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

审视量化交易，是否被过高估计？

       “十一”小长假前的最后一个交易日，沪深两市成交额开始跌破万亿元，结束此前连续49个交易日成交量超万亿元的历史纪录。对此，有舆论称，这是由于量化私募近期出现净值回撤造成的。量化交易再次成为投资者讨论的焦点话题。

       量化交易占比仅在20%左右

       今年以来，量化交易备受市场关注。

       何为量化交易？按照宽泛的理解，量化交易是指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筛选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，帮助投资者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。

       眼下，“量化交易贡献了A股50%交易量”的观点已经被诸多业界人士否认，比如极速量化交易XTP系统的缔造者何波，海归派量化私募的前锋蒋锴等，这些业内人士均发声表示过，当前量化交易已经占据成交量半壁江山的观点并不可取。

       长期从事量化交易与资产配置工作的北京璞元科技有限公司CEO姜昌浩在接受中新经纬采访时认为，目前量化交易左右A股是不可能的。“当前整个市场中量化交易的占比在20%上下应该更为靠谱，超过30%的可能性极低。”

       据中新经纬进一步了解，在量化行业，10%至20%的比重是为主流观点。

       实际上，量化交易并非中国市场本土产物，而是舶来品，其在海外市场有数十年的发展历史，在华尔街的发展已经非常成熟。在中国，量化交易仅有十余年的发展史。

       近年来，得益于金融市场的繁荣，大量资金竞相涌入A股市场，量化交易如日中天。几年内，涌现了多家百亿量化私募，规模也得到快速增长。此外，包括券商在内的机构纷纷创设发行或代销量化私募产品，以指数增强为主的量化发行规模十分可观。

       量化基金就是一个很好的例子。该类基金指运用数学、统计学、信息技术等量化的投资方法来进行选股、择时、对冲等一系列操作，进而获取投资收益的一类基金。中国基金业协会发布的《2020年私募基金统计分析简报》显示，截至2020年末，市场上共有量化与对冲策略基金共13465只(含FOF)，规模合计6999.87亿元，分别占自主发行类私募证券投资基金总只数和总规模的26.2%与18.9%，较2019年分别增长26.2%和66.5%。

       中信证券研报显示，截至今年二季度末，国内量化类私募基金整体管理规模已达1.03万亿元。另据Wind数据，已有10家量化私募年内赚超20%。

       “曲解”的量化交易

       对于量化交易的表现，投资者及市场出现了分歧。有部分投资者认为，量化交易收益明显，应该“屈服”。但也有投资者认为，量化交易并非永远在赚钱，应该“排斥”。然而，在业内人士看来，上述观点曲解量化交易的表现。

       一位研究量化交易的私募人士告诉中新经纬，投资者对于量化交易的理解出现分歧，是因为许多投资者对于量化交易的理解较为简单，若以量化投资的角度去看待这个事物，更有助于加深理解，澄清谬误。

       据该人士介绍，量化投资是运用机器学习、模式识别、数据挖掘等方法建立数学模型，形成投资策略并做成计算机程序，进行自动化交易的一种投资方式。而量化投资可以分为“量化选股策略”和“量化交易算法”。

       具体来看，前者是指基金经理利用量化的方法，进行金融市场的分析、判断和交易的策略，通过海量的数据客观分析决策，选出一揽子股票及其权重；后者被称为程序化交易，是指通过既定程序或特定软件，将基金经理的调仓指令自动化执行。

       量化策略的一大优势是能够在历史数据上回测，重现每一个交易，进行结果的预判，而量化交易算法可以降低对市场的冲击和交易成本，最终提升产品的整体表现。

       结合二者，量化投资的优势十分明显。一名量化行业人士向中新经纬介绍，“程序化的量化交易的盈利来源包括比其他人更快更早，以及赚其他人不理性导致的错误定价的钱。很大程度上，它促使了市场更为有效和理性，让我们的资本市场更为成熟，所以坚持科学和理性的投资方法论的人，会继续保持盈利能力，而赌博式押注的投资方法则成功的概率越来越小。”

