金刺猬答辩之蒋锴：投资是一项长跑 更关注累计收益

　　新浪财经讯 5月12日消息，由新浪财经和华创证券联合主办的第二届中国私募基金业金刺猬奖北京答辩会今天举办。艾方资产总裁兼投资总监蒋锴作为金刺猬入围候选私募代表并发言。

　　蒋锴表示：艾方资产所有的业务都是围绕着量化投资在做的，以多策略量化对冲的产品对主。

　　在蒋锴看来，量化是一种工具，追求的是一种系统化的投资方式。量化是一个实现系统化投资最好的方式。主要是寻找一种规律，“这种规律不见得总是有效，但是我们希望我们开发出来的模型大多数时间是规律可重复的。”

　　依靠概率上的大数原理，投资的过程尽可能去保证一年的投资当中九个月的投资是赚钱的，采用这种策略如果拉开时间周期效果会非常不错。艾方资产的多数类产品在过去五年多时间最后累积实现超过150%的净值增长，而同期最大回撤只有5%左右的水平。所以，量化的产品更多是平稳，追求的是复利效应。同时不断通过寻找不同的投资策略、不同的投资模型做组合。

　　“投资是一项长跑，我们如果每年能够赚到一些钱，在上面滚动增长，收益还是比较可观的。” 蒋锴尤其是看好中国新兴市场的红利，未来寻找市场定价偏差的机会还有很多。

艾方资产总裁兼投资总监蒋锴

　　蒋锴：各位评委大家上午好，非常荣幸今天能有这个机会做这个答辩，也感谢华创证券和新浪财经的邀请。

　　我想先用一些时间简单介绍一下艾方资产的情况，着重介绍我们的投资策略和我们的投资理念。

　　艾方资产成立于2012年3月，我们从公司成立到现在，我们整整走过了6年时间，艾方资产在国内专注做量化的私募基金里是比较早的一家。

　　从公司成立到现在，我们所有的业务都是围绕着量化投资在做的。过去这些年时间我们也积累了很多在投资上面的心得，也打造非常成熟的团队。目前公司资产管理规模30亿左右，我们是以多策略量化对冲的产品对主，同时我们还有量化多头的产品或者可以理解为指数增强。今年我们还有新的使用量化模型交易可转债和可交换债的产品，其实也是把我们在多策略里相对比较成熟的一些策略，同时在目前的市场环境里机会比较多的一类策略，我们逐步拆成细分的产品线。

　　目前艾方整个团队一共30名同事，其中整个投研团队现在是16名同事。

　　公司目前的股权结构全部是团队持股，目前我是公司的大股东。艾方资产在发展的过程中，我们非常认可整个团队要进行利益的捆绑。所以我们设立了员工持股平台，参与公司股权的分配。

　　后续我们公司的股权分配上，我们原则上是每一年都会增发一次。新增发的股权全部面向内部核心的员工。推动这样一个循序渐进的过程，稀释公司创始股东的股份，把这部分的股份分配给在公司的发展中间有突出贡献的合伙人。

　　因为我们是一家专注做量化的机构，我们的投研团队清一色是理工科背景，专业主要集中于计算机、数学、物理学、统计学和金融工程。大多数的同事都有海外相关的经验和背景，也都毕业于各大名校的理工科的专业。我们这里还做了一个统计，我们大概有一半的投研同事都曾经在国际和国内的奥赛获得各类奖项，累计有几十个人次，包括信息学、物理学、数学、化学等等。

　　我自己本人的从业背景简单介绍一下，我04年入行开始从事量化投资。之前我的学历背景一直是学计算机。第一份工作是在波士顿的对冲基金公司韦氏资产。第二份工作是在纽约德意志银行北美的自营总部做自营投资，管理的规模10亿美金。之前没有A股的从业经验，我在韦氏资产和在DB第一年主要交易的都是美国、加拿大和欧洲市场。交易的策略包括统计套利、事件驱动套利和相对价值的套利，也做期权。07年下半年开始接触亚洲的市场，当时也是一个非常机缘巧合的机会，因为DB那时有3亿美金的QFII额度，这三亿美金拿到一亿美金给到我们在纽约的自营部门，全部门只有我一个中国人，老板把额度全部给了我，我自己就在那儿琢磨了一些交易策略，主要是跨境套利。

