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量化交易现状分析

时间:2013-06-25 09:04

TAG 标签: 胜率差 算法交易 套利 量化投资 对冲

——红移投资视野:量化投资注重数理分析与逻辑推导,不依赖主观判定形成交易决策,当模型思想来源于投资者市场体会,基于历史数据所作的几率统计,也可以是技术指标,甚至基本面分析,只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。

 

今天请上的四位嘉宾有一位来自公募,两位来自私募,一位来自券商,可以说都是量化投资方面的专家。我们知道随着2010年股指期货推出以来,量化投资逐渐成为国内热门的话题,量化投资这两年在国内逐步萌芽和发展,这个过程中量化投资是新的事物,社会各界对新的东西都不是很了解,量化投资到底是什么?量化投资的发展会带来哪些机会、哪些风险,又会对市场带来哪些影响?我们想先请各位嘉宾简单分享一下。

刘 宏:我经常跟投资人打交道或者跟信托平台打交道的时候,往往给人这么一个体会,比如说像指数型基金有个最大的好处,能讲的很清楚你准备干什么,比如说上证50指数ETF,面对一个主动管理的阳光私募,很难讲清楚在干什么,所以清晰透明就是它的好处,但是就那么50只股票是它的弱点。传统意义的积极有选股、择时,这是它的优点,缺点是没有清晰透明,而数量化投资能把这两点的优点叠加起来,比如说一个数量化的多因子模型在选股或者交易,能保证指数化的清晰透明,又能保持有所着重。

刘海影:我的感觉就是投资管理世界也是一个生态系统,里面活动着各种动物,每一种动物都想办法要生存,量化投资的好处就像刘总说的一样,能很清晰的传达自己想做什么,每一个基金经理人向客户或者向领导去说服,总是要传达一些东西,但是我们知道投资本质上面讲是相当于在不确定的海洋里面想办法把握住一些有限的确定,整个过程有很多不确定性主导,作为一个基金经理人而言,会遭遇到不确定性,会让业绩产生波动,这时候他要向自己的客户或者领导解说的时候会有一定的困难,为什么会是这样。但是对相对比较固化,采取比较多的量化手段的基金经理人而言,他能向大家解释他的做法是什么,困难在什么地方,业绩表现会在多大的时间段才体现出来。

就国外而言,可以看到这个趋势很明显,量化手段的采用度越来越多,其实是生存竞争的结果,而不完全是一定说量化就比主动管理性有那么大的优势,但是过程会越来越有利于量化的基金经理人发挥他的优势,这是我的体会。

刘治平:既然是高峰会议,谈量化的好处有点太浅,也不要说量化投资是很大的范围,很多、很复杂的东西,它也是投资方法,我觉得投资这个东西各有各的态,非要说这个好,那个好,各有各的好处,喜欢用剑就用剑,喜欢用刀就用刀。中国人都知道量化投资是什么东西,认同的人就做这个,不认同的人就不做这个,都是很简单的事情。

因为量化这个东西不是说越来越流行,要是给机会,肯定会发展壮大,我觉得发展壮大的原因是中国现在对冲只有一个股指期货,股指期货要想打败它,只能对冲,有各种各样的办法,像刘宏他们做的很多,他们用定增,对系统有折价,最终能回归,用股指期货对冲。

另外的做法怎么做?可能是量化比较好,因为沪深300就是流动事实加权,怎么能用模型做得更好。现在刚开始,难度很多,股指期货是唯一一个,沪深300期货用所有量化模型一年,过去5年好象都能打破沪深300,红移投资观点:这东西有很大偏见,为什么?沪深300前50只就占了权重的50%,剩下的250只是另外的50%,怎么打败它?实际上大部分人选完股票以后,过去5年小股票占绝对,好象是个量化模型都比沪深300好。