       姜昌浩认为，量化投资给投资者提供了一种新的投资选择，增加了丰富性。“量化产品的净值曲线的走势跟传统的主观多头差异很大，因为二级市场主要由股票、债券、期货这几种品类构成，而量化交易创造了更丰富的选择，为资产配置提供了更多有效的工具。”

       不可否认的是，量化交易也有自身的劣势。据上述量化行业人士介绍道，量化策略也会存在过度拟合的问题，即便历史上取得了不错的表现也无法代表未来。而且市场中不是每个因素都可以被量化的，所以量化投资很难做到对基本面的深刻理解。

       中新经纬注意到，量化行业确实有比较高的同质化趋势。姜昌浩在接受中新经纬采访时也表达了相同观点。在他看来，量化机构无论在数据来源、策略类型还是产品设计，同质化在日趋严重，行业存在“内卷”的倾向。“一旦一家有创新并取得成绩，大家也会纷纷效仿并快速跟上。”

       但其也认为，量化在策略上的同质化不可能体现为对市场上某些股票的“抱团”。“市场上大多数量化策略所依赖的数据和模型框架是类似的，但是细到具体的策略其实在思路上千差万别，最终反映到持仓上差别会非常大、也非常分散，难以对个股的走势产生决定性影响。”

       中新经纬还注意到，量化私募行业如今普遍降频，从高频策略向中低频策略降频，近期百亿量化私募接连选择封盘。

       有投资者将上述现象理解为量化交易的“溃败”。但通联数据量化投资专家李立在接受中新经纬采访时解释到，“上述现象是正常的，一般来说交易频率越高，策略的‘生存空间’就会越狭窄，随着规模的增加，会遭遇到流动性约束而减弱策略收益。一般来说，公募基金以中低频策略为主，可以容纳较多的资金，而私募基金起步阶段很多都青睐高频策略做出高收益，而后随着规模的扩大，开始开发更多更广的产品来接纳更多的资金。”

       无需“妖魔化”或“神话”

       量化投资有一定优势但也有其自身的限制，这成为了它并不可能支配A股的一个原因。中新经纬注意到，有市场观点认为，对于量化策略来说，如果模型失效，其带来的超额收益也就不复存在，甚至可能是亏损的最大来源。亦有市场分析倾向量化策略在后续赚钱的难度会有所增加，赚钱效应有限。

       姜昌浩表示，随着A股的机构化进程，量化的占比亦会水涨船高。随着量化规模的提升，拥挤效应愈加明显，对超额收益有负面影响。另一方面，超额收益低并不代表量化这个策略不靠谱了，它是一种被动的结果。A股在进化，策略也会进化，投资者对收益的预期也会进化。

       姜昌浩指出，“量化本身理解难度较大，而且量化机构往往以业绩说话，市场推广和投资者教育做得不够多，所以市场发生一些异常时大家容易跟量化联系起来。但其实既没必要妖魔化量化交易，也更没必要神化量化交易，投资者及市场应该把量化交易视为一种新型且未来会愈加重要的投资工具。”

来源：中新经纬

终于来了！A股进入4.0时代，散户出路或将明确！

       有一款基金，它的操盘人，竟不是某某硕士、博士基金经理，而是一个机器人！

       事情的来龙去脉，是这样的。北京举行了“中国AI炒股机器人”成果发布会，其中，一款由炒股机器人实盘运行的基金，公布了成绩：仅一个季度，59个交易日收益高达39.68%，而同期上证指数却下跌4.18%。该成绩打败了绝大多数同期中国所有的公募和私募基金。

       A股进入4.0时代

       该基金为何能成功？首先，它适应了当前A股的新时代！

       当前，A股处于4.0时代，金融行为数据大爆炸，投资者个人已很难及时捕捉并分析这些有用的数据。唯有通过信息技术，用大数据+人工智能的高科技手段，才能迅速、全面、准确地判断并验证这些市场信息，从而做出正确的投资决策。

