和讯基金消息 由中国量化投资学会、中国证券投资年鉴、中国人民大学举办“金麟2015量化投资与对冲基金年会”于2015年3月28日在北京隆重召开。邀请金融俊才，对当前资产管理所所面临并迫切了解的相关问题：如国内外现状与发展趋势、国内监管政策的解读、投资策略的完善、产品的发行、科学的评估方法等进行探讨。
嘉和基金副总经理李宇龙在论坛上表示，量化投资从整个业界的角度来说，从收益率的角度来说，应该说整个投资行业越来越具有优势。基于量化投资或者是量化对冲投资模式，过去几年在美国的投资收益是非常客观的。
以下为嘉宾发言实录：
大家下午好！
我今天主要就三个方面的问题向大家做一个汇报。第一，我们包括我们公司和投资团队对量化投资的基本认识。第二，量化投资在我们公司的两个产品中的具体运用，一个产品是我们从去年12月份开始进入运行阶段的，经过过去四个月的运行整体上来说比较成功。第二个产品是我们即将开展量化，我们称为基于量化配置的FOF的产品。
说到量化投资，这个定义非常模糊，不同的渠道，不同的来源对量化投资的定义不一样。但是我们整体认为，量化投资相比基本面投资具有独特的优势。所谓独特的优势，我们可以反应在几个方面。一个从国际的角度来看，量化投资它应该是整个投资行业发展的方向和趋势，而正因为这个趋势，我们基金管理公司在成立之日起，我们基本上把量化投资或者是定量化投资相结合，但是以量化投资为基础作为我们最主要的投资理念和投资方向。
我们公司是一个公募基金管理公司，成立的时间还不是特别长，是去年8月份正式成立的，是我们国家第93号公募基金管理公司，我们坚持量化投资的理念。我刚才说了量化投资应该是投资的主流，具体量化投资的规模我不清楚。但是我可以看到实际上量化投资在国外和主流的投资机构中，应该说已经深入到所有的投资业务线条。包括有些大的机构，有些投资基本叫做基本面投资部。比如说它应用的是财务指标的量化投资。
量化投资从整个业界的角度来说，从收益率的角度来说，应该说整个投资行业越来越具有优势。基于量化投资或者是量化对冲投资模式，过去几年在美国的投资收益是非常客观的。我记得2012年我在美国看到这样一个数字，第一季度基于量化投资统计套利的投资部门，在第一季度三个月所有的投资交易日，没有一天是赔钱的，平均每天的盈利基本上达到300多万美元，这是投资者收益的角度。
从投资的角度来讲，广大的投资者也越来越接受量化投资的方式。大家看一个行业发展的规律，我们可以看到对冲基金，以前只是大的机构投资者所享有的投资策略和投资方式。从2010年开始，包括对冲基金在内的量化基金越来越被中小投资者接受，对冲型的公募基金在美国基本上从零已经发展到两百多家。所以从这个角度来讲量化投资是大的方向。我们公司从成立之日起坚持量化投资作为我们的主导。
目前量化投资在我们公司主要的应用，应用在两个产品线上，一个是我们称为量化对冲策略。换句话说，这就是我们讲的一般意义上的国内的私募基金做的量化绝对收益对冲策略，这个对冲策略，我们从去年12月7号开始发行第一期产品。应该说整体是非常成功的，主要表现在两个方面，一个是规模。现在我们的发行规模已经超过30亿，业绩还是比较具有竞争力的。我们产品的设计，上午我们的专家讲到在风险可控的前提下要提高杠杆来获得更为稳定和显著的收益。我们策略设计都是杠杆型的，有限端是通过银行配置，整个资金成本在7%左右。
到目前为止，我们的收益率从12月7号第一支产品，收益率超过50%，从风险的角度来说，最大回撤在过去的三个月中风险也是可控的，母基金的回撤大约低于1%。我们认为这个做的比较成功，第一个方面是策略设计的本身具有一定的有效性。第二个是我们中国的A股市场，现在还不特别适合量化投资。
