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会议主题：量化投资论坛
会议时间：2017年3月8日下午
会议地点：泛海喜来登酒店
演讲主题：主动量化十问十答
演讲嘉宾：申万菱信基金投资管理总部总监助理、量化投资部总经理 金昉毅
主办方是国内做金工研究名列前茅的，今天来演讲是班门弄斧。我是2008年博士毕业，2008年—2011年之前一直是做学术研究当然也是量化投资研究为主，2011年进入申万菱信做研究，2013年开始做投资，我就把我这几年碰到的问题跟大家做一个交流，有些我可能回答，但是大多数问题是抛砖引玉，大家每个人都有自己的观点。
第一、主动量化、被动投资与主动投资区别。我做的东西简单来讲主动量化是量化投资和主动投资的结合，量化投资就是利用可被量化的规则进行的投资叫做量化投资。可以按照像北京市汽车摇号规定星期一买尾数是1和6的代码的股票，这样一种规则也叫量化投资，因为它有一些规则，从很久之前不断重复的投资，也叫量化投资。结合现在比较主流的策略当然是多因子选股比较多，事件驱动，CTA也是，根据一定的规则去投资都叫做量化投资，指数增强里面要分，有一些基金可能是采取部分复制，另外部分按照行业侧面的主动投资。很多的指数增强，包括我们公司的指数增强也是按照量化方法进行指数增强，这也是主动量化的标准。除了主动量化以外的量化投资就是一种指数型的投资。
第二，过去几年为什么量化基金表现非常好。这是2013年开始Barra上的数据，2010年到2013年市值因子表现都一般，跟大小盘的风格是一种轮动的形式，但是13年开始累计的收益是以比较大的斜率向下，过去几年特别是13年开始量化模型当中的规模因子是超收益是非常大的。目前市场上看到的比较多的几支量化基金，2015年年报，2016年中报，在规模因子暴露有多少？最小的也有负1.25个标准差，最大的有2个标准差，2个标准差意味着什么东西，统计检验中1.96个标准差之外的可算是小概率事件，2个标准差对小盘因子的暴露度是非常高，这样的话过去几年量化基金可以什么都不做，单纯持有小盘因子的日子就比较好做，甚至于在创业板崩塌的2016年，当年的小盘因子表现度如何，除了1月份熔断的时候这个线是往上走，大盘因子是领先的，到了二三月份之后完全抹平，3月份之后又是小盘超收益，单年度超额收益10个点，也就是说如果以2个标准差暴露度去持有小盘因子，当年组合的超收益就是20个点，这个超额收益是非常惊人的，我们看去年，做到正收益的基金来说是排列前茅，去年沪深300指数是跌了11%左右的样子，20个点的超额收益把资金总额把它从负值的收益变正，从这一点来看，过去几年量化基金表现特别优秀的原因，还是从小盘因子上面得到很大程度上的解释。
第三，未来量化基金的业绩是否会持续？会不会持续？从表面来讲，拉得更长时间中国1999年到2016年，小盘因子在大多数时间表现的是风格因子，起到一个波动并没有单边向上或者单边向下，如果出现单边向上或者向下一般认为是Alpha的因子，只要持有它就是稳定的超额收益，这是2013年的现象，这个是中国的。美国从1997年的，它是跟中国比较像，它是从2000年到2005年间小盘因子一下子实现较大的超额收益，然后很长时间都是以波动形式进行的，如果是平缓地波动，这个因子对Alpha没有贡献，它对你的影响只有波动。日本也是出现类似的情况，1984年到1990年，五年多的时间里小盘股就完成超额收益的累计，然后在很长一段时间，将近十几年二十年的时候回归到它的本来面貌——风格因子。规模因子本身来讲，它并不是一个稳定的Alpha因子，它是一个风格因子，大家一定要有清醒的认识。未来量化基金的收益，我基本上可以这么回答如果一个量化基金只靠规模因子实现了它的超额收益，它在过去三年来说日子是很好过的，如果在未来单靠这一个因子它会很难得到高额收益。那么从长期来看量化基金持续的业绩到底是从哪里来？个人总结是这样，在中国市场看到量化模型贡献Alpha特别的高，成熟市场美国每年Alpha只有2—3个点，但是中国市场每年动辄10以上，主要是三个驱动力：一是中国市场是以个人投资者为主的交易结构，所以比较容易出现一些非理性交易，这对于量化模型获取alpha比较有利。二是虽然近一年量化基金的发行规模比较大，大家也越来越认可这种投资方式，但是毫无疑问量化模型这种方式还是非主流方法。三是不断开发出有效的Alpha策略，对于量化团队来讲所有能掌控的就是第三点，在我们团队来说唯一的使命就是不断开发新的Alpha策略。
