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  • 全球产业链演化历程

    技术演进、竞争优势和风险环境是推动全球产业链发展的三股主要力量。技术演进是产业链结构变化的基础。在不同时期,三股力量以不同形式共同塑造全球产业链格局。在当前,三者分别对应着绿色化、效率性和安全性,使产业链呈现绿色化与多国多中心化的发展趋势。

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  • “三得利”的扩张之路

    酿制威士忌100年企业——日本三得利控股的家族长期以来以自己节奏行事,注重长期发展。2022年有190亿美元收入。在日本烈酒、啤酒和软饮料等零散型市场上保持着自己的地位。据穆迪数据,按收入计算,三得利是全球第三大烈酒制造商,仅次于英国帝亚吉欧和法国保乐力加。

    23 ¥ 0.00
  • 4000年利率趋势

    面对历史,大家的归纳判断都不尽相同,对未来,分歧就更大了。利率研究的迷人之处和难度之大,也许就在于其既有一定规律可循,又充满着随机扰动,是无数因素相互作用的结果。特别是在低利率环境下,利率绝对值的一点变动就是百分比的很大变动,利率风险更大。

    23 ¥ 0.00
  • 崛起的伊朗制造业

    4000多年历史的伊朗,会是有力的合作伙伴,是最好要避免的敌人,以及永远不可能是任何人的附庸。它处于亚洲交通要冲,对基础设施改善的需求极大。它有大致完备的工业体系;制造业属于集中化生产,少数大型国有企业掌控;人口年轻化,缺少制造业技术人才储备。

    36 ¥ 0.00
  • 紫禁城里的楠木

    楠木产于川、云、桂、贵、鲁等地区。在紫禁城营建之初,皇帝下命令让80万工匠去这些地方的深山老林里找楠木。太和殿第一次营建使用的是楠木,气味芬芳,不怕虫子也不怕糟朽。但生长周期是300年。第五次复建太和殿时,已没有大尺寸楠木了。所以太和殿里有松木。

    14 ¥ 0.00
  • 泰国,中等收入陷阱样本

    泰国在20世纪70年代末进入中等收入阶段后,经济增长迅猛,曾被视为四国中最有潜力赶及“四小龙”的国家;但自90年代末期以来,泰国长期处于经济增长低迷的状态,GDP增长率一度低于马来西亚、印尼和菲律宾。泰国人口规模和领土面积处于中间水平等基础条件上不具有特殊性,有更强的代表性。

    37 ¥ 0.00
  • 中国各地博物馆镇馆之宝

    文物承载灿烂文明,传承历史文化。中国历史悠久,地大物博,作为世界文物大国,我国各地博物馆中的珍贵藏品数不胜数。并且每个博物馆都有自己的“镇馆之宝”,展示着在不同历史背景中的文化内涵。接下来就让我们从“镇馆之宝”中感受历史的传承。

    15 ¥ 0.00
  • 毛利相差10倍的猕猴桃

    中国猕猴桃种子研发培育滞后严重,导致在产业上与国际水平差距巨大:新西兰的亩产是2.49吨,中国亩产只有0.8吨。收益上,新西兰每亩收益1.9万元、金果的平均收益每亩4万元。而中国每亩的毛利仅有3000-4000元。如果说芯片是现代工业的核心,种子便是农业的“芯片”。

    12 ¥ 0.00
  • 地址,国家视角的众生平等

    与姓名、照片、身份证号码、指纹或DNA特征一样,地址帮助提高国家识别个人并因此加强了社会控制的能力,而它反过来也成为了构成一个现代人身份认同不可或缺的组成部分。门牌号码是18世纪最重要的创新之一, “为了帮助政府找到你。”在国家的视角下众生平等。

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  • 可口可乐帝国的缔造节点

    可口可乐之所以能在不同的地区都取得成功,恰恰体现了在文化差异下,人类追求共同体验。任何地区的人享受生命乐趣的方式是一样的,可口可乐能带给他们这样的乐趣。“企业既不像我试图告诉你们的那样美好,也没有传说中的那么邪恶。事实上,它处于这两者之间。”

    36 ¥ 0.00
  • 欧亚电网互联的地缘要素

    欧亚电网互联问题上,欧盟和俄罗斯等传统“电力中心”依然重要,新“中心”如中国、印度、土耳其、伊朗等也在崛起。随着技术发展,电网容易受外部力量影响,美国也在不断尝试渗透。电网联通可以建立包容、平等、开放的政治空间;同时,也可以成为政治制度堡垒。

    44 ¥ 0.00
  • 北京与“繁华”

    相比窄路,大宽马路大街区反而才堵车。小尺度的交叉口信号相位少、周期短,可使清空距离和损失时间变短。北京“宽马路、疏路网”,与东京、纽约、香港“窄马路、密路网”,后者利于微循环打通,利于商业繁荣。另外,不是街区制,三百万以上人口就会爆发城市病。