但是到去年,大家觉得不是很好。今年也是这样,1月份小股票跑不到沪深300,量化都在后面。现在量化做起来还是很难,因为只能用沪深300期货对冲,如果对冲的东西多了,量化的东西可能越来越多,这时候做的人会更多。在目前的情况下,只有股指沪深300期货,而且对冲这个东西在中国很多,为什么要对冲?一定要把波动性搞的很小,要有杠杆来放大,对冲基金最重要的两个特点,一是可以做空可以对冲,二是要有杠杆。

中国现在的对冲只有沪深300股指期货对冲,不但没有杠杆,还去杠杆,要拿保证金,其实挑战性还是蛮大的,在这种环境恶劣、挑战性很大的情况下,量化投资为什么还有这么多人做?就是因为这个东西显然是生命力很旺盛。另外中国人通过数学方法可能是更时尚的做法,而不是我比市场好,做了5年,怎么做的?不能告诉你,我就是靠感觉做的,我觉得是这样。

杨 涛:券商在里面感受比较深的,从中国有了A股,尤其是资本市场以来,基本是牛短熊长的过程。刚刚也提到是私募高峰论坛,尤其是08年以后,我们面临着一个收益上的问题,以往可能更多面临的是相对收益,到了08年,阳光私募之所以崛起,就是因为有绝对收益的贡献,绝对收益的贡献直到今天,可以看到占主流的主要是通过择时来实现,择时从投资理论上是没有规律性的,尤其是08年以后,我们金融工程部刚好是08年再次组建,当时的2、3人到现在的30人,原因是绝对需求,红移投资视野:量化投资是不是可以跳出择时的陷阱?从长期市场理论或者实际上的效果来看,选股是有优势的,α的能力是可以创造出来的,系统风险如何对冲掉?这就是我们现在所面临的量化投资之所以会备受关注,从我自己理解来说的主要原因。

陈 琴:刚才刘总觉得第一个问题太简单了,接下来探讨一下本土量化投资策略实战的运用。可能各位专家所接触到的量化投资也比较广,包括量化选股、量化择时、统计套利以及算法交易等等,四种专家在各自的领域有非常丰富的经验,第二个问题不妨回顾一下各位嘉宾在运用量化投资策略方面的心得,分享一下量化投资方面运用的实际案例,还是先请数君的刘总,他们是国内比较早从事量化投资交易的公司,请刘总分享一下您的产品运用到的量化策略方面的心得和体会。

刘 宏:正好借这个机会,第一次比较公开的说我们即将推出的一个类型的产品,是一个系列的产品,真的是用了对冲策略的对冲基金,二级市场交易的,我们这个对冲不太一样,不一样在哪里?我们知道一个证券组合如果不对冲它,敞口放在那里,它的收益就是α+β,α是选股来的,β会涨会跌,涨了就赚钱,跌了就赔偿,通常α是很小的数字,而β非常巨大,跌的很多的时候就会赔很多,涨的很多的时候就会赚很多,于是乎这种波动就会有人不喜欢,不喜欢的话就用一些做空的工具,比如用股指期货对冲掉,对冲的后果是下跌了不赔偿,但是上涨了也不赚钱,换句话说,上下的都对冲掉了,上天保有最好α是正值。相对β来讲,即便是有正值的收益,也是非常可怜的。最好是上涨的时候不对冲,要β,下跌的时候对冲掉,别伤害到我,α有也行,没有也行,正的好,负的也无所谓,这是我们新产品总体想达到的目标。

大家说太悬了,不太可能吧?是这样的,它对于上侧的放开和对于下侧的对冲要付出一些代价的,当然这种对于向上波动的时候选择不对冲,向下波动的时候选择对冲,这肯定不是基于我们自己人的判断,不可能判断那么准,如果能判断的那么准,那就不用这么麻烦了,直接炒股指期货就完了,这一定不能基于判断,基于什么办法呢?我相信在座有一些研究这方面的同志已经知道我在说什么,使用一种动态的方法来复制一个期权,比如刚才我讲的这类产品就是通过一个动态的方法复制一个沪深300指数的看跌期权,这种情况下就相当于给证券组合买了一个保险,当市场涨的时候,理论上它是放开的,可以赚这种涨的行情,该怎么赚钱就怎么赚钱,但是要扔掉一点点期权费或者保险费,像买了保险一样;当市场下跌的时候,你的下侧风险是会对冲掉的,或者说类似看跌期权多头的行权,或者是保险公司的理赔一样,这个期权合成技术本身是成熟的,真正考验功力的是定价模型,在这种定价模型开发到一定程度的时候,比如说我很高兴的讲,像今天这种策略就可以具备很好的实用价值,你会看到什么样的结果?

