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量化投资会取代基金经理吗(很少有基金经理能让我有这么多质疑)

很少有基金经理能让我有这么多质疑,因为他说他搞量化

这期终于要讲到量化投资了,我之前是一直不信投资领域有所谓“圣杯”的,但是随着调研的基金经理越来越多,越来越觉得“量化”其实只是工具,重要的还是人的思想。那么如果市场上有效率非常高的工具能够帮助我们持续获得超额收益,为什么要排斥呢?但即便如此,我还是和很多小伙伴一样对与“量化投资”有非常多的质疑和好奇,这一期我们请到的绝对是国内量化界大咖级的人物,不仅学贯东西,而且这几年的量化增强产品也很突出。这一期非常真诚,全是干货,一起来看看吧。


量化投资会取代基金经理吗


嘉宾简介乔亮先生,14年证券投资经验,美国斯坦福大学工商管理博士,统计学硕士。历任上海寻乾资产管理有限公司投资总监、总经理,通联数据股份公司联合创始人兼首席投资官,南方基金管理有限公司基金经理,加拿大退休基金国际投资管理公司(CPPIB)基金经理,巴克莱国际投资管理公司(BGI)投资部基金经理等职。现任万家基金总经理助理,量化投资部总监,万家沪深300指数增强等基金基金经理。


01 指数增强基金是否靠谱?


【北落的师门】:乔总,我们今天的话题是讲量化投资,所以我先抛一个很多投资者会关心的问题,就是我们看到有很多量化增强产品,但实际效果来看既有增强的,还有增弱的,为什么会有这么大差异呢?


乔亮】:在回答这个问题之前,先给大家简单讲一下,量化增强的增强是怎么来的。简单来说就是,我们通过偏离指数一定的偏差度(跟踪误差,大概是3%-5%之间),进行一定的主动增强。换句话来讲,我们获得超额收益是通过相对成分股,超配或者低配某一些股票来获得的。所以,做对了的时候就会超额收益比较好,做得不对的时候超额收益就不那么好。所谓增强的那一部分,本质上是靠主动管理,或是通过量化的主动管理来实现的。任何的主动管理只要是有波动的,肯定存在一个向上或向下的问题。当然,好的量化增强,长期来说胜率是比较高的,如果从中长期,比如说按月、年的角度去看,应该是长期会跑赢指数的。


【北落的师门】:如果我是一个投资者,您怎么样能够说服我去相信您大概率是能够跑赢指数的呢?


乔亮】:首先,如果有一个长期的历史业绩,这个是最能让投资者信服的,毕竟讲再多也不如实盘业绩的说服力强。另外,需要有一个比较好的投资框架、理念,能够揭示出来超额收益的来源,包括它的投资逻辑,以及运作过程中的每一个步骤。“魔鬼在细节中”,对做量化来说更是这样,非常需要细节性的把握。这么整个一套东西,能够形成比较好的超额收益。对于一般的投资人来讲,可以关注超额收益的稳定性。指数量化增强的超额收益最好是一个“稳稳的幸福”,也就是说,它的胜率要比较高,同时跟踪指数本身的误差不能过大,一旦偏差过大,很可能出现阶段性的回撤。所以从这个角度来讲,一是超额收益的持续性、稳定性;二是最大回撤一定不要过大。


02 量化投资的投资框架


【北落的师门】:对于超额收益的稳定性,您刚刚也提到了投资者可以去看过去的胜率,一年当中每个季度也好,或者每个月也好,它是否能够持续的贡献,它是否是稳定的,这是一个方法。您刚刚讲到,把投资框架、逻辑、步骤、细节这些东西讲清楚,是能够说服投资者的,其实是让大家更深层次地理解投资方案,这块能不能再展开一下?


【乔亮】:我们现在用的这套量化投资的框架,叫“多因子量化选股”模式。从九十年代中期到现在,在国内外经过了二十多年的验证。它基本上分为四个部分,一是所谓的alpha模型,也就是大家所说的因子选股。二是所谓的风险模型,就是对于策略本身风险性的把控。这里所说的风险,主要指的是波动性,就是怎么去控制跟踪误差,要靠这个风险模型来控制。有了alpha模型对于股票收益的预测,加上风险模型对于股票波动性的预测,第三步就是通过一个组合优化的步骤,尽量在事前控制组合风险的情况下,获得最大化的超额收益。这三个步骤是产生组合,并进行交易。最后一个步骤也是非常重要的,叫做业绩归因。有点像大家进行的体检,比如说出现了超额收益,赚了钱或者亏了钱,要搞清楚赚钱、亏钱的原因到底是什么。本质上,任何主动性量化管理其实就是用风险换收益,比如说,产生了超额收益之后,必然是某一种原因产生的,原因肯定是超配了某些股票或行业,阶段性表现非常好,诸如此类。这个相当于让你明白为什么挣钱、亏钱,是简单的一个归因。


