這個(gè)圈子不大，在外行看來(lái)還頗具神秘感。在國外他們被稱(chēng)為“黑箱投資”，用公式打敗市場(chǎng)；在國內他們低調甚至有些邊緣，模型和數據是最親密的伙伴。他們所從事的工作，就是量化投資。
在股票投資經(jīng)理津津樂(lè )道主題投資、公司調研，抑或年線(xiàn)、月線(xiàn)、周線(xiàn)之時(shí)，量化投資人言談之間都是建模型、樣本數據、matlab或者python（程序設計語(yǔ)言）。如果你認為，他們和IT碼農無(wú)異，又大錯特錯，和所有金融圈的投資人一樣，他們每天都在計算如何與資本市場(chǎng)博弈，如獵人一般狙擊一切可能的獲利機會(huì )。
想法（sense）、數學(xué)和編程，是量化投資重要的三個(gè)要素。編程，在具體的工作實(shí)踐中能夠不斷精進(jìn)；數學(xué)，靠的是多年系統性教育打下的基礎；最核心也最難的，還是sense，這需要經(jīng)驗、靈感，以及悟性。
一位資深量化投資人這樣告訴上證報記者：“我們的工作就是從海量數據中去捕捉和挖掘可能對投資產(chǎn)生影響的因子，并通過(guò)模型去演繹和檢驗。挖掘這些因子需要有思路有想法，這個(gè)因人而異?！?/font>
正因為如此，對市場(chǎng)有效的模型是量化投資最核心的秘密武器，而各家公司對此諱莫至深?！斑@個(gè)市場(chǎng)永遠不缺模型，缺的是管用的模型和會(huì )用模型的人”。
喜歡被稱(chēng)為
“寬客”的量化人
工作主要是設計并實(shí)現金融的數學(xué)模型，靠數學(xué)模型分析金融市場(chǎng)，包括衍生品定價(jià)、風(fēng)險估價(jià)、預測市場(chǎng)行為等
與碼農相比，量化投資圈的人似乎更樂(lè )意被稱(chēng)為“寬客”，甚至是“礦工”。
“雖然都是寫(xiě)程序，但我們做的事情和碼農不一樣?！睆氖铝炕顿Y已4年的方磊（化名）向記者強調。
所謂寬客（Quant），即金融工程師。其工作主要是設計并實(shí)現金融的數學(xué)模型，靠數學(xué)模型分析金融市場(chǎng)，包括衍生品定價(jià)、風(fēng)險估價(jià)、預測市場(chǎng)行為等。
初次見(jiàn)方磊是在一家咖啡館。他很準時(shí)，黑框眼鏡、西裝革履，但舉手投足之間仍有一些書(shū)生氣。
方磊2005年畢業(yè)于國內某名校數學(xué)系，后赴法國繼續攻讀數學(xué)碩士。后來(lái)在歐洲一家科研中心運用數學(xué)模型計算和分析飛機機翼上的氣旋，研究如何讓飛機飛行更平穩更省油。2009年回國，目前在一家大型私募基金從事量化交易。
在量化投資圈里，方磊的履歷頗具代表性。與金融圈普遍對金融、財務(wù)等專(zhuān)業(yè)背景頗為看重不同的是，量化投資更加青睞自然科學(xué)背景的學(xué)生，比如數學(xué)、物理、統計學(xué)，或者計算機。
雖然回國后轉向了資本市場(chǎng)，方磊并不認為自己偏離了科研的軌道。對方磊來(lái)說(shuō)，量化投資與機翼氣旋的計算分析異曲同工，是類(lèi)似方法在不同領(lǐng)域的運用?！斑@就是量化投資的奇妙之處。大家把各自學(xué)科領(lǐng)域的研究拿出來(lái)用到金融市場(chǎng)，試圖找出一些規律?！?/font>
建模型，是方磊最著(zhù)迷的事情。每天早晨到公司，方磊都會(huì )先花半個(gè)小時(shí)把最新的金融工程研報翻一遍，看看同行的思路。上午一般會(huì )和同事交流現有的模型如何改進(jìn)，下午則全心投入到做模型中?！霸谕馊丝磥?lái)我整個(gè)下午就是在編程。不過(guò)金融量化里的編程更多的是偏向數據分析，很多時(shí)候是在和數據打交道?！狈嚼诜Q(chēng)。