在牛市行情里面赚牛市的钱,在熊市里面几乎不赔,在有涨有跌的行情里面,会有一些赚钱和一些回避,总体是积累起来的。当然事情并不是像想象中那么完美,但是这种大致的风险收益特性是体现出来的,风险收益的性价比会比敞口的证券组合大幅度提高,又会比完全对冲的α策略中性,还是抢了很多β上测的收益,下测用了很好的保护资金。

今天感谢大会举办方,因为我们的产品马上要发行了,我借这个机会跟大家分享交易策略的同时,也算是对外说一下这个事情,跟大家汇报一下,现在大家见到我都是定向增发,希望明年能把定向增发的帽子摘掉,谢谢大家!

陈 琴:咱们这个产品刚刚在发行是吧?有没有历史模拟的情景?

刘 宏:准备发行,有两个版本,一个是合伙的版本,在券商做一个平台发行,有一个信托版本,大家都知道信托需要牌照,是哪一家大家都猜的出来,就不说了,正在走手续,估计过完清明节以后就会发行。至于说数据肯定在我们研究中有非常大量,效果是非常好的。在真实业绩没有之前,其实有一种比较可信的数据就是仿真交易,因为在同一段历史数据里面,可以做一遍再做一遍,挑一个好的出来,仿真交易除了钱是假的,是真正在做交易的,这个路径只能走一趟,这个数据是相当可信的。

对于这一类型的基金,我们现在准备了四个产品,成长型、价值型、并购和产业转型的,现在成长型和价值型的分别意味着证券组合是始终满仓的,通过动态交易的方式合成一个指数期货看跌的多头,这两个产品仿真交易的数据是有的,我们已经做了几个月的仿真交易,仿真交易的数据是公开的,在我们公司网站里面有一个仿真交易的栏目是公开的,效果肯定是不错,否则这个产品不会拿出来发行。

陈 琴:我们也期待一下刘总关于量化投资策略方面新的产品出现。接下来有请刘海影刘总,我们知道刘总曾在加拿大担任对冲基金的首席投资官以及基金经理,能不能给我们分享一下在国外的经验?

刘海影:量化投资基本是从国外传到国内的,要搞清楚过程,要知道中国和外国的区别是什么。我的感性认识是这样的,有什么样的投资人就有什么样的基金经理人或者什么样的投资方法,在国外我们面临很多头资人是长线投资人,对冲基金大部分客户是所谓的家族资金,你跟他聊的时候,他的问题不是这个月赚了多少或者今年准备赚多少,他作为一代财富的传承人能够传承人下一代人的财富是多少,真的是从非常长线的资产保值增值角度考虑问题。有了这么一个所谓的时间界限之后,在国外的投资里面有大量的是从基础面、长线考虑问题的投资策略,所以国外的交易里面比较少所谓的噪音交易人,大部分是基本面驱动的。这种情况下国外的交易机会就体现出来,所谓的交易效率稍微高一点点,股价水平对于上市公司内在价值的评估,大概来说准确性是比较高的。

我的直观感觉,在美国而言,它的股市里面,大概95%的机会公司的股价就是内在价值的一个比较无偏估计,能敢说的错误定价机会也许真的只有5%。回到国内,我们噪音交易的比例远高于国外,这样造成两个后果,一个后果是从长线而言,系统化、定量化的方法把握住投资的机会或者把握住市场低谷或者错误的机会,机率的确比较大,做投资就像用渔网网鱼,一网下去大大下下总会有一些鱼上来,而国内的投资方法比较像拿鱼叉,一条鱼很大,看准了插下去,插准了就很好,插不准今天就挨饿。