更重要的一点,我们在做投资时,往往风险是看不见的,你需要通过各种风格、指标去监控风险。所以归因分析的好处在于,它对组合进行体检之后,能够知道风险点在什么地方,比如说行业上、风格上有没有风险暴露,或者个股上是不是有一些跟模型预想的暴露不一样的地方。如果有的话,你需要在真正出现回撤之前,把它调过来,这就是业绩归因分析。往往一些量化管理人对业绩归因分析这块不太重视,但是在我自己的体系里,alpha模型、风险模型、组合优化和业绩归因这四个部分,都是非常重要的。


03 超额收益来自哪里?


【北落的师门】:我统计市场上所有沪深300对标的基金,包括指数增强,看到万家沪深300指数增强今年的表现非常好,排名很靠前,那你归因以后的结论是什么呢?主要超额收益来自哪里?


【乔亮】:我们做过归因分析,过去一年万家300沪深指数增强大概跑赢了指数20个点左右。在行业和风格上的偏差非常小,因为我们在做组合优化过程中,对于风格偏差、行业偏差有非常严格的控制。我们绝大部分的超额收益,主要来自于主动选股,剔除掉了超配、低配某些行业偏差,剔除掉了风格偏差(比如说大小盘,价值/成长,杠杆率等因子),主要的贡献在于量化选股。


【北落的师门】:明白,所以就是说,在沪深300指数里面,它本来这个指数有多少金融你就配了多少金融,有多少医药你就配了多少医药,有多少消费你就配了多少消费。只不过在金融这个行业内部,你在选股的时候可能做了调整,医药、消费行业内部你做了调整,是这个意思吗?


【乔亮】:对的。现在我们用是类似于像申万一级行业指数,会分为像银行、非银等行业,不是大家平常理解的那么宽泛。


04 量化因子选股如何运行?


【北落的师门】:再追问一下,比方说消费类的,可能在申万里面分为食品、家电等,那你在做个股调整的时候,是基于什么样的因子呢?


【乔亮】:我们现在用来选股的量化因子,整体来说有三百多个,基本上涵盖了我们能够找到的所有,公开信息能找到的信息我们都会用上。粗略地讲其实包括几大块:一块是像基本面,也就是跟公司的盈利、质量有关的这些,我们俗称基本面。还有一些类别,比如像市场情绪类的、像资金流向,我们会有自己的因子去监控,包括像分析师给的预期,年报里面的一些信息,还有一些像股票本身的量价,成交量、价格各个维度方面的东西;还包括一些相对比较另类的因子、偏大数据的因子等。所以可以理解为,相当于有几百个小机器人,每个机器人在它自己独特的范围内选股。比如说价值机器人只选便宜的股票,至于这个股票本身的质量好不好,盈利强不强,这个暂时不关心,只关心它的市盈率。然后在这个基础上,有的机器人去看最近这个股票的资金流向怎么样,是不是有机构资金在流入,诸如此类。最后,我们有另外的一些模型,把这几百个机器人拼成一个大的选股的机器,这就是我们现在所说的alpha模型的概念。


【北落的师门】:那我想再问一下,这个机器是怎么运转的?也就是说,比方这三百个小机器人,你是给每一个赋予一定的权重,最后得出一个总分,还是说实际上有个运营的机制在里面,随着环境的变化,可能会有一些不同的处理方式?


【乔亮】:应该是第二种。一般传统来讲,多因子选股往往是靠基金经理比较主观地给因子赋予一个权重。我们有点不太一样的地方是,通过另外的模型来解决因子权重赋权的问题。我们用的这个模式,简单讲有点类似于情景分析。我们会分析过往历史上各种各样情景出现的情况,然后在不同情景下最优化的因子配比情况。在实际过程中,我们会参照历史上类型的市场环境中,什么样类型因子的表现会比较好,然后进行配比。这个东西靠人去做会非常烦琐,实际上是靠我们的模型来完成。


【北落的师门】:整个流程当中,全部都交给机器了吗?还是说其实在某个环节,有人在意识的成分在里面的,它是一个人和机器的关系。


【乔亮】:实事求是地讲,至少在现阶段不存在完全是机器自己做的东西。至少在模型的设计过程中,包括前面讲因子,会有很多的人参与。比如说我们选用什么样的参数,怎么样对数据进行调整,这些里面都有非常大量的投资经理或者投研人员的判断。所以不是大家所想象的交给一台超级电脑,这台电脑能做所有的事情。未来N年之后,说不定能出现全智全能的AI做这件事情,但是现阶段还是依靠投资人员做大量细致性的工作,把每一个小机器人设计好,能够做它自己该做的事情。一旦这个模型做好之后,我们不会轻易去调整,希望是一个非常长期的过程。我们在不断投研的过程中,会对现有的因子、模型进行改进,因为市场是不断在进化的,模型要跟着进化。但是我们在做这些进化的过程中,还是希望尽量减少人为的干预。一旦我们确定了用这个模型,在每天日常的运转过程中,这些因子基本上是一个比较自动化的过程。


