沒有ALPHA GO，也能玩?zhèn)€夠

李雪

量化投資平臺(tái)完全可以將機(jī)器學(xué)習(xí)算法融入進(jìn)來，讓用戶開發(fā)出更好的中低頻量化交易策略。

2月26日，投資社交網(wǎng)站雪球上線“蛋卷斗牛二八輪動(dòng)指數(shù)”。與交易所發(fā)布的指數(shù)不同，這一指數(shù)基于投資策略而形成，用可獲得的數(shù)據(jù)、透明的投資方案，將一個(gè)多投資品種的投資策略的歷史表現(xiàn)呈現(xiàn)在普通投資者面前。

此后一個(gè)多月中，集思錄、果仁、優(yōu)礦等多家量化投資策略社區(qū)對(duì)于這一策略的相關(guān)探討不斷增加。這類網(wǎng)站或提供數(shù)據(jù)，或提供可編程平臺(tái)，吸引了很多對(duì)量化交易有興趣的普通投資者。

3月中旬李世石與Alpha go的人機(jī)對(duì)戰(zhàn)，更是引發(fā)了很多量化投資領(lǐng)域的報(bào)道。投資有沒有可能用上人工智能，如何借助并獲取超額收益等諸多問題，成為量化投資與智能投顧領(lǐng)域的最熱話題。

量化投資究竟是什么？近一兩年出現(xiàn)的線上量化投資社區(qū)類網(wǎng)站，對(duì)普通投資者而言，是怎樣一種“高智商投資工具”？

完全基于數(shù)據(jù)去做投資決策

量化投資并不神秘。它是借助統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)方法，從歷史數(shù)據(jù)中尋找投資策略，并嚴(yán)格按照策略構(gòu)建的數(shù)量化模型來指導(dǎo)投資，簡而言之，是一種數(shù)量化的投資工具。基本面分析和技術(shù)分析可以看作傳統(tǒng)的證券分析理論，而量化投資結(jié)合了現(xiàn)代數(shù)學(xué)理論和金融數(shù)據(jù)，依靠數(shù)據(jù)和模型來尋找投資標(biāo)的及投資策略。

按交易頻率劃分，量化投資可分為高頻、中低頻交易兩類。對(duì)于普通的股票交易，國內(nèi)主流策略仍然是中低頻交易。由于操作頻率并不頻繁，手動(dòng)操作即可實(shí)現(xiàn)大部分交易過程。目前出現(xiàn)的多家量化投資社區(qū)類網(wǎng)站、APP，也大多服務(wù)于這一類市場。

對(duì)于普通投資者而言，獨(dú)立開發(fā)策略、投研、風(fēng)控、運(yùn)營及后臺(tái)IT系統(tǒng)成本巨大，設(shè)計(jì)投資策略、構(gòu)建組合并回溯策略歷史表現(xiàn)的過程也十分繁瑣復(fù)雜，借助這類社區(qū)類網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)分析工具，上述過程更加容易實(shí)現(xiàn)。

集思錄是出現(xiàn)較早、提供數(shù)據(jù)的低風(fēng)險(xiǎn)理財(cái)社區(qū)，早期深度涉獵的投資品種是債券、可轉(zhuǎn)債、分級(jí)基金，并逐漸擴(kuò)展到高息股、套利等。2014年末至2015年，分級(jí)基金成交極為活躍，圍繞這一產(chǎn)品相繼出現(xiàn)了申購贖回套利、分級(jí)B爆發(fā)、分級(jí)AB下折等事件。圍繞分級(jí)基金的公開數(shù)據(jù)與預(yù)估算法，集思錄論壇涌現(xiàn)出大批投資策略與探討，其深入程度甚至吸引了很多投資機(jī)構(gòu)人士。集思錄副總裁鄭志勇介紹，集思錄創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的初衷是“為投資者自己服務(wù)”，希望做一個(gè)中立的信息平臺(tái)，搜集、核對(duì)、發(fā)布投資數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，供投資者去發(fā)現(xiàn)其中的投資機(jī)遇。在這一過程中，集思錄漸漸聚集了很多專注投資低風(fēng)險(xiǎn)品種的高凈值用戶。

