一、量化基金介紹

美國的量化投資從60年起步，80年代末開始快速發(fā)展。曾經(jīng)有很多人質疑量化的快速發(fā)展是不是會降低收益率，但事實證明不是這樣的。相反，量化的發(fā)展一直沒有停止，包括2008年金融危機以后量化的發(fā)展依然往前推進。目前，美國有超過30%投資用到量化投資的概念。那么，量化投資跟傳統(tǒng)投資區(qū)別是什么呢？首先，了解一下量化投資的概念及杰出代表。

量化投資以先進的數(shù)學模型代替人為的主觀判斷，強調投資的紀律性和系統(tǒng)性，克服貪婪、恐懼、僥幸等人性的弱點，克服認知偏差，借助系統(tǒng)強大的信息處理能力獲得更大的投資穩(wěn)定性，減少非理性的投資者情緒對于投資決策的影響。

量化基金代表公司Renaissance Technologies是由數(shù)學教授詹姆斯。西蒙斯(James Simons)于1982年創(chuàng)建。我們可以簡單地介紹一下這家公司，它可以作為一個代表，這個公司200多名員工中1/3以上擁有數(shù)學、物理、天文、統(tǒng)計等博士學位。從收費上來講就可以看到它的策略特點，Medallion Fund收取5%管理費和36%盈利費。1989-2008年平均年收益率高達35%，2007年次貸危機回報率高達85%。

二、中國國內量化基金發(fā)展情況

中國國內量化基金起步較晚，截至目前市場約有百余支量化對沖產品。國內的量化大概是從2013年開始才逐漸地增長起來。在2013年以前，尤其是國內的一些公募基金的量化部門往往都是跟被動投資的放到一起，所以實際上真正的量化投資是極少的。截止到2013年底，據(jù)wind統(tǒng)計，2013年新發(fā)的1支公募量化基金的規(guī)模為3.83億元，而2013年發(fā)行的公募基金截至年底的總規(guī)模為6490.90億元，量化產品的占比僅為0.06%，所有存續(xù)期內的量化公募產品的規(guī)?？傆嫗?83.8億元，占公募基金3.02萬億總管理規(guī)模比例也不到1%。2013年底，中國市場上正在運作的量化型陽光私募產品共有78款，其中有6個月以上運作業(yè)績的產品只有44款，中國市場上正在運作的量化券商集合理財產品共有50余款。截止到2014年3月底，據(jù)不完全統(tǒng)計，中國的資本市場已有100多只產品實行量化對沖。格上理財數(shù)據(jù)統(tǒng)計，截止2014年6月，量化對沖策略陽光私募產品占產品總量的5.33%。

經(jīng)過2015年股市的動蕩后，人們的觀念逐漸改變，除了注重收益，也意識到風險的重要性。投資者結構在近幾年來是有了明顯的變化，投資者群體也逐漸從財富積累階段進入財富傳承階段。2016年、2017年國內的量化碰到了很大的挑戰(zhàn)，后邊會談到是什么樣的挑戰(zhàn)。

國內程序化交易及高頻交易的現(xiàn)狀有幾個特點：第一、國內量化投資總量不大；第二、國內量化投資主要以中、低頻策略為主，這個與國內的交易市場的具體的交易的模式、國內的監(jiān)管的條件有關，也跟國內的這個印花稅有關；第三、股票現(xiàn)貨市場幾乎不存在超高頻交易。唯一能夠做的比較頻率高的市場在國內是期貨市場，尤其是商品期貨市場，因為期貨市場是T加零的市場，所以這可能是極少數(shù)存在的一些高頻交易。期貨市場出現(xiàn)超高頻交易，但量極少；第四是股票現(xiàn)貨市場出現(xiàn)短線方向性高頻交易，但頻率不高，量極少；第五、期貨市場存在手動（超）高頻交易，但量不大；第六是否存在違規(guī)行為（如橙色或紅色中的行為）需要監(jiān)管調查，即便存在也應該極為有限。

三、中國國內量化投資主要內容

首先，當前在中國國內提到量化，大家往往想到的就是量化加對沖的策略。其實量化和對沖其實是兩個互相獨立的概念，但是因為在早期在國內我們發(fā)行產品的時候往往都是量化加上對沖產品，所以往往大家把它們聯(lián)系起來。首先介紹一下對沖。

