「引言」
“春山多勝事”，量化再起航，今年2月23日，在招商證券春季交流會(huì)(杭州)上，我們邀請(qǐng)了多家頭部量化私募和業(yè)內(nèi)知名機(jī)構(gòu)，與各位投資者進(jìn)行了豐富多彩的主題分享。受邀管理人和機(jī)構(gòu)包括思勰投資、白鷺資管、誠(chéng)奇資產(chǎn)、龍旗科技、仲陽(yáng)天王星和卡方科技。我們對(duì)這些管理人的精彩發(fā)言做了紀(jì)要，與各位投資者進(jìn)行分享。
此為下篇，對(duì)龍旗科技、仲陽(yáng)天王星和卡方科技的嘉賓分享內(nèi)容進(jìn)行紀(jì)要展示。
「春意滿(mǎn)山河，量化再起航 」
龍旗科技 朱曉康
前面各位大咖已經(jīng)講了非常多精彩的東西了，我希望也利用今天這樣一個(gè)機(jī)會(huì)，跟大家做一個(gè)相對(duì)比上次要簡(jiǎn)短很多，但是可能視角稍微有一點(diǎn)點(diǎn)不一樣的分享。
我相信這一頁(yè)PPT上面的數(shù)字，大家只要是關(guān)注量化行業(yè)都會(huì)非常熟悉，我們是取之于基金業(yè)協(xié)會(huì)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，在2017年當(dāng)時(shí)整個(gè)歸屬于量化的基金管理規(guī)模只有1,100萬(wàn)左右，基金只數(shù)其實(shí)并不少，大約有3000只左右，但是在短短的4年之后，到了2021年，整個(gè)量化基金的規(guī)模超過(guò)了1萬(wàn)億，只數(shù)也達(dá)到了將近17,000支量化基金。
所以在2021年確確實(shí)實(shí)是整個(gè)量化行業(yè)一個(gè)爆發(fā)式的增長(zhǎng)，那么隨著整個(gè)行業(yè)爆發(fā)式的增長(zhǎng)，對(duì)應(yīng)于我們量化管理人總體的超額業(yè)績(jī)情況是什么樣的？
我們?cè)谶@一頁(yè)做了一個(gè)非常簡(jiǎn)短的分析，是取自于一個(gè)公眾號(hào)上面的，他們平常所跟蹤的量化行業(yè)的大幾十家的管理人，我們?cè)谟?jì)算超額的時(shí)候是取了每一家管理人那一年的產(chǎn)品表現(xiàn)除以指數(shù)表現(xiàn)，用除法來(lái)計(jì)算這樣一個(gè)平均數(shù)，然后取了有完整4年期業(yè)績(jī)的20家管理人，基本上代表了市場(chǎng)戰(zhàn)略和行業(yè)最優(yōu)秀的一批管理人。
從這個(gè)上面看，首先超額還是非常優(yōu)秀的，特別是在2019年和2020年，大家可以看到這20家在行業(yè)里面非常有代表性的管理人的平均超額收益，這個(gè)是以500指增產(chǎn)品的超額收益為計(jì)算標(biāo)的，19年大約是在20.6%，20年是22%，所以大約是21%的一個(gè)水平。
但是非常有趣的是，如果我們用同樣的方法去看整個(gè)行業(yè)在2021年和2022年的超額，大家非常明顯地可以看到，整體的超額水平基本上是接近于腰斬的情況，下降到了只有12.8%和12%左右的水平，雖然還是非常優(yōu)秀的，因?yàn)榍懊嫣貏e聊到跟主觀的很多管理人相比，其實(shí)在最近兩年超額的情況還是相對(duì)不錯(cuò)的，但是相對(duì)量化行業(yè)前兩年自身的超額水平，確確實(shí)實(shí)是有一個(gè)比較大的跌幅。
那么這也是很多投資者問(wèn)的一個(gè)問(wèn)題，量化行業(yè)的一波紅利是否過(guò)去了，業(yè)績(jī)的持續(xù)性是否還有一定的保障？
為了回答這個(gè)問(wèn)題，我們回到一個(gè)在量化行業(yè)非常經(jīng)典的公式，叫做Fundamental law of active portfolio management，它的出處是一本很經(jīng)典的書(shū)，叫Active Portfolio Management，主動(dòng)投資組合管理，這本書(shū)的兩個(gè)作者也是在量化行業(yè)里面非常資深的兩個(gè)元老，Richard C. Grinold和Ronald N. Kahn，這個(gè)是我以前在美國(guó)工作的時(shí)候，我們研究部的兩位最資深的老大。他們?cè)谶@本書(shū)里面提出了這樣一個(gè)非常經(jīng)典的公式，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)的話(huà)，IR是代表信息比率，等于IC乘以所謂的“廣度”開(kāi)根號(hào)這么一個(gè)非常簡(jiǎn)單，但是非常經(jīng)典的類(lèi)似于牛頓三定律的基本公式。
如何來(lái)理解這樣一個(gè)公式，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)的話(huà)，一個(gè)管理人業(yè)績(jī)的表現(xiàn)大致等于他的選股能力水平的高低，performance等于skill乘以所謂的breadth開(kāi)根號(hào)，也就是說(shuō)你的選股可以得到的所謂的相對(duì)獨(dú)立的選股的數(shù)量也好，或者是take independent breadth的數(shù)量大概有多少，大概是符合這么一個(gè)非常簡(jiǎn)單的關(guān)系。
站在今天，我覺(jué)得從我們量化行業(yè)的角度，如果我們希望提高我們策略的表現(xiàn)，還是要回到這樣一個(gè)基本的公式，我們分別能夠在 skill上和我們策略的廣度上做一些什么樣的事情，特別是站在今天這樣的市場(chǎng)的時(shí)點(diǎn)，行業(yè)發(fā)展的時(shí)點(diǎn)，我們應(yīng)該相對(duì)比較樂(lè)觀，還是比較悲觀呢？
從龍旗自身的實(shí)踐來(lái)說(shuō)，如果回到這樣一個(gè)非?；镜睦砟畹脑?huà)，我們個(gè)人相對(duì)覺(jué)得還是比較樂(lè)觀的一個(gè)情況，為什么？
首先從外部的因素回到廣度而言，最近一兩周大家也都知道，注冊(cè)制其實(shí)是以超出我們市場(chǎng)所預(yù)期的速度在往前推進(jìn)。實(shí)際上注冊(cè)制的試點(diǎn)開(kāi)啟以來(lái)，A股的上市公司數(shù)量已經(jīng)由3500家，增加到今天超過(guò)5000家。如果在主板也開(kāi)始推行注冊(cè)制，大概率很快會(huì)上升到6000甚至7000家上市公司，在這樣一個(gè)大的市場(chǎng)背景和環(huán)境下，聯(lián)系到前面這樣的一個(gè)基本的公式，我覺(jué)得它實(shí)際上是非常有利于我們量化去發(fā)揮我們的特長(zhǎng)，因?yàn)樗谶x股的廣度上具有非常天然的優(yōu)勢(shì)。所以更多的可以交易的股票只數(shù)，也可以給我們帶來(lái)更多的一些交易型的機(jī)會(huì)。所以說(shuō)回到前面基本的定義的話(huà)，我們覺(jué)得首先在breadth上面，其實(shí)在目前隨著注冊(cè)制的全面推進(jìn)，反而應(yīng)該更加樂(lè)觀。
另外一點(diǎn)，今天前面有的嘉賓老師也提到，可能很多做主觀的對(duì)今年的市場(chǎng)相對(duì)更樂(lè)觀，如果今年的Beta更好，那么對(duì)于我們策略表現(xiàn)會(huì)有什么樣的影響，特別是對(duì)于IC會(huì)不會(huì)也有一些影響?；谇懊嫖覀兲岬降男袠I(yè)的數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單分析，也就是回到前面提到的有完整4年業(yè)績(jī)的20家管理人，我們結(jié)合市場(chǎng)本身漲跌的情況，看了在不同的市場(chǎng)漲或者跌的時(shí)候，整體的量化行業(yè)的超額是不是有不一樣的表現(xiàn)。
