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期貨、基金、私募三方運作
據悉，青騅投資管理有限公司（后稱“青騅投資”）繼2012年4月通過華寶信托，發行了信托獲批股指期貨交易業務資格以來國內第一只陽光私募發行的股票量化全對沖產品之后，再次成立國內首只引入國債期貨作為對沖工具的債券對沖管理型產品“青騅1號債券對沖專項資產管理計劃”。該產品系青騅投資聯手國泰君安期貨及某基金公司子公司推出的一款專項資產管理計劃，資金已募集完畢并到位，于2013年8月14日正式宣告成立。
值得關注的是，該產品涉及到三方平臺，由多個管理人聯合操作。基金公司子公司作為資產管理人，青騅投資公司作為投顧主要負責產品的投資策略，國泰君安期貨資管部門作為基金專戶資產受托人完成國債期貨端的交易。
分析人士指出，基金方作為特殊法人單位在期貨公司開立資管賬戶，并引入外部投資顧問參與、主導產品的設計和投資運作，這一合作模式在期貨資管領域尚屬首例，有望開創機構投資者合作參與期貨資管業務的熱潮。對于特殊法人單位參與期貨資管業務的模式也是全新的嘗試。
引入量化對沖策略
青騅投資作為長期專注從事債券和量化對沖領域的機構，在現券交易、利率策略、量化對沖和程序化交易平臺方面擁有得天獨厚的專業儲備和優勢，目前就等國債期貨上市，希望能在第一時間參與投資。股指期貨上市初期曾為投資者帶來了非常可觀的低風險收益，青騅投資也希望通過第一時間參與國債期貨幫助投資者分享創新業務帶來的豐厚收益。
近期，國內量化對沖基金正在經歷一場史無前例的嚴峻考驗，因為它們賴以生存的對沖工具――股指期貨正在面臨嚴格的管控。
如果說中金所在8月底上調非套保持倉保證金的舉措只是為了抑制股指期貨的過度投機，那么9月2日的四條“狠招”就相當于掐住了股指期貨的七寸要害，將對期指投資者產生極其致命的影響。首先，股指期貨的短期投機者（包括套利交易者）已經幾乎被宣判了死刑，當日開倉又平倉收取萬分之二十三的手續費意味著日內交易成本的急劇上升，而單日開倉10手的限制則能夠顯著壓縮期指策略的運行容量;其次，盡管套保賬戶除保證金上調外并沒有受到中金所的其他交易限制，但因為期指多頭的交易受限，套保賬戶很可能面臨沒有交易對手的尷尬局面，亦將在一定程度上對套保策略的執行造成影響。從9月7日開始至今的期指成交量就是最好的證據，日均1.87萬手的IF主力合約成交量已不足歷史的二十分之一。
回到國內的量化對沖基金，如果要在當前的市場環境下繼續運行，首先要將倉位降低到7成以下，因為只有這樣才能夠留存足夠的現金以支付40%的期貨保證金;其次，為了可以在3天內將對沖的倉位從零加至7成，產品的規模就必須控制在4300萬以內，因為每天的股指期貨開倉限制為10手，而如今的IF合約價值約在100萬左右，3天內最多也只能夠賣出3000萬的IF合約;最后，我們還不能夠一次性賣出10張期指合約，因為當前的期指已無法提供相應的流動性支持，從盤口數據來看，買一的實時掛單往往在3手以內，而買賣價差的波動也十分頻繁，所以我們需要將10張期指合約分5次甚至10次進行交易，并逐一盯盤操作，但即使這樣，也難以有效降低流動性缺失所帶來的額外成本。
毋庸置疑，阿爾法策略在當前的市場環境下已是步履維艱，加之股指期貨長期大幅貼水，量化對沖基金已經不得不去尋找新的交易機會，以滿足管理資產的增值需求。所幸市場依然不乏此類機會，比如商品期貨的CTA策略、分級基金的套利策略、個股的事件驅動策略，以及基于海外期指的對沖策略等。不管怎樣，量化對沖基金仍將始終以追求絕對收益為目標，嚴格控制策略的收益回撤比，而這也是量化對沖基金區別于其他投資基金的主要特征。
他的學歷背景與很多量化高手差不多，是金融學博士出身。不過，我發現，他可能是中國最早一批國家本土培養的全才型寬客。
他最早研究量化的時間是2005年，當時他剛從加拿大回來，很受券商歡迎――當時背景主要是股改背景下的權證推出。2005年8月，寶鋼權證的推出，讓與中國股市闊別9年后的權證重出江湖。在寬客看來，權證就是個類似于期權的玩意兒，只不過國外是期貨交易所發行，國內的權證是上海交易所與深圳交易所發行。
有了權證這新鮮玩意兒，很多券商都覺得是個賺錢好機會，于是邀請了一大幫懂金融工程的高手，當時在研究方面有些成績的賀金凌就被邀請在列。當年他被國信證券邀請。
那時候，一些有遠見的券商也紛紛開始設立量化部，其中比較資深的還有國泰君安，當時的牽頭人是章飚，現在章飚已經成為國泰君安資產管理公司的總經理。另外還有個比較出名的券商是申銀萬國，主要負責人是現在擔任金融部總監的提云濤。
權證在中國資本市場很快就成了瘋狂投機的工具，券商在其中賺了很多錢。最瘋狂的大概要數2007年5月30日。雖然，“5?30”是令很多投資者記憶猶新的兩市暴跌日，但對于權證投機者而言，則是個暴利的日子――兩市權證集體暴漲。甚至因為有些投資者發現股市機會變得不確定后，反倒把主戰場拉到了權證。“5?30”還成了權證交易的分水嶺。5月30日前，權證換手率相對平緩，基本在50%至150%區間震蕩，從5月30日之后，換手率從前一日的39%陡升至355%。
用賀金凌的話來說，一個權證交易量就至少幾個億。當時國信證券交易量很大。那段時間，券商靠權證確實賺了不少，起碼手續費也絕對賺夠。但真正從權證交易中獲利的投資者卻寥寥無幾，大多數都被專業級玩家“玩死”了。
對他們這類跟著政策走的寬客在那兩年還遇見一件重要的事――2006年9月8日，上海成立了中國金融期貨交易所。這個時候，中國金融期貨交易所專門成立了一個量化部，想為之后股指期貨等推出做一些準備。
然而，因為股指期貨遲遲未推出，很多量化工作只能是紙上談兵。這群寬客就像是政府與券商養的閑兵。于是，在2008年前后，不少券商裁掉了這個部門，只有一些財力雄厚又富有遠見的大券商，如國泰君安的量化部還幸存下來。
