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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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(作者:深南;来源:FICC与资产配置2019.09《中国私募量化简史:策略、投顾、业态及展望》)

 

题记:

量化投资在国内发展与实践差不多有快十年的时间,即使只对这个行业做一个简单的回顾,也不是一件轻松的事情。不同的人有不同的看法与认知,本文权当抛砖引玉,从影响因素(市场环境、监管政策、技术因素、外来者)、策略演进(股票策略、期货策略、期权策略、其他策略)、投顾更迭(发展过程、经营模式、公司基因、地域分布、行业集中度)、业态环境(市场参与者、资金端VS资产端、行业宣传)及未来展望(他山之石、自营VS资管、竞争格局、风险管理)等五个方面简单阐述中国私募量化嬗变历程,不足或者错误之处还请各位看官一笑而过,更欢迎留言批评指正。

 

壹:影响因素

 

量化投资或者对冲基金,概念上都属于舶来品,给一个完整的定义较难。国内量化行业的发展,跟很多因素有关系,这其中包括市场环境、监管政策、技术因素及外来者影响等。这些要素就像维护人体成长的维生素一样,交织在一起,共同影响了行业的发展与变迁。

1

市场环境“庙小妖风大,水浅王八多。”

量化的发展主要还是跟市场大环境发展密切相关。在股指期货没有推出之前,量化在股票端主要是多头选股,而期货主要集中在商品期货。中金所2010年4月16日推出沪深300指数股指期货,给量化投资开启了一个新时代。股指期货一方面给股票策略提供了可以对冲的工具,第二个方面给CTA策略提供了流动性活跃的交易品种,第三个方面是衍生出与ETF结合的期现套利等策略。

随后,国债期货、50ETF期权、IC/IH两大股指期货、融资融券、分级基金、可转债等一批新的标的与工具出现,让量化投资工具与策略更加丰富。如果没有2015年年中的股灾,创新工具的推出应该会加速,上述品种及工具的作用会更大。由于股灾的影响,很多新品种“生不逢时”,推出之后就受到了比较严格的监管政策影响。

量化投资的兴起与普及,还跟2013-2014年股市低迷也有很大关系,所谓没有对比就没有伤害。量化绝对收益产品受到追捧,最早一批规模比较大的量化私募都是这个阶段兴起的,无论是专注于股票中性或者股指期货CTA的投顾。2018-2019年量化产品再次成为各个资方的追捧对象,在一定程度上也与股市低迷没有太多可替代资产有关。

2

监管政策

都说国内金融政策是“一管就死,一放就乱”,事实也是如此。对量化投资这块来说,监管主要可分为微观层面与宏观层面。微观层面主要针对交易品种与交易规则,而宏观层面更多是行业政策(协会政策、资管新规及产品结构等)。

2014-2015年结构化配资催生的“杠杆牛”,在一系列的政策博弈中以股灾结局收场,而股指期货成了“背锅侠”。IF股指期货流动性也瞬间萎缩,就好比人的心率一下子从100次/分凝固到个位数,直接变成植物人。后面的修修补补政策就像是给植物人做心肺复苏,每次希望之后带来更大失望。股指期货随后的常规性贴水,就好比植物人的并发后遗症,时好时坏。

股指期货监管之后,一些资金进入商品期货领域,随后商品期货领域也不时出一些政策来窗口指导,所幸市场比较小大家也没有太在意。2017年5月1日,《分级基金业务管理指引》正式实施,把大部分散户排除在外,分级基金这个带有杠杆的工具流动性也随之萎缩。期权除了交易门槛较高之外,后面交易程序化接口也叫停,基本上都是狼在里面搏杀。

从宏观层面,2018年资管新规发布,打破刚性兑付与三重嵌套,去除优先与劣后级结构,产品要逐步走向净值化管理。净值化管理,对主动管理能力提出更高要求。2019年银行理财子公司陆续成立,重塑理财格局,对私募投顾的资金端来源影响是深远的。

