“卷”算力“卷”人才 私募量化步入精细化管理时代

近年来,伴随着量化行业的快速发展,资金大举涌入,一批私募相继突破百亿元大关,甚至达到千亿元规模,成为资本市场的一支重要力量。

规模不断攀升的同时,行业内卷态势也更趋明显。一方面,科技进步赋予了量化投资更多的选择,不少量化私募在科技上投入重金,“卷”算力;另一方面,投研人才和策略团队是量化的核心,不少量化私募也斥巨资“卷”人才,将一批海内外的顶级学霸招至麾下。

行业内卷愈甚,强者会否恒强?

近日,由证券时报社主办、长江证券协办的“迎接复苏,布局未来”——第八届中国“金长江”私募基金发展高峰论坛暨私募评选活动在上海举行。在主题为“中国量化投资的现状与未来”的圆桌论坛上,灵均投资首席投资官马志宇、世纪前沿创始人吴敌、艾方资产董事长蒋锴、黑翼资产创始人邹倚天等四位业界大咖就相关话题进行了深入探讨,圆桌论坛的主持人由广金美好总经理罗山担任。

告别“田园时代”

量化拥抱精细化

罗山:最近五年,量化私募的规模快速扩张。应该怎样看待量化行业的发展现状,从业体会如何?

邹倚天:国内公募量化最早始于2009年,2012~2013年开始出现第一批私募量化,那时的策略相对比较简单、粗犷,可能做3~5个因子,一年超额也能达到30%。那个年代应该是量化投资的“田园时代”,也是最美好的时代。

这几年,量化行业明显内卷,各方面的竞争越来越激烈,包括最基础的高速通信网络、算力投入、人才投入。如今,量化管理人都在考虑如何把每个环节打磨得更加精细。量化投资可以看作是一台非常精密的仪器,最上游是各种原始数据,这几年出现了指数级别的上升;中间是收益预测,下游则是交易执行。每个环节都需要管理人去把它打磨得非常精细,才可能维持相对理想的超额收益。

总的来说,量化行业开始进入精细化发展模式。打个比方,量化投资有点像大家在跑步机上跑步,这个跑步机的速度很快,假如时速15公里代表了全行业的平均水平,谁在跑步机上的时速达不到15公里就会被摔下去。因此,要想比别人跑得稍微快一点,比如跑到时速18公里,那么就必须在投入或方法论上比别人领先。

吴敌:过去几年,量化行业赶上了机器学习的爆炸,技术进步也带来超额的大幅提升。2018~2020年,500指数的超额可以达到30%甚至40%。2021年,整个量化行业出现规模大扩张,在A股市场的占比由之前的5%提升至20%左右。我们从一个“容易赚钱”的时代,步入了需要精细化管理的时代。

我们统计了2021、2022年百亿私募的平均超额收益,大概是15%。虽然都是15%,但2021年超额波动率在7%左右,2022年的波动率则从7%降到5%,说明量化行业在不断进步,组合管理和风控能力不断增强,收益来源更加稳定。

“卷”算力与人才

量化门槛显著提高

罗山:过去几年,各大量化私募纷纷加大投入,包括投研、人才、技术等。请问私募机构该如何应对竞争激烈的环境?

蒋锴:一方面,在10万亿的大资管市场中,每家资管机构都可以结合自己的禀赋和特色做差异化的投资。比如,我们专注做绝对收益量化的产品,而不去做相对收益,与其他同行在同一个赛道上比超额。基于此,我们的研究精力主要是挖掘另类的投资策略,呈现出低相关性的策略以及不同的收益来源。

另一方面,量化私募行业越来越成熟,品牌的培养以及售后服务也很重要,我们在相关方面也做了很多的努力。

马志宇:早年量化的日频策略,更多是针对数据清洗和整理,然后做一些有逻辑意义的尝试以获得一些因子,这对算力的要求较低。后来,一些公司用机器搜索的方式寻找因子,对算力的需求明显提升。现在,整个因子和模型都需要通过机器学习的方式获得,因此对算力的要求进一步提升。

这背后,实际上是技术发展和方法论的不断验证,可以发现,量化投资除了人力以外,算力是越来越重要的另一部分。基于此,在开发策略上欲进一步精进,就必须投入更多。目前投入确实比较大,我们公司每年需要在算力的硬件上投入过亿,这是不得不承担的成本

量化行业是一个智力密集型的行业,顶尖人才能够发挥的价值是显著的。这个行业越来越变成了一个门槛不断提高的行业,需要做到有效、精准的投入,才能有高效的产出。

股票策略具有周期性

多策略应对超额衰减

罗山:过去几个月,无论是股票阿尔法策略,还是商品策略,或者套利、T0等策略,均面临较大挑战。在市场超额收益持续衰减的环境下,怎么看待今年的A股市场?

马志宇:如果和去年同期相比,今年整个行业投资的难度更大,超额相比去年略有下降。一方面,今年A股部分板块出现比较集中式的上涨,这对于量化分散的投资方式不利。另一方面,比如TMT板块,之前很长一段时间表现较差,从因子或者策略的配置上导致一部分模型在今年失效,所以今年前几个月的业绩表现一般。

长期来看,如果量化规模进一步提升,业绩可能会进一步面临挑战。关于行业的难题和挑战,主要在于获取另类数据,打通量化和非量化的界限,将一些主观的思路或者投资成果整合到量化组合中等。目前,另类数据在A股市场的覆盖度、质量都不是很理想。

蒋锴:为了达到同样的收益,原来我们单一策略可以做到2%~3%的夏普,现在单一策略只能做到1%的夏普。在这种情况下,我们信奉一个原理,在资管市场里,唯一的免费午餐就是分散化。如果我们能够在多资产类别上有效探索,形成组合化的策略产品,可以把整个产品的收益风险比维持在更好的水平。

量化投资不断进化

行业前景依然广阔

罗山:全面注册制时代已经来临,未来十年A股市场将更加成熟。对于量化行业而言,未来会面临哪些挑战?

吴敌:量化本质上除了会对一些公司做预测以外,最大的优势是分散投资。注册制下,市场不断健康和成熟,有更多好的公司上市,量化投资的标的更丰富。

同时,量价策略的衰减在未来3~5年会不可避免地持续下去,所以我们必须跟随市场进化。美国的量化同行,这几年就在不断进化,比如另类数据越来越多,对大数据的投入巨大。在中国,量化也必须快速进化。

邹倚天:与自身比,国内量化这几年发展很快,从最早的“田园时代”步入“精细化时代”。与海外成熟市场比,国内量化行业正在快速发展,但还处于成长期。

长期来看,国内量化一定会向着越来越成熟的市场发展,所有的阿尔法未来都会慢慢收敛,这是市场机构化和成熟化的过程。站在当前视角看,量化的红利期包括整个市场阿尔法红利期,至少还有三五年时间。

马志宇:量化一直想把最新、最前沿的科技用于投资中,比如机器学习。这一类的产品和技术,今后也将会给量化投资带来巨大的转变。从策略、技术的角度看,相信更先进的技术融入之后,量化投资未来会有很多的突破,所以量化投资行业前景广阔。

本文采编:CY
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