據方磊介紹，建模型得先有一個(gè)想法，比如“過(guò)去一個(gè)月漲幅高的股票，在未來(lái)5天跌的可能性比較大”，就編個(gè)程把這樣的想法用計算機語(yǔ)言表述出來(lái)，然后導入外部數據源的數據演繹一遍，由此獲得一個(gè)股票池。統計這些股票的收益，如果靠譜，這個(gè)模型就可以先拿來(lái)模擬，每天嘗試用一小部分資金去運作。
與國內大多數還只把量化當作選股工具的機構相比，方磊供職的私募在量化投資方面已算是走在前沿。方磊所在的小組主要從事ETF、其他股票池和股指期貨的對沖套利，加上另一個(gè)專(zhuān)門(mén)做商品期貨、股指期貨等衍生品的量化小組，資金規模接近20億元。
在其公司，一個(gè)產(chǎn)品內部往往有十多個(gè)不同種類(lèi)的策略在運行，在這十幾個(gè)策略的背后，還有幾百個(gè)備用的策略在同步模擬運行。研究員會(huì )對這些模型進(jìn)行判斷和分析，及時(shí)撤掉不適合市場(chǎng)或者風(fēng)險太大的策略。
不過(guò)，對方磊這樣的海歸來(lái)說(shuō)，最大的困境還是對中國資本市場(chǎng)不太適應。甚至有不少在華爾街表現很好的模型，拿回國內卻失效。
方磊坦稱(chēng)：“剛回國的時(shí)候看到每家券商金融工程的報告都覺(jué)得做得很好，根本不能分辨哪些真的有效?，F在給出一張圖，就能看出哪些能夠實(shí)施哪些不能。這需要時(shí)間和經(jīng)驗的積累?！?/font>
量化對公募只是輔助性工具
業(yè)績(jì)排名壓力，加上金融衍生工具對沖的限制，決定了公募量化基金要想在年度考核中表現良好，不得不增加主動(dòng)管理的手段去應對這一風(fēng)云變幻的市場(chǎng)
“公募基金并不適合做量化?！背跻?jiàn)記者，張弛（化名）就開(kāi)門(mén)見(jiàn)山地說(shuō)。
張弛，2000年畢業(yè)于國內某名校概率論與數理統計專(zhuān)業(yè)，之后一直混跡資本市場(chǎng)。2008年開(kāi)始涉足量化研究和投資，目前為上海某公募基金金融工程總監。
和張弛的訪(fǎng)談是在其公司的會(huì )議室。收盤(pán)后，他夾了個(gè)筆記本快步走了進(jìn)來(lái)，和記者握手坐下后，便直奔主題，談?wù)撈鹆炕顿Y。
對于奮斗在公募基金的量化投資人來(lái)說(shuō)，要把量化發(fā)揮得淋漓盡致頗為困難。張弛告訴記者：“除了指數增強基金和純指數基金是和指數賽跑，其他量化基金都要參與業(yè)績(jì)排名。只要參與排名，那么國內沒(méi)有哪個(gè)公募基金能夠完全做到量化，都會(huì )摻雜主動(dòng)管理的成分。這和私募做絕對收益不一樣，完全是另一套游戲規則?！?/font>
張弛打了一個(gè)比方，這就像玩德州撲克，你不需要最好的牌技，只需要找到比你更差的對手。要用到數學(xué)方法算牌，更要揣摩對方的手牌。做量化也不能只看數學(xué)模型，還要多觀(guān)察市場(chǎng)，依靠經(jīng)驗和嗅覺(jué)來(lái)避險、獲益。
還有一點(diǎn)令公募量化基金甚感無(wú)奈，無(wú)法實(shí)現股指現貨和期貨的完全對沖。他們只能在股票現貨端玩花樣，比如擇時(shí)策略、事件性策略或者多因子選股策略等。