圖1 對沖的介紹

我用量化的方法買入這些能夠跑贏指數(shù)的股票，同時我們做空指數(shù)。舉例個例子來說明：當買的股票能夠跑贏指數(shù)10%，當市場上漲20%，我的股票就上漲了30%，同時我做空指數(shù)，所以我在指數(shù)上做空會丟掉20%，這樣我兩個加起來會賺到10%。原因是我希望做到找到一個市場中性的策略，也就是說我希望我的收益跟市場上漲跟下跌沒有關系。

圖2 應用量化與對沖多種策略

應用量化與對沖多種策略，收益主要來源于統(tǒng)計套利模型。我們下面再講一點量化選股是怎么做的，就是找到戰(zhàn)勝市場的股票。

為便于理解，下面通過舉例說明。假設一個傳統(tǒng)投資人通過投研報告看到銀行股的市盈率非常低，傳統(tǒng)的投資思維就是此時應該買進這家銀行的股。但是此時量化投資人會如何去做呢？首先，量化投資人會將其進行細化，市盈率很低，低到什么程度開始買進；第二，買入后如何處理，當市盈率漲到什么程度時賣出。當我們知道什么時候買入及賣出時，這就是一個量化的投資策略。此外，我們要做的就是將量化的投資策略通過計算機擬寫程序，創(chuàng)造模型。我們拿歷史上的數(shù)據(jù)來測一下這個想法是不是真的成功，通常會出現(xiàn)三種情況。第一是通過測試發(fā)現(xiàn)它本身是個很好的量化策略；第二是通過測試后發(fā)現(xiàn)這個策略并不賺錢；第三是通過測試發(fā)現(xiàn)這個量化策略是賺錢的，但是賺得較少，或者比較波折，這表明在賺錢的過程當中，當中有很大的承受了很大風險，有很大的波動。從量化的語言來講，這是一個alpha，我可以利用的alpha，但是光憑這個alpha他還不能構成一個非常好的量化策略，因為光用這個alpha做出的結果雖然賺錢，但是風險也很高。因此我們有其他的相互獨立的模型，比如統(tǒng)計套利模型，多因子模型等。

（一）統(tǒng)計套利模型

統(tǒng)計套利是將套利建立在對歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析的基礎之上，估計相關變量的概率分布，并結合基本面數(shù)據(jù)分析，用以指導套利交易，相比于無風險套利，統(tǒng)計套利少量增加了一些風險，但是由此可獲得的套利機會將數(shù)倍于無風險套利。

（二）多因子模型

多因子選股策略秉承價值投資和技術投資相結合的理念，該策略將可能影響股價并且具有經(jīng)濟意義的基本面指標納入因子匯總，同時也關注市場短期的波動指標；采用多因子模型，挑選有穩(wěn)定預測能力的因子，然后進一步挑選最能代表這些因子組合的個股進行組合優(yōu)化。

圖3 用于做因子的數(shù)據(jù)來源

我們用什么樣的數(shù)據(jù)來做因子，舉個例子來講，我們用的因子大概有四大類。第一類是技術類，通常我們用到的價格、交易量、波動率和相關性等，這類因子主要用戶描述市場趨勢等的因子。第二類是公司基本面的因子，分為價值因子、成長因子、公司債務因子。第三類因子是在我們的研究中所用到的因子，研究報告、目標價格、盈利預測、評級等因子。第四類是其它類的因子，比如機構持倉、媒體關注因子等。

圖4 分散因子的效果

用一個因子做出來的分析結果可能不準確，雖然可以有收益，但是波動率可能會比較大，若逐漸加入多個的因子就可以改善這個情況。我們可以看到圖中隨著因子數(shù)目的增長，它的收益曲線的變化會從原來的收益曲線做得越來越平滑，也就說上下坡率越來越高。因子數(shù)由30個變成120個的過程中，其sharpe從0.8變成2.2。

四、量化對沖策略優(yōu)勢特征

量化對沖策略它到底有哪些特征呢？其實，任何一個投資策略都有它自己的特征。其特征主要包括以下幾點：第一市場中性策略，追求穩(wěn)健的絕對收益，就是我要找到一個市場中心的策略，同時運用多因子的處理手段以后，我們是希望能夠尋求一個比較穩(wěn)健的絕對的收益；第二自動化交易，具有很好的紀律性和系統(tǒng)性；第三多因子多策略，適應不同的市場環(huán)境，可持續(xù)性強；第四波動和回撤風險可控，對何時開始建倉不敏感；第五量化選股，持有大量股票，充分分散個股風險，流動性風險低；第六創(chuàng)新產品，與市場上現(xiàn)有傳統(tǒng)產品相關度低。

