圆桌论坛：量化投资的新方向和新机遇

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　　新浪财经讯 12月18日消息，由国信证券和资管网联合主办的复苏预期下的FOF投资与大类资产配置论坛在北京希尔顿逸林酒店召开。新浪财经作为独家媒体直播本次会议。最后进行的是圆桌论坛，主题为量化投资的新方向和新机遇。

　　圆桌论坛：

　　圆桌嘉宾：秦志宇  北京涵德投资咨询有限公司总经理

　　徐书楠  因诺(上海)资产管理有限公司投资总监

　　张 博   北京谷雨投资管理有限公司合伙人

　　余晓锋  浙江量道投资管理有限公司CEO

　　蔡晨炜  上海易善资产管理有限公司合伙人、董事总经理

　　以下是圆桌论坛的实录：

　　主持人 孟一：感谢卫保川，也是让人感觉非常谦逊。其实投资本身就是特别主观的东西，就好象艺术一样，你喜欢架子，我喜欢流行音乐，这不冲突，投资什么思路是正确的，我想更多的是抛砖引玉。

　　接下来进行投资的大会合，马上要进入到圆桌论坛的环节，我看了各位嘉宾都是来自私募的总经理或者投资总监的身份，马上请上他们来进行关于量化投资新方向和新机遇的主题圆桌讨论，我们有请圆桌对话嘉宾上台。

　　这些嘉宾当中有一些人我是非常熟悉，有一些人不太熟悉，我相信现场观众朋友也有类似的困惑，不妨先给每位嘉宾两分钟的时间简单叙述一下咱们各个公司的投资策略包括近期的表现情况，也跟大家说一下主要投资标的在什么市场。

　　徐书楠：大家好，我是银诺资产创始人，我们是2014年9月份成立的一家量化对冲基金，我们比较专注于低风险量化投资领域，目前公司有两条产品线，一个是纯套利，一个是混合策略。2015年9月份出台了股指期货新政对套利影响非常大，我们公司2016年主推混合策略产品线，我们配置策略是非常丰富的，包括四大类策略，套利类，Alpha选股类，产品业绩，混合策略产品线目前的预期收益是15-20%，最大回撤控制目标在5%以内，我们追求目标是收益风险比超过3的水平，长期来看是非常优秀的。这两年市场中比较给力，为我们提供更好的收益机会，2015年3月份混合策略产品发行以来，去年年化收益达到了70%，今年年化收益达到了25%，这两年基本上在低风险的产品线中收益非常优秀，最大回撤是2.2%，以上是我们公司产品线简单的介绍。

　　主持人 孟一：大家听了眼睛都绿了，回撤2.2%，收益在相对比较差的是25%的年化，这很了不起。

　　秦志宇：大家好，我们包括三大类策略，一个是传统的中性策略，这一块做的空间比较大，国内今年受到整体负基差影响，整体上Alpha盈利不太显著，我们基本上不太任何方向性窗口。我们相对指数来说Alpha盈利还是比较明显的，我们选的大股票为主，沪深300成分一年下来Alpha可以达到18%左右，如果波动性更大的股票年化收益可以达到35-40%，选择对冲标的需要基差成本更高。

　　第二，CTA商品期货，股指期货，现在流动性问题不太容易交易。

　　第三，股票的T+0策略，这也是今年新增加的产品。我们要对抗国内的负基差问题，要最大程度的把股票底仓利用起来。

　　这三个策略基本上能够配合起来，今年CTA策略表现比较稳定，CTA整体来说今年的波动性偏大，一个是上半年3、4月份一段时间，加上今年的下半年10、11月份也有一波有色金属的上涨，这都对CTA策略是一个利好。现在三大类策略作为混合型的策略整体做配置，管理规模也在十多个亿左右，预期今年也是以这三类策略为主。

　　主持人 孟一：年化收益率是多少？

　　秦志宇：CTA在10-15%之间，我们配置在30%左右，Alpha收益率去年是3%左右，扣除掉了20%左右的基差成本。T+0收益率也是比较稳定，只占10%，这个贡献收益率也在6-8%之间。