原本，賀金凌也是中國金融期貨交易所定向培養的寬客，然而，他也受不了遲遲沒有工具的煎熬，又跑回加拿大去了。不過他在加拿大也沒放棄此前金融工程的事業，去那里更多是學習更多策略與工具運用。
這兩年，他又從加拿大回來，因為2010年4月，量化套利的工具終于出來了，就是股指期貨。因為一般量化投資很重要的一部分就是套利，而能與股票市場形成對沖對立的工具就是股指期貨。如今，他還在籌備第一個產品。
我知道另一個與賀金凌背景差不多的私募寬客叫肖輝，他是上海期貨交易所的博士后，也是在股指期貨推出前夕，本土培養的第一批寬客。肖輝曾出版著作《股票指數現貨市場與期貨市場關系研究》。淘利資產管理有限公司目前是國內最大的大宗交易做市商，肖輝為公司開發了好幾套成熟的量化交易策略體系，很多金融工程的人才也沖他而來。
【關鍵詞】 大數據 智能選股 人工操作
中國證券市場從1991年的8只股票發展到2017年3月1日的3124只股票，這短短的20多年走過了西方資本市場的百年發展軌跡，市場容量與影響力呈幾何級數形式爆發。近幾年來，量化投資日益引起國內機構投資者以及高校學者的重視，量化投資及智能選股的需求也被各類投資者更多的提出。但是目前量化投資策略與智能選股系統仍存在著不可防范的風險。
一、量化投資與智能選股的機遇
與海外成熟的資本市場相比，中國股市場仍不完善，量化投資的技術和策略都屬于起步的初期階段。但全球都看到了中國量化投資的發展潛力巨大：與西方成熟資本市場相比，中國投資主體以個人投資者為主，投資理念較為落后，切有強烈的羊群效應，量化投資的策略在國內資本市場競爭者較少，優秀的專業投資者用敏銳的嗅覺發掘市場的非有效性機會，產生超額收益空間。
2010年開啟的融資融券業務和滬深300股指期貨代表著中國資本市場的巨大變革，結束了國內市場做空機制缺失的局面。量化投資在國內的發展迎來重大機遇，2014-2015年這波牛市吸引力很多華爾街回來的金融精英開辟國內的量化投資市場。
未來智能選股系統與量化投資系統必將成為國內機構投資者、個人投資者的重要工具。
二、量化投資與智能選股的挑戰
2013年8月16日，國內股市場突然出現異常拉升，最高漲幅達到5.62%，致使股市混亂。后來經證實，事件源于光大證券自營部門的高頻套利交易系y。程序員的一個小錯誤引發巨額錯單，損失嚴重，多人問責。這一“光大烏龍指”事件說明量化投資高回報的背后隱藏著巨大風險。
20多年的快速發展也透支著市場的承受力，尤其是2015-2016年這兩年，A股市場經歷了瘋狂的大牛市與瘋狂的下砸熊市，經歷了千股漲停、千股跌停、千股停牌，監管層脆弱的神經也受到了挑動，中國限制了股指期貨交易，機構的量化基金與量化產品遭受了滅頂之災。
正因為中國金融市場發展不完善、監管覆蓋不完全，股票、期貨等金融產品的定價仍存在一定的偏差，而這種偏差和各市場間一致性的不足就為計算機程序化交易提供了機會。但是沒有足夠的市場數據提供，根本無法通過模型來完善交易。沒有充足歷史數據就無法讓智能選股系統與量化投資模型做出非常準確的投資選擇，需要輔助人工操作，獲取超額收益。
三、智能選股與人工量化操作實踐
筆者于2011-2017年一直從事人工量化操作實踐，賬戶開通融資融券功能，并進行日內T+0交易，獲取相對于對應指數的相對收益，整個實踐操作過程分為三個階段：
第一階段，2011年1月-2014年12月，筆者用4年的時間跟蹤上證50ETF，并進行日內T+0交易，平均每日使用底倉資金400萬元，交易量800萬元。通過跟蹤上證50ETF的成分股和主要銀行指數、股指期貨等指標，實現了相對指數每年20%的相對收益。
第二階段，2015年1月-2015年10月，筆者用融券模式，每日不占用賬戶內資金，可以利用4000萬的融券額度，每日跟蹤滬深300ETF，通過跟蹤對比影響滬深指數的主要成分股，中國石油、中國石化、銀行指數、地產指數、股指期貨等指標，實現了相對于指數的年化30%的相對收益，在股災期間，也是筆者這部分操作獲利巨大的期間。利用此方式，大大減少了股災對賬戶本身凈值的損失。
第三階段，2015年10至今，在此期間政府出面打擊日內高頻交易，對股指期貨進行限制，這些諸多因素使筆者放棄了原來跟蹤指數的操作模式，因為指數已經明顯失真。這期間，筆者運用了智能選股模型，找出與創業板指數相對密切相關的個股600588用友網絡，利用50萬元的資本金，并進行日內T+0差價操作，用于降低持倉成本。主要參照銀行指數、創業板指數、計算機板塊指數、板塊內反應靈敏的股――中國軟件、浪潮軟件，以及創業板指標股東方財富等的日內走勢，利用時間差與空間差，歷時一年時間于2016年10月將持倉成本從27.13降低到16.10，成本降低了40.66%。而同期90%的公募基金是虧損的，同期的量化投資基金全部停頓，筆者的收益遠遠超出了行業平均水平。
四、總結
【關鍵詞】量化投資 特點 策略 發展
一、引言
量化投資在國外的實踐已經有了40多年的發展，我國的量化投資起步較晚，從2004年開始出現量化投資的產品，由于缺乏有效的對沖手段，直到2010年4月滬深300股指期貨上市之后才能算是真正意義上開始涉足量化投資。[1]
2015年的中國股市跌宕起伏，杠桿配資引發了大幅上漲和斷崖式下跌，股市出現罕見的千股漲停、千股跌停、千股停牌的奇觀，眾多機構投資者和散戶蒙受了巨大的損失。但其中少數量化投資基金在大幅波動的市場中卻表現相對穩定。量化投資基金和量化對沖策略的穩健，很快引起了全市場的關注，也成為近期銀行、券商、信托等機構追捧的新的產品模式。
在此背景下，作者在本文中對于量化投資的概念、特點、策略、理論基礎和發展做一個總結，希望為量化投資研究和實踐做一些參考。
二、量化投資解讀
（一）量化投資的定義
量化投資在學術界并沒有嚴格統一的定義，現有的定義對于量化投資的定義的側重點各有不同。本文對于量化投資的定義為：