       智能量化投资优势明显

       其实，比A股更成熟的欧美股市，早就进入4.0时代，而其人工智能电脑量化投资，更是取得了令人瞩目的成绩。

       数据显示，截至10月11日，337只主动量化基金平均收益率为6.06%，优于主动权益基金4.57%的整体表现。其中，6只主动量化基金表现尤其出色，年内收益超过30%。

       全球量化巨头争设中国基金越来越多的全球投资者正通过在海外设立中国基金布局中国市场。数据显示，全球最大对冲基金桥水在海外发行的中国基金自设立以来共吸金24.88亿美元；量化投资巨头Two Sigma发行的Two Sigma中国核心股票基金销售了8.88亿美元。此外，元盛、英仕曼等全球知名量化投资机构也均在海外设立了中国基金。

       智能量化投资是一项投资策略，通过使用现代统计学方法和数学方法对繁杂市场数据进行分析，在分析结果中找到对自己有用的内容，然后根据分析结果做投资决策，最终获得超额收益。

       由此可见，AI炒股绝对有其科学、先进之处。

       德国一间全球最大的资产管理公司的一项实验，更是有力的证明：它使用人工智能深度学习技术做了个炒股试验，收入回报率达到高得离谱的500%，惊呆了整个交易市场。

       因此，在股市4.0的新时代，散户要跑赢市场，翻身做主人，就要顺应市场潮流，拥抱人工智能。所有人都知道股市是座金矿，是一个可以赚钱、让财富快速增值的地方。然而一赚二平七亏损的规律，狠狠的给股民一个响亮的耳光。人性的贪婪和恐惧让众多散户成为陪玩和被收割的韭菜。人工智能是没有人性的弱点，依靠程序模型，到点执行。

体验AI智能决策系统

       顺势者昌，先知先觉者才能吃肉。我们团队早已瞄准智能炒股这一风口，集合中美高端金融与技术人才，历经数年潜心研究，终于推出了业内领先的智能投顾决策系统。该系统结合21年股市大数据和价值因子建立量化模型，运用华尔街最新顶级投资算法，生成具备深度学习和自我优化的量化智能投资系统。经测试，两年交出远远跑赢和大部分公私募的王者表现！

       工欲善其事必先利其器，跟紧科技进步的步伐，拥抱新技术，利用科学技术来辅助投资，在智能炒股的新时代，才能达到事半功倍的效果。若还在盲目追涨杀跌，当这个时代抛弃你时，连一声再见都不会说。因公众号不能推送智能决策系统，想尽早上车炒股新时代的朋友，记住，只要站在风口，猪都会飞！

来源：网易新闻

量化CTA、量化选股双栖，百亿量化私募千象资产有什么不同？

       今年的股票市场的主要节奏可以总结为波动、分化、震荡。赛道股、周期股、核心资产轮番表演，多空双方有着巨大的分歧。风格轮动年年有，今年切换特别多。在风格快速轮动的市场中，风格切换所带来的净值巨大波动，总是能让人心跳加速。但投资不能总玩“心跳”。如何在波动的市场中掌握“安心”的投资之道是值得思考的问题。

       量化选股为茅，CTA为盾，穿越单一市场凛冽寒冬

       影响收益率的因素很多，比如大类资产配置、市场时机的选择、证券的选择。美国有学者针对此问题进行了相关性分析。美国学者Ibbotson收集了美国市场1977年到1987年十年间82只养老基金季度收益率和资产配置的比例，他们发现，资产配置对基金业绩的解释程度高达91.5%。

       而在对资产进行配置时，与国债、黄金、原油、房地产等大类资产相比，股票策略的长期年化收益率是最高的，但其自身波动也较大，如果回撤控制不好，将对中长期收益造成不利影响。在这样的背景之下，如何在保持配置股票策略的同时，通过其它策略的叠加，来降低整体组合的波动，成了资产配置是否有效的关键所在。而此时，CTA策略以其“危机阿尔法”属性，进入了我们的视野。

