CTA分论坛圆桌讨论：机遇与挑战

2018年5月24日，第二届智道私募峰会，暨第二届智道金梧桐奖颁奖盛典，证券类私募基金年度盛会在上海成功举办。峰会下午设置了四场分论坛，其中CTA分论坛是以《新经济模式下私募基金创新发展》为主题的中信期货专场。

在圆桌讨论环节，中信期货副总经理兼上海分公司负责人吴刚先生担任主持人，参与嘉宾有：中信中证资本总经理王小果先生、中信期货资管中心权益部负责人徐信喆先生、北京涵德投资总经理兼联合创始人秦志宇先生以及上海思勰投资总经理吴家麒先生。圆桌讨论的主题是《机遇与挑战》，以下是讨论的主要内容：

（图为CTA分论坛圆桌讨论环节）

吴刚：我们今天的主题是：新经济形势下私募的发展创新，前面的主题演讲讲了很多我们面临的风险、宏观的形势，包括我们可以采用新的工具。在本次圆桌，我准备了一些问题，大家所关心的问题，想问一下我们在座的四位嘉宾。

第一个问题，在资管新规下，私募基金的发展战略和实施途径。我想请思勰投资的吴家麒先生谈一下。

吴家麒：谢谢吴总邀请我参加圆桌论坛，我们思勰是相对比较新成立的私募，主要做CTA策略为主，刚刚吴总提到资管新规是我们行业内非常热门的话题，我们和资方的交流或多或少会聊到这个话题，我的个人看法是从短期上来说，资管新规肯定对私募整体规模的资金有一些影响，因为很多私募资金来自于银行，影响会非常大。但从长期来说，会有利于整个私募行业的发展，原因是整个资管新规最主要的一点就是打破了刚性兑付，打破了资金池。从资金的角度来说都是逐利的，这是自然的天性，你把一个池子关掉，他总要找到一个新的池子流水，我原来的理财产品买不到，我总是找到新的东西去买，对于我们做量化的私募来说，包括秦总他们也是做量化CTA的，我们相对来说都比较稳健，也更符合这类投资人的需求，从整个资金的角度来说，对我们私募长期来说是比较有利的，我相信投资人慢慢会去理解这些产品，慢慢认可这些产品，然后逐步投资到这个上面。

对于私募来说最核心的一点，本身还是投资能力，能够吸引客户最最核心的一点就是投资能力，只要把投资能力做好，我相信整个市场的资金肯定会向好的投顾做倾斜，这一点从2016年，2017年表现是非常显著的，大家不需要为了这个新规去迎合他一定要怎么样，我们把自身的核心能力，技术策略能力去提升，这个是对我们最有用的方法。

吴刚：思勰投资发展速度是非常快的，我们刚刚跟家麒总聊的时候，规模4亿，一年后突破10亿，感谢吴总。

第二个问题，我们刚才也说到国外大型私募纷纷进入国内市场，他们的策略分散性和多样性会对国内的私募产生潜在的冲击，就这个问题我想问一下秦总，我们如何去应对这些国外大佬？

秦志宇：谢谢吴总，也感谢这个平台让我和大家交流，其实刚才这个问题我作为国内私募面对的无时无刻危机意识，海外的私募进军国内市场，会造成什么样的影响，我们如何应对，涵德本身是做量化的，也是来自于我们的经历。我们在里面其实感受到了国际上成熟量化的基金，无论在策略研究，数据的积累，交易系统这三方面，都挺深的。更重要的是它形成了一套相对完整的投研体系，这种投研体系往往不是通过短期的就可以见证，更长的可能要通过更长的时间不断总结下来的经验，对于量化来说，告诉你什么样的模型是好的模型，什么是不好的。

