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元量致世：量化投资的科技与艺术 原创 2016-04-10 七禾网 七禾网络 元量致世 上海元量致世投资管理有限公司在2014年底由两位拥有全球市场经验的资深量化投资专家创始成立。两位创始人拥有十多年以上国内外基金管理全流程的经验，同时结合了资本市场买方视角和卖方视角不同的量化投资理念，在全球市场运用多策略对全球的期货、股票和外汇等市场进行投资。元量致世在北京和伦敦设有常驻办公室。 目前，元量致世投资领域涉及国内外商品期货（金属期货、能源期货、农产品期货）、金融期货（国债期货、利率期货、股指期货）、股票、外汇等跨类别资产。 夏威（夏梓容）博士 对外经济贸易大学国际金融学士学位；英国瑞丁大学(Reading)国际证券、投资和银行业硕士学位；伦敦大学伯克贝克学院(Birkbeck College)数量金融博士学位，师 从剑桥大学三一学院院士Steve Satchell教授。现任北京的对外经济贸易大学国际经济贸易学院数量金融学客座副教授。 曾在普华永道咨询部从事衍生品定价和风险管理咨询业务，先后在两家世界一流的基金任风险管理和投资策略师参与管理40亿美元以上全球资产组合，后独立管理量化投资全流程，业绩出色。有12年数量投资分析和数量投资风险管理的国内外工作经验。 孔令洲博士 英国剑桥大学应用统计博士，数量分析基础扎实；有10多年数量投资分析和数量投资风险管理的海外工作经验，先后供职于美林银行、瑞银集团等多家全球顶级投资银行。拥有自己设计和开发的数量投资交易模型，并在美国、欧洲和亚洲市场进行过长期的实际交易，投资业绩出色。 访谈精彩语录： 很多时候只靠科学性无法把握投资运行的方方面面，因为市场力量是多变的。 我们拥有科学的武器，但更重要的是人剑合一地理解市场的状态，才能更好地为投资者服务。 机器可以将分析能力延伸到人所达不到的水平。 虽然单个机会可能不够准确，但是我们的优势是同时看几千个的机会，放到一起就形成了一种概率准确率。 投资策略在某一特定时间不像以前那么有效。投资机会的消失会有两种情况：一是周期性的消失，二是真正意义上的消失。 高频交易，投资者靠速度快看盘口风向，当别人比他速度更快，那他的优势就会消失并不再恢复。 因为流动性的有限性，所以市场上的绝对收益机会是有稀缺价值的。 在市场、策略、频段三个维度——横向、纵向和深度上，我们都做了切割，有很多风险收益来源的小盒子，以这种方式来实现绝对正收益。 我们想找的是在不同品种之间共通的因子，我们的策略主要是针对共通的因子来进行交易的。 单个品种的趋势策略、震荡策略、两个合约的套利、三个以上合约的一篮子策略，这是我们的几种策略方式。 我们在做模型设计的时候以趋势盘为主，40%-50%都在趋势上，剩下的分到另外三类上。 国外的策略特点就是容量大、有效性好。国内的策略随市场发展盈利性就会逐渐降低。 国内很多市场经验丰富的交易者把原先的经验固化到模式上，而和我们从国外回来同类的这批人，更多的是把市场共性延展到各个市场上。 近年可以看到中国和国外相关程度越来越高，中国股市打个喷嚏，全球股市也会跟着下跌。 海外期货市场的隔夜持仓量是当日交易量的数倍，而中国市场的隔夜持仓量很小，当日交易量很大。 驱动策略的因子在国内外市场是不一样的，而找到这些因子的量化方法是一致的。 单独中国市场来说，因为市场的有效性不像国外那么高，有些策略的收益会更好，夏普率更高。 