量化投資擴容正當時,公募量化進場求變革

2021年下半年以來,A股成交量持續(xù)攀升。截止9月17日,兩市成交額超過1.3萬億元人民幣(下同),連續(xù)43個交易日突破萬億,輕松追平了2015年大牛市期間創(chuàng)下的歷史紀錄。

股市成交量的持續(xù)走高引起了對量化交易的關注,市場之上儼然出現(xiàn)了一股“量化投資熱”。

另有市場消息稱,“A股連續(xù)幾十個交易日成交額過萬億,中間有50%的交易量來自量化?!币粫r間輿論嘩然。此后,證監(jiān)會主席點名警惕“量化”副作用再次引發(fā)激烈討論。

值得注意的是,今年8月份,新增2家百億級量化私募,使得百億私募總數最新增至91家,創(chuàng)下歷史新高。

毋庸置疑,“量化私募”在投資界已經火出圈了。與此同時,市場正引發(fā)一場關于公募量化革命的討論。

量化投資與主觀策略投資大為不同

實際上,量化投資并非新興事物,在華爾街已經有超過40年的發(fā)展歷史,先后涌現(xiàn)了長期資本管理公司、橋水基金、文藝復興科技等業(yè)內大名鼎鼎的量化投資基金巨頭,并曾締造了無比輝煌的歷史戰(zhàn)績。

對于投資者而言,一方面,量化投資充滿神秘性,外界知之不詳;另一方面,對量化投資趨之若鶩,吸引了一批又一批的投資信徒,這使得量化投資帶上某種“拜物教”的屬性。

那么,何為“量化投資”呢?與主觀策略投資又有什么不同呢?

實際上,“量化”本身只是一種處理數據和信息的方式,或者說是一種投資交易的手段、工具。

在二級市場上,“量化交易”指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略,以期極大減少投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

量化投資領域非常廣泛,可應用于股票、期貨、期權等眾多市場。目前,量化投資以股票量化為主,量化指數增強和量化對沖是其最為常見的兩個類型。

量化指數增強策略指的是基于市場本身的投資收益,并從股票池中選取收益率更好的那部分股票做多,從而獲取超額收益。該策略在震蕩走高的慢牛背景下暴跌的可能性比較小,同時又可以保持穩(wěn)健風格,這便是今年各量化機構的中證500指數增強基金銷售火爆的重要原因。

至于量化對沖概念,聽起來很高大上,玄乎又玄,其實基本道理并不復雜。它指的是,做多收益比市場更強的那些股票的同時,想辦法做空更差的那部分股票,在這個過程中可以成功消除系統(tǒng)性風險對于股票組合的影響,從而鎖定多空之間的收益差。

本質上說,量化交易是以最大化地降低投資者情緒波動為目的,但目前絕大多數公募基金都是主觀投資類型。

二者最顯著的區(qū)別在于,主觀型公募基金在做投資決策時,基金經理會參考宏觀、基本面、技術面等各種數據,其投資決策最終必然受到基金經理個人主觀認知、風格和偏好的影響,而量化投資以數學模型替代了人為的主觀判斷。

經過多年的發(fā)展,量化投資已經越來越被世人接受,公募基金主觀投資策略也在自我變革中試圖與量化投資融合升級。

量化投資混沌初開與淬煉迭代

與國外較早發(fā)展量化投資不同的是,國內引進步伐較遲。其中,量化私募發(fā)展很快,量化投資在公募基金里發(fā)展則較為緩慢。

2004年,光大保德信推出了國內最早的量化基金產品--光大保德信量化股票( 360001)。

隨后,在公募領域引入量化概念開始逐漸風靡,嘉實量化阿爾法、中海量化、長盛量化等一系列量化投資基金接踵面世。而真正將量化投資帶入國內資本市場還是在6年后。

“量化”1.0:股指期貨推出昭示量化投資元年

嚴格說來,2010年是國內的量化投資元年,中國第一個股指期貨合約標的--滬深300股指期貨同期正式問世了。這意味著國內資本市場多空均可操作,極大促進了國內量化投資的發(fā)展。

同時,一批遠在華爾街機構的海歸派看準了國內巨大的市場和機會,紛紛回國創(chuàng)業(yè),成立了國內的第一批量化機構。

2010年,賓夕法尼亞大學沃頓商學院訪問助理教授袁宇回國成立鳴石投資,開啟了量化對沖產品在國內的早期探索;2011年,曾在摩根斯坦利擔任量化基金的基金經理任思泓從中金離職,創(chuàng)立金锝資產;2012年,清華計算機博士王琛從華爾街知名的量化基金千禧年回國,成立九坤投資......短短幾年內,包括銳天、靈均、明汯等一批國內量化私募頭部機構先后成立。

在此期間,量化投資開始集中在國內私募界被實踐。但因投資門檻較高、市場缺乏宣傳、強監(jiān)管等因素,量化私募第一次迎來發(fā)展歷史上的巨浪洗禮,不少量化基金因此遭遇大幅回撤,甚至清盤。

“量化”2.0:走出低谷迎春天

2016年到2017年的“量化小年”期間,又成立一批代表性量化私募,2018年量化私募迎來一次小高光時刻。

九坤投資、幻方量化、銳天投資和致誠卓遠等四家量化私募,通過高換手策略,非基本面量化選股獲得Alpha,以高頻價量交易博取較高收益,規(guī)模擴充迅速。因而圈內出現(xiàn)“北九坤,南幻方”、“四大天王”等說法。

