劉宏：我的證券投資與股市漲跌無關

如果說“傳統中國機會”是中國經濟高速增長大背景下人民幣升值、資產升值，帶動股票、房地產價格上升從而給投資者帶來財富的話，那么當前經濟過熱隱憂下，股市的大起大落使傳統中國機會風險無限而風光有限。此時，一些本土私募沖基金經理已經把“另類中國投資機會”納入法眼。

另類中國投資機會究竟是什么？又何以低風險高收益？用本土私募對沖基金經理劉宏的話來講，“另類中國投資機會，其實就是中國金融市場發展日趨成熟過程中，必然產生的產品間套利機會，即同一時間，同一品種，兩個交易市場，兩種可能出現偏差的價格，兩種價格間的套利。這種價差的套利投資，與市場價格漲跌無關，只要兩個市場對同一品種的定價有偏差，就有機會賺到錢。”

舉個簡單的例子，假設市場流動性足夠好的情況下，同城的同一天中，A區的桔子比B區的便宜一塊錢，劉宏要做的事就是首先用電子眼掃描到A區、B區分別有多少桔子，再悉數從A區買來便宜的桔子后，迅速拿到B區去賣掉。

慘敗后的思索

劉宏辦公室的書架中，擺著一個南開校友聚會時，特別為他制作的“最大起大落”獎，說到這個獎牌的來歷，劉宏意味深長的說，沒有那次的大起大落，就沒有他現在的團隊和他們在做的市場中性對沖交易基金。

2001年以前的劉宏，和許多中國第一代股民一樣，帶著下海賺來的第一桶金，經歷著一輪輪股市牛熊的交替，痛并快樂著。直到2001年底的一次巨虧，使劉宏幾乎到了破產的邊緣。“炒股票虧錢賺錢很正常，但是這種跟市場高度相關，與市場漲跌綁在一起賺錢的方法，絕非立業之本，正規的機構不應該是這樣投資的。”喜歡反思的劉宏，想了很多。

他想起大學時曾經看過的一本美國人寫的書，里面介紹風險管理可以用對沖的辦法，又忽然想到1991年在深圳下海時給別人講授過的一門課《金融期權》，兩件看似相隔久遠的事聯系在一起讓劉宏茅塞頓開，“用金融衍生品或者其他金融工具去對沖證券的風險。市場中性的套利行為，與市場不相關，相關系數β等于0，套利策略就是市場漲了我們不會受益，市場跌了也不會損失，只賺取同一產品在不同市場的差價，風險極小，這不是穩賺的事么？”

劉宏把忽然間發現的這個市場機會叫做“另類中國投資機會”，從此他開始瘋狂學習金融工程學方面的知識。幸好，他雖然虧掉了錢，卻沒有虧掉自己的團隊，“我還有一個做軟件的公司，研究了大量的金融工程知識后，接下來的任務就是帶領自己的團隊創建個基于中國市場的套利對沖基金。”

2003年8月，劉宏成立了中國第一家，完全依靠數量化交易模型和程序化輔助交易進行證券投資的，市場中性套利和對沖（基金）公司。當然劉宏認為交易最主要的還是人，科學技術都只是起輔助作用，人和電腦程序之間協調的交易才是制勝的關鍵。

更像研究生導師的基金經理人

自己研究對沖基金，對學化學專業的劉宏并非易事，作為80級的大學生，秉承著那一代人根深蒂固的科學主義理想，下海后有了一定資金實力和能力后的劉宏仍然有做學者的沖動。基于中國的金融市場做本土的對沖基金，不但滿足了自己的興趣，又為商人找到了一個盈利點。這樣，一個由金融工程師和IT程序員學者群體構成的核心團隊，于2003年開始了本土套利對沖基金之路。

劉宏看好的就是未來金交所定位開發的金融衍生品，據他了解，雖然國外的市場品種豐富，策略也有用武之地，但西方人大多是安排金融業務資源整合的人，真正埋頭做研究的都是亞洲人，比如中國人、印度人，“我們并不比外國人差，這也堅定了我做好套利交易的決心。公司里也是課題管理制度，領導的感覺更像帶研究生，但我們是企業，所以我們做的都是以賺錢為導向的研究。” 劉宏說。公司研究兩塊基石28人，10個金融工程師做金融研究，8個程序員，金融工程師負責交易策略的制定和風險管理，這些都依賴數學的模型。

據了解，目前在國內重視金融工程與IT結合，并從事這類套利交易的本土對沖基金大約10余家，其他機構仍多停留在理論階段，能與實踐融合并產生利潤的除少數幾家券商外，在私募基金圈里，做到像劉宏的博宏投資這樣有可觀收益率的更是鳳毛麟角。

另類中國投資機會，真的低風險高收益？

資產泡沫已經出現的情況下，還有沒有其他投資機會，像傳統投資機會那樣能夠讓我們承擔較低風險的同時獲得高收益？答案是肯定的。

從第一代股民追隨中國的金融市場一路走來，劉宏感慨頗多，特別是對他近些年一直關注的另類投資，“原來的金融市場非常原始，文化氛圍甚至可以用‘黑幫文化’來形容，但中國的金融市場勢必越來越規范，像香港和華爾街。這樣就有兩條發展的主線：一是引入新的金融產品比如衍生品，還有一個引進新的交易機制比如保證金交易和融資融券交易。

這些推出來之后會出現一個什么樣的現象呢？中國市場太新興了，太投機了，也太缺少專業人士了，特別是一些金融衍生品和一些創新產品，跟他們相關的一些盈利模式和交易策略是非常復雜，非常怪異的。在缺乏專業人士又有原始遺留問題存在比如黑幫文化等等，那么產品的競價偏差就會比較大，那么就意味著低效率市場。低效率意味著什么？低效率意味著套利機會多，也意味著套利機會是豐厚的。所以，我們說的另類中國機會并非中國的高速增長，而是中國的金融市場，從一個黑幫文化的原始金融市場，走向成熟的過程中帶來的巨大機會。”