這個(gè)結(jié)果也非常有趣，我們可以看到上面一行是代表了在過(guò)去三年市場(chǎng)上漲的時(shí)候超額周度平均的表現(xiàn)，下面是在市場(chǎng)下跌的時(shí)候，周度的20家管理人的超額情況。
非常有趣的是，在2020年市場(chǎng)上漲和下跌的時(shí)候，超額大致相似，周度超額差不多是0.44%和0.46%，但是在過(guò)去兩年其實(shí)是發(fā)生了一些變化，首先我們前面提到的超額有一些下降的趨勢(shì)，但是另外一個(gè)非常有趣的點(diǎn)是說(shuō)，當(dāng)市場(chǎng)下跌的時(shí)候，超額似乎更難賺取，比如說(shuō)以2021年為例，在市場(chǎng)下跌的時(shí)候，這些頂級(jí)量化管理人周度的平均超額只有0.22%，相比2020年的時(shí)候，是從0.46%下跌到只有0.22%，這個(gè)跌幅可能是超過(guò)一半的，當(dāng)然在市場(chǎng)上漲的時(shí)候也有一些下降，但是下降的相對(duì)幅度要少一些。因?yàn)榇蠹移毡轭A(yù)期今年市場(chǎng)整體的環(huán)境，市場(chǎng)的氛圍，特別是相比去年要好很多，所以在Beta如果能夠上漲修復(fù)的情況下，根據(jù)過(guò)去兩年這樣的規(guī)律，我們實(shí)際上對(duì)今年的IC可能也會(huì)有更多的期待。所以這個(gè)是從兩個(gè)市場(chǎng)外部因素，我們?yōu)槭裁磳?duì)今年整體的量化行業(yè)，整個(gè)市場(chǎng)更加樂(lè)觀的很重要的兩點(diǎn)考量。
與此同時(shí)，回到前面最基本的公式，全行業(yè)面臨的共同挑戰(zhàn)還是要如何去提高IC，實(shí)際在今天的在市場(chǎng)上，不同的管理人也在從可能的方方面面，不同的角度，在努力做各種各樣的嘗試。
我們這邊也列舉了一些大家現(xiàn)在可能思考在做或者已經(jīng)在做的一些事情了，比如說(shuō)拓展信息源的深度和廣度，獲取更加多維度的超額。有的管理人是打造多元化的策略性和產(chǎn)品設(shè)計(jì)，以提升整體行業(yè)的策略容量，也是提高廣度的一種方法。
前面嘉賓也提到最近機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)突破式的進(jìn)展，當(dāng)然是跟我們沒(méi)有什么特別直接的關(guān)系，但是我覺(jué)得也讓我們對(duì)未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)如何在量化上更好地應(yīng)用，讓我們會(huì)有更多的期望。雖然在過(guò)去幾年機(jī)器學(xué)習(xí)在量化行業(yè)上面已經(jīng)有了廣泛的應(yīng)用，但是我覺(jué)得應(yīng)用的方式上將來(lái)可能會(huì)有更好的突破。當(dāng)然也可以在硬件的投入方面去提升整體行業(yè)的IC。這些我覺(jué)得都是非常好的方面，其實(shí)經(jīng)過(guò)了短暫的兩年相對(duì)低沉的表現(xiàn)，我個(gè)人認(rèn)為今年還是非常值得期待的。
從龍旗本身的歷史來(lái)說(shuō)的話(huà)，我們?cè)谶@個(gè)行業(yè)已經(jīng)存活了11年了，非常幸運(yùn)的是在經(jīng)過(guò)了幾輪的市場(chǎng)流行，行業(yè)的快速迭代之后，今天還能存在，我覺(jué)得是一個(gè)非常幸運(yùn)的事情。
從我們自身來(lái)說(shuō)，這一路走過(guò)來(lái)本質(zhì)上也是在隨著行業(yè)市場(chǎng)的變化，監(jiān)管的變化，在努力地去適應(yīng)市場(chǎng)的環(huán)境。比如說(shuō)我們從早年純粹的基本面量化，到了18、19年我們?nèi)康鸀橹蓄l的量?jī)r(jià)選股策略，更加高換手的一些策略。站在今天我也是非常期待說(shuō)我們下一代的策略的模型可能會(huì)給投資人帶來(lái)更加優(yōu)秀的回報(bào)。這個(gè)也是非常有趣的一張圖，分享給大家，某種意義上是代表了整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。
這個(gè)是我們回顧了龍旗自身在過(guò)去10年實(shí)盤(pán)，過(guò)去所有的策略，所有的產(chǎn)品加權(quán)平均，只是把它按照300、500、1000進(jìn)行分類(lèi)，相對(duì)各自指數(shù)的超額表現(xiàn)。
這是我們?nèi)ツ?/span>10月份做的一個(gè)分享，非常有趣。等我同事做完這張圖之后，我覺(jué)得還是非常感慨的，因?yàn)檫@個(gè)行業(yè)首先從過(guò)去10年發(fā)展下來(lái)，大家可以看得到，其實(shí)超額表現(xiàn)總體還是非常多的機(jī)會(huì)，但是這個(gè)中間走過(guò)來(lái)的路，它其實(shí)不會(huì)是一條筆直的線(xiàn)，它永遠(yuǎn)不會(huì)是非常平穩(wěn)的，最重要的還是需要我們策略不斷迭代，讓我們的超額表現(xiàn)能夠持續(xù)創(chuàng)出新高。
最后其實(shí)也是上次招商秋季會(huì)議來(lái)參加的時(shí)候給大家分享的一張圖，我個(gè)人非常喜歡的一張圖，這個(gè)是美國(guó)道瓊斯指數(shù)在過(guò)去125年的走勢(shì)圖，當(dāng)然是取了ln，否則的話(huà)這個(gè)圖是呈一個(gè)拋物線(xiàn)的情況。
這個(gè)圖為什么我非常喜歡，首先它的時(shí)間足夠長(zhǎng)，第二這個(gè)其實(shí)跟前面分享的凈值曲線(xiàn)有一些像，是一路走上來(lái)，雖然在不斷創(chuàng)新高，但是它永遠(yuǎn)也不是一條筆直的曲線(xiàn)，實(shí)際上是往上的，然后在中間很多時(shí)候，可能出現(xiàn)長(zhǎng)達(dá)十幾年甚至二十幾年的盤(pán)整。然后原圖有一個(gè)非常有趣的標(biāo)題，它說(shuō)人類(lèi)只有不斷創(chuàng)新，才能幫助我們?nèi)祟?lèi)克服恐懼，它下面列了每一個(gè)時(shí)期人類(lèi)最偉大的一些創(chuàng)新，能夠讓我們的社會(huì)經(jīng)濟(jì)不斷往前進(jìn)步，隨之指數(shù)在不斷創(chuàng)新高。
回到我們量化行業(yè)，我覺(jué)得也是這樣的，首先還是需要整個(gè)行業(yè)拿出新的一些完全不一樣的創(chuàng)新的方法，回到我們前面基本的公式，提高IC，提高IR，最終能夠讓整個(gè)行業(yè)的凈值不斷創(chuàng)新高。
我今天簡(jiǎn)短的分享就到這里，謝謝大家。
「量化策略大升級(jí)，行業(yè)發(fā)展再平衡」
仲陽(yáng)天王星 孫博
感謝在座的各位朋友，大家下午好，我是仲陽(yáng)天王星的孫博，非常感謝招商證券的邀請(qǐng)，非常榮幸站在這里跟大家分享一些我個(gè)人對(duì)量化行業(yè)投資行業(yè)的感悟和從業(yè)經(jīng)驗(yàn)。
我們這次策略會(huì)的主題叫“春山多勝事”，下半句應(yīng)該是“賞玩夜忘歸”，我們中國(guó)量化行業(yè)也處在生機(jī)勃勃的發(fā)展階段，有無(wú)限的生命力和可能性，所以我今天跟大家分享的主題就是量化策略升級(jí)和行業(yè)再平衡。
今天分享大致三個(gè)部分，我們這個(gè)會(huì)議的標(biāo)題叫做論道，所以也是講一講道方面的幾個(gè)topic，可能講的數(shù)比較少一點(diǎn)。第一部分我們講中美量化投資發(fā)展的階段和兩個(gè)市場(chǎng)比較的異同。第二講我個(gè)人認(rèn)為的作為一個(gè)管理人核心的投資能力。第三個(gè)講我們中國(guó)量化未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。