“我們做量化的方法和私募的現貨端一模一樣，但私募能運用得更充分。比如同樣是多因子選股，在市場(chǎng)出現大幅波動(dòng)或者下跌時(shí)，私募可以用衍生工具去做完全對沖，而且換倉自由靈活。公募則不行?！碧岬竭@樣的困境，張弛無(wú)奈地聳了聳肩。
事實(shí)上對量化投資來(lái)說(shuō)，金融衍生工具必不可缺，而且衍生品越豐富越有利。日內做空和對賭的工具更多，交易方式更多，量化投資就能設計出更多的策略來(lái)對沖風(fēng)險博取收益。而這一點(diǎn)，公募量化基金恰恰可望而不可及。
但對私募來(lái)說(shuō)，這些都不是問(wèn)題。方磊告訴記者：“我們每天都會(huì )保持一個(gè)較高的倉位，追求的不是選對了波段，而是每天持倉操作都比指數高那么一點(diǎn)點(diǎn)，同時(shí)通過(guò)做空工具對沖。年化收益率可能就只有8%、9%，但是比較穩定而且持續?！?/font>
業(yè)績(jì)排名壓力，加上金融衍生工具對沖的限制，決定了公募量化基金要想在年度考核中表現良好，不得不增加主動(dòng)管理的手段去應對這一風(fēng)云變幻的市場(chǎng)，量化則更多地扮演輔助性工具的角色。比如通過(guò)量化的各種策略篩選出一個(gè)股票池，再結合行業(yè)研究的方法從中選出一部分個(gè)股；又或者是承擔現金風(fēng)險管理的功能。
剛剛起步的國內量化投資
“中國人在國外做量化只是做衍生品開(kāi)發(fā)和定價(jià)，真正的投資很少能夠參與。國內量化剛剛起步，起步就是機會(huì )，還是早點(diǎn)回來(lái)占坑比較好?！?/font>
“不要太迷戀自己做出來(lái)的模型。A股市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變，很多因素都不在意料之中?！睂Υ?，顧川（化名）有深切的感受。
顧川2009年碩士畢業(yè)于國內某名校數學(xué)專(zhuān)業(yè)，之后進(jìn)入上海一家公募基金從事金融工程分析師工作，今年開(kāi)始接管一只2個(gè)億規模的指數增強型基金。
在今年3月份的那波下跌行情中，顧川的模型發(fā)出信號大盤(pán)可能會(huì )有一定的反彈，小盤(pán)的銀行股是買(mǎi)入的時(shí)機。按照模型指令顧川買(mǎi)進(jìn)了興業(yè)銀行。但是不久，銀監會(huì )發(fā)布“8號文”叫停銀行間債市線(xiàn)下交易，銀行股應聲下跌，興業(yè)銀行連續兩個(gè)跌停。
政策性因素擾動(dòng)、歷史數據不足、數據準確性差、金融衍生工具不夠豐富，這些都是量化投資在國內市場(chǎng)的瓶頸。
對于數據的不充足以及準確性差，顧川也深受其苦?！拔覀兊呢攬筚|(zhì)量和國外壓根不能比，數據商提供的數據也質(zhì)量堪憂(yōu)。再加上可查閱的數據只能追溯到最近的6、7年，這些都影響了模型的有效性?！?/font>
歷史數據不足則導致國內量化模型過(guò)度擬合的現象非常普遍。過(guò)度擬合（overfitting），是指對樣本數據描述的準確度很高，而對樣本外數據描述的準確度卻很差。具體到程序化交易中，就是歷史行情效果很好，但在未來(lái)行情中卻失效。
“比如一個(gè)模型2006年至2009年運行表現很好，但80%的收益可能來(lái)自2007年的大牛市，這就意義不大。所以需要不斷調整，找到一個(gè)樣本內和樣本外各項指標都表現一致的模型。這樣嚴格篩選下來(lái)，再加上幾個(gè)月時(shí)間每天小部分資金的嘗試運行都沒(méi)有問(wèn)題，才敢把這個(gè)策略拿出去用?！鳖櫞ㄏ蛴浾呓忉尩?。
