陶荣辉：大家好！
和讯网：首先请陶总就目前的工作内容和工作职责做一个简单的自我介绍。
陶荣辉：我目前是嘉实基金的总经理助理，主管公司定量投资业务，同时我也是嘉实投资委员会的成员。
和讯网：您大学主修的是计算机专业，是从高中开始就对计算机比较感兴趣，还是在选择专业的时候认为计算机比较有意思？
陶荣辉：从高中到大学是处在比较糊涂的状态下进的计算机系，当时是1993年，是美国信息革命刚刚开始的年代，当时感觉学计算机将来的前途应该还不错，所以选择了计算机专业。
和讯网：那在大学期间有没有对投资或金融工程有所了解？
陶荣辉：读大学期间已经对金融和经济有兴趣。
和讯网：所以奠定了您出国以后选择了金融专业？
陶荣辉：是的。
和讯网：您在出国留学期间是怎么看待金融工程和量化投资的？
陶荣辉：就我个人来说，已经具备了做一个Quant的基础，因为拥有了比较好的计算机功底，我需要做的是加强金融和经济理论的系统化学习。
和讯网：您当时是对这个行业感兴趣还是非常看好这个行业的发展？
陶荣辉：当时是看好这个行业的发展。
和讯网：您2008年回国以后，到现在已经有几年了，您是怎样看待国内金融工程和量化 投资的发展的？
陶荣辉：我是2008年回国，那时候国内在量化投资上基本才刚刚开始，刚刚起步。
和讯网：能不能具体谈一下您对Quant、金融工程师和量化投资的区别？
陶荣辉：Quant是非常宽泛的概念，它的来源是定量，Quantitative。
Quant它有很多个分支，比如在卖方,有一些结构化产品、衍生品的运作，衍生出金融工程业务。在买方，我们用定量系统化的方法来做投资，就是量化投资。
和讯网：回国至今，您对“宽客”以及“量化基金”的认识和理解有没有发生什么变化，或者有哪些新的体会和灵感？
陶荣辉：之前国内有一个光大量化，我们在2009年3月份发行了国内第二只量化基金，“嘉实量化阿尔法股票型证券投资基金”。这只产品是以量化技术作为驱动的主动式股票型基金，到现在运作了差不多已有一年零8个月的时间。
很多东西你感受了，做了之后，会发现很多新的认识或理解。一年多来通过对这只量化阿尔法基金的操作，加深了我们对这个市场的认识，包括怎么样能量化投资，这在国内还是比较新的方法。另一点如何能够更加有效地在中国市场上应用量化投资，我也有了更加深入的理解。
在这里简单地谈谈个人的一些看法。首先，量化基金是源于海外的。美国最大的资产管理公司BGI，第一只纯被动的量化基金是1970年左右在美国发行的。美国量化基金走过了从被动到增强，即在指数基础上加几个点的阿尔法；再到今天变成纯主动，甚至多空组合的对冲基金。它走过了三十年的历程，从被动发展至今天多空主动，走了很长时间。量化基金在今天的美国发展是非常快的。
目前国外在机构所管理的资产中有超过20%的份额是用量化资产方法来管理。在非常高毛利率的对冲基金业务里，会发现量化的比重更大，超过了50%。
在国内市场，量化方法还是一个全新的方法，不像在美国已经经历了三十年的发展。所有做量化的同仁，可能在A股市场都面临同样的问题，那就是这种方法在这个市场到底适用不适用？业界很多人以及老百姓也在关注这样的问题，到底量化投资方法灵不灵？在A股市场好不好用？有没有取得和基本面、主动投资同样的业绩？
针对这些疑问，我们要看海外成熟市场和中国市场到底有哪些不同，中国市场有哪些特征？针对这样的特征，我们从量化角度出发能不能找到有针对性的解决方案，使得量化投资这种新的技术更加适合于A股市场。
需要承认一点，中国市场是新兴市场，它的特点是有效性弱，这体现在几个层面：
这个市场是“零售市”。市场的主体不是机构，是散户，可能70%以上的交易行为都是由散户来完成的，这与海外市场是截然不同的。因为海外市场大部分老百姓的钱是通过专业的理财机构进行管理。
一个市场是“机构市”，是指市场交易行为是机构与机构之间的博弈。如果它是机构市就说明机构与机构之间市场超额收益的总和应该是零，减去交易费用甚至可能是负的。从投资的角度来说，如果战胜了市场，那么大概率事件就可以战胜同行。