第四，基金经理在量化基金当中到底起到什么样的作用？大家通常理解量化基金就是一个模型，人在里面起到什么作用？基金经理在量化模型或者量化基金里面必然起到核心的作用，因为我们看到的数据包括模型都是纷纭复杂的客观世界在你面前呈现的某一个角度，但是选取什么样的数据与策略投资这是一个人的判断,人工智能再发达也无法替代量化基金经理在里面起到的作用，相反我强调人在里面这个因素。比如说高送转策略，几乎每家卖方推这个策略，高送转的策略首先是量化投资策略，因为可以定义，不管通过预测方法还是出了公告以后再投资，总而言之它是一个规则，并不是拍脑袋的，这个方法确实给我们带来了超额收益，但是是不是看到超额收益就要来进行量化投资呢？在申万菱信的量化团队里面是不提倡这种做法的，我们要先搞清楚这种超额收益来自于什么地方？这个是在2016年3月份出版的论文，这篇论文很早出现了，只是出版在2016年，这篇论文证实了的人类进行交易时候有一个幻觉，认为一个4块钱的股票的上涨空间比40块钱的股票上涨空间要来得多，实际上我们知道上涨只要按照比例来看是一样的，这是经过金融训练的投资者来看的，但是大多数的投资者天然会有这样的偏差，他认为4块钱下跌空间比40块钱的高价股的下跌空间都小得多，这样人类的认知偏差使得高送转策略得到了理论支持，我40块钱的股价足够有吸引力，我就10送10，我要把它变成20块钱，这样我就获得了大家的认可和追捧，随之而来带来高送转的收益。得到这个理论研究、理论支持之后才会去进行这个策略，人在量化基金起到的作用就是起到这样的作用，不能够光看到数据给你带来的现象，这个模型、这个数据告诉你这么做是赚钱的，不行，我们还必须问为什么会导致这种现象的产生，因为这种现象的产生如果得到理论研究支持，说明它可持续的。为什么我们这么纠结于理论研究，这是不是我们这种书生才喜欢去干这件事情呢？原因如下。
黑色的策略是我们做的模拟，一直在跟踪这个策略，2012年2月份一直到2013年8月份这都是了不起的策略。但从9月份开始进行实盘投资，第一个月超额收益-3.44，第二个月第三个月非常好终于抹平了，第五个月又是重创，累计下来这半年赚钱没有，没有赚钱。当时我做的是对冲的基金，也就是说用股指期货进行对冲，这样对冲半年下来之后，净值的区间好不容易到了水上又到了水下，这六个月非常难熬，如果以数据和模型支撑的，到这个时候你的信息和框架体系会有崩塌的危险，为什么表现这么差，只能告诉大家，最近一段时间数据就是这样，这个模型就是这样，没办法去理解。为什么一定要坚持从人的角度去理解参透每一个量化的交易策略，就是因为当发现市场不利于我们的模型时，有一个信念支撑我们，不会发生一个投资的紊乱或者信息的崩溃，所以我们要坚持，终于在第七个月迎来了反转。不管哪个策略在它的历史上都会出现一段灰色期，必须背后有强有力的支持和信念的支撑才能使得做量化投资的时候你不会受到干扰。
第五，数据的作用？数据是不是没有作用？当然不是。数据是Alpha的来源，如果仅仅拿到手头的数据，比如说wind现在的数据，财务数据、交易的数据，Alpha的来源是有限的，原料就这么一点，白菜要么是炖白菜、煮白菜、炒白菜，怎么也不能成为一个佛跳墙，因为材料是有限的，要想创造新的Alpha、更高的Alpha。我预计未来三年量化模型的竞争将会日趋白热化，单纯地拿一个风格因子去继续博取风格收益的现象越来越失去它的效益，开发新的Alpha因子是每一个做量化人身上的使命，这就要求我们就是要不断地去找到新的数据。举一个我当时做研究的例子，当时做学术研究是研究个人的资产配置命题，这种实证研究最好是拿到个人的财产数据，比如说甲乙丙丁，甲投了20%的股票，40%的债券，40%的房地产，然后乙是什么，但是大家知道这样的数据是没办法拿到的，你在路上去做问卷调查，这个质量是很可笑的质量。个人家庭资产配置的实证研究，在学术上面一直到北欧人出现才有了突破，这部分人说我们很厉害我们能做，因为他们在报税的时候国家法律规定必须把家庭资产如实申报，这样就有了新的数据才能做后续的研究。同样我们新的Alpha来源的产生必须是来自于新的数据，这个我想大家都要进行努力。