       和股票投资不同，CTA策略赚的是波动率的钱。这意味着不管商品市场是上涨还是下跌，CTA都能通过做多和做空来赚钱，也就是说CTA策略的收益模式，其实基本不会受到市场牛熊的干扰，更接近绝对收益产品的定义。

图片说明：私募排排网，近五年私募股票多头收益率、私募CTA指数收益率对比

       此外，CTA还有一个显著的特点，就是其与股票市场的相关度很低，当股票市场表现不佳时，CTA策略往往还能脱颖而出。回顾CTA风光无两的时刻，2008年次贷危机是不可缺少的时刻。2008年全球对冲基金规模下降了31.7%，华泰证券金融产品部结合BarclayHedge的研究数据表明，CTA基金的规模几乎没有变化；当时的许多金融机构纷纷倒闭，CTA基金居然实现了正收益。

       而纵观国内市场最近几年股票市场遭遇“凛冽寒冬”的时刻，如2018年全年、2019年上半年、2021年一季度，私募股票多头收益率大幅波动波动，而私募CTA策略收益率却实现正收益，而且收益甚至往往比日常时间段更好，这又是为什么呢？

       CTA策略多空交易且和股票市场低相关，当股票市场出现大幅回调时大概率伴随风险事件和情绪影响，这些事件的刺激也会反映到期货市场，CTA策略的盈利来源正是波动率的提升。换句话说，股票市场极端情况发生时，如果同时配置了CTA策略，大概率能通过CTA策略的盈利对冲掉一定的风险，上图中的净值走势也明显体现了这一点。

       一个好的投资组合，应该能应对各种市场环境，让投资者能够安心持有，而不是这山望着那山高，短期频繁切换基金类别来追涨杀跌。对此，专业的机构管理者纷纷给出了自己的解答。对于单一市场剧烈波动，百亿量化私募纷纷给出了融合股票和CTA、套利等策略的量化多策略答卷，这一策略在进攻和防守都拿捏得很到位。

       百亿量化千象资产——量化CTA、量化选股双栖行家，风险、收益如何平衡？

       千象资产——一家成立于2014年，以量化CTA起家的百亿量化私募。市场砥砺前行7载，千象资产蝉联四届中国证券报“金牛奖”、荣获上证报“金阳光奖”、证券时报“金长江奖”、中国基金报“英华奖”等多项行业权威大奖，更是进入了多家银行总行白名单。行业的认可，还得靠过硬的业绩来支撑。其成立于2015年，管理时间最长的CTA基金产品“千象**”近五年年化收益超过10%。最大回撤还小于10%，展现了一流的投资性价比。

       作为国内两家百亿量化CTA私募其中之一，千象资产可以说是行业内当之无愧的“CTA小王子”。而之所以能成为国内量化CTA领域的先行者，这也是源于千象资产的两位创始人在量化CTA领域的专注研究和勤奋耕耘。

       创始合伙人、总经理马科超是美国华盛顿大学金融学硕士，曾就职于香港某主板上市公司，负责组建美国原油、成品油贸易、交易团队，对大宗商品现货和期货研究、交易有丰富经验。

       而创始合伙人、投资总监陈斌是上海交通大学通信与信息系统硕士，曾参与多项国家863和自然科学基金项目，历任全球顶尖商业智能软件公司微策略、大型期货公司金融工程部、资管部策略研究负责人，对量化策略研发管理和产品运作有丰富经验。

       千象的CTA投资能力在私募市场名列前茅，但其能力又不局限于CTA。股票量化策略能力也不输专注于股票策略的百亿量化私募。

       以量化选股为中心策略，千象资产对标中证500，试图寻找真正稳定有超额收益的投资标的，他们的量化选股策略因子库包含估值、成长、质量、技术等多种类型因子上千种，实盘运作中包含多套选股策略。此外，他们还搭配低相关卫星策略实现全方位增强，千象多策略指增当中叠加了不超过产品规模的30%CTA策略，除了CTA，增强的策略还包括日内回转（T+0）策略、股指期货贴水套利策略、打新策略等。

