宽客人在量化中淘金.doc

1、宽客人在量化中淘金算法、编程、想法、策略、模型成了这个圈子中的常用语，他们分布在券商、公私募基金、期货等金融行业，他们在创新中摸索前进，优秀的团队也不少见 他们和先前的人工交易不同，用数学统计出此前的交易规律，建成模型，用程序来交易。他们大多有较高的学历，或物理或数学或 IT 背景。他们用模型、公式克服人性的弱点去交易，赚取理性的利润，这个工作叫量化投资。 这是近几年才形成的一个低调的金融圈子，尤其是今年来，这个圈子似乎风生水起。算法、编程、想法、策略、模型成了这个圈子中的常用语，他们分布在券商、公私募基金、期货等金融行业，他们在创新中摸索前进，优秀的团队也不少见。 谨慎的宽客人 量化投资圈的

2、人喜欢自己被称为“宽客人”或“矿工” 。所谓“宽客”即金融工程师，他们靠编程序去设计模型，用数学的方法分析金融市场，找出影响价格涨跌的相关因素，规避其中的风险，获得收益。 徐明（化名）是上海艾革瑞投资团队的创始人之一，有着大多数编程人员的内秀和儒雅，自信的微笑又暗示着自己不是普通的“码农” 。清华大学数学系学士，香港科技大学工业工程与物流管理系博士，精通数学建模、金融工程、组合优化和人工智能算法，这些标签和不少量化“宽客人”类似，他们具备这个行业的先天优势。 徐明在中山大学管理学院管理科学系任教期间，对金融工程产生了浓厚的兴趣，西蒙斯的经历和成功给了他极大的鼓舞，逐渐走上专业量化交易这条路。

3、十月，天气渐冷。 中国证券期货记者联系上徐明时，他正带着自己的团队参加海通期货 2013 年的“笑傲江湖”实盘赛，目前成绩位列投资家组第三名，这不是第一次参加海通期货的实盘赛，去年以总收益89%、总收益额 189 万，获得程序化组亚军。 “艾革瑞” ，源自“Algorithm” （算法）的译音，创始人的量化定位可见一斑。团队主要成员在 2012 年开始全职投身于程序化交易，多具有证券期货投资、金融工程研究和 IT 项目开发经验。艾革瑞团队主要做股指期货日内交易，交易频率比较低，平均一天做 1 个来回的交易，持有时间一般都要超过 1 个小时。 量化交易和人工交易有一个很大的不同，就是模型的建立。

4、 “程序化交易更像一门科学，需要投资者具有较高的模型开发和系统开发能力，以及对于交易规律的深刻认识。 ”徐明认为，人工交易更像一门艺术，需要对经济周期和行业发展有独到的眼光。 对于模型， “宽客人”都视为自己最核心的秘密武器，往返于华尔街和上海的徐明和其他讳莫至深的受访者不同，对模型提出了自己的看法，“模型是用数学方法找规律，而数学方法找规律很容易过度优化。 ” 对于投资行业的深刻认识更为重要。徐明表示， “国内金融市场和华尔街还是有本质的不同，对于中国市场期货交易的认识和理解，比运用各种数学模型更为重要。很多系统在数学上是最优的，但是在实践中并不是最优的，而且还可能是有极大风险的（即过度优化

5、） 。 ” 策略是量化“宽客人”的另一个交易核心。 “如果交易经常不盈利，就不能仅仅认为是利润回吐了，要考虑策略是否失效。 ”金华强调。 策略是否失效是所有程序化交易者面对的一个非常难的问题。 “失效”本身就很难定义。日内趋势的策略胜率一般都不到 50%，所以总是有赔有赚的。赔钱的连在一起，就连续回撤了，这其实只是亏损连在了一起而已。不同的时间，市场的规律也会呈现不一样的特征，所以也很难判断暂时表现不好的策略是否就永久不好了。 所以，最重要的不是判断策略是否已经失效，而是在策略表现不好的时候可以找到原因和解决办法。 在 2013 年第二季度，艾格瑞团队就经历了一个较大级别的回撤，后来发现系统的

6、很多亏损来自于“过度预测” 。直观的理解就是市场还没有开始趋势的时候，系统就进行了未来趋势方向的预测。这一能力在过去的一年都不错，可以获取超额收益；但是可能是因为市场氛围变了，现在不仅不管用，还会带来连续的亏损。 后来艾格瑞团队对策略进行了调整：其一，相关性小的多周期、多系统非常必要。其二，用一套系统的方法去辨别哪些是市场里稳定的规律，哪些是不稳定的规律。其三，在风险控制上更为严格和保守，在谨慎保护本金的基础上，实现盈利。 调整策略后，解决了“过度预测”的问题，然后系统就又恢复了正常。从运行两个多月来看，表现比较稳定。 摸着石头过河的机构 机构投资者对量化投资的关注也越来越多，光大证券“816

7、”事件揭开了冰山一角。8 月 16 日，光大证券量化套利资金超过了 200 亿，乌龙事件一度引发国内 A 股和股指剧烈地震。据中国量化投资学会理事长、量化投资经理丁鹏透露， “目前国内量化投资资金的体量已经达到 1000亿元。 ” 这些资金或主要来自券商和险资自营的量化套利资金，以及公私募的量化基金。 业内人士指出，国内某另一家券商在量化上投入的套利策略资金超过了 300 亿，远超出光大的投入资金，目前，不少券商也在用巨额资金更新 IT 设备，加上公私募资金，在量化上的投入远超过 1000 亿。 据悉，光大和海通等券商经营量化套利这项业务上，年度收益约10%-12%，甚至达到 10%-15%或