3

技术因素

量化投资行业更像是一个类科技行业,很多时候拼技术实力,而且还要考虑技术迭代周期。技术方面不光硬件,还包括软件,这也是为啥量化行业很多从业者都有计算机背景。这里讲技术(或IT)因素主要囊括两个方面:一是量化公司有效算力的提升(痛点),另一个方面是交易系统的接入(痒点)。

大家都知道技术这东西烧钱,无论是买硬件设备,还是招IT牛人,量化公司也不是一开始就舍得或者有资金大笔投入,而是经历了一个循序渐进的过程。刚开始的时候市场机会多,可能不需要那么牛逼的IT投入也能赚到钱,比如2013-2014年中低频alpha策略,交易频率低,简单算法下单即可。现在僧多粥少,钱越来越难赚,大家就更加要拼技术了。现阶段很多投资者去尽调高频alpha公司,也喜欢问有效算力、服务器等问题了。运算效率高可以让你比对手更高效获取到(有用)信息,从而转变为交易信号获取收益。可能有些人会问,如果技术这么重要,是不是诸如BAT等IT公司的人都可以转行做量化,也不完全是这样。应该说,技术实力是量化私募竞争的必要而非充分条件之一。

上面讲的更多是量化公司内部技术因素,而量化交易大部分是自动化交易,就涉及到与外部交易系统的对接。外部系统接入期货这块比股票容易,期货这块监管也相对比较少,对接完交易所API基本上各个期货公司可以通用。股票接口这块要复杂得多。2015年没有股灾之前,股票程序化接口是开放的,私募基本上都会把几个主流的API做好封装,然后对接不同的券商柜台系统,比较省事。后面发生股灾及HOMES等系统违规配资,监管部门把程序化接口全部叫停。后面也有变通的方式,一些量化私募通过券商采购私募交易系统(PB系统)的方式进行交易,但并非所有的量化私募都能够以这种方式进行,很多是通过券商内部的PB系统或者文本扫单模式进行。

交易系统的执行效率对量化交易结果的影响是直接的、可量化的。期货这一块竞争白热化,无论是行情加速、交易系统、物理距离等,都到了一定的天花板。股票这一块,大家除了期待政策的宽松之外,很多券商也开始已经在行情加速端进行发力。关于这方面更详细的信息,可以参考一文读懂量化系统接入及相关平台。

4

外来者

这里的外来者主要是指外资参与者。沪深300股指期货推出之后,由于交易活跃流动性好,很多外资公司通过贸易公司作为马甲形式进入国内(也有通过跟国内机构合作发产品的形式进入,比如说元盛)。外资公司刚开始进入中国都比较低调与神秘,国内主要是中后台人员,策略研发这些都在国外,交易执行这些可以通过远程登入部署实现。最早一批外资公司,更多从事高频交易,也让国内从业者从一个侧面了解到外资团队强大的技术实力与赚钱能力。听说在救市那会儿,某券商救市为了避免堵单还是用的某外资的交易系统。

外来者影响比较大的事件当属股灾期间被查处的“伊士顿事件”,这一事件也在一定程度上影响了监管的方向。2015股灾之后,国内出台了很多监管与救市措施,但没想到后面还有股灾2.0/3.0等。

2016年6月30日,《私募基金登记备案相关问题解答(十)》正式发布,允许符合条件的外商独资和合资企业申请登记成为私募证券基金管理机构,并开展包括二级市场证券交易在内的私募证券基金管理业务,协会负责开展对外资私募机构的登记工作。截止到目前,已经有20多家外商独资私募管理人(WFOE)在协会登记,这些公司中,既有做资产配置的、也有做绝对收益或相对收益的。

 

贰:策略演进

 

俗话说,“到什么山唱什么歌”。策略的产生不是孤立的,而是跟市场环境息息相关。不同环境下的资产类别、策略类型都不一样,不同策略类型所隐含的风险因子也不尽相同。这部分简单从资产类别角度讲述不同策略的发展路径。

