圆桌论坛二：2017年量化投资的新趋势和新机会

基金经理老鼠仓，说好保本变巨亏，买基金被坑请到【基金曝光台】！信用卡无故遭盗刷，银行存款变保险，理财被骗请猛戳【金融曝光台】！

　　新浪财经讯 3月12日消息，由资管网主办，联合多家证券银行金融机构、行业协会、私募机构、研究机构、实业企业等，举行 的“第四届（2017）中国资管精英大会在深圳召开，新浪财经作为独家网络财经媒体直播本次会议。大会最后进行的是圆桌论坛环节，一共三场论坛，论坛二的主题是量化投资： 2017年量化投资的新趋势和新机会。

　　量化投资：2017年量化投资的新趋势和新机会

　　主持人：孟一 CCTV证券资讯频道金融研究院院长

　　圆桌嘉宾：

　　孟诚 上海量金资产管理有限公司董事长

　　徐书楠 因诺（上海）资产管理有限公司投资总监

　　黄灿 深圳盛冠达资产管理有限公司投资总监

　　马科超 上海千象资产管理有限公司总经理

　　马俊 上海双隆投资有限公司CEO

　　章寅 浙江白鹭资产管理股份有限公司董事长

　　以下是圆桌论坛二的演讲实录：

　　主持人：今天几个机构都是大名鼎鼎，今天除了现场观众之外，还有网上直播，我想首先请大家介绍一下自己公司所从事主要的投资领域，包括主要策略。

　　孟诚：谢谢孟一，也谢谢资管网邀请我来参加这次活动。量金资产主要以股票量化、股票对冲和商品的CTA为三大主策略的量化对冲基金公司。我们希望成为这个领域比较也的公司。

　　主持人：能不能把去年整体表现说一下？

　　孟诚：我们去年量化指数增强产品跟踪沪深300指数产品，去年跑赢15%，跟踪误差在5%，这个是我们量化指数增强。量化对冲产品去年的业绩，贴水都很大，我们平均收益率在1%—7%之间的水平。去年我们的程序化的CTA，费前收益率大概20%，回撤在5%。

　　主持人：黄总您能不能把盛冠达介绍一下？

　　黄灿：首先感谢主持人，感谢资管网，我们盛冠达是一家以专注于做量化投资的机构，我们公司策略基本上是量化，也就是说计算机、数据可以做模型的地方，我们基本上都会参与。包括股票的，期货的，还有期权的，包括境内外这些我们都会参与，甚至最近几年我们还在逐步布局一些商品的现货市场。

　　做这么多，我们公司最擅长的是什么？最擅长的是套利。我们交易团队从股指期货上市以来从2010年就开始专注于这一块，过去几年也取得不菲的成绩。过去1、2年，除了套利，我们的股票，还有商品，还有我们的期权，都有建树。

　　主持人：您刚才提套利是指现货和股指期货之间的期限套？还是商品期货之间的跨期套？

　　黄灿：我们最早是做跨期套，跨期套是只做估值的跨期套，做了几年之后初步解除了期限套。做了一段时间发现估值期限套和跨期套有本质相同的地方。但是跨期套杠杆更大，所以我们逐渐放弃了估值期限套，而只做股值跨期套，这个是我们最擅长也最拿手的。除了这些还会做商品期限套，比如说金融属性很强的贵金属，包括黄金、白银这些品种。除了这些还有很多偏低风险的套利。比如说内外盘套，都是同品种的相关性很强之间的套利。

　　至于刚刚主持人问的，跨品种套，我们目前没有参与，因为确实跨品种在基本面这一块需要功力很强，这不是我们团队擅长的，第二个我们用了量化方式尝试了一段时间，效果不是太好，所以在商品跨品种套没有太在意。

　　主持人：跨期套尤其刚才提到股指期货跨期套，在经过规则修改之后，数量大幅度减少，在这样的情况下，尤其升贴水规则也改变了，原来的策略在新的条件下有效吗？或者怎么适应新的改变？

　　黄灿：策略首先我有一个观点，没有任何一个模型，可以适应所有的市场，在所有市场里都赚钱。正是因为这样，所以我们的模型一直在做优化，比如说我发现他最近表现不如预期，我就会做调整。在股指期货规则修改以后，我们做了大量的调整工作。

　　首先第一点，成交量不行了，流通性不行，要做的第一件事情就是只能做少量资金。第二个结构变了，所以我们模型的方向也做了微调，但是调的幅度并不大，因为我们模型考虑了各种情况。

