寬客人在量化中淘金

算法、編程、想法、策略、模型成了這個圈子中的常用語，他們分布在券商、公私募基金、期貨等金融行業(yè)，他們在創(chuàng)新中摸索前進，優(yōu)秀的團隊也不少見

他們和先前的人工交易不同，用數(shù)學統(tǒng)計出此前的交易規(guī)律，建成模型，用程序來交易。他們大多有較高的學歷，或物理或數(shù)學或IT背景。他們用模型、公式克服人性的弱點去交易，賺取理性的利潤，這個工作叫量化投資。

這是近幾年才形成的一個低調(diào)的金融圈子，尤其是今年來，這個圈子似乎風生水起。算法、編程、想法、策略、模型成了這個圈子中的常用語，他們分布在券商、公私募基金、期貨等金融行業(yè)，他們在創(chuàng)新中摸索前進，優(yōu)秀的團隊也不少見。

謹慎的寬客人

量化投資圈的人喜歡自己被稱為“寬客人”或“礦工”。所謂“寬客”即金融工程師，他們靠編程序去設(shè)計模型，用數(shù)學的方法分析金融市場，找出影響價格漲跌的相關(guān)因素，規(guī)避其中的風險，獲得收益。

徐明（化名）是上海艾革瑞投資團隊的創(chuàng)始人之一，有著大多數(shù)編程人員的內(nèi)秀和儒雅，自信的微笑又暗示著自己不是普通的“碼農(nóng)”。清華大學數(shù)學系學士，香港科技大學工業(yè)工程與物流管理系博士，精通數(shù)學建模、金融工程、組合優(yōu)化和人工智能算法，這些標簽和不少量化“寬客人”類似，他們具備這個行業(yè)的先天優(yōu)勢。

徐明在中山大學管理學院管理科學系任教期間，對金融工程產(chǎn)生了濃厚的興趣，西蒙斯的經(jīng)歷和成功給了他極大的鼓舞，逐漸走上專業(yè)量化交易這條路。

十月，天氣漸冷?！吨袊C券期貨》記者聯(lián)系上徐明時，他正帶著自己的團隊參加海通期貨2013年的“笑傲江湖”實盤賽，目前成績位列投資家組第三名，這不是第一次參加海通期貨的實盤賽，去年以總收益89%、總收益額189萬，獲得程序化組亞軍。

“艾革瑞”，源自“Algorithm”（算法）的譯音，創(chuàng)始人的量化定位可見一斑。團隊主要成員在2012年開始全職投身于程序化交易，多具有證券期貨投資、金融工程研究和IT項目開發(fā)經(jīng)驗。艾革瑞團隊主要做股指期貨日內(nèi)交易，交易頻率比較低，平均一天做1個來回的交易，持有時間一般都要超過1個小時。

量化交易和人工交易有一個很大的不同，就是模型的建立?！俺绦蚧灰赘褚婚T科學，需要投資者具有較高的模型開發(fā)和系統(tǒng)開發(fā)能力，以及對于交易規(guī)律的深刻認識?！毙烀髡J為，人工交易更像一門藝術(shù)，需要對經(jīng)濟周期和行業(yè)發(fā)展有獨到的眼光。

對于模型，“寬客人”都視為自己最核心的秘密武器，往返于華爾街和上海的徐明和其他諱莫至深的受訪者不同，對模型提出了自己的看法，“模型是用數(shù)學方法找規(guī)律，而數(shù)學方法找規(guī)律很容易過度優(yōu)化?！?/p>

對于投資行業(yè)的深刻認識更為重要。徐明表示，“國內(nèi)金融市場和華爾街還是有本質(zhì)的不同，對于中國市場期貨交易的認識和理解，比運用各種數(shù)學模型更為重要。很多系統(tǒng)在數(shù)學上是最優(yōu)的，但是在實踐中并不是最優(yōu)的，而且還可能是有極大風險的（即過度優(yōu)化）?！?/p>

策略是量化“寬客人”的另一個交易核心?！叭绻灰捉?jīng)常不盈利，就不能僅僅認為是利潤回吐了，要考慮策略是否失效。”金華強調(diào)。

策略是否失效是所有程序化交易者面對的一個非常難的問題。“失效”本身就很難定義。日內(nèi)趨勢的策略勝率一般都不到50%，所以總是有賠有賺的。賠錢的連在一起，就連續(xù)回撤了，這其實只是虧損連在了一起而已。不同的時間，市場的規(guī)律也會呈現(xiàn)不一樣的特征，所以也很難判斷暫時表現(xiàn)不好的策略是否就永久不好了。