剛才很多嘉賓也講到了美國(guó)量化行業(yè)的一些現(xiàn)狀，大家都比較關(guān)注美國(guó)的同行，包括行業(yè)發(fā)展的近況。其實(shí)量化行業(yè)是從國(guó)外發(fā)展起來(lái)的，傳到我們中國(guó)是一個(gè)相對(duì)比較新興的行業(yè)，在這幾年有了非常大的發(fā)展，國(guó)內(nèi)現(xiàn)在做的比較優(yōu)秀的基金管理人，也都有很多海外量化基金出身的背景，啟蒙工作可能都是在美國(guó)的一些大的公司或者大的團(tuán)隊(duì)里面完成的。所以我們看一下海外同行的發(fā)展情況。
美國(guó)對(duì)沖基金行業(yè)起源比較早，它最早是1949年，Ben Graham，實(shí)際上就是巴菲特的老師成立了一個(gè)叫做Graham-Newman的基金，Alfred 也成立過(guò)AW Jones，這個(gè)可能是我們對(duì)沖基金的鼻祖，在當(dāng)時(shí)投資標(biāo)的包括量化對(duì)沖，收益創(chuàng)造的方式都比較有限。
到了80年，國(guó)際投行摩根士丹利，在我們國(guó)內(nèi)稱(chēng)之為大摩，召集了一批數(shù)理天才，包括Garry，Nunzio，他們開(kāi)始做配對(duì)交易，Pairs Trading，開(kāi)始了我們對(duì)沖基金行業(yè)的萌芽期。
到了1980年很多對(duì)沖基金開(kāi)始使用的投資策略逐漸變得豐富起來(lái)，交易的品種，市場(chǎng)也豐富起來(lái)。在這里邊有很多使用的套利，不良債務(wù)，固定收益，包括量化和多策略的都在進(jìn)行投資。在資金端很多的養(yǎng)老基金，pension fund，endowment fund，學(xué)校的基金，機(jī)構(gòu)投資人加大了對(duì)對(duì)沖基金的投資。
2000年以后對(duì)沖基金在全球就得到了快速的發(fā)展，2007年年底大概到了2萬(wàn)億美金的規(guī)模，但是2008年就發(fā)生了全球的金融危機(jī)，可能在座的很多都知道，而且可能還有一些感受。
我自己也是2008年在哥大畢業(yè)，當(dāng)時(shí)工作非常難找，兩家最大的投行，一個(gè)是Lehman Brothers，還有Bear Stearns都倒掉了，找工作是非常的困難，所以最后也是被逼上了創(chuàng)業(yè)的道路。
在2008年的金融危機(jī)之后，各個(gè)市場(chǎng)包括對(duì)沖基金都受到了極大的沖擊，經(jīng)過(guò)幾年的修復(fù)之后，在2011年對(duì)沖基金又首次突破了2萬(wàn)億美金的持續(xù)增長(zhǎng)的一個(gè)規(guī)模。
我們常年在海外，大家一般會(huì)關(guān)注比較頭部的幾家基金，比如說(shuō)Jim Simons他們創(chuàng)建的Renaissance，文藝復(fù)興基金，這家基金可能也是量化的一個(gè)傳奇，他們很多年以來(lái)都是百分之三四十這樣的回報(bào)。包括去年Citadel有38%的回報(bào)，為客戶(hù)爭(zhēng)取了大概160億美金。所以即便是在美國(guó)這樣非常成熟的行業(yè)，其實(shí)還是有很多的階段性的機(jī)會(huì)，包括公司與公司之間，行業(yè)與行業(yè)之間的差異化。
這是一張中美投資者構(gòu)成的結(jié)構(gòu)圖。我們可以看到居民持股大概是在30%左右，其中A股的個(gè)人投資者持股比例也是在百分之三四十。但是從我們量化交易或者市場(chǎng)交易的角度來(lái)說(shuō)，我們可能更關(guān)注的是交易量。
從交易量的角度來(lái)說(shuō)，我們一方面以產(chǎn)業(yè)資本為主的大股東以及關(guān)聯(lián)方應(yīng)該長(zhǎng)期是A股市場(chǎng)持股規(guī)模最高的投資者。如果只看專(zhuān)業(yè)的機(jī)構(gòu)投資者的話(huà)，這個(gè)比例在美股實(shí)際上是四五成，在中國(guó)大概只有18%。另外一方面我們關(guān)注交易量的貢獻(xiàn)，美股散戶(hù)對(duì)交易量的貢獻(xiàn)常年維持在百分之二三十以下，近百分之七八十的交易都是一些高頻交易或者是機(jī)構(gòu)交易所產(chǎn)生的，但在我們中國(guó)散戶(hù)的交易比例是非常高的。從投資者結(jié)構(gòu)來(lái)看，美股的投機(jī)構(gòu)投資者占比比較高，外資入局也比較充分，導(dǎo)致競(jìng)爭(zhēng)比較激烈。
從美國(guó)的Barclays 在1971年發(fā)行第一只被動(dòng)的量化投資基金，量化投資在美國(guó)作為一種被整個(gè)市場(chǎng)廣泛接受的理財(cái)方式，距今已經(jīng)有50多年時(shí)間了，從數(shù)據(jù)到因子到模型到組合到交易的各個(gè)階段，都可能完成了不止一輪的迭代。他們對(duì)量化投資的理解和應(yīng)用，比很多其他國(guó)家或其他市場(chǎng)的參與者都更加深刻。在美國(guó)的證券市場(chǎng)由于由量化驅(qū)動(dòng)的交易數(shù)量達(dá)到了七八成，所以無(wú)論一家對(duì)沖基金的核心策略是不是量化，那些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)程序化交易的理念和方式都或多或少得到了應(yīng)用。
美國(guó)作為全球流動(dòng)性最強(qiáng)，標(biāo)的最豐富的金融市場(chǎng)，量化交易的標(biāo)的也從股票期貨蔓延到了眾多的衍生品，還有一些場(chǎng)外的市場(chǎng)，激烈的競(jìng)爭(zhēng)和迅速的迭代也讓市場(chǎng)有效性在逐漸增加。哪怕是最頂尖的管理人，相對(duì)指數(shù)能夠創(chuàng)造的超額收益水平也大概就是在3-5%左右。
所以橫向比較來(lái)說(shuō)，我覺(jué)得我們中國(guó)的同行或者量化行業(yè)確實(shí)還在一個(gè)起步萌芽的階段，雖然縱向來(lái)看，我們的超額在整個(gè)行業(yè)上是有一定的收縮，剛才某同仁也放了一些圖片，但是我覺(jué)得橫向比較來(lái)說(shuō)，我們還是非常幸福的。
在美國(guó)的同行可能在3-5%的超額下，大部分通過(guò)加杠桿或者其他的方式來(lái)獲得一定的收益，但在我們中國(guó)的話(huà)可能還有20%，30%甚至40%的超額收益的機(jī)會(huì)，我個(gè)人覺(jué)得可能是我們中國(guó)整個(gè)證券行業(yè)或者金融行業(yè)從事量化交易的一個(gè)時(shí)代性的機(jī)會(huì)。
縱觀我們中國(guó)的幾大類(lèi)的交易標(biāo)的，比如說(shuō)房地產(chǎn)，股票，期貨，中國(guó)的房地產(chǎn)可能有過(guò)一個(gè)10年到15年這樣一個(gè)超長(zhǎng)的紅利周期，而且很多人是切身從這一波超級(jí)周期里面掙到了錢(qián)，證券行業(yè)我個(gè)人感覺(jué)有類(lèi)似的這樣的一個(gè)機(jī)會(huì)。10年漲10倍的話(huà)，其實(shí)只要年化收益25%。很多的管理人在不同的產(chǎn)品上，不管是500指增，1000指增，還是說(shuō)做量化選股，或者其他對(duì)標(biāo)指數(shù)的超額，其實(shí)25%的機(jī)會(huì)是完全可以創(chuàng)造的。
但是從持有人的角度來(lái)說(shuō)，很難能夠?qū)崿F(xiàn)財(cái)富的10倍的增長(zhǎng)，其實(shí)一大部分的原因是我們量化的產(chǎn)品設(shè)計(jì)流動(dòng)性可能過(guò)于好，不像房地產(chǎn)，我們的房子可能一住住很多年，它的交易相對(duì)流動(dòng)性比較低，我們量化產(chǎn)品的流動(dòng)性還是比較好，有申贖的機(jī)制。所以從一方面也造成了剛才好幾位同仁講的，為什么基金掙錢(qián)，但是基民不掙錢(qián)的非常重要的原因。