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  • 日本基金业萧条30年后

    90年代初至今,日本基金行业直面“失去的30年”。但仍实现一定程度结构性发展:当资金逃离权益市场,通过出海等方式拥抱固收业务、后开发养老金投资、逐月决算基金等特殊业态,头部机构又依托日本央行购买ETF扩表等,在被动产品上做大规模,最终铸成今日格局。

    16 ¥ 0.00
  • 超5700家芯片厂商注销

    2022年中国吊销/注销的芯片企业超过5700家。前8个月,吊销/注销芯片相关企业3470家。9月到12月增加了2300多家。平均每天就有超15家注销。波及的范围也更加广泛,不仅包括有技术研发实力的初创明星企业,也包括众多在市场上摸爬滚打多年有一定行业影响力的“老将”。

    27 ¥ 0.00
  • 游戏里的芯片战争

    回溯电子产业的发展,往往会聚焦于顶层政策、产业英雄、技术路线,反而忽略了构筑起人类工业与科技结晶的地基:市场——消费者用钱投票,选出了那些屹立在产业链顶端的庞然大物。如果复盘计算机发展史,就会发现游戏是不断加速的硅基革命最重要的推动力之一。

    19 ¥ 0.00
  • 银行巨头如何倒下

    银行业和其他行业的最大的区别在于,它没有中间状态,只有两个极端(稳态)——信任它,它良好经营;不信任它,它光速破产。不像其他行业,可以 “猥琐发育”几年。真正脆弱的是信心。尽管SVB的倒闭、瑞信的被收购乃至第一共和银行的被牵连固然有其经营上的原因。

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  • 加密货币十年

    2014年是token死亡率最高的一年,793种token中的76.5%已不再流通,551种消失。2017年,有704个现已消失的token开始发行流通,比2016年的224个多。2018年是加密行业较危险的一年,有751种token消失。在比特币暴涨前,加密市场上只有14种token,截至2022年,只有比特币和莱特币留在前10名。

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  • 六次全球金融危机

    各次金融危机,实质上都是债务危机或杠杆危机,无非表现形式不同。国外债务危机主要是债务违约、汇率贬值和资本出逃,国内债务危机主要是通货膨胀、资产价格泡沫和货币贬值。全球化危机主要通过贸易、外需、产业链、资本流动、金融市场、外汇、房地产等传导。

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  • AI游戏的可能

    游戏作为终极在线社交体验的力量——在这里,创造力、技能和协作汇聚成乐趣。游戏玩家在所有垂直消费领域中拥有参与度和忠诚度最高的受众。AIGC的出现是游戏行业的“第四次工业革命”。与此前UGC化、模块化变革一样,AIGC将掀起又一波的游戏革命,游戏的范式将彻底更新。

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  • 土壤正在退化

    根据联合国报告,全球每五秒钟就有一片足球场大小的土地受到侵蚀。照这速度,到2050年,全球超过90%的土壤都可能出现退化危机,进而导致粮食减产、清洁用水减少、生物多样性受威胁等一系列连锁反应。我国土壤“变累”、“变瘦”、“变薄”等退化问题也同样严峻。

    17 ¥ 0.00

转自:橙小巫 2019.09《一名程序员眼里中国量化投资的未来》

 

量化是在做什么?量化和非量化如何区别?量化投资到底是赚了谁的钱?从美国量化投资的发展趋势中,预测中国量化投资的未来。

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首先,预测中国量化投资的未来,一个办法就是看一下美国老师的现状。美国的资产管理有两个趋势:一个是共同基金的逐渐指数化,另外一个趋势是对冲基金的逐渐走向量化。国外的对冲基金,相当于中国的证券私募。最初的对冲基金都不是量化的,这个表是2004年全球对冲基金资管规模排名的前10名,你看大部分都不是量化的。这是去年2018年的排名,量化已经占了前面的多数,我们熟悉的桥水排名第一,AQR排名第二,文艺复兴排名第四。最近十几年,量化基金在美国逐渐变成了对冲基金的主流,甚至很多人以为对冲基金就是量化基金。我们是对冲基金,所以我今天主要讲对冲基金里的量化基金。

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从美国的经验来看,量化私募的管理规模可以做得很大。全球最大的对冲基金桥水的管理规模是一万亿人民币左右,而国内大的量化公司在100~200亿之间,我们可能还有几十倍的增长空间。中国真的有私募能做1万亿吗?应该是可以的。以后中国的经济体量和美国差不多,国内最大的团队应该能管2、3千亿。如果股市扩容,衍生品市场发展,能管4、5千亿。再加上海外市场,就有1万亿了。