而A股市场不行，因为它是零售市，这个市场主体博弈是散户与机构之间的博弈，大概率事件会发生什么呢？机构作为整体会有正的超额收益（正阿尔法），而散户往往是亏钱的，这不言而喻。因此当某一种投资方法能战胜市场的同时，未必能战胜在这个市场中的其它机构，比如我们的同行，做基本面投资、主动投资的基金经理，我未必能战胜他，但我能战胜市场。一个市场是零售还是机构市决定了我们从量化投资的角度去想，我们的基准应该是市场还是同行？
A股市场存在着信息不对称的现象比成熟市场多，包括信息不对称、信息不透明等等。这些现象到今天为止在A股还普遍存在，当然，我们相信随着监管制度的完善，信息透明度和信息对称性应该会慢慢加强，但现在是相对有效性比较弱的市场。
传统上说的量化投资，是靠“宽度”来取胜，而不是“深度”。我们所说的深度是对某一个企业在微观层面的了解。比如我去调研，和管理层聊他们的一些想法。通过人与人之间的接触产生你对投资的深度，对企业战略层面上深刻的了解。
但量化是做不到这一点的，因为我们的出发点是数据。
在这样的情况下，量化投资在海外成熟市场是依靠大的宽度。因为人处理信息的深度是有的，但也是有限的，一个人可以看100家公司，当市场有2000家公司，他肯定看不过来。量化投资可以通过强大的信息处理能力提高他的宽度。
但在信息不对称的市场，你的宽度很难弥补深度的不足，这是量化投资在A股市场面临的第二个问题，如何平衡宽度和深度？怎么样利用更大的宽度去弥补我们在深度上的不足？尤其是在信息不对称的市场里。
A股市场是政策驱动的，是一个政策市。这对量化投资又提出了一个难题，你怎么样量化政策？因为你无法预测政策，政策的产生是事件性的，一个突发事件可能带来一个政策，所以没有办法预测政策的同时也没有办法量化政策。
因为中国是个发展中国家，产业、公司、企业有比较高的成长性。每年8%—10%的经济增长速度决定了微观层面上，这个市场是“成长为王”。
一个好股票可能没有估值，但可能有一个“好故事”，发掘其背后的成长潜力。也就是说有个好的故事，大家可以看到它巨大增长的空间。
传统量化投资在成熟市场的两大基石、两个最重要的评价体系是“估值”和“趋势”。打个比方说明A股市场和成熟市场的不同。
成熟市场像是一块“地”，地上可能会因为短暂的市场偏离而产生一些“坑”。大家都在找那些坑，找到那些坑就会把坑填满，因为成熟市场的产业发展、企业发展处于均衡状态，出现和系统化基准偏离的情况是短暂的，所以市场会很快填平这个坑。
A股市场不一样，它像一棵“小苗”，已经长出地面了。大家都在看这个小苗能不能长成“大树”。 这两种投资理念的不同带来的结论就是，在海外适用的估值和趋势评价体系，在A股市场可能会存在问题。因为不能够非常好地在微观层面把握企业的成长性，就是我怎么判断这个小苗能不能长成一棵大树？
总结一下市场的四个特性，就提出了四个问题，第一，这个市场是个零售市，决定了我们对量化投资的出发点应该如何考量？应该是市场还是同行？第二，信息不对称，怎么扬长避短，能够用宽度弥补我们在深度上的不足，特别是在信息不对称的市场里。第三，如何量化政策，因为这是个政策市，这是一件显然的事情，我们做投资的不可能忽视它。第四，“成长为王”的市场里怎么样用量化的指标把握企业或产业的成长性，能够找到真正可以长大的产业和企业。这是我们面临的四个问题。
和讯网：现在对这四点认识，您有没有哪些好的解决方法？
陶荣辉：过去这一两年，A股市场发了不少量化基金，或多或少大家的出发点都差不太多。那就是把海外成熟的模型，海外好用的东西搬到A股市场来，先做起来。在做的过程中，做定量的同行每个人都有心得体会，对市场都有自己的理解。针对这样一些市场的特性，我们再不断地完善这个模型，不断地在这个过程中摸索。模型是死的，人是活的，而模型是人做出来的。
因为市场去年以来发的量化基金数量已经不少了，但业绩不尽如人意，这可能也是大家关心的一个共同点，大家也在质疑这个现象，量化投资究竟适不适合A股市场？
