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巴曙松教授主持、刘武博士主讲:投资量化基金的典型问题

来源:巴曙松??????发布者:admin??????点击数:??????发布时间:2019/10/14 14:56:39

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【特邀嘉宾】

刘武博士,拥有20年华尔街投资银行和资产管理企业金融从业经验, 专长企业金融产品投资、战略和战术资产配置、投资项目尽职调查、复合基金FoF/MoM开发、量化对冲交易策略和外包首席投资官服务。在DoubleTree Investment Partners, 负责为家族办公室等高净值投资者提供全方位金融投顾、基金投资、跨境项目尽职调查、投资咨询、风险分析管理和另类资产投资方案规划。刘博士先后作为企业业务合伙人、董事总经理、企业风险主管、投资委员会成员、高级副总裁、金融投资顾问和高级分析师分别服务于华尔街金融投资企业包括瑞士信贷第一波士顿 (Credit Suisse First Boston)和纽约银行 (Bank of New York Mellon)等。

【会议纪要】(文中"我"指主讲专家,文中观点仅仅代表主讲人个人观点,不代表任何机构的意见,也不构成投资建议,仅供内部讨论)

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一、量化策略的观察与发现

早期的量化策略是比较普通的技术分析,演变到今天,量化投资策略已从后台黑匣子,演变为主流投资工具搬到了前台。随着现代计算机的出现,量化投资策略又进一步演变成了更为复杂的工具。量化策略在模型测试时往往能正常工作,但它们的实际应用和成功率值得商榷。通常来说,虽然它们在牛市中运作良好,但当市场出现混乱时,量化策略会面临与任何其他策略相同的风险。也就是说,当经济和市场波动幅度超过平均水平时,量化基金也会变得不堪重负。

对于对冲基金经理而言,许多表现出色的对冲基金经理都在运行定量交易模型。量化基金的一个主要潜在优势是风险管理通常嵌入模型中,可以快速自动地部署对不断变化的风险水平的响应。例如,可以按比例放大或缩小总暴露水平,以帮助控制或瞄准总体波动水平,其他投资者风险容忍度或其他投资标准。

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量化策略在投资界逐步被接受,它们旨在利用业务中最优秀的人才和最快的计算机并利用杠杆来进行市场投注。一方面,如果模型包含所有正确的输入并且足够灵活的预测异常市场事件,这样的量化策略可以非常成功。目前,大量的数据引进来量化策略模型,尤其是人工智能技术等,包括谷歌、微软和salesforce、脸书以及苹果等。目前来看测试结果还比较成功,但事实上这个过程并不容易,一些很漂亮的模型和策略用在实际或者说每天的交易中的时候成功率并不高。虽然量化基金经过严格的回溯测试直到它们发挥作用,但它们的弱点在于它们依靠历史数据来取得成功。市场好的时候,量化策略运行的结果通常还可以,但是当市场出现混乱,尤其是这几个月甚至一年来市场出现频繁的波动的时候,很多意外出现的时候,很多的量化模型常常失灵。因此,这个量化模型要不断的调试,或者不断的来修改。

一些量化策略的工作原因是它们基于纪律。模型本身可以基于少数比率,如市盈率,债务与权益,盈利增长,或使用数千个输入同时协同工作。成功的策略可以在早期阶段发现趋 势。通常以较低的成本运作 依靠计算机模型产生的交易信号具有消除人类情感的作用,有助于消除交易过程中的行为偏差。

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二、量化策略的特点

量化以前对大家而言往往就像是黑箱,按照纪律来交易,或者按照说资产配置和风险控制等。模型本身成本比较低,运行成本也比较低。

2016年估计对冲基金行业的系统量化策略部分约占行业总规模的17%-19%,其管理资约为 5000亿到6000亿美金之间,其中大部分(约 90%) 是独立量化策略产品。到2019年管理的对冲基金资产(管理资产额)中有很大一部分(34%)由定量基金管理,总管理资产额约为1万亿美金。在形成全球对冲基金领域的约135,002名管理人中,定量对冲基金也占27%左右。根据Preqin的2017年全球对冲基金报告,这一数字因战略而异,因为量化交易在某些策略中更有效,而在其他策略中效果较差。例如,从历史上看,定量策略往往更容易在电子交易市场中实施,利用反复出现的定价效率低下当可以在深度和流动性市场或者随着时间的推移和跨资产确定大量独立交易时,这些策略可以更好地工作。Preqin 的报告指出,多达60%的相对价值策略实际上是由定量基金管理的,而系统交易方法只占经营事件驱动策略的管理者的12%。

