资本市场改革不断深化,监管部门持续释放证券行业利好政策,为量化私募行业提供了良好的发展环境,2020年的结构性牛市行情也造就了量化私募的规模扩张,高层次人才的引进也增添了量化私募发展的动力。
2020年疫情反复、贸易争端、油价波动等不确定事件的刺激下,造成了证券市场波动率的提升,给量化私募投资者提供了更多套利的机会。
一、私募行业政策支持
2020年以来,政府监管部门政策密集出台,规范私募行业健康发展。特别是,2020年证监会、基金业协会发布多项新规,引导私募证券行业健康发展。
数据来源:华锐研究所
可以看出,我国政府监管部门高度重视私募证券投资基金行业的发展,多项新规发布,支持量化私募基金经营机构的可持续发展。由于多项有利政策陆续推出,逐渐形成了在监管政策指引下,支持量化私募基金公司做大做强。
二、自身内在发展需求
量化私募发展需要自身内在的竞争力,量化投资是以量化模型为手段来战胜市场,获得超额收益的。由于资本市场交易变幻莫测,对量化模型的精度要求极高,同时也要跟着市场风格的切换来随时调整和更新投资策略,以最精准和及时的量化模型进行投资。
在资金和渠道资源等方面颇具优势的头部量化私募机构,也存在量化投资策略失败、容量有限、超额收益下降等问题。在经历多次洗牌后,许多量化对冲策略的基金经理开始反思自身的投资策略,并不断进行优化,逐渐更加注重技术智能化和风控精细化方向转变,提升自身整体竞争力。
随着人工智能、大数据、云计算、区块链等新一代信息技术的日趋成熟,国内量化私募机构逐渐开始引入人工智能等智能化技术应用于量化领域,人工智能在量化投资中是一种全新的工具。
1.寻找和改变量化因子,优化量化交易策略;
2. 基于机器学习深度挖掘市场交易信息,做好风险防控,防止挖掘海量数据加以模型训练,寻找影响市场波动的指标,优化现有量化因子库,使构建的量化模型更为科学,有效地提升整个投研团队的效率,降低投研成本;
3. 同时,在市场风格发生重大切换时,人工智能克服人性情绪波动的弱点,对于突发事件的反应速度远远超过人类,可以进行及时止损,做好风险防控。
基于人工智能所构建的量化投资策略或模型是否有效,需要市场进行检验:
1. 以历史真实数据为支撑,逻辑关系的科学合理;
2. 进行市场实际检验,是否可以得到验证;
3. 在市场结构发生变化时,量化模型是否依旧有效。
因此,量化投资策略或模型的准确性和普遍性是保持长久、持续、稳定超额收益的基石。
三、证券公司赋能
大多数中小型量化私募机构由于数量有限,量化投资技术陈旧,系统算力不足等诸多问题,外加头部机构的挤压,一直在生死边缘挣扎。
对于证券公司来说,量化私募年换手率大概在100-300倍之间,即一家100亿规模的量化私募,一年的交易量可以达到1万亿-3万亿。高换手率意味着高额的手续费,这是证券公司巨大的收入来源。此外,还有证券公司代销私募产品产生的申购费用、代销费用及部分业绩提成,都是收入的重要来源。
基于市场中中小型量化私募机构众多和自身资源有限,在数据更新、模型优化、资金引入、渠道支持等方面困难重重,证券公司赋能量化私募机构主要集中在中小型公司。
当前,在证券公司大力发展财富管理的背景下,证券公司赋能中小型量化私募机构发展是的重要业务发展方向,其主要集中在资金引入、量化交易、投资策略方面。
其中,在量化交易方面,证券公司积极撮合大数据公司与私募机构间的合作,解决数据量有限问题,通过提供极速柜台、极速行情、实时风控等服务,满足量化私募对高性能低时延的要求。以及链接第三方算法服务商与量化私募机构间的合作,解决算法交易领域的技术壁垒。例如,非凸科技作为国内领先的智能算法和交易系统服务商,已服务多家国内券商,其中不乏量化领域的头部券商。
来源:非凸科技