由私募排排网主办的“2012(首届)中国对冲基金年会”于2012年10月27日-28日在深圳举行。图为博时基金ETF及量化投资组投资总监王政演讲。(来源：新浪财经 任立殿摄)

　　由私募排排网主办的“2012(首届)中国对冲基金年会”于2012年10月27日-28日在深圳举行。年会主题为“中国对冲基金管理人的使命与责任”。新浪财经图文直播本次会议。图为博时基金(微博)ETF及量化投资组投资总监王政演讲。

　　王 政：各位嘉宾上午好！刚才几位嘉宾已经从宏观战略的高度给大家做了演讲，我现在把大家从1万米的高度拉回到现实中来，接着聊具体的东西。李总给我出了一个题目，不仅出了题目，还给我框了一些内容，我没法不打稿子讲半个小时，所以现在用PPT来帮助我。

　　既然是对冲基金，我从一点对冲基金的数据开始，(图)上面这张表是全球去年汇丰对冲基金业绩排名，左边是去年最好的对冲基金，右边是垫底的对冲基金，可以看出来左边基本上第一名是大奖章基金，这是大家比较熟悉的，第三和第五我比较熟，因为是我以前管的基金，可以看到这几个基金都是量化背景的基金，而这两个公司都是做量化方面有很长历史的公司，一个是大奖章，原来偏重于技术手段来做投资，基本上他们金融这类的人才很少，大部分都是做数学、物理、统计的比较多。另外一个公司的产品更多偏重于基本面相对长期的投资，规模大可以做得很大。右边比较有名的对冲基金，像(鲍尔森)，去年垫底，跌了47%，这里面还有好几个，大概有三个是(鲍尔森)的基金，这是典型方向性判断的基金，某些环境下判断错了，可能损失比较大。基本可以看出量化投资在对冲基金起了比较重要的作用，而且唱起来讲相对在业界比较稳定，包括刚刚提到的两个公司都是有2、30年的历史。

　　李总要求回顾一下量化投资的历史，量化投资跟理论有关系，这里面不乏一些诺贝尔奖获得者。94年以前我们的同事系统的总结了组合量化投资的理论，也出了一本书，我在中国看到有翻译的版本，里面的核心是投资由一种艺术成为发展一门科学，基本面投资可能艺术的成本比较大，这本书基本提出了一些新的东西帮助到大家比较系统的做投资组合管理。海外量化投资的发展从70年代就开始，最早做指数基金，最后向量化基金发展。(图)这张图介绍了公募基金的情况，量化投资更多的应用是在机构或者专户、私募方面用的更广一些。量化投资主要包括的内容，我觉得是三个方面，我们做投资的话，第一个就是对未来收益的预测或者叫α的预测，做任何投资，没有这种预测能力的话，很难拿到超越市场的收益，这是我们做投资以后面对的，如果把投资当作一场战争的话，这是你进攻的武器，一定要有进攻的能力才能超越别人。第二是风险和汇报的结合，很多量化基金都采用对冲的手段，他把他认为具有控制能力的人提取出来。第三是交易成本的管理，量化投资不像基本面投资，它是劳动力密集型的活动，每个股票赚的钱很少，要是交易成本管理不好，收益很难得到有效的最大化。尤其是我们经常在国内看到研究员给你一个报告，觉得收益很好，其实仔细看，交易成本的管理做的不是很仔细，造成真正操作中会和研究的成果差异很大。

　　从量化投资可以总结出两方面的经验，第一个就是风险模型的重要性，所有投资都是在一定的目标风险上去做投资，而且在这个目标风险的基础上最大化收益率。第二个就是通过风险模型可以把α和β分配的比较好，有时候我们认为是β的东西，有时候是小α，对某些人认为是α的东西，可能对某些人已经变成β。第三个是所谓的区分、选股和择时有不同技巧，另外是可以了解所承担的风险是什么，所预期的汇报是什么，我们在做投资的时候希望只承担能够带来好回报的风险，而不承担没有回报的风险。第二个从量化投资来讲的重要性在于广度，所有投资有广度的时候收益就会稳定，风险分散的好，基本面投资的时候，基本要看1、2000个公司是很难的，基本在量化要实现这个目标就相对容易，犯一点错误可以，只要你的平均差距50%就可以，两个股票选输一个，就很惨，如果有100个股票，选对51个，概率就大很多了，广度对量化投资基本是比较关键的。