我簡(jiǎn)單的說(shuō)一下我們中國(guó)量化行業(yè)的發(fā)展，在座的各位可能比我都熟悉。
分水嶺大概在15年，15年之前，我們基本上有個(gè)行業(yè)的萌芽期，中國(guó)首個(gè)300股指期貨的上市也出現(xiàn)了最早的一批量化，當(dāng)時(shí)可能還有很多手工套利的機(jī)會(huì)，我們手工點(diǎn)點(diǎn)可以做一些期限套利，也可以?huà)暌恍╁X(qián)，但是15年股災(zāi)之后，可能就進(jìn)入了行業(yè)快速發(fā)展期的階段，當(dāng)時(shí)應(yīng)該是有中證500的IC和上證50的IH這兩個(gè)期指也在上市，我們很多的量化管理人在這個(gè)方向進(jìn)行了一些很早期的嘗試，也取得了一定的成就和效果，也為市場(chǎng)打開(kāi)了一個(gè)新的方向。
21年是一個(gè)比較有標(biāo)志性的節(jié)點(diǎn)，首先市場(chǎng)有一些比較好的Beta的機(jī)會(huì)，同時(shí)有巨大的超額的規(guī)模，整個(gè)市場(chǎng)的體量也上了一個(gè)臺(tái)階，應(yīng)該是已經(jīng)到了1萬(wàn)億，到22年年底的時(shí)候整體規(guī)模已經(jīng)到了1.5萬(wàn)億。雖然說(shuō)我們近兩年整個(gè)行業(yè)的規(guī)模發(fā)展比較快速，但是我們從剛才一個(gè)同仁分享的 PPT上可以看到，量化行業(yè)在國(guó)外總體的規(guī)模的跟其他的方向來(lái)比的話(huà)，我們還是有很長(zhǎng)足的空間。
我們?cè)诖蟾?/span>21年底的時(shí)候就已經(jīng)突破了萬(wàn)億的規(guī)模，到22年到了接近1.5萬(wàn)億了，行業(yè)占比也超過(guò)了25%。
百億量化私募越來(lái)越多出現(xiàn)在投資者和媒體的視野當(dāng)中，量化也作為一個(gè)比較主流的投資方向，投資產(chǎn)品也被越來(lái)越多的機(jī)構(gòu)，包括個(gè)人投資人所接受，大家也認(rèn)可這樣的以數(shù)據(jù)為底，以科技驅(qū)動(dòng)的投資方式，個(gè)人投資者和機(jī)構(gòu)投資者對(duì)量化策略的認(rèn)知和參與度也比以往豐富很多，無(wú)論是機(jī)構(gòu)的直投，委外還是高凈值客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)，已經(jīng)把量化基金作為一個(gè)非常重要的投資標(biāo)的和投資手段，并且在投資策略包括收益分解，風(fēng)險(xiǎn)控制等等方面有一些逐步的而且更加專(zhuān)業(yè)的認(rèn)識(shí)，而并不是早些年把量化作為一個(gè)黑盒，只是拿著最終的業(yè)績(jī)來(lái)說(shuō)話(huà)作為投資決策。所以對(duì)于整個(gè)行業(yè)來(lái)說(shuō)，百花齊放的量化私募的格局，我相信肯定是各位參與者，這里面包括券商，包括私募，包括托管，所有的參與者和所有同仁共同努力，取得的一個(gè)比較良好的市場(chǎng)培育的成果。
如果從規(guī)模，投資者結(jié)構(gòu)或者波動(dòng)性，量化行業(yè)本身的發(fā)展去對(duì)比中美的話(huà)，中國(guó)的量化投資還是有非常好的超額挖掘的土壤。我剛才講其實(shí)對(duì)比美國(guó)的同仁，我們中國(guó)量化行業(yè)的從業(yè)者還是要幸福很多，雖然兩地的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)差異非常大，不能說(shuō)把美國(guó)的東西或方法照搬回國(guó)內(nèi)直接用，但是我們投資的底層邏輯或者方法論是一致的，在中國(guó)的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)下，我覺(jué)得優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)和優(yōu)質(zhì)的管理人能夠做出很多差異化的產(chǎn)品，包括很多差異化的方法。
我們看一下中美兩個(gè)國(guó)家的市場(chǎng)對(duì)比，標(biāo)普的年化波動(dòng)率大概是18.7%，而中證500的年化波動(dòng)率是29.75%，看起來(lái)中證500要比標(biāo)普要高很多，但實(shí)際上如果只看過(guò)去三年的話(huà)，中證500和標(biāo)普的波動(dòng)率是差不多的。當(dāng)然過(guò)去三年因?yàn)橐咔榈挠绊?，?biāo)普的波動(dòng)率實(shí)際上比歷史是偏高，大概25.3%，中證大概有21.34%，但即便是這樣的情況下，我們也看到過(guò)去三年，美國(guó)的量化基金超額的實(shí)現(xiàn)情況也都是比較好，所以印證了我們行業(yè)大家普遍的一個(gè)認(rèn)知，就是超額跟波動(dòng)率是有一定的關(guān)聯(lián)，當(dāng)然我們還有一些其他重要的指標(biāo)，我相信各位可能對(duì)整個(gè)量化行業(yè)的超額的來(lái)源或者超額收益的來(lái)源都比較關(guān)注，我覺(jué)得有幾個(gè)比較重要的指標(biāo)，第一成交量，第二波動(dòng)率，第三個(gè)散戶(hù)的參與程度，包括市場(chǎng)結(jié)構(gòu)市場(chǎng)交易規(guī)則的變化。
我們做個(gè)簡(jiǎn)單的小結(jié)，雖然說(shuō)量化競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)在在國(guó)內(nèi)已經(jīng)比較激烈，而且我們國(guó)內(nèi)迭代的速度比國(guó)外的同行確實(shí)要快很多，大家也愿意在更多的方向進(jìn)行創(chuàng)新和嘗試，包括AI，包括人工智能，包括一些GPU、顯卡、超算等等諸如此類(lèi)的方向，包括產(chǎn)品的模式上。比如說(shuō)我們做出指增產(chǎn)品，其實(shí)在美國(guó)很早以前就有，我們叫做SmartBeta，但是可能主流的投資產(chǎn)品還是傳統(tǒng)的market neutral加杠桿的這種對(duì)沖基金的產(chǎn)品。所以無(wú)論A股的波動(dòng)率還是交易規(guī)則的保護(hù)，投資者的結(jié)構(gòu)，甚至對(duì)外資交易的限制，其實(shí)都是中國(guó)市場(chǎng)能夠在一段時(shí)間內(nèi)繼續(xù)挖掘紅利的護(hù)城河和成長(zhǎng)的空間。
國(guó)內(nèi)量化的投資發(fā)展階段總體來(lái)說(shuō)可能比美國(guó)相對(duì)滯后一些，但是我們迭代速度非?？欤抑鸩皆谧呦虺墒?。用大概5-8年的時(shí)間，其實(shí)已經(jīng)走完了美國(guó)30年的發(fā)展歷程，這也代表著我們中國(guó)量化私募行業(yè)的未來(lái)可期。
所以這里面引出一個(gè)問(wèn)題就是我們中國(guó)的量化私募行業(yè)發(fā)展到今天，這么多家優(yōu)秀的管理人，怎么去區(qū)分管理人之間有什么特別大的不同？
首先肯定有很多風(fēng)格上的不同，理念上的不同，方法的不同，但是我個(gè)人更看重的一家管理人的核心能力可能是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的定價(jià)能力，這就是我們要說(shuō)的第二個(gè)部分。
