您好,欢迎光临花生网![请登录] [免费注册] 我的花生地|帮助|服务中心|网站导航|繁体中文
  • 打印
  • 字号

张自力:量化投资有独特风险 人才因素是成功关键

欢迎发表评论 2013-3-13 08:19   来源:金融界基金    编辑:queena
     3月1日讯 2013中国私募基金年会于今日在北京召开,本次峰会由国金证券(600109)、上海证券报联合主证,主题为《财富管理时代的的变革与创新》。金融界基金频道做为网络协证合作伙伴进行了全程直播。嘉实基金管理公司董事总经理、定量投资部负责人张自力在会上进行了主题为“量化投资的海外发展及中国市场应用”的演讲,他在演讲中提到:量化投资选股相当于下注。

  下面为演讲实录:

  张自力:我今天的专题演讲主要是想给大家介绍一下什么是量化投资和量化投资的一些精彩的历史,精髓和缺陷。其实,也是为下面一个圆桌会议来铺路,抛砖引玉或者说摇旗呐喊一下,因为在圆桌会议上也有很多重量级量化投资的元老在这样一个平台上讲话。我在这里先班门弄斧,然后可以讲讲我的井底之观。但是我要告诉大家,我这个井是挖了17年的,在美国市场和在全球市场,发达市场上挖了很多年的,而且不是出水是出油的公司,所以和大家做一个交流。

  我做了一个PPT,第一,探讨一下量化投资的精彩历史。第二,定量投资PK传统投资。第三,不同尺度的量化科学与策略。第四,中国市场的创新与应用。

  我先给自己做一个广告,我介绍一下嘉实马上要推出的QDII美国成长基金,是我操刀的一个基金。这个基金在美国量化投资界解决了一个很深入的问题,就是刚才李总谈到的成长股票怎么选。我这边经过非常严格的方法,能够选在美国高成长的股票,以这个大龙头公司,能够在盈利上增长24%这样的一些企业。在这些年也可以告诉大家量化投资的希望很大,比如在相对收益类产品和公募的产品里,我做的产品是在所有的指标上都非常优秀,无论是相对机构投资者还是零售投资者,在超额收益稳定性上是全世界排名第一名的,在超额收益上也是排名4%,所以这是一个纯量化的流程,解决一个非常难的问题。所以,做一个广告,这个产品4月份会发,希望大家多关注。

  我看了两本很好的书,一是《富可敌国》,主要是讲对冲基金包括私募基金在国外的一些精彩历史。另一本最新的书是《宽客》,这本书是帮助大家了解量化的宽松和缺陷,本人也在这里面有隐形的出现,所以也给大家介绍一下。量化投资,我想引用一句话,那些对专家形成疑虑的人,计算机毫无偏颇的解决方法恰是可以接受的”经过几十年爆炸性的成长,已经成为国际主流投资方法之一,在十几年20%的行业成长中,我个人在美国做了大概17年,从一个中型的基金公司,我们大概是1200亿美金的一个公司里,我们专注做主动量化。那么在10年多也有资产十倍的增长,因为美国不是靠募集式的,是靠销售型的,靠业绩来提升它的资产规模,也亲身体验到量化投资是国际主流的投资方法之一。

  二是我们讲对冲和绝对收益策略,在60%的都是以对冲为核心的,更不用说专门做市场交易的部分,在美国市场占70%以上的算法交易,这都是非常量化的。但是量化投资是不是一个复杂的黑箱投资方法,其实是也不是,我想给大家做一些阐述。

  量化投资是有一些爆炸性的成长,我画了一个图从《彭博》上切过来的,这条黄线是市场的中心,把市场的风险抛出以后平均收益在2007年以前确实有很大的成长,大概是10%,实际上这是一个很大的数字。但是在金融危机的时候,应该说是一个雪崩的现象,量化投资的策略差不多收益率在-22%,所以对行业是很大的打击。现在这是一个过程,现在从2009年前有5%的增长,这就像互联网产业,有一个爆炸性的增长,然后有雪崩,然后有成长,当中有很多的产业进行不同的变化。包括中国现在谈得最多的量化,是因为我们在海外做得很成功的一些人士,可能也在量化产业雪崩的过程中,大家又回到中国来寻找一些机会,也带动中国的一个量化的再成长。所以,对中国投资者来说,应该也是一个回应,就像互联网,在美国2000年网络泡沫破碎的时候,很多IT精英回到中国,来创证了像百度或其他的一些企业。所以,我觉得一个高速成长的企业和行业,会经过这些爆炸性增长、雪崩和再复兴的过程。所以,我对中国的量化投资确实抱以很大的信心,包括在国际上也是从这里面学了很多的功课,对它也更有信心。