作为这种全球的领先，在这方面的积累，国内市场有一个后发的优势，我们能够从这种量化对冲基金巨头基础上吸收经验，从而更快达到高水平策略管理，模型研究和交易系统，最典型以千禧（音）为例，它也不是一天达到这样的状态。比如像2017年，全球市场上发生比较大的量化对冲基金的危机，当时在之前量化也比较简单，可能就是几个基金经理大家做一些模型，以这样为主的可能在市场中占一些地位。可能由于8月份高盛房地产基金亏钱，导致被动停仓，这时候谁的仓位多，谁就面临很大的回撤，就受不了了产生了连锁反应。基于这样的事件，量化对冲基金做了很多改变，到今天为止，全球最大的十家量化对冲基金，不在以因子模型作为主要手段了，而发展出更复杂的角度。我们当时参与了整个过程，在他们策略、投研逻辑过程中，我们需要更好学习里面什么是不变的，抓住这个不变的去向它学习，国内现在有效性比较低的市场，我们在这个阶段不断地提升自己的技术能力，构建技术上的竞争壁垒，在国内金融市场不断发展的过程中，也能够为海外对冲基金进入中国做好更好的准备。

吴刚：谢谢秦总，秦总的团队也是来自于海外，我们对千禧投资还是比较了解的，在两个月前我们有一个论坛，有一个嘉宾也在千禧工作过，讲的非常精彩，非常感谢秦总的分享。

第三个问题，3月26日上市的原油期货，现在的交易量开始稳步提升了，这两天交易量已经基本上超过每天20万手了，持仓也在稳步增长，已经有机构在投资组合中开始配置原油期货，就未来国际化品种对投资组合配置的影响，我们想请徐信喆总谈一下。

徐信喆：谢谢吴总，实际上我们现在整个金融市场，投资跟过去很大的区别是，过去我们说投资，可能大多数人认为就是去买股票，或者投资一些固定资产，没有其他投资路径了。到2010年第一个股指期货上市，为我们整个金融投资的多样性打开了第一扇门，以前觉得市场不好，投资很难获得收益，但是自从有了股指期货这种对冲品种以后，大家看到量化对冲基金在国内以惊人的速度发展起来。从2010年开始，市场出现了围绕股指期货的多种投资策略，有做期现套利策略的，再到复杂一点的就是alpha策略和跨期套利策略，这样多样化的策略开始诞生了，当时只有一个品种，发展到今天，尽管股指期货的交易开仓是受限的，从2015年又新增了两个股指期货品种和etf期权，市场至少在权益类市场的投资多样性就更丰富了，我们团队以前主要做期现套利和alpha策略，新推出两个品种之后，我们新增了跨品种套利的策略，将趋势和套利的机会相互结合，去操作。

实际上到今年为止，我们发现一个趋势，国家不停在推新的品种，做新的尝试，这样的尝试对我们产生大类资产投资机构来说，肯定是利好，但是利好的过程当中，品种越来越多，有些品种，比如原油期货，对于国内的投资者来说还是相对比较陌生的，金融投资的核心是定价，我们可能对原油本身的一些属性，特征，波动性相对来说比较陌生，这时候一方面是挑战，一方面是机会。作为一个专业的机构，你必须具备专业和全面的知识、技术，对于新的投资品种有深入的研究，才能在越来越多的多样化投资环境下，把收益做好。

吴刚：谢谢徐总。下一个问题，我们知道市场上面有一个传言，说股指期货限制会放松，也可能推出场内的指数期权产品，其他交易所今年都有一些创新，比如说郑商所去年底推出了苹果期货，今年异常火爆，我们非常期盼中金所有一些新的举措，这样对于我们私募基金来说，应对今年股市和债市，或者构建投资组合都有一些积极影响，就这个问题请小果总谈一下想法。