我們說(shuō)的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)能力，這里面risk pricing，我們?cè)趺炊▋r(jià)一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)，而不是我們傳統(tǒng)意義上理解的風(fēng)控，其實(shí)我們交易的核心就是在pricing risk，我們買(mǎi)的每一只股票，我們控制的每一個(gè)倉(cāng)位，我們對(duì)沖的每一個(gè)對(duì)沖工具，其實(shí)都是在pricing risk。
首先我們談風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)之前，我們先談?wù)勈裁词秋L(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)其實(shí)是一個(gè)非常主觀的概念，不同的投資人，不同的機(jī)構(gòu)，不同的管理人可能對(duì)風(fēng)險(xiǎn)有自己的定義。
比如說(shuō)我們最經(jīng)典的一個(gè)理解，風(fēng)險(xiǎn)可以理解成為drawdown或者是理解成為波動(dòng)率，或者是波動(dòng)率和收益率的比率，行業(yè)很多通用的Sharpe Ratio或者是Treynor Ratio，Calmar Ratio諸如此類(lèi)，但如果我們把這個(gè)視角稍微往回拉一點(diǎn)，投資者我們會(huì)看勝率的波動(dòng)，也會(huì)看更大的回撤，比如說(shuō)去衡量取得正收益的概率和可能遭遇的收益的起伏，那么全面一點(diǎn)，我們可能就有了各種各樣的這種夏普、卡瑪、索提諾比率來(lái)幫助我們投資者衡量一個(gè)投資組合的性?xún)r(jià)比。
我們用最大回撤做一個(gè)特別簡(jiǎn)單的例子，當(dāng)然我們?cè)诰唧w的投資環(huán)境里邊，可能每一個(gè)特定的交易資產(chǎn)risk的定義不同，為了理解我們講一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，很多渠道或者機(jī)構(gòu)的朋友都經(jīng)常問(wèn)我說(shuō)，我們的中性產(chǎn)品應(yīng)該怎么樣控制風(fēng)險(xiǎn)，或者是我們指增的產(chǎn)品應(yīng)該怎么樣控制風(fēng)險(xiǎn)？
我經(jīng)常解釋就是說(shuō)我們所有的投資決策，可能都是從risk pricing的角度來(lái)看，什么叫risk pricing，我舉個(gè)特別簡(jiǎn)單的例子，從回撤的角度來(lái)說(shuō)，如果我最大的回撤是1%，那么1%的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)博取1%的回報(bào)，我認(rèn)為這不是一個(gè)特別劃算的交易或者不是一個(gè)特別劃算的安排。但如果是3%的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)獲取10%的回報(bào)，那么從風(fēng)險(xiǎn)收益比上來(lái)說(shuō)，我覺(jué)得這個(gè)可能可以考慮。
所以回到產(chǎn)品的一些設(shè)計(jì)，包括一些風(fēng)控的管理，包括一些超參的優(yōu)化，很多管理人都在說(shuō)很多的模型做到最后，包括超參的優(yōu)化，包括敞口的種種的控制，其實(shí)都是一個(gè)選擇題，這個(gè)選擇題最終不同的管理人可能會(huì)做不同的決定，不同的決策，我覺(jué)得這里邊一方面是有投資理念的區(qū)別，就是我要做什么樣的管理人，我要做什么樣的風(fēng)格，我是一個(gè)穩(wěn)健的還是低波動(dòng)的，還是說(shuō)我是要去博取高收益。
我覺(jué)得從我們的角度來(lái)說(shuō)，我們永遠(yuǎn)是從勝率的角度來(lái)說(shuō)，我沒(méi)有絕對(duì)的對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的要求，但是如果我要承擔(dān)一定的風(fēng)險(xiǎn)，我必須要得到相應(yīng)的回報(bào)。我們更愿意從這個(gè)角度來(lái)定義所有的關(guān)于這些超參或者是風(fēng)險(xiǎn)控制風(fēng)口類(lèi)似這樣的問(wèn)題。
所以我覺(jué)得作為管理人，最重要的就是風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的能力，以及在風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)上面的理念。我覺(jué)得這個(gè)理念是貫徹在它的整個(gè)交易的框架，包括一些重要的參數(shù)，重要的投資決策的過(guò)程當(dāng)中，判斷每筆交易和投資的潛在風(fēng)險(xiǎn)是否能夠帶來(lái)足夠多的回報(bào)來(lái)覆蓋風(fēng)險(xiǎn)，以及判斷是否要承擔(dān)某些特定的風(fēng)險(xiǎn)。這是我們管理人所需要關(guān)注的核心問(wèn)題，也是一個(gè)管理人最核心的專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)。
但在風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的過(guò)程當(dāng)中，除了我們剛才說(shuō)的一些超參，包括一些流程和框架，當(dāng)然也有一些現(xiàn)成的方法，比如從歷史的數(shù)據(jù)里去發(fā)現(xiàn)一些規(guī)律。有一些標(biāo)準(zhǔn)化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理的模塊，持續(xù)性的損益歸因，這些可能都是行業(yè)中的比較通用的做法，我們?cè)谶@個(gè)方面做的更多的努力是把更多風(fēng)險(xiǎn)的環(huán)節(jié)細(xì)化，然后把risk pricing的理念貫徹到整個(gè)投資框架的整個(gè)流程當(dāng)中，以及一些重要的投資和交易的決策過(guò)程當(dāng)中，從而在謹(jǐn)慎暴露風(fēng)險(xiǎn)敞口的情況下，追求最高勝率長(zhǎng)期穩(wěn)定的超額收益。
最后一個(gè)部分是我們國(guó)內(nèi)的量化投資往哪些方向走，我個(gè)人的一點(diǎn)感悟可能是大概4塊。
第一是底層數(shù)據(jù)的多樣化，大家都知道我們量化是一個(gè)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的投資的行業(yè)，如果沒(méi)有海量的歷史數(shù)據(jù)沉淀作為支撐和佐證，量化行業(yè)就很難發(fā)展。
有些媒體朋友也經(jīng)常會(huì)問(wèn)我們?cè)谀承┬星榛蛘吣承┶厔?shì)下會(huì)不會(huì)做一些倉(cāng)位上的調(diào)整等等。在量化的方法論里面，如果這個(gè)行為或操作能夠從歷史的數(shù)據(jù)上得出一些規(guī)律，或者是可以被驗(yàn)證，我們都愿意在這些方向做一些研究和嘗試。
但是我們本身既不是做宏觀研究的，也不是經(jīng)濟(jì)面的專(zhuān)家，演繹式的方法可能并不是我們擅長(zhǎng)的，所以我們更多是根據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)做一些決策，做一些歸納總結(jié)，然后在這里面找出一些更好的規(guī)律。
在數(shù)據(jù)類(lèi)型方面，國(guó)內(nèi)現(xiàn)在大家用的非常主流的，比如說(shuō)量?jī)r(jià)，基本面，我們從交易所獲取這些數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)提供商都是比較容易的，這些數(shù)據(jù)也在變得越來(lái)越標(biāo)準(zhǔn)化。比如說(shuō)最重要的現(xiàn)在像一些量?jī)r(jià)的因子其實(shí)仍然有效，而且勝率也非常高。
