量化私募的江湖·国内篇

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上周风云君跟大家聊了聊美国量化私募,那这周咱们就继续来扒一扒国内量化的市场。跟美国30多年的发展历史相比,国内量化私募发展的时间并不长,大约10年出头,这期间大致又可以分为2014年以前和2015年以后两个阶段主要阶段。

先说说1.0这个时期。

一、2010-2014:国内私募1.0时期

国内第一支有记录的阳光量化私募成立于2006年,是深圳天马资产管理的深国投·天马,不过受限于量化工具不足,这个时期量化基金的策略局限在量化择时、量化选股等领域。

2010年,A股迎来了一个标志性的事件,那就是沪深300股指期货上市,这给量化对冲策略带来了施展拳脚的空间。同年,位于宾夕法尼亚大学沃顿商学院的访问助理教授袁宇成立了鸣石,开启了量化对冲产品在国内的早期探索。

目前国内最为活跃的量化私募管理人大部分都是在这个阶段诞生,他们中大多数人有海外量化机构的工作经历,以及光鲜的学历背景。例如,2011年创立金锝的任思泓毕业于北大,曾在摩根斯坦利担任量化基金的基金经理,管理数亿美元的对冲基金;2012年成立的九章的两位创始人都曾就职于美国知名的量化基金千禧年,他们其中一位是清华的博士,另一位是北大的硕士。裘慧明在2014年创立明汯,他也曾就职于千禧年,毕业于复旦大学本科,同时也是宾夕法尼亚大学的硕士和博士。

这个阶段整个市场风格非常鲜明,小盘股风格占优,创业板指的走势明显超越了沪深300指数,在这种环境下,一些简单的策略就能轻松的做出超额收益,常见的策略比如大量配置中小盘的股票,再用沪深300股指做对冲策略,或是用最小市值公司叠加反转因子和指数对冲。

这一时期的量化策略以中低频的交易为主,主要依靠套利、对冲、多因子策略获利。

小盘加股指对冲的策略看似“安全“,加上当时监管对于股指交易的限制并不多,不少量化基金为了博取更多的收益,开始使用较高比例的杠杆。但好景不长,伴随着2015年股灾的来临,不少量化基金出现大幅回撤,甚至是爆仓。

二、2015年以后:国内量化2.0时期

2015年,A股又迎来了标志性的事件——中证500指数期货上市,这意味着量化基金拥有更多的发挥空间。与此同时,伴随着能够融券的股票数量大增,量化基金的策略也逐步步入精细化和高频时代,此外,人工智能手段也被大量应用到量化投资上。

这一阶段成立了幻方、衍复,致诚卓远、启林等具有代表性量化私募,量化“本土派”也开始崛起。幻方的徐进、致诚卓远的史帆和启林的王鸿勇都是本土派私募的代表,徐进毕业于浙江大学,后两位都毕业于北京大学物理学专业。

这个阶段头部量化私募的竞争呈现此起彼伏的状态,竞争非常激烈。因为的2015年股灾,股指期货的交易受到大幅限制,加上市场也逐步转变为以“大”为美的投资风格,2016和2017年量化私募的策略没有迅速适应市场转变,业绩并不突出。

不过经历了两年的 “量化小年”,2018年量化私募迎来了一次发展机遇,市场上出现了“南九坤,北幻方”和“量化四大天王”的说法。

九坤、九章幻方、锐天和致诚卓远凭借着高频的阿尔法策略,业绩表现出众,吸引了大量投资人的关注,规模迅速扩展,也赢得了 “量化四大天王”的称号。不过由于下半年市场转“熊”,成交量快速萎缩,这种依赖交易的高频策略开始遭遇瓶颈。

虽然2018年市场整体表现不佳,但有对冲策略的保护,不少量化对冲私募产品的表现明显超越主观多头,其防守优势不断被投资人所认可。


2019年和2020年则迎来了量化私募规模爆发的大年,伴随着股指期货交易的限制得到松绑,量化对冲的策略容量再一次被打开。这一阶段表现最为突出的就是明汯,2018年明汯迎来了一位新的投资总监解环宇,他曾在美国Citadel担任量化分析师,在明汯主要负责高频和股票阿尔发策略,他同时也是一位90后。解环宇加入后,明汯的业绩和规模一路突飞猛进,甚至一度上探到千亿规模。

明汯的扩张创下了惊人的记录,据报道,此前景林从百亿到千亿花了14年,高毅花了五年,而明汯只花了不到一年。

除了明汯之前,不少头部量化私募的规模也大跨步的发展,百亿量化私募目前已经达到18家,头部的除了明汯外、还有幻方、九章、灵均、金锝、鸣石等。

三、3.0时期,国内量化私募的未来

今年量化私募的规模已经破万亿,不过跟美国比起来,国内的量化私募依然有较大的发展空间。风云君在前一篇也提到,过美国头部的量化基金基本都突破了百亿美元的规模,超过500亿美元规模的基金也不少,而国内现在百亿人民币私募有近20家,规模依然有加大的发展空间。

1、格局明晰,但依然会不断有黑马出现

目前量化私募格局的梯队已经非常鲜明,第一梯队是以明汯幻方九章等为代表的百亿私募;第二梯队是50亿到100亿的中型白马私募;第三梯队10亿到50亿的黑马梯队;虽然格局已定,但是各梯队的机构一定会随着业绩的表现而起起伏伏,未来头部量化私募比拼的一定是业绩的稳定性和持续性。

