量化投資擴容正當時,公募量化進場求變革

      來源:資本邦 · 2021-09-20 · 文/sia、小白 發布:2021-09-20 19:30:54

      2021年下半年以來,A股成交量持續攀升。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43個交易日突破萬億,輕松追平了2015年大牛市期間創下的歷史紀錄。

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

      另有市場消息稱,“A股連續幾十個交易日成交額過萬億,中間有50%的交易量來自量化。”一時間輿論嘩然。此后,證監會主席點名警惕“量化”副作用再次引發激烈討論。

      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年的發展歷史,先后涌現了長期資本管理公司、橋水基金、文藝復興科技等業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

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

      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,紛紛回國創業,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、強監管等因素,量化私募第一次迎來發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,規模擴充迅速。因而圈內出現“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。“四大天王”只有幻方量化、銳天投資兩家規模超過百億元,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。

      2020年下半年,國內慢牛行情逐漸顯現,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的跨越式發展。明汯投資表現最為突出,此前景林資產從百億到千億資產規模用了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的發展階段,國內量化投資已經初具規模。

      中信證券研報顯示,結合中國基金業協會最新數據,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總規模的比例攀升到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,且部分量化私募規模達到了500億元之上。

      這20家百億量化私募今年內業績全部為正,平均收益均跑贏大盤。在不區分投資策略的情況下,今年1-8月份,在業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績分化嚴重,量化私募的收益穩定性和續性明顯好于重倉傳統價值股的主觀多頭私募。

      經歷十年發展,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,未來市場規模有望繼續提升,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,仍有很大發展空間。

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

      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“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,同時發揮量化投資廣度的優勢,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。

      量化人才大戰和技術大戰已經無可避免。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。

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      (圖表來源:boss直聘)

      在量化算力層面,專業機房已經成為業界標配。

      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展較為遲緩,不過仍有很大發展空間。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勢。

      頭圖來源:圖蟲

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