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鸣石投资房明:中国的量化是蓝海鸣石投资房明:中国的量化是蓝海 过去十年是相对幸福时代( 二 )


2018年夏天大家会觉得还是相对愉悦的环境 ， 就像春秋时代一样 ， 大国能生存 ， 小国也不错 。 只要你是做中高频策略的 ， 只要你用对冲基金策略 ， 绝大部分的业绩都还不错 。 相比于主观投资 ， 相比于市场的交易量 ， 其实量化管理的规模还是很有限的 。 应该讲当时量化行业的蛋糕足够大 ， 对新一批进入行业的参与者来讲 ， 这个市场足够丰富 。
事实上金融市场不会长期容忍政策性红利的存在 。 2018年下半年开始 ， 日子开始变了 ， 鸣石投资恰好是在那个阶段从传统的低频策略转型向高频策略 。 虽然我们的策略研发非常刻苦、非常努力 ， 但是非常不幸的赶上2018年下半年的战国时代 ， 好像光靠高频策略不那么灵了 ， 业绩开始分化了 ， 业绩的稳定性也开始下降了 。 这是2018年夏天开始的故事 。
这几年大家普遍的发觉 ， 2018年夏天难一点 ， 2019年上半年好一点 ， 2019年下半年又难一点 ， 2020年上半年又好一些 ， 是不是开始进入上上下下的循环过程？说老实话 ， 这是因为竞争造成的 。 不单是因为中国的市场逐渐趋于理性 ， 非专业投资的比例下降 ， 更多是因为整个市场的参与者越来越多 ， 咱们会发觉这个市场相比原来没有那么好做了 。 很多的公司开始抱怨我们 ， “我们认识你们的时候 ， 你们的超额很高 ， 但是你们发展得太快了 ， 这个市场太拥挤了 ， 你们为什么不控制一下你们的规模？”我们的压力其实也很大 。 但是大家想一想 ， 中国的量化投资在市场中的占比可能只有百分之十几 。 中国的超额达到15%、25%才叫刚刚入门 。 而美国的市场其实你能做到5%的超额已经非常了不起了 ， 一年能跑赢美国的ETF百分之五就相当了不起了 。 虽然我们这个“战国时代”相对于“周天子”时期、相对于“春秋时期”更加拥挤 ， 但相比我们未来要面临的大时代、更大的蓝图来说 ， 也许当下还是一个很幸福的时代 ， 我们将来要面临的竞争要比当前严重得多 。 甚至关起门来讲 ， 过去你认为你是拿了一把武器进入这个市场 ， 遍地都是可以收割的对象 ， 等到真正拿机枪的人来到时 ， 会发现自己不过是硬一点的韭菜而已 。
对于多学科的领军人物 ， 对于数学天才、金融学天才、IT天才来讲 ， 量化其实是不那么幸福的行业 。 这个行业过往有很多的波折 ， 未来波折会更多 。 相比未来二十年、三十年你会发觉 ， 过去的十年是相对幸福的时代 。
技术的角度也慢慢产生变化 。 就这几年的发展来讲 ， 刚开始的时候只要有一门手艺就能做出不错的成绩 。 像鸣石投资的金融定价理论还是相当不错的 ， 有些团队是IT能力非常强 ， 有些团队是统计学交易能力等非常强 。 只要你有一门手艺优秀 ， 你就能站住脚跟 ， 慢慢的发展 。 时间到了现在 ， 行业在进化 ， 这个时候你会发觉 ， 量化的收益是由底层的因子决定的 ， 同时也是由于人工智能技术的提升决定的 ， 同时也是由算法交易等辅助性的系统架构构成的 。 你会发觉 ， 你继续偏科的话已经很难在市场上站稳脚跟了 ， 必须全面发展 。
单纯的金融学是一个方向 ， 单纯的神经网络挖掘海量的因子也是一个方向 。 就金融科技的运用来讲 ， 单纯做因子挖掘是一个门类 ， 你把他做成机器学习的非线性处理因子也是一个门类 ， 包括交易算法的优化也是一个方向 ， 未来门门功课都必须补上 。 最近我们看到的一个现实 ， 给我的震撼很大 。 就交易算法的优化角度来讲 ， 过往我们认为一个好的交易算法能跑赢2%、3% ， 还能有一定容量的话 ， 其实已经特别优秀了 。 如果一些小容量的算法一年能创造5%的交易成本优势 ， 我们也觉得已经不错了 。 但是我们现在这个行业发展得很快 。 海外的券商之前很抱歉地跟我们说 ， 他们券商开发的算法总体比对冲基金的算法还是很落后的 ， 让我们将就着用 。 可想而知 ， 那些海外的顶级机构 ， 他们在一个95%的交易是由机构市场构成的时候 ， 他们在算法上得做出多大的努力才能屹立不倒 。 而我们现在在相对宽松的市场中 ， 我们的自我压力其实没有想象中那么大 。 所以就未来来讲 ， 我们在招聘人才的角度 ， 金融学、IT、物理或是其他学科都需要不断扩招人才 ， 不断地综合演化和发展量化策略 ， 这也注定了咱们的研究团队会越来越多、投研的数量会越来越庞大 ， 这个发展趋势几乎是不可避免 。


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