1

股票策略

股票量化策略是主流策略之一,这个跟市场容量是直接相关的。国内股票策略最开始还是以绝对收益策略为主,采用股指期货进行对冲为主(融券short很少),刚好碰到小盘股行情,只要稍微暴露一下风格即可赚钱,2013-2014年很多股票量化私募喜欢放杠杆进行操作。2014年12月份遇到大小盘风格切换,很多股票量化产品都出现了集体回撤,杠杆比较高的还爆仓,这也算股票量化产品遇到的第一次“黑天鹅”。2015年中股灾之后,市场流动性下降,股指期货贴水严重,中性策略遭遇了寒冬期。很多股票量化投顾被迫转型,一些投顾为了规避股指深贴水转向指数增强,但后面指数“跌跌不休”幅度过大,产品让投资者赚到钱的也少。另外一批投顾经过探索从2017年开始陆续转向基于量价为主的高频策略,引领一波风潮,直到现在。

现阶段,股票策略比较多集中在量价alpha、T0等高频策略上,之前的中低频基本面alpha这两年都比较难做。股票产品形式主要是市场中性(绝对收益)产品与指数增强(相对收益)产品为主。基于股票高频策略的市场中性产品很多时候也是通过暴露风格或者因子敞口来获取收益,不是严格意义上的“中性”。由于每日高换手,相对来说暴露带来的(时间)风险比中低频的更可控一些。指数增强产品也只是选取某些指数作为基准,交易标的选择范围可能远远不止指数成分股,笔者也见过某私募公司的300与500增强产品基本走势一致。

市场学习进化速度很快,2019年后大量的股票高频策略产品进入市场,加上市场流动性与波动性下来,股指贴水继续,股票高频策略也进入了“横盘期”。股票高频策略交易拥挤,也让一部分投顾重新关注更低频率的基本面量化。关于这方面更详细的信息,可以参考从股票高频策略6月份业绩说起:交易的拥挤效应。

为了配合科创板的顺利推出,规范公募基金参与转融通证券出借业务的行为,6月21日证监会发布了《公开募集证券投资基金参与转融通证券出借业务指引(试行)》,给股票策略对冲提供了新的途径(融券业务之前规模很小),是否能够真正开启long/short双alpha时代,具体效果如何还需要时间检验(借券成本市场化、正alpha与负alpha分布不对称性都值得关注)。

2

期货策略

在股指没有推出之前,国内没有严格意义上的CTA基金产品,这跟产品发行制度也有关系。2010年4月16日推出沪深300指数股指期货后,CTA基金逐渐受到投资者的关注,属于市场培育阶段,个人跟机构陆续介入程序化交易。2012-2013年股市低迷,绝对收益产品受到追捧,这段时间CTA基金主要交易股指期货为主,而且以日内策略为主,持续到2015年年中都属于黄金发展阶段。2015年6月股灾之后,股指期货受限,很多CTA基金资金转入商品期货,但面临“水土不服”等问题,因为商品期货市场跟股指期货市场的波动性、流动性、最小变动单位、交割制度等都不一样,股指期货策略特别是日内策略不能简单“移植”。受制于股指期货监管及商品市场波动性减弱等因素,2015年年中到2017年,CTA基金发展步入一段低迷期,属于艰难转型阶段。步入2018年,随着大家对商品市场的理解加深,对策略优化调整,加上苹果、“绝代双焦”、原油等行情的带动,股指期货的进一步松绑,CTA策略2018年表现抢眼。从2015年到2018年,能够生存下来的投顾都是各显神通,有很多地方可圈可点。

CTA策略从策略类型上可以分为趋势跟踪、统计套利及做市策略等,现在投顾学习能力都比较快,从净值管理及投资者预期管理角度出发,很多都是复合策略为主。关于这方面更详细的介绍,可以参考一文综述CTA策略及行业发展现状。

在期货领域,不可忽视的一股力量是高频团队,这里面既有国内的团队,也有国外的团队。这股力量在股指期货没有受限之前赚到了第一桶金,股指期货受限之后更多资金转入商品期货领域。由于商品期货市场是一个存量博弈市场,“螺蛳壳里做道场”,容量跟收益都没法跟过去同日而语。经过一段时间的摸索,一些团队开始转战股票T0市场。