2018年下半年開始,依靠中高頻的私募廣泛遇到容量上限和策略有效性問題?!八拇筇焱酢敝挥谢梅搅炕?、銳天投資兩家規(guī)模超過百億元,這意味著九坤投資和致誠卓遠“掉隊”。量化私募的洗牌還在繼續(xù)。

2020年下半年,國內慢牛行情逐漸顯現(xiàn),居民財富管理理念的也得到了廣泛普及,隨之助推了量化私募業(yè)的跨越式發(fā)展。明汯投資表現(xiàn)最為突出,此前景林資產從百億到千億資產規(guī)模用了14年,高毅資產用了五年,而明汯投資只用了不到一年。

“量化”3.0:量化投資規(guī)模破萬億

伴隨著2021年A股成交量的一路高歌猛進,量化與私募也在互相成就之下,迎來了3.0的發(fā)展階段,國內量化投資已經初具規(guī)模。

中信證券研報顯示,結合中國基金業(yè)協(xié)會最新數據,截至2021年二季度末,國內量化類私募管理資產總規(guī)模正式邁過“1萬億”關口,量化私募5年暴增10倍!量化類私募占私募行業(yè)總規(guī)模的比例攀升到21%。

私募排排網數據顯示,截至今年9月10日,國內百億量化私募達到了20家,且部分量化私募規(guī)模達到了500億元之上。

這20家百億量化私募今年內業(yè)績全部為正,平均收益均跑贏大盤。在不區(qū)分投資策略的情況下,今年1-8月份,在業(yè)績前五的百億私募中,純量化私募占據四席,分別為鳴石投資、天演資本、世紀前沿資產、金戈量銳。

(圖表來源:私募排排網)

在今年的震蕩行情中,量化投資與主觀策略投資業(yè)績分化嚴重,量化私募的收益穩(wěn)定性和續(xù)性明顯好于重倉傳統(tǒng)價值股的主觀多頭私募。

經歷十年發(fā)展,當前,量化投資無論在因子挖掘還是策略組合,競爭都逐漸激烈,越來越多的量化私募將AI運用到實盤中,投資策略也逐漸轉向高中低頻結合。

量化私募的崛起也給市場帶來了新的變化,目前主動權益正在向量化靠攏。

公募量化求變革

量化投資時代已近,未來市場規(guī)模有望繼續(xù)提升,各類金融機構也紛紛入場競爭。

據了解,從成交占比看,美國市場量化策略的成交占比達到40%,廣義量化的占比更是接近80%。中國的量化交易大概只有20%,對比之下,中國量化機構才剛剛起步,仍有很大發(fā)展空間。

事實上量化投資在中國市場的總體規(guī)模依然相當有限,特別是在公募基金規(guī)模中。

choice數據顯示,截止今年9月17日,將所有名稱中帶“量化”字眼的基金產品算在內,在全部的公募基金產品中占比不足3%。

同時伴隨著中國金融開放力度的加大,包括貝萊德全球、TwoSiama等在內的頂級公募量化外資已經涌進中國市場。行業(yè)“鯰魚”已經到來,內憂外患下,中國公募量化機構背負著巨大的壓力。

匯安基金指數與量化投資部總經理陳欣在一場公開演講上表示,“對我們公募量化而言,已經到了非常的嚴峻的局面。”

陳欣還稱,目前,公募量化有2條主要的“變革”道路:

(1)高頻因子的低頻化,盡管沒有私募做得那么極致,但卻是一條妥協(xié)之道;

(2)借鑒主動基金經理的思考邏輯,從多因子模型到多模型之路。

陳欣認為,量化投資和主動權益并非“水火不可交融”,而是可以做到“交相輝映”的。

具體來看,要重塑量化基金的市場形象,就需要把主動基金的思考邏輯模型化,同時發(fā)揮量化投資廣度的優(yōu)勢,低頻量化仍然大有可為之處。

比如,挖掘主動基金經理的思考邏輯,主動基金經理的行為軌跡,開發(fā)出一批相互獨立的模型——有追求第一時效的加強版分析師預期模型;有基金公司獨門重倉股模型;也有優(yōu)秀基金經理的持股模型等。

目前,各類金融機構已經在量化投資的人才、算力等各方面開展競爭。

同行之間,量化人才內卷也已經悄然升級。

量化人才大戰(zhàn)和技術大戰(zhàn)已經無可避免。不止公募,在財富管理轉型的時代浪潮下,期貨公司、券商等各類機構均在高薪挖人,對研究和交易砸下重金。

在boss直聘上搜索“量化投資”字眼,范圍限定上海,就出現(xiàn)了超過250條招聘信息,涉及投資公司、證券、期貨、資管公司等,職位包括量化程序員、量化策略研究員、量化投資經理等,多數職位月薪均過萬,并配套以全年16薪、18薪甚至24薪。

(圖表來源:boss直聘)

在量化算力層面,專業(yè)機房已經成為業(yè)界標配。

只有擁有強大的計算能力,才能不斷地超越市場,超越對手。據悉,幻方量化已經于今年初正式交付使用第二代AI超級計算機“螢火二號”,其AI算力達到“螢火一號”的18倍,意味著其每秒運算能力相當于76萬臺個人電腦算力。

而在研究層面的方法論上,也已經深入到行為金融學、市場微觀結構等領域,人工智能機器學習已經廣泛應用,并且在逐步加深。

量化市場之上的賽跑哨聲或許才剛剛響起。國內公募量化機構發(fā)展較為遲緩,不過仍有很大發(fā)展空間。隨著量化投資機構在各個方面競爭的不斷深入,公募量化機構需要主動擁抱時代潮流,主動自我變革,才能在資本市場中保持競爭優(yōu)勢。

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2021-09-20
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