换句话说国内的交易效率比较低,长线而言用定量化的方法把握投资机会,胜算比国外更高一点,但是短线而言恰好反过来,现在国内的股票交易很多时候同涨同跌的机会蛮大的。不管这个公司的基本面如何,如果有系统性的消息出来后,不管是好公司孩子差公司,都一路往下跌,这样必然导致大家都去注重更表面的现象,比如说对消息的猜测、对政策的猜测,在短线而言,其实我们使用定量化的投资方法受到的考验会大一点,在所谓的β和α里面,国内的β远远大于国外,我个人觉得学习国外先进的投资理念和方法论,其实这个难度有,但是也许不是那么特别大,更大的难度在于当你使用国外的投资方法论拿到国内来的时候,其实有一个水土不服,这个水土不服更大的体现是在投资人不一样,国外的投资人要求跟国外投资人要求是不一样的,这种情况下我觉得如果要本土化的话,可能更多的精力要放在对于β的控制上。

刚才刘总有讲到,像他们开发这套系统我觉得是蛮好的,对风险的宏观不外乎三种方法,一个是α,选股追求一个好的α;一个是对β的管理,刘总说的方法是动态投资保险的方法模拟期权的收益率曲线,还有一种方法是对冲,用期货的方法把β值抵除掉;第三种方法是通过分散化做到的,在国外我曾经管理过一个多资产策略的基金,透过对黄金、第三世界债券、石油、各种股票、房地产的分散化投资让β之间有个效果,分散化的对冲效果能把控。

在国内的话,重点放在第二种对β值的管理,我个人觉得第二种的确能起到很大的作用,但是不能就数据论数据,我认为透过有道理的理念来发展变化模型而不完全是透过数据挖掘发展变化模型,每一个量化模型首先应该是一个有道理的idea,然后再用数量化方法帮助你用一种系统思维的方式把握住这个idea背后的力量,这个角度是大家发挥聪明才智的一个方面,这是一个努力的方向。

陈 琴:刘总觉得思维很重要,量化程序化的算法只是支持这个ided实现的工具。接下来有请刘总南方基金的刘总分享一下你的体会。

刘治平:我们对冲产品还没有发,实际这个星期一刚开始发南方对冲一号,为什么现在才开始发?纵观2011年券商、基金公司发了好多,就是刚才我说的,看效果,排名可能都靠前,好的赚7、8分钱,大概是这样的,排名就不错了,去年很多都亏钱。我们发这个产品,总得赚钱,我们发了以后一对多,管理费全交给银行了,我们只是业绩提成,还有6%的门槛,要是不挣6%就没有业绩,没有业绩一分钱不赚,凭什么养这些人,要付他钱,还不赚钱?这就是我们对这个东西的控制,所以一直没发。为什么没发?涉及沪深300期货不是那么容易打败,打败的时候有特定环境,去年正好是沪深300比中证500好,所以才造成众多量化对冲产品发了以后出现困境,困境实际上有根深的原因,考虑到众多的东西,现在为什么发这个?有些改进,超额α沪深300期货,除非有很大的风险,就赌小盘,小盘股涨起来会很好,但这样稳定性很差。如果沪深300里面选,α就会很小,对冲完了以后打7折,下来以后赚几分钱就撑死了,中国的期货是唯一一个一天可以炒若干遍的,虽然现在期货公司有限制,投机交易不能超过多少,但是还是可以做一些,在当天之内做一些交易,我们这个产品结合α+同一天之内对期货的操作,这样算下来,大概一年指望能10—15个点的样子。为什么10—15个点就很好了?