　　所以在这样的调整之下，我们在去年2016年的业绩，股值跨期套的策略上，也获取了8%左右的收益率。

　　主持人：谢谢黄总，接下来问一下徐总，最近因诺很火能不能把您投资的市场、策略以及去年业绩表现给大家做一个介绍。

　　徐书楠：非常感谢资管网还有孟一总，这里向各位老朋友汇报一下我们的变化，也向新朋友介绍一下我们公司的情况，我们公司叫因诺资产，注册地在上海，办公都是在北京。我们公司专注于量化投资这个领域。我们公司的策略类型非常丰富，包括像套利、阿尔法、选股、CTA这四大类，像我们混合策略是把这些都混合在一起，里面配置的子策略超过100个，所以是非常丰富的。

　　我们公司目前一共是30条产品线，第一条是纯套利产品线，这条产品线跟黄总介绍的套利有一定相似之处，我跟黄总很早之前就是老同事，这条产品线去年的业绩大概是14%左右的收益，1%的最大回撤。当然这个1%的回撤，在一般的年份下是可以实现的，但是去年风险并没有这么小。去年1%可能有一定的运行因素，因为去年股指期货贴水的原因，所以套利受影响非常大，所以纯套利产品线虽然产品还在运行，但是资金规模还是很小，所以我们目前在主推的两条产品线，一条是混合策略，一条是量化选股。混合策略是低风险的产品线，量化选股是高收益的，正好形成一个互补。

　　混合策略是2015年3月份推出的，到现在2年时间。去年收益是25%，最大回撤是2.2%。

　　量化选股产品线是高收益的产品线，但是这个产品线单产品交易比较晚，大概去年8月底、9月初才开始交易。为什么这样？我们公司开始阶段，是以低风险产品线为主，所以这个策略在混合策略中一直跑，但是并没有单产品交易。从去年9月份才开始单产品交易。到现在到2月底大概有半年时间，这个产品大概是8.6%的收益，1.7%的最大回撤。所以可以看出来，我们的量化选股产品线，他的波动，是比指数要小。因为他的回撤其实比指数的同期回撤要小很多。当然收益一般情况下在牛市中追不上指数，所以你可以认为是一个获取绝对收益为目标的产品，但是他的风险要高于混合策略产品线。

　　主持人：谢谢徐总，问一下章总，白鹭资产主要做哪部分投资资产？

　　章寅：大家好，我们白鹭还是第一次参加资管网的盛会，大家可能对白鹭不是很了解，为什么叫白鹭？主要是我是厦门大学毕业的，所以叫白鹭。白鹭第一个产品是2015年5月发行的，那个时候大盘在最高点之前，所以我们第一个产品存续2个多月，正好经历了上冲，暴跌。2个月赚了30%，1.3净值，到融券的时候停了。2016年整个产品的表现，2016年一开年因为熔断大盘暴跌30%，我们因为熔断不仅没有跌，还赚了40%，大概8000万产品，赚了3000多万。我们是多策略的产品，主要是阿尔法和T0的叠加。

　　到现在为止我们所有存续的产品都是正收益，整个年化还比较复杂，因为整个产品线有做50，有三板、五板，但是全部是正收益，我们现在规模大概20亿。

　　主持人：接下来马总？

　　马俊：大家好我是上海双隆投资的马俊，我们成立于2007年，成立的时候我们就把量化投资作为方向，到现在我们基本涵盖二级市场，主要分为几大类，市场中性策略，量化选股策略，估值增强、量化CTA，基本涵盖二级市场。收益类其中比较有特色的是期权，我们去年发的第一只阳光话的期权基金，做到10倍以上，但是主要是因为市场容量有限。

　　主持人：马总我有一个额外问题问一下，比如说原来有一个基金管理团队离开一个公司创立一个新的公司，我刚才说的杭州XX公司，跟上海的XX公司，您觉得一般什么原因导致一个人离开一个公司，去创立一个新公司。

　　马俊：我觉得这个可能是相当于想做一个更纯粹的投资。我也听说现在提倡的概念，量化加主观，但是就我们而言，我们希望给客户的体验是，他们投资我们公司，我们就告诉他我们是做什么的，比如说投我们双隆，我们会告诉他我们不会带任何主观判断，我们只做量化投资。比如说我们想开拓一个新的业务，我们可能会从一个新的公司做这个业务，比如说我们会做主观+人机结合，或者宏观对冲，但是一定成立新的品牌做这个业务。

　　主持人：您认为是投资理念产生的分歧，会导致管理团队离开，然后创立新公司？

　　马俊：应该不能说投资理念分歧，我更认为是拓展业务。因为毕竟整个市场大家的投资手段很多，但是每种投资手段，可能都有一个资金上限，但是我们在同一个品牌下面包装多个投资手段是不合适的，所以我们会分开来做。