王小果：谢谢吴总。最近苹果这个事情是非常火，因此我们也有客户在跟我们交易苹果的期权，经常在微信群里面说到苹果怎么怎么样，卖了一个苹果买一个苹果，类似这种玩笑，卖掉一个苹果手机买一个苹果期权来做。拉回到期权，如果中金所能够推出，不管是沪深300的期权，还是中证500的期权，对于我们整个交易策略的改变，我想说应该是一个非常根本性的改变，因为在股指期权这样的产品上面，它的推出，应该说比商品期权这边影响更为深远，因为本身股票市场或者股指市场，期货市场，衍生品市场，本身比大宗商品市场更大一些，在公众的关注上面也是更多的。曾经有一家讲到，对比的几个期货交易所的情况，我们在下面看到中金所受限之前，其实不断在扩大，交易额超过了50%，如果说中金所今年能够放开股指的限制，推开期权品种的话，对于这个市场来说的话，应该说市场的容量是非常大的，这是第一点。

所以我们做交易策略的时候，首先考虑的是市场容量，我觉得这个可能会比我自己的一个观点来说，可能比大宗商品的市场容量更大。

第二点，在具体交易策略制定过程中间，我认为刚才讲到期权的交易思维其实是非常不一样的，期权整个思维，交易设计从一开始思维方式就有空间和时间上面两个纬度的拓展性，在这上面我觉得也是对于我们这样的一个，尤其是量化交易来说，其实是有优势的存在的，因为我最开始是做量化的，这个上面其实在我们最开始，我当时做的时候，最开始的那些在数据的有效性，还有这些策略可变换性受到很多的限制的，如果有股指期权上来的话，其实这个层面的，期权和相应的指数，和期货之间互动的关系，这里面有大量的东西在，有专业私募机构可以有很广阔的天地来发挥。我觉得这个可能是对于市场影响的最大的一点，就是我想表达第二点，在策略专业性上面，对量化，对这些模型提出更高的要求，体现了更大的空间。

然后，第三点，我觉得在整个股指期权的推出，对于整个策略可选择性上面，也会更为影响。因为在策略制定的空间里面，其实更多的衍生品其实会给我们带来策略可选择性上面，我把它比作一个建金的话，建材更多，建材更多的话，建金更多，设计更漂亮。谢谢！

吴刚：时间关系我想再问一个公共问题：大家对于人工智能交易和被动性投资，这两个投资方向的看法。还是从思勰投资吴总开始。

吴家麒：人工智能是最近非常火的一个话题，我个人的看法，人工智能的背后是什么？其实很大一部分是因为技术的发展，计算能力的加强，使得原来不可能做的方法，使得它变得可能。大概2015年的时候，我跟合伙人有一个类似期权定价的东西，挺复杂的，当时传统的模型计算时间比较长，算出来价格只能在收盘后得到，然后依照这个价格做交易，我们当时用到了CUDA的技术，使得这个价格可以在盘中计算，也就是会有盘中交易的机会，明显这个效果比传统的方法效果好很多。这个例子说明，因为这些技术的发展，使得人工智能这种高消耗计算能力的算法从之前的不可能变成了可能，所以带来了这样的变化，我们当然要去拥抱这样的技术。另一方面，我们需要解决的问题是，人工智能我们不能神化它，我有一个目标，我希望这个策略sharpe大于多少，回撤小于多少，然后人工智能跑一跑就出来策略，这个有点天方夜谭，这个东西的背后还是靠你不断有自己的想法，你要培养它。

举一个例子，我们作为父母希望给孩子定一个目标，比如说考上好的学校，定好了目标他自己就会完成这个目标，这是不可能的，你一定是要不断地去教他，给他因材施教，给他好的教育，需要花很多的时间在他的身上，他才可能达到你这样的目标。所以我说人工智能只是在技术上很大的一个提升，它使得我们可以用到一些更先进的方法，用这些新的方法做到一些之前不能做到的东西，或者提高效率，但是也不能神化它，他不是一个万能钥匙。

第二，关于被动化的东西。我个人的看法，因为我之前有在卖方做过，包括和公募基金合作有被动产品，首先我觉得从海外经验来说，凡是你的投资能力非常强的一些策略，那么你会有越来越高的价值，像我们做量化的人都知道西蒙斯的文艺复兴，它收管理费非常高，但是你还是愿意买他的产品，还买不到。另外一条线，类似传统的多因子策略，在海外慢慢变成偏公募的产品，收的超额费用越来越少，更多的只是在管理费方面，包括最典型的是海外的先锋（Vanguard），他把被动产品的管理费降到了极致。因为是被动化的产品，他们互相之间的差异性是相对来说比较小的，随着这个市场的竞争，更看重的是你控制成本能力，所以对于国内的发展来说也是一样的。

