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2018年度高金人才戰(zhàn)略分論壇之

量化投資與智慧金融

2018年11月16日下午，上海交通大學(xué)上海高級(jí)金融學(xué)院“2018 SAIF金融人才年度盛典”在陸家嘴中國金融信息中心隆重舉辦，其中由高金MBA學(xué)聯(lián)量化投資俱樂部策劃和主辦的“量化投資與智慧金融”分論壇，分別邀請(qǐng)到來自量化私募業(yè)界和智能投研業(yè)界的四位嘉賓，圍繞國內(nèi)量化投資業(yè)界熱點(diǎn)問題，展開深入交流。

主題一：《當(dāng)前國內(nèi)量化私募發(fā)展?fàn)顩r和深入思考》

胡志剛

高金領(lǐng)航計(jì)劃業(yè)界導(dǎo)師

弈泰資產(chǎn)管理總經(jīng)理

胡總首先介紹了弈泰資產(chǎn)六年半的發(fā)展歷程，介紹了從團(tuán)隊(duì)組建，到部門組織，到策略體系大家等，從弈泰資產(chǎn)發(fā)展歷程可以看出國內(nèi)眾多量化私募機(jī)構(gòu)成立成長(zhǎng)的一般過程。

量化私募機(jī)構(gòu)對(duì)量化策略的能力要求，主要是三個(gè)方面：首先要有金融市場(chǎng)的理解和創(chuàng)新能力。第二要有數(shù)學(xué)建模能力統(tǒng)計(jì)分析能力。第三要有編程能力。如果看策略開發(fā)流程就知道為什么需要這三個(gè)能力。首先需要提出自己的想法，然后去開發(fā)測(cè)試，開發(fā)測(cè)試的時(shí)候就需要建模能力，實(shí)現(xiàn)的時(shí)候需要編程能力，所以開發(fā)、測(cè)試、評(píng)估、模擬盤、實(shí)盤，每個(gè)策略都是經(jīng)過這樣一個(gè)流程下來。

評(píng)估策略是否有效，首先是看它的邏輯，思想和邏輯是最重要的，一個(gè)好的策略首先邏輯是打動(dòng)人，其次是需要它的回測(cè)，評(píng)估策略本身展現(xiàn)很好的數(shù)學(xué)特性。第三需要把它進(jìn)行拆分，把他賺的錢分成阿爾法和貝塔，貝塔賺得還是市場(chǎng)本身的錢，阿爾法是賺市場(chǎng)之上超額收益。第四個(gè)是跟同行去比，無論做多么好，最后還是說有沒有人比你做得更好，如果大多數(shù)人比你做得更好，那這個(gè)策略價(jià)值本身還是不大，因?yàn)楸旧磉@是強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)的行業(yè)，所以最終不光要戰(zhàn)勝散戶，到某種程度還需要戰(zhàn)勝對(duì)手才能在市場(chǎng)里面弄到資金。

對(duì)于股票策略，因?yàn)閲鴥?nèi)股票在制度上來講，對(duì)賣空是有很大限制，日內(nèi)交易也有很大限制，如果有底倉還可以，大部分沒有底倉，都是T+1的交易，所以股票上面采用的策略不太多，不管是量化還是主觀都是在選股。