事實證明劉宏沒有看錯市場機會。05年2月份，從國內第一只指數基金50ETF推出開始計算，劉宏團隊管理的私募基金每年交易大筆50ETF和一籃子股票的套利交易，年化收益率為46%，而相對的他們所承擔的最大風險卻只有2%。劉宏旗下基金的投資年化收益就已經遠遠高于國際市場，而至今中國市場的大量金融衍生品還未開發出來。“山雨欲來風滿樓，我們要的是雨，但這么一點風已經夠厲害了，大量金融產品推出后，帶來的市場一定是巨大的。”劉宏堅定的認為，以前基于金融工程投資都不存在，因為沒有土壤，隨著我們預期的到來，這種另類投資，一定會像雨后春筍一樣蓬勃發展。

當然，市場中性套利的投資理念是低風險低收益，正是因為中國這樣新興市場的發展之初的不完善，才造就了低風險高收益的可能。

本土對沖基金的黑箱操作

因為私募基金的交易策略可以不公開披露，被很多人戲稱為“黑箱操作”，對于另類的中國投資機會，劉宏和他的私募基金是怎樣抓住的？劉宏舉的幾個淺顯的例子，也許會拋磚引玉。

正如文章開頭舉的例子一樣，同城同一天不同區的桔子價格有高有低，我們買來便宜的桔子拿到價錢高的地方去賣掉，就是套利。套利就利用市場信息不完美，利用市場效率缺陷，定價偏差或關聯品種間定價偏差，來賺取盈利的一種方式，因為價格存在偏差是市場在犯錯，所以這種交易幾乎沒有風險。

以ETF套利為例，投資者要買入100萬份上證50ETF，將有兩種實現途徑:其一是像買賣股票一樣以市價買入，其二是買入“一籃子股票”（籃子股票的構成每日確定，大致與上證50指數的構成一樣），然后申購得到ETF。這樣，同樣申購50ETF，從兩個市場同時買入價格有差價時，我們就可以進行套利。賣出時同理。

還有一種套利交易用在效率較高的市場，就是沒有明顯定價偏差，但按概率計算盈利的可能性較大的統計套利交易。比如，倆個人賭博拋硬幣，每人賭一面，A輸了給B100元，B輸了給A200元錢，如果只賭一兩次雙方風險都很大，但如果不停的在賭博，A一定是贏家，因為如果拋的次數足夠多的話，按概率計算，硬幣出現正反面的次數各占50%，A如果大量參與這個賭博，他做的事就是統計套利。

對后市，劉宏認為機會主要在指數期貨，但這種肉眼很容易就能看出來的套利機會，因為參與者眾多，也許在很短時間內就會消失，但如果中金所推出金融期權等相對復雜的金融衍生品，則套利機會相對多些。能否抓住這些另類的投資機會，投資者關鍵是要不斷的學習掌握新的知識，和市場同步甚至更快的進步，或者交給專業人士打理。

劉宏投資語錄：

“兩句話”——十余年的交易生涯，劉宏的投資理念也是對他影響最深刻的兩句話：“市場通常是有效率的，但通常表現的沒有效率；市場需要科學技術，但交易不是科學技術。”

第一句是經濟學大師薩繆爾森說的，這句話是什么意思？前半句是說明市場有機會，不至于被無序的價格置于死地，但后面的這句話就是說，市場通常會犯錯，這樣就會產生價格偏差，我們就能夠有套利的機會。

第二句中，“交易不是科學技術”，是說科學技術是對交易有幫助的，但不能盲目的迷信模型和程序。因為金融模型和自然科學的模型定律完全不同，比如自然科學的定律，我們可以在一定的范圍內完全依賴它，但金融模型不可以。金融模型和規律就像放大鏡，有了它你會看得更清楚，沒有的話一片模糊，但放大鏡永遠不可能替代眼睛，于是講第二句話的大師說金融模型“靠不住，但離不開”，劉宏笑說自己就是那位大師，“這是多年投資生涯的總結，不要以為電腦一開黃金萬兩，但模型對交易肯定是有幫助的，其實最主要的還是人。”

“三言”——其實劉宏認為長期下來要有一個比較滿意的投資結果，要滿足三個方面

第一要有交易策略。根據不同的市場機會，策略可以有很多個策略，哪個機會出現，就用哪種策略。“長期投資”并不是策略，而是策略的屬性。以投資公司為例，這個策略的本身就不是短時間可以完成的事，就好像煎牛排就是個短時間的事情，燉牛肉卻必須是個長時間的事一樣。

第二個方面：風險管理是最重要的，比交易策略要慎重得多。雖然套利理論上講是無風險的，但實際操作中卻并非如此，統計套利更是如此，比如樣本是否夠大，投資的組合是否正相關等等。這里的風險管理不是簡單的斬倉、止損，是門需要我們好好研究的學科，風險管理最根本的是兩條，第一，如何能夠保證我們賺錢，即給定資產時間和最大虧損額前提下的收益，第二步就是考慮好在極端情況下，比如股票的暴漲暴跌情況下，怎樣做能保證不破產。

第三個方面就是交易員的個人能力包括市場感覺，劉宏一直認為偉大的樂譜電子琴是演奏不出感染力的，但由藝術家來發揮，效果則完全不同， 同樣，優秀的交易系統需要優秀的執行者才能充分發揮其效用，比如發現市場機會后，進入和退出交易時機的選擇，這些都是用科學技術無法解決的。