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国外那么多量化公司,他们都在做什么呢,都在做高频吗?显然不是,高频容纳的钱很少的,并不是资产管理的主流。答案是所有策略都做,从宏观对冲,到股票基本面,到股票量价,到大宗商品,到债券,主战场是股票和债券。全球最大的对冲基金桥水,是做宏观量化的,全球第二大对冲基金AQR是做股票基本面的。你看越是低频的策略,容量越大。所有原来人类做的策略,现在量化都在做。而国内的对冲基金,现在大家主要都是做量价策略,我们整体上比美国是落后的。从美国的经验来看,在策略类型上面,我们应该还有很大的发展空间。

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那么,量化和非量化,到底是怎么区分的。我们根据中国的国情,对量化投资做一个定义。有人说量化投资是程序化下单,这是不对的,因为不少量化公司是手工下单的,而传统的公募很多是程序化下单的,有成熟的VWAP系统。有人说是用数量化方法进行研究?也是不对的,因为现代的投资研究很多都是要用数量化方法的,这个定义没有区分度,所有人都可以说自己是量化的。有人说主观投资需要深入个股,量化不用看个股。这也是不对的,至少我们个股看得挺细的,我们的美国同行看个股也是非常细的。那么真正的区别是什么?答案是,在投资决策的过程中,你是用数量化方法进行决策的,还是用人进行决策的。所以区别不是交易,不是研究手段,而是决策方式。量化公司也有很多交易员和研究员,但你发现量化公司是没有基金经理的,基金经理就是一堆服务器。人来做投资决策的时候,它是一种艺术,要凭感觉。程序来决策的时候,它是一种科学,它有最优解。有人问,量化投资,以后还需要人类吗?当然需要,需要大量的程序员和研究员。

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接下来,我们看一下国内的量化投资,大家都在做什么。当前投到中国市场的量化的资金,我们估算大概在2500亿到5000亿之间。其中超过一半投到了股票策略,其次是商品CTA,剩下的就很少了。从历史收益来看,股票的收益也是比商品CTA要好一点。我们今天集中讨论股票策略。这个表是我们和同行一起估算出来的,不一定精确,但大轮廓是差不多的。如果您要投量化,按这个表去找投顾就对了。

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股票策略,传统上我们分成4种,最重要的是第一种日间量价模型。大家经常听说的多因子、alpha其实都是说日间量价模型,规模大概有两千亿。第二重要的是日内回转模型,俗称股票T0,有大几百亿。最后还有两种,基本面模型和事件驱动模型,目前不是重点。这是私募的数据,另外公募还有1200亿左右在做基本面量化,我们今天只讨论私募。这四种模型都有效。在传统上,所有的模型都是多因子模型,通过选股和择时来获取超额收益。在2017年以前,多因子模型是万能的,以前我们都希望模仿worldquant的模式,就是找很多的人来挖因子。同行里大家竞争的是谁的因子更加有效。现在你要再挖出一些很有效的因子,已经很难了。2017年之后,行业发生变化,传统的多因子框架逐渐被人工智能取代。2019年之后,又逐渐被更新的集成框架取代。

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作为私募,投资人对我们的期望是很高的,如果一年跑赢指数低于25%,投资人是不满意的。私募之间的竞争很激烈。我们每个星期都会拿到同行的业绩数据,这个星期谁跑赢了多少,大家放到一起来比,如果落后了客户就马上就会打电话来了。所以我们压力很大的,我相信同行的所有人压力都大。正是这样的压力,逼得我们不断地提升投资能力,加班改策略,因为一偷懒就落后了。当然我们向客户的收费也高,远远高于公募,所以这个业绩和压力也是公平的。

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我们经常会被问:量化投资到底是赚了谁的钱?其实答案很简单,量化赚了原来人类投资者赚的钱。人类投资者分两个流派,一种叫技术面,一种叫基本面。说得更具体一点,现在量化赚的是技术面流派原来赚的钱。谁来告诉我,技术面流派赚了谁的钱?技术面流派现在赚钱已经比以前难很多了,因为程序有两三千亿的钱每天在做同样的事情,使得市场的有效性大幅度提高了。再过几年人类会更难,因为程序一直在进步。现在是2019年,在技术面上,程序已经远远超越了一般的人类高手。

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量化私募整个行业的进步,大致是符合摩尔定律的,每18个月投资能力翻一倍。但是这几年来,量化投资的平均收益率,差不多是没变化的,因为市场的有效性在不断提高。这是符合逻辑的,因为投资能力提高一倍,市场的有效性还一样的话,赚的钱应该是原来的2倍才对。所以市场的有效性提高了。市场有效性提高,一个证据是人类高手很难赚钱了,另一个证据就是两年前有效的量化策略,现在也慢慢失效了。量化的投资能力,还有很大的提升空间。所以我们预计未来几年,中国的股票市场,有效性会进一步提高。这是历史趋势,不可阻挡。