我觉得中国这个国家,社会稳定性将来出问题就出在没有一个稳定的投资工具,中国过去10为什么老百姓富?其实就是因为房地产。把房地产取消以后,任何人的财富不缩水,赶上CPI?绝对收益产品一定要打败通货膨胀以后还能挣钱,这才能算绝对收益,否则绝对收益产品太多了,塞在被子下面也是绝对收益,肯定不行。

为什么说绝对收益产品波动性不高,很低,但是能稳定的带来每年10%—15%的收益率,这是中国老百姓非常需要的,有了这个就不会那么多人投资高利贷,那么大风险。假如现在有1000万,怎么能10年以后保值?在中国几乎没有什么手段,我们想从这个方面入手,其实很有难度。

我们现在发的南方1号挣钱有两部分,一部分是从现货的α,这个不是很多,我们会跟沪深300跟踪的比较紧,另一个是从期货的日内交易获得,到了市场收盘的时候还是中性,净值第二天不会跌太多。这是对中国现在情况下对冲产品的看法,不是很容易。

陈 琴:请问刘总一个问题,之前我们也研究过很多海外标榜市场中性策略的产品,但是通过运作一段时间以后,我们再通过历史数据测试,并不是这样的市场中性,其实还有一个明显的β偏好,您怎么看待这样的问题?

刘治平:这没有什么问题,不存在什么标榜,美国标榜民主,全是民主吗?要看仔细,既使是对冲基金发任何产品,什么叫中性?世界上没有一个对冲产品每时每刻都是赚钱,肯定有偏向,人性使然,偏多的情况比较多,既使是对冲基金还是在做多头。

刘海影:我补充一下,国外和国内还是有环境和工具的不同造成的效果。

杨涛:我们作为研究机构来说,我们的目标主要是做投资,有了品牌效应之后有一个比较好的积累,我们服务的主要对象,就像刘总一样会给我们很多委托课题,基本都是用实操的应用。

在应用当中,我们金融工程部主要有四个组,分工比较明晰,量化策略组主要进行传统金融研究之后,目前主要的应用是他们开发了一个量化策略的检验和管理系统,目前已经和一个开发商合作,这套管理系统主要是帮每一家做一个量化策略的实际性检验,当中很多细节和积累都是来自于大量委托课题的经验和处理,这是一方面的应用。

另一方面的应用是量化产品的组,他们前两年主要的工作就是找到有效的α组合,在今年2月份成立了一个集合理财产品,就是以α策略配上股指期货的市场中性策略,市场中性策略基本上的主要运作模式,三位刘总都有所介绍过,我们的市场中性策略基本上就是这么一个特征,即使在06、07年的大牛市里面,基本也就在15—20个点的收益,主要优势还是在08年持续的下跌市里面优势相对比较突出,作为以前投资的效果来看会比较明显。

第三个是有一个量化技术组,跟很多私募的自有资金或者有想法的私募进行合作,从私募今年以来的发展来看,尤其是经过去年比较痛苦的主动投资受损情况下,好多私募目前都在寻求转型,而且已经是以量化投资为主,实际上就是为了保证绝对收益,像量化技术组已经和一家私募策略运用成熟,马上在清明节后推出,这家私募大家都比较熟,就是 翼虎投资(博) 。

在我们基金组的研究上面,注意到目前市场上有两个带杠杆的工具,第一个是融资融券业务,第二个就是分级基金,分级基金的高杠杆基金是带杠杆的工具,我们在高杠杆的分级基金的整个组合策略方面,我们这个组的开发包括和一些机构以及营业部的应用,目前已经在实际应用当中,主要是把每个分级基金带期权的价格估清楚,之后就可以实际用到量化投资的范畴里,量化投资确实是包含了很多方面应用的范畴,我们可以放开思想,包括现在指数化投资,目前市场已经进入到工具化时代,怎么把工具做成标准化产品,实际都是量化的应用。我主要介绍这些,谢谢。

陈 琴:谢谢杨总!还有一个比较感兴趣的问题,之前我们接触到国外做量化的对冲基金,他们跟我们谈到后台的建设,刚才谈到很多做量化的是数学家或者统计学家,基于海外做量化的对冲基金,他们有很强大的后台支持,想请问一下南方基金的刘总,国内公募基金关于这块的后台建设方面大概是什么情况?