海外可用數(shù)據(jù)源的多樣性上應(yīng)該是比我們要很多，應(yīng)該是我們的3-5倍，一方面跟海外行業(yè)的發(fā)展程度發(fā)展歷史有關(guān)，另外一方面也跟海外的媒體，包括監(jiān)管行業(yè)的資訊的獲取的容易程度有關(guān)，有很多比較成熟的數(shù)據(jù)商會(huì)為你提供標(biāo)準(zhǔn)化處理好的一些另類(lèi)的數(shù)據(jù)，在國(guó)內(nèi)這方面雖然有一些數(shù)據(jù)提供商已經(jīng)在這些方面在做一些嘗試，但總體體量還是比較小，在整個(gè)市場(chǎng)跟其他數(shù)據(jù)所能夠創(chuàng)造的影響來(lái)說(shuō)，相對(duì)來(lái)說(shuō)比較小，但可能是一個(gè)未來(lái)發(fā)展的方向。
人工智能這個(gè)話(huà)題可能幾乎所有的投資人都會(huì)問(wèn)到，比如說(shuō)在人工智能上的占比，用一些什么樣的determing的方法，我覺(jué)得云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、AI這些科技都是促使量化投資行業(yè)變得更加多元化，精細(xì)化和智能化的一些工具。更是因?yàn)樗懔Φ奶嵘?，而使我們量化行業(yè)實(shí)現(xiàn)了比較大的飛躍。 AI的應(yīng)用在可解釋性歸因和樣本內(nèi)外不一致甚至計(jì)算效率方面，可能還有很多需要細(xì)致去斟酌的細(xì)節(jié)。但是最近智能化程度很高的ChatGPT大家都很熟悉，給我們帶來(lái)一些驚喜，我覺(jué)得它對(duì)歷史信息的調(diào)用整合輸出邏輯，跟以往相比已經(jīng)有了很大的進(jìn)步，這可能對(duì)各行各業(yè)的發(fā)展都會(huì)有所促進(jìn)，對(duì)量化行業(yè)其實(shí)也是會(huì)有一定的影響。
我們國(guó)內(nèi)在人工智能的使用的程度上，我覺(jué)得普遍來(lái)說(shuō)應(yīng)該比國(guó)外同行的運(yùn)用程度要更高，包括整個(gè)市場(chǎng)對(duì)人工智能的模型關(guān)注度也很高，利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘因子進(jìn)行因子組合等等這些方面也都做了很多的嘗試。但國(guó)外的話(huà)他們的AI應(yīng)用可能更處于一個(gè)百花齊放的階段，在哪個(gè)環(huán)節(jié)引入人工智能，AI怎么做，做到多深，可能都有不少的差異性，但是我們的觀點(diǎn)是不管AI的工具發(fā)展程度、發(fā)展方向是怎么樣，對(duì)于我們整個(gè)量化行業(yè)，是我們進(jìn)行投研的一個(gè)工具，是輔助我們投資決策的。我們本身的定位是一個(gè)投資或者交易的公司，不是一個(gè)AI的公司，也不是一個(gè)科技公司，所以我們更多做的是AI的一些應(yīng)用，當(dāng)然在這里面應(yīng)用有一些比較務(wù)實(shí)的結(jié)合。
第三就是產(chǎn)品矩陣的國(guó)際化，我們之前在海外的經(jīng)歷其實(shí)也是從美國(guó)本土開(kāi)始做起，后來(lái)做到了加拿大，后來(lái)在做歐洲，在做亞太市場(chǎng)。我覺(jué)得交易市場(chǎng)拓展是一個(gè)非常自然的過(guò)程，我們國(guó)內(nèi)現(xiàn)在也有很多頭部的量化管理人，可能已經(jīng)開(kāi)始著手在海外市場(chǎng)的一些布局，或者是海外市場(chǎng)的一些標(biāo)的做一些投資和交易的嘗試。因?yàn)槲覀冞^(guò)去的經(jīng)驗(yàn)和過(guò)去的一些模型的原因，可能對(duì)海外市場(chǎng)會(huì)有一些natural inclination，我們也會(huì)在海外市場(chǎng)進(jìn)行一些嘗試和布局。
人才可能是量化最核心的一個(gè)話(huà)題，團(tuán)隊(duì)的建設(shè)是每個(gè)量化管理人的重中之重，量化行業(yè)從來(lái)不缺非常聰明非常努力的人，尤其是在各個(gè)方面學(xué)歷競(jìng)賽等等各種各樣的光環(huán)一層疊加一點(diǎn)，這一點(diǎn)其實(shí)在國(guó)外的機(jī)構(gòu)也都是一樣的，國(guó)外的很多頭部機(jī)構(gòu)，可能都是招常春藤的名校，我們國(guó)內(nèi)可能有類(lèi)似的傾向，我看很多的管理人都是在招一些985學(xué)校的學(xué)生。
從我們自己角度來(lái)說(shuō)，我們可能更加傾向于招一些應(yīng)屆生或者一些新人，因?yàn)槲覀冇X(jué)得有一個(gè)相對(duì)比較長(zhǎng)的培養(yǎng)的路徑，而且他們不僅會(huì)有一個(gè)業(yè)務(wù)向上學(xué)習(xí)和磨合的過(guò)程，在價(jià)值觀，方法論和對(duì)企業(yè)文化的認(rèn)可度上都能夠跟公司一起長(zhǎng)期發(fā)展，所以我們?cè)谡衅阜矫娴牧Χ纫恢倍急容^大。
這就是我上面講的大概三個(gè)方向，希望我們整個(gè)中國(guó)的量化行業(yè)，在各位參與者的和各位投資者服務(wù)者合作者的共同努力下，我們每一位可能都是中國(guó)近代或者近幾年量化投資的歷史的參與者、見(jiàn)證者和書(shū)寫(xiě)者，希望我們一起能夠構(gòu)建中國(guó)量化投資更美好的明天，謝謝大家。
「機(jī)器學(xué)習(xí)與算力建設(shè)在算法交易中的應(yīng)用」
卡方科技 金基東
大家下午好，我給大家做一個(gè)分享，主要是機(jī)器學(xué)習(xí)和算力這一塊在算法交易中的應(yīng)用。分享分四個(gè)部分，第一個(gè)是算法交易的綜述，然后機(jī)械算法和智能算法有什么區(qū)別。第三個(gè)就是智能算法的內(nèi)在邏輯是什么樣的，它為什么表現(xiàn)會(huì)比機(jī)械算法會(huì)更好？第四個(gè)就是機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用和算力建設(shè)的情況。
說(shuō)到算法交易，我先要給大家普及一個(gè)概念。我們把私募基金、公募資金的整個(gè)投資過(guò)程分為兩階段：第一個(gè)階段我們叫投資決策過(guò)程，也可以叫做投研選股過(guò)程，這個(gè)階段收集數(shù)據(jù)，分析建模，最終形成一個(gè)投資組合，或者說(shuō)直白點(diǎn)就是股票池。也就是說(shuō)這個(gè)過(guò)程選擇要買(mǎi)什么股票，什么時(shí)候買(mǎi)，什么時(shí)候賣(mài)。投資組合每天會(huì)有變化，變化以后就要調(diào)倉(cāng)，調(diào)倉(cāng)的過(guò)程我們就叫做交易執(zhí)行的過(guò)程，也就是第二階段。
所以算法交易其實(shí)解決的就是大家在交易執(zhí)行過(guò)程中的一個(gè)需求。就是解決大家交易執(zhí)行怎么買(mǎi)賣(mài)的問(wèn)題，所以它會(huì)有一些場(chǎng)景，譬如大單拆小單，譬如籃子交易等等。算法交易首先是要替代人工，因?yàn)槿斯ぷ龅脑?huà)，不但耗費(fèi)大量人力成本，還會(huì)有很多的問(wèn)題，譬如需要避免道德風(fēng)險(xiǎn)、烏龍指、公平交易等問(wèn)題。這都是算法交易可以解決的。
算法交易在整個(gè)投資的產(chǎn)業(yè)鏈的位置，大家可以看一下，對(duì)于私募基金來(lái)說(shuō)，他們普遍使用PB系統(tǒng)。剛才也提到整個(gè)投資的決策過(guò)程是先是做行業(yè)研究，做各種投資體系各種分析，最終產(chǎn)生一個(gè)組合。那么現(xiàn)在交易執(zhí)行的人工被替代情況是什么樣的？