　　主持人 孟一：未来要利用好市值打新股也算未来投资策略选择之一。

　　余晓锋：我们是2014年8月份成立的，目前的规模大概20个亿左右，策略方面也是三块，团队早期是以CTA套利，CTA包括商品和股权，2015年9月份市场股指限制原因，早期一些套利策略市场机会不多，我们后期引入了一些Alpha策略，包括股票的选股择时类策略，我们现在整体策略也是这三部分组合，产品线是两条，一条是三块多策略的组合。一条线是择时对冲，带有一定窗口择时的产品线，目前是这两块。CTA类目前越来越多，早期CTA资金占用率太低。

　　业绩，我们整体今年业绩是年化10%左右，回撤在2-3，整体团队都是一些机构投资人，收益做的不高，10%左右，收益风险比大概是四倍左右，我们的目标也是长期能够做到三到四倍收益风险比，也是能够给机构提供性价比高的绩效。

　　主持人 孟一：这个收益率相当不错了，大家对陈述的数据有任何的想法，可以登陆一下国信新管家，不知道能不能查得到。

　　接下来蔡晨炜。

　　蔡晨炜：我们是2014年3月成立，成立之初储备了超高频完全纯中性的套利策略，一直到超低频带趋势性的CTA策略都涉及，在今年市场上，去年监管原因，超高频做不了，今年主要是几块，一类是中长期趋势跟踪的组合投资纯量化低利CTA，还有Alpha策略。一个是Alpha策略引出的不对冲的量化选股策略。整个规模20个亿左右，今年业绩来看市场CTA对中长期趋势跟踪坚持持仓效果会好一些，收益分布比较大，我们年化收益70-80%，到15-20%区间都有，我们策略一致性比较高，每一个产品对本身的平仓有要求，所有CTA年化收益和最大回撤比，历史上平均水平不低于三比一，今年不低于四比一，Alpha纯中性在8%左右，量化选股下半年看年化跑赢大盘20%以上水平。明年这几条线加上量化定增会同时推进。

　　张博：我是谷雨投资的，我们2014年年底成立，实际开展一些对外的投资业务从2015年四季度开始，我们用了2014-2015年一年时间，用自己自营帐户试一些市场策略，目前主要投资的核心理念和概念还是以市场中性为主，我们在前期发现市场机会的时候还是会用对冲方式做，目前主要还是几个部分，目前基于三策略的叠加，我们基于用汇压套利做安全垫，之后释放窗口，之后做一些Alpha，但是整个仓位持仓比例不会超过安全键，我们会以多策略组合，整个产品年化收益率差不多10-12%左右，最大回撤不超过3%。

　　主持人 孟一：我们听过以上几家私募机构盈利收益率，包括回撤，单位到每一家还不错，大家也非常好奇。我听到几家都是多策略的配置，现在在量化投资，尤其是策略日益同质化的今天，有没有什么应对之策。我知道有一些私募想做非标，能够做非标达到百分之十几的收益，他也觉得这一块进行固定收益的补偿，不知道你们对这一块怎么看？

　　徐书楠：这个问题分成两个方面来看，一个方面是私募基金和投资管理人一定要掌握好自己的能力边界，做什么东西是你擅长的，什么东西是你所能做好的，这是非常重要的，不能因为市场出现了一些特殊的变化，做了一些你原来不熟悉或者原来没有涉及过的领域，这样情况下会造成比较大的没有预见到的风险。

　　同时也不能够对，不管什么样市场状态都完全用一样的方法来应对，仍然需要比较灵活化的处理。投资市场之所以困难就是困难在这两点之间是比较矛盾的，一旦掌握不好这两者之间的度很容易发生一些问题。我想灵活的去应对当前的市场情况，如果去年股灾之后，股指期货新政之后我做套利，现在没有办法做了，是不是可以改成做单边，这就超过了能力边界，这可能对市场教训一下，碰上2015、2016年1月份熔断会也比较大回撤，我一直在套利发展今年也不会有任何机会，能够针对这个市场作出一些应变性处理，这种情况下最重要的一点要有更多的人才储备和策略储备，这样在市场发生变化的时候，政策发生变化的时候才产生更好的应对，这也是为什么今年做的比较突出的公司都是多策略类型，多策略类型其实是很大的门类，这个类型只要做两个以上策略都叫多策略，这个最大的好处多策略本身能够做到一种非常高的收益风险比，这是资产配置的理论所带来的。