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大家的实践表明,超过90%的市场中立基金采用量化策略,100%的新CTA和宏观基金采用量化策略,超过50%的新兴基金在使用量化交易策略。基于大数据、云技术、区块链、在线交易所兴起以及Ai 开源平台等,量化策略正在经历戏剧性的演变,预计将在3-5年内占据主导地位,并且他们的成功率很高。现在的形势跟以前不一样,大家都需要量化团队。一方面是市场变化太快以及市场的复杂性,另外一方面,我感觉还是美国的这种高校教育,在金融工程、数学、统计以及运筹学、computer science等专业方面的教育。

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图1 2018年对冲基金策略偏好

从图1数据可以看出,2018对冲基金撤资不少,归因于业绩不太好,在实际的市场实践中,对冲基金并没有发挥其应有的作用。在对投资者进行调查的时候,他们对量化股票这个领域需求依旧很大。图2是对投资者的兴趣调查。该报告有约300名投资人,管理资产总值约5.7万亿美金,管理的对冲基金总资产约9000亿美金,约占对冲基金行业总数的30%。

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图2 2019年投资者总体兴趣

三、量化投资的优势:

基金经理的优势比较如下图,总的来说比较偏系统量化优势。

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图3 比较优势领域

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图4 量化基金业务策略概念框架

关于将量化策略产品收费,下图是几个市场调查的数据,讲到了策略性产品收费的特点,当然跟基金的表现是有关系的。收费应该有合理的范围,比如有人说按业绩来、有人说按劳动程度等原则来收费。

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图5 量化策略基金产品收费特点

四、量化基金的典型问题

1. 筛选条件标准分析的特殊性

大家讲到对冲基金投资,首先是做尽职调查,包括:定量尽职调查、定性尽职调查、运营尽职调查和模型系统尽职调查。

定量尽职调查包括传统的因子分析、风险分析和基金绩效数据统计分析。在构建投资组合时,相关性分析可用于识别和帮助理解每个对冲基金经理与现有投资组合中的传统资产之间的关系。查看经理跟踪记录的条件回报,特别注重限制投资组合的下行风险。当相关性激增时这种风险在历史上更常发生并且多个管理者同时遭受损失。

除了普通分析之外通常会与更好地了解经理提供的内容,分析特定策略区域中的资金可能正在运行彼此相似的模型,这可能导致拥挤效应。为了尝试减轻潜在的拥挤效应,并帮助更广泛地确定一个合适的量化基金,对量化基金有5个不同的基金管理领域要研究:研究能力和过程真正需要的透明度、实行力、基金基础设施和风险管理。

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在积极的管理中,基金不能无限期地增长而不会牺牲潜在的业绩定量,对冲基金也不例外。与其他经理一样,大家认为量化基金的管理者需要意识到他们策略能力的制约因素,并在基金的管理资产额开始限制业绩之前的某个时刻,通过关闭基金给新投资者来显示纪律。

管理者能够展示他们如何管理并说明他们计划限制新资本的重要性。根据大家的经验发现,量化策略的问题与优势同在杠杆、策略拥挤度和透明度。量化策略是提供更可预测的回 报,减少行为偏差有吸引力的流动性特征和多元化利益的潜力,这意味着量化基金有可能为客户的投资组合增加实质价值。但是有很多量化策略和经理人投资者面临的挑战,在于决定如何选择具有风险和回报特征合适的基金,以帮助补充更广泛的投资组合。

在构建投资组合的时候,如果都用同样的模型,虽然多少可能修正一点,但是模型的本质假定差不多。并且,市场会因为很多人去做同一块市场业务,很可能会存在一个模型拥挤,如图6。大家评估股市量化策略拥挤(相当特殊的系统风险),主要使用投资组合平均持股重叠的数据来评估,再调查策略内部的相关性来确定(平均策略间相关性低意味着管理者在该策略中通常彼此不相关)。