如果我们把时间倒退十年，回到中国基金业刚刚发展的时候，基本面投资作为一种方法，大家都在用，那时候作为起点大家的观点肯定也是差不多的。今天去看十年前的基金经理，优秀、一般、比较差的区别已经非常大了。
在A股市场的量化投资也一样，过去2年我认为是个萌芽阶段。一个新的方法在A股播了一个种子，这颗种子其实都差不多，是海外成熟经验的总结。这颗种子进了土里面，接下来这个种子能不能长成一棵大树，就看这棵种子适应土壤的能力。
嘉实的量化在这一年半的运作时间里，我们有非常深的体会，在今年7月份以后也针对这几个问题对我们的模型进行了修正。
我介绍一下几个比较有针对性的解决方案：
定位准确，拿什么来作为我们的出发点？首先我们要确立哪里是我们的战场，找到我们的股票池。任何定量投资必须要有一个出发点，这个出发点可以是市场，也可以是别的东西。根据零售市的特点，即整体机构有正的超额收益，量化投资基本有两条路径来探索。
第一选择更加有竞争力的基准，长期来看我认为中证500是更加有竞争力的基准。因为它的产业结构更能代表中国经济转型的方向。我们去看沪深300的时候，会看到30%的金融、地产，将近20%的重化工业，50%的权重都被金融地产和重化工业所占据。这个指数代表的是传统生产力。中国经济将来的转型方向是扩大消费、自主创新、节能环保，传统的产业和新兴产业之间应该是此消彼涨的过程。因此找到了更加有竞争力的基准作为出发点后，当我们与同行比较的时候才可以提高赢率。
第二盯住同行。我们用季报的信息看什么是行业的平均配置，把它作为基准，在这个基础上再做有效的偏离，来调整我们的组合，即对于同业基准的检测。这两条路径都是可行的，而且在实践中效果都还是不错的。
去年3月份我们发第一只量化基金，最初我们把主战场定在同基本面研究一样的战场。等于直接拿鸡蛋碰石头，在别人有深度的地方我们试图拿宽度弥补深度，结果发现它并不具备优势。所以，第一件事情，我们要确定战场在哪里？创业板、中小板还是中证500？是研究员覆盖比较多的一半还是比较少的一半？我们要集中在哪个地方作为我们的股票池。
找到股票池之后要去确定哪些指标该进入选股系统，比如哪些指标可以很好的体现成长性，再把这些指标应用在股票池上，筛选出一篮子股票。最后进入交易环节。它的设计挺简单，找到战场，找到武器，然后开打。
信息不对称。这更多发生在研究员覆盖比较多的，比较密集的公司。因为研究员的调研方法跟我们不一样。他们会跟管理层交谈，对季报进行深入的分析，深度是他们的长处。
我们要避其锋芒，转而把我们的精力和视线更多地投入到研究员覆盖比较少的股票，我把它称为“蓝海”。有一片“红海”，是大家都在看的股票，市场还有一片“蓝海”。随着新股发行的改革，从去年到今年A股市场已经新发了600多只股票，从2009年初到现在，股票个数相当于增加了40%，但研究员的数量并没有增加40%，这意味着“蓝海”在变大。因为每个研究员所覆盖的公司数目是有限的。
在“蓝海”变大的过程中就给我们提供了第二战场。我们在主战场避其锋芒，有深度的地方我们放弃，缺乏深度的地方我利用我的宽度弥补深度的不足，我会把更多精力，更多研究工作放在市场里研究员覆盖相对比较少，看的不多的股票里，试图在“蓝海”中寻找适合我们的投资机会。
非常高兴的一点，我们看到新股发行速度并没有慢下来，美国市场有1万多只股票。中国作为世界第二大经济体，今天差不多有2000只股票，未来股票数增加到3000、5000只已经是可以看得到的，留给我们的“蓝海”会变得越来越大，在“蓝海”中就可以非常有效地用我们的宽度弥补深度的不足。
政策市的问题，怎么样用量化的方法把握政策？政策实际上是“路径”。所有的政策，不管是货币政策还是财政政策，税收政策、收入改革、产业政策、区域政策等等，所有政策最终的目标是一致的。政策最终的目标归结为三点，扩大内需、提高消费，自主创新，节能环保。把我们经济从过去资源消耗、对环境的约束，对环境的破坏，重化工业集中，以出口和投资作为经济发展的驱动，逐渐地变成以科技、消费，更加节能环保的生产方式，减少我们对资源和环境的破坏和消耗。所有的政策都延着这个方向。