2015年下半年上線的果仁網(wǎng)更傾向于投資策略的效果呈現(xiàn)。借助果仁網(wǎng)的平臺(tái)，對(duì)量化理念有所了解的投資者可以在其簡潔界面上實(shí)現(xiàn)基本面選股、量化擇時(shí)、設(shè)計(jì)投資組合，自行設(shè)定交易周期，并對(duì)投資組合的歷史表現(xiàn)進(jìn)行在線評(píng)估，獲取歷史凈值走勢和組合的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。如果投資者不懂編程，這樣一套完整的對(duì)量化策略的回測與評(píng)估，通常在傳統(tǒng)的交易軟件上很難實(shí)現(xiàn)。創(chuàng)始人馮迅介紹，果仁網(wǎng)是面向非編程人員的量化平臺(tái)，“一般人認(rèn)為量化等于編程，其實(shí)這是誤區(qū)，編程不是數(shù)據(jù)分析的唯一途徑。”

嘉實(shí)旗下的金貝塔是基于“聰明的貝塔”策略打造的證券組合投資平臺(tái)APP，采用“證券分析師大V+普通投資者互動(dòng)”模式。聰明的貝塔（smart beta）是基于確定規(guī)則的主動(dòng)投資。在這一賣方分析師和專業(yè)投資者的展示、交流平臺(tái)上，用戶可以構(gòu)建投資組合、獲得模擬投資組合的評(píng)估，也可以觀摩、跟蹤明星分析師的投資組合。該平臺(tái)基于量化研究團(tuán)隊(duì)和分析師模式，通過量化手段，創(chuàng)建并提供契合不同市場風(fēng)格的證券組合。

此外，基于編程的量化投資平臺(tái)也日漸增多，如優(yōu)礦、聚寬，米筐等等。這類可編程平臺(tái)的用戶通常具有IT從業(yè)背景，懂編程，依托網(wǎng)站提供的在線編程工具與數(shù)據(jù)庫，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)計(jì)算和維護(hù)、開發(fā)模型、回測框架，構(gòu)建策略，模擬交易，改進(jìn)策略。“優(yōu)礦目前可以提供大量因子數(shù)據(jù)，高效、真實(shí)的回測框架，進(jìn)行股票多空，宏觀對(duì)沖，統(tǒng)計(jì)套利以及事件驅(qū)動(dòng)等主流的量化投資分析，更重要的是極大簡化了量化投資步驟，降低了門檻。”優(yōu)礦團(tuán)隊(duì)人士介紹。

投資行為的PDCA循環(huán)

如果僅僅是數(shù)據(jù)分析、可視化呈現(xiàn)，文華、金字塔等老牌軟件也完全可以實(shí)現(xiàn)，每一輪牛市都會(huì)吸引一部分投資者，希望借助數(shù)據(jù)分析工具解決投資問題。這一輪牛市興起的量化投資熱，與分析軟件有什么區(qū)別？

“工具是次要的，關(guān)鍵是思想。”鼎級(jí)論壇版主、雪球大V“持有封基”說，自己用得最順手的工具是EXCEL，“對(duì)于工作可以建立嚴(yán)格的量化管理體系，2006年我做投資的時(shí)候借鑒了這個(gè)思路。量化投資堅(jiān)持一個(gè)重要的思想：實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)，只不過我們用回測去替代了代價(jià)昂貴的實(shí)驗(yàn)。”

從投資策略的構(gòu)造、參數(shù)選擇，到調(diào)用過往數(shù)據(jù)觀察策略歷史表現(xiàn)，用績效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)去評(píng)估策略的歷史表現(xiàn)，再對(duì)方法或參數(shù)做出改進(jìn)，觀察調(diào)整后的表現(xiàn)……實(shí)際上，“計(jì)劃（Plan）—執(zhí)行（Do）—檢查（Check）—行動(dòng)（Action）”的過程正是管理學(xué)中常見的通用模型“PDCA循環(huán)（戴明環(huán)）”。量化投資將這一過程交由歷史數(shù)據(jù)不斷“實(shí)踐”，來幫助投資者做出有數(shù)據(jù)支持、更為合理的決策。前述量化投資社區(qū)則為這一過程提供了更便利的歷史數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析工具。