第六，动态模型好还是静态模型好？所谓动态模型，这个模型不断根据市场最新的变化进行调整，市场现在的主流量化基金都是对小盘股进行暴露的，假设在未来6个月大盘股向上，动态模型就会把小盘股暴露做不断减少的动作。而静态模型就是确定几个因子就定下来不动。这个答案的根本性问题在于因子是否具有可预测性，也就是回到了过去刚才看到的这几张图，能否在历史上任何一个点确定下一个阶段规模因子到底是向上还是向下，很难，非常难，所以风格因子最大的问题是不具备可预测性，与此相关的问题是基金经理的业绩是否具有可预测性，因为国外的公募基金发展的很早，国外的研究表明基金经理业绩的可持续性很差的，大多数基金经理很少有持续的Alpha。第三个问题是股市的涨跌能否被预测，在我的眼里预测一个因子，特别是一个风格因子，它的涨跌是跟预测大盘接下来的涨跌的难度是一样的，如果你能够很好地预测接下来的大小盘的滚动，你基本上就是战无不胜，这就是为什么我一直在强调我们这个团队去做模型一定要问我们这里面有多少Alpha因子，也就是说它是跟风格没有关系的，它在牛市、熊市、震荡市，在成长股和价值股领先的情况下，他们都具备超额收益，这样的因子是真正的货真价实的来源。
第七，主动量化基金的大发展是否会弱化股票分析师的作用。有人说这个市场以后都是做量化投资的，分析师都下岗了，这个答案是不对的。恰恰相反量化投资是非常需要分析师的参与，分析师的研究报告里面的信息是Alpha来源很重要的一部分，如果没有这些大量的卖方分析师在里面参与，很可能我们拿不到这个因子，量化模型的使用完全不会弱化一个行业分析师、一个股票分析师在金融领域的地位。
第八，量化基金受到追捧，指数增强基金前景如何？在过去几年当中指数增强基金规模在缩小，而主动量化基金规模在增长，实际上它们两个是亲兄弟，指数增强基金选股的要求更窄，如果是沪深300指数增强基金，它要求在沪深300指数300个成分股里面去选股，所以它的要求是更高的。我预计指数增强基金会在未来规模上升，至少跟主动量化基金是并驾齐驱。两个原因，第一个是指数增强基金是衡量Alpha能力的工具。衡量一个量化团队的alpha选股能力，你就去观察这家公司的指数增强基金的超额收益是多少，波动的情况好不好，波动的情况和累计的情况，就能看出这家公司Alpha的能力，为什么？指数增强基金是在同一个起跑线进行投资，沪深300指数增强，至少80%股票在在沪深300，这样不会出现太大风格错配。我拿了中证1000，我去对标一个沪深300，我说这是我的超额收益，在过去三年随便拿一个中证1000都能领先沪深300好多，但是这不是真正的Alpha。前面给大家看的因子暴露图，这个是节点的采取，真正能够算清楚量化基金的超额收益的来源是要拿到日度数据，这是很多做第三方基金评价的难点，因为没办法拿到这个数据，你拿到的就是一个节点，所以你能分析出来。所以你看指数增强基金的表现是很好的方法，是衡量量化团队到底是否具备真正Alpha的力量。第二个理由，指数增强基金对于长期投资者是具有吸引力的，因为指数增强基金的风格限定比较严格的，沪深300指数基本上大众派的蓝筹股是跑不掉的，在国外来讲ETF对于一个长期投资者来讲，保险基金、养老基金、社保基金等等都是最好的配置手段，因为它的流动性非常好，但是在中国有它的特殊现象，中国的Alpha要比国外高5倍，通常做到2%的Alpha，在中国能够做到10%，在这样巨大的Alpha的情况下，你是可以牺牲一点流动性去持有指数增强基金，因为对你来说配置的作用是一样的，能带来沪深300投资指数的β的收益，但是投资指数增强基金能够每年带来8—10左右的超额收益，几年下来这个收益非常可观的，ETF带来流动性上面的收益其实是完全能够覆盖的。所以我预计未来几年时间，指数增强基金应该会得到它的很好发展。