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图6 股市量化策略的拥挤

2.研究能力和过程

最重要的评估领域是基金是否遵循严格的科学方法来设计和制定策略,这在选择入围基金方面起着重要作用。

第一,要求一个组织良好、纪律严明的投资流程。例如,清楚是否有明确定义的阶段,包括高级管理人员,同行和复杂的挑战过程的审核和签署,策略真的达到所要求的标准等,向经理询问他们在一些表现最差的时期采取了什么行动可能非常有用。当事情变得糟糕时,他们会做出根本性的改变,还是他们在过程中保持信念而根本不改变?投资者可以通过研究过去经理如何以及为何改变他们的策略,以及进行这些变更的过程,来更好地了解其运作方式。例如,一个人可以更改代码,还是有同行评审过程?管理者能够展示围绕其投资策略变化的强大控制措施至关重要,是整个研究过程的领头羊。没有这个规则,定量过程可能会变成一个无纪律的自由裁量过程。

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第二,找到经验丰富的经理领导的团队,拥有数学物理类博士应该有以前创建模型和分析策略背后的经济推理的经验。

第三,好的科学方法。例如对策略模型假设进行了明确的陈述并提前了解。数据集是分为样本内时间段(用于构建策略)还是样本外整个过程中使用的假设是否稳健等。

第四,接受失败改错的过程。它有助于激励更具激进性的创新,可能带来更大的回报,以便对战略进行更多的渐进式改进,不应低估研究改错过程中的这一创新方面。随着时间的推移,模型会降级并变得不那么有利可图。所以,研究过程不断推进并创造新想法非常重要,但并非所有这些想法都会成功。这项创新可以包括进入新市场、进入难以交易的市场、创建全新的交易概念或利用新的数据技术。

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大家认为,基于历史数据生成交易策略的最常见缺陷是:一是过度拟合,在构建策略时使用过多参数,这会增加虚假结果的风险;二是;数据挖掘,研究人员多次尝试制定策略并找到一个偶然发挥作用的策略;三是事后偏见,使用当时不为人所知的数据。

3. 真正需要的透明度

量化基金经常被指责为不透明。实际上,表现较好的基金提供了极高的传统透明度,但大家要了解的透明度,往往它不愿意提供,这取决于对透明度的定义。量化基金真正的透明度跟大家的以前的概念是不一样。基金经理知道他的策略的大小或者说管理的大小,基金不能一味的涨,不能牺牲业绩来增加一个盘子的大小。大家认为作为基金经理或者管理者,他要意识到自己策略的制约因素。

对任何投资者而言,重要的是要了解的不仅仅是简单的风险和收益特征,而是需要通过详细和频繁的报告来实现的。在实践中,大家发现许多经理可以每天提供头寸数据,提供投资组合投资特征的详细说明,最终可以优化任何投资组合构建或重新平衡决策。但透明度不仅仅是在交易模型中显示每行代码。

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透明度是指清楚经理正在做什么,以及他们如何运作这类似于投资管理行业的"黑匣子"。事实上,大家认为,一旦经理说明他们的流程,量化基金可以说比其它基金对手更透明。通常就是这种情况,因为对其投资过程的系统化方法可以使其潜在的回报更具可预测性,并且可以更容易地预测它们对市场条件的反应。

重要的是,基金可以说明其交易优势,他们的研究理念的细节,他们如何处理生成模型,已经工作的模型(甚至更重要的是失败的模型的例子),并提供足够的信息。可以确定基金是否具有潜在优势,以及它是否遵循其最初描述的策略。那些采用可重复方法的管理人员可以更好地了解他们的模型以及为何表现良好。可以说,当管理者对自己的策略有信心时能够说所有观点,并获得明确的答案,往往比在任何时刻对基金的基础头寸完全透明有用。

量化基金在用很多数学、计算机科学、物理等科学来设定策略。甚至高级管理人员,尤其是App程序、模型的程序化,没有一个严格的审核过程,交易容易乱套。必须有很一套标准的程序来运行,组织管理需要严密,否则容易失控。理工科背景的比较适合做这种研究,这种学科背景的人逻辑思维方式,推理和说明模型的能力比较强。

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另外,量化基金一定要接受失败改错的经验以及改错。任何策略随着时间的推移模型会降级,任何模型都不会管很久,因为量化基金一定要不断的改错。在数据挖掘领域,很多人回撤数据很漂亮,但是在实际过程中常常失败。