超越基金（籌）金融工程部主管楊博理接受采訪時(shí)表示，對(duì)于個(gè)人投資者而言，量化平臺(tái)把一些較為瑣碎的事情都處理好了，用戶只需要有一個(gè)好的思想就可以方便地完成回測，然后將策略跑起來，對(duì)于沒有資金完善基礎(chǔ)設(shè)施、缺乏時(shí)間持續(xù)運(yùn)營策略的個(gè)人投資者來說，這是很有吸引力的。

普通投資者經(jīng)常遇到的困惑是，在投資過程中很難抑制人性中的貪婪與恐懼。果仁網(wǎng)創(chuàng)始人馮迅表示，量化可以很好地克服這些問題，讓投資者形成良好的紀(jì)律，“量化投資不僅研究收益，更重視風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算，經(jīng)過量化思維訓(xùn)練的投資者也將是更成熟的投資者。”

策略同質(zhì)化與“踩踏”

每一種投資策略都有適合其應(yīng)用的市場環(huán)境，當(dāng)市場與參與的投資者發(fā)生變化，同質(zhì)化策略使用者過多，往往會(huì)帶來“踩踏”事件。

2014年11月末，券商與軍工股開啟了一輪牛市，分級(jí)基金B(yǎng)類接連漲停，對(duì)應(yīng)的母基金大幅溢價(jià)，集思錄的用戶群體大批參與分級(jí)基金申購套利，一輪套利下來，收益甚至達(dá)到30%以上。隨之而來的是，參與申購套利的投資者越來越多，分級(jí)B類大幅跌停，最終母基金整體由溢價(jià)變?yōu)檎蹆r(jià)，一二級(jí)市場差價(jià)消失，最后參與的投資者多半以虧損收?qǐng)觥?/p>

另一個(gè)案例是基于20日均線的進(jìn)出場策略。以成交活躍的創(chuàng)業(yè)板ETF（159915）為例，2016年3月17日，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)上穿20日均線，該ETF的收盤價(jià)與其參考凈值相比，溢價(jià)近0.6%，4月20日下穿20日均線，其收盤價(jià)折價(jià)接近0.8%。跟隨這一簡單策略的資金量顯然已經(jīng)十分可觀，對(duì)場內(nèi)交易形成了明顯的沖擊，這部分折溢價(jià)帶來的交易成本增加，也將對(duì)策略的預(yù)期收益產(chǎn)生明顯影響。

投資策略的效果往往會(huì)隨著市場環(huán)境、資金容量的變化而變化，執(zhí)行策略的資金量接近市場容量極限，邊際效應(yīng)會(huì)越發(fā)明顯，甚至導(dǎo)致大幅虧損。對(duì)于伴隨資金容量而來的“踩踏”風(fēng)險(xiǎn)，集思錄副總裁鄭志勇表示，“集思錄本身是免費(fèi)中立的數(shù)據(jù)展示平臺(tái)+討論社區(qū)的模式，數(shù)據(jù)與策略是分開的，基于相同數(shù)據(jù)產(chǎn)生的策略也會(huì)有區(qū)別。”多策略本身是對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)的分散。

與此同時(shí)，鄭志勇直截了當(dāng)?shù)乇硎荆畔⒐_透明對(duì)大部分投資者而言“是好事”。數(shù)據(jù)可以量化考察風(fēng)險(xiǎn)，而中立的數(shù)據(jù)服務(wù)、更加公開透明的探討與交流可以幫助投資者認(rèn)清風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而采取相應(yīng)對(duì)策。例如在分級(jí)基金申贖套利中，集思錄會(huì)提供分級(jí)母基金折溢價(jià)、份額增量、凈值估算等大量數(shù)據(jù)，投資者可以回避很可能會(huì)出現(xiàn)流動(dòng)性陷阱的標(biāo)的。此外，目前集思錄論壇每天發(fā)布的日刊“會(huì)及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，告訴大家”。