五、量化投資在中國市場的機遇與挑戰(zhàn)

中國市場有其機遇和挑戰(zhàn)。機遇是非常明顯的，主要包括A股市場有效性較低，存在較多的價格偏差，盈利機會大量存在，alpha較為容易獲得；穩(wěn)健收益需求增加：市場波動性増大，投資者逐步脫離創(chuàng)收階段進入保；值增值階段，需要穩(wěn)健、風險可控的投資方法；投資者成熟程度增加：更加重視風險收益的平衡，對資產及策略配置的需求增加；可替代投資方式減少：銀行理財，非標，房地產收益降低，純股型基金市場波動，P2P信用風險增加。

從另外一個角度來講，中國市場也存在問題。

第一，中國整個市場受到監(jiān)管的影響很大，且中國的監(jiān)管變化比較頻繁，這對于任何一個策略包括量化策略都是種挑戰(zhàn)。因為量化策略是需要找過去的規(guī)律，如果監(jiān)管的突然動作使得整個規(guī)律變動，那么對于量化來講是個巨大的挑戰(zhàn)。

第二，數(shù)據(jù)的可靠性。有些公司在財務報表上存在作假的可能。

第三，對沖工具匱乏。在國外我們做一個量化對沖策略，通常是會買一些股票，同時做空另外一些股票，這樣做的好處就是風險的控制可以做得非常的精細。但是在中國市場個股存在這樣的問題：一是股票數(shù)量有限，股票源很難找到，即使找到，其價格也是十分昂貴。除了個股，中國的指數(shù)期貨也存在一些挑戰(zhàn)。首先你會局限于指數(shù)的構成，中國目前有A50、滬深300、中證500三個指數(shù)。前幾年做量化投資常用滬深300做對沖，滬深300里邊有百分之三十幾的權重是銀行股，除非做空30%的銀行股，這對于對沖的效果會產生很大影響。

2015年股市大幅動蕩后，期貨市場又產生了其他挑戰(zhàn)。因此監(jiān)管了做了很多動作，包括投機編碼交易限制：每天開倉量不超過20手，保證金比例提高，降低了資金利用率；套保編碼交易限制：嚴格限制在成分股內；外接交易系統(tǒng)：券商不允許接入三方系統(tǒng)；股指期貨負基差：持續(xù)負基差；股指期貨流動性：大幅縮?。蝗谫Y融券：昂貴，券源貧乏；對算法交易的限制。

圖5 量化對沖策略——基差的影響

基差，就是說股指期貨跟股指之間的差。在一個正常的情況下，期貨的值應該略高于股指，但在中國的市場下它大大低于股指。在2016年初的時候，中證500負基差達到了年化40%左右，后來逐漸減少，但是到2016年底的時候仍然有百分二十幾的負基差。負基差對市場的影響非常大，因為我們是用股指期貨來做對沖，即做空股指期貨股，若股指期貨比股指便宜了30%，那么意味著你在做空股指期貨的時候，你每年至少虧損30%。因此量化在國內市場遇到了很大的挑戰(zhàn)。如圖5上面那條線就是用股票量化模型選出來的股票，然后用指數(shù)去對沖，也就是說你假設你可以做空指數(shù)得出的結果就是上面那條線，我們可以看到這個結果還是不錯的，年化收益在20%左右，當然這個是一個理想狀態(tài)。目前負基差也在逐漸改善，具體見下圖。

圖6 2016年以來的基差

我們也看到負基差正在逐漸改善，中證500的負基差在今年大約為7%左右，這對于量化投資來說還是可以操作的。個人認為，國內量化投資的冬天已經(jīng)逐漸過去。

圖7 A股市場2017年個股收益分布

“二八行情”及風格分化對量化投資產生了挑戰(zhàn)。A股走勢疲軟，“二八行情”加大股票策略選股難度?！岸诵星椤笔侵冈诠墒兄袃H占二成的權重股上漲，而八成的中小市值股票都在下跌，少數(shù)的權重股上漲拉動了指數(shù)上漲，而掩蓋了市場中的大部分股票都依舊處于疲軟的事實。從上圖可知，今年A股市場呈典型“二八行情”：約2400只股票呈負收益，超過四成的股票跌幅大于20%，全市場近九成股票跑輸指數(shù)?！岸诵星椤毕拢炕x股策略和量化對沖策略創(chuàng)收的難度非常大。