4. 实行力

即使是精心设计的策略也可能无法在实际交易中产生理想回报:考虑与市场交易的相互作用和摩擦,这可能会对绩效造成拖累。这些摩擦可能发生在许多层面。尽管最明确的交易成本是佣金,但这些成本往往小于交易量化策略的一些隐性成本。以下详细地概述了这些成本,有时称为"延误滑移":

一是市场影响。如果策略想要马上交易大量证券,那么它们可以实行的价格可能不如当前市场价格那么有吸引力。即使是小额交易,也可能在需要马上实行时导致买卖价差的交叉。大多数证券交易所作为订单簿运作,以当前价格提供有限数量的流动性,并且随着对冲基金策略"移动市场",任何超额需求都以更差的价格匹配。

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二是延迟成本。为了避免市场影响,许多策略将大型交易分解为一系列较小的交易并在较长时间内实行。然而,虽然每个小块可能没有任何可辨别的市场影响,但如果所有较小块的总价格比交易开始时的价格差,那么这是交易策略的成本。通常,这些分拆交易的方法导致成本,因为较小交易的总体影响仍然可以为每个连续交易移动市场,特别是如果其他市场参与者可以检测到大型交易正在通过市场"工作"。

三是不交易的机会成本。避免市场影响和延迟成本的一种方法,是等待流动性变得可以以所需的规模进行交易。假设投资者想要以10的价格交易 1,000 股小盘股,但目前市场价格只有100股。如果投资者等到1000报价,他们可以一次性交易,显然可以避免任何"延误滑移"。然而,有时在等待的时间内,价格会上涨,投资者可能根本无法进行交易。在这种情况下,投资者可能最好马上进行交易,从而对交易产生一定的市场影响,而不是没有交易。这些不交易的成本对于许多定量策略的功效至关重要。

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实行方面的专业常识也很重要,因为如果其他市场参与者能够理解策略的交易模式,那么可能会导致策略受到操纵。例如,如果市场意识到特定商品的期货每天上午 10 点左右进入市场的订单很大,那么随着时间的推移,市场参与者可能会设计策略来操纵这种模式。许多定量企业在这一领域投入巨资,包括开发自己的电子交易算法,同时确保所有交易都以现实基准为基准,目标是为投资者提供更好的业绩。

最后,实行方面的专业常识不仅可以让客户以更优惠的价格或更低的成本进行交易,而且还可以提供更多的交易机会。近年来,实行专业常识已成为最佳对冲基金与其他对冲基金领域之间的关键区别之一。

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5、 投资基础设施

量化基金管理的核心是真正专注于维护和发展强大的基础设施,而基础设施较弱的基金企业失败的例子比比皆是。通过了解基金管理者的基础设施,他们如何使用它进行研究,使用什么工具以及如何组织数据,应视为管理者在这个领域的能力的一部分,也是评估经理能力的重要方面。考虑以下四个重要部分内容:

一是数据分析和收集。数据分析和收集数据是定量研究的基础。数据用于测试策略,促进对交易成本的理解,并分析现有策略。此外,随着数据级别的增加,可以收集的数据量也呈指数级增长。成功的基金都有一个非常有组织的过程,有助于研究团队专注于以可靠、可重复和有效的方式实行他们的研究。成功的对冲基金通常专注于以高级数据库结构支撑的可重复方式产生结果,而不是依赖低效且容易出错的基于电子表格的流程。

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二是编码平台。编码平台研究人员仅仅能够访问他们需要的所有数据是不够的,他们还需要有办法处理这些数据并将其转化为有用的信息。显然,鉴于可用的大量数据,实行此操作所需的工具需要非常高效,功能强大且能够处理最大的数据集。

三是实施履行。实施量化战略的实施需要密切关注细节。确保有效的方法将战略从研究领域转移到实时交易领域是一个不容低估的领域。四是团队合作。整个研究和技术团队的合作很重要。最好的团队是那些拥有强大学问的团队,他们公开鼓励合作,以及技术和研究之间的无缝接口。

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【免责声明】

本文为内部交流纪要,未经主讲嘉宾本人审阅,所载信息均为个人观点,不代表任何机构的意见,仅供“全球市场与美高美正规网址连线”的活动参会人员使用。纪要根据参会者发言整理,不保证相关信息的准确性和完整性。纪要中所述内容和意见仅供参考,不构成对所述资产的投资建议。

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