量化投资会取代基金经理吗


05 举例说明因子是如何挖掘的


【北落的师门】:明白了。您能不能给我们举两个例子,一些很有趣的,您觉得会给大家留下很深刻印象的,您那边挖掘出来的因子有什么?


【乔亮】:有一个是我们做过的,现在一直也在用,基于文本挖掘的信息。大家可能都看过分析师的研报,一般来说,研报会提出来,比如这个股票是推荐买入,还是强烈推荐买入,会有一个目标价,比如它的现价是80块钱,目标价是100。同时还有其他的一些信息,比如说预测这个财年的EPS是多少,下一年是多少,诸如此类。这些是比较传统的量化会用到的一些信息,我们也在用。另外有一类,比如分析师要改变前面讲的那些硬性指标,比如说从推荐变成强烈推荐,或者从强烈推荐变回推荐,做一些比较大的变动时,一定要有非常强的理由,至少他能写下来的一些原因。但有的时候,可能分析师对公司做了很细的调研,或者通过专家了解到这个公司会更好,但有时这不是说一个非常具体的事情,他就是觉得公司在越来越好,还没有来得及去把这个东西形成一个硬性的指标,但是你通过他写这篇文章的情感、语意分析,能大概感受出来。举个简单例子,比如说一个分析师cover一个股票,他去看股票A的时候,年初时候他写了一篇报告,买入评级,目标价给80块钱,EPS可能给了0.3元或者0.5元。可能他的下一篇研报把评级改为强烈推荐买入,把目标价格从80块钱调成95块钱,可能这一篇报告出来是四个月之后了,但是在这个过程中,分析师他可能会出关于这个股票的一些阶段性的小报告,如果你去研究的话,会发现他对于这个股票的改变,特别是好的分析师,他不可能一夜之间决定把评级调上去,肯定是经过大量细致地研究。这些额外的信息是没有办法从数字上面直接去抓取,但是你通过他的一系列文献,是能够把它分析出来。


另外一个比较有意思的东西,就是资金流向。所谓资金流向,本身是一个数据商用底层数据来计算的。这种事情本身对投资的预见性来说,其实意义不大。因为某一只票今天流入了多少个亿,它今天大概率是大涨的,它的涨跌跟资金流入高度相关,明天就不知道了。但如果我们直接拿这些高频的数据,自己去算资金流向,里面其实有非常多的信息可以挖掘。包括到底是大单买还是小单买,是机构在买还是小户在买。如果持续有资金流入,有点像机构潜伏或者低吸,其实可以通过高频的数据,能够分析出来的,所以这也是个非常有用的因子。


06 模型在未来的有效性如何保证?


【北落的师门】:我听完以后感觉就是说,这是一个需要很多人去协作的精细化工作,对于普通投资人好像挺难的,需要专业的技术团队去做。A股的公募量化产品已经在市场上存在好多年了,你怎么能够保证以前有效的东西在未来的可靠性还那么强?这个好像是一个大家也都很关心的问题。


【乔亮】:主持人这个问题非常好。从2011年开始,一直到2016年,小盘股的表现一直是优于大盘股,后面是有很强的基本面逻辑支撑的。但小盘股的基本面增速从2014年二季度开始放缓了,所以大家看得出来,2014年中期之后小盘虽然还很强,到2016年之后支撑不下去了。而且从2014、2015年开始,外资逐渐流入,到2016年已经占了市场一定的分量。因为外资非常看基本面,如果基本面不好,它根本不会投。所以在这种情况下,再叠加上当时市场的巨幅波动,小盘就暴跌的更厉害。


很多量化基金的表现,2017年是个分水岭,2017年之前和之后,传统的多因子策略的表现差别就很大了,这里面原因太多,我就不一一去讲了。


A股市场相对来说是时间比较短,并没有经历过几个完整的周期。所以如果只是用非常简单的回看历史,容易掉入一些误区。但因为毕竟我们是做量化的,任何东西我们都是希望从数据来驱动。怎么解决这个难题?需要把历史数据拆得更细一点。把它拆成比较细的情况,最后再把它进行组合去应对新的情况。就像那句话讲的“历史不会简单重复”,但是历史你会找到相似的地方。如果说你把它拆得很细,其实我们现在看到的这些现象,在过去某个时间点都曾经出现过。简单说要把历史数据做得更加深刻,更加细致。


【北落的师门】:一些基金的回测看起来很好,未来可能完全没有达到预期。所以你们在去做回测的时候,也会遇到这个问题吧?