但是从我们的实践证明，中国的A股市场对于量化策略，量化的应用，有一个比较好的环境。从策略角度来说，我们量化对冲策略主要有三块策略，大家都注意，一个是我们称之为阿尔法选股策略。我们的策略根据市场的变化，不同的市场环境，我们采用事件性的策略，最后的策略收益率主要来自于这三个方面，如果我们对三个多月的回报率做一个简要的业绩归因，阿尔法策略占到了我们整个收益率的40%左右。我们做的策略也是以主流的月度的市场的判断为基础，但同时我们也根据一些趋势的指标，我们做了一些日间的一些策略，整体来说有效性保证60%到65%之间。
目前应该来说对我们有帮助，我想提一点，任何策略设计的过程中，前期我们做安全收益为主。中间看到我们有多因子的阿尔法策略，今天上午田总也讲到了多因子策略，从这个角度来说，我们选用的因子，考虑的因素、指标大多数是大致相同的。但是这块我单独的强调一个策略，我们运用了PEAD策略，我们在座的同行可能对这个策略比较熟悉，这个在美国市场已经具有一定应用型的策略。换句话说，主要来自于盈利指标，主要参考两个方面，一个是盈利报告发布以后，一个是盈利报告数据超过原来分析师的预期。这个盈利报告和企业自身的历史比较，换句话说PEAD策略，主要从盈利的两个纬度进行比较，进行股票的选择。
过去我们这个团队实际上已经做过多年，他们用PEAD策略做选股的话，每年稳定的阿尔法基本上能够达到10%到13%的水平。目前我们做的过程当中，他们从2013年都在示范做，整体也是和原来的预期比较一致。
我们再说有效性，大家认为你的量化投资策略的有效性，目前才三个多月，这个有效性不能作为判断，我们想的确是这样的。我们产品成立的时间还并不特别长。但是我们也看到了过去一段时间，市场的变化，包括我们在内的许多量化投资策略也是进行了检验。大家可以想到，两个月之前，当证监会对业务进行监管的时候，当天市场上证综指下跌7.7%，市场一路的调整，调整的幅度是10%，我想说我们的策略在单日下跌7.7%的时候还是稳定的正收益。换句话说，策略运行的本身就说明量化对冲策略所设计根本的宗旨，包括稳定的风险可控的回撤能达到一定保障的策略设计。在此基础上加大杠杆，所以达到相对稳定，并且相对客观的收益率。
我们称之为量化对冲策略，我们对于在资产配置领域，这个策略设计基本上已经结束，在未来一到两个月之内，我们会正式推出。实际上换句话说，我们认为这个策略在中国市场上有比较大的发展前景，主要包括这几个方面，我们大家都在讲资产配置，资产配置这个词中国市场讲的已经过度了。但是我们之所以讲资产配置，作为大资金来说有两个非常明显而独特的优势，并不是其他策略可以代替的。对于大的机构和资金来说，资产配置基本上可以说是唯一的或者最主要的，能够保证长期收益率的一种投资方式。大家在座的很多都是专家，如果对资产配置比较了解的话，1988年的时候对美国大型的养老基金做了研究。结果发现这些机构最终的投资回报率波动性的92.5%来自于资产配置。
实际上整个投的链条可以分成三个阶段，一个是战略资产配置，一个是战术资产配置，而真正前端的两部分战略和战术资产配置，几乎决定了最后收益率的绝大多数。以美国为例，美国08年次贷危机的时候股市大幅度下跌，然后08年的时候标准普尔指数跌了37%，大家反过来看债券市场，应用资产配置的概念，如果能提前给你一个有效的信号。在股票和债券之间进行轮动的话可以有效的避免风险，实际上投资就是风险管理，你把风险管好了，收益会管好自己的。
所以从这个角度来说，资产量化配置相对来说能保证收益率，又能对风险进行有效的控制。我觉得可能主要是两个方面，一个是市场的发展还没有达到一定的阶段。第二个方面是工具的应用，我们知道量化配置或者是资产配置主要应用在大的资金和大的机构投资者或者是加入财富。而在几年前，这个财富的总量可能还没有到觉醒的地步。