在期貨里面就相對(duì)豐富一些，因?yàn)槠谪浛梢宰鋈諆?nèi)，也可以做賣空，國外基本上能夠有的大型策略，都可以應(yīng)用到國內(nèi)來。第一個(gè)是可以做趨勢(shì)策略，趨勢(shì)策略就是趨勢(shì)跟蹤，如果是漲就買，如果是跌就賣空，就這么簡(jiǎn)單。第二個(gè)是期貨多因子對(duì)沖策略，這個(gè)策略跟股票策略思想是一致的。第三個(gè)是套利策略，國內(nèi)很多人做農(nóng)產(chǎn)品套利或者跨期套利。套利策略相對(duì)來說和趨勢(shì)對(duì)沖的區(qū)別在哪？主要是區(qū)別在做價(jià)差，因?yàn)橐话闶强磫纹贩N，還是忽略掉很多市場(chǎng)空間，有的時(shí)候單品種沒有行情，但是兩個(gè)品種的價(jià)差可能行情會(huì)比較好，尤其是基本面有非常緊密聯(lián)系的這些品種，他的價(jià)差往往是在經(jīng)濟(jì)學(xué)上，在市場(chǎng)原理上有一個(gè)合理的空間。如果這個(gè)價(jià)差超出這個(gè)空間，就賭它反轉(zhuǎn)，這就是常見的套利策略。為什么需要要這么多策略？就是因?yàn)槊總€(gè)策略的收益來源不一樣，盈利場(chǎng)景不一樣。

關(guān)于投資理念，首先，需要全市場(chǎng)策略的思路，所以很關(guān)鍵是在中國市場(chǎng)找到相關(guān)性非常低的這種多的策略，無非分成高頻、中頻、低頻，股票、期貨、期權(quán)，各種邏輯的趨勢(shì)對(duì)沖套利。第二，需要?jiǎng)討B(tài)配置，盡量把我們的策略動(dòng)態(tài)配置給客戶，客戶告訴他的風(fēng)險(xiǎn)容忍程度，投資機(jī)構(gòu)把策略按照當(dāng)時(shí)這個(gè)市場(chǎng)情況做一個(gè)配置。第三，作為量化私募首先是量化風(fēng)險(xiǎn)或者風(fēng)險(xiǎn)一定要能算清楚，一定要能具體執(zhí)行到，所以風(fēng)險(xiǎn)防范是公司重要的一個(gè)要素。第四，作為量化私募，如果條件許可，都是愿意用程序化交易，一個(gè)是省人省力，第二個(gè)是風(fēng)控所有這些制度，這些要素都很容易用計(jì)算機(jī)自動(dòng)去執(zhí)行。第五，在一個(gè)公司來講，更應(yīng)注重注重開發(fā)自己的共享平臺(tái)，這樣的話，把大家能夠共享的東西全部都把它抽出來，然后形成共享的平臺(tái)，這是關(guān)鍵的投資理念。

主題二：《深度學(xué)習(xí)技術(shù)在量化投資的應(yīng)用實(shí)踐》

陳婧

幻方，基金經(jīng)理

首先比較了量化交易和主觀交易，量化交易具有突出的優(yōu)點(diǎn)，優(yōu)點(diǎn)一：能夠不被人的情緒所影響；優(yōu)點(diǎn)二：押注大概率事件；優(yōu)點(diǎn)三：精力無限；優(yōu)點(diǎn)四：精細(xì)化交易。

小市值股票比較容易波動(dòng)大，波動(dòng)大就比較容易做出超額，因?yàn)樗^作出alpha是等別人做出錯(cuò)誤的價(jià)格預(yù)期。市場(chǎng)波動(dòng)比較大的時(shí)候，意味著人們有情緒，有情緒就意味著容易不理智，不理智就容易作出錯(cuò)誤的判斷，量化交易就可以從錯(cuò)誤的判斷里面獲得一點(diǎn)差額收益。