  这里我不想再仔细讲了,就讲到量化投资分水岭,那几本书的发表,讲到的很多是2007年8月8日量化雪崩日的过程,告诉所有成功的策略,它都会有某些方面的泡沫现象或者是盲点,有些人说失败是成功之母,但是大家要注意,你也是自己成功的牺牲品。量化投资有这么一个自然的过程,我觉得给大家提供了一个很好的参照,所以,这是一个很好的案例,大家看很多书也会理解量化投资到底从哪一天以后就很不一样了。

  这是我实战的一些经验,这都是我在过程中的表现,谈谈怎么从雪崩到复苏的过程。

  下面我谈一下量化投资的精髓。量化投资是资本市场的一个复杂性科学的研究,是将科学与工艺很好的结合,对大家获取投资回报的一种方法。它的方法论基本上是一种系统性的大数据计算过程,通过选取优秀股票,构造投资组合,相对于投资基准产生超额收益。相当于下注,要下很多的注来战胜基准,因为依靠计算模型有一个非常广泛的股票池的话,量化在风险上有很独特的因素,最后人才因素是成功的关键,人才有很多案例在里面,不是从事这个行业的人才都能成功的。

  一个绿框框,量化投资可以覆盖很多的股票池。在一个比较慢牛的情况下,每个行业都有投资机会的情况下,量化投资就会显示出它的优势来,它会不停的寻找各个行业的机会。量化投资使大型股票池的分析成为可能,使基金经理可以坚持他们的投资理念,通过因多样化实现超额收益的持续性,通常会超出一些传统方法经常会忽略的定价误差,它是通过计算机大数据搜索的过程,一天到晚都在寻找机会,非常的勤奋。也能够在纪律的情况下,克服一些传统投资在执行力上的不足。传统投资也有它的优势,主要是对每家公司的经营情况有更深入的了解,当然人的精力各方面都是非常有效的,所以,可能一个好的基金经理或者好的分析师能够真正的了解十个公司可能是一件很不错的事情。当然实地考察也有很多,刚才陈总也讲到义乌的情况,因为经常要去和经营者接触,对经营潜力有深入的认知。另外,对产品在市场上的宣传,尤其是我们做公募的,可能比较有效的一个推广。因为大家可能不太容易理解量化投资,主观投资或者是传统投资确实是有这方面的优势。

  这是我们一些典型的哲学基础,平常要下小赌注,比下大赌注要好。要把风险当做第一位来考虑。任何不含偏见、情绪而客观的股票分析都是有利的。我们确实是通过一个非常科学的方法,有行为金融学和复杂性科学,对投资者进行适度的分析,也涉及到一些非常科学的方法。

  量化的人都比较喜欢学问,我也把资本市场的量化作为资本市场的一个复杂性科学来进行分类。我认为量化作为科学有大尺度的量化,它对应的策略就是说用比较低频和超低频的交易方法,其实在中国现在还没有这样的策略,大家炒股干什么都是换手率非常高的,基本上是在中频和高频间。这里面有很大的机会,中频就是一个股票在3个月-9个月,在美国是两年不到的这样一个换手频率,那是量化的主流产品。