所以，最重要的不是判斷策略是否已經(jīng)失效，而是在策略表現(xiàn)不好的時候可以找到原因和解決辦法。

在2013年第二季度，艾格瑞團隊就經(jīng)歷了一個較大級別的回撤，后來發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的很多虧損來自于“過度預(yù)測”。直觀的理解就是市場還沒有開始趨勢的時候，系統(tǒng)就進行了未來趨勢方向的預(yù)測。這一能力在過去的一年都不錯，可以獲取超額收益；但是可能是因為市場氛圍變了，現(xiàn)在不僅不管用，還會帶來連續(xù)的虧損。

后來艾格瑞團隊對策略進行了調(diào)整：其一，相關(guān)性小的多周期、多系統(tǒng)非常必要。其二，用一套系統(tǒng)的方法去辨別哪些是市場里穩(wěn)定的規(guī)律，哪些是不穩(wěn)定的規(guī)律。其三，在風險控制上更為嚴格和保守，在謹慎保護本金的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)盈利。

調(diào)整策略后，解決了“過度預(yù)測”的問題，然后系統(tǒng)就又恢復(fù)了正常。從運行兩個多月來看，表現(xiàn)比較穩(wěn)定。

摸著石頭過河的機構(gòu)

機構(gòu)投資者對量化投資的關(guān)注也越來越多，光大證券“816”事件揭開了冰山一角。8月16日，光大證券量化套利資金超過了200億，烏龍事件一度引發(fā)國內(nèi)A股和股指劇烈地震。據(jù)中國量化投資學會理事長、量化投資經(jīng)理丁鵬透露，“目前國內(nèi)量化投資資金的體量已經(jīng)達到1000億元?！?這些資金或主要來自券商和險資自營的量化套利資金，以及公私募的量化基金。

業(yè)內(nèi)人士指出，國內(nèi)某另一家券商在量化上投入的套利策略資金超過了300億，遠超出光大的投入資金，目前，不少券商也在用巨額資金更新IT設(shè)備，加上公私募資金，在量化上的投入遠超過1000億。

據(jù)悉，光大和海通等券商經(jīng)營量化套利這項業(yè)務(wù)上，年度收益約10%-12%，甚至達到10%-15%或更高。如果按200億元的管理資金來看，帶給券商的直接收益就達到20億-30億元。這一盈利數(shù)字可能近年來熊市中某些券商一年的營業(yè)收入。

由于A股市場實施T+1交易，券商量化交易部門在A股從事高頻交易的資金較少，據(jù)業(yè)內(nèi)人士推算，大約有20億左右。如果A股市場實施了T+0操作，估計更多券商大資金投入。

公募基金排名的壓力，參與股指期貨對沖倉位比例不超過20%限制，都成了公募基金量化投資無形的鐐銬，短期內(nèi)難有多大規(guī)模。

“公募基金做量化很費勁?！蓖趺龋ɑ┨拐\表示。

王萌，上海交通大學計算機碩士，資深軟件工程師，具有多年軟件開發(fā)和管理經(jīng)驗，以及金融市場投資經(jīng)驗。已經(jīng)在資本投資市場10年了，目前是上海某公募基金的總監(jiān)。

“由于參與公募基金的排名，不可能完全做到量化管理，大多都有主動管理的因素在面。”王萌坦言，這和采訪國內(nèi)某期貨公司量化部經(jīng)理時的話，頗有幾分相似，“目前國內(nèi)公募基金的業(yè)績也沒有聽說那個做的業(yè)績挺好，更多的是一種宣傳噱頭?！?/p>

而私募則相對輕松的多。私募資金私募基金在量化基金設(shè)計上，主要側(cè)重于量化多空策略的經(jīng)營，目前國內(nèi)有數(shù)十款產(chǎn)品在做，雖然規(guī)模算不上太大，但收益穩(wěn)定保持在9%-15%還是容易做到。

張強（化名）在華爾街做量化投資多年，回國后成立了自己的私募公司，量化操作股指期貨。15個月來，資金收益保持在25%，這個業(yè)績在行業(yè)里可能算不上多高，但是出奇的穩(wěn)定，這正是量化投資追求的最高境界，關(guān)鍵是穩(wěn)定收益。遠比上半年盈利50%，下半年虧60%好的多。更難得的是，15個月來回撤僅僅1.5%。這和公募基金帶著“鐐銬”跳舞形成了鮮明的對比。