為什么現(xiàn)在量化投資會(huì)考慮人工智能呢？

傳統(tǒng)的多因子模型，市場(chǎng)上大部分量化團(tuán)隊(duì)還在使用這個(gè)模型，基本上使用10個(gè)左右的因子，但是這10個(gè)左右因子里面真正起到收益率做貢獻(xiàn)可能就3、4個(gè)因子，剩下因子是用來平滑曲線或者降低風(fēng)險(xiǎn)用，這些因子包括大家耳熟能詳?shù)幕A(chǔ)因子，這個(gè)模型會(huì)有什么問題呢？需要時(shí)常要去修正它。比如說最近哪些因子可能更有效一些，因?yàn)槭袌?chǎng)在變化，就需要根據(jù)市場(chǎng)變化調(diào)整一下因子，調(diào)整一下參數(shù)，永遠(yuǎn)都只是非常小的局部最優(yōu)的結(jié)合。因?yàn)橐膊恢捞舻囊蜃咏M合是不是最優(yōu)的因子組合了，只能是嘗試的因子組合里面最好的組合而已，還有千千萬萬沒有嘗試過的。其次，大家都使用某個(gè)策略之后，就會(huì)容易出現(xiàn)策略同質(zhì)化，在2017年第一季度表現(xiàn)的特別明顯，因?yàn)樗凶隽炕亩加貌畈欢嗟哪Ｐ?，而且那個(gè)時(shí)候市場(chǎng)交易量比較小。

為什么可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來在二級(jí)市場(chǎng)運(yùn)用呢？因?yàn)樗心Ｊ阶R(shí)別能力，事物只要是有規(guī)律就能找出來，相對(duì)來說沒有規(guī)律就比較難找，這是機(jī)器的特性。

使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行選股的模型，第一層收集的都是基礎(chǔ)因子，如果能挖掘出新的因子去用可能效果也蠻好的，如果沒有挖掘新的因子能力就放基礎(chǔ)因子，這樣再也不需要根據(jù)市場(chǎng)狀況的改變而去調(diào)整因子。

長(zhǎng)短記憶模型，這是在實(shí)際生活中的應(yīng)用，用在語音識(shí)別里面的。用這個(gè)模型可以做短期的股價(jià)預(yù)測(cè)，包括選股模型。這是時(shí)間序列上的，輸入的是單個(gè)股票的歷史價(jià)格，讓它去判斷股票未來是漲還是會(huì)跌，這是邏輯上不一樣的模型。

主題三：《量化指數(shù)增強(qiáng)策略的投資機(jī)會(huì)》

陳志凌

辰鈺投資，董事總經(jīng)理

首先介紹了“指數(shù)增強(qiáng)基金”概念，長(zhǎng)期投資于中國市場(chǎng)的指數(shù)都是能夠有比較豐厚收益的。為什么呢？現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)是L型走勢(shì)，這意味著宏觀經(jīng)濟(jì)的體量越來越高，它的背后就是各家公司的規(guī)模越來越大，上市公司同樣體量也越來越大，所以它的市值同樣水漲船高。另外M2增速仍然能達(dá)到每個(gè)月8%的同比增長(zhǎng)，這些都會(huì)推動(dòng)我們資產(chǎn)價(jià)格的上漲。

標(biāo)普500指數(shù)，一直是長(zhǎng)期正向的通道，哪怕2008年金融危機(jī)在圖中也僅僅是一個(gè)階段性的調(diào)整。香港的恒生指數(shù)也是一樣，從1990年開始看也是處于寬幅振蕩上行的通道，哪怕金融危機(jī)也并沒有打斷它長(zhǎng)期上漲的趨勢(shì)?；氐?/span>A股市場(chǎng)，整個(gè)大的指數(shù)表現(xiàn)是比較差的，從全球來看年化收益率并不高，但是從1990年開始看也是處于振蕩上行的周期，而且和美股、港股不同，它處于上升通道的底部區(qū)域。