　　另一方面本身对这个市场的适应性非常强的，这种情况下当市场出现比较难以预见的情况或者政策出现的难以应对的情况，就能够更加好的显示出优势。我个人对多策略领域非常非常看好，这也一直是我们发展的方向，我们公司从成立以来第一个产品就是多策略的产品，对方向上一直会努力下去，这是我的理解。

　　主持人 孟一：徐总的意思是用自己公司的资金池已经构建出一个FOF的投资策略。

　　徐书楠：可以认为是一个小的FOF，多策略本身就是一个小的FOF基金。

　　主持人 孟一：因为有的时候我们知道一个策略无论是政策影响还有包括其他市场容量，品种的流动性，这个市场容量可能还没有达到你的策略理论上或者现实当中能够承受这时候更多的去吸纳资金，一旦资金达到了市场容量顶格，可能更多的像人才储备，现在新的投资逻辑在自己公司目前现有的投资团队中自生发掘，还是想并购外部的一些做的不错的投资的团队、机构，来进行策略方面更多的扩展。

　　徐书楠：从我的角度来讲两个方面会有所准备，如果有非常好的投资经理，我肯定很愿意把他加入进来，一起来共同发展。就我们公司本身来说可能更侧重于前一种，自主的培养人才。我们观察世界上最优秀的对冲基金，几乎没有一家是靠招聘别人的基金经理起家的，他们都是自己培养出非多的，而且持续不断的培养出很多的人才，而且有一整套的培养人才的机制，才能够在这个领域持久生产下去。我们公司英文名字就是创新，我们认为创新这一点是对冲基金生存最根本的，要创新还是源自于公司本身创新能力，你有一整套非常良好的人才培养和人才释放活力机制的时候才能够在比较长的时间内，在十年以上维持非常长期的竞争力，这一点对对冲基金是非常重要的。

　　秦志宇：模型同质化的问题我们感慨比较深刻，十年前的时候，2007年美国市场就发生过一次比较大的事件，2007年7月份量化对冲基金危机，当时比较大的现象，如果做量化策略做的比较简单的单因子或者多音字模型，07年7月份亏损都很严重。当时市场的标准还是比较稳定的，纠其原因大家探讨了很多的可能性，最后雷曼兄弟为这个事出了一个报告，高盛因为房地产亏了很多钱，把流动性比较强的股票仓位清掉，结果其他很多策略，很多的基金跟他的持仓相关比较高的时候会产生连锁反应。基于这个情况雷曼的报告显示传统很多单因子模型，过去两年表现很好，一到7月份波动增大，收益都反过来。雷曼给了一个建议，在另外一个市场结构性垄断的时候，大家最好不要乱交易，乱清仓，避免连锁反应，就像黑暗山谷中开车一样遵守一定的规则。本质上就是模型同质化程度太高了，我们当时发现这个现象，发现很多单因子或者多因子模型线性，如果是复杂的模型用套利方式做，或者独有信息源做出跟别人相关性会低很多，在7月份表现就非常正常，经过07年的转折以后，之后做的模型会非常注重模型的独特性和深度，这也是我们现在做模型当中非常注意的。

　　主持人 孟一：有可能考虑模型美誉度跟别人想的更多一些，别人用价格和成交量，可能会加上持仓量和时间，不是从一个纬度推导出技术指标，根源是不同的纬度有不同的因子。

　　秦志宇：可以这样理解，我们只拿到量化数据，我们还有很多数据组织形式，可以抽取出很多信息，即便包括量价，里面信息纬度是很多的。但是怎么样组织起来，这就要靠做模型的经验，我们看美国欧洲日常不同的市场在不同成熟度的时候市场有不一样的特征，这一类模型也非常重要。

　　主持人 孟一：Alpha多因子国内都很像，因子都挖的差不多了，世界上比较流行的模式又找出来新的因子，这个在国内建立我们核心竞争力或者改变模型同质化危机，这样方法可以借鉴吗？

