意味着没有增量资金，说明此时并非行情大幅启动的点，但是场内的资金也没有进一步调仓，“如果场内资金在做结构切换，成交量是会放大的，近期白酒板块是有明显下跌的，如果量化基金还是市场主力的话，类似的‘杀跌’很难不继续进行，而昨天（10月19日）白酒板块又出现上涨，说明量化投资在整个市场的参与度和影响力是有被抑制的。”

       其实，随着国庆假期后A股出现明显的交易量萎缩，连续数十个交易日破万亿的盛景也在节后陆续降温。也是不少投资人，包括机构投资者希望出现的情况。有投资者告诉记者，量化交易“追涨杀跌”的节奏难以捉摸，且容易在下跌过程中形成踩踏，对投资组合的稳健及信心影响很大。

       当然，目前监管层面并未对量化交易的尺度和规则做出明确限制，因此，业界所谓的量化投资“降温”或许还停留在体感温度，是否会在今后卷土重来仍需观察。

       量化基金多现打折促销

       但与量化投资紧密相关的基金却被波及，总体来看，量化基金近期的业绩出现波动下滑，本月回撤最大的有超过5%。分析人士指出，一方面来自于舆情影响，另一方面也反映了此类投资工具的特点，趋势向下时“杀跌”严重。

       Wind统计显示，10月以来，在量化基金板块收录的超600只公募基金中（统计所有份额），已有152只出现不同程度的回撤。截至10月19日，东吴智慧医疗量化策略C净值增长率为-5.18%、万家宏观择时多策略回撤4.10%、国都量化精选回撤1.98%。

       量化投资遇到坎坷，投资者也开始对量化基金报以谨慎态度，有投资者公开在社交媒体表示，现在的量化模型缺乏差异化，而前述趋势化动量策略的主流显然在当前不合时宜。也有投资者表示对此类产品观望之，申购意愿大不如前。

       与此同时，记者发现基金公司也开始应对市场情绪进行销售策略调整，已有多家公募基金公司就旗下量化基金的申购费率予以调低，部分公告明确其在特定渠道申购时，申购费率不设折扣限制。国海证券量化优选一年就公告称，自10月21日起，投资者通过京东肯特瑞申购本集合计划（限前端收费模式），申购费率不设折扣限制。据记者结合Wind公告的不完全统计，10月以来，已有近70只公募量化基金发布了相关申购费率优惠公告。

       有分析指出，让利运营可以刺激增加量化产品的市场份额，但仍需对量化交易模型的风险有所认知，一些业绩优异的主动权益类产品和创新型产品依然可以长期关注。如上半年混合型基金冠军金鹰民族新兴，在三季度出现排名更迭之后，近期再次领衔混基排行榜，基金经理韩广哲近期表示，A股估值切换的演绎仍未停止，看好前期调整较多的品种，关注医美、新能源上游资源、消费及光伏投资机遇。

       创新产品中，首批MSCI中国A50互联互通ETF备受业界关注。易方达基金指数投资部总经理林伟斌公开表示称，ETF具有简单、低成本、透明等特点，作为普惠型的金融工具，ETF为投资者提供了参与权益市场的便捷方式，可以助力中国老百姓轻松管理财富。

来源：每日经济新闻

量化投资，算法也逃不过人性的博弈

       量化基金，一个看似神秘，却又被误解甚多的投资品。尽量把这个复杂的金融游戏，写简单点，让你看明白。1开篇照例说故事。老南首次接触量化，差不多是在 07、08 年，这算是国内量化的远古时代了。那时候，我们券商的 KPI 中，有一个非常重要的指标，叫市场占有率，也就是交易量全市场占比。有的营业部完成不了任务，会以极低的佣金，甚至贴钱，找一些做短线的资金，来完成任务。如果有这么一种交易方法，能产生巨大的交易量，还能赚钱，简直就是天上掉馅饼。恰巧，当时有这么一个品种，叫 ETF，就有机构在这个品种上玩起了花样—— ETF 套利。