　　08年的时候，当时正好有一个机会回到了国内。在东方证券组建了量化自营业务，从08年到2011年，我本人都在东方证券负责量化自营，也组建了东方证券的金融衍生品业务总部。一直到2011年年底从东方证券离职，2012年年初成立了艾方资产。

　　艾方目前分为研究部、信息技术部、风控部，还有支持部门，包括运营部、市场部等等。

　　我们核心团队的同事都有十年以上在量化领域相关的从业经验，包括我们信息技术部负责的同事、研究部负责的同事、风控部负责的同事。

　　（图）艾方资产产品线的简单列举。艾方资产目前还是以多策略量化产品为主。以前我们叫多策略量化对冲，现在我们更多的产品是叫多策略灵活对冲。主要差别：第一，新发的产品相对来说在投资标的上更加广泛，不只局限于股票、交易所交易的基金、股指期货，扩展到商品期货、期权、可转债、可交债等等。艾方有一个特点，可能放在今时今日已经不算什么特点了，但是12年上半年我们发行第一只产品开始，一直到2015年，公司成立的前三年，我们所有的产品都是多策略产品。2012年的时候量化多策略的产品还是比较少见的。杨总也提到几家老牌量化私募，他们早期的产品都是量化阿尔法的产品，换句话说主要是做股票对冲的。我们2012年第一只产品开始就是多策略的产品，也一直在坚持。这也造成了我们初始的时候比较困难，2012年我最早和一些银行领导汇报，跟一些渠道沟通的时候，大家不大能理解多策略，尤其是我们的一些策略在当时的环境下相对还是比较新的。

　　2012年的时候大家可能更多接受的是量化α股票对冲。当然从过往几年的业绩来看，多策略发挥了很大的优势。

　　从公司成立到现在，过往五年多的业绩，公司的多策略产品在过去五年多的时候扣费后累计净值增长超过150%。2017年总体来说量化还是比较困难的一年，我们从2012年成立一直到2017年年底为止，五个半年度。从年度来看，全部都是正收益。2017年对量化来说是比较困难的一年，风格比较极端，80%的股票下跌，同时商品期货没有很强的趋势性的行情。但是2017年艾方所有的产品实现了正收益。我们去年多策略的产品，平均在6%-8%的收益水平。

　　目前我们的资金来源比较多元化，我们和很多金融机构都有合作。包括很多在座的评委老师所在的银行机构，还有国内的一些大型券商，也包括华创。

　　目前我们的投资者结构，一半大概是银行的委外，一半是代销的产品，我们自己做直销做得比较少。我们的销售团队人也比较少，我们主要是依赖于和机构合作。

　　艾方在过往也获得很多行业的好评，大概获得几十项行业的奖项。

　　主要讲一下我们公司的核心投资理念。我自己早年在美国做量化投资，包括回国我也算是海归里时间比较长，到今年已经是回国的第十年。我自己在两个地方做量化投资，也有一些感触。量化是一种工具，我们追求的是一种系统化的投资方式。量化是一个实现系统化投资最好的方式。系统化是什么概念呢？其实我们追求的是去寻找一种规律，这种规律不见得每天有效，也不见得每个月有效，但是我们希望我们开发出来的模型大多数时间是规律可重复的。我们依靠概率上的规律，投资的过程中我们只需要一年的投资当中九个月的投资是赚钱的，这样的策略如果我们拉长时间周期看效果一定是不错的。同时我们又在寻找不同的投资策略、不同的投资模型做组合。我们单个投资模型如果都能实现60%、70%的胜率，或者在60%、70%的情况下是有效的，我们再把10个模型或者20个模型加以组合，这时我们的胜率和盈利的时间的分布来说，那就会进一步地提高。