其實(shí)它已經(jīng)發(fā)展到了第四代，從最初的人工交易，到第一代教科書(shū)式的被動(dòng)算法，然后到第二代機(jī)械的被動(dòng)算法，然后第三代開(kāi)始是機(jī)械式的主動(dòng)算法，最后到第四代的主動(dòng)智能AI算法。
這個(gè)過(guò)程中技術(shù)也不停地迭代，一個(gè)是從被動(dòng)變成主動(dòng)，在技術(shù)的使用上也從傳統(tǒng)的線(xiàn)性模型到機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)這個(gè)階段。
剛才介紹了一下算法交易的概念，算法交易我們剛剛也提到它分機(jī)械算法跟智能算法。下圖是一個(gè)典型的算法母單，交易目標(biāo)是從10:00到10:30這30分鐘內(nèi)買(mǎi)入3萬(wàn)股某一只股票，這個(gè)算法母單的需求就是采用算法拆單買(mǎi)入，然后它的成交均價(jià)盡可能的接近TWAP。
怎么去做？這里先介紹一個(gè)最教科書(shū)的算法，我給它取個(gè)名字叫“霸道總裁”。他的做法就是每次都在每一分鐘的開(kāi)始去按對(duì)手價(jià)去買(mǎi)入，霸道總裁就是這樣，他不在乎價(jià)格，直接按照對(duì)手價(jià)去買(mǎi)。這樣做的話(huà)，因?yàn)樗鄬?duì)中間價(jià)來(lái)說(shuō)，其實(shí)它虧了半個(gè)價(jià)差。按市場(chǎng)的中位數(shù)的價(jià)格來(lái)算，這種方式它直接就虧損了0.06%。
大家可以看一下主要的票池，在這種方法下面，它的損失的價(jià)差的情況，中證500、中證1000基本上是0.08%左右。霸道總裁有沒(méi)有辦法去改進(jìn)？
剛才說(shuō)因?yàn)榘缘揽偛盟恢v究?jī)r(jià)格，是買(mǎi)了一個(gè)不好的價(jià)格，我們可以做一個(gè)簡(jiǎn)單的思想去改進(jìn)它，就是我們不再是每一分鐘開(kāi)始的時(shí)候去按照賣(mài)一價(jià)，而是每一分鐘開(kāi)始的前面58秒，先掛買(mǎi)一價(jià)，就是等著被動(dòng)成交對(duì)吧？幻想的就是薅羊毛。到58秒的時(shí)候，如果掛單已經(jīng)成交了固然是最好的，如果沒(méi)有成交，我這時(shí)候就把它撤回來(lái)，然后再按照對(duì)手價(jià)去成交，這樣改進(jìn)以后，我們的績(jī)效理論的績(jī)效表現(xiàn)會(huì)是怎樣的？
我們做了一定的估算，這種情況下大概有20%的概率可以薅到羊毛，可以以買(mǎi)一價(jià)來(lái)成交，賺半個(gè)價(jià)差。這樣算了以后，因?yàn)?/span>20%的概率賺0.08%，80%的概率是虧損，虧損半個(gè)價(jià)差，最后跑輸了0.05%，也就提升了3個(gè)bp。這個(gè)算法我們也給它取了個(gè)名字叫勤儉持家，因?yàn)樯蟻?lái)先等一等，看能不能薅到羊毛。
這樣會(huì)就帶來(lái)一個(gè)思考，既然霸道總裁是虧萬(wàn)分之8，勤儉持家算法一個(gè)改進(jìn)以后是虧損萬(wàn)分之5，我有沒(méi)有可能做到不虧呢？甚至跑贏市場(chǎng)均價(jià)呢？其實(shí)剛才介紹的兩種方式都是機(jī)械算法的代表，一個(gè)是每分鐘的一開(kāi)始買(mǎi)，一個(gè)是先做等待，然后再去買(mǎi)，都是機(jī)械規(guī)則去做的。
機(jī)械算法能做到跑贏嗎？其實(shí)很難，因?yàn)檎麄€(gè)算法交易全市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，它在全市場(chǎng)上是個(gè)零和游戲。對(duì)于機(jī)械算法來(lái)說(shuō)，它對(duì)日內(nèi)的走勢(shì)是沒(méi)有預(yù)判的。市場(chǎng)上有大量的對(duì)日內(nèi)走勢(shì)有預(yù)判的算法或者交易員存在，所以這里機(jī)械算法對(duì)比其實(shí)是不利的。
還有就是說(shuō)對(duì)算法交易來(lái)說(shuō)，它是有100%完成率的約束，比如他10:00至10:30要買(mǎi)入多少股票，其實(shí)它是這個(gè)指令一下達(dá)，會(huì)要求在規(guī)定時(shí)間內(nèi)全部完成。但是，市場(chǎng)上還有很多佛系的投資者，他看到機(jī)會(huì)好就買(mǎi)，機(jī)會(huì)不好就不操作，在這層，機(jī)械算法又是劣勢(shì)。還有一個(gè)就是機(jī)械算法很容易被一些智能的算法或其他算法去識(shí)別出來(lái)，因?yàn)樗幸恍┨卣髟谧R(shí)別出來(lái)以后就有可能被搶跑。機(jī)械算法存在這么多劣勢(shì)，所以機(jī)械算法是不太可能跑贏市場(chǎng)均價(jià)的，這個(gè)時(shí)候需要用智能算法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。
接下來(lái)我就介紹一下智能算法的內(nèi)在邏輯。剛才說(shuō)到機(jī)械的算法是沒(méi)有預(yù)判的，而智能算法則是有預(yù)判的，它會(huì)對(duì)未來(lái)的價(jià)格做各種預(yù)測(cè)。另外一方面，掛本方價(jià)、還是中間價(jià)、還是對(duì)手價(jià)這些上面，像機(jī)械算法它都是既有的一些經(jīng)驗(yàn)，一些規(guī)則，而智能算法在掛單這一塊，也可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)做一些預(yù)測(cè)。這些預(yù)測(cè)有什么作用？
我們舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，假設(shè)我在4分鐘內(nèi)要買(mǎi)入400股股票，如果價(jià)格是沒(méi)有預(yù)測(cè)的，那么我們?nèi)绻窍雰r(jià)格盡量的接近市場(chǎng)均價(jià)的話(huà)，我每分鐘下單100股是一個(gè)比較優(yōu)的選擇，這個(gè)價(jià)格是10塊錢(qián)。假設(shè)我的預(yù)測(cè)是第一分鐘11塊錢(qián)，第二分鐘是9塊錢(qián)，第三分鐘是11塊錢(qián)，第四分鐘是9塊錢(qián)，我有預(yù)測(cè)以后，我第一分鐘我就不下單了，我可以在第二分鐘的時(shí)候，我雙倍下單買(mǎi)200股。這樣成本就會(huì)更低。
當(dāng)然這是有前提的，我的預(yù)測(cè)需要有一定的準(zhǔn)確度，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度很低就抓瞎了。所以這個(gè)是智能算法最核心的一個(gè)邏輯，就是需要算法去對(duì)價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)，這里就要用到基于機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)的方法。剛才是說(shuō)對(duì)價(jià)格的預(yù)測(cè)上面，另外就是對(duì)于盤(pán)口的預(yù)測(cè)方面，對(duì)出現(xiàn)這樣的價(jià)格的時(shí)候，我應(yīng)該是下本單價(jià)還是對(duì)手價(jià)呢？如果是說(shuō)我預(yù)測(cè)未來(lái)價(jià)格會(huì)快速的增長(zhǎng)，我有可能就是以對(duì)手價(jià)格快速成交掉了，或者說(shuō)我需要選擇一個(gè)中間價(jià)，這些都是需要一個(gè)動(dòng)態(tài)的機(jī)器學(xué)習(xí)去才能做到的。