金融衍生工具不夠豐富，也是國內量化投資的重要掣肘。目前國內量化投資能夠運用到的衍生工具包括商品期貨、股指期貨和國債期貨，但限制頗多。比如股指期貨，國外鼓勵多掛單提升流動(dòng)性，而國內相反，每天掛單不能超過(guò)500手。雖然專(zhuān)注期貨市場(chǎng)的量化投資容易獲得超額收益，但套利空間有限。
對此，方磊笑稱(chēng)：“國外甚至會(huì )設計一些策略拼命掛單，以對這個(gè)市場(chǎng)造成擾動(dòng)從而獲利。我們是每天都有一個(gè)計數器在算，很珍惜每次掛單的機會(huì )?！?/font>
盡管如此，無(wú)論是在私募如魚(yú)得水的海歸方磊，還是在公募“帶著(zhù)鐐銬跳舞”的張弛和顧川，都表示還會(huì )繼續堅持量化這條路。
方磊告訴記者：“中國人在國外做量化只是做衍生品開(kāi)發(fā)和定價(jià)，真正的投資很少能夠參與。國內量化剛剛起步，起步就是機會(huì )，還是早點(diǎn)回來(lái)占坑比較好?！?/font>
附文：
著(zhù)名量子物理學(xué)家薛定諤有一個(gè)廣為人知的實(shí)驗設計，將一只貓置入黑箱，將其生死與黑箱中的某種放射性元素是否衰變關(guān)聯(lián)起來(lái)。通過(guò)一系列的裝置設計，微觀(guān)的概率事件被放大到了宏觀(guān)尺度，造就了一只被觀(guān)察前“既生又死”的“薛定諤之貓”。
同樣的哲學(xué)內涵也出現在了量化投資這一似乎與物理學(xué)風(fēng)馬牛不相及的領(lǐng)域中。當量化投資從業(yè)者津津樂(lè )道于其模型的高效安全時(shí)，其復雜精巧的程序也如同一個(gè)神秘莫測的黑箱，以及其中生死難料的貓：很有可能是有效的，但下一刻會(huì )怎樣，誰(shuí)也不知道。
在光大證券8·16事件之后，量化投資這一外人難以看透的“黑箱”一夜之間似乎又被國內投資者視為潘多拉的魔盒，稍有不慎就會(huì )釋放出災難。
“黑箱”之中究竟藏著(zhù)怎樣的精靈，它給資本市場(chǎng)帶來(lái)究竟是可怕的夢(mèng)魘，還是全新的希望？
離不開(kāi)電腦的量化投資
從廣義上看，量化投資包括指數化投資、量化純多頭投資以及市場(chǎng)中性策略等幾大投資范疇。
而狹義上的量化投資，則可理解為借助現代統計學(xué)和數學(xué)的方法，利用計算機技術(shù)從龐大的歷史數據中海選能帶來(lái)超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，用數學(xué)模型檢驗及固化這些規律和策略，然后利用計算機嚴格執行已固化的策略來(lái)指導投資，以求獲得持續的、穩定且高于平均的超額回報。
上海高級金融學(xué)院副院長(cháng)嚴弘在接受上證報記者采訪(fǎng)時(shí)稱(chēng)，量化投資的本質(zhì)在于建立數學(xué)模型捕捉市場(chǎng)運行過(guò)程中出現的交易信號，從而指導具體的交易行為。
量化交易與計算機技術(shù)的結合有其必然性。目前常用的量化投資模型對交易的時(shí)間精度以毫秒計，遠遠超過(guò)了人類(lèi)所能具備的反應速度，只有計算機能夠勝任。交易者甚至會(huì )希望縮短終端與交易主機之間的物理距離來(lái)尋求更快的交易。離開(kāi)計算機，量化交易就只是一紙空談。
“人性”依然至關(guān)重要