【乔亮】:我们做任何测试,包括因子也好,回测也好,除了看它的表现之外,更重要的一点就是,我们有个很强大归因分析系统,会去分析回测跑得好或者不好的原因是什么。比如说如果一个策略过去长时间表现很好的原因是超配了小盘,那这个策略我肯定不会去用


【北落的师门】:明白。


【乔亮】:在过去的2010到2016年,我们的策略表现较好,不是因为某一个风格或一个行业上有特别大的超配,而是因为在某一些行业里面选股。比如说在电子、机械、建筑、汽车行业,长期来说我们的因子能把好股票和坏股票区分度做得非常好。如果是因为这个产生的收益,那我觉得这种策略是可以用的。但如果只是简单赌小盘,或是某一些单个因子,我们会控制这些东西。


因此,简单地看回测表现肯定不行,需要去理解背后深刻的原因是什么,要明白到底是为什么挣钱,这个因素未来还会不会存在。如果能存在,大概率用这个策略问题就不大。


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07 如何看待价值因子这两年的落寞


【北落的师门】:我觉得乔总讲的,就是“知其然,还要知其所以然”,而且每一个所以然都要把它掰开了揉碎了去弄清楚,才可以辅助你去判断,而不是就看一个净值图。有一个问题,您刚才也提到了基本面这些东西是很重要的,但是今年所有以基本面,或者基金名称中带有基本面、红利、价值的,全部都表现不好,这个跟现实有没有矛盾?


【乔亮】:这个其实跟我的策略没有什么矛盾,今年价值类型的策略,或者是量化模型里价值含量非常重的策略,整体表现都不好。这个事情不光是在中国,美国也是一样。那些绩优的股票,估值虽然不便宜,但是仍然在不断上涨。


【北落的师门】:原因是什么呢?


【乔亮】:所谓的价值投资,需要跟着这个时代的变化重新去思考,比如传统的价值因子是看PE。如果简单只用一个静态的估值方法去判断价值是有瑕疵的,这是最近几年量化投资受到挑战的原因


量化投资本质就是一个工具,能够让我们把很多信息能够进行提炼归纳。但它的深度是不够的,应该要做更新,更加精细化。第二点,我们现在的因子配置,不是由基金经理主观配置权重,而是去做一个模型来完成这个工作,因为模型更客观,能够跟随市场的变化,而我们自己是有各种偏见的,所以我一般不会主动去挑战任何模型里的东西,除非市场出现了一些模型完全无法理解的东西。


08 外资在A股的投资行为


【北落的师门】:您在海外的机构工作过很多年,所以也想借这个机会跟您请教一下,外资在A股的投资是什么样一个行为?到底带来什么实质的影响?


乔亮】:外资是非常业绩驱动的,基本上其他因素都不重要,最重要的就是业绩。如果一只股票一旦出现了超预期,一天可能涨好多,甚至翻倍都有可能。一旦出现某个季度业绩不达预期,马上10%或者更多的跌幅就来了。他们重仓的票一般基本面表现非常好,长期来说ROE回报也是非常高。另外外资属于比较长线的资金,考核周期、持股周期都比较长。


2017年之后很明显,大家越来越看重基本面,业绩好的股票受到资金的追捧。另外外资对龙头股有很强的偏好,北向资金他们买的都是一些细分行业的龙头,虽然有时龙头可能不是最便宜的,不是业绩增速最快的,但这是非常重要的思维。现在大家讲投资核心资产,核心资产本质是行业内部的龙头股票。


09 量化投资在中美市场的异同


【北落的师门】:明白,另外再请教一下,您在美国也做了很长时间的量化投资,在A股做量化投资和在美国做量化投资,你觉得有什么不一样的地方吗?