8、更高。如果按 200 亿元的管理资金来看，带给券商的直接收益就达到 20 亿-30 亿元。这一盈利数字可能近年来熊市中某些券商一年的营业收入。 由于 A 股市场实施 T+1 交易，券商量化交易部门在 A 股从事高频交易的资金较少，据业内人士推算，大约有 20 亿左右。如果 A 股市场实施了 T+0 操作，估计更多券商大资金投入。 公募基金排名的压力，参与股指期货对冲仓位比例不超过 20%限制，都成了公募基金量化投资无形的镣铐，短期内难有多大规模。 “公募基金做量化很费劲。 ”王萌（化名）坦诚表示。 王萌，上海交通大学计算机硕士，资深软件工程师，具有多年软件开发和管理经验，以及金融市场投资经验。

9、已经在资本投资市场 10 年了，目前是上海某公募基金的总监。 “由于参与公募基金的排名，不可能完全做到量化管理，大多都有主动管理的因素在面。 ”王萌坦言，这和采访国内某期货公司量化部经理时的话，颇有几分相似， “目前国内公募基金的业绩也没有听说那个做的业绩挺好，更多的是一种宣传噱头。 ” 而私募则相对轻松的多。私募资金私募基金在量化基金设计上，主要侧重于量化多空策略的经营，目前国内有数十款产品在做，虽然规模算不上太大，但收益稳定保持在 9%-15%还是容易做到。 张强（化名）在华尔街做量化投资多年，回国后成立了自己的私募公司，量化操作股指期货。15 个月来，资金收益保持在 25%，这个业绩在行

10、业里可能算不上多高，但是出奇的稳定，这正是量化投资追求的最高境界，关键是稳定收益。远比上半年盈利 50%，下半年亏 60%好的多。更难得的是，15 个月来回撤仅仅 1.5%。这和公募基金带着“镣铐”跳舞形成了鲜明的对比。 无法阻挡狼来了 目前国内的量化投资刚刚起步，发展还受诸多因素困扰。 政策性因素扰动、历史数据不足、数据准确性差、T+1 的限制，金融衍生工具不够丰富，风控的完善、系统软硬件的限制等，这些都是量化投资在国内市场的瓶颈。 政策性因素扰动也很明显，证监会对光大证券“816”的巨额罚款，对光大证券在券商中量化的领先地位颇有打击，同行不得不放慢了量化的步伐。 对于数据的不充足以及准确性

11、差，也深受其害，财报质量和国外压根就不在一个档次，查阅数据也只能追溯到最近 6、7 年，这对用数学的方法统计数据建模型造成了直接的影响。 而某期货公司的董事总经理则直言，目前国内期货市场还是 T+1，还没有开通夜盘交易，而国内期货市场又受国外盘影响巨大，国内盘受其影响隔夜暴涨暴跌再正常不过，而依靠数据、模型的量化交易只能是无可奈何，这也是国内商品期货量化操作业绩不理想的原因之一。 金融衍生工具不够丰富，也是国内量化投资的一大影响。目前国内量化投资仅能运用在商品期货、股指期货和国债期货上，还限制颇多。比如股指期货，国内每天挂单不能超过 500 手；国债期货开通不久，成交量有限；期货市场虽然套利客

12、观，但容纳资金量有限。 据业内传闻，光大证券的量化部门前期运行投入资金是 1500 万元，如果再加上维护费用，数目不容小觑。 这在券商同行中绝不是孤例。尽管如此，因经验不足，还是在风控上闹出了震惊中外的（816）乌龙事件，对量化的影响可见一斑。 光大乌龙事件暴露出机构投资人在追求创新时忽略了风控的完善。“光大虽被证监会罚款 5 个亿，但券商用自营资金做量化的赚钱能力也被大众所知，未来会有大量的钱涌入。 ”一位机构人士认为。 丁鹏认为， “不能因为光大事件，就将先进技术和理念拒之门外，绝对收益是未来趋势。 ” 国内金融市场，尽管在量化上还存在着不少的问题，但这引人注目的量化投资前景依然引起了国外

13、大鳄的注意，我们无法阻挡：狼来啦！上述某期货公司人士透露， “韩国成熟的量化投资团队，已经进入国内市场开始剪羊毛，据说比国内的量化机构能量要大的多。 ”还有更恐怖的团队，国外量化操作鼻祖巴克莱已经在国内完成了前期量化测试，不久也会携带巨额资金和先进的理念来分一杯羹。 模型避免过度优化 一方面是模型“不接地气” 。数学模型有时候会找出一些无法解释的规律。数学模型必须要结合行业知识，才能构建出真正优秀的系统。举一个例子，最短路径 Dijkstra 算法是 GPS 内的主要算法，但是如果仅仅用这个算法去找一条从上海去杭州的路径，可能会给你一条国道，数学上是最优的。路程虽然近，但是由于国道路况的不确定性，实际运行的结果可能会很差。解决这个问题并不复杂，只要加一个限制条件，让算法去找高速优先的路径就可以。 另一方面是模型过于复杂。历史数据总是有限的，过于复杂的模型刻画的特征由于缺乏足够的历史数据的支撑，在将来很可能会表现很糟糕。