　　主持人：感谢马总的回答，也解开我心头疑惑，马科超总能不能给我们介绍一下千象？

　　马科超：感谢资管网的邀请，我们是上海千象资产，我们也是一家非常专注做量化的基金，我们只做国内的，我们团队分量化股票组、量化CTA组，然后是IT组，非常的纯粹。我们产品线两条，一条是CTA系列，一条是混合策略系列。CTA系列去年大概是21%、22%的全系列产品，策略是全复制的。CTA系列是21%、22%费前收益，回撤是3—5%。

　　主持人：刚才通过第一轮发言，知道我们今天邀请的几位嘉宾，在去年很多时候阿尔法已经完全实效，因为要负担优先成本，所以导致劣后大幅度亏损。但是在座都不错，那怎么样适应刚才我们提到的升贴水的结构转换？然后获得正收益？

　　孟诚：这个其实还是很困难的，但是去年有一个好处，因为升贴水导致很多做阿尔法的人没做，所以使得阿尔法反而变大了。另外一方面，那么大的贴水情况下，你非要产生很高的收益，这个是很困难的。我们以现在来看，上个礼拜我的交易员跟我说，在9月的合约当中，我们公司持有的量，占到10%。所以我就说市场上实际上很多人没做。因为我这边有股票，所以很多人没做，很多人他说在做阿尔法，但是他实际上根本没做。

　　对于我们来说，要降低贴水的影响，无非从几个方面。第一个，可能我们在这个当中，我在沿用一些跨期套，怎么降低。另外用期权尽量降低，但是去年的中性策略，我们产品满仓做的时候，基本上只能赚1%—7%，规模越大，收益率越低。目前的贴水，交易手数，今年我们依然有点悲观，没大家想的那么乐观，说马上贴水就能大幅度改善。如果两会以后继续放松对股指期货的限制，交易手段继续放大，会改善一部分。但是因为市场的贴水，不完全是交易活跃不活跃造成的，跟市场信心有很大关系。这么多的机构都在发，比如说银行都把钱委托出来，都要做中性策略，大家都要去卖空股值买多股票，谁来做买家呢？就靠散户到市场里面？因为交易换手大了，可交易大了，他就做买家？不会。一定是什么情况？实际上2014年的时候，那个时候也出现过贴水。所以他要改善贴水，肯定是市场的情绪发生了一个很大的变化，大家对于后市不像这么悲观，或者大家对于后市看不清，一定要买保护，一定有很多人主动说我不买股票，就买股指期货赚的更多。当这种情况出现的时候，升贴水会改善的。

　　还有一种，我们必须要让融券的业务更加的便利，增加融券的可操作性，这样有人就会反过来套利，他会买多股指期货，同时抛空股票。只有这两方面结合，整个中性策略级差才会恢复到正常水平。

　　主持人：您觉得T+0被限制了，由30块钱变成3000块钱，手续费增加了100倍，那它对贴水有什么影响？

　　孟诚：现在好像1000多了，当日平仓1000多块钱了，已经降了一点，但是还是很贵。如果完全放开，交易手数放到很低的水平。但是我觉得应该不太贵，因为管理层并不鼓励你，你在市场里通过这个手段赚钱。你可以套保没问题。但是你在市场里频繁买进卖出赚钱，其实他并不欢迎。

　　主持人：另一方面中性消失了，这个对市场来讲更加致命。

　　孟诚：是的。

　　主持人：黄总您介绍一下去年公司策略怎么调整的？

　　黄灿：首先我说一下对贴水的看法，我认为股指期货的贴水是正常现象。很多人看到股指期货被限制以后贴水才变得很大。其实大家从统计数据看一下，IC合约上市第一天起贴水就很大。反倒2016年股票波动率慢慢的变少，过程中贴水慢慢收窄。现在贴水幅度大概是年化15%左右，我们不单独看一天，按照一周平均贴水，或者一个月平均贴水来看。其实IC的贴水是最小的，这是一个贴水，我们认为贴水跟交易制度没有太大关系。

　　第二个贴水确确实实存在，所以我们要想一些办法，去应对市场。有几个方法，首先第一个方法，我在我的阿尔法里面，可能会做一些调整，我不是时时刻刻满仓买股票，时时刻刻承担年化15%的贴水。而怎么做？我在贴水的比较多的时候，做级差的波动。比较多的时候再建仓，可能做2周阿尔法，或者1周阿尔法再出去，这样承担贴水幅度比较小，这是一种方法。