政策本身可能会有波折。比如2009年金融危机时，我们出台了对地产的扶持政策。这是在特定的情况下，金融危机爆发了，我们担心出口和经济会走下坡，在这样的特定情况下才出台的政策，本来这个政策不应该出。由于特殊事件引起的政策波动，可以看到2010年对地产的调控。
政策本身是路径，路径的目标是实现扩大内需、自主创新、节能环保这三个目标。作为定量投资，我无法预测每一条政策什么时候颁布，什么时候出这个政策，什么时候出那个政策，但我可以从行业结构上看这个目标。不管这个路径是怎么走的，前进两步，还是往后退一步，还是往前进三步，往后退两步，它最终的目标都是达到我们经济转型的目标。
因此我们要用量化的方法把更加先进的经济发展模式体现在行业结构中，哪些是扩大内需，哪些是节能环保，哪些是自主创新，这些要有所体现。而不用担心每一条政策出台的时点，这样就可以把握政策的方向。尽管量化没有办法具体落实到每一个政策，但我们只要把握住目标，大方向是对的，其实问题就不大。
成长为王，我们怎么样把握企业微观层面的成长性？显而易见，定量模型的方法在企业微观层面上把握其成长性的能力是不足的。因为没有办法量化一个公司的战略。但我们可以量化的有两件事情：
第一，可以量化产业的成长性。前两天我在看中美之间产业的差异，发现一些数据。科技板块在美国市场占比是18.8%，在中国是4%；金融地产，中国是32%，美国是16%，我们是美国的两倍；重化工业能源加原材料，在中国是25%，在美国是14%，我们差不多是人家的两倍；必需消费，我们是5%，美国是11.5%；健康保健，包括医疗、药、健康护理板块在美国是12.1%，我们是4%。
这其中可以明显发现，中国改革的方向是自主创新、扩大消费、节能环保，我们正在做工业化后期的转型。转型的目标是向代表更加先进生产力的经济发展模式去转变。从中美之间的产业差异就不难找出哪些产业具有巨大的成长性，比如科技、消费、医疗保健，这块成长性是非常非常明确的。
我们不妨用中国与美国，包括欧洲，发达国家、发达地区产业的差异作为我们把握产业成长性的方法。而这完全可以量化，即用一种系统化的方法实现，能够看到今天小市值的产业在未来随着中国经济转型会变成多大的产业。
把握了行业层面的成长性，个股层面就不用太担心了，我既可以在这个板块、在这个产业中间去找龙头，通过个股精选；或者我可以买一篮子股票分散我的风险。虽然我们不能把握个股成长性，自下而上的成长性，我们就换一个思路，寻找自上而下的成长性，看哪些产业在经济转型过程中具有巨大的成长空间，找到这样的板块之后再去配置股票，是自上而下的思路。
2、公司层面上，我们这段时间正在着力看一个事情，即怎么样量化“公司的治理水平”。中国所有的产业存在同样的问题，就是产业集中度非常低，也就意味着未来某一个时点上会有一个龙头企业会通过收购其它公司，通过外延式增长来做大做强。这个过程，我们从定量角度很难量化哪个公司具有这个潜力，变成龙头。
但有一点是可以量化的，就是公司的治理层面。包括股东结构是否合理，股权和管理权是不是完全分离等等这样一系列指标。如果我们能够量化，能够去关注在这个产业范围之中，哪些企业拥有比较好的公司治理，它就有了未来进一步扩张的基础。不一定是一对一的关系，但可以提高我们的成功概率。因为定量投资归根到底是个概率投资，没有百分之百的事情，我们只是大概率事件，通过分析、量化指标的评价，说大概率事件这个事情可能会发生。
和讯网：您现在有没有开始构思下一个定量投资的产品？
陶荣辉：有。
和讯网：能否说说对这个新产品的新想法？
陶荣辉：我们正在做的产品也是我个人觉得比较有意思的产品，它是一个所谓“全天候”的产品。
我们看市场板块之间的收益差异，最终的驱动因素是两个事情，一是通胀，二是增长。打个比方，在大类资产范畴内，通胀高的时候商品会表现好；滞胀期现金会表示好，“滞”代表股票不好，经济增长放缓了，“胀”代表债券不好，有通胀预期，债券收益率会走高，但现金为王。高增长低通胀是最好的，高增长高通胀是商品的股票好。