目前中國市場(chǎng)，我們認(rèn)為它的總市值還是過低，巴菲特曾經(jīng)用股票市場(chǎng)總市值和GDP總值做對(duì)比，反映一個(gè)國家股市的估值水平，認(rèn)為這個(gè)比值小于0.7%的時(shí)候，認(rèn)為該國股票指數(shù)處于比較低，有投資價(jià)值，高于1認(rèn)為是高估的，目前這個(gè)市場(chǎng)只有0.55%，截止2017年底各國巴菲特指標(biāo)對(duì)比情況，美國和英國都是在1.6%左右，日本是1.27%，中國是0.71%，中國市場(chǎng)股市總市值比上GDP是相對(duì)低估的，2018年9月份進(jìn)一步下降到0.55%，也是處于歷史低位。上一個(gè)低點(diǎn)是2014年6月份，在0.38%。當(dāng)然這個(gè)指標(biāo)并不是非常嚴(yán)謹(jǐn)，因?yàn)楝F(xiàn)在A股IPO速度非常快，市值在進(jìn)一步增加，并且有些上市公司是在國外上市的。

投資上證50和滬深300過去可以獲取年化與收益率在6.4-6.7%。投資于國債只有3.2%的回報(bào)率，投資于中證500和中證1000，年化收益率在10.4-11.7%。

希望能夠做到在中證500指數(shù)上去做一個(gè)明顯的增強(qiáng)。用Alpha+T0量化投資策略組合。會(huì)把90%資金投到底倉上，再留10%去做日流轉(zhuǎn)交易。底倉構(gòu)建之后很多品種平常是不交易的，不交易的時(shí)候我們就引入T+0的算法作為回轉(zhuǎn)交易，T+0這邊會(huì)用到訂單薄信息、聯(lián)動(dòng)效應(yīng)、做市商策略等，總體上就能夠獲取一個(gè)非常穩(wěn)定的長(zhǎng)期回報(bào)，而且超額收益回撤是非常小。

主題四：《人工智能在投研領(lǐng)域的應(yīng)用》

齊觀德

通聯(lián)數(shù)據(jù)，智能投研總監(jiān)

齊總介紹了通聯(lián)數(shù)據(jù)在投資領(lǐng)域做的一些探索，包括機(jī)器學(xué)習(xí)模型或者對(duì)投資的看法，提出投資科技（Invest Tech）的理念，所謂投資科技有兩個(gè)部分，一個(gè)是投資的金融邏輯本身，一個(gè)是人工智能和大數(shù)據(jù)在里面的應(yīng)用，把大數(shù)據(jù)和人工智能的技術(shù)用在投資領(lǐng)域。

在大數(shù)據(jù)介紹這部分，大數(shù)據(jù)的發(fā)展與計(jì)算技術(shù)進(jìn)步密不可分，第一，計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步，使得復(fù)雜的人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的算法快速求解復(fù)雜的問題，因?yàn)橛袕?fù)雜的模型，我們有這么多數(shù)據(jù)，再有這么好的計(jì)算能力，我們才能夠比以前做得更好。然后分別以美國NBER對(duì)中國GDP做得研究用夜間燈光數(shù)據(jù)分析中國的GDP、期貨公司會(huì)把衛(wèi)星圖片數(shù)據(jù)用來分析尤其是農(nóng)產(chǎn)品分析產(chǎn)量、用機(jī)器學(xué)習(xí)算法去分析Twitter上面大家的言論、通聯(lián)數(shù)據(jù)用來分析更加垂直的汽車行業(yè)、企查查做得公司股權(quán)關(guān)系型數(shù)據(jù)（有點(diǎn)類似于社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)）等。

在人工智能技術(shù)在投資中的應(yīng)用介紹這部分，介紹了做大類資產(chǎn)配置最重要就是要去預(yù)測(cè)每個(gè)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)和收益，尤其是收益。主要是對(duì)大類資產(chǎn)，比如說股、債、大類資產(chǎn)，我們是用一些宏觀數(shù)據(jù)驅(qū)做預(yù)測(cè)。使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型去預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)國債的利率、預(yù)測(cè)股票指數(shù)的收益。使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)做事件研究、明星分析師盈利調(diào)整、事件帶來股價(jià)上漲概率的預(yù)測(cè)以及研報(bào)情感分析。

圓周討論環(huán)節(jié)：機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于量化投資的熱點(diǎn)問題