六、量化的應對：分散投資

由于量化分析在各個因子上都涉及到，用多因子策略來應對二八行情會受到挑戰(zhàn)。因為你選的股票很多，但真正走勢好的股票很少，所以我們要放棄一些在海外的量化投資的一些理念，而是腳踏實地的根據(jù)國內的實際情況來做一些修正。舉一個例子來說明，市場上存在兩張情況，一種是大盤股走勢比小盤股好，另一種則反之。我們可以做出兩個策略，一種是在大盤股跑得好時賺錢，小盤股跑得好時不太賺錢，另一種策略則反之。除非你可以判斷是哪個股跑得好，但是這個判斷是非常難的。所以從量化的角度來講，我們會盡量的不去做太多的選擇，而是去做我們所說的配置性的選擇。

龍是國外所謂的龍頭股，馬是指國外所謂的白馬股。白馬股并不是龍頭，但是它從價值的角度來講是很不錯的。該策略專注于在這類兩類的股票當中選股，即一個選股范圍比較窄的策略。有圖可見，該策略在2017年的表現(xiàn)非常好，但是在之前有些年份的表現(xiàn)就很一般了。那我們就可以做好資金的分散投資。

問答環(huán)節(jié)

Q1：AI智能投資與量化投資的異同？

A1：首先我們要定義什么是AI，本身是比較復雜的。AI智能投資與量化投資從本質上區(qū)分并不大，只是用了不同的技術。但是效果也不太好，第一代AI技術也沒有賺取很多錢，但現(xiàn)在的AI已經(jīng)不同了，包括AlphaGo的邏輯思維是相當不錯的，對于可否在市場中打出一片天地，我個人的的想法是，目前真正在投資端使用AI的是少之又少，規(guī)模小。但這確實是個方向，也有人在嘗試，但是具體能做得如何目前還不知道。這與AlphaGo本身其實處理的還是不同的，AlphaGo是針對于有一定邏輯規(guī)律的事物。但是市場行為本身是會受到參與者的影響，市場的規(guī)律也會發(fā)生變化。

Q2：國內現(xiàn)在對量化投資的資金來源或投資人組成是怎樣的？

A2：最大的一類是銀行自己資金，銀行的資管部門部分是銀行自己代銷出去；還有一個資金的來源就是三方銷售，代銷出去的高凈值的客戶；那么第三類就是國內一些機構，比如國企的財務公司等。

Q3：在國內利用股指期貨做風險對沖是否要求做到Delta中性？目前使用股指期貨做空是否還有（2015年股災后實施的）額度限制？如果有的話，這樣一來是否也就限制了整個基金策略的投資規(guī)模（capacity）？另外有沒有嘗試過利用上證50ETF期權來做風險對沖？當然基差風險可能是個問題，另外這些期權的交易流動性是否足夠大？

A3：原來是10手，現(xiàn)在放開到20手仍然有限制；一個產品的規(guī)模最多也就到2、3億元，再多也不好操作；期權中使用期貨來對沖是最理想的；現(xiàn)在期權的流動性還可以。

Q4：場外期權的交易對手違約風險如何控制？

A4：目前場外期權做得挺大，但是場外期權是用股指期貨來對沖他自己的風險，因此負基差也會反映在場外期權的價格中。違約的概念在國內很不成熟，因此建議與信用好的券商做。

Q5：和國外的量化策略相比，國內有哪些策略表現(xiàn)不一樣？更好或更差？

A5：國內與國外量化策略不一樣，若要在國內做量化策略要把所有的量化因子再梳理一遍，國外所用的量化因子在國內未必有用。國內的量化只要耐心，堅持，后續(xù)發(fā)展的前景還是很好的，但是風險也很大。

Q6：十九大前的9、10月和現(xiàn)在市場中哪些因子比較有效？

A6：研究報告因子最近表現(xiàn)不錯；公司基本面因子近幾個月表現(xiàn)也不錯。

Q7：從現(xiàn)在看未來的半年到一年間A股的量化盈利機會有哪些呢？

A7：如果沒有特別大的監(jiān)管動作，負基差的情況會逐漸好轉。多因子的配置策略在接下去的半年到一年間有很大的機會。