我们不是仅有“一招仙”，而是掌握了很多科技武器，有海陆空三军联合打击。 通过科技手段计算出容量，意味着我们知道这个市场的上限在哪里，要躲开这个上限，不去触碰它。 中国股票市场中性策略是有周期性的，原始动力在于减小现货和期货的价格差距，有一定的逻辑基础，所以不可能长期无效。 通常我们的做法是广撒网，一视同仁地去撒网，机会自然会冒出来，我们就把鱼抓住。 我们更多做的是策略配置，而较少去关注择时。 我们公司是先控制风险后进行投资，先对整个资产组合有一个风险预算。 我们并不是风险最小化，而是风险目标化。 股票中性策略能达到2.5-3夏普比率就比较好；期货趋势策略1左右的夏普比率在国外市场就比较好了，国内市场夏普比率在2左右。 有些策略的夏普比率不高，但是也许在某些情况下承担了其他策略保险的作用。 选择策略的关键不仅是以夏普比率来评判策略的好坏，而是看策略之间的搭配和运行模式之间的关系。 我们的投资策略并不仅用以往的数据来做回测，很多模型在设计过程中已经人为地加入了压力测试，探知到历史上没有出现过的极端情况可能会对策略造成的影响而做出准备。
七禾网1：夏博士、孔博士您好，感谢您在百忙之中接受七禾网的专访。“元量致世”这个名字非常独特，为公司取这个名字是否代表着两位创始人的某种理念或情怀？ 夏威：“元量”中的“元”实际上是一个混沌到太极生两仪，两仪生四象的过程，“量”是学习量化方法并应用到金融上，“致世”指的是致远、致胜，希望将这样的方式流传，将好的科技力量带给世人，并且不局限于金融领域，因为它本身是一种科技力量，可以延伸到其它领域。 我和孔令洲都是有些理想的人。我们希望能给客户赚钱，而后期能否被世人接受，在其他领域有一定的贡献，这就要看缘分了。 七禾网2、贵公司以“投资的科技与艺术”为座右铭，请问，在投资中哪些部分属于科技属性？哪些部分属于艺术属性？贵公司如何把两者协调、结合？ 夏威：从我和令洲的学历背景和投入的精力上来看，我们掌握系统的先进的金融投资科技，运用的大多是投资的科学性。但我们在研究的过程中发现很多时候只靠科学性无法把握投资运行的方方面面，因为市场力量是多变的。有时候恰恰是一种感觉，或者是知道自己的优劣在何处，才在市场变化的时候收发进退。就像开车走野外的路，要靠人的意识和人的操作，才知道什么时候该刹车，什么时候该停车。我们拥有科学的武器，但更重要的是人剑合一地理解市场的状态，才能更好地为投资者服务。所以需要投资的科技与艺术这两方面的修行。 七禾网3、贵公司通过金融工程、统计学等技术手段发现市场中普通人观察不到的机会。请问哪些机会是普通人观察不到，但可以通过金融工程、统计学等技术手段发现和捕捉的？这些交易机会的盈利效应大不大，资金容量大不大？ 孔令洲：机器作为人类思维的延伸，在广度和深度方面能够更加扩展，这也是它能代替人去分析问题的主要源动力。 广度：作为投资经理全面深入地看10-20种股票，差不多是人类的极限了；而机器用同样一种分析理念，能看1000种、2000种甚至5000种股票，并且是同时对这些股票进行分析。深度：机器的处理速度上比人更快，几秒钟甚至更短就能得出结论。 通过广度和深度两方面，机器可以将分析能力延伸到人所达不到的水平。就像互联网，以前一两个人之间的交流很方便，但上百人同时交流，如果没有技术手段，就不能达到有效交流目的。计算机对人的能力进行延伸，以前一两个人可能看不到的机会也能通过计算机很快地捕捉到。 夏威：实际上一个公司的成功第一是小公司的管理者用自己的时间来换取财富；到了中型、大型的公司，是用员工的时间来转换财富；科技公司则是利用强大的互联网用户的时间来转换财富。