量化投資是指將投資者的投資思想或理念轉化為數學模型，或者利用模型對于真實世界的情況進行模擬進而判斷市場行為或趨勢，并交由計算機進行具體的投資決策和實施的過程。
（二）量化投資的特點
1.投資決策中能夠客觀理性，克服人類心理對投資決策的影響。傳統投資的分析決策，大多數方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在進行投資決策時，很難不受市場情緒的影響。[2]量化投資運用模型對歷史和當時市場上的數據進行分析檢測，模型一經檢驗合格投入正式運行后，投資決策將交由計算機處理，一般情況下拒絕人為的干預，這樣在進行投資決策時受人的情緒化的影響將很小，投資過程可以做到理性客觀。
2.能夠通過海量信息的大數據處理，提高投資決策效率。我國股票市場上有近3000只股票，與上市公司相關的各種信息紛繁復雜，包括政策、國內外經濟指標、公司公告、研究報告等，投資者靠自己手工的篩選根本就是力不從心。量化投資的出現為這個問題的解決帶來了希望。量化投資運用計算機技術快速處理大量數據，對其進行辨別、分析、找出數據之間的關聯并做出投資決策，大大減少了人工的工作量，提高了投資決策效率。
3.能夠實現精準投資。傳統的投資方法中認為投資是一門藝術，投資決策需要的是投資者的經驗和技術，投資者的主觀評價起到決定作用。而量化投資有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精準投資。例如在股指期貨套利的過程中，現貨與股指期貨如果存在較大的差異時就能進行套利，量化投資策略和交易技術會抓住精確的捕捉機會，進行套利交易來獲利。另外，在控制頭寸規模方面，傳統的投資方法只能憑感覺，并沒有具體的測算和界定，而量化投資必須要設定嚴格精確的標準。[3]
4.能夠快速反應和決策，把握市場稍縱即逝的機會。量化投資往往利用高速計算機進行程序化交易，與人腦相比它能夠迅速發現市場存在的信息并進行相應的處理，具有反應快速、把握市場稍縱即逝的機會的特點。量化投資在速度上最出色的運用就是高頻交易，與低頻交易相對，高頻交易是通過高速計算機，在極短的時間內對市場的變化做出迅速的反應并完成交易。[4]
5.能夠有效地控制風險，獲取較為穩定的收益。與傳統投資方式不同的是，量化投資在獲得較高超額收益的同時能夠更好地控制風險，業績也更為穩定。相關研究顯示，1996年至2005年期間，量化投資基金與以所有傳統主動型投資基金和偏重于風險控制的傳統主動型投資基金的信息比率對比情況中，量化投資基金的信息比率都是最高，說明量化投資相對于傳統投資，能夠在獲得更高的超額收益的同時，有效地控制風險。
三、量化投資的策略
一般的量化投資的策略指的是用來實現投資理念或模擬市場行為判斷趨勢從而獲取收益的模型。量化投資需要權衡收益、風險、交易成本、具體的執行等各個方面，一般情況下這些方面會形成相對獨立的模塊。有時候量化投資策略模型也會將風險、成本等方面融合在模型中。
（一）國外量化投資策略的分類
國外習慣上將量化投資的策略分成兩大類，一類是阿爾法導向的策略，另一類是貝塔導向的策略。阿爾法策略（alpha strategy）是通過量化擇時和調整投資組合中不同資產的頭寸大小來獲取收益的策略;貝塔策略（beta strategy）是通過量化的手段復制指數或者稍微的超出指數收益的策略。[6]相比而言，量化指數的貝塔策略相對更容易，所以一般情況下所說的量化投資的策略指的是阿爾法策略（alpha strategy）。
阿爾法策略主要有兩種類型，分別為理論驅動模型和數據驅動模型。
理論驅動模型是比較常見的類型，這些策略是運用已經存在的經濟、金融學的理論，構建策略模型，進行投資決策。理論驅動模型根據輸入的數據的不同可以進一步分類，主要有基于價格相關數據的策略和基于基本面數據的策略。
數據驅動模型廣泛的被運用于股票、期貨和外匯市場，因為采用的數學工具更為復雜，相對而言難于理解，目前使用的還不是很多。與理論驅動模型不同，數據驅動模型認為進行投資決策其實是不需要理論的支持，運用數據挖掘技術，可以從數據（例如交易所的價格數據）中識別出某種行為模式或市場趨勢，進而進行預測或者解釋未來的模式，從中獲取收益。
（二）我國量化投資策略的分類
國內比較常見的量化投資策略主要有兩種分類方式，一種是按投資標的所在市場分類區分的量化投資策略，分為現貨市場和衍生品市場量化投資策略。現貨市場包括股票市場、ETF市場和債券市場，衍生品市場包括商品期貨市場、股指期貨市場、國債期貨市場、外匯市場和期權與其他衍生品市場，國內運用較多的是投資于商品期貨和股指期貨等期貨市場。
另一種分類方式是分為兩大類：判斷趨勢的單邊投機策略和判斷波動率的套利交易策略。[7]單邊投機策略主要包括量化選股和量化擇時，套利交易策略主要包括股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、另類套利策略等，目前國內普遍采用的是這種分類方式。
四、量化投資理論的發展
（一）投資理論的發展
量化投資的理論基礎最早可以追溯到上個世紀50年代，Markowitz（1952）[8]第一次把數理工具引入到金融研究領域，提出了均值――方差模型和風險報酬與有效前沿的相關概念，這是量化投資接受的最早的嚴肅的學術成果。Sharpe（1964）[9]、Litner（1965）[10]、Mossin（1966）[11]在馬克維茨研究的基礎上得出了資本資產定價模型（CAPM），這是如今度量證券風險的基本的量化模型。
