隨著近期疫新冠肺炎疫情影響，全球市場出現劇烈波動，投資者避險情緒升溫，市場對量化對沖產品的關注度大幅提升。不過，《每日經濟新聞》記者發現，Wind統計數據顯示，A股市場有業績統計的28只公募量化對沖基金（A、C份額分開計算），節后以來（截至3月23日）平均漲幅為-0.09%，年內平均回報則為1.49%。顯然，這28只量化對沖基金扛住了A股這波回調——平均業績跑贏滬指超10個百分點。 那么，投資者高度關注的量化對沖基金在國內的發展是怎樣的呢？另一個更具金融科技含金量的名詞——“AI+量化”又是怎么一回事？ A股公募量化對沖基金跑贏滬指超10個百分點 受歐美市場暴跌情緒影響，A股市場節后以來也回調明顯。截至3月23日，春節后以來滬指區間漲幅為-10.63%，深證成指和創業板指分別為-9.27%、5.22%。 回到公募基金市場，Wind統計數據顯示，全市場有業績統計的28只量化對沖基金（A、C份額分開計算），春節后以來（截至3月23日）平均漲幅為-0.09%，年內平均回報則為1.49%。 不難看出，28只公募量化對沖基金扛住了A股這波回調——平均業績跑贏滬指超10個百分點。 具體來看，在全球多個市場劇烈波動時（此處統計了2月3日至今的業績），其中15只基金扛住波動，漲幅在0~3.62%；另外13只公募量化對沖基金業績雖然回撤，但最高回撤5.04%也低于A股主要指數回撤幅度。 《每日經濟新聞》記者注意到，業績回撤較多的幾只量化對沖基金，其跟蹤標的主要為美國3年期國債；而業績相對穩定的幾只基金，其跟蹤標的主要為中國人民銀行公布的一年期銀行定期存款。 2019年報顯示，其中有19只基金的第一大重倉股為中國平安；其次，貴州茅臺、招商銀行、興業銀行也是這些基金青睞的重倉股。 背景回顧： 2019年12月27日是2019年的最后一個星期五，中國證監會批準了多家基金公司的量化主題基金。獲得批文的基金公司有：德邦、華夏、富國、海富通、景順長城…… 自2016年1月21日華泰柏瑞量化對沖基金獲批后，公募量化對沖基金的審批已暫停多年。 在“開閘”之后，憑借在公募量化對沖基金領域的豐富實戰經驗，海富通基金“火速”啟動了新基金的發行工作，新的量化基金產品于2020年1月13日正式開售，限額30億元。 量化交易貢獻了25%的市場交易量 其實在A股市場上，投資者對量化交易印象最為深刻的是2015年6月，杠桿上的牛市突然大跌了，一時間千股跌停。就在股市大跌期間，一個俄羅斯人利用量化高頻系統在A股市場"白撿錢"，雖然事后相關人員都受到了監管處罰，但彼時，國內投資機構毫無還手之力還是讓人感到唏噓！ 中國資本市場的開放越開越大，外資進來，但進來的不光是資金，還有先進的金融工具和交易方式。 而中國的量化投資從2010年股指期貨推出之后開始起步，2015年股市動蕩時，很多主動基金采取了清盤策略，對市場造成了很大的影響。但是，在股市動蕩期間量化投資的表現相比之下非常穩定，得到了市場的肯定，并且量化對沖的穩健收益開始受到投資者的關注，大量資金涌入這個領域。 2018年，新基金發行募資困難，但量化基金發行卻逆勢上揚。資料顯示，2018年新成立的量化基金數量達到了66只，超過了2017年全年的成立數。 據招商證券研報顯示，截至2019年底，公募量化產品總計311只，其中主動量化產品191只，指數增強產品102只，對沖型產品18只。截至2019年底，公募量化產品的總規模達1605.07億元，其中主動量化產品682.37億元，指數增強產品848.98億元，對沖型產品73.72億元。 