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我们还经常被问到一个问题:以后市场非常有效了,是不是大家都不赚钱了。从美国的情况来看,市场不会100%有效,因为市场100%有效的话,对冲基金就消失了,谁来维持流动性和价格?市场会在接近完全有效的时候,达成一个均衡,使得对冲基金刚好能cover公司的运营成本和客户的资金和风险的成本。从全球来看对冲基金都不是暴利行业,你跟一级市场和房地产来比的话。我们所处的历史阶段大概在这里,我们离市场完全有效应该还很远,至少未来几年,我们都不需要考虑这个问题。

最后,我们做两个预测。一个短预测。一个长预测。如果这两个预测成立,量化投资的收益率,还能持续若干年。

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短预测是未来一两年。未来一两年行业的提升应该来自于多策略结合。多策略结合并不是简单的分散投资。分散投资是这样的,4亿的资金,1个亿做A模型,1个亿做B模型,1个亿做C模型,1个亿做D模型。这样做的缺点是,收益率是4个模型的平均。我们说的多策略结合,是叠加,4个亿既做A模型,同时同样的4个亿资金,也做B模型,C模型,D模型,最后合成一个大的、包罗万象的策略,不属于传统策略类别里的哪一种。去年,日间alpha叠加日内T0效果很好,但它已经落后了,现在需要更多的策略,用更领先的办法来叠加。这个听起来很有道理,但是做起来很难,难点不是在策略或者技术本身,而是在私募公司自己的商业逻辑上。因为每一个模型都需要一个团队,原来一个团队就能管几十个亿,现在要很多个团队加起来才能管几十个亿,成本多了很多倍,而公司收入并没有同比例增加。但据我们的观察,这个趋势已经在发生了,因为你不做,别人会来做,最近业绩最好的几家私募,都是多策略的。我们预计这个过程会加速,因为随着市场有效性的提高,收益率下降,要靠单策略取得好的收益,已经很难了。以后策略整体会非常复杂,工作量大,门槛高,没有能力组织多个团队的量化公司,会比较难活下去。量化投资会向头部公司集中,使得头部公司有足够的资源来做这些更复杂的策略。我们觉得在多策略结合上空间还是很大的,按照我们自己的进度来看,未来一两年还做不完。如果这个预测成立,量化私募未来一两年还能有比较好的收益。

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长预测是预测未来的3到5年。总有一天技术面的波动会越来越小,技术的进步到达瓶颈。未来量化投资一定会去瓜分这一部分人原来赚的钱:原来基本面流派的人赚的钱。在基本面上,市场的有效性目前还是比较差的,这里面有很多的空间。量化做基本面,在技术上完全可行。有人说基本面每家公司不一样,没法量化,这是不对的。首先美国可以量化,为什么中国不行。其次技术面都可以量化,为什么基本面不行。大概2015年前后,基本面量化在私募里曾经流行过一段时间,那时候市场的有效性还没现在这么高,所以用传统的多因子框架就能赚钱。但从2017年开始,收益率逐步降低,做基本面量化的私募团队失去竞争力,已经逐步被淘汰了,但公募还在做。私募需要把基本面量化提升到一个更高的水平。完成这个使命的不会是老的那批人,而是新的能力更强的人,用更复杂更精细的办法,才能把这个事情做出来。我们现在的产品里,已经叠加了基本面量化的模型,效果很好,但还只是用了传统的方法。要更进一步,需要精细化地去做,成本比技术面高很多。要做到AQR这样的水平,我们保守估计,团队的成本在每年10亿人民币以上,所以只能一步一步来。以后量化私募能管1000亿的话,这个成本是可以接受的,商业模式上没有问题。基本面量化还有很长的路要走,它要达到现在技术面量化的高度,应该还差几个摩尔定律的周期。但这一天,肯定是在我们的有生之年会看到的。

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最后的问题是,如果对冲基金赚了技术面的钱,又赚了基本面的钱,那么普通人怎么办?我们回到美国老师身上找到答案。对冲基金只赚了波动、流动性和定价的钱,没有赚走beta的钱。美国最大的对冲基金桥水,资管规模1万亿人民币,美国最大的共同基金贝莱德,资管规模是45万亿,在共同基金面前,对冲基金就是小不点。市场有效的时候,你直接买指数就可以了,指数就是真正的价值投资,财富的主体还是在老百姓手上的。

2019-09-03
高频容纳的钱很少的,并不是资产管理的主流。越是低频的策略,容量越大。从宏观对冲,到股票基本面,到股票量价,到大宗商品,到债券,主战场是股票和债券。所有原来人类做的策略,现在量化都在做。量化投资还需要人类吗?当然需要,需要大量的程序员和研究员

程序员眼里的量化投资

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