第九，高效的量化投资团队到底是什么样子？这个问题也是我们团队将来要打造的方向，我先说一下我们现在碰到的一个问题，我不知道其他公募团队是什么样，在我们目前出现的情况下，一个基金经理的成长是从研究员开始的，它有一个策略，如果效果比较好，成为一个明星经理人就结束了，这是一种手工作坊式的模式，这样对一个人依赖非常强的，没办法进行复制。比如几年前的我就不会跟大家说这些，我会在办公室进行我的模型开发，随着时间推移以后我越来越多的职能跟投资者交流、同业者交流，当然这种交流是很有益的。在我的框架下面未来的量化团队，我们有一个专门研究团队就是专门开发不同的Alpha策略，有一个组合经理团队对不同的Alpha进行组合构建，这里面有组合经理自己对后市的判断或者对量化模型自己的理念，在最上层有一个基金经理，这个基金经理在全局上进行把关，更重要的是他起到跟外界、销售、投资者沟通的决策，这个团队是可以进行量产，这是一个工厂化，实际上这种模式是像国外成熟的公司都是普遍采用的模式，国内的公募团队目前来说还没有达到这样的效果，但是在未来可能会进行这样的打造。
第十，量化基金在未来十年将如何改变我们？在未来五年预计到我们行业还会得到更大的发展，其原因是来自于以下四方面，我为什么想到这一点，其实我们一个基金经理，一个策略能够赚多少钱，这是一个小事情，更大的事情是我们能不能回答这样一个问题，我们的投资方法能否给社会带来更大的效益，能否提高全社会的经济效益，提高大家的幸福指数，我觉得从这四个方面可以做到：
一是量化模型、量化基金可以降低非理性炒作，提高市场有效性，很多量化模型就是利用市场的异常，随着时间的推移它会消失，量化基金的出现使散户进行非理性投资的时候迎来了天然的对手，这个对手如果足够强大会使得非理性价格回归理性价格的速度更快，所以量化基金的推出是有利于市场的有效性。
二是吸引养老金和社保基金等长期投资者入市，养老金入市说了好几年，现在也没有大的体现出来，投债券一直在投，中国的股市不是像美国的股市是振荡向上，而中国的股市就是一个振荡的，而且是宽幅的波动，在这种巨幅的振荡下面，即使像社保投资也不敢高仓位态势进行，就是没办法进行配置，量化基金可以很好解决这个问题，量化基金的很好特点就是超额收益很稳定，不单单这一家，打败沪深300指数比较难一点，每年只能做到8—10个点，但是打败中证500高一点，15%，作为全市场就是15%，每年超额收益15%什么概念，放个五年如果复利就可以达到接近翻倍，一个养老基金今年在3200点建仓，只要五年以后指数不要腰斩，都可以实现绝对收益，这种投资方法是比较适合长期投资者、养老基金和社保基金投资人。量化基金的使用能够吸引这些长期投资者入市。
三是减少内幕交易等市场顽疾。量化投资相对来说问题小很多，对于大量公开数据进行处理，没有这个时间也没有必要去进行一个一个公司去跑调研，调研了之后就会接触到上市公司管理者，接触上市公司管理者就不可避免接触透露信息，在量化投资上完全不具备这个问题，从这个角度呼吁监管层大力鼓励量化投资的出现，能够很好解决当中的问题。
四是量化基金的出现可以优化投资者结构。投资者结构散户居多，80%交易量来自于散户，量化基金有一个好处，量化投资的门槛很高，我们看到散户都是跑来跟你说我们买的什么股票，没有散户说我开发了一个模型。量化模型天然要求门槛比较高，资金量也比较大，因为一投就是100支200支，它是适合机构的，在过去一年当中看到的量化基金的规模是整体增长的，这种增长有两个来源：一部分是来源于以前投资其他的公募基金，流入量化基金。一部分是来源于以前是来自于个人散户自己做股票做了两年还不如买一个量化基金好，久而久之就会造成个人散户者在这个市场中的比例越来越少，这样造成整个交易者投资者结构得到很大的改善。
以上四点无论从哪个角度作为量化投资工作者都是比较光荣，因为起到这么宏观的大任务，解决中国资本市场很久以来一直没有解决的问题，不管优化投资者结构还是改善市场有效性，包括引导资金怎么脱虚入实等等这方面可以作出我们的贡献，未来5—10年还是一个大有可能的时代。