　　第二种方法，我们实际上也有一些客户，他愿意承担一些比较大的风险，我就不对冲了。从一个投资的角度上来说，为什么做对冲？是因为我们怕大盘大幅下跌的风险，但是大盘在3000点左右的时候，我们认为大盘大幅下跌的风险不大，所以我们就没有去付每年15%的成本做这个事情，我就直接做量化选股就好了，没有必要做对冲了，这是我们解决的第二个方法，所以我们去年发行的股票多投基金，其实表现的非常不错。

　　第三种方法，刚才孟总也提了一个问题，市场这么多人要做套保，大家都做空，谁做多呢？答案是我在做多。因为孟总说IF9月份占10%，我在IC9月份是10%，我为什么做多呢？比如说有两种思路，一种思路是我不认为大盘会大幅下跌，我直接买股指期货就好，我赚贴水的钱。一年大盘不涨不跌我挣15%，这个是不放杠杆，我们知道股指期货还放杠杆，那年化就是30%。

　　还有一种投资思路，我通过股指期货做指数增强。我给投资者承诺一定的指数上的收益，比如说我投资8%，我一年当中超越指数15%，多了7%是绝对收益，这个收益非常稳定，这个也是我们的做法。所以我们是大量做多，当然我们今年也有计划我们要增大这个系列的产品，我们要拿更多的多投，把市场贴水拉回来，让大家做阿尔法的更好做。

　　主持人：明显是牺牲我一个幸福千万家的感觉，徐总？

　　徐书楠：首先孟总这个问题，可能是针对像股指期货相关的，做空股指期货的策略，比如说最典型的是套利阿尔法。显然这两个策略也是受股指期货新政影响最大的策略。因为长时间的贴水，做空股指期货，显然会承担长期损失，这个损失在去年年初的时候，一度非常的大。比如说中证500这个期货上，最大的超过50%，这是一个很夸张的，我一个月买IC期货，可能能赚到接近5%，如果指数不涨不跌。所以在那个时候，像黄总刚才买股指期货的策略，其实是非常好的策略，因为这个指数一年跌50%，可能性非常小。

　　当然在这样的市场环境下，如果我还硬着头皮做阿尔法策略，这个就很不明智了，虽然去年阿尔法这一块收益非常高，我们交易结果也非常高，但是如果负级差真的特别大，我还是要对级差做择时，这个是对阿尔法策略的处理。

　　同时混合策略产品线上本身也把阿尔法策略头寸很低，因为性价比变低了，所以去年一整年，我们的阿尔法策略在混合策略产品线中的平均配置比例大概只有5%的头寸。

　　这个现象跟负级差是直接相关的，因为去年10月份开始，股指期货的负级差有一定的回归，感谢黄总做多的力量，阿尔法策略也上了一定头寸，最近股指期货有一定上升，所以级差稳定了之后可能有一定回归，这个时候阿尔法可以上更大的头寸，所以今年阿尔法肯定比往年更好做。

　　所以我们是认为，2017年应该是比2016年的阿尔法策略，对冲类策略有更好的机会。

　　另外，在大幅负价差的状况下，我去承担着负级差，赚绝对收益，有时候也不是一件很划算的事情。如果我把对冲这一块解掉，当然成了增强策略，或者量化选股策略，但是很多都是从阿尔法对冲发展而来的。如果客户能承担更大的风险，当然就能够在这个上面获取更大的收益。比如说可以做非常简单的测算，如果我一年能够赚，阿尔法上能做到30%。处掉15%的贴水之后，可能只能赚15%，再算上保证金的影响，因为期货这一段再掉20%—30%的保证金，可能收益只剩下12%、13%了。但是如果不对冲阿尔法，指数一年有涨跌的，那一年就能赚30%，远远超出阿尔法收益。其实这个思路也是为什么从去年开始，很多机构包括我们都在推量化选股这个产品线的原因，如果客户能承担稍微大的风险，显然可以获得更高的收益。

　　当然从唱起来看，我个人认为，即使股指期货的政策完全放开，可能像IC这样的阿尔法收益非常强的品种，还是会维持负级差，因为他做空的力量非常强大，做阿尔法的人都喜欢用IC做对冲，所以维持负级差，这个是做阿尔法的人要获得收益所必须付出的成本，这个成本长起来看我个人认为在沪深300是5%，上证上10%，这样的成本比较合适。

　　主持人：徐总基本上把策略和方法介绍了，适当的指数增强，或者你认为下跌区域之内产生一个正区域，来获取一个比较不错的收益。章总，因为量化投资在人工智能上有很多进化，人工智能应用非常广泛，那您觉得在金融投资领域，人工智能和量化投资有什么区别？未来人工智能在金融领域会不会替换掉我们现在人工交易员？