我们之前做的中高频的策略，我们把中高频的策略定义成收益比较好的，容量比较有限，管理费可以收的高一些。另外一方面，我司今年推了中长期CTA策略，该策略跟其他中长周期CTA之间的相关性也是相对比较高的，由于它特点（中长周期）受市场的影响比较大，在不同的阶段上有不同的表现，这个表现是市场导致的，是客观的东西，没有办法主观改变它，作为中长期的CTA策略，作为偏被动化的产品，我们就会考虑把它做得流动性好每日开放没有封闭期，也会给一个比较低的费用，所以可以作为资产配置的标的，对于FOF来说就有需求去配这样的CTA产品。我觉得这两类产品在整个市场当中都是有生存的空间，不同的产品根据不同的目标客户，他们的诉求是不一样的，不同的诉求通过不同产品设计，去适应投资人对你的产品的要求。基本上我们思勰是这样去看被动化的问题的。

秦志宇：刚才吴总说的很全面了，我再顺着说一下。我感觉主动和被动最大的差异就是目标客户不一样了，追求的风险收益特征也不一样，主动为了获得收益，被动就是为了做资产配置，资产配置中我们暴露很多风险。其实被动产品的设计更多风控模型结合在一起的，超过溢价。主动的管理，相对来说对风险的管理更细，主动的模型就是去预测价格中的变动，所以主动的产品收费更高，被动相对来说收费低一些。

回到第一个问题，关于人工智能的应用，人工智能首先是一个新的手段，可以帮助我们提高很多效率。但是把在其他领域应用成熟的算法套在金融市场上，肯定不行，因为这没有反应金融市场自身的结构特征。像比较成熟的技术，主要用于图片和音频的识别，CNN抓住的是图片特征，RNN抓住了音频的时间序列特征，在股票和期货这样的金融市场中，也需要根据对象的结构特征来改变算法。我自己就是学自动化专业的，所以在2006年的时候，我就尝试把模式识别和机器学习的算法，应用在金融市场，效果不太好。但是随着深度学习发展，尤其是CNN和RNN等算法的突破性进展，也给我们带来很大的启发，在量化交易中可以提升我们的效率，在建模、组合和执行环节，都使我们具备更多的技术优势。所以这样我觉得要想把人工智能在量化金融市场中应用，首先需要对量化金融这个对象深入了解，根据对象来改进研究方法，才有可能成功。

吴刚：非常专业。

徐信喆：非常同意刚才吴总和秦总的观点，秦总刚才说了一点，一个是说我们用图像识别和语音识别生搬硬套去用来做我们现在的投资指导是不是可行，显然实际上不可行。

举一个例子，阿尔法GO算法分两部分，一部分是深度学习，一部分是自我推演。深度学习就是拿几千万张专业棋谱输入进行有监督的学习，学习完以后，属于什么水平呢？可能相当于业余5段，比不过专业选手。第二步是自我推演，自己跟自己下。推演的过程实际上就是自我进化的过程，所以人白天工作，晚上睡觉，机器可以不停的24小时学习，不停自我推演，自我进化，所以变成一个谁都下不过的怪兽了。

这里面有一个问题，alphago的第二步是可以做到的，做到的前提是什么？是可以推演的，有一个固定规则，围棋实际上是有规则的，不管人和人，人和机器可以重复去下，我们金融行业如果简单把机器学习搬进去，我们看到的现在原油期货走成那个样子，只是在无数随机过程当中一次演变。而未来是怎么样的？你的交易对手是怎么样的，这个交易整个大环境是怎么样的，你没有办法去在机器层面上进行设置，简单来讲，就是没有规定规则，因此推演过程变得十分困难。