举一个例子，最近几年中国财富真的进入了大资管时代，财富增长的非常大。2013年我看到一个数字，中国的家族里面净资产在达到10亿美元的是210户，去年已经达到了260户，换句话说资金大幅度的增长也是近几年的事。今天中国的保险公司已经不一样了，换句话说这种市场条件下，随着市场的发展，资产配置这种策略越来越提到日程上来。
我们准备怎么做量化配置呢？我们这块做整个结构方式，应该来说和国外主流机构做的方式比较一致。整个来说资产配置的模型主要分三个层面，第一个层面是大的资产配置的模型增面。比如说股票、债券、现金、大宗商品之间的模型与策略的设计。
第二个层面，股票里面表现的大盘和小盘之间，价值和增长之间的策略。包括行业的轮动策略。最后一个方面，如果还有选股的策略。总之主要的策略来自于这三个层面，这三个层面做策略设计，如果我划种类的话一个是趋势策略，第二个是相对价值策略。比如说股票债券之间可以相对价值，债券可以用收益率角度进行比较。第三个方面是各种各样的情绪指标，第四个是用领先的经济指标来进行设计。整个设计四个层面的量化模型设计出来镶嵌到一起组成了一个完整的量化配置体系。我在国外做整个策略体系从数量角度来说上百个，目前我们利用市场设计也得有相对比较有效的策略。
在这里我给大家简要的介绍两个策略，我刚才讲了第一个层面，比如说股票和债券具有轮流的策略。再一个我应用了领先的指标，我们还用了动量指标。具体来说我们用OECD中国领先指标，基本的原理，当领先指标相对变好之后，可能相对给我们一个方向，就是权益市场收益率会超过债券市场。简单看一下这个收益率结果，我们的回撤从2003年开始，上证综指年度回报率是6.1%左右，而债券是3%多一点。考虑到整个交易成本可能达到20%，这是第一个层面股票与债券之间的轮动模型。
第二个是动量模型，大家都了解，主要是用于价格本身加上一些交易量，这里面本身进行的策略设计，这个策略设计李院长都是这方面的研究专家，我们应用国外比较知名的搞趋势研究的教授。用他的方法我们来进行设计，也是月度策略，在价格之间找出买和卖之间的信号，这种策略设计下来之后，也是股票和债券，我们用同样的回撤窗口。大家可以看到股票的收益率，我们还是6.1%，债券的年化收益率还是在3%左右，通过月度之间的轮动也可以超过20%。相对来说，策略的有效性在一定程度上也可以得到保证。
最后，通过我们模型的设计，我对中国市场的量化投资，我们自己的团队总结了两三条，我们觉得有一定的意义。第一个是做量化投资的时候，有单个模型比较有效。但是对公司的策略和产品依赖于单个策略和模型的话风险非常大。所以前段时间有些报刊杂志说量化投资过于单一，每个策略有自身的优势和劣势，多策略可以有效的避免。刚才说第一个策略量化对冲，我们有二十多个策略。量化配置策略下来的话，我们也有超过20个策略组合到一起。第二个方面是中国A股市场搞量化投资的有效性，大家都说中国A股市场，里面的量化投资并不特别适用，事实上今天上午有一位专家也讲到，中国真正A股应用量化投资的机构相对有限，市场的有效性，随着应用越来越广泛，到最后大家真正有效的信号，有效的因子也就那么多，开发来开发去也就那么多，到那个时候真正做量化投资可能会降低。真正有效的策略不是说大家闭门造车在家里思考出来，真正有效的策略是可以跨市场的。我记得原来在美国工作的时候看到一篇文章，对下面量化投资团队，最终从设计到产品，整个路径有一点一定要看到策略不同的市场都要具有适用性，我就简单的把上面三点向大家做一个简要的汇报，谢谢。
