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  • 中国钾盐缺口

    中国有56%的耕地需要“补钾”,总体上越往东南越严重,闽、湘、鄂、粤、海南以及江淮地区土壤钾含量都十分稀少,高效钾含量只有新疆、关中农业区的二分之一甚至四分之一。2023年,中国钾盐缺口68%,需进口1000多万吨,而由于钾的高度垄断,进口选项非常有限。

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  • 三井物产的情报网

    微软的情报系统对企业经营的贡献率大约是17%左右,而三井这种贸易财团则是以信息为最终的经济效益,其情报就是整个公司的命脉。作为民间研究机构,从研究的深度、广度和企业接受程度来看,比政府研究机构更有效率。其成果被日本企业界认为是经济变化的风向标。

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  • 为什么盒装奶是950毫升?

    国内的一些牛奶包装沿用了美国的可折叠屋顶式纸盒设计,用的模具一样,那标注的容量也跟别人一样,取近似值950毫升。制造商在保持包装大小和价格不变的情况下,稍微减少产品的体积。这可以帮助公司在生产成本上升时控制开支,而不会显著提高零售价格。

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  • 一个县城与打火机

    12道工序、32个零配件、15项测试标准……制造出1元打火机。全球一年销售200亿只,约七成来自中国湖南邵东。这里年产打火机150亿只,远销120个国家和地区,串起来能绕地球20圈。在邵东,平均每1分钟就有2.8万个打火机下线,其打火机生产技术也在不断创新。

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  • 重生的俄罗斯农业

    2002年俄出台《农业用土地流通法》后,一系列法律让农用土地流通得以明确、透明地进行,保证了农业政策的稳定性。2007年对农业发展做出规划,实行农业保护政策和农产品价格调控政策,对农作物保险费实施补贴。次年俄罗斯农业从粮食净进口国转变为粮食净出口国。

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  • 印度,用糊糊驯服味蕾

    谷物的富余,让印度不怕浪费粮食,人们发现,面粉和米粉作为糊糊的增稠剂,质地更浓郁粘稠、香料与食材融合度更好,且可以保温和解腻,缓解糊油脂和肉类的油腻感。原本粗劣的糊糊,在不断融合的过程中,越来越能驯服各种各样的食材,并形成另一条美食路径。

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  • 拜耳伤痕

    买下孟山都,彻底改变了拜耳的发展轨迹。拜耳最大的三项并购是2006年以199.5亿美元的价格收购先灵公司,2014年以142亿美元收购默沙东的OTC业务,以及2016-2018年间以630亿美元收购孟山都。前两项并购起码还增强了拜耳的制药业务竞争力,最糟糕的是对孟山都的收购。

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  • 全球家族办公室现状

    只有少数家族办公室将注意力放在促进家族团结和长期稳定上。在职能专业化方面,投资管理进展最为显著,而其他职能专业化水平则存在差异。家族本身的专业化水平也呈现出类似的情况。许多家族和家族办公室都缺乏领导人接班规划,并且未为下一代制定教育规划

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  • 日本地理标志保护制度

    长期以来,日本对地理标志的保护,都是通过《反不正当竞争法》《商标法》等法律提供的被动保护。2014年日本颁布GI法。该部专门法对地理标志的保护进入主动保护阶段。该法能制定实施,除了促进农林水产等产业发展、保护消费者利益外,与欧盟谈判也是重要因素。

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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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  • 游戏行业的肉与汤

    AI会不会彻底改变这个行业,“不好说”,“AI原生游戏大概率不会是我们先搞出来,可能是哪个做AI的实验室先做出来,然后其他人会在他们的基础上往下走,”卢竑岩表示,目前还没有看到离实用特别接近的科研成果,“但也很难说,会不会突然有爆发性地增长。”

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  • 120年美国房价历史和规律

    从1890年到2013年的123年中,有28年下跌,95年上涨。其中跌得最深的是2008年,跌幅达18%。连续下跌达到5年的只有两次,第一次是1929-1933年累积跌幅达26%;2006-2011年累积跌幅达33%。在过去的123年中,美国房价平均增长率为3.07%,CPI 通胀率为2.82%。在扣除通胀率后,房价就基本不涨了。

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  • 枢纽城市之争

    超级承运人与枢纽机场相辅相成,带来大量客流、物流,从而拉动当地经济发展。无论是超级承运人,还是枢纽机场,都强调“集中”,如达美航空在亚特兰大份额超过80%,堪称“堡垒枢纽”。而中国目前有57家航司,三大航在北上广基地份额都仅在40%-50%之间,市场份额较为分散。

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  • 波音从工程奇迹到信任危机

    批评人士说,波音公司把安全当成了利润的牺牲品。”这样做是为了让波音的运营更像一家企业,而不是一家伟大的工程公司。波音的确是一家伟大的工程公司,但人们投资一家公司是因为他们想赚钱。”今天的波音既不是一家伟大的工程公司,也不是一个好的投资对象。

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  • 计算机产业史

    本文从1946年第一台计算机ENIAC发明开始,阐述计算机作为不同效用工具为人所用。从科学计算、数据处理、适时控制,到线上社交、个人玩乐、办公效率、图形工具,再到内容平台、互联网与云计算时代,最后计算机已经融入到我们生活方方面面,无处不在。

    互联网之所以能够大而统一,发挥最大网络效应,与其去中心化的基础定位有很大关系:数据包发送方式和发送内容无关,任何设备都可以加入互联网,唯一中心化的域名管理机构获得了独立且非营利地位,互联网治理更多依赖社交机制,而不是靠特定机构来管理。

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  • 墨西哥的中国工厂

    中国企业到墨西哥以前,目光紧盯着美国,到墨西哥后却发现了许多新机会。同时到了墨西哥后,它们惊觉,中国经验失灵了。不同于过去从欧美日企业到亚洲四小龙再到中国,再从中国到东南亚的产业转移,中资企业到墨西哥是一场大国博弈背景下的应变之策。

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  • 像研究人类一样研究ChatGPT

    一篇有关“机器心理”的预印本。他在其中提出,把LLM当作一个人类对象来对话,可以揭示底层简单的计算之中产生的复杂行为。Google的研究引入“思维链提示”,来描述一种让LLM展示“想法”的做法,会让模型按相似的流程行事。它会输出思维链,这么做更可能获得正确答案

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  • 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。

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  • 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。

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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

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