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,其中证券类分论坛是以《2018年证券类私募发展新机遇》为主题的招商证券专场。均直资产首席投资总监渔阳先生应邀在分论坛上发表演讲,主题为《股票量化策略的总结与展望》。以下是渔阳先生演讲的主要内容:




(图为渔阳先生发表主题演讲)















非常荣幸来到智道证券私募高峰论坛跟大家分享我对投资的心得和体会。我自己入这行已经差不多20年了,从美国开始在投行里做技术工作,到自营交易员,到量化对冲基金,过去三年是在国内和合伙人一起共同做了均直公司,不但从事资管方面的业务,还对金融科技方面有些探索。


在美国做了15年以上,回国又做了3年,我觉得中国和美国的市场各自有各自的特点,特别是量化投资方面既有共同点也有不同点。当初我回来的时候正是2014年年底2015年年初,曾经有一个不成熟的想法,觉得国内是“钱多人傻”的局面。回国三年以后发现钱多的事是真的,人傻绝对不是真的。中国人进步非常快,我常常会有危机感。


涉及到量化策略,我通过几张PPT分享一下最近两年对量化股票市场的观察,先简单回顾一下股票量化策略最近两年的表现,以及在我看来为什么会出现这样的情况。第二部份是对市场的展望,第三部份和大家分享一些关于工具的看法。


涉及到量化,过去4、5年大家从社会认知上发生了很大的转变,曾经量化被认为是最为神秘最为科学的赚钱工具, 2015年A股遇到了很大的熊市,那一年的量化表现普遍是比较好的,所以很多资金也都进来了。但这似乎也是金融市场的规律,很多钱进来以后风口就会掉下来。2016、2017年对量化不是那么好,原来做的特别出色的,例如长信量化先锋A(一只量化公募),去年出现了走平然后下跌的局面。这也让我们思考为什么会出现这样的现象,之后市场会怎么样,出路又在哪里。


简单对比一下2017年和2018年的市场,2017年四季度之前对量化策略不是那么好,虽然量化策略对市场方向不是那么敏感,但还是有一些适合的不适合的情况。A股有3000多支股票,要想从中挑选能够明显跑赢指数的,先决条件是要有一定的波动率,波动率太低了没有发挥的空间。同时也希望有一定的dispersion,以及希望流动性好一些,流动性好对策略发挥是有好处的。


再来看一下2017年的市场,可以从很多维度来看问题,左边这张是沪深300中证500的成交量比例,从一定程度上可以反映市场的注意度在什么地方。正常情况下沪深300的市值跟中证500的市值是3比1的关系,成交量差不多是1.5比1的关系。但2017年就往上走了,2018年1月份达到了高峰,一度达到了3比1的位置。当时我们也觉得可能有点要否极泰来,物极必反了,过后会看到最近这2、3个月的小票表现相对回来了。


量化希望股票可以在一定程度上拉开差距,我们看指数中位数波动率的表现是什么样的,在2017年的时候是比较低的,反应到市场没有特别多有意思的事情发生。但是在最近是往上走的,中位数的波动到30%以上。2018年的情况是波动率上升了,成交量依然在低位徘徊,体现在dispersion增加。另外最近有些宏观上的不确定因素,贸易战是一方面,另外一方面是美联储处于加息的周期,对全世界有一定的影响。但宏观上的不确定性对量化来讲不一定是坏事,会带来微观上的交易以及选股的机会,投资者需要调仓,就带来了交易的机会。


从差不多的角度来看一些另外的指标,对比一下2017年以及2018年的市场有什么不一样。大家都知道2017年是漂亮50 vs.要命3000,不论指数涨跌,往往是下跌股票的数量更多。原来是A股再小的股票一天成交量也有几千万,不用担心买不到或者卖不出去。但2017年不是这样了,很多股票失去了流动性。2018年情况有所改变,左图是看看市场的成交量集中在市值比较大的股票还是集中在市值比较小的股票里,做量化比较严格一点,所以做了行业中性化的处理,分行业做了比较,并把市值按照大小进行排队。我们发现2017年是位于行业前10%的股票成交量越来越大,Q4的时候达到了高峰阶段,Action是比较集中的。但从去年四季度一直到最近几个月情况得到了一定程度的逆转,符合刚才说的观点,量化策略有了更大的发挥空间。右边的图是沪深300 vs. 创业板的成交比例,2017年的时候大家对创业板的关注是越来越低的,对于沪深300的关注度越来越高,但在2018年得到了反转,从成交量的比例来看是接近于比较正常的水平,创业板得到了更高的关注度。