  还有一个是微尺度量化,小尺度上怎样进行高频交易,怎样进行算法交易,怎么做一些每个市场规则的套利。这是量化的策略和产品。

  很多人都了解量化的策略,因为我经历了量化雪崩的过程,所以我讲讲量化1.0和2.0版的差别。所有的量化策略它对极端风险的承受能力作为衡量未来量化的最重要的指标。回到一个最基本的指标,它就是一个力学湍流现象,我们看波音等大部分的事故都是发生在空气的湍流当中。简单来说美国市场和中国市场还是存在一些简单的策略,但是它不能抵挡所谓极端风险的压力,我们需要第二类产品,它能够在高速增长,提高高收益的同时,能够经受住极端风险的承受能力。这是我觉得在国际上海外量化往这个方向走的一个很大的趋势,想和大家同行交流的。

  量化大尺度的问题。刚才我讲的有一个湍流风险,这是从2000年到现在的一个数据,在全球股票里面有一个测度系统性风险,是对各个资产和各个全球性股票相关度偏离和极端偏离的一些指标,叫做湍流风险。往往在互联网浪潮和金融危机的时候,量化策略或者是传统策略都不能经受住风险的考验,这在大尺度上大家需要对这个风险要有把握。同样,在中国市场还没有产生这样的测度和了解,这是美国信用债风险的测度,在2002年的时候出现了所谓的会计丑闻,在2007、2008年金融危机,这里面会有很多对冲基金和私募基金都是在这种大的湍流当中倒闭和清盘。所以,这种极端的风险经常产生的。

  经过全球主权债务,经过很长时间欧元区成型以后,欧洲已经享受了很多年的主权债务和他们收益的降低,到了欧洲债务危机的出现,都是对所有的投资策略的一个极大的挑战,也是一个极大的机会。

  另外一个是货币。货币通过这样的测度,也许我们会进入一个相对比较激烈的震荡过程。量化产品有一些什么样的产品和模型,我大概给大家过一下。这是我做的一个中尺度量化模型的架构,和大家交流了一下。

  现在回到海外这种应该说是相当成功,当然也会在极端风险情况下受到冲击的市场,怎么应用在中国的市场。那么给大家讲一个比较极端的例子,我讲的例子是大尺度应用模型案例,大家在早上也听到朱老师讲了他不相信泡沫,实际上泡沫在学术上有一个很科学的分类。

  我讲一下我怎么发现A股白酒行业泡沫的。讲讲一个LPPL模型简介,对数周期性幂律模型,这是预测金融和地球地壳运动的一个理论,这是瑞士地球物理学家和金融物理学家发明的,它除了对地球地壳运动有一个预测之外,对金融方面也有一些应用,可以预测大的崩盘现象,往往在一个事情和股价要崩盘的时候,它的股价会出现所谓幂律上升以对数周期加速震荡,这个模型我写下来了,我们的量化真的有一些很明确的理论指导。这里列出一个股价运动的方程,我们对要求研究的一些数据进行大数据的分析,其中我拿了一个过滤后的白酒因子,专门我对中国的白酒比如说五粮液(000858)、茅台和老窖这些公司做了我们自己内部的一个指数进行分析,它的走势基本上采取的时间是1999年1月份到1999年7月份,这个数据比较早就开始准备了。这是下面一个拟合过程,在去年7、8月份的时候,我在内部工作的时候就做了这样一个模型。可以看得到,LPPL模型对白酒行业精准度非常高。这是我计算的结果,大概白酒崩盘的时间是在2012-8-20到2012-9-4,这是预测白酒整个行业会泡沫崩盘的预测,这是预测前的月走势,现在大家都知道预测后的月走势是这样了。

  大尺度、小尺度、微尺度都应用了。中尺度我已经跟大家讲了,还有一个是微尺度量化模型的案例,怎么发现A股一些机场交易的陷井,这里和大家分享一下。国际上有一个很出名的微观理论结构研究,可以对市场进行一些分析,通过一些非常精准的数学模型来分析每个股票对投资者的一个吸引,然后又套住的过程。所以,整个股价的运行也符合很多量化的模型。我觉得量化模型在中国股市以后会有非常多的应用,希望大家了解这方面的命题。

我要评论

验证问答 换一个 验证码 换一个



Copyright©广州新博庭网络信息科技股份有限公司 粤ICP备11107430号 All Rights Reserved 版权所有 复制必究

合作联系邮箱: sueiyou@126.com

地址:广州市天河区花城大道667号美林基业大厦1201

回顶部