　　量化投资其实很多策略，基本上归结为三类，一是选股策略，这是比较稳定的，也是一般做量化投资都会采用的方式，因为股票比较多，机会比较多。二是行业/风格轮动，要把中国大类和小类，至少有几十个行业做投资，相对来讲机会比股票少，但相对比择时的机会多，择时机会少，选对50%的概率，就会持平。

　　量化的产品，通常大概有这样的框架，基本上从指数纯β产品到市场中性对冲策略都会有。(图)左边列了一个主动风险承担的大小，纯β的收益到纯α的收益过渡，基本量化都能实现，需要一些策略。目前在中国，对冲策略用的不是很多，主要是因为对冲的工具不够，现在只有一个股指期货，其实就是增强指数的变种，把增强指数的β拿掉，拿了增强指数的超额收益而已。

　　大家经常要问一个问题，究竟量化投资和基本面投资有多大的区别？从我个人认为，这两种投资只是不同的方法而已，只是市场的非有效性挖掘一些获取超额回报的公司。基本面更注重的是个股的筛选，比如一般先做Sereening，然后再做公司调研、组合构建。量化投资可以选很多策略，从这些策略里再做组合进行投资，某些策略可能是覆盖市场所有公司的，广度就会比较好，最原始的量化策略基本是从PE的基本面出发，然后分析、测试、组合构建、分析回报等。它们两个的区别，基本面投资更偏重于艺术的成分，量化投资相对偏科学一点，要发觉一些系统的规律，应用市场的广度。

　　海外量化产品比较多，这里面大概总结了一些要点，第一个就是资产类别和区域分布很广，海外同股票、固定收益、大宗、外汇都可以。第二是海外投资的范围比较广，除了本国以外，包括区域、全球的市场都可以利用。从投资风格来讲也比较多，市场套利、宏观市场配置等，具体的策略也可以动做多的产品到市场中性都可以用。另外一个，海外量化产品还有下面几个特点，首先是市场的成熟度比较高，投资约束少，融资融券的标的覆盖面也很广，费用也是供求关系决定的，不像中国现在的费用基本上是定价的形式来实现的。另外就是它的衍生品比较多，可以很容易套期保值。还有一个重要的是海外的投资者比较成熟，需求的风险和收益了解的比较清楚，不同的投资者风险偏好是很明确的，机构投资者有时候需要纯α的，有时候需要低风险的。海外还有一个特点，它的平台比我们更先进，成熟的量化投资公司会有一些非常强大的IT支持，无论是从数据、自动化、处理方面都很强大。

　　当今量化面临的挑战，尤其是08年金融危机以后，很多量化受到了不同程度的冲击，我觉得现在面临的几个问题，一个是使用的数据源比较相似，造成大家策略的相似形比较高。第二是风险管理类型比较相似。第三是在策略研究上专业性不够强，很多都是基于比较类似的学术研究报告，出来的结果就比较类似。从这几个方面来看，导致了很多量化信号大众化，没有什么专业的投资机构，做好量化基金，一定要有自己独特的策略。第二个就是产生的回报相对关联性很强，原先是α策略，因为用的人多了，就变成β的成分。

　　虽然我们面临挑战，但是我觉得还是有机会的，第一个就是我们要发掘一些新α的来源角度出发，比如说用不同的数据语言，用不同的分析方法。第二个就是结合一些基本面和量化的研究方面做出一些新的创新。同时也不仅仅是要看公司的基本面，还要看投资者情绪，像(席勒尔)曾经有一篇文章专门介绍股票的定价，传统股票定价是未来分红的折现，(席勒尔)认为还应该有情绪在里面，情绪高的时候估价高，情绪低的时候被低估。第二是建立自己专业的风险模型。