20世紀60年代，Samuelson（1965）與Fama（1965）[12]提出了有效市場假說（Efficient Markets Hypothesis，EMH），這為后來在新聞量化交易等方面提供了思路和理論支持。20世紀70年代，金融衍生品不斷涌現，對于衍生品的定價成為當時研究的重點。Black和Scholes（1973）[13]將數學方法引入金融定價，他們建立了期權定價模型（B-S模型），為量化投資中對衍生品的定價奠定了理論基礎。在該理論之后，Ross（1976）[14]根據無套利原則提出了套利定價理論（APT），該理論是資本資產定價模型（CAPM）的完善和發展，為量化投資中的多因素定價（選股）模型提供了基礎，這也是Alpha套利的思想基礎。
20世紀80年代，期權定價理論倒向微分方程求解;“金融工程”概念得以產生，金融工程著力于研究量化投資和量化交易。同期，學者們從有效市場理論的最基本假設著手，放寬了假設條件，形成了金融學的另一個重要的分支――行為金融學。
20世紀90年代，金融學家更加注重對于金融風險的管理，產生了諸多的數量化模型，其中最為著名的風險管理數量模型是VaR（Value at Risk）模型，這是量化投資對于風險控制的重要理論基礎。[15]
20世紀末，數理金融對于數學工具的引入更加的迅速，其中最為重大的突破無疑是非線性科學在數理金融上的運用，非線性科學的出現為金融科學量化手段和方法論的研究提供了強有力的研究工具[16]，尤其在混合多種阿爾法模型而建立混合模型時是非常有效的一種技術。
（二）量化投資的數學和計算基礎
量化投資策略模型的建立需要運用大量的數學和計算機方面的技術，主要有隨機過程、人工智能、分形理論、小波分析、支持向量機等。[17]隨機過程可以用于金融時序數列的預測，在現實中經常用于預測股市大盤，在投資組合模型構建的過程中，可以優化投資組合;人工智能的很多技術，例如專家系統、機器學習、神經網絡、遺傳算法等，可以運用于量化投資;分形理論用于時間序列進行預測分析;小波分析主要用于波型的處理，從而預測未來的走勢;數據挖掘技術可以運用于數據驅動模型，還可以運用于設置模型的細節;支持向量機可以分析數據，識別模式，用于分類和回歸分析。
五、國內外量化投資實踐的發展
（一）國外量化投資實踐的發展
本文認為量化投資在國外的發展已經經歷了四個發展階段：
1.第一階段從1949年至1968年：對沖階段。該階段是量化投資的萌芽階段，該階段具體的量化投資實踐很少，主要是為量化投資提供的理論基礎和技術準備，量化投資脫胎于傳統投資，對抗市場波動，通過對沖穩定Alpha收益，但收益率低了。
2.第二階段從1969年至1974年：杠桿階段。在該階段，量化投資從理論走入了實踐。在投資思路上，因為原本的Alpha策略收益有限，通過放杠桿擴大第一階段的穩定收益。實踐方面，1969年，前美國麻省理工學院數學系教授愛德華?索普（Ed Thorp）開辦了第一個量化對沖基金，進行可轉債套利，他是最早的量化投資的者使用者。1971年，巴萊克國際投資公司（BGI）發行了世界上第一只被動量化基金，標志著量化投資的真正開始。
3.第三階段從1975年至2000年：多策略階段。在這一階段，雖有一定的挫折，但總體上量化投資得到了平穩的發展。在投資思路上，由于上一階段通過杠桿放大收益的副作用產生，放大以后的波動率又增大，從而轉向繼續追求策略的穩定收益，具體的手段是采用多策略穩定收益。實踐方面，1977年，美國的富國銀行指數化跟蹤了紐約交易所的1500只股票，成立了一只指數化基金，開啟了數量化投資的新紀元。[18]1998年，據統計共有21只量化投資基金管理著80億美元規模的資產。[19]
4.第四階段從2000年至今：量化投資階段。這一階段，量化投資得到了迅猛的發展，并且發展的速度越來越快。投資思路上，運用量化工具，策略模型化，注重風險管理。在實踐方面，在2008年全球金融危機以前，全球對沖基金的規模由2000年的3350億美元在短短的7年時間內上升至危機發生前的1.95萬億美元，受美國次貸危機的影響全球對沖基金規模有較大的回落，直到2008年之后，在全球經濟復蘇的大背景下對沖基金規模才開始反彈。
（二）我國量化投資的發展
本文認為，到目前為止，我國量化投資的發展的主要經歷了三個階段：
1.第一階段從2004年至2010年：起步階段。在這一階段，由于我國沒有足夠的金融工具，量化投資在我國發展緩慢。2004年8月，光大保德信發行“光大保德信量化股票”，該基金借鑒了外方股東量化投資管理理念，這是我國最早的涉足量化投資的產品。2010年4月16日，準備多年的滬深300股指期貨的在中金所的上市，為許多對沖基金的產品提供了對沖工具，從此改變了以前我證券市場只能單邊進行做多的情況。
2.第二階段從2011年至2013年：成長階段。2011年，被認為是我國量化對沖基金元年，[21]而隨著股指期貨、融資融券、ETF和分級基金的豐富和發展，券商資管、信托、基金專戶和有限合伙制的量化對沖產品的發行不斷出現，這個階段的量化投資真正意義上開始發展，促使該階段發展的直接原因就是股指期貨的出現。[20]
3.第三階段從2014年至今：迅猛發展階段。2014年被認為是“值得載入我國私募基金史冊的一年”，基金業協會推行私募基金管理人和產品的登記備案制，推動了私募基金的全面陽光化，加速了私募基金產品的發行，其中包括量化對沖型私募產品。2014年稱得上我國量化對沖產品增長最迅速的一年，以私募基金為代表的各類機構在量化對沖產品上的規模均有很大的發展，部分金融機構全年銷售的量化對沖基金規模超過了百億。
2015年，上證50ETF期權于2月9日正式推出，這對于對我國的量化投資有著極大的促進作用。4月16日，上證50與中證500兩只股指期貨新品種的上市給量化投資帶來更多的策略的運用，金融衍生品的不斷豐富和發展，為量化投資提供更多的豐富對沖手段，也提供了更多的套利機會。
六、總結
量化投資的技術、策略、硬件設施條件都在飛速的發展，與傳統的投資方式相比，量化投資有著自身的特點和優勢。尤其是量化對沖產品，以其長期穩健的收益特征，成為目前“資產荒”下對信托、理財產品和固定收益產品良好的替代產品。未來隨著我國股指期貨、融資融券、國債期貨、期權等金融產品的不斷創新，以及股指期貨市場未來逐步恢復正常，量化投資發展前景不可限量。