主持人：殷志浩博士

上海交通大學(xué)中國金融研究院，研究員

圓桌討論環(huán)節(jié)請(qǐng)到了來自上海交通大學(xué)中國金融研究院研究員殷志浩博士主持，殷博士殷志浩博士，具有20多年量化分析和投資經(jīng)驗(yàn)，曾在摩根大通、花旗集團(tuán)、匯豐銀行、富國銀行等多家國際知名金融機(jī)構(gòu)從事量化分析和團(tuán)隊(duì)管理工作，善于解決衍生產(chǎn)品定價(jià)和對(duì)沖等相關(guān)問題，有多年買方投資策略和套利策略研究經(jīng)驗(yàn)。2009年回國后在中金公司先后任數(shù)量分析組負(fù)責(zé)人、資產(chǎn)管理部量化投資負(fù)責(zé)人、中金基金總經(jīng)理。2014年離開中金后曾合伙創(chuàng)立靈均投資，產(chǎn)品首發(fā)規(guī)模26億。1994年獲美國麻省理工學(xué)院物理學(xué)博士學(xué)位。

圓桌討論環(huán)節(jié)就幾個(gè)熱點(diǎn)話題，幾位嘉賓做了熱烈的討論：

1、量化是黑盒子，人在少數(shù)據(jù)情況下學(xué)習(xí)能力是比機(jī)器更強(qiáng)，這也是很多非量化人不完全相信量化投資的方法。量化用的方法都是最后比較優(yōu)化的，越是優(yōu)化情況下，大家的方法越容易趨同。

四位主題演講嘉賓觀點(diǎn)：在采用量化方法的時(shí)候，一定要對(duì)背后內(nèi)在邏輯要搞得很清楚。對(duì)于量化研究來說并不是黑盒子，很多量化策略最根本的邏輯都是來自于比如說主動(dòng)投資的理念或者交易員的經(jīng)驗(yàn)或者大的宏觀邏輯。比如說市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)，我們會(huì)去看它的短期波動(dòng)本質(zhì)到底是什么？有效因子配在當(dāng)中或者加大權(quán)重，這個(gè)時(shí)候還是需要人工干預(yù)。關(guān)于策略趨同性，這方面我們主要還是通過策略的多樣化，包括多因子阿爾法到T+0模型和多因子模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)策略，在這上面進(jìn)行分散化配置，避免一類配置或者資產(chǎn)出現(xiàn)危機(jī)，導(dǎo)致大部分回撤。另外在每個(gè)策略里面也是多策略，多周期，多品種全面分散化的過程。

2、量化短期方向是什么，對(duì)于準(zhǔn)備進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域的人是非常關(guān)心的事情，大家可以分享一下。量化有好幾個(gè)方向，做什么事情最有希望成功？

四位主題演講嘉賓觀點(diǎn)：在未來一段時(shí)間內(nèi)，做量化的超額收益應(yīng)該比偏主觀的更強(qiáng)一些。從美國的數(shù)據(jù)來看，量化的基金比例遠(yuǎn)大于主觀，從這一點(diǎn)來看國內(nèi)的量化收益還是有很大的發(fā)展空間?，F(xiàn)在要新進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，如果再從頭開始做阿爾法、CTA其實(shí)已經(jīng)有點(diǎn)過時(shí)了，因?yàn)檫@個(gè)市場(chǎng)當(dāng)中已經(jīng)有太多策略，可能需要一些新鮮的東西，比如說用深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在投資上，另外還需要鉆研和基本面相關(guān)的學(xué)習(xí)，這種研究雖然比較主觀，但是它更加接近整個(gè)投資的大邏輯，還需要在數(shù)據(jù)挖掘以外，一個(gè)真真正正的投資邏輯框架，在這個(gè)基礎(chǔ)上再用這些新的方法，新的技術(shù)去尋求更好的效果，兩者結(jié)合才是未來真正能夠成功的方向。

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