       除了注重组合的分散化投资，千象致力于用“赛马机制”充分发挥投研团队精兵干将的个人能力。通过将研究人员协作起来考虑问题，对问题也往往有更具象化的理解，研究也做得非常深入。他们相信，没有一个人能对一个问题有清晰完整的认知。他们会提供充分一个充分鼓励创新的平台，让团队成员自然产生“化学反应”。

       大火之后，国内量化投资将沿着怎样的路线行进？

       千象资产认为，虽然年初至今量化股票策略碾压主观多头策略，但从长远来看，未来量化策略所面临的挑战依然很大。资本市场没有yyds，任何策略都有其适合或者不适合的市场环境，都是资产配置的重要组成部分。

       目前国内量化行业规模虽然经过了一轮快速的发展，但在证券类私募基金乃至整个资产管理行业中的占比仍较国外有很大差距，未来还有很大的发展空间。而量化策略相对高换手的特点，也将会为期货市场和股票市场注入更多的流动性，使得期货市场价格发现的功能发挥的更充分，使得股票市场资本服务实体经济的作用更突出。对于千象资产来说，未来的定位是继续专注于量化期货（CTA）和量化股票领域，用均衡的策略周期和分散的投资标的抵御不定的风险。

风险提示：

本文信息来源于公开资料或对投资经理的访谈，仅代表个人观点。市场有风险，投资需谨慎。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证，本文在任何时候均不构成对任何人的投资推荐。投资者应综合考量自身的风险承受能力、投资目的、财务状况以及特定需求等方面因素独立进行判断和投资。

来源：私募排排网

量化投资的误区之一——未来函数

       昨天小票跌的厉害，中证 1000 下跌了 2.39%，国证 2000 下跌了 2.35%，正股小票居多的可转债也再次下跌。按照集思录统计，373 只可转债平均下跌了 1.67%。另外集思录还提供了可转债价格的分段统计，105 只 130 元以上的平均下跌了 3.14%、120-130 元的下跌了 1.70%，110-120 元的平均下跌了 1.07%，100-110 元的平均下跌了 0.76%，90-100 元的平均下跌了 0.51%，90 元以下的目前没有。

       从集思录提供的分段统计的历史数据看，基本上呈现了高价涨跌都大，低价涨跌都小的特点，那么，如果我每天平均持有不同分段的可转债，结果如何呢？

       好在从 2018 年开始的数据都在，做个统计很方便，但结果却使得我大跌眼镜。130 元以上的，3 年多平均年化高达 171.59%，而小于 90 元的，平均年化竟然是付的 12.57%。

       我知道高价可转债的收益率肯定比低价的要高，但这样的结果我第一感觉是哪里错了。我核对了 10 月 12 日分段统计的结果：

       差异的主要原因就是这个分段，比如说集思录的大于 130 元的分段数量是 105 只，但我统计下来有 110 只，为什么会有 5 只差异呢？因为集思录统计的是当天收盘后价格大于 130 元的数量有 105 只，但如果按照开盘前统计，有 110 只，其中星帅转债、楚江转债、万顺转 2、思特转债、富瀚转债、新星转债等 6 只可转债开盘前价格大于 130，但收盘后跌破 130 元；还有一只鸿路转债，开盘前小于 130，涨了 1.13% 正好大于 130 元了。5 个差异就是这么来的。

       这样的话很容易使得大于 130 元这一档的数据多统计了，而小于 90 元一档数据少统计了。按照 10 月 12 日大于 130 元的差额 0.15% 估算，每天如果是 0.15% 的话，一年 243 个交易日复利就是 44%，影响还是非常大的。

       按照收盘后的数据分段统计平均值，每天的影响其实不大的，关键是如果累计起来影响就非常大了。量化统计的初学者很容易犯这个毛病，有个名词叫 " 未来函数 " 就是说的这个，也就是去 " 偷 " 了未来的数据。

       其实这个问题还是很常见的，比如统计单溢价因子，你是看收盘后的最低溢价，还是看收盘前的，这个差异还是非常大的。回测容易犯这个毛病，但如果你是真金白银的去做，就不可能这样去 " 偷 " 数据了。