　　所以，这是我们在量化的过程中间去追求的，其实是做一个系统化的投资。

　　我们在投资的过程中间很难有神来一笔，比如今年押中了什么，看中了一只个股翻了一两倍，或者我们看准了市场的某一个趋势、某一个方向，一下子在上面实现暴利。这个往往不大会在量化的产品里出现。量化的产品更多是平稳。所以，我们追求的是复利效应，投资是一项长跑。艾方资产的产品到2017年底的五年多时间累计实现超过150%的净值增长，而同期最大回撤只有5%左右的水平。

　　第一，投资是一项长跑，我们如果每年能够赚到一些钱，在上面滚动增长，收益还是比较可观的。

　　第二，在投资的过程中，尤其是在A股做量化投资。A股有一个比较大的特点是工具少尤其是对冲工具少。从金融理论上来说是有很多好的投资机会，套利也好，对冲也好。我们可以用一些金融工程的理论，构建一个非常好的投资组合。然后发现投资组合的两个工具在国内的市场没有，就造成你变成一个短腿的组合，没法对冲或者没法完美地对冲。这也是我们碰到的一个问题。实际上我们把它提炼一下，我们在量化投资的过程中间，我们更加理性地看待这个问题，就是我们投资是追求性价比，我并没有要求每一笔投资不承担风险，也不要求每笔投资一定都是赚钱，而是投资的过程中，看这笔投资或者是这个策略的预期周易、预期风险是多少。只要收益风险比过高我们就可以做。也可能这一段时间是不赚钱的，但是我们依靠大量组合累积。

　　举个简单的例子，也是我们投资过程中看到的。2010年那时还有权证，虽然不多。2010年的时候有一个江铜权证，它要到期了。到期的时候其实我们看到它还有套利空间。换句话说你买入这个权证然后行权，最终你卖出江铜这个股票，在它到期前一周还有10%的空间，但是很多人都不参与，大家觉得这不是套利，因为没有办法对冲。理论来讲你买江铜的权证应该卖空江铜的股票，但是当时融资融券没有办法做完美对冲。类似的机会如果放在美国市场，可能只有1%的套利空间，甚至都没有，因为能完美对冲。但是在A股市场能看到10%的套利空间，它是收益风险比较高的机会，我们从投资性价比的角度来说，我们愿意从事这样相关的投资。所以，我们在做量化选股模型，做CTA模型，做期权套利模型的时候，包括我们做一些基金套利的时候都是遵循这样一个原则，把大量的投资性价比高的机会累积在一起、组合在一起。

　　第三，我们团队这么多年一直看好在国内做量化投资的原因，就是新兴市场的红利。A股市场投资者结构决定，整个市场的成熟度不高，我们寻找市场定价偏差的机会还是非常多的。

　　前面介绍了我们做绝对收益的量化多策略对冲的产品，我们从2015年年底开始做量化的多头策略、股票的多头、量化指数增强。我们的一个专户产品从15年11月开始，用量化的方式选股票。去年年底我们做了一个统计，15年年底到17年年底两年时间公募的偏股和混合基金1334只，把我们的的产品放在这1334只基金里比，能够排到第28名。一方面证明艾方资产的量化模型不错。另一方面，其实量化的方式做一些长期投资，效果比我们想象得要好。也就证明了我们说量化其实是种复利效益，我们有大概率获得利润的方式，我们用量化方式去做也可以排在前面，有的量化同行可能跑得更好，能跑到1%。但是一千多只基金，跑多二十多名还是不错了。

　　这是艾方资产投资策略框架，我们有量化选股、CTA、套利和其它策略。

　　介绍一下艾方在策略开发上的思路和特点，我们喜欢在策略开发上寻找新的蓝海，总喜欢走在市场的前面。我们的愿望不一定总能实现，但这是我们努力的方向。

　　比如2014年年底，我们是量化私募里最早做分级基金套利和可转债套利。15年下半年我们也是行业比较早开始把机器学习和人工智能应用于我们的选股模型。去年开始，我们又把机器学习和人工智能应用于高频数据的分析。