乔亮】:我觉得在A股做量化投资,需要关注的东西可能会更多一些。因为相对来说,美国主要是一些机构主导的,美国股市的参与者大多数是机构,所以整个市场的波动性其实远远比A股要小。第二个,在美国市场,外部的政策或者是因为其他的一些事件,对市场的冲击相对比较小,除非出现比如像2011年的911那种特别黑天鹅的情况,会有一个非常极端的冲击,但是冲击过后很快就能恢复正常,因为它已经运行了一两百年,已经比较成熟了。所以在美国,你在模型之外操心的东西相对会比较少一点。但是难度在哪儿?在于你要不断地去改进模型,因为大家都是机构,想获得超额收益的难度远远大于A股市场。


A股市场更意思的一个情况是,它是充满活力的,从投资的角度来讲,获取超额收益比美国要更容易一些,因为A股是一个不断发展中的市场。第二,A股市场中的个人投资者占比较大,虽然从投资量来说不见得起主导作用,但个人投资者占了比较大的量,交易活跃度也比较高,所以造成了市场上比较多的错误定价的机会。


【北落的师门】:以前上交所公布过,90%的交易量都是由散户来贡献的,虽然他们占的市值并不高。


乔亮】:对。所以这就是为什么量价策略在国内有阶段性的表现。另外, A股市场需要关注的维度多一些,除了自己做的这些因子模型之外,还有政策的变化,这种外来因素在A股市场的影响效果远远大于对美股市场的影响。当然这是一个两面性,一方面肯定会更累一些,需要关注的东西更多,光靠模型是没有办法去捕捉到的,包括政策上的一些变化、突发性的事件,很多时候需要基金经理去进行判断。另外,好处就在于,波动更大的情况下,如果你能够坚持投资策略,不被这些扰动所影响,你会发现最后的收益还是非常可观的。


【北落的师门】:以前巴菲特说过一句话,“我不关心政治,我就只看年报”,别的什么都管,但是这个在A股可能就不行,就可能要关心很多。这些东西也是一个很复杂的工作,我觉得花一点点钱,让基金经理帮我把这个工作做了,又能在A股市场挣到这么多的超额收益,我觉得还是一个挺划算的事。


【乔亮】:对。


10 不同指数的增强效果有何差异


【北落的师门】:我还想问一个问题,现在宽期指数的产品有300增强、500增强等等,我想问一下,在不同的指数上,您用的增强方法是一样的吗?或者说哪个指数增强起来会更容易一些,差别在哪儿?


【乔亮】:我前面讲的那几百个因子,其实对于我们股票池里的股票都是一样的,它都会生成。或者换角度来讲,你可以认为砖头都是一样的,但是300跟500,一个可能像是别墅,一个像是公寓。所以你在构建这个房子的过程中,所用到的结构,用到的各种东西,虽然底层的材质可能都是类似的,但是在构建的过程中,具体的构建方式不同,最后成形的东西可能就不一样。简单来讲,我们用的投资框架是一样的,但是最后出来的模型肯定是不一样的,但是方法论或者说前面讲的四套框架,还是成立的。


【北落的师门】:那从效果上来看呢?


【乔亮】:我觉得怎么去增强模型其实分两个方面来看,每个指数本身有它自己的特点,300跟500、1000其实有很大的差别。因为300本身里面全是大盘蓝筹,第二它里面的金融地产、周期占的成分非常高。特别像银行的股票,同质化是比较严重的,在里面要去区分出长期来说某些银行一定比别的银行好很多,这种难度是非常大的。所以这就为什么相对来说在300里面做增强的难度要远远大于在500和1000里面。本身这个指数的构成、行业权重、风格,基本上确定了增强难度是容易一些的。500和1000的行业是比较均衡的,基本上什么行业都有,除了可能没有银行之外,而且没有权重特别大的行业。所以很多人实际上是把500或者1000当成全市场的一个替代,很多就直接从全市场里选股,选最强的股票,你去跟500、1000进行一个超额做法的话,会发现波动性差异不会那么大,因为500和1000其实跟全市场更像。但300里面的大盘蓝筹、金融地产太多了,所以它跟大盘有时候还不太一样。


另外一个层面,对于300增强,纯粹用量价模型是很难做出特别好的超额收益,所以做300增强的难度其实是远远大于做500增强或者1000增强的。500和1000增强里面的指数比较均衡,如果用一些量价模式全市场选股,过去几年基本上还是有非常好的超额收益。


还有一点提醒大家关注,这个超额收益其实相对的,如果某一个指数本身在当年的表现特别好,你做超额收益其实挺难的。为什么过去几年300相对于500超额收益难跑?一个原因是因为从2017年到现在的三四年,300的表现是远远好于500的,500基本上属于趴在地板上的状态,所以大家看到很多超额收益500超额很多,但实际上如果最后做出来的收益去跟300比的话,好象也没有超额那么多,因为它都是相对的。


【北落的师门】:明白,其实我刚才最想问的一个问题就是,可能不专业,您能不能给大家一些预期,比方说300,您觉得超过多少是一个正常水平,500超过多少是一个正常水平,这个东西能给吗?


【乔亮】:我觉得未来不太好说,我们根据历史未来的短期吧。一般来讲300增强在正常情况下,我认为比较合理的一个平均状态,如果能有5到10个点的超额,就算是相当不错的一个收益了。500增强如果能做到比如说15到20个点超额,属于比较不错的超额收益。而且还有一点,公募跟私募是有很大差别的。


11 公募和私募做量化投资的区别


【北落的师门】:我正想问这个问题,公募跟私募在做量化投资的时候,公募会吃亏吗?