3

期权策略

上交所2015年2月9日推出50ETF期权,几个商品交易所也陆续推出了一些商品期权但是交易量跟影响力都没有50ETF期权大。50ETF期权的推出,也算是给市场提供了管理非线性风险的工具,但是由于开户条件比较严格,加上程序化接口这块受到限制,量化规模整体不大。

随着流动性的改善,围绕50ETF期权也衍生出不少投资策略。跟市场同行交流下来,发现现阶段期权交易策略主要集中在无风险套利(平价公式)、波动率曲面套利、实际波动率与隐含波动率方向性交易、事件驱动策略等(策略分类因人而异,也有人从交易γ,GammaScalping,交易Vega,交易θ,(统计)套利等角度来分析)。关于这方面更详细的介绍,可以参考期权策略的尾部风险|兼论市场贪婪指数。

4

其他策略

除了上述根据资产类别分类的几类策略之外,在过去的量化发展过程中,还衍生了很多阶段性的量化策略,比如2010年开始的期现套利、ETF折溢价套利,2015年火爆的分级基金套利,以及2018年流行的可转债套利等等。

量化策略有些时候还跟一些制度性套利或者事件驱动结合在一起,比如之前2014-15年量化与定向增发、2016年量化跟打新等。

 

叁:投顾更迭

 

红楼梦里面有句话“你方唱罢我登场”,用来形容量化私募投顾过去这些年的更迭也很贴切。单个量化投顾自始至终能够一帆风顺走过来的少之又少,都是经历了很多阶段。量化投顾不同发展阶段既受到市场环境与策略周期的影响,也有公司管理的因素。

1

发展过程

在2014年2与7日私募登记备案制度实施以前,私募发行产品都要依赖通道,包括信托、公募子公司或者券商资管等。私募登记备案制度实施之后,私募管理人可以自主发现产品,对私募行业发展算是重大创新。

借用通道发产品,风控与合规制度相对都比较严格,另外在交易系统对接上也不是很给力。登记备案的实施与产品设立流程的简化,催生一大批新的量化私募成立,一些人是从海外回来、另外一些人是从体制内机构出来。

量化私募公司人才流动较大,特别是早期成立的一批量化私募公司,从里面又裂变出了很多新的公司。

2

经营模式

公司经营都需要现金流,也需要赚钱,特别是处于人才塔尖的量化行业,没有持续现金流人才很容易流失。通过那种模式来获取现金流或者利润,不同量化公司有不同的生意经与路径安排。

从策略角度来说,有些公司是一开始专注于某一细分领域,有些公司是各种策略都做。了解下来,比较多的路径是从某一细分领域再扩展到其他领域,比如从CTA拓展到股票,从股票拓展到债券等,走向综合性策略,这种模式一方面是原有策略可改进空间有限或者容量达到了天花板,另外一个方面是遵循了最小阻力方向前进的原则。“两鸟在林不如一鸟在手”,比较怕的就是一些总在追逐策略热点而没有特色的公司。

从经营层面来说,现在国内一些公司是参考Worldquant模式,公司统一数据库、回测平台、评价标准,然后招聘大量刚毕业或者工作经验较少的员工来挖掘因子或者开发策略,而比较有经验的PM来决定是否采用及权重。还有一些公司是参考Millennium模式,公司里面分为不同的策略组,然后一个组长带着几个兵,这种属于平台型公司,不同策略组可能做相同类型的策略,也可以是不同类型的策略。

无论是内部因子MOM还是策略MOM,能够实现相对标准化模式的公司还不是很多(很多公司宣传材料都说是),任何一种模式都需要较大的资源投入,只有公司发展到一定规模或者股东实力雄厚才可以做到。在私募这个行业,很多公司是放羊式,让研究员自己去摸索。

3

公司基因

“橘生淮南则为橘,生于淮北则为枳。”

每个公司都有自己的路径依赖,也有自己的能力边界。量化公司基因跟公司核心人物的学历、专业、从业经历等都有关系。统计下来,核心人物的毕业学校非常集中,基本上都出自前几大名校。专业上讲,计算机、物理、数学都是前几名。量化行业聚集了一批最聪明的人,学校logo非常明显。