無法阻擋狼來了

目前國內(nèi)的量化投資剛剛起步，發(fā)展還受諸多因素困擾。

政策性因素擾動、歷史數(shù)據(jù)不足、數(shù)據(jù)準確性差、T+1的限制，金融衍生工具不夠豐富，風控的完善、系統(tǒng)軟硬件的限制等，這些都是量化投資在國內(nèi)市場的瓶頸。

政策性因素擾動也很明顯，證監(jiān)會對光大證券“816”的巨額罰款，對光大證券在券商中量化的領(lǐng)先地位頗有打擊，同行不得不放慢了量化的步伐。

對于數(shù)據(jù)的不充足以及準確性差，也深受其害，財報質(zhì)量和國外壓根就不在一個檔次，查閱數(shù)據(jù)也只能追溯到最近6、7年，這對用數(shù)學的方法統(tǒng)計數(shù)據(jù)建模型造成了直接的影響。

而某期貨公司的董事總經(jīng)理則直言，目前國內(nèi)期貨市場還是T+1，還沒有開通夜盤交易，而國內(nèi)期貨市場又受國外盤影響巨大，國內(nèi)盤受其影響隔夜暴漲暴跌再正常不過，而依靠數(shù)據(jù)、模型的量化交易只能是無可奈何，這也是國內(nèi)商品期貨量化操作業(yè)績不理想的原因之一。

金融衍生工具不夠豐富，也是國內(nèi)量化投資的一大影響。目前國內(nèi)量化投資僅能運用在商品期貨、股指期貨和國債期貨上，還限制頗多。比如股指期貨，國內(nèi)每天掛單不能超過500手；國債期貨開通不久，成交量有限；期貨市場雖然套利客觀，但容納資金量有限。

據(jù)業(yè)內(nèi)傳聞，光大證券的量化部門前期運行投入資金是1500萬元，如果再加上維護費用，數(shù)目不容小覷。

這在券商同行中絕不是孤例。盡管如此，因經(jīng)驗不足，還是在風控上鬧出了震驚中外的（816）烏龍事件，對量化的影響可見一斑。

光大烏龍事件暴露出機構(gòu)投資人在追求創(chuàng)新時忽略了風控的完善?！肮獯箅m被證監(jiān)會罰款5個億，但券商用自營資金做量化的賺錢能力也被大眾所知，未來會有大量的錢涌入?！币晃粰C構(gòu)人士認為。

丁鵬認為，“不能因為光大事件，就將先進技術(shù)和理念拒之門外，絕對收益是未來趨勢?！?/p>

國內(nèi)金融市場，盡管在量化上還存在著不少的問題，但這引人注目的量化投資前景依然引起了國外大鱷的注意，我們無法阻擋：狼來啦！上述某期貨公司人士透露，“韓國成熟的量化投資團隊，已經(jīng)進入國內(nèi)市場開始剪羊毛，據(jù)說比國內(nèi)的量化機構(gòu)能量要大的多?！边€有更恐怖的團隊，國外量化操作鼻祖巴克萊已經(jīng)在國內(nèi)完成了前期量化測試，不久也會攜帶巨額資金和先進的理念來分一杯羹。

模型避免過度優(yōu)化

一方面是模型“不接地氣”。數(shù)學模型有時候會找出一些無法解釋的規(guī)律。數(shù)學模型必須要結(jié)合行業(yè)知識，才能構(gòu)建出真正優(yōu)秀的系統(tǒng)。舉一個例子，最短路徑Dijkstra算法是GPS內(nèi)的主要算法，但是如果僅僅用這個算法去找一條從上海去杭州的路徑，可能會給你一條國道，數(shù)學上是最優(yōu)的。路程雖然近，但是由于國道路況的不確定性，實際運行的結(jié)果可能會很差。解決這個問題并不復(fù)雜，只要加一個限制條件，讓算法去找高速優(yōu)先的路徑就可以。

另一方面是模型過于復(fù)雜。歷史數(shù)據(jù)總是有限的，過于復(fù)雜的模型刻畫的特征由于缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)的支撐，在將來很可能會表現(xiàn)很糟糕。