来源：ZAKER

结构性行情下的优选策略——量化投资

       A股市场持续震荡，大小市值交替、行业轮动，投资者在“茅指数”“宁组合”之间争论不休，涨跌难测。

       就拿“茅指数”第一股贵州茅台来说，就曾出现了“基金抱团”的奇观，今年年初创下2627.88元的股价新高，接下来就是持续深度调整，目前在1600元附近徘徊。而“宁组合”第一股宁德时代，近半年股价一路高歌，今年3月25日以来，不到5个月股价飙涨七成，期间振幅更是高达104.80％。

       可想而之，如果投资者进入股市时机不对，或者对行业研究不够广泛和深入，很有可能没踩上节奏，被高位套牢，此时所谓的投资更像是一场赌博。但实际上，无论是择时还是行业研究，都是普通投资者难以企及的。

       量化投资的出现，改变了投资决策的模式，实现了从靠人脑做判断到靠机器、靠模型做判断的转变。海量数据的积累、技术的进步、网络的发达，算力的提高等，更是使量化投资的成效越来越明显，受到了更多投资机构和投资者的青睐。

       在中国市场，私行客户和高净值客户比较了解量化投资。全球投资策略从主观转到量化的趋势非常明显。截止2004年底时，全球排名前十的私募基金还只有两家涉及量化策略，其他都是主观多头策略。截止到2020年底，全球前十的私募基金有八家都涉及量化策略，总规模达3.5万亿美元。

01 主观多头VS量化投资

       量化投资是依靠数理统计模型做投资决策，利用计算技术进行投资交易，注重风险控制和交易纪律的一种投资方式。

       这么说还有些抽象，下面我们通过与主观多头的对比，来认识量化投资。

       首先，主观多头和量化投资的决策依据不同。

       主动多头策略表现如何，主要取决于基金经理的主观判断，每位基金经理风格不同，对于价值、成长、周期、平衡的选择不同，能力圈范围也各有差异，因此基金经理的价值观、方法论、能力圈、投资心态，会对最终投资结果产生绝对的影响，买主动基金就是选择基金经理。

       而量化投资则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够带来超额收益的多种“大概率”事件，用以制定策略，极大减少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做出非理性的投资决策。

       其次，量化投资和主观多头的选股范围不同。

       主观多头是通过人为的方式进行选股和交易决策的投资方法，主观管理人一般选股范围在于市值较大的股票，这类股票更容易进行定性分析，调研也可以进行得更深入。量化管理人选股的范围除了市值较大的股票之外，小市值的股票也可以成为研究对象

       还有，主观和量化的管理人一个是把研究做深，一个是把研究做广。

       所以，有一些主观管理人精力上难以覆盖的股票，会成为量化管理人的投资标的，二者进行有机的融合，形成互补。

       量化选股能够与优秀的主观多头策略形成有效互补，替代平庸和不稳定的主观多头策略。

       总结起来，机器和人最大的区别就是，人很难控制自己的情绪，而且情绪还在不断改变。机器不受情绪影响，严格执行，风控指标设计的合理，就可以长期持续。人比机器更聪明，但机器比人更有纪律性，而且运算能力远超于人。

量化投资的优势，归纳起来主要体现在以下三方面：

       一、长期、稳定收益。量化策略通过机器选股，“纪律性”极强，可以克服人的主观情绪影响。

       二、分散风险、控制回撤。量化投资会选出几百只股票，持仓比较分散，相比于主观多头持股几十只股票，在选股数量上有很大的差异。

       三、人工智能、机器学习。一些新的技术手段，可以高速处理海量信息。

02 量化投资是否有持续的盈利能力？

       从指数方面看，对比2020年初到现在，我们拿出某量化基金的业绩数据与中证500、沪深300、中证1000等宽基指数的涨幅做对比，可以看出量化投资具有明显优势。

       从行业来看，A股板块轮动快，今年涨幅最好有钢铁、电器设备、半导体、军工板块，然而这些今年涨幅都比较大的行业，有些在去年还是负收益。可见我们以为的风口不一定是真的风口，现在的下跌也不代表永远的下跌趋势，选择风格是一件有挑战事情的事情。