量化行业经验也非常重要。国内很多量化大佬之前都有GoldmanSachs、Millennium、BGI/贝莱德、Citadel及Worldquant等方面的从业经历,带回了很多国外的理念与方法。国内也有很多量化大佬,是在国内市场摸爬滚打成长起来的,非常熟悉国内制度与交易规则。

关于这方面的更详细介绍,可以参考谁是国内量化私募的“黄埔军校”。

4

地域分布

由于工商注册的约束,私募注册地址可能比较分散,但是办公场所主要集中在北京、上海、杭州、深圳及广州等地。统计下来,比较大的私募主要还是在北京、上海、杭州,除了深处金融中心信息比较顺畅之外,还跟几个地方丰富的教育资源有关。量化行业需要大量的实习生进行数据处理或者策略研发,而且理工科背景为佳。北京中关村附近就有好多量化私募,招聘实习生或者员工比较便利,很多实习生后面都成了公司主力。

深圳这边教育资源还是很欠缺,量化公司实习生也比较难找,这个也是制约深圳量化私募发展的一块短板。广州也有量化私募,规模相对也不大,基本上在国际金融中心附近。

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行业集中度

量化私募行业是一个具有规模经济效应的行业,很容易形成赢者通吃的局面,一九现象明显。

2015年股灾之前,除了少数期货高频公司硬件投入比较大,很多私募硬件投入不高,另外加上当时可以结构化做配资做规模,所以行业集中度还没有这么明显。

随着股票高频alpha的崛起,硬件投入以及人力成本投入是一块非常大的固定支出,准入门槛越来越高。另外一个方面,随着去通道化以及净值化管理,好资产成为“香饽饽”,资金往头部更加集中,很容易形成“马太效应”。从现在股票量化私募的趋势来看,第一梯队、第二梯队与其他公司的差距拉得越来越大。

相比股票,期货中低频这一块的量化投顾集中度没有这么高,一方面跟市场规模有关系,另外一个方面跟期货策略的没有标准化流程也有关系,很多时候是看天吃饭。但是期货高频由于门槛较高(IT、策略),集中度非常高,好的团队屈指可数。

 

肆:业态环境

 

围绕着量化私募行业的发展,形成了独有的生态系统(ecosystem)。这个生态系统是一个完整的产业链,包括不同的市场参与者、资金端与资产端对接、信息流交互等。

1

市场参与者

围绕着量化私募,除了我们知道的交易所、系统提供商等之外,主要参与主体还有券商、期货公司、客户(银行、第三方、FOF、直销等)、信息提供商等。

券商作为股票经纪商,对量化私募的支持主要是交易与资金支持。对于股票策略来说,一个友好的交易系统除了可以降低交易成本外,还可以节省非常多的沟通时间。国内一些券商在交易系统对接与服务上发力,以此为突破口,早期聚集了一批优秀的量化投顾。券商除了有系统或者采购量化私募PB系统之外,更重要的是对这个业务的理解与服务响应速度。不止一次听到券商业务部门与合规风控部门的朋友抱怨关于系统接入方面的理念冲突。除了这个之外,券商也需要一个能够快速响应私募需求的技术服务团队,能够及时解答、解决量化私募在对接及后续交易环节中出现的问题,这个体验对量化私募来说非常关键。

券商另外一块支持就是帮私募对接资金,无论是给银行或者其他资方推荐、还是系统内代销,都能够提高与私募的粘性,将业务落地到券商。一些券商在这块也发力比较多,成立私募中心或者财富中心,引入一批高质量的量化私募代销,让高净值客户也赚到钱,提高了好私募多次营销的概率及客户的粘性。

现在很多券商也进行很多比赛或者推出种子基金之类的,这一块由于周期长、对外投资比例限制以及多重目标考核约束,短期内效果不一定能够呈现。

期货公司跟券商类似,都是经纪商。跟券商相对,在资金对接这块天然没有太大优势。期货公司对接系统那块在程序跟流程上不像券商那么复杂,更多的是在速度、机房、服务器等方面对私募的支持力度,这一块竞争也是很激烈,特别是在高频领域。