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在講究技術創新、制度創新、理念創新的“創新”時代中,基金創新無可厚非,但這種創新是否真正符合投資者利益、滿足投資者需要呢?這又另當別論。
量化基金,有點尷尬
參考國外歷史,量化投資的確是優秀的投資方法。量化基金基金經理詹姆斯?西蒙斯管理下的大獎章(Medallion)基金的年均凈回報率是35.6%,比巴菲特、索羅斯等投資大師同期的年均回報率要高出10個百分點。看似風光的量化基金在國內的表現,卻有點尷尬。
首先是身份的尷尬。國內的量化基金被冠以“類量化基金”的稱謂,“最近我去銀行,一個客戶經理向我推薦南方小康ETF。說是非常創新,是國內第一款可投資股指期貨的基金。我有點心動。”曉釗,某通訊器材公司售后工程師,已到而立之年的他,對投資理財報以更多的關注。
原因是目前國內還缺乏完全意義上的量化基金產品,這些產品對量化投資策略的運用,更多還是停留在概念層面,管理人的主觀因素占據了主導地位,缺乏數量化選股的應用,“完全量化”也并不現實;量化投資中,模型是關鍵。標準的量化基金即是將投資專家的思想、經驗和直覺反映在量化模型中,利用電腦幫助人腦處理大量信息,并進行投資決策。然而翻閱季報,卻難找到關于量化模型選股的具體介紹。
當然還有業績的尷尬。依據銀河證券基金研究中心統計,2010年第二季度,已有的8只量化基金虧損幅度在12%與21%之間。上半年在可比的166只標準股票型基金中,除了中海量化排在34名,其余量化基金均在100名以后。
分級基金,一把雙刃劍
2010年的7月,分級基金可謂是一騎絕塵。
截至7月29日,7月份表現最好的前5只股票型基金依次為銀華銳進、國泰估值進取、國投瑞銀瑞福進取、國聯安雙禧B和長盛同慶B,這5只基金毫無例外地都是帶有杠桿性質的基金。其中,銀華銳進凈值增長高達28.28%,成為7月最牛基金。
7月股市的反彈上漲,較高水平的杠桿設計,是分級基金獲得較高收益的主要原因。銀河證券首席基金分析師王群航指出,在反彈行情來臨之時,杠桿產品是博取波段收益的最好選擇。而銀華銳進等分級基金積極表現也印證了這樣的特點。
在上漲市場中,分級基金利用杠桿作用放大投資收益,可是到了熊市,杠桿作用的效果同樣存在,基金虧損也會放大。以國投瑞銀瑞福進取為例,盡管7月份凈值增長率高達20.66%,但國投瑞金進取這只杠桿基金今年以來(截至7月29日)凈值下跌幅度仍然高達23.61%。
成也“分級”,敗也“分級”,所以投資者不能因為分級基金的高回報性從而忽略其高風險性。
基金參與股指期貨,多一種投資工具而已
自4月21日《證券投資基金參與股指期貨交易指引》正式實施以來,中證南方小康ETF及聯接基金(簡稱南方小康)成為國內首只在法律文件中明確約定了投資股指期貨的基金。
基金可以參與股指期貨交易,是否意味著以后無論市場漲跌與否,都可以獲得正收益呢?很多投資者對這款產品表現出濃厚的興趣,紛紛咨詢,這也成為了目前冷清市場里較為難得的狀況。
而本文要告訴你的是,不要對其期望過高,參與股指期貨,只不過是基金增加了一種投資工具而已。
為什么這么說?首先,參與股指期貨投資不會成為基金投資的主要行為,更不會大幅度增加基金的投資業績。這是因為《證券投資基金參與股指期貨交易指引》對基金參與股指期貨的持倉規模、投資杠桿、日漸回轉交易都有嚴格控制,即參與股指期貨交易的份額只是基金投資份額中很少一部分。如南方小康在契約中規定“南方小康投資于股指期貨的比重最多不會超過基金資產的5%。”
同時,這部分較少份額基金只能利用股指期貨進行套保,它的作用主要是平緩市場波動,不會進行更大風險的投機交易,所以基金參與股指期貨的獲利空間很有限。
另外,參與股指期貨交易,基金管理人勢必要具備很強的擇時能力和期貨交易能力,這對基金管理人是一個不小的挑戰。
所以說,基金參與股指期貨交易,只不過是原來的投資工具中(如股票、債券、短期票據、權證等)增加了一種投資工具而已,不用對其有太多的期望。相信不久的將來,基金參與股指期貨交易會成為一種普遍現象。
類保本基金:沒有保本承諾
2010年7月28日,國內第一款“類保本”基金――嘉實穩固收益債券型基金公開募集。
說它類保本,是其本質上還是一只債券型基金,但采用了與保本基金一致的CPPI的保本策略。簡單來說,嘉實穩固就是一只采用保本技術的債券型基金。
應該說,類保本基金兼顧了債券型基金和保本基金的特點。首先是成本較低。相較于保本基金1%~1.5%的申購費,嘉實穩固收益在各階段的申購費均為0,且管理費、托管費也低于保本基金,還無需承擔擔保費。其次是流動性較高,嘉實穩固雖然具有類似保本基金的3年期運作周期,但可隨時靈活變現。
同時我們也該看到,類保本基金畢竟不是保本基金,沒有相應的保本條款和擔保人機制,所以不承諾保本;此外,雖然類保本基金對外宣稱“處于保本而勝保本”,強調本金的安全。然而債券型基金本身就具備收益穩定、風險較低的固定收益特征。既然債券型基金本身已經非常安全,再去強調本金安全,吸引力不夠大。
主題類基金:看上去很美
如今市面上開始涌現出一批主題類基金,他們憑借明顯個性特征的投資目標和投資標的,深深吸引著投資者的眼球。
縱觀主題類基金,有的主要投向某一行業或者領域的優質股票,比如地產、消費、低碳等,有的則根據經濟周期或者國家政策導向來指定投資決策,比如通脹通縮等,有的則更關注上市公司的本身的持續發展與道德責任。
擁有比普通基金(比如穩定增利、優勢增長、大盤藍籌等)更炫目耀眼的基金名稱,有明確導向的投資決策,吸引投資者自然不在話下。
那么拋開這層美麗的外衣,我們應該思索:主題類基金的創新對投資者的意義有多大?