总而言之,现在的市场环境比去年要好一点。做股票量化策略主要是两部分,一部分是选股,另外是对冲。实际管理基金的人都有体会,这几年一直处于比较别扭的状态,2016、2017年尤其如此,因为股指期货的对冲成本和资金占用都很高。 用IC对冲,意味着有100块钱只能买75块钱的股票,剩下的25块钱做期货保证金,资金的使用效率非常低, 而且股指期货还贴水。 用IF,贴水小一些、资金占用也小,但从风险的角度往往和持仓的匹配度较低。  IF有三分之一是金融股,如果用IF来对冲的话就是在做空中国平安、各大银行。但策略又不是特别倾向于选到这些股票,因此会有风险不匹配的问题。在2018这一点也得到了改进,股指期货贴水减少,据说交易限制有可能会进一步放开,比较希望保证金能够有一定的下降,这样大家使用资金的效率更高,收益也就更高。


说到这儿,可以和大家简单地分享一下我对中国市场和美国市场的观察,这是我回国两年后才想明白的。国外市场很多东西都做的非常精致,关键原因是加杠杆很容易。 国外做量化投资就是两大步骤,首先把组合的夏普比例做高,然后加4-6倍的杠杆。美国融资融券加起来是0.40%(算上有些难借的券成本高一些,总体也不超过2%),就是说投资组合的收益率往往只有5%左右,但加了杠杆能做出两位数的基金收益率。而在国内不能加杠杆,融资融券加起来13%到14%,相信正常情况下大家都没有这么大的把握。在国内做股票量化我的认识是:风控固然是第一位的, 但没有在美国那么重要,也不需要特别精致,因为重点往往在获取更高的alpha,而不是最大化夏普比率。


第三张图还是从类似的角度简单地看一看传统因子的表现,这也不是什么新闻,大家都知道从2016年开始传统量化因子陷入了困境,有些彻底地转向。市值因子就转向了,传统上的A股都是小票战胜大票,特别是2015年之前更是如此。


记得我刚回国的时候听说A股有个赚钱的策略,每年年初买市值最小的50只股票,年收益率50%以上。但去年被打翻了,在强力监管下很多以前的玩儿法不行了。图上是大市值股票和小市值股票的月度收益差,拿行业里比较大的股票和比较小的股票做差再加起来。红线说明大股票表现好,绿线说明小股票比较好,在2017年明显是大股票表现好,并且在某些月份上差距达到10%以上。除了市值因子外,流动性因子、反转因子普遍也不是太行。尽管2016年我们还没有开始做实盘,但也能从回测当中看到很明显的风口转变。


我们需要思考为什么会发生变化,首先是A股的 “传统的玩儿法”不行了,现在市场本身发生了改变。改变的方向是什么呢?在我看来A股在向机构投资者市场转型,我们可以看数字、机构投资者占比量,也可以从宏观的新闻上看出来。 最近大家在讲的是纳入MSCI,在我们分析中,长期来看是非常重大的事件,因为MSCI的纳入是一步一步走的,现在纳入因子是2.5%,8月份再加2.5%,这两项加上去以后A股市场占到新兴市场指数的0.8%左右。 但这并没有完,有分析讲会在7到10年的时间加到100%, 之后A股占据新兴市场的指数从0.8%变成15%左右。还有各种各样的QFII、RQFII等都会进来。


作为学金融的我们都知道:最接近免费午餐就是在资产上做配置。国外投资者钱非常多,看到中国占据着第二大的股票、债券市场,他们一定是垂涎欲滴的态度,一旦市场开了口子相信大量的钱都会进来。做量化研究的时候,公司的前十大股东会看到越来越多的国外投资者,主权基金、香港结算中心等出现的频率越来越高了。


右下角的图从一定程度上也说明了问题,我们从行业的角度来比较到底是PE高的股票表现好还是PE低的股票表现好,去年是PE低的股票表现好,都是同一个行业,有便宜的为什么要买贵的呢? A股市场3000多支股票,这些股票当中肯定良莠不齐,但肯定也有有价值比较好的股票。从选股的角度,不管是量化还是主观都应该从大方向上入手,包括消费升级、产业政策等等。