所以說(shuō)智能算法其實(shí)主要就是在這兩個(gè)點(diǎn)上去增強(qiáng)，然后可以去跑贏這個(gè)機(jī)械算法。
卡方的智能算法，我們目前可以穩(wěn)定得每筆跑贏市場(chǎng)均價(jià)3~5個(gè)bp，我們相比于被動(dòng)算法來(lái)說(shuō)，增強(qiáng)可以做到0.08%到0.1%。單筆交易看起來(lái)可能獲利極少，但是對(duì)于量化私募來(lái)說(shuō)，高年化換手是很正常的，如果年化換手是50倍的話(huà)，那么就是0.1%×50，5%的績(jī)效增強(qiáng)；對(duì)于年化換手100倍的私募來(lái)說(shuō)，每年帶來(lái)的收益增強(qiáng)可以達(dá)到8%~10%。所以我們卡方的算法交易在這一塊是非常有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的。
接下來(lái)，智能算法是如何去戰(zhàn)勝這些算法的，為什么引入深度學(xué)習(xí)？我們發(fā)現(xiàn)隨著因子數(shù)量的增加，隨著Level 2數(shù)據(jù)的增加，數(shù)據(jù)量越大的情況下，越復(fù)雜的模型，它往往在數(shù)據(jù)量比較大的情況下表現(xiàn)會(huì)更好，下圖就是線(xiàn)性模型和非線(xiàn)性模型的一個(gè)表現(xiàn)。當(dāng)數(shù)據(jù)量少的時(shí)候，其實(shí)三個(gè)表現(xiàn)都是差不多的，但是隨著數(shù)量的增大，樹(shù)模型、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就更有優(yōu)勢(shì)。所以我們會(huì)越來(lái)越多的引入深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。
其實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的技術(shù)在量化領(lǐng)域的引入是和技術(shù)的發(fā)展息息相關(guān)的，這是人工智能技術(shù)的一個(gè)發(fā)展的過(guò)程，前面我們不用特別關(guān)注，我們其實(shí)有一個(gè)重大的突破是2016年出現(xiàn)了AlphaGo，AlphaGo在圍棋領(lǐng)域戰(zhàn)勝了人類(lèi)。就是因?yàn)?/span>AlphaGo興起以后讓深度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)在量化領(lǐng)域被引入。
我們會(huì)根據(jù)這些交易規(guī)則設(shè)定非常細(xì)致的目標(biāo)，這樣的話(huà)就可以再用海量的數(shù)據(jù)持續(xù)地去訓(xùn)練，目標(biāo)是以最少人為干預(yù)的情況下，去訓(xùn)練出一個(gè)比較優(yōu)勢(shì)的模型出來(lái)。然后現(xiàn)在我們的模型每天盤(pán)后都會(huì)進(jìn)行再訓(xùn)練，就是用當(dāng)天的新數(shù)據(jù)去再訓(xùn)練。
這是這幾年的一些變化。一年前，我們是用人工的方式去產(chǎn)生因子，然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型或深度學(xué)習(xí)模型去預(yù)測(cè)，然后再有預(yù)測(cè)結(jié)果，再結(jié)合人工規(guī)則改進(jìn)交易決策。
現(xiàn)在70%就是原始行情直接用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去做預(yù)測(cè)，然后有60%的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去做決策的預(yù)測(cè)，這是我們自己的一些變化。這說(shuō)明了我們在整個(gè)投研流程中，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)使用的占比提高得非?？?。我們未來(lái)比較理想的方式，就是直接從原始行情過(guò)來(lái)利用一個(gè)復(fù)雜模型做出交易決策。
然后我們來(lái)看一下目前的量化行業(yè)的一些發(fā)展情況，其實(shí)這三年量化行業(yè)發(fā)展很快，其實(shí)也開(kāi)始逐漸的內(nèi)卷起來(lái)了。像早期我們叫做冷兵器時(shí)代，大家用多因子模型線(xiàn)性回歸，然后基本上是做中低頻。后面就是熱武器時(shí)代了，引入很多的量?jī)r(jià)信息、機(jī)器學(xué)習(xí)大家都引入進(jìn)來(lái)，然后逐漸高頻化。現(xiàn)在很多阿爾法已經(jīng)做到了日內(nèi)小時(shí)級(jí)別了。
現(xiàn)在不少量化私募甚至已經(jīng)到了更高一級(jí)，我們叫做信息化時(shí)代，自建超算機(jī)房，然后去尋找很多的另類(lèi)數(shù)據(jù)，然后把強(qiáng)化學(xué)習(xí)等最新的技術(shù)利用上來(lái)。
我們2018年的一個(gè)模型，2019年全年基本上不用改動(dòng)，偶爾調(diào)個(gè)參，我們的算法模型都能是有比較好的績(jī)效表現(xiàn)。但是到2020年以后，我半年就得做一個(gè)比較大的改變。到2021年2022年的時(shí)候，三個(gè)月甚至一個(gè)月做一次迭代，我們到目前每周都會(huì)去重新去訓(xùn)練，然后每個(gè)季度都會(huì)有模型的一些大的變更，所以說(shuō)其實(shí)這個(gè)行業(yè)都在卷。
再看下算力這一塊內(nèi)容，都說(shuō)數(shù)據(jù)、算法、算力是人工智能的三駕馬車(chē)。人工智能在2016年之所以有大的突破，主要就是GPU算力上來(lái)了，然后模型這些CNN、RNN這些模型都涌現(xiàn)出來(lái)以后，先進(jìn)的算法也有了，數(shù)據(jù)也進(jìn)入爆炸期的。
國(guó)內(nèi)量化領(lǐng)域，大家逐漸開(kāi)始拼算力了，目前國(guó)內(nèi)已經(jīng)很多大型的量化機(jī)構(gòu)建立了超算機(jī)房。這里舉兩個(gè)例子，一個(gè)是就是幻方的“螢火二號(hào)”超算機(jī)房，還有明汯投資的超算機(jī)房。
最后介紹一下我們卡方在算力這一塊的建設(shè)的情況。我們其實(shí)是2019年開(kāi)始探索深度學(xué)習(xí)到高頻領(lǐng)域的應(yīng)用，然后2020年的時(shí)候引入了比較多的專(zhuān)家，并且開(kāi)始投資建設(shè)我們的超算機(jī)房。然后我們第一代AI算法上也是在這一年上市，到目前我們的深度學(xué)習(xí)專(zhuān)家已經(jīng)占到整個(gè)量化團(tuán)隊(duì)的1/3（量化團(tuán)隊(duì)共有60多位成員）。
到目前投入超過(guò)一個(gè)億建我們的超算機(jī)房，其實(shí)建設(shè)超算機(jī)房最難的是拿不到足夠的電力。我們后來(lái)在馬橋創(chuàng)研中心，當(dāng)?shù)卣С治覀?，?duì)電路進(jìn)行了改造，政府前期投入了2000多萬(wàn)，目前為止我們已經(jīng)投入超過(guò)一個(gè)億了。目前有200多臺(tái)服務(wù)器，800多張頂級(jí)的顯卡。所以說(shuō)我們目前持續(xù)在深度學(xué)習(xí)這一塊，在算法交易持續(xù)投入，這也是我們的算法，容量越來(lái)越大，績(jī)效一直保持領(lǐng)先的原因。
我的分享就這些，謝謝大家。
「全文完」
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