　　中国量化投资做了很多年，04年开始做，真正量化投资发展比较快，也是从09年之后，现在规模在扩大，越来越多的专户和机构开始配置一些量化的策略，我们最近也在跟一些大的机构做一些定制性专户的组合。在中国的发展空间还是很大的，未来在指数、增强指数、对冲基金产品上都会有很大的发展空间，我觉得前景还是很好的，主要就是我们要花更多的时间了解量化投资怎么样做得好，我这里大概做了一下简单的总结，第一个需要比较好的投研团队，人在任何投资机构里面都是最重要的部分，不仅要对金融、会计、统计、量化管理这方面有专业知识的人才，同时还需要对A股市场有比较深入的了解，中国市场和全球市场还是有一定差异，需要一些个性化的研究。第二个我觉得比较重要的是严谨的研究方面，量化投资确实要有系统、严谨的流程，而且不要集中某在一方面，这样可能造成系统性风险，基本需要扩大研究领域，开发一些差异性比较大的量化信号。另外在回撤的过程比较细致，每年也要做一些样品化检验。量化和其他投资不一样，需要很多数据，需要很多策略在一起，同时要看很多公司，你要是都靠人去做，其实很难，所以我觉得先进的投资管理平台对量化投资的成功是很重要的保证。最后一个量化投资的核心就是全方位的风险系统管理，最近美国出现了一个问题，不是量化投资，只是券商交易的平台，出了一个小小的BUG，造成很大的损失，这种损失在转眼之间，很难挽回来。

　　量化投资总结成一个流程(图)，我围绕这个图给大家介绍一下在中国量化投资如何开展，我们基本上做投资都是从信息处理开始，建立α、风险模型、交易数据管理模型，再做组合优化，然后会产生我们希望的α回报，这里面当然最核心的还是专业知识，我们有人，在每个环节都需要相应这方面专业知识的人员给我们提供指导。同时需要一个很强大的IT平台支持，只要有强大的IT平台，我们的专业人员才能最大化的奉献。专业人员的贡献在哪里？第一是创新研究，没有一些创新的研究，很难在市场上有长期稳定的收益。第二个系统的研究流程，从合理性分析到预测性分析到整个稳定性分析，都要做很深入的测试。第三个要去开发一些新的数据源和研究的平台，才能保证你的研究能够很快的实现你需要的目标，没有这样的平台，从头干起，这个流程就会非常慢。

　　研究和管理平台的重要性，要有系统的研究和管理流程，人就会关注机器无法实现的部分。有这么好的系统流程，可以避免主观的因素，很多人在做投资的时候，尤其做量化投资的时候，经常觉得自己的模型不工作了，就赶快调，主观的调整其实对策略的稳定性是最大的影响。第二个，有了好的平台以后，才可以持续不断的发掘新的策略，每个投资策略不会永远都有效，有的策略一年两年就会失效，有的策略可能几个月就会失效，要不断研究新的策略，这个过程就要求你不断的研究新的策略，不断开发新的思路，而且同时还要对市场的行为反应很快，原来预计你的基金管理很好，对市场的快速反应可以让你很快的调整，很多量化基金就是没有足够的储备，市场变化的时候没有办法应对变化，造成很大的损失。

　　数据平台、信息和策略平台、投资组合管理平台，这些对做比较长期规划的公司是很重要的一部分，需要花精力慢慢去建立，博时也是从09年开始就做这样的准备，到现在基本上已经具有初具规模的形态，而且我们管理基金的时候效率确实很高，从指数基金、增强指数到现在对冲的策略，我们都可以覆盖，而且从目前来看，在中国的α还是比较丰富的，尤其相对像美国这种成熟市场来讲，我们觉得未来量化投资在中国的发展前景还是挺好的。最后的总结就不讲了，基本我在前面已经覆盖了。谢谢大家！