其實主題類基金的內核無外乎就是投資自己看好的優質股票,說白了這與普通股票型基金并無區別。主題類基金看好的股票,普通股票型基金如果看好,照樣傾入資產進行投資,可能只是資產投入的比重不同而已;另外,主題類基金可能只專攻某一行業股票,其余行業可能不做選擇或者投入比重很少,股市瞬息萬變,很難找到長期保持優秀表現的股票。
“沒有互聯網大數據的時候，量化投資技術僅僅是機構投資者使用，有了互聯網大數據，量化投資便成為普惠金融，成為中小投資者能夠采用的投資方式。”1月下旬，在接受《投資者報》記者采訪時，微量網絡科技（北京）有限公司董事長馮永昌表示。
所謂量化投資是基于大數據分析，以統計學的思維研究市場。這在機構投資中十分常見，也深受華爾街的金融家們偏愛。而微量網正是通過互聯網大數據技術，讓“神秘”的量化投資“平民化”。形象的來說，中小投資者可以像去淘寶購物一樣，到微量網購買一個“智能大腦”，在這個大腦的幫助下，選擇投資策略，從而讓賺錢成為大概率事件。
讓量化投資成為普惠金融
馮永昌是北京大學光華管理學院培養的第一批統計學博士，2007年進入嘉實基金。在此期間，他注意到基金投資時，大量使用量化投資策略，但當時的量化交易工具，都是基于本地網絡，受本地用電、網絡環境穩定性等情況約束，存在交易風險。他萌生了研發一種云交易技術的想法，可以將交易托管在云端。
馮永昌離開嘉實基金后，第一個合伙人是后來的“余額寶之父”周曉明。當時他們想一起做一個結合互聯網技術，用量化交易方式進行投資的基金，但當時有資金、有策略，卻缺乏相應的技術，馮永昌決定先解決技術問題，于是他創辦了一家軟件科技企業。
在研發相關技術的過程中，馮永昌認識到，這項技術既然可以幫他解決量化投資中存在的問題，也可以幫助中小投資者采用量化投資的方式進行投資。基于互聯網技術，可以搭建這樣一個平臺，有能力提供投資策略的人或機構，在這個平臺上銷售自己的投資策略，而投資者則在這個平臺上購買量化交易策略，實現策略提供者和策略使用者的對接。
正是基于這樣的思考，馮永昌又創辦了微量網。
“微量網類似于是一個‘淘寶商城’，商城中既包括針對投資者的量化投資策略評價和推薦，也包括針對策略提供者的策略生產和出售。而投資者只需在這個平臺上，按照自己的風險偏好，購買某個投資策略，選擇開始，就可以委托網絡機器人來管理自己的投資。”馮永昌介紹。
截至2015年1月底，已有近千個策略被提供到微量網平臺。而微量網也擁有了大量使用者，其中有理財者、也有股民和期民，理財者主要通過債券逆回購方式進行投資理財，而股民和期民則主要使用程序化交易和量化投資的策略，即將自己的賬號與微量網綁定，在微量網上購買策略，然后進行證券、期貨交易。
馮永昌當初設計的時候，就將微量網的用戶定位為100萬元投資規模以下的中小投資者。數據顯示，目前微量網的用戶以資金額在30萬元左右的投資者為主。微量網的出現讓“高大上”的量化投資變成了中小投資者也可以使用的工具。
低門檻的投資平臺
股民李華（化名），原來在國泰君安開戶炒股，為了體驗在微量網進行量化投資，近期又在與微量網有合作關系的光大證券開戶，投資數萬元，“嘗鮮”微量網，他選了兩個策略組合進行交易。
以前李華自己炒股的時候，一直擔心自己知道什么時候買，但不知道什么時候賣，以及該賣的時候，自己沒時間顧不上賣。使用微量網投資，可以通過綁定策略來止損，每個策略都有自己的止損點，也可以設置賬戶止損，李華給自己賬號設置為虧損15%就自動止損，這讓李華頗感放心。李華介紹，進行量化投資半個多月以來，他的投資略有盈余，他期待微量網能夠幫助他解決賣出股票的時機問題。
馮永昌評價，微量網就是將碎片化的投資管理能力集合起來，使之變成微量網上的策略，傳遞給微量網的用戶，縮短散戶和機構之間的差距。
在股市，知道什么時候買，不知道什么時候賣，是學生;知道什么時候買，也知道什么時候賣，是老師;而微量網則更進一步，高度紀律化，能夠精準無誤地保證執行，降低人為情緒波動的影響，基于大數據，對投資做出判斷和選擇，降低風險。
然而，微量網如何確保平臺上策略提供者策略的有效性？馮永昌解釋，微量網是一個C2C的平臺，任何自然人都可以給微量網提供交易策略，但微量網會以專業的技術力量對策略進行長期跟蹤，嚴格審核，通過實測驗證等手段，保證其有效。策略提供者還要負責維護策略，對其進行必要的修正。
“微量網會以第三方專業的技術力量對策略進行長期跟蹤，還會觀察策略的風險特征及市場環境等，所有結果都會在用戶端詳細展示，幫助投資者進行選擇。”馮永昌說。
還將繼續“燒錢”
來自微量網的統計顯示，在去年12月9日（當天上證綜指和深圳成指都達到了單日最大振幅9%），微量網70%的策略創造了期貨、股票市場新高，80%用戶創造了單日3%以上的收益，股指期貨策略尤為出色，當日用戶受益45%以上。而在今年“1?19”股災當天，微量網的用戶同樣實現了十分可觀的收益。