第四张图继续分析A股市场当前的情况,刚才讲过波动性稍微高一点是有好处的,dispersion稍微大一点是有好处的。今年从宏观的角度来说,确实有些事件让股市有这方面的情况出现,最近的中美贸易摩擦就是大家比较关注的,我们当然希望这件事情能得到合理的解决,两个大国之间可以和平相处。但市场有风险也有机会,贸易战一定程度上带来板块轮动的空间,右下图分析了一下钢铁和农业股票相对表现,非常显然从贸易战之后得到了延续,钢铁产业受到的影响比较大,首先是关税的冲击再是对宏观经济的预期下降,农业相关的股票一度出现了上升,至少在最近双方达成协议之前是如此。选股空间也会加大,可能会出现持续的市场驱动的因素,机构投资人可能会偏重一些股票,低配另外一些股票。


左下角的图可以看一下宏观事件对A股市场的整体冲击,这是中证800中位数波动率的曲线,红线是贸易战爆发,一下子就上去了,反应出贸易战带来的不确定性,投资人各做各的。虽然贸易战冲击大家谈论的比较多,但其实没有美联储加息的影响大。我做金融20年了,这是经历的第三次加息。1997年是亚洲经济危机、1998年是俄罗斯经济危机,美联储加息稍微放缓了一些,到2000年以后又开始加,互联网泡沫就破灭了。第二次是2007年到2008年的全球金融经济危机。现在是第三次。 华尔街有一个理论说:十年会换一波人,过去的经验教训就淡化了。 现在过了十年了,在座各位看上去都是年轻人居多,也许你们不担心加息会带来不好的事情,但我觉得还是当心一点为好。现在发展中国家的债券、货币都出现了接近金融危机的状态,会不会传导到A股呢?我觉得也是有可能的。


以上讲的是我基本的观点,2016年和2017年量化比较困难一些,但2018年新的机会已经出现了,并且这才是市场的常态。下面简单地总结一下对市场的展望,第一点我认为A股市场将会越来越成为机构投资者主导的市场,这应该是长期的趋势。


第二点,在这种情况下无论主观投资还是量化投资应该更加重视机构投资者看重的事情,学会像他们一样思考问题。价值投资的理念会越来越流行,因为机构投资者钱多,我在美国的时候接触主权基金挺多的,他们钱多都成灾了,他只能赌长期而不是短期。因此在做策略的时候应该做相关的调整。


第三点信息处理和分析能力将日益成为专业投资机构的核心能力,现在数据太多了,光看研报一天就上百篇,如何分析信息? 这将日益成为专业机构非常核心的能力。简单罗列一些常用的分析需求:1.公司财务数据的分析;2.事件对股价的影响(分红、纳入MSCI等);3.专业人士的建议;4.舆情监控;5.大数据处理、自然语言分析等等。


第四点人工智能的作用也会越来越大,最近十年金融理论本身的发展并不是特别多,但技术特点发生了改变。机器学习、神经网络等,十年前算力和算法都达不到,但现在可以了。


对研究工具和技术系统的要求将会越来越高,均直一方面做资管,另外也在做金融科技方面的尝试。


简单跟大家分享一下我在技术系统方面的感想,先举一个成功的例子,在美国待过的朋友们可能知道高盛的成功经验,十几年前我曾经短暂地高盛工作过几个月,他们的SecDB+Slang的秘密武器是独有的,系统会高速高效地处理金融数据和业务逻辑。SecDB+Slang是做什么的呢?前者可以理解为数据平台,后者是便于用户使用的语言,写起来很自然,不像JAVA那么费劲。靠这点他们基本做到了研究、交易、中后台通用,这是高盛很大的“秘密武器”。


现在是开源的时代,工具比以前多了太多,质量非常高,因此高盛的“秘密武器”大家都可以用了。我们做了quant+Pyhton的系统.首先是易于使用的数据接口和服务,可以跟宏观、市场、公司财务数据对接,未来会增加对美股和数字货币等数据。其次从研究和交易层面更多体现在业绩逻辑。我金融、IT都做过,了解做投资的人脑子里想法是很多的,需要人和“武器”是结合在一起。交易系统本身包含了多策略对冲基金的风控、管理逻辑。因为系统是开源的,可以本地部署,能更好地保护知识产权。


quant是一套基于Python的数据、研究、交易一站式解决方案。不论从交易接口、数据接口、业务逻辑都以开源的形式提供出来,好处是可以做DIY量化研究,大大地提升效率。包括刚刚提到的机器学习、人工智能等等,其实并不那么复杂,但实现起来需一个好的工具平台。


今天我的分享就到这里,谈了谈对量化的看法,也跟大家介绍了一个我们认为比较好的工具,希望大家可以去试一试,有什么意见和建议可以跟我们提出来,再次谢谢大家!

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