　　我们从2015年2月，即50ETF上市第一天就开始交易。

　　今年我们还有很重要的关注点是在量化模型去投资可转债和可交换债。今年年底整个公募的可转债和可交换债的市场大概能发展到3000亿甚至更大规模，这是我们未来量化投资的新的蓝海。

　　简单放一下我们产品的过往业绩，这也不是我们最早的产品了，这是2014年成立的一只产品，目前费后的累计净值是2.6元。期间最大回撤大概是5%—6%的水平，尤其是在熔断期间，我们的最大回撤只有在千分之二左右。

　　说到风控，可能答辩的时候要求有一些重要时点的回顾。

　　我们也不想说我们有多么神奇，每次市场风险来我们都能预测，我们没有这样的能力，我们更多是通过复利效应，通过对风险理性的看待来平滑这些波动。

　　股灾1.0时，我们的产品大概也有3%左右的回撤。但是我们在股灾1.0结束之后的两周净值就创新高。16年年初熔断的时候，我们当时因为产品有比较多的期权策略，那时其它策略都不赚钱，只有期权套利赚钱，通过期权策略平滑，16年年初的那波论断，我们产品回撤不到1%，最小的回撤是千分之一点三。

　　总的来说我们产品的回撤不大，原因主要是在于我们在配置上没有剑走偏锋。16年年底商品的黑色星期五，我们当天的净值回撤也只有千分之二的情况。包括2017年4月到6月当时一个风格的急剧切换，当时也有机构叫股灾4.0，我们单周有2%—3%的回撤。我们用了两个月的时间净值又创新高。

　　过往的市场剧烈波动，艾方虽然没有说完全不受影响，在市场极端波动的时候，有一些时候我们是赚钱的。另外一些时候通过我们的风险控制平滑了波动，即便发生回撤，也是在一个比较低的水平。第二，通过我们这样一种复利效应和多策略不断寻找新的机会，像人工智能、可转债、期权等等这些新的机会的贡献，我们也不断寻找盈利点，让我们的净值也是虽然经过了中间一些回撤，但也是在不断创新高。

　　关于未来的市场，我们认为2018年权益类资产比较有吸引力，尤其是今年整个风格比较均衡，市场的赚钱效应比较分散。在这种环境下，其实量化的选股模型会更加有优势，相比2017年的市场，我们从过去的一季度来看，量化模型的优势慢慢体现出来。我们也有信心，2018年量化的产品会表现出色。

　　高昕炜：蒋总做的都是多策略模型，多策略的相关性怎么样？

　　蒋锴：汇报一下我们多策略的相关性。

　　可以看到艾方主要几类量化策略之间的相关性，有些策略之间的相关性比较高，比如事件驱动套利和量化阿尔法策略。但是其它策略之间相关性就比较低。

　　我们希望进一步丰富我们的策略，比如现在是5×5的矩阵，我们希望有一天能变成10×10的矩阵，这取决于A股市场金融创新和市场的发展，以后如果金融工具越来越多，我们也可以开发出更多元化的策略，通过这样一种分散化的策略，希望把策略和策略之间的相关性进一步降低。