業(yè)內流行這樣一種表述：模型是數量化投資的靈魂，流程是數量化投資的命脈，系統是數量化投資的骨骼。因此，模型化、流程化、系統化是量化投資最重要的三個(gè)特征。根據模型進(jìn)行投資決策，排除人為主觀(guān)因素的干擾，也是量化策略強調的基本原則之一。但是否可以就此簡(jiǎn)單地認為，量化投資是一項主要依靠機器的投資方式？
“量化投資最重要的仍然是投資理念，包括對市場(chǎng)、對投資的理解，建立數據模型本身就暗含了人的主觀(guān)能動(dòng)性。因此，量化投資不是被動(dòng)投資，模型的設立、選擇和調整都可以理解為一種主動(dòng)的過(guò)程?！币晃怀Ｄ陱氖铝炕灰椎臉I(yè)內人士如此評述。
據其介紹，通常情況下，量化策略會(huì )采用多種數據模型，有時(shí)不同模型得到的結論也會(huì )出現矛盾，這時(shí)就需要投資經(jīng)理去理解各個(gè)模型之間的內在邏輯及其使用環(huán)境，從而在相互驗證的基礎上做判斷。
實(shí)際上，量化投資也是一種投資方法。引用某資深業(yè)內人士的表述：“其精髓和優(yōu)勢在于，它是人腦的延伸和發(fā)展，可以讓投資人更全面、系統地看到所需要的東西?！?/font>
模型黑箱存在各種風(fēng)險
業(yè)內人士表示，通過(guò)建立數學(xué)模型描述市場(chǎng)運行的規律在實(shí)踐中固然高效，但也存在多種風(fēng)險。其中包括依賴(lài)計算機帶來(lái)的操作風(fēng)險、市場(chǎng)無(wú)法容納交易需求的流動(dòng)性風(fēng)險，以及數學(xué)模型中因子失效的模型風(fēng)險。其中，數學(xué)模型失效可能是量化投資者常面對的風(fēng)險。
一位主營(yíng)量化投資的私募機構負責人表示，一條成型的交易策略中往往包含上百個(gè)變量因子，對應市場(chǎng)運行中表現出來(lái)的不同特征。編寫(xiě)這樣一組策略大致需要2個(gè)月的時(shí)間，之后則是幾乎同樣耗時(shí)的優(yōu)化過(guò)程。所謂優(yōu)化，就是將策略納入歷史數據進(jìn)行仿真測試，同時(shí)對策略中因子的數學(xué)關(guān)系進(jìn)行微調，直到該策略在歷史數據中得到令人滿(mǎn)意的回報。
但該負責人坦言，這種被稱(chēng)為數據挖掘的策略形成方式可能存在“過(guò)度擬合”的問(wèn)題，即數學(xué)模型被刻意調整成尤其能在歷史數據中獲利的形態(tài)，而在普適程度上有所減弱。當市場(chǎng)規律與歷史數據發(fā)生某種變化時(shí)，模型就面臨失效的風(fēng)險。
也因為量化投資的核心競爭力隱藏在其數學(xué)模型黑箱中，在營(yíng)銷(xiāo)實(shí)踐中，從業(yè)者很難像立足于基本面分析或是行業(yè)研究的職業(yè)投資人一樣講出令客戶(hù)信服的故事。他們賴(lài)以獲利的法寶盡管被實(shí)踐證明有很大的概率是有效的，但為何有效可能連自己都難以說(shuō)清，也就更難打動(dòng)客戶(hù)。量化投資基金管理者唯一能夠打出的王牌，就是其歷史業(yè)績(jì)，這也在一定程度上強化了量化投資基金通過(guò)數據挖掘形成策略的意愿。
而嚴弘教授則稱(chēng)，從海外市場(chǎng)的發(fā)展動(dòng)向來(lái)看，具有實(shí)體經(jīng)濟原因支持的量化數學(xué)模型正在越來(lái)越得到市場(chǎng)的肯定，有望成為未來(lái)量化投資基金的發(fā)展方向。
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