馮永昌評價，市場波動越大，投資者通過量化交易套利的空間就越大，還可以盡量規避風險。因此股市等市場波動大的時候，恰是推廣微量網的最好時機，2015年微量網將會加大市場推廣力度。
微量網此前已經接受過一輪天使投資，目前正在進行新一輪融資。與新投資機構的談判已進行了數月，預計將很快會結束談判，引入新的資金。
“新的資金進來后，微量網會繼續‘燒錢’，會界面更友好的版本，充實研發團隊和客服工作人員，繼續以較低的價格將策略提供給使用者。”馮永昌介紹。
不久前，剛上市兩個月價格就屢創新低的國債期貨著實給期貨投資者潑了一盆冷水，但期貨市場在近期仍然暗流涌動，吸引了更多投資者的目光。
“雖然期貨以前是小眾投資市場，但在未來十年，期貨市場發展的黃金時期正在到來。”徽商期貨有限責任公司（以下簡稱“徽商期貨”）運營總監康鑫如是說。期貨市場正起勢
“不同于以往品種少、風險高的特點，今年前10個月的期貨交易量較去年同期增長了51%，并且有逐漸升高的趨勢。”康鑫指出，這種交易量逐年增高的現象從2007年就已經開始。
事實上，伴隨著交易品種的增多、交易量的加大，期貨交易參與主體、交易模式也開始悄然生變。原來期貨市場參與者以個人投資者、產業客戶為主，現在加入了越來越多的投資機構。以前只有手工直接下單，現在程序化交易、量化投資、跨期、跨市場、跨品種套利的交易模式越來越多。
不同于股票市場的單向交易，期貨市場可以進行雙向交易，遇到市場不景氣時進行買空，在價格下跌時也一樣可以賺到錢。不僅如此，期貨還可以與現貨市場進行結合，諸如黃金，如將黃金期貨與上海黃金交易所結合起來，設計一些套利的產品，通過這兩個市場的價差賺取收益。
“由于期貨市場操作的靈活性，使得它很容易在套利上‘發力’。”康鑫介紹，
“期貨、現貨在市場正常的情況下，其走勢理論上將保持一致，但受資金流、供需因素或其他干擾價格的因素影響，期現市場及期貨間市場價格會出現不同步的現象，套利空間這個時候便出現了。”
“正因為通過期貨可以設計各類套期保值、套利的產品，紛紛吸引了大量機構客戶的注意，今年期貨公司的機構客戶比例開始上升。”康鑫介紹，私募基金、銀行、保險等相關理財機構開始把橄欖枝拋給了期貨產品。
“從今年開始，有不少銀行、財富管理等機構開始與徽商期貨洽談合作，準備發行一些套保、套利類的涉及期貨的理財產品。”康鑫認為，銀行有大量資金充沛的客戶，他們對理財有著強烈的需求，由于近年證券市場的“不景氣”，所以銀行也開始轉戰期貨市場尋求多個市場的資產配置，為客戶提供更多的理財方式。
這幾年，機構投資者發展速度比較快，原本散戶占了90%的比例，機構客戶的比例只有10%%，而現在機構客戶的比例也開始逐步上升。這使得各期貨公司也開始調整發展戰略。
以徽商期貨為例，康鑫介紹：“目前我們主要是以個人投資為主，隨著期貨公司業務的放開和客戶財富管理需求的增加，今后的重點將放在財富管理上，我們會加大對套利、量化投資的研究，推出更多的的產品組合提供給機構客戶。”行業洗牌即將來臨
基于期貨市場旺盛的生命力，逐漸喚醒了市場上的投資需求，目前國內大宗商品的成交量非常大，但遺憾的是國內始終沒有對大宗商品定價的話語權。這也讓國家層面開始重視并大力支持期貨行業的發展，意在把大宗商品的國際定價權掌握在自己手中，同時也降低各行業發展存在的風險。康鑫認為：“國家大力支持期貨行業發展，期貨行業市場潛力將徹底釋放出來。”
不僅如此，根據業內人士分析，讓期貨界期盼已久的期權也將可能在明年推出。康鑫介紹：“期貨期權被稱為“期貨的期貨”，有了期權的搭配，通過期權和期貨的組合可以設計出更多套保套利的產品和策略。期貨行業將發生深刻的改變，會有更多的人加入期貨投資的行列。”
值得注意的是，雖然期貨行業發展的勢頭良好，但行業內的競爭依然激烈。目前期貨公司同質化競爭現象嚴重，大多數機構都是采取比拼手續費的價格競爭，少有自己的核心競爭力。
未來隨著行業的發展，國內期貨市場將與國際期貨市場緊密的結合起來。由于國內期貨市場目前還處于發展階段，衍生品市場的交易品種、交易體系、場內場外市場的結合度，與國外期貨市場的成熟體系還有較大差距。
2013年，量化投資成為了僅次于互聯網金融的投資界關注焦點，而作為銀華基金副總經理、量化及全球投資總監的周毅，則給記者一種波瀾不驚的感覺。4年來，他目標堅定、善于布局、踏實理性、運籌帷幄，從產品、團隊、策略3條主線入手，以高效的節奏，為銀華基金在中國的量化投資市場上，一步步豎起了鮮明的旗幟。
周毅認為，在中國量化對沖產品有著廣泛的客戶基礎，投資者對這類產品的需求潛力很大。只要做好產品和策略，滿足客戶的投資需求，量化對沖產品將有十分廣闊的發展空間，而且隨著監管制度的變革以及金融工具的發展，量化對沖事業的春天已經到來。
4年精磨優秀團隊