截至2019年年底公募量化基金產品數量 截至2019年年底公募量化基金產品總規模 據私募排排網數據顯示，截至2020年2月底，在30多家證券百億級私募中，量化策略百億級私募有6家，分別是2011年成立的金锝資金、2012年成立的九坤投資、2013年成立的銳天投資、2014年成立的靈均投資和明汯投資、2015年成立的幻方量化。 據不完全統計，截至2019年12月，2019年以來有業績記錄的1369只量化策略基金整體收益為15.89%，僅次于股票策略22.29%的收益率。其中正收益基金有1186只，占比為86.63%；11只產品收益翻倍，最高收益達373.61%。此外，還有396只基金收益介于20%~100%之間。百億級量化私募表現也不錯，從整體收益率看，除個別機構2019年收益率在15%以下，另外5家百億級量化私募收益均在20%以上，其中幻方量化和明汯投資的收益率超過30%。 經過兩年發展，中國市場日成交量中的25%是量化交易打出來的。湘財證券總裁助理、經紀業務分公司總經理周樂峰在做"AI量化"演講時分享了這個數據。 中信證券2019年8月23日公布的半年報披露了其自營投資方面的信息，對量化投資有一段重點的描述：“2019年上半年，公司另類投資業務積極應對市場變化，基于宏觀分析和判斷，以量化交易為核心，靈活運用各種金融工具和衍生品進行風險管理，開拓多市場多元化的投資策略，有效分散了投資風險，豐富收益來源。在策略開發上大量運用人工智能/機器學習的最新技術，取得了成效。目前已開展的業務或策略包括：股指期現套利、股票多空、宏觀對沖、大宗交易、統計套利、基本面量化、可轉債套利、可交換債策略、商品策略、期權策略等。” 中信證券在股指期貨交易上一直是"神話"一樣的存在，投資者很關注其多空頭寸的布局。而謎底終于揭開，投資者的交易對手居然是電腦！ 中信證券顯然對量化交易寄予厚望，在半年報中還有這樣一句：“另類投資業務方面，公司將在人工智能/機器學習上加大投入，進一步研究和開發新策略，建設更高效的交易系統，把握市場出現的各種投資機會，穩步提高投資收益率。” 國內頂尖的券商如此重視量化交易和人工智能，這是量化交易在境內市場快速發展的佐證，也顛覆了很多人對投資的認知。而人工智能和量化交易結合在一起，就是量化投資的下一個發展方向——AI量化。 “數學家+IT精英”跨界來襲 在2019年12月23日的中國四川，“榜樣中國·2019四川十大新經濟領軍人物”頒獎現場上，10位戴著紅圍巾的董事長、CEO走上領獎臺，不穿西裝的超過一半，穿牛仔褲、運動鞋領獎的大有人在，或許這就是新經濟領軍人物刻意突出的范兒——不拘一格、與眾不同、顛覆傳統…… 其中的獲獎者之一——成都某科技公司CEO梁舉，于當日19：29分在微信朋友圈寫下了五個字：“寒冬里的增長”。 就在當日的三天以前，《每日經濟新聞》記者剛剛聽過一場推介會，首次聽說了一個詞“AI量化”，也獲得了一個信息——現在從事AI深度學習和圖像識別的人，多數來自微軟亞洲研究院中搞Bing搜索引擎的一幫人，而梁舉正是其中之一。 而AI量化就是運用人工智能的量化投資交易，是量化交易的升級版，AI自動尋找規律，不需要人定義規則。 梁舉在接受《每日經濟新聞》記者專訪時表示，“2019年我們實現收支平衡，營收比2018年增長了300%。”從梁舉說出的這個營收增長同比數據可以看出，AI量化交易市場在2019年正在迅速成長。 在探尋量化交易的采訪中，《每日經濟新聞》記者感覺不小心又推開了一扇門，從一個復雜性問題扎進了另一個復雜性問題。 在量化對沖基金審批開閘的背景下，“數學家+IT精英”的跨界型正在走來。這是一群用云服務器交易的人，在他們眼中投資問題就是個數學工程問題。