       因为ETF基金，是一篮子股票形成的指数。指数和一篮子股票之间是可以互换的，而盘中往往会有各种原因，导致一篮子股票和指数之间，出现既短暂的价差，这就产生了一个套利的机会。如沪深 300ETF ，可以和这 300 只股票，盘中互换。如果有某机构出货，把单只股票价格快速砸低，就会出现股票和指数瞬间的价差。只要发现的足够早，交易速度足够快，就可以实现套利。这个过程，显然不可能靠人工完成，需要通过程序化交易。然后，那时候老南第一次见识到了量化的威力，某几家券商营业部，交易量一飞冲天。不过，证券行业从来都是极度内卷的行业，这种没啥门槛的好事，没几个月，各家券商、私募、游资，一拥而上，很快就从一个赚钱的蓝海，变成了拥挤的红海，基本赚不到钱了。可以看出，量化最早期，就是从程序化套利开始，死于没啥门槛，导致极度拥挤的交易。之后，就是 2010 年 4 月 16 日，发生了一件大事，沪深 300 指数期货上市了，中国终于有了做空对冲的工具。当时老南所在的营业部，发现了这么个机会，第一时间找到一个某高校金融教授，并介绍了一个有资金的客户，双方一拍即合，做起了“期现套利”。所谓“期现套利”，就是做多现货（沪深 300 指数），做空期货（沪深 300 指数期货），赚基差的钱。

       因为当时市场长期升水，基本开仓就有钱赚，曾经一度年化无风险收益，高达 40% 左右。你没看错，真是无风险的 40%，当然，要做好仓位、资金头寸管理的前提下。当然，毫无悬念，内卷的二级市场下，也没几个月，这条路也无数机构涌入。当时我们找的那个教授，也跟不上市场节奏，也算是慢慢被市场淘汰了。但是这个模式，正式让中国的量化行业，高速发展起来，因为这个模型，正是后来资金容量最大的“中性策略”的前身。也正是这个时候起，到 2015 年下半年，国内的量化市场，开始了第一轮大发展。因为，钱太好赚了。当时因为恰逢后来的 15 年牛市，市场长期升水，也就是期货价格高于现货价格。加上小盘股比较活跃，只要股票的现货组合，在风格上略偏向小盘股，几乎稳稳的，年化 20% 以上的收益。

       是不是感觉和捡钱一样爽？人的贪婪，就在这种环境下，暴露无遗。很多量化机构，直接搞起了杠杆。8% 的成本融资，5 倍杠杆，基本就是一年翻番的节奏。真有这样的好事？市场很快就给了答案。15年的股灾，股指期货背上了“恶意做空”的名头，被各种限制交易。加上各种提供优先级资金的杠杆，被限制。做空成本直接飚到年化 50% 多。N家量化，直接给玩爆仓了。国内的第一轮量化大发展，就这么被市场、监管，给 GAME OVER 了。老南在写这篇文章时，整理出当年一个 PPT，应该是 2013 年，当时我们邀请了十几家业内最顶尖的量化私募，做了一场交流。如今，这些机构，只有一家还活着，其他全没了。2证券市场，永远都在进化，随着股指期货限仓逐渐恢复，2017 年后，国内量化的第二轮大发展，也开始了。这时早已没有了当年的红利，因为股市低迷，股指期货开始长期贴水，也就是做空对冲的年化成本，长期在 13% 到 15% 左右。但不少机构，通过各种方法（多因子、统计套利等），去创造优秀的超额收益。新一代的中性策略、指数增强，纷纷登场。不少机构的中性策略，长期能做出年化 15% 甚至 20% 的绝对收益，回撤还在 5% 以内。同时，量化策略也开始大发展，CTA、T0、量化涨停板、期权，策略形态也越来越丰富。