乔亮】:其实会吃很大的亏。首先,公募里面,比如说一般叫指数增强,不管叫300增强还是500增强,是需要80%的成分股的。也就说你的组合里面,成分股比例是不能低于80%,这是一个很强的限制。特别对于500来讲,这个限制是非常大的。比如说某一年500整个表现都不好,如果一定要从成分股里面选,就相当于把自己手脚捆绑住了,这个是公募的限制。私募里面机制上是没有任何限制的,他们可以从全市场选股,如果某一年300特别强,500很不好,它甚至可能大部分的股票全是300的。私募它的偏差度,受的限制更少。


第二个原因,私募其实有很多其他的方法。比如说大家都知道股指期货,过去几年特别是像中证500股指期货是长期贴水的,贴水厉害的时候,甚至年化能到16、18个点,如果在那个时间点,私募基金完全可以直接去买远约的股指期货,然后等着它到期,就能挣18个点的超额收益。但是公募是不能做过多衍生品的。


第三个差别是,私募的交易佣金一般大概是万二、万三,他如果做高频的话,可能还会更低一点,大概就是万一点几,所以费率也是不一样的。再加上有的私募甚至可以T+0,这些在公募都是做不了的。所以公募跟私募完全是不可比的,就像大家跑步的时候,私募不光是在跑,而且可能还开着小摩托在跑,公募就老老实实,而且有可能手还捆着、脚上还绑一个东西在这儿跑,这个是完全不可比的。


另外一点就是,私募本身还收取业绩提成,公募就只有一个管理费。所以相对来说,我觉得公募里面比较优秀的指数增强型产品,是比私募更好的投资品种。


【北落的师门】:其实对一些门槛比较低,资金量比较小的普通投资者,如果你想去选择这些产品的话,可能公募会更方便一些,对吧?


乔亮】:对。


12 人工智能炒股靠谱吗?


【北落的师门】:再问一个问题,我之前看您的访文中提到过人工智能,我想问一下前两年人工智能很火的时候也说过,用人工智能来炒股,这个东西靠谱吗?国外好像也有类似的这种产品。


乔亮】:我讲一些我现在知道的情况,在非常高频的领域里面,比如说海外的高频期货领域,一天可以来回N次,几千次几万次这种,人工智能或者叫机器学习这种算法其实用得是非常多的,非常高频的领域人的反应速度不一定跟得上,做得好的海外对冲基金其实已经非常普遍在使用。但是在中低频的领域,比如持股周期一旦到了一个月、两个月,这种领域里面,不管在海外还是国内,据我所知暂时更多还是停留在概念上面。原因很简单,因为在很高频情况下,你需要高度关注的东西其实只是微观结构,就是你的交易对手怎么想,因为在一秒钟或者零点几秒之内,基本面不会发生变化,更多还是在于一个封闭的环境里交易结构会怎么变化,这通过AI是能够算得清楚的。如果拉长到一个月,变量太多了,影响这支股票的因素很多,从AI角度是很难去考虑所有的东西的。你的数据量也不够,没有办法获得一个全知的信息,这其实是AI非常需要的东西。


相对来说,算法是能够基本上把绝大多数情况都考虑到的,你需要有大量的数据能够给它,这点在中低频里面,至少在我能看到的未来很难实现。如果这点实现不了,任何打着AI旗号的做法,其实可能就是一个广告。因为海外您可以关注一下,美国其实发了一个ETF,我记得是叫AIEQ。


【北落的师门】:好像没有跑赢指数。


乔亮】:对,就是2017年发的,这个也是一个很好的例子,因为那个策略本身不是一个高频策略,也不能算很中低频,但它至少不是高频策略,所以它其实跑不赢指数的。


【北落的师门】:所以您的意思就是,用AI选股的话,可能短期来说还比较难,除非是高频策略还有可能。


乔亮】:我觉得可以用来做一些非常短线的事情,甚至做一些T+0,我有一些朋友也在用类似的方法,但是我觉得还没有被完全验证,就是用海量的逐笔行情数据来训练,有限制地去进行训练,训练之后通过它来做T+0交易,或者今天买明天卖,非常高频的交易,至少看起来效果也还可以,但是也没有达到非常惊艳的程度。


【北落的师门】:特别是资金规模大了以后可能就更难了。


乔亮】:对,因为你一旦交易速度快的话,规模很难上去。


【北落的师门】:对。我记得2015年的时候,当时有新闻报道,说有几个俄罗斯的小伙子弄了一个皮包公司,在A股交易,您还有印象那个事吗?


