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当量化遇上投资,国家千人计划成员说最好的时代到来

先来说两个有趣的现象:

1、《MarginCall》这部描述金融危机前夕的电影中,提前发现公司资产“问题”的年轻分析师皮特·苏利文,是斯坦福大学空气动力学的博士,也就是一名火箭工程师;而他所在风险分析部的上司则是一名过目不忘、心算能力逆天的桥梁工程师

2、目前美国华尔街的公司正在大量的购买一种产品,你绝对想不到,这个产品尽然是——GPU,因为如果单纯的比拼“计算量”,GPU的能力要远远大于CPU。

当海外对冲基金的焦点从宏观对冲基金转向量化对冲基金,当索罗斯的名气被数学家西蒙斯超过时,当股神巴菲特年化20%的收益神话被大奖章年化35%(1989-2007)打败时,量化基金的神秘逐渐被投资者所知。

正如电影中所描述的,从事金融,尤其是量化的人不再是传统的金融出身,换成了数学家、统计学家、物理学家甚至是火箭动力学家,就像电影里说的“It’s just all about numbers”。量化好像成为了投资领域的一种高维武器。

今年五月,《机构投资者》旗下出版物《阿尔法》公布的“2016年全球收入最高的对冲基金经理”排行榜显示,前十位收入最高的对冲基金经理中,有八位被归为量化基金经理,前25位有一半属于量化分析。

与国外已经发展许久的量化基金相比,国内还是处于起步阶段,昨天我们分析了目前国内所有的主动管理型的量化基金,在目前来看,量化基金取得成绩证明了其可以战胜市场。

或者正如华泰柏瑞副总经理田汉卿所说:

“市场效率越是不高的市场,量化投资获得超额收益的空间越大。”

就国内目前的量化基金来看,国内的量化分成两个阵营:

  1. 披着量化的外衣,通过一些模型和具体策略来进行“量化”选股,但在配置和交易上还是依赖于基金经理的主观经验;

  2. 真正的量化,涉及机器学习。基金经理只负责对现有策略的管理和维护,或者开发新策略。

那么量化“黑箱子”到底装的是什么?

每个量化基金的“黑箱子”都是不向外公开的秘密,但是量化黑箱子形成的过程大致相同:

1、提出一个交易思路

“市值超过10亿就剔除”的小市值轮动、或者是“只选择分红最多最勤”的红利企业思路,或者是多因子,或者是什么“只炒次新”,总之你要先有个想法。

2、变成一个策略

想法是好的,但是想当然就不好了。当你通过一些开放、易得的数据对你的想法进行验证时,发现3年翻倍哟。

在量化领域,一个成功的选股策略称为“因子”,而要实现稳定的盈利,你需要有较大的、高质量的“因子库”来支持,华泰柏瑞副总经理说过,他们的华泰柏瑞量化投资目前储备有60个“因子”,并不断进行跟踪和修正。

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