       量化机构的数量、资金管理规模，也快速增长，并开始了人才、设备的军备竞赛。有些财大气粗的量化机构，甚至直接上了超算跑策略。

       当时老南也参与服务过一家 T0 机构，我们给锁定券源，提供最快的交易接口，配合最快 DATAFEED 行情。客观的说，散户相对这类武装到牙齿的量化私募，短线交易完全没胜算。实际上，这一轮量化的崛起，的确也是基于中高频量价交易，交易量比较大。随着量化机构之间的白热化，叠加这几年，非标固收风险暴露，大量资金进入到这个领域，也出了各种各样的事故。如某头部量化，一直非常激进，因为 19、20 上半年，业绩不错，各家渠道一路猛推荐，规模快速上了千亿。但这家量化业绩好，主要靠在小盘股上，过分的暴露，结果去年下半年，市场各种茅暴涨，小盘股全体趴下，这家业绩瞬间变脸。这下，客户找销售渠道吵，销售渠道找私募吵，吵到最后，到年底，这家量化业绩突变，突然好了起来，这些客户和渠道都满意了，殊不知道，风险正在来临。根据数据分析，老南和几个业内朋友发现，这家量化业绩突然反转，源于快速卖掉了之前持有的小盘股，集中去追各种茅，而且是追高。

       所以，老南年初1月份，建议不少朋友，如果之前买这家的，赶紧撤退。果不其然，春节一过，茅指数暴跌，这家量化的客户没高兴几天，全线套牢。这家后来也给客户发了致歉信，说“动了凡心去抱团股”。产品规模也被快速赎回了 30% 多。实际上，这家的故事，在量化产品上，还在不断的重演，最近又有几家，出现了业绩暴跌，背后的故事一模一样。3说到这里，还是要回归本源，量化投资的本质是什么？就是以数学统计为基础进行投资。但在实际操作中，依旧难免人性。毕竟对于任何产品，规模和业绩，是有矛盾的。规模上的过快，自然影响业绩。但只求业绩不求规模，管理费收的不够，在军备竞赛激烈的量化赛道，又难免落下风。所以，这个矛盾下，本因以数学统计为基础进行投资，又难免掺杂人性的选择。而更有意思的，是量化这几年，在诞生地美国，并不吃香，无论是被捧上天的西蒙斯，还是其他产品，长期业绩并不耀眼。原因在于美国市场还是机构定价为主，量化很难持续创造超额收益。但是，A 股，却是一个散户特征明显的情绪化市场，波动很大。收割情绪，喜爱波动的量化，自然在这个市场上，容易创造出超额收益。

       所以，别说私募的指增，公募指增的超额业绩，放到美国市场，都是神一样的存在。正因为此，尤其今年，因为市场风格的特殊性，即周期股的暴涨+长期万亿成交量，造就了大量量化多头产品，业绩全面跑赢主动管理的产品，以至于被骂的很厉害。但实际上，这和去年下半年，各家公募、私募抱团茅指数，并没太大区别。无非是州官放火，和百姓点灯的区别。当然，量化这两年的快速发展，也积累了不少问题，如老南之前写过的，杠杆是否合规的问题，自营账户和资管账户是否有利益输送的问题等。实际上，量化产品的投资逻辑，和传统的主动性产品，也差异性很大。一方面，历史业绩可参考性不强，毕竟策略本身需要迭代，市场风格的变化也会影响业绩。所以，买量化产品，投前就需要大量的工作，关键是，投后也不能闲着，发现不对了就要跑。另一方面，不少量化产品，本身就有周期性，特别是 CTA 等，长周期策略、反转策略，在不同市场下差异极大。很多投资者，往往在单一产品业绩特别好的时候杀入，结果买了就被套。相信年初不少看了去年业绩，杀入 CTA 的投资者，对老南这段话，会很理解。实际上，年初时候，老南多次在直播和视频中提醒，别追高 CTA。此外，还要考虑策略的容量。很多优秀的量化产品，的确优秀，但可能策略容量，只支持 20 亿的规模。然后大家一high，规模干到 50 亿，就没有然后了。所以，从 19 年开始，老南在建议客人配置量化的时候，已经很少，其实是不敢，建议单一量化，更多通过 FOF 的形式。虽然双重收费是个缺点，但底层子基金的优选，毕竟不会是零售渠道的大路货，加上持续的跟踪、周期性的调仓，长期下来，对投资者收益反而更有优势。当然，这只是老南作为一个接触了十几年量化，前从业人员的一家之言。结所以，没必要过于神秘化量化，也没必要过于妖魔化量化，这毕竟只是一种投资方法而已。说到底，最后决定收益的，还是人性。既有管理人的人性，短期规模和长期业绩的博弈；也有销售的人性，短期考核和长期收益的博弈；更有客户的人性，短期收益和潜在风险的博弈。