我这里再补充两个观点。

一、我认为机器学习的适用性可能取决于时间频率，在相对比较高频的地方，比较短的时间点上，由于微观结构的确定性，在高频环境下，可能机器学习适应性会好一点，有一些好的策略会诞生，但是在宏观决策上，比如我们对中国经济的未来的看法，股市未来5-10年的看法，对于某个行业的看法，现在该做哪些大类资产配置，这些问题我觉得我们人扮演非常重要的主观性。

二、机器学习像刚才秦总说的，只是一个工具，可以在不同程度上去融入到我们整个投资框架里面，实际上整个投资方法和投资工具在不停进化。CTA策略可能为什么刚才有一个嘉宾说到了，他要尝试在新的市场上，要做非洲的期权，是因为在老的市场上随着大家的技术进步到一定水平以后，这个市场就相对比较有效了，相对比较有效以后，大家在承担同样风险的情况下的获利空间在下降，因为同质化。成熟方法寻找新的市场和新的机会，就和海外对冲基金进入中国市场一样；另外一种，是提高自己的研究框架，用人工智能把一些简单的线性方法替代，人不太能够发现的规律，机器也许有这个能力去发现。

第二个问题是被动投资的问题，我是这么认为的，实际上跟前面的问题有一些联系，在讨论一个市场有效性的问题，我们在什么阶段，被动投资会越来越盛行，跟我们整个市场的有效性有关。当一个市场相对来说机会比较多，你通过主动管理获得很多超额收益，大家就偏向于主动投资；当市场进入有效性越来越强的阶段，被动投资会比较受大家欢迎。谢谢！

王小果：我的观点前面几位嘉宾已经说的差不多了，我说一下感受。关于人工智能这点我第一个感受，就是我想起来我的博士论文，就是算法博弈的一个东西，我研究的是纳什均衡怎么计算以及是不是稳定的，这里我不想讲太专业的东西。我直接说一个感受，我觉得在人工智能里面，其实所有的假定都是假定人类是理性的，相信历史数据的，在大数据情况下做的。在是不是会存在各种情况，像我研究的课题里面发现的，你研究了以后，发现这个社会最后不会是按照完全理性或者完全大数据能够做出来的结果去做的，这是第一点。

第二点，得到的均衡状态是不稳定的状态，可以随时打破，打破以后可以再次回归，它会回归到这个上面来，有可能走出均衡以后再也回不来了。同样的，我想说，人工智能的这些算法运用到金融里面是完全另外一回事，金融里面存在大量物理的行为，存在着非大数据算出来的行为，我在想，如果所有的的数据能够算出来的行为，人工智能一个算法特别好，投资收益特别好特别稳定，会不会出现另外一个人工智能，我现在不按照常规来做，把它反人工智能。像我们刚开始做量化的人，高频的人知道你这个逻辑以后，高频的人来反量化。我觉得人工智能做出来以后，一代人工智能稳定的，二代人工智能不停迭代进去，我觉得科学永远是这样的，永远是这么一个过程，不会是最终的答案，这个是我的一点感受。

关于被动投资这块，应该说我非常认同秦总讲的一个观点，其实这个是不同的市场，被动投资我们其实像中证资本这个公司本身做的大量的套保的一些方案，产业企业做的套保方案可以被认定为一些被动投资的一些方式，其实是一个机械化执行的事情，这个是在产业企业里面所需要的。

但是，有这个以后是不是没有主动和被动了？不会，主动投资的人依然存在，是另外一个纬度市场，我认为这个市场未来是一个并行的过程，被动投资这块会越来越清楚。这是我的感受。谢谢！

吴刚：时间关系，谢谢四位大佬精彩观点的分享，我个人的观点就是，其实也是跟大家的观点类似，两块都会有发展，而且都会有各自的适应群体，我相信在明年的第三届智道峰会上，可能在这两块方向又会有进一步明确，大家届时再进行更深入的探讨。

我们今天下午的圆桌到此结束，谢谢各位！