我们的公司虽然很小，但是我们背后站着几百个机器人，员工的数量可以说是巨大的，我们的策略全市场覆盖相当于是拥有了较高的时间转化率模式。 和只针对单一市场或几个市场的深度挖掘行业信息的分析员来比较，我们单个信息的准确度不见得比他准，比如他是90%的准确率，我们可能就是60%-70%的准确率。虽然单个机会可能不够准确，但是我们的优势是同时看几千个的机会，放到一起就形成了一种概率准确率，加在一起的效果是非常强大的，能分散到几百个、几千个市场里面去，由此容量就很大。 七禾网4、以上说的交易机会，会不会因为采用量化交易模式的机构和个人的增多，而导致机会的减少，甚至导致机会的消失？ 孔令洲：这样的情况在一定程度上是存在的。金融学理论上，市场的有效性随着参与群体数量的增加，信息处理可能更趋于一致，市场就逐渐没有太多套利的机会。投资策略在某一特定时间不像以前那么有效。投资机会的消失会有两种情况：一是周期性的消失，和经济周期一样，刚开始有很多资金进入表现很好，在某一特定阶段资金不再进入，投资表现变差进入低谷，但一段时间后可能又有新资金开始进入，投资效果又变好了，周期性机会的消失并不是真正的消失；二是真正意义上的消失，如某些高频交易或是特定市场结构所引起的套利空间，可能会随着市场有效性的提高而永久消失。 我们公司的策略更多倾向第一种，容量大并有一定逻辑，不会随市场微观结构的改变而彻底消失。所以我们并不会特别担心因为机构和个人的增多而导致机会消失。 夏威：比如说高频交易，投资者靠速度快看盘口风向，当别人比他速度更快，那他的优势就会消失并不再恢复。其次，因为流动性的有限性，所以市场上的绝对收益机会是有稀缺价值的，别人不易观察的机会如套利、量化的等，当被观察到就不再那么有效，意味着参与的人增多，它就被更多地观察到了，对市场就有一定的总量性冲击，很多人是追涨杀跌式的交易，使得某些策略超出正常的多空范围的容量，这时候通常会导致整体策略的失效。当然有些机构好一些，有些会差一些，是有分化的。一旦逐利的资金发现这个领域不赚钱又退出了这个领域的时候，它又回到了原先的状态。 七禾网5、贵公司的投资目标是：不论市场如何变动，追求中长期绝对正收益。请问在不同的市场环境下，如何实现绝对正收益？ 孔令洲：上个问题也提到，我们公司的策略是有一定经济周期的，要想克服经济周期在不同市场环境下实现绝对正收益，我们现在的方式是使用多策略。所有策略有不同周期，以美国的市场举例，若市场避险情绪提高，很多资金会从股市进入债市，这时债券策略会表现好，若市场风险乐观情绪提高，资金又会从债市流到股市，这时股票策略会表现好。股票策略和债券策略之间如果能进行很好的匹配，通过投资策略的不同周期的弥补，就能有效地在不同的市场环境下实现绝对正收益。 夏威：我补充一下公司绝对正收益的来源和方式，比如在股票市场这种单一市场的波动，或者像黑色市场去年大跌今年大涨的情况，投资机会可能分得很散，所以对单一市场不能那么依赖，要求我们除了多策略以外，我们是一个策略符合多市场，每一个多策略多市场组合还要有多周期配合；第二，在市场、策略、频段三个维度——横向、纵向和深度上，我们都做了切割，有很多风险收益来源的小盒子，以这种方式来实现绝对正收益。这个周期不行，那其它几个周期会有收益，市场剧烈波动、趋势，或者是高幅震荡，我们都有不同的策略去捕捉，有趋势策略，有高幅震荡策略，有反趋势策略等，这实际上是一个分波分流的组合，这对我们追求绝对正收益是一个核心的理论。