来源：网易

量化交易基金，是未来投资的大趋势吗？

       有人说量化基金是散户收割机，有人说量化交易风险低又能获取超高收益，量化基金真的这么神奇吗？它是未来投资大趋势吗？

1、量化交易的前生今世

       首先什么是量化交易，说白了就是对海量的数据进行计算，然后把规律提炼出来，做出预测。

其实量化交易早就不是什么新鲜词了，早从1970年计算机开始兴起，华尔街的天才金融人才就把金融市场看成一个精密运行的大机器，试图通过各种数学、计算机技术去找到金融市场的规律和秘密，所以量化交易已经存在半个多世纪了。

       量化交易一经问世，就受到华尔街的追捧，一度名声大振，但是很多都以惨淡收场......

2、量化交易的命门

       08年次贷危机的时候，很多做量化基金的公司都破产了。因为量化交易只能预测重复事件，它无法预测突变的黑天鹅事件。这种故事还有很多......

       你可以想想，我们听过巴菲特、索罗斯，听过彼得林奇，这些价值派的投资大师，但是你什么时候听过量化交易的投资大师？

       量化交易的缺点在于它是在历史数据里发掘规律，所以它依赖的是历史数据也就是过去的趋势，但是历史从来不是简单的重复，如果趋势存在的条件发生变化，过去的策略就都没用了！

       而且一旦是人们无法预料的黑天鹅事件或者重大变革，那量化交易只能是越做越错。

3、我国的量化交易发展怎么样呢？

       我们的量化交易还处于萌芽状态，我们的金融市场规律变动要比美国更加的频繁和杂乱，使得A股市场的量化交易非常不稳定。

       在2015年那波大熊市，当时我们市场上也有很多做量化交易的私募公司，但是遇到千股跌停，这些号称搞量化投资的私募基金死了300多家，基本全军覆没！还有2018年来，我国证券市场严监管，几乎所有过去的量化策略都失灵了，尤其2018年三四季度，很多量化基金年化利率在1%——2%之间，比银行存款都低。大家可以回忆一下在2018年、2019年甚至2020年，量化策略是不是还悄无声息的，风水轮流转，每个策略都有它风格无限的时候，也有它跌落神坛的时候......

       但是想靠一招吃遍天，吃遍何种不同的市场行情，坦率地说寻找这种“秘诀”无异于秦始皇追逐长生不老药，现在市场上各种教你一夜暴富的投资方法，和那些用巫术告诉秦始皇可以长生不老，好像味道很像！

4、金融市场终究是一个人性的市场

       很多时候量化策略只是营销的一个噱头，很多营销把量化策略传得神乎其神，很多时候都是利用人性总想不劳而获、总想走捷径的心理，去营销售卖产品而已。

       但是量化策略也确实有它的很多优点，自动化交易、智能化交易，极大地提高了工作效率，但是效率和提高收益是两回事，就好比用手机买基金、买股票比过去只能在证券营业大厅买股票方便高效多了，但是收益提高了吗？并没有，而且很多人因为可以更方便的频繁交易，收益反而降低了......

       金融市场归根结底还是由人构成的，人性的贪婪、恐惧、欲望，都会随着市场情况的变化而变化。金融市场的规律是和人性相互作用的动态过程，而且世界是不断突变性的发展，而不是线性发展，再厉害的模型也很难应对这些突如其来的变化。这也能解释为什么有的人所谓的技术分析有时灵、有时不灵，其实所谓的技术分析，其实也是一种简单粗暴化的量化策略。

       别想着靠什么量化策略、技术分析一夜暴富，我们能做的就是不断学习不断成长，要么在世界突变的时候比别人看的更快一步、要么比别人看的更深刻一点。

来源：搜狐网