　　余晓锋：2015年9月份以后股指受手短期对很多团旗很受影响，但是从我们团队回头看，对很多真正投研能力强的团队其实是好事情。这逼迫我们每一个团队在每一个细节的策略上都做的更细，更适应这个市场。刚才提到的Alpha，我认为Alpha市场虽然现在市场负基差，尤其是上半年上证500年化三四十这种，也不一定是没有机会，上半年做纯中性Alpha满仓来做也做到三到四个点收益。中间很多把握性的机会，一方面是模型本身因子之类的，你的数据源要组合更多一些。交易层面也很重要，负基差还在做套利，我们上半年做了很多Alpha统计套利交易性的工作，在市场不太有利环境下面，如果团队相对来讲有比较大的研发能力，以及市场适应能力，在恶劣环境下面也是能够取得一定的业绩。

　　主持人 孟一：信心比较好，下面有请蔡晨炜。

　　蔡晨炜：我从我们公司角度，一个公司在同质化环境比较大的情况要有差异化经营，这也要和公司本身发展方向匹配。对我们公司来说我们主要服务于机构，以工行、中行为代表的机构资金，我们可能对整个策略Alpha和容量比较高一些，一个公司商业价值就是权益转让。这对公司是两部分，一个是现有成熟策略是不是能够坚持，我们CTA策略是很多年的经验，你市场结构，全球的商品期货市场比较相似，监管力度比较小，这种策略要坚持持有，坚持持仓根据你会有好的结果。

　　以Alpha为例进入新常态，你要再坚守原来的肯定不行，这要看整个创新能力。刚才孟老师提到了很多该挖掘的挖掘，这要看每个团队有什么方面的优势。以我们为例，我们会比较依赖于现在的架构，我们会有非常好的超高频数据，从这一块进行Alpha因子挖掘。可能传统公开数据获得的财务为代表的信息做成Alpha比较困难，我们以后高频数据的优势，包括进口平台有时会挖掘一些量价为代表的因子。这一块导致的结果，你整个Alpha的持仓周期在下降，以前Alpha持有一两个月慢慢释放了，现在差不多平均不同的因子不同，平均降到一个星期，一个星期要换一次，这一块也是为了应对市场环境，我们也在全市场选股，这样为整个策略市场容量有一个保证。

　　主持人 孟一：你的高频数据怎么获得的呢？

　　蔡晨炜：就是采购，我们会用一些路透指数。

　　主持人 孟一：现在同质化确实是很难的事情，只能从不同的层面去打造别人没有进入的领域，有可能会有一些优势。

　　张博：首先量化策略同质化的问题，作为我们自己团队来说是一个市场问题，如果对每个团队，我自己听了其他老总说的公司年化产品收益都很优秀，理论上来说市场上同样有做很好策略，有很差策略，这是同样的。我觉得更核心的是对于市场的灵活的认知，以及灵活转变。我们今年年初的时候决定做市场的非差套利，以中性来做会像市场所有券商融券，我们跟将近15家券商融到15亿，很多时候在于市场的敏感度，以及抢占市场先机机会。与此同时Alpha同质化的策略，所有量化团队都会有这样策略，包括T+0，对于这个来说，对于整个策略本身研究方向做一个跟踪，以及在整个投研上的细，大家都在做，为什么有的收益会高，有的收益低，我们专门做中后台策略研发，策略回撤，包括一些策略命名风控，所有这些都是在这实现，专业的团队做专业的事情，自己有一个类似策略孵化器一样，完全是我们自己下面子公司，我们对于Alpha策略来说，我们追随的唯一核心因子就是资金，我们对他深挖就基金，我们认为整个因果关系，大家很在意最后的结果价格，当然翠是这个价格产生因为什么，我们认为是资金的崔使，目前有一个自己策略的模型或者说监测模型，我们监测市场所有的资金走向，我们之前可以做到15分钟扫描一遍，现在目前基本上可以完成以分钟级别来扫描，这样对整个Alpha策略来说会大大提高，与此同时在T+0策略上也会大幅度提高我们的收益率。