　　刘道百（兴业银行）：目前的市场环境下，有哪些量化子策略有一些投资空间？

　　蒋锴：因为各位评委都是专家，忽悠的话不说了，我就说非常具体的，我觉得有一两个方向，以我们对今年市场的预判。今年可能机会比较多。

　　一个是我们认为今年做量化选股，尤其是做量化指数增强，今年机会会比较多。

　　第一，在目前的这样一个整个监管环境下，其实以前像非标类资产或者是房地产类资产的配置会变得越来越困难。所以，我们相信接下来A股很可能会走美国的这条路，越来越多的机构资产会往权益类资产配，不是半年、一年的趋势，这是长期的趋势。这种情况下指数的情况，比如沪深300、中证500会长期向上。短期我们看不到特别大的向上空间，指数大概是区间震荡。我们看到今年其实各个量化模型超额收益都比较显著。如果我们的量化模型一年能实现20%—30%的超额收益，指数哪怕微跌，全年还可以实现正收益。如果指数是上涨，在此基础上可以增强。如果指数发生比较大的下跌，如果你的超额收益是在的，还可以熨平这个波动。如果整个资管产品往净值的方向去走，在权益类的基础上去做量化增强，相对来说比较大概率能够实现绝对收益。

　　第二个我们比较看好的是可转债和可交债，这是今年量化可以交易的比较大类的标的。去年上半年的时候，整个可转债和公募可交债的市场，只有几百亿的规模，有流动性又值得交易的标的只有10只左右。现在保持每个月都要发行几只的节奏。我们预计到今年下半年，可转债、可交债的市场大概会到3000亿，乐观一点能到4、5千亿的规模，这样形成了我们量化交易的新的蓝海。今年我们也是逐步增加量化模型交易可转债和可交换债的仓位比例，从年初到现在收益不错，我们的可转债策略跟可转债的指数相比，年初至今已经跑赢4%。

　　张鑫（平安银行）：第一，去年做α策略，涉及的市值因子比较大。今年因子这一块，会贡献的收益能否实现？

　　第二，对大宗商品市场您怎么看？因为我看市场不同机构也有不同的观点，高盛的报告给得非常乐观。也有其它投资机构比较悲观。这一块您怎么看？如果做趋势性的机会更多一些，还是套利的机会更多一些？

　　蒋锴：关于股票策略的因子。从去年开始，整个量化选股模型，我们不说个别私募或者是个别模型，行业整体来看，其实超额收益的水平比14、15年甚至16年是下降的。下降很重要的原因是一些在14、15年包括16年特别有效的因子失效了，今年情况有所改善，但是17年碰到比较大的困难，尤其是市值因子。市值因子在16年的时候，虽然风格上大盘股已经开始好起来，但是市值因子在16年还是非常有效，16年的市场属于特别小的股票还在往上走，中证500相对差一些，沪深300也不好。在量化选股里我们做模型，依靠单一两个因子极端风格暴露的时间已经过去了。现在在风格因子上，还是尽量应该做一些中性化的处理，否则这个东西盈亏同源。有可能你在上面赚很多钱，也有可能你会亏钱。

　　所以，从我们自己的观察来看，有些长期有效的因子还是有效的，只不过它可能带来的超额收益没有以前那么夸张。比如价值因子，比如说反转因子，这些因子其实还是有效的，但市值因子，我们从最近一年半来看都比较弱，哪怕是今年的市值因子表现也并不好。今年成长股强，但中证1000只或市值更小的股票并不怎么涨，主要是创业板的权重股在涨。今年最有效的还是高频因子，不是传统的风格因子。

　　第二个问题，关于大宗商品。

　　大宗商品里，它是一个比较偏主观的研究，而且这里面其实取决于很多地缘政治和宏观的变量。我们可能年初做了预判，随着伊朗问题的变化，包括我们看到美联储的一些政策的变化，这些可能都会发生变化。但是我们觉得一个大概率的事件，今年整个商品期货的波动会比去年要大一些，但是它能不能形成一个长期的趋势？还有待观察。因为大多数的CTA策略还是趋势模型。所以，依赖于这个趋势，不但要有趋势，而且是长趋势。比如涨两个礼拜再跌两个礼拜，再涨两个礼拜，很多CTA模型是不能赚钱的。

　　今年我是觉得可能模型上如果要CTA监测可以更均衡一点，趋势类模型、反转模型、套利模型都可以配一些，但是过于依赖趋势类模型，今年虽然波动会加大，但不一定在趋势类模型上能赚到很多钱。

责任编辑：郭金霞