尋找靠譜的因子，把原因（X）和結果（Y）進行關聯，建立數學模型對價格進行預測，量化交易工作可以形象地被稱為“破解資本市場波動的密碼”。 “AI+量化”在投資上是否能超越人類？ 如何讓電腦學會從一堆西瓜中挑選一個好西瓜？ 另在一個午后的陽光中，《每日經濟新聞》記者在采訪中想要理解AI如何選擇股票，某科技高級策略工程師李先生用挑西瓜舉例。 李工程師，語速很快，聲音不高，帶有典型的IT男氣質，和記者接觸過的金融圈人士明顯不同，這是一個理工男，程序員，也是個周六都在公司上班的人…… “先把西瓜分兩堆，第一堆切開，尋找各種特征和西瓜好壞的關系，比如，顏色、大小、形狀、敲起來的聲音、紋理……這些是影響西瓜品質的影響因素，稱為因子。總結因子和西瓜好壞的關系，就是建立X和Y的函數關系，或者叫因果關系，簡單地說就是找規律，賦予每個影響因素一定的權重。這個過程就叫機器學習，最后會形成一個挑選的策略，然后在剩下的一堆里面挑出好西瓜。” 不過，《每日經濟新聞》記者的問題更為簡單直接：“未來幾天會漲的股票給我來幾只。”當程序運行起來，幾分鐘后，記者看到了幾只股票的名稱、代碼和買賣方向。 “就這幾只？不需要繼續分析直接無腦買入？靠譜嗎？”記者心中默默地問，出于禮貌不好意思開口，只能淡定地點頭。 “這是我第一次看到自動篩選的股票，完全不需要我干預和動腦筋，太神奇了！”記者此刻就是個投資小白。 記者看到一長串數據，這個策略的累計收益率是157.30%，開始時間為2018年8月28日。近1周收益率-1.65%，近1月收益率2.36%，近6月收益率19.61%，近1年收益率121.57%，年化收益率63.40%，最大回撤15.23%，夏普比率1.69…… 這是記者第一次接觸真正的量化策略，一直以來，記者誤認為量化交易就是程序化交易的另外一種說法，但是這個觀念在采訪之初就被梁舉糾正了，“這只能算是專家系統”。 量化投資包括：量化選股、量化擇時……與價值投資、技術分析、指數投資有什么區別？從下面的關系圖可以一目了然。 用AI量化是不是很復雜？“還記得剛才說的挑選西瓜嗎？這只是算法的一種。”李工程師表示。 創建一個量化模型總共只需要七步： 第一步：設置訓練集、測試集數據范圍 第二步：定目標 第三步：找因子 第四步：數據連接+缺失數據處理 第五步：模型訓練+股票預測 第六步：回測 第七步：查看、分析結果 量化投資歷史：世上首只AI基金和“大神” “計算機認識貓咪，但是能不能認出一只物有所值的股票？”在美國，一個名叫奇達南達·卡圖阿（ChidanandaKhatua）的人問了個這樣的問題。 幾年以前，在商學院參加對沖基金講座時，奇達南達·卡圖阿突然有了靈感。如果能夠把年報和新聞文章中凌亂的信息和精準的財務數據結合起來，就會產生威力巨大的成果。 2017年，全球首只號稱使用人工智能選股的基金AIPoweredEquityETF（以下簡稱AIEQ）在美國出現。奇達南達·卡圖阿創辦了家公司叫EquBot，AIEQ這只基金管理人就是這家公司。 EquBot公司位于舊金山，員工很少，在印度班加羅爾還有17位程序員和統計員。福布斯雜志說：“該系統每天輸入130萬條文本，包括新聞、博文、社交媒體發帖、美國證交委文件。IBM沃森系統將語言消化吸收，選擇知識點，輸入一個100萬節點的知識圖譜。每個待連結的節點可能代表一家公司（共1.5萬家）、一個關鍵詞（例如FDA）、一個經濟因素（例如石油價格）。要將其連結起來，可能的箭頭數不勝數。計算機利用模擬大腦神經元連接的神經網絡進行試錯，從而對具有重要性的箭頭賦予權重。接著，系統繼續摸索輸入數據中的哪些波動會在一周、一個月或者一年后影響股價。