　　主持人 孟一：从现有市场当中挖掘一些目前别人做不到的东西，我也提一个小小的看法，如果大家能够把目前新的投资工具快速的人员补充上来，对他们进行一轮研发，无论是期权，还有白糖和豆粕，还有打新股，打新股比较简单，其他的有一些不错的人挖进来，这也是核心竞争力的表现。

　　最后一个问题问的同时，大家如果对台上嘉宾有什么问题可以直接举手，把你自己感兴趣的问题拿出来提问。最后一个问题也是很多公司都在做的，万象集团也在做机器学习，这对于自己投资会产生天翻地覆的颠覆性的变化吗？

　　徐书楠：人工智能发展的历史是非常非常长了，至少有20年以上的历史。这两年突然变的非常非常热闹，也是有一些契机，今年3月份阿法狗战胜李世石，大家觉得这个用在投资上是不是能够战胜所有人类的情况出现，我本人对人工智能个人看法，这只是一个策略方式，把这个做策略也有20年以上历史，很多有人用人工职能方法开发策略，这个效果好不好，对模型理解和市场理解，也是看真正的水平有多高。最大的价值，我本人的看法，我认为可能会开发出相关性很低策略，这是完全不同的纬度入手研究这些资产价格，研究这个市场的不同关联，这时候可能会做出一些相关性很低策略，这种情况下在成熟市场非常非常有价值，美国、欧洲，这些市场非常成熟之后，会发现简单的模型已经很难从中挖掘出有效的价值，可能做不出什么Alpha，这时候要跟别人做出差异化东西一定要有其他方面的特长，人工智能这一块提供了非常非常好的方向。人工智能最大的问题，其实很多人工智能模型背后都是黑匣子，并不能产生大家清晰理解的投资逻辑，这种情况下只能相信这样投资结果。阿法狗和李世石下棋，大家没有办法理解为什么会产生这样一种结果，这只是通过一系列计算之后产生结果，他也不能告诉你为什么会这样做，这种情况下对人工智能模型，采用它来投资的时候，对投资技巧的要求会非常非常高。这种情况下只是把一个模型用在投资当中，有可能当出现某些问题的时候没有办法反应，不知道为什么出了这个问题，这时候控制不了这个模型，这个模型离开了你的控制范围，这种情况下用是比较危险的。

　　我个人认为人工智能对投资是双刃剑，用的好是非常好的方式，但是用好它同时也需要非常高超的技巧。

　　主持人 孟一：机器会战胜人吗。

　　徐书楠：我个人对50年以上的情况没有办法做预测，可能20年以上无法预测，我觉得在1-20年时间内机器取代人是不可能的，投资市场和围棋还不一样，围棋虽然非常复杂，但是这毕竟是有确定规则的游戏，我们能够穷举一定情况一定有最优解。投资是很多投资者博弈出来的结果，这没有最优解，这样情况下人工智能的领域就不可能像围棋、象棋这种领域发挥那么大作用，我个人认为可能在某些方面取代人的作用，但是想完全在投资中取代人不太可能。

　　主持人 孟一：我推荐大家一本书奇点来临，这讲了人工智能和人类的博弈，人工智能的发展不是一个线性曲线，到后面横坐标越来越大，经历更短时间人工智能会产生几何基数的增长，那本书觉得人工智能未来会在某种程度上，可能未来是一半机器一班人的状态，很有意思，充满了未来感的一本书。

　　秦志宇：我看过这本书，这是一个所谓未来学家，他对人工智能非常看好。我对人工智能非常关注，本身这个事我是学自动化的，对人工智能机器学习比较熟悉，近年之所以火是神经网络一项把图象集和音频集解决非常完美，一个图片人能认识，机器也能认识，98%的正确率基本超过人。在图形相关和音频相关的问题机器已经能够解决人工智能所有问题。人厉害在什么地方呢？这种抽象的概念，概念层次的空间，这其实机器是无法理解的，这包括了语义解析，一个图像二维空间定义好结构，即便谷哥自己的关键广告业务并没有用最新的机器学习做，还是传统的特殊工程方式。我们在阿法狗出来之后，看了最新的计算机神经网络和周期神经网络对金融数据上处理有没有一些突破性结果，我自己也花了相当大精力研究，基本的结论，把那套工具直接搬到金融市场上应该是不太合适的。如果有一天机器学习能够是别人的语意，我们说的话能够理解，概念从最底层词语，到段语，中心思想可以抽象概括出来，那个时候会逐渐的适应到现在投资的问题。如果说没有理解到语义这个层次，直接来用，也许用周期神经网络也能恢复结果，但是和分析的结果差不多。这样把一个非常先进的东西拿到金融市场上并不一定能够获得更好的投资效果，关键还是看方法和特征和对象的特征是不是能够匹配起来。