在头部量化不断巩固实力的同时,未来肯定还会有类似Two sigma和World Quant那样依靠个别天才创始人的个人能力突破的黑马量化基金,推动整个市场不断发展。Two sigma虽然成立于2001年,但凭借超级数学天才John Overdeck的实力,现在规模已经达到600亿美元,超过了千禧年、D.E Shaw等老牌的基金。

2、未来头部私募更多依靠低频策略

参考美国量化基金的经验,高频策略的有效性会随着规模的扩大而降低,大规模的量化基金只能依靠低频+复合策略的模式,就如文艺复兴对外销售的三支基金那样。

3、竞争更加激烈,新技术不断应用

伴随着头部私募的资金实力越发雄厚,人才大战、技术大战也是不可避免的,现在已有量化私募给应届毕业生开除100-200万的年薪,甚至还附户口。

幻方也即将推出的AI超级计算机“萤火二号”的投入也近10亿量级,跟上一代超算的规模比,投入达到5-10倍,进一步为人工智能和量化交易赋能。实际上2016年开始就有不少私募产品开始将人工智能融入量化产品中,例如@海浦投资就是完全依靠人工智能进行投资决策,这类产品能够进一步克服人的情绪弱点,并且对突发事件的反应更加迅速。

4、研发适应未来新工具的策略

另一面,伴随着国内资本市场不断开放,未来可以使用的量化工具将不断增加,谁能够最快最稳定的使用这些工具也会成为未来量化私募发展的关键影响因素。

以上就是风云君对国内量化私募的一个简单回顾,不知道看完之后你最看好那种类型的量化私募未来的表现呢?是头部型、白马型、还是黑马型?

@雪球私募 $海浦中证500指数增强6号(P000811)$ 

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美息伪麻2021-09-17 20:13

量化虽好,不可贪杯
做好配置,丰富投资收益来源,才是根本

股海勾陈2021-09-17 19:52

上面推荐同一个的都是水军吗

晴雪儿依依YA2021-09-17 19:19

量化投资技术是许多种方法的集合,包括在投资品种的选择、投资时机的选择、商品期货套利、外汇套利、算法交易和统计套利等方面都能够获得广泛应用。

量化投资到底好不好用,其实要看投资者的能力。很多投资者觉得量化不好用,只是因为他并没有建立起自己的一整套量化交易系统。但是别人建立好的量化交易系统又不会直接讲给他听。所以他自己做不出来,又看不到别人好用的策略,就会觉得量化不好用。大家在一起抱怨,最后就会形成一个信念,就认为量化投资这条路是不可行的。
$海浦中证500指数增强6号(P000811)$  转发支持

回归自然醒2021-09-17 18:25

选择均衡配置、风格较为稳健的量化基金是一个较为优质的选择。量化基金行业配置较为均衡、不盲目追逐热点也不重仓押注单一行业,主要通过大数据人工智能等量化手段构建选股模型优选个股博取超额收益,同时持股集中度不高,适合当前行业热点切换迅速、风格较难把握的震荡市。推荐$海浦中证500指数增强6号(P000811)$

幸运汪汪2021-09-17 18:25

量化基金已经存在多年,只不过最近被市场炒起来,我一直投资Smart Beta量化指数基金,特别是一直重仓价值因子和红利因子的量化指数基金,如300价值指数、中证红利指数。估值低分红高,长期稳稳向上,复利投资。推荐$海浦中证500指数增强6号(P000811)$

斗战胜兔2021-09-17 18:25

$海浦中证500指数增强6号(P000811)$ 
最重要是基金背后的量化团队。量化策略其实都是工具,工具本身没有能力高低的差异,更多的还是看使用工具的人的能力和水平,以及他对市场的理解。同样做量化对冲策略,不同的人去执行,结果可能会有非常大的差异。因此量化团队是不同量化基金业绩差异的主要原因。
我们可以查看基金背后核心人物的履历,往往核心人物的风格会较大影响到整个团队的规模。选择经验丰富的基金核心人物和量化团队,要看从业年限、过去是否有行业研究经历、是否有清晰的投资逻辑和框架、专业是否相关,最好是具备数量化分析、金融工程的学术背景或从业背景,同时物理专业和计算机科学专业同样受到量化基金的青睐。

去看世界那么大2021-09-17 18:24

选择量化基金 推荐$海浦中证500指数增强6号(P000811)$ 
1,看过往成绩稳定性。
2,看策略的有效性。
3,看基金公司在这方面的能力储备
4,看基金经理的过往履历

快乐有鹅2021-09-17 18:24

看好$海浦中证500指数增强6号(P000811)$ 
1,具备较强的纠偏能力,过往业绩比较稳定
2,规模稍微大一点,大几十亿的盘子

我是夏雨荷2021-09-17 18:23

看好$海浦中证500指数增强6号(P000811)$ 
选择的话,主要是看基金历史业绩,最近业绩、基金规模、基金配置情况、基金经理如何,如果这些指标都还行的,这只基金也不会太差。

恭喜师兄2021-09-17 18:09

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