一天在忙的時候，EquBot的計算量為500萬億次。” AIEQ成立的第一年業績可圈可點，2018年10月18日，AIEQ收益率為11.81%，跑贏標普500和羅素200指數。2018年，彭博的數據分析稱，AIEQ擊敗87%以上的主動管理型基金經理。 不過，2018年圣誕節前夕的價格暴跌成了"大型翻車現場"。AIEQ買了NetsAPP和NewRelic，這可能是AIEQ"看新聞"看多了，用買入行為回應人們對于云計算的熱情。這兩只股票大跌了，大幅度影響了AIEQ的業績。 但是，創始人卡圖阿則表示沒關系，神經網絡從錯誤中學習。進入2019年，AI好像找到了感覺，AIEQ震蕩攀升。不過，《每日經濟新聞》記者將其與標準普爾指數對比，可以看出，標普明顯要走得更強。據福布斯報道，"目前，EquBot管理的投資只有1.2億美元。它會否成功，要下結論還為時尚早。" 據公開資料，2019年3月，高盛推出5只新ETF，完全依賴機器交易和AI算法，擺脫人為主動控制。藝術和投資是人類智慧最強的領地，一旦人工智能在投資領域算法取得突破，那或許意味著基金經理的飯碗有可能被砸。 在量化投資者眼里，買什么股票？什么時候買？都是一個數學工程問題。而量化投資代表人物是詹姆斯·西蒙斯，他被認為是唯一可以戰勝巴菲特的人。 詹姆斯·西蒙斯 詹姆斯·西蒙斯是數學家，對沖基金經理。在他從事投資前還有個小插曲，西蒙斯29歲前曾經為軍方服務，工作是破譯密碼。可以由于他“嘴巴大”，后來被開除了，然后這個世界就多了一個偉大的投資家。 作為數學家，他的研究成果被命名為“陳氏-西蒙斯定理”，這是一個與我國著名數學家陳省身共同研究的成果。 作為基金經理，在1989~2009年間，詹姆斯·西蒙斯管理的大獎章基金平均年回報率高達35%，較同期標普500指數年均回報率高20多個百分點，比“金融大鱷”索羅斯和“股神”巴菲特的操盤表現都高出10余個百分點。西蒙斯15年間，從未缺席過《阿爾法》財經雜志全球基金經理排名，并一直名列前茅，期間賺了235億美元。 1978年，西蒙斯成立了一只名為林姆若伊的基金。 據傳說，剛剛成立林姆若伊基金時，他也是個主觀交易者，研究基本面。但是，很快他就發現這法子不靈，然后他用最精通的數學工程解決投資問題，這一次他大獲成功。 1988年3月，大獎章基金正式設立，取代了林姆若伊基金。西蒙斯完全停止了基本面分析，變成了一個徹底的、依靠模型的量化投資者。截至1999年12月，共獲得的純回報率是2478.6%，在同一時期的基金中排名首位，超過位于第二的索羅斯的量子基金整整一倍之多，而同期的標準普爾指數的漲幅只有9.6%。 記者手記：炒股，你的交易對手是誰？ 一次例行的采訪，不小心推開了量化投資的大門，發現資本市場還有這樣一群人，他們研究影響市場的因子，設計交易的策略，通過云服務器下單，悄無聲息。今日，通過程序執行產生的成交量，在美股占80%，在A股占到了四分之一。 跨界、顛覆性創新，正在資本市場發生。數學家、IT精英、程序員組成的另類投資軍團正跨界而來。“門口的野蠻人”帶著AI這個新式武器，正試圖破解市場波動的密碼，這是一場降維打擊，對基金經理們，警報已經拉響。 量化出現以前，投資是藝術，靠靈感，靠悟性，靠對人性的理解取勝，還是定性的范疇。 量化出現以后，投資是技術，靠因子，靠策略，靠人工智能，開始演變成數學工程問題。 3777只A股，全部分析一遍，需要多長時間？ LME銅庫存、冶煉加工費、開工率、現貨價格30年的數據進行相關性分析，能否建立銅價格預測模型？ 這是人類智慧的短板，正是人工智能的長處，“量化投資+AI”正顛覆游戲規則，何以求存？