2010～2011年，周毅以分級基金作為量化投資的突破口，帶領銀華量化團隊初戰告捷。2012年，周毅向著量化投資本土化進一步邁進，這一年的目標是——從量化專戶開始嘗試絕對收益，團隊先后建立了側重阿爾法策略和套利策略的研究小組，在克服了高頻交易限制、數據庫不完善、集中交易制度、傭金費率等多方面約束的情況下，當年銀華專戶產品中表現最好的賬戶的年化收益率（扣除各種費率后）大幅超越同期滬深300指數，而波動率僅約為滬深300指數的1/3。
2013年，來自銀行渠道的數據顯示，銀華基金管理的量化對沖專戶扣除全部費用后的平均收益率達到12.65%，凈值波動率卻僅為滬深300指數的1/4，而夏普比率則高達1.95，創造了穩定的絕對收益。此時，銀華的量化專戶規模已超過10億元。
“分級養量化”策略大獲成功。金牛理財網的最新數據顯示，截至3月6日，銀華的分級基金場內規模達到234.56億份，占市場規模的45.43%。今年以來的日均交易額近4億元，占全市場的一半以上。與此同時，也為公司帶來了非常可觀的利潤貢獻。
成績的取得與銀華基金量化團隊的打造密不可分。作為一名擁有15年從業經驗的量化投資者，周毅深知，嚴格意義上的量化團隊應該是一條流水線產業鏈，鍛造這樣的團隊，絕非一朝之功，而靠“一筆錢挖一兩個人”來建設量化團隊也非長久之策，他立志要打造一個和國外一流對沖基金建制類似、水平相同的團隊。
瞄準需求勇奪市場
在練好“金剛鉆”的同時，2014年，信托業拐點也帶給量化對沖更好的發展時機。周毅認為，信托與量化對沖，看似毫無相關性，但實際上面對的是同一類投資者——追求穩定回報的高凈值客戶。
“過去幾年，信托做得非常好，剛性兌付帶來了低風險下的高回報。投資者更熱衷于信托產品，而對沖基金則相對顯得冷門。”周毅說。而到了2014年，事情正在發生變化。對非標投資的控制讓信托業走入瓶頸，2013年年底，信托發展所依賴的房地產業和礦業進入衰退周期，多只信托產品出現兌付危機，打破信托剛性兌付的呼聲也越來越高，這意味著其投資屬性正在改變。
周毅認為，面對這種趨勢，未來可能有一部分投資者將從信托產品中脫離，轉而選擇新的投資方向，而對沖基金則恰恰能夠滿足此類客戶的需求。此外，與信托產品的投資標的不同，量化對沖產品的投資主要基于二級市場，從市值披露和流動性來講，更加透明，更加清晰。
然而，對于任何新興的投資種類，要想取得投資者的信賴，需要的是過硬的管理業績。銀華基金便是憑借專戶產品在過去3年持續優異的業績表現，在市場上逐漸獲得了追求穩健回報的投資者的認同。
銀華量化對沖專戶的優秀業績表現源于其獨門策略。周毅表示，國外有很多成熟的對沖策略模型，但要應用在A股的投資實踐中，還需要很長的本土化過程和探索。3年來，銀華的量化團隊一直致力于探索適合A股的量化對沖策略和投資模型，并在實踐中對其進行檢驗和不斷完善。
具體而言，就是根據A股市場的特點，將理論上的阿爾法策略加以改造，以傳統的主動型股票研究分析結果為基礎，利用多因子模型來控制組合的風險和相關性，追求超越市場平均回報的絕對收益，為投資者提供持續穩定的阿爾法回報。
周毅表示，對沖投資策略程序一旦設定好，就像是一個冷靜理性的基金經理，沒有貪婪和恐懼等情緒。投資在這種情況下變成流水線，它可能做不到最好，但從質量穩定性角度來看，它就是最優的選擇。量化投資可能產生不了歷史上最棒的基金經理，但確實是一種回報穩定的投資方式。
機制創新預示對沖“春來到”
周毅認為，對沖基金在國外已經發展成為一個成熟的投資領域，整個市場的有效性比較高，同時有大量的金融工具可以使用。投資組合中的任何一種風險，都可以找到對應的衍生工具進行對沖，有很多種工具能夠精準地滿足客戶對風險收益的要求。但在國內，A股市場的融資融券成本過高，衍生品起步相對較晚，可用的對沖工具也非常少，這些都制約著對沖基金的發展。
例如目前A股能夠用來對沖系統性風險的工具只有滬深300股指期貨，在操作中，只能通過放空滬深300股指期貨來對沖組合風險。這就意味著，應用這種策略的組合在市場呈現大藍籌股單邊牛市的情況下投資難度較大，這也是量化投資能夠在2013年的結構性行情（創業板、中小板表現明顯好于主板）中表現優異的客觀原因。此外，對沖工具的匱乏也制約著對沖基金規模的發展，周毅測算，僅就目前的投資標的而言，銀華團隊可以有效管理的量化對沖基金規模極限或為50多億元，而單只對沖基金的理想規模大約是5億元左右。
不過，在今年的兩會上，全國政協委員、上海證券交易所理事長桂敏杰在接受中國證券報記者采訪時表示，上交所正在努力推進藍籌股實行“T+0”交易制度。周毅表示，他期待中證500股指期貨、個股期權以及股指期權的推出。他堅信，從發展趨勢來講，中國的衍生工具會越來越多，國外成熟的量化對沖投資模式未來在中國大有用武之地，同時量化投資管理的資金規模也會變大。