乔亮】:那个他们做的是钓鱼策略,就是所谓的挂单撤单的钓鱼性的策略,其实不是AI


【北落的师门】:相当于是不合规的。


乔亮】:他那个不合规的,所以后来被处罚了。他做的事情理念很简单,就是骗其他的量化策略。因为做这种高频量化策略,大家往往去看挂单信息,比如说上面有五档,你如果挂了很多买单,大家就会认为有人会买,那我赶快上。他们是用了一个策略,比如他挂买单一瞬间就马上把它撤出来,你看到的时候以为他挂了,其实那个是假单,因为交易所的系统本身存在一个延迟性,其他的量化策略以为有人买就冲进去了,相当于把别人骗进来。其实这个在海外也有,但也是不合规的,就是一个欺骗策略。这个在国内做不了,交易所现在限制你的撤单数,以前因为没有限制,你可以无限次地挂了撤,挂了撤,当然每个交易所不一样,我知道期货交易所、股票交易所,都严格限制了你的撤单数量,所以这个现在在国内做不了。


量化投资会取代基金经理吗


13 介绍一下BGI这家神奇的公司


【北落的师门】:明白。乔总最后还想问一个大家很感兴趣的,就是你的履历,您原来工作过的BGI这家公司,有很多做得很棒的量化基金经理都是从这家公司里出来,这家公司是一个什么样的神奇的存在呢,能跟大家再稍微介绍一下。


乔亮】:这个我觉得怎么说呢,感觉有点自自卖自夸的嫌疑。


【北落的师门】:没事,没事。


【乔亮】:的确是这样,现在一些规模比较大的公募基金的量化领军人物,大多是我的前同事。我觉得BGI更像是一个学校,大多数华尔街公司其实是高度竞争的,包括公司内部。他们可能会有很多小的策略团队,团度和团队之间往往是一个非常强的竞争关系,互相之间不沟通,因为他们一个机制就是,最后谁做得好谁就能上,做得不好就会被淘汰,所谓狼性文化。大多数的华尔街公司是这样,但是BGI比较另类,它之前是在旧金山,是唯一一个比较大的西海岸资产管理公司。


第二点,我们当时都在主动量化部门,部门氛围非常好,有点像在研究生院里面,大家探讨的氛围非常浓重,不管是投资的还有研究的领导,他们都非常乐意去跟研究人员、基金经理一起探讨问题,我们每周会有定期的午餐会议,会有不同研究人员去讲最新做的策略,然后所有人都可以参加,去进行评论。这些策略是属于开发中的,理论上来讲,如果是别的华尔街公司可能都不会让你知道,甚至包括用了之后都只能在小团队内部分享。但是在BGI,因为有一个非常开放的氛围,所以我当时也很幸运。我从斯坦福毕业之后就进了BGI,在那几年的环境中的确学到了非常多的东西。除了我之外,其他几个现在国内做得非常好的前BGI基金经理也都是这样,我觉得这个可能是跟其他机构很大的不同点。我们很幸运,在职业早期能够跟很多优秀的投资经理和研究人员学到很多东西。但是2009年之后, BGI被贝莱德收购了,收购之后投研人员流失了很多,整个公司的氛围也变化了,因为贝莱德是个比较传统的华尔街公司,所以后来也没有再像之前那样,我们这几个人算是运气比较好吧,正好赶上了一个比较好的时间点,能够在一个比较伟大公司的一个最好的时间,在那个地方呆着。



【北落的师门】:谢谢乔总。那乔总,我们的主体部分就这么多,下面进行到一个快问快答环节,你就用非常简洁的方式来回答我几个小问题就可以了。



14 快问快答


乔亮】:好的。


【北落的师门】:第一个问题,在A股做投资累还是在美股做投资累?


乔亮】:应该是在A股做投资累。


【北落的师门】:对于量化对冲产品,长期收益在什么水平您觉得是一个合理的?


乔亮】:我觉得如果是做到比较大规模,长期来说,差不多能够比通胀要更好一些,至少来说比竞品要更强,比如说话6%-10%或者8%-10%,我觉得是比较合理,同时也是大家能够接受的一个水平。


【北落的师门】:我们这个市场上充斥着各种神奇的指标或信号,您觉得有用吗?


乔亮】:之前我也见过有一些很资深的炒股人,他光看K线也能对市场判断的很准,所以我觉得还是看人吧。关键在于,你对这个指标是不是深刻地理解,如果说只是简单的跟着一些非常大众的东西,比如说MACD死叉就卖,我觉得长期来看可能表现不见得很好。我觉得所谓指标也就是个工具,关键还是看你怎么用,你对自己用的工具要有深刻理解。


【北落的师门】:今年很多量化的基金产品都限购了,您觉得在A股多大的规模是一个比较合适的规模?