       市场总是在波动中不断前进的。如果我们把周期拉长，发现投资风格对于收益的影响也并不大。如下图所示，同时期的中证500、中证1000、沪深300指数收益表现并不逊于历经10年牛市的美股市场。由此可见，A股具备长期投资价值，并且显现出了贝塔复利收益。

       同时，从上图我们可以看到，美股市场整体波动率比较小，而A股的波动则比较大。A股如果取得好的指数收益，“择时”很重要，但是“择时”对于个人，甚至对于专业机构都是很难做到的。

       财富增长中复利效应十分关键，这就要求投资中我们要避免极端损失，控制“最大回撤”。如果第一年投资获利100%，第二年跌幅只要是50%，所有的盈利都将归零。

       在A股震荡加剧、机构性行情轮动的情况下，如果放开短期对行业风格的约束，也不再去对标我们投资的是大盘还是小盘，而是进行全市场分析，就可能获得更好的阿尔法收益。

       这也正是量化选股的优势所在。量化投资的逻辑，不是通过一次交易或很短期的交易获得大幅度的涨幅，而是通过日积月累、中高频的交易，每次通过微小获利，长时间下来也能以相对较小的波动获得较高的正收益。而不是一年赚钱、一年就亏钱，我们知道这样是无法获得复利收益的。

       量化是一种基于数据统计规律形成的方法，基于成千上万个因子，寻找因子和股价变化之间的规律，从而对股价未来走势进行预测。我们以趋势因子来说：量化策略每时每刻都覆盖市场上所有的股票，当行业上涨趋势显现后，计算机会自动调大此行业的比重。

       一些领先的投资投研团队站已经开始借助人工智能技术，针对股票投资策略进行了大量创新，开发出多策略、多周期的投资模式以实现收益叠加。

       量化投资取得优秀的业绩表现，要有科学严谨的算法体系、真实有效的数据环境和强大的算力做保障。话说回来，量化基金虽然依靠机器运算作出决策，但其成功与否的关键还是看人，看这个量化投资团队构建数据模型的水平和海量数据的处理能力。

       作为投资人，找对量化基金管理人十分关键，可以考察团队的人员构成，可以用过往业绩来验证管理人的能力。

来源：搜狐网

对话华安基金量化基金经理张序：量化投资的好处是降低随机性

       近期A股市场对量化投资的关注度很高。一方面在当前市场连续过万亿成交中，业内普遍认为量化交易成了不可或缺的力量；另一方面，今年以来量化产品的业绩也很不错，数据显示，275只500指增基金今年以来平均收益25.61%，甚至有产品跑赢基准近50个百分点，百亿级量化私募500指增基金平均收益超42%。

       如何看待当前市场量化投资火爆？背后究竟有哪些原因？对于量化基金相关产品，投资者又该如何选择？9月28日下午，华安基金量化基金经理张序作客每经APP《昊哥的下午茶》直播间，对上述问题做了剖析，并就四季度投资机会与网友进行了交流。