上面主要讲述的是关于经纪商,量化还有一方就是资金来源,也叫“金主爸爸”。资金来源除了券商与期货公司途径,还有银行资管(子公司)委外、私人银行代销,第三方代销,直销客户,以及FOF资金等。

FOF不是新鲜事物,但是近几年很流行,现在感觉处于遍地开花的状态,各个机构都在推FOF,原因不言自明。量化私募也没有少接触来做FOF的各种尽调、填写材料、路演等要求,是不是一阵风不知道,但是要做好FOF感觉绝非易事。主动管理的量化私募要获取alpha尚且这么不容易,FOF要获取所谓配置的alpha就更不容易,需要下很多苦功夫。关于FOF的更多讨论,可以参考关于私募FOF的一些思考。

围绕私募还有一些数据服务商,包括私募数据本身的服务商,这里不做详细讨论,期待市场以后有比较完整且质量较好的量化私募数据库。

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资金端VS资产端

纵观过去这么多年,资金端一直处于这个产业链的上游,毕竟量化私募普遍需要管理规模。对于一个量化私募来说,根据产品特征建立相应的渠道非常重要。“酒香也怕巷子深”这种状况随着互联网时代的传播大有改善,信息不对称在下降,但是有效的渠道维护及投资者预期管理,对于私募长期发展至关重要。

置身于整个资产管理行业来说,资金端与资产端的期限匹配都是难点。不同资金来源,其属性、期限、风险收益特征都不一样,再加上国内资金考核周期普遍偏短,两者之间要找到一个平衡点就像走平衡木一样难。

资金端对量化私募的偏好,很多时候都是在二级市场比较低迷的时候。当市场资金成本比较便宜、而可替代资产不多的时候,量化产品都比较受青睐。一般量化好卖的时候,都会出现资产慌,好的量化产品变得非常稀缺。资金端都会追逐表现好的量化产品,头部效应非常明显,从最近的趋势也可以很明显感受到。

在规模与容量的权衡中,头部私募具有极强的定价权,通过设计相对苛刻的投入门槛或者商务条款,筛选符合要求的投资者。当头部私募形成品牌溢价之后,基本上可以借助自己的渠道做直销客户了。

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行业宣传

对于投资者来说,量化投资也好,对冲基金也好,都是比较新的概念。国内关于量化投资或者对冲基金的宣传,很多时候为了营销的目的,不可避免存在过度宣传的噱头。要不言必量化西蒙斯,要不稳赚不赔,或者有速成捷径。关于这个方面,可以参考关于量化投资的几个误区。

量化投资作为一种投资方式,不是包打天下的,既可以做绝对收益,也可以做相对收益,还可以做资产配置。追求绝对收益也不一定就能赚钱。不同策略类型适应的市场环境也不一样,策略都具有适应的周期性。在很多宣传材料中,抛开规模与风险来谈收益,也是耍流氓。

随着量化投顾与产品的增多,关于私募量化的各类评奖活动也多起来。评级主办单位主要来自第三方、券商、期货、媒体等等。有些奖项具有连贯性市场影响力很大,有些是根据领导意思办个一两年就可能停办了。由于评奖单位太多,评奖标准也五花八门,投资者对投顾所获奖项的含金量也需要多一份甄别。

基金业协会在私募宣传方面出台了很多措施,投顾不能随意公开宣传业绩,对规范行业长远发展起到了促进作用。

 

伍:未来展望

 

前段时间,有不少文章讨论量化2.5、3.0、4.0,抛开这些数字不说,量化投资现在应该处于比较好的风口。行业的发展,大部分时候要依靠天时(市场机会、风口)地利(学校、信息交流)人和(人才、团队、管理)。

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他山之石

看国外的一些对冲基金公司排名,更多是从规模上来讲,而且国外对冲基金做配置或相对收益的不少,还有一些是做类似国内公募基金的业务。国外市场整体来说比国内更有效,要获取超额alpha比国内难,如果考虑到规模因素就更难。规模大的对冲基金公司现在多采用复合多策略。