刘治平:这个问题问的非常高明,真是个要害问题,尤其对公募而言,把数据库建起来,私募基金可以把人留下来,刘宏总他们这方面比我们优势多了,把人弄来了,把数据理完了,每一个人能拿到股权,说跑就跑了,还把你的数据拿走。在这个问题上,中国的公募基金是没有优势的。

这个东西其实非常重要,没有一套好的数据,不会做的。在刘宏那边这些人赚了钱,每个人都有钱,越来越绑定,给他股份,就会做的越长期,有累积效益,公募在这方面确实比较差,我就想怎么把这些人笼住,中国的公募基金包括总经理都有股权的问题,对一个基金公司,什么是可建的资产缺乏认识,大部分公募基金会讲人才是最重要的因素,实际上要把对冲基金拆开。

除了人才之外,第二个积累的什么东西,就是IT这块,数据、软件,这些东西也是很值钱的,有些对冲基金很可能这些东西比人才更值钱,但是在公募基金目前状况,这方面的认识还没有那么强烈,我想以后可能会有所改善,越来越意识到这个东西非常重要,怎么能把这个东西作为公司的资产有个沉淀,不能说我们搞了10年,10年以后又重打头做,现在可能就会造成这种局面。

陈 琴:刚才南方基金的刘总分享了后台建设方面的想法,刘总是从海外做对冲基金,能不能跟我们分享一下海外做对冲基金量化后台打架的模式大概是什么样的?

刘海影:其实这个问题比较大,比较复杂,量化策略最细细到用一个智能化交易,可能用最短速度的数据做,这种数据和技术框架与一个也是用量化,但是量化主要用在多因子选股模式做,这个是完全不一样的。我在国外主要是做股票多空对冲的投资,更重要从选股,从宏观经济的层面分析研判各个大宗资产的对比这种比较慢速的东西,我们的框架结构相对来说比较简单一点。

我们都是依赖跟交易所直接的数据接口实现数据进来的过程,有数据清晰的过程,然后再是纯电脑化的交易信号产生过程,然后是全自动化的下单过程,只不过有一个人工的监控,会有很多实时的风险指标由人工看,人工看了之后会对里面有需要的参数进行一些调整,可以说95%都是全自动化的,很多工夫和精力不是放在这个方面,是放在下来之后对于模型、算法各个方面重新的研判和改进的工作。至于更慢数据的,选股、宏观经济这块,它的要求自动化程度比较低一点,我们那时候更多定在数据采集的工作,然后再做模型,可能跟自己算法、风格不一样,区别还是蛮大的。

陈 琴:最后请数君的刘总分享一下您的后台目前是怎样搭建的?

刘 宏:刚才两位刘总说的都是IT后台,这个我觉得确实很重要,因为IT技术在最近20多年来的快速发展,确实改变了很多在金融投资方面的状态,可以说现代版本的某一类对冲基金实际是附着在IT上相伴而生的,我们自己也很重视,从2003年8月份成立开始,就非常重视从硬件到软件到数据通讯方面的建设。

一个挺好玩的现象,随着差不多快10年的日子过去了,我们发现对于运算能力和通讯速度的依赖越来越低,这可能跟我们的偏好有关,比如说像那种纯粹的套利交易,只能管很少的钱,让我们逐步逐步把交易频率放的很低,以至于像定向增发这种买了之后可以放12个月才有机会交易的现象出现。

另外是纯粹强调市场中性的策略,α收益比起我们国人或者客户对于收益的需求甚至比起来一些民间的借贷产品能提供的α,显得实在是太可怜,所以我们不得不从β里面再要一些东西,所以使得对于这种纯粹的交易依赖度越来越低,尽管这样,还是数量化交易,还是对系统的要求非常高,并且这些年下来也确实有很多积淀,除了日常交易风险管理用的系统之外,包括基金的估值系统,我们自己做的TA,还有内部的办公管理,这些确确实实已经构成我们公司很重要的生产力,因为总共26个人,我自己认为确实干了很多很多事,人手不够的情况下活谁干?其实都是机器干的。

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