乔亮】:我觉得这个要分情况来看,首先我们的沪深300各种产品都没有限购。我觉得限购的一个原因可能是打新吧。因为科创板打新、创业板打新,比较合适的规模可能是三到四个亿,根据三季报,我们的万家沪深300增强差不多9个亿,相对来说是比较吃亏一点。据我了解,很多公募基金之所以限购,其实是为了打新,收益增强会更好看一点。但从我们角度来讲,还是希望给更多的投资者进行服务。


我们更多还是靠本身的alpha增强能力,我觉得指数增强对于这种中低频策略来说,做五个亿跟做四五十个亿差别其实没有那么大。因为我们持股数量非常多,非常分散,而且基本上都是流动性非常好的票,本身换手率非常低,不会追求一天换手多少,所以这个我觉得不是问题。但是量化对冲其实有规模限制,它主要受限于期货端,因为大家都知道股指期货的流动性受到一定限制,所以量化对冲策略的规模更多受限于对冲端。现阶段我觉得,做量化对冲10-20个亿好像都还行,到了上百亿或者更多的话,对冲端会比较吃力一点,因为毕竟还存在一个换月的问题,不可能说股指期货拿着就一直不动了,每次换月,流动性都会产生一定的损耗。


【北落的师门】:做量化投资人都特别讲究纪律,您能不能给一两条投资者一定要遵守的纪律这样的建议。


乔亮】:我觉得其实很简单,可能大多数人都知道,能不能做到就不好说了。首先第一是要长期,要坚持。基金定投,或者自己看好某一个股票,要长期拿着。因为A股市场波动非常大,导致很多人都是不挣钱的状态。所以我觉得很重要一点,还是自己制定一个好的投资策略,然后去执行。策略不用很复杂,自己定一个指标,基于这个指标去买基金,买看好一些指数基金,或是比较好的权益类基金经理,都可以。第二,坚持你的策略,不要因为阶段性的回撤就不做了,坚持,就是一个长期坚持。


【北落的师门】:或者股市一涨,风险偏好也变高了。


乔亮】:对的。


【北落的师门】:能不能说三个自己最看好的投资方向或者因子也可以,可以是您觉得好的价值因子或者成长因子。


【乔亮】:如果从方向上来看,科技这块我是非常看好的,另外比较看好的是医药。这么说吧,阶段性来讲,它的估值可能会比较高,但是如果调整到位,有很好的投资价值。所以我们可能发一些比较偏主题性的指数增强基金,比如科技类的指数增强,医药类的指数增强,还有一个相当于跟踪北向资金的,外资比较偏好的品种,我觉得未来长期表现也会不错。


【北落的师门】:还是挺有意思的,很有挑战性。您最喜欢的体育活动是什么?


乔亮】:以前我踢球,但是因为现在年纪大了,主要就是游游泳,跑跑步吧。


【北落的师门】:如果不做基金经理您会从事什么职业?


乔亮】:说实话,如果不做基金经理,大概率可能会去当老师,当教授。我之前在斯坦福拿了一个博士,其实我们正常的职业生涯应该是去商学院做教授,我其实是同学里面比较另类的。


【北落的师门】:因为今天你比较特殊,能不能给大家推荐一本量化方面的书或者电影,或者说学习的东西。


乔亮】:我之前倒想过,我觉得也不见得是量化方面的,我跟大家讲一讲,因为量化方面的书还是专业性偏强一点,可读性不是特别强,文献比较多。我倒觉得有一本书比较好,我最近也在看,可能不算特别有名,叫做《癫狂与恐慌》


【北落的师门】:就是写《二战股市风云录》的那个。


乔亮】:对。巴顿比格斯是写对冲基金三部曲的那个人。这本书其实不是一本书,是收集了他从八十年代初以来三十年的心得、研报,有点像事件点评、读后感,为什么我喜欢看这种东西?因为要以历史为老师,历史不会简单重复,但是历史中一些片段往往会重复。巴顿比格斯这个人其实非常牛,他以前是卖方的明星分析师,后来自己开了对冲基金。这个书的主题类似于周期,市场永远是在癫狂和恐慌这两个极端之间不断摆动,特别特别的热,或者特别特别的凉。他不是直接写历史,而是从一个金融从业者的角度去看这些历史。


【北落的师门】:好的,谢谢乔总,今天跟您的沟通非常畅快,我们的主体工作就到此为止,感谢您今天跟我们的交流,希望下次还有机会能跟您聊天,希望您的产品能给投资者带来更好的回报,谢谢。


乔亮】:谢谢。

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