也有一些公司是走收益路线,他们更多是管理自有资金或者基金不开放申购。很多高频类的公司大部分是管理自营资金。

无论是规模还是收益路线,国外公司的头部效应非常明显。另外,国外对冲基金公司一般都有旗舰产品,历史可追溯业绩较长。

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自营VS资管

从国外的经验来看,很多以绝对收益为目标的对冲基金最后都管理很多自营资金,这个跟具体量化策略的容量有关系。看不少宣传材料发现,大家习惯把巴菲特的收益率与西蒙斯的收益率拿来对比,可能参考意义不是特别大,因为两者规模不在同一个比较维度。国内同样会面临这个问题,投顾更倾向于把好的策略留给自营资金,特别是容量有限的策略。如果有比较稳定的策略,投顾自己都巴不得放杠杆,获取更大的经营杠杆效应。

资管产品更多是追求规模,要满足规模这方面的需求,如果回撤控制较严,只能降低收益;如果收益要有弹性,更多会做相对收益产品。

长期来看股票市场,投顾更愿意管理自营资金或者自己放杠杆,对外更多是指数增强类产品。针对期货市场,高频或者套利类策略更多是留给自己,而增加规模更多是依靠中长期CTA策略。

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竞争格局

量化竞争格局走向一九现象会越来越明显,长尾分布让头部品牌溢价能力越来越强。股票量化领域的头部效应要明显高于期货领域,这个跟市场容量与技术路径有关系。国内现阶段的格局还没有达到一种寡头垄断阶段,在走向这个过程中还存在不少变数。

外资私募管理人(WFOE)陆续进入国内,是否会对国内的量化格局形成冲击?拿股票高频策略这块来说,如果是纯依靠有效算力跟数据挖掘,国外很多私募在这一块的储备应该也不算差,是否存在后者追上的可能,值得观察。在期货高频领域,由于股指期货迟迟没有松绑,现在竞争已属于很激烈的阶段(Jump,Tower,Optiver等早已在华开展业务),新的加入者是否会重塑格局?

原来很多做期货高频的团队,纷纷转向股票T0领域,但是纯股票T0很依赖流动性与波动性,能否重续辉煌值得期待。随着股票高频私募不少规模已突破百亿,交易拥挤会让他们降低交易频率或者加入基本面alpha,是否对原有基本面alpha投顾造成冲击?从技术上讲,期货高频转股票T0,股票高频切入基本面alpha都比较容易,技术属于降维打击,能否在策略思想与逻辑上也有所突破还有待观察。

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风险管理

对冲基金,英文为HedgeFund,本意应该是避险基金。量化投资的特点之一就是管理投资风险更具优势,如果没有做好风险管理,就可能出现乌龙指或者黑天鹅事件。

量化策略收益来源无非就是短期市场出现失效然后出现套利机会或者承受相应的风险溢价。(无)风险套利机会总是很少的,更多的时候都是承受了相应的风险暴露。没有一类策略能够适应所有的市场环境,策略本身就会出现周期性特征,过度依赖暴露获取收益潜在风险也大。毕竟,策略“踩踏”或集体回撤在国外跟国内都不是什么新鲜事。

除了策略风险之外,还有操作风险或者合规风险,量化投顾要做到知行合一的难度不小。另外,产品业绩的一致性由于信息的不对称性,也很难定量评估。所以不光是私募管理人要注意风险管理,投资者更需要风险管理,避免最好的因成最坏的果。

从整个行业来讲,任何一方的风险管理做得好,都可以减少监管干预,对行业发展也是好事。不能忘记,在中国过往金融发展中,经常出现“光脚的不怕穿鞋的”,最后让整个行业担责。

2019-09-03
长尾分布让头部品牌溢价能力越来越强。股票量化领域的头部效应要明显高于期货领域,与市场容量与技术路径有关系。国内现阶段还没有达到一种寡头垄断阶段,在走向这个过程中还存在不少变数。技术属于降维打击,能否在策略思想与逻辑上也有所突破还有待观察。

中国私募量化简史

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