　　余晓锋：我们团队合伙人都认为机器学习，人工智能对投资的变革是非常大的，这个从开发周期各方面来说非常长的，我们现在从人员上面，这个基础还是大数据，在一些数据层面也是做一些储备，真正要有一定的成果，我们目前还是在准备阶段。从人工智能用在投资效果来看，任何私募都不会干预这一块，国内的现状越简单的策略目前越有效。今年的商品市场，海龟都很赚钱，并不是越复杂的策略越有效的，从我们团队目前的想法来看，还是两条腿走路，首先把目前的策略都做的更精更细。

　　量化公司对于一些新技术必须要保持非常紧的跟踪度，这一块我们也做了各方面春被。

　　主持人 孟一：我们人要保持学习的热情，然后才能够真正跟得上机器学习。

　　蔡晨炜：人工智能方面投入周期会恨长，你海外市场非常成熟，怎么挖掘都挖掘不了的情况下大家要开始拼人工智能，美国华尔街企业预测天气预报，他比人家快几秒钟，在我们市场上并没有达到海外有效性这么高，你的投入，同样放在其他地方投入对业绩增长效果会比人工智能性价比要高，不管从周期上或者效果商来说，目前花很大精力投入是一个未知数，到底能多快时间内产生产出或者你用一般方法可以优化出，你用这个方法目前来看可能性价比不是最高的。

　　第二，人工智能对基础设施要求很高，人工智能就是要快，最后执行也要快，如果执行慢没有什么意义，执行的话还要手动做一些东西效果大打折扣，对你整个开发结果执行力会大打折扣，这又是性价比的问题。

　　主持人 孟一：讲了一下目前对于人工智能的投入究竟值得不值得的话题讨论了一下。

　　张博：我觉得人工智能肯定是一个趋势也是一个方向，可能在五年前十年前大家对这个东西非常未知，也很迷盲，未来可能是一个趋势。现在人工智能对欧美市场相对比较成熟，整个中国市场的交易制度还有很多交易规则跟欧美有区别，我非常认可徐总说的，可能下一盘棋有规则，一共可以串联出多少种机会，但是这样在中国金融市场，特别大的金融市场，你想组合出各种交易，各种组合，各种策略是无限大的计算量。目前对于我们自己来说还是会持续关注这一部分，我觉得还是以人为主来把该做的事情做好，同时把自己的策略继续精进，到了一定适合的契机点，不是排斥的，而是迎接拥抱，目前来说还是需要漫长的道路要走。

　　主持人 孟一：这也是整个人类对人工智能的看法。今天由于时间的关系，我们还有没有现场观众朋友对于以上五位嘉宾进行交流，如果没有提问我们以掌声向参与圆桌对话的嘉宾表示感谢。

　　我今天作为主持人非常大的遗憾就是没有足够的时间让各位嘉宾展示他们的才华和思想，我想在座的遗憾可能是空手而归，今天无论是主题演讲嘉宾，范处长，还有包括圆桌论坛的各位圆桌嘉宾都是把对于投资方面很多的思考和感悟拿出来与大家分享，让我们真正知道投资可以很性感。

　　今天的会议非常精采，让我们再次以热烈的掌声感谢主办方，国信证券北京分公司和协办方资管网的辛勤付出，感谢各位嘉宾精采分享，感谢来自全国各地朋友的积极参与，让我们祝福中国FOF行业发展越来越好，今天活动到此结束，谢谢大家。