對(duì)于這類量化策略參數(shù)過于一致的現(xiàn)象，中國量化投資學(xué)會(huì)理事長、《量化投資-策略與技術(shù)》作者丁鵬提醒普通投資者，還是要多策略、多周期組合，不能將資金放到少數(shù)策略上去，而是需要合理的分散。金貝塔相關(guān)人士也對(duì)記者表示，目前平臺(tái)官方量化研究團(tuán)隊(duì)也是通過創(chuàng)建多種契合不同市場風(fēng)格的投資組合來避免這類風(fēng)險(xiǎn)，并借助專業(yè)投資“大V”解讀來提高用戶風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)。“截至2015年年底，官方量化團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建模擬組合61個(gè)，包括40個(gè)主題投資、14個(gè)量化驅(qū)動(dòng)、6個(gè)事件驅(qū)動(dòng)、1個(gè)技術(shù)分析和3個(gè)固定收益類。”

馮迅也表示，成千上萬人追隨一兩個(gè)策略，輕則造成策略快速失效，重則造成市場震蕩，并不是量化投資合適的“打開方式”，只是普及量化知識(shí)的過渡期。健康的量化社區(qū)應(yīng)該有大量策略，去利用股市中各種大大小小的無效性現(xiàn)象，平臺(tái)也應(yīng)該幫助投資者真正理解這些策略，合理配置資金，從而穩(wěn)定地獲得收益。

某種意義上來說，策略失效意味著超額收益的消失，市場充分反映了這部分交易信息。馮迅舉了個(gè)例子：“當(dāng)前有效的量化策略大多是基于情緒面的策略。當(dāng)這些策略獲利時(shí)，就在收割情緒相關(guān)因子的收益，并使這些因子的回報(bào)率逐漸降低。市場情緒有正常波動(dòng)和人為推動(dòng)兩層因素，有些莊家主要靠人為推動(dòng)情緒賺錢。如果推動(dòng)情緒波動(dòng)的回報(bào)率降低，莊家這么做的動(dòng)力就會(huì)減少，這也意味著策略平均收益率會(huì)更接近成熟市場，對(duì)股市的健康發(fā)展和大眾投資者而言也是有益的。”

“段位不同”，會(huì)不會(huì)“吃虧”？

3月中旬，李世石與阿爾法圍棋（Alpha Go）人機(jī)對(duì)戰(zhàn)，最終以1比4慘敗落幕，令無數(shù)投資者印象深刻。圍棋與投資同樣是基于博弈策略，人類在圍棋上敗北，人工智能介入投資領(lǐng)域，會(huì)不會(huì)“所向披靡”？普通投資者參與最多的中低頻量化交易，會(huì)不會(huì)淪為復(fù)雜算法與高頻交易策略的“韭菜”？

丁鵬并不認(rèn)為中低頻量化策略會(huì)隨之失效，“國外本來就是以中低頻量化為主，國內(nèi)也是，這是主流方向，不會(huì)改變。只要市場上還存在不確定性，就有量化投資的機(jī)會(huì)，比如多因子模型這種基礎(chǔ)性的策略，永遠(yuǎn)不會(huì)消亡，只會(huì)不斷升級(jí)和優(yōu)化。這與投資策略的高階低階沒有關(guān)系，和策略的復(fù)雜不復(fù)雜也沒有關(guān)系。”

“金融市場中的投資交易和圍棋是完全不同的兩個(gè)領(lǐng)域，圍棋是固定規(guī)則下的完全信息博弈游戲，而金融市場則是信息不對(duì)稱的市場，輸入端相關(guān)信息體量極大，不易建模，輸出端的價(jià)格又充滿噪音。”楊博理表示，人工智能在金融投資領(lǐng)域上的應(yīng)用必將有進(jìn)一步的發(fā)展，但簡單套用人工智能算法是不切實(shí)際的，蒙特卡洛等模擬方法也難以合理的增加樣本量，這都是制約人工智能技術(shù)應(yīng)用的現(xiàn)實(shí)因素。這方面的探索有兩個(gè)方向，一是找到合理應(yīng)用人工智能算法的途徑，二是以人工智能技術(shù)為輔助，挖掘出更多有價(jià)值的信息。對(duì)于前者，也許偏愛語音識(shí)別專家的文藝復(fù)興科技已經(jīng)（或曾經(jīng)）找到了正確的路徑，對(duì)于后者，大數(shù)據(jù)基金正在求索當(dāng)中。“我是看好未來有人工智能技術(shù)傍身的量化策略攫取一大桶金的，但是一個(gè)量化策略一統(tǒng)天下肯定不可能，誰去做對(duì)手盤呢？”