以此做四个象限，通胀和股票。我们会发现，在不同象限中会有不同类资产在某一时期内表现是最优的。当我们把这个范围缩小到只看股票市场时也会发现，有些股票可能在第一象限表现是最好的，比如高增长、高通胀，一些周期类的行业，像有色和煤炭，高通胀意味着商品价格保持高水平，高增长意味着它的需求是旺盛的。相反，在滞胀期有一些公用股，像电力股它有高的分红率，有很多现金分红，公用股的表现会很好。
依此类推，在每个象限我们会研究哪些行业对通胀是正的敏感性，哪些行业对增长是正的敏感性，哪些行业对通胀是负的，对增长是负的。
在这样的基础上我们去做一件事情，把风险量化。意义在于我要平衡这样的风险，使得每个象限波动率大致相等，做出一个组合。这个组合我不管经济会往下走还是往上走，也不管是通胀还是通缩，这个组合中总有一个象限有好的表现，就是我不去判断周期。组合设计成这样的结果就是，当我们进入某一个周期的时候你会发现刚才所说的四个象限里某一个象限开始有非常好的表现，减缓经济周期对我组合带来的波动。
和讯网：这个组合里至少要有一个象限内的产品正效应要超过另三个象限综合的负效应。
陶荣辉：是的。我们设计产品的时候是使得最大程度减少经济周期给组合带来的波动，使它成为所谓的“全天候”产品。
和讯网：您觉得这个产品发行还没有成熟都有哪些原因？
陶荣辉：我们在做一些后期检验，针对中国市场可能会做一些调整。另外多空产品我们认为会成为趋势，尤其是专户和一对多，通过做多一揽子和做空一揽子。
和讯网：主要因为现在产品太少，所以做多和做空的基金在市场上比较少。
陶荣辉：是的。刚才说的是我对市场新的理解，包括量化投资怎么样更好地适应中国现在的市场。
和讯网：非常感谢陶总跟我们分享您对市场的这些新感受。最后想问您的是，量化投资的策略是积小胜为大胜，所以量化基金很难在某一时间段排名非常靠前，您能具体解释一下其中的逻辑关系吗？
陶荣辉：量化投资的一个特点是以宽度来弥补深度，这也决定了它是用宽度去寻找很多“小”的机会，然后累加在一起，希望能产生相对比较稳定的收益，尤其是过去传统的量化方法。因为传统量化方法是去找坑，相对成熟的市场是相对均衡的市场，一旦出现这个坑以后，你不抢先把它占了，别人就会把它占了。
量化投资以宽度取胜，就像以前我们说的，“在草地找一分钱硬币，如果持续地找，不断地找，最后可能也会成为富翁。”我认为这是针对特定的海外成熟市场，这种方法才能产生稳定的收益，这个收益在某一段时间内表现并不十分靠前。
我们做过一个测算，如果能保证每年排名前二分之一，五年累加起来就会排在前四分之一。业绩还是非常非常重要的，尤其把时间拉长去看。
我们也针对A股市场的这些特性，调整了之前的量化投资策略。比方说我们过去是找坑，现在就转为试图量化产业成长性，去发现哪儿有“一片草”，我认为这片草地能长成森林，我不知道这些草里哪一棵会长成最大的树，但我把这些草地圈起来，买一篮子，总有一天某颗会长成大树，这个产业总有一天会长成非常大的产业。
做了这样的改变以后，我们认为量化投资的业绩会更多体现“进攻性”，即在短期排名方面也会有不错的提升。今年7月份开始，当我们做第一只量化基金的回顾和总结时，发现如果按过去老路子走下去的话，可能是条死胡同，必须要找到新的方法，当我们做出这些改变以后，截至到11月，如果看滚动的三个月排名情况， 230多家主动式股票型基金我们已经排在第11名，已经达到了前5%的业绩。累加起来一年的业绩依然处于前二分之一，不到三分之一的位置，我们排在第90的位置。虽不是特别理想，但考虑到我们上半年沿用的是老的方法，下半年开始我们才对模型做了改变。还是可以看出，突出成长性的量化方法以后，我们的业绩进攻性有所加强。
和讯网：您是要继续找不同的方法去量化成长性？
陶荣辉：是的。我们会在这条路上走下去。
和讯网：今天由于时间关系，我们的访谈只能先到这里，非常感谢陶总！谢谢大家收看！