       量化投资主要分四类 今年以来收益中位数好于主动基金

       张序首先向投资者介绍了今年量化基金的收益情况：根据统计，今年以来权益类主动基金收益率中位数约为6.5%，而量化基金收益率中位数达到7.5%，高于一般主动型基金。

       他指出，量化基金收益率整体跑赢主动基金与今年市场风格有关——2018年、2019年的时候，市场抱团特征明显，而今年以来，市场抱团效应基本没有，板块之间轮动明显。如一季度主要是医药消费板块的行情，到二季度新能源车、周期板块走强。这种分散化投资环境使得量化基金相比主动基金更有优势，因为主动基金的基金经理可能对某一个行业较为了解，但量化基金则擅长于在诸多行业之间都抓点机会，累积起来相当可观。
       张序同时向投资者介绍了量化投资的一些逻辑概念：一方面，投资时要进行定性的研究分析，另一方面需要根据数据制定投资策略。这些数据包括财报数据、调研数据、新闻中报道的数据等等，根据公开数据通过定量化模型进行挖掘，去寻找超额收益机会。
他指出，量化策略运用大概可以分为四类：
       第一类是偏市场择时的量化策略，可以通过股价走势构造定量模型，也可以通过统计历史上不同宏观状态下资产收益率高低构造模型来进行投资判断。
       第二类是中观视角下的量化投资，这是国内近三年发展较热的领域。简而言之就是通过宏观经济数据（GDP、社融等）、终端数据（如煤炭行业库存、钢铁产销率等）以及微观数据（如期货价格等），去构建对行业景气度的模型，做基本面量化，帮助判断哪些行业未来可能具有投资机会。
       第三类是选股策略。基于多因子的角度，利用因子模型、事件驱动模型等构建选股框架。
       第四类是偏交易的策略。这类策略私募运用较多，通过量价信息或基于高频的数据信息构建量化模型，运用于日内交易或日间套利等方面。

       张序强调，量化投资与传统的主动投资存在明显区别。主动管理的公募基金经理取得超额收益来源主要基于行业研究员对个股的调研，在上市公司深度研究方面占有优势。但研究员相对有限，而市场的股票数量是在不断增加的，这时候主流基金在股票的覆盖度、广度方面相对有一些缺陷。

       量化的优势刚好相反。量化倾向于通过对数据分析，去寻找全市场不同股票的机会，所以能完成广度的覆盖，但对个股深入研究、企业管理、产品增长等因素相对不足。总体而言，量化基金与主动基金优势完全相反，可以互为补充。
       同时，在直播中，张序也剖析了公募基金量化投资与私募基金量化投资之间的区别。图片来源：摄图网

       他指出，私募用量价数据较多，如一些偏高换手的策略，用高换手控制回撤，然后积少成多获得较好收益，同时降低波动率。
       但它有一个坏处——如果资金量较大，或者资金较为拥挤，它的收益衰减会非常明显，这与公募量化投资有明显不同。公募基金面向居民为主，在进行量化投资时，必须要考虑一个产品资金总量上限，尽可能在不影响市场、不对市场造成冲击的前提下构建投资策略。因此公募基金量化投资体系不那么追求高换手，用到的数据也不仅局限于量价信息，还包括一些偏基本面的数据（如财报数据、行业景气度等）来综合构建投资策略，进而追求业绩提升。
张序同时指出，近期有不少私募的量化基金开始出现“封盘”的现象，就是因为考虑了策略容量的问题。从当下环境来看，目前市场流动性较高，公募基金的基本面量化投资换手率较低，随着规模增长对业绩冲击相对较小，具有较大优势。此外，量化的好处在于定量化、框架化，投资纪律性强，降低了随机性。

       那么，市场上琳琅满目的量化产品，投资者该如何选择呢？张序建议投资者关注两类产品。
       第一类是主动量化产品（张序主管的华安事件驱动量化基金即为主动量化产品，今年以来收益约30%）。由于做全行业投资，每个行业都可能抓住机会，叠加之后也许能较好地增厚收益，
       第二类为绝对收益量化产品，主要是量化对冲产品。如通过构建300指数增强多头，再开仓股指期货空头对冲风险，再配置一定比例个股取得阿尔法收益。随着后续抱团效应继续降低，市场流动性增强，量化对冲产品也值得投资者关注。
       值得一提的是，张序在直播中还对国庆后的市场投资机会分享了他的看法。
       他指出，股票中期走势受基本面影响，投资者应尽量从成长性角度去布局一些估值较低的公司或基金产品。在流动性相对宽松的情况下，抱团效应较难出现，建议投资者淡化大小盘的概念，尽可能把投资机会分散到全市场。从行业来看，医药、新能源车、半导体和光伏这四个板块出现一定回调，甚至部分行业回调较大，但从长期成长性和中期成长性来看，这四个板块短期回撤是因为受限电等消息以及情绪影响，股价出现较大波动，建议投资者可以多关注。

来源：每经牛眼