　　章寅：谢谢，人工智能这个话题很大，正好说到这个事，我觉得也谈一谈现在行业内的一些问题。因为现在很多团队说自己是人工智能，我觉得他应该说清楚，是1%还是100%，为什么呢？普通投资者对人工智能不是特别懂，一听都以为是阿尔法狗，这个我觉得误导嫌疑很大。因为量化毕竟是一个非常专业的行业，特别是投行说这个要谨慎一点。

　　不代表我不看好人工智能，人工智能非常好，但是国内顶级量化团队完全用人工智能做出顶级业绩的非常少。以前曾经号称自己是人工智能做的团队，据我了解他现在不这么说了，也不这么做了。大家知道量化领域研究一些问题的时候，往往是从人出发的，人的经验，人的想法出发，通过计算机去做回撤、优化，然后统计高收益的策略。既有优势也有劣势，优势是他是有逻辑的，因为是由人出发的。

　　劣势是人的思维更便线性一点，如果说一些更高阶的策略，或者说更复杂，更高纬度的策略，靠人的线性思维很难发现，这个正是人工智能的优势。

　　但是有一个问题，我们股票市场上是不是真的有这么高阶的策略存在？如果他本身就不存在，你用人工智能去做出来的一个东西，过去一个非常好的拟合，其实就完全是一个数字游戏，跟人出发的区别是，他不一定是有逻辑的，换句话说一个好的模型，过去你用的很好，未来的适用性也许是非常差的，这种可能性是非常大的，本身我的意思如果没有更高纬度的真实的关系存在的话。

　　但是，未来适用的可能性在增大。当然未来不代表没有这种可能性，市场上没有这种策略，也不是，起码现在来看，好像还确实没有什么团队，用完全的人工智能往里塞数据，就直接出来策略，没有人做得特别好，反正据我所知，当然以有可能已经有了。

　　所以这个领域人工智能完全取代顶级团队在业内的情况，我觉得需要一段时间，当然我们也希望未来人工智能有更好的发展，现在看来在国内还有点远。

　　主持人：刚才章总已经从相当于对参数过渡优化的角度，提出了量化和人工智能的要求，章总刚才没有概括出来，人工智能有一个自我学习，或者自我进化的感觉，比如说深度学习、神经网络。如果真的可以自我学习，不断自我进化，有可能会变成阿尔法狗在围棋界的感觉，但是不知道时间要多远，马总您怎么看待这个问题呢？

　　马俊：我基本上同意章总的观点，首先我觉得人工智能这个观点最近比较红应该也是随着阿尔法狗的出现，但是就我感觉，人工智能更类似于是一种数据挖掘的方法。其实你有很多种数据挖掘的方法，我都可以说它是人工智能。但是你冠上一个人工智能就显得更加高大上一点。但是策略的研发中，我们或多或少会带一点数据挖掘的方法。但是我一直不认为，人工智能，或者说数据挖掘的方法，会超过传统的，比如说趋势策略，或者反转策略。应该说没有最好的策略，只有最适合的策略行情。

　　主持人：我也觉得，未来如果真的人工智能一统天下，那其实就是两个人工智能之间的比拼，市场也定会发生一些像现在越来越多人用这个策略，那个时候人工智能就需要不断的调整。另外一位马总，作为最后一位发言人您可以阐述一下这个问题。

　　马科超：我们这么想的，我们喜欢一个回撤报告来，光看数据你知道这个最大回撤是怎么样？但是我们更希望知道背后逻辑是什么，这个算法不管是人工智能还是什么，背后算法人是理解不了的，那我们不敢用，因为它会影响策略上下限决策的情况，这是一点。

　　从海外的市场来看，全部是非散户的市场里面，他们已经开始向非线性的，高纬度的算法演进，我跟香港一些私募聊，他们已经放弃很传统的交易策略，老的策略根本赚不了钱了，国内散户市场里面，老的策略，性价比是非常高的，而且我们也相信你的模型在参数，在一段时间内是不变的，你在回撤的时候用的参数，和你考试的时候用的参数是不能变的，不能有新的数据加入之后，第二天参数就变了，这样我们决策不了，因为新的一天赚的盈利，是因为新的一天参数是老的回撤的参数，这个我们是理解不了的。

　　主持人：最后马总的归纳也挺有意思，就是相当于要有一个训练期，以及实战期，不能相当于每天自我进行参数优化。让我们再次用掌声向以上参与第二场论坛的几位嘉宾表示感谢，谢谢大家！