馮迅同樣認(rèn)為“算法不可能自己把所有賺錢方法都找出來”，“Alpha go對(duì)李世石之戰(zhàn)，本質(zhì)上是‘?dāng)?shù)據(jù)+計(jì)算和‘定式的對(duì)決。人類有大局觀，但計(jì)算速度比不上計(jì)算機(jī)，而 Alpha go 依賴大量對(duì)局的復(fù)盤計(jì)算，從數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律。如果要在投資界做類比的話，這正是量化方法和依賴專家、媒體、經(jīng)驗(yàn)來投資的兩種方法的對(duì)決。量化平臺(tái)完全可以將這些機(jī)器學(xué)習(xí)算法融入進(jìn)來，讓用戶開發(fā)出更好的中低頻量化策略。”

“草根”量化圈的另一種資管生態(tài)

2015年以來，國內(nèi)底層云服務(wù)設(shè)施已經(jīng)實(shí)現(xiàn)規(guī)模普及，在這一基礎(chǔ)上，借助社交平臺(tái)、提供量化投資工具的平臺(tái)型社區(qū)不斷上線，進(jìn)而帶動(dòng)了另一種草根生態(tài)：掌握多種跨界知識(shí)的普通投資者在社區(qū)交流、學(xué)習(xí)，發(fā)掘策略，實(shí)現(xiàn)策略開發(fā)者、數(shù)據(jù)提供者、投資者/資金方等對(duì)接。

在多家量化平臺(tái)上，量化策略的“原始積累”已經(jīng)開始。馮迅介紹，目前果仁的策略集市已經(jīng)積累了幾千個(gè)投資策略，“我們有自己的評(píng)估體系，一些評(píng)分高的策略，確實(shí)跑下來結(jié)果也相當(dāng)好。下一步是讓好策略服務(wù)于其他投資者。一個(gè)可能的方式是在平臺(tái)上供投資者繳費(fèi)使用，另一個(gè)是將策略提供給私募基金，開發(fā)者和平臺(tái)分享部分管理費(fèi)。”

量化平臺(tái)對(duì)眾多投資策略的“跑分”式公開篩選，也適合注重投資業(yè)績考察的FOF進(jìn)行投資。丁鵬對(duì)記者表示：“量化投資真正難的是模型的建立和升級(jí)，這個(gè)又與寬客自身的素質(zhì)和研究能力有關(guān)，未來的量化在散戶和機(jī)構(gòu)兩大陣營會(huì)做出分類。關(guān)注這一領(lǐng)域的FOF一定是直接找最頂尖的私募寬客來做交易。從這個(gè)角度說，量化社區(qū)平臺(tái)比券商自營和公募基金更加有優(yōu)勢。”

另一方面，在雪球、B站等年輕投資者匯集的社交網(wǎng)站上，多家量化平臺(tái)不斷推出“用戶手冊(cè)”和”“培訓(xùn)教程”，以此吸引更多用戶，讓更多的普通投資者接觸并使用量化投資工具。策略創(chuàng)建與使用的直接受益群體是普通投資者，而這些用戶成長后，也將為平臺(tái)帶來更多的策略，實(shí)現(xiàn)良性循環(huán)。

在散戶居多的A股市場上，掌握量化工具的普通投資者也會(huì)收獲更多的投資機(jī)遇。馮迅對(duì)此很有信心：“在量化領(lǐng)域，大型機(jī)構(gòu)投研能力強(qiáng)，但是許多投資機(jī)會(huì)的市場容量有限，資金體量巨大的機(jī)構(gòu)無法利用這些機(jī)會(huì)。量化基金收益往往隨著基金規(guī)模增大而下降，一些世界最頂尖的量化基金在后期紛紛退還投資者的錢，只管理自己的資金。這些充分說明大不是優(yōu)勢。散戶所用的武器威力雖然不如大機(jī)構(gòu)，但可以選擇自己的戰(zhàn)場，獲得超額收益的機(jī)會(huì)長期存在。”