这从我们去年的业绩也能看出来，这种分流分散的多市场多策略多周期的效果是不错的。 七禾网6、元量致世的投资范围涵盖全球股票、期货、外汇、债券、指数等市场，请问内盘（中国大陆市场）和外盘（中国大陆以外的市场）各占多少比例？ 夏威：在不同情况下的比例是不一样的。比如做全球配置，按容量来配置，外盘是三分之二，内盘是三分之一。而针对发行的全球产品的话，内外盘配置大约是一半在国外，一半在国内。我们发行产品时，为了兼顾国人对经济周期的熟悉性，是按二分之一、二分之一来分配。当然也有只针对国内市场发行的就是百分百在国内，也有针对香港或者海外市场的则是百分百是外盘。 七禾网7、在股票、期货、外汇、债券、指数等板块，贵公司是如何配置的？最擅长哪个板块？ 孔令洲：股票、期货、外汇、债券、指数等，它们之间有些驱动因子是共通的，但有些驱动因子只是这个产品独有的。我们想找的是在不同品种之间共通的因子，我们的策略主要是针对共通的因子来进行交易的。并不是对单一股票、期货，而是看股票有哪些驱动因子？期货有哪些驱动因子？外汇有哪些驱动因子？这些驱动因子有没有共同的特性？我们就在这些共通驱动因子上进行投资和策略开发。总体上，我们尽量把策略分散在股票、期货、股票和外汇上。 夏威：我们通过期货来做很多板块，但如果做债券，国内的环境对私募还没有完全开放。对于研究股指期货和海外的股指期货，在我们看来，与的恒生指数和纳斯达克指数是没有区别的。我们找到的是市场上的共性，当我们用共性看各个板块的时候，实际上它们在中长期带给我们的机会是相对平均和比较一致的。 七禾网8、贵公司用的是量化交易的模式，请问贵公司的量化策略主要有哪些类型？最擅长哪类或哪几类策略？ 夏威：通过运行的模式划分成四大类：第一，比如做原油期货，我们可以做的是上涨或下跌的趋势跟踪，是方向性的盈利机会； 第二，原油期货一般的上涨回调或是没有什么趋动性的箱体震荡的机会，是非趋势性能量的、阻碍型的策略； 第三，两类产品之间的价格关系或者同一产品有主力合同和非主力合约的价格关系，就是套利。 第四，三个品种三个合约以上价格关系的一篮子的相关性投资策略。 单个品种的趋势策略、震荡策略、两个合约的套利、三个以上合约的一篮子策略，这是我们的几种策略方式。在具体应用是会有主要因素，比如说，原油进入炼油厂，炼出两桶轻质油一桶重油，三桶成品油的价格之间有一定关系，不会偏离太多，形成一定的套利空间。趋势跟踪投资模式有更大的容量，而套利盘会很快占满市场上的容量。基于诸如此类的原因，我们在做模型设计的时候以趋势盘为主， 50%左右都在趋势上，剩下的分到另外三类上。 七禾网9、两位博士在英国大型金融机构工作多年，就两位切身感受来看，国内市场和国外成熟市场相比，在量化技术水平和技术应用方面，有哪些差距？ 孔令洲：由于国内外量化流派起源不同，能感觉到这两个流派的差别较大。国内做量化的人的背景可能大多以前是做主观分析的，后来把主观分析应用到量化领域，进行量化数据处理，这种量化策略的特点是针对某一两种产品的策略，容量比较小，并且开发者对这一两种产品非常熟悉，之后将分析过程抽象到量化的层面进行投资。 国外和国内设计理念不一样，不仅局限于一两个产品上，更多的是要为大机构或大的投资人设计策略。第一要有足够的容量，第二是不局限于一两种产品，第三是有更深的统计学原理和数学原理。 国外的策略特点就是容量大、有效性好。国内的策略随市场发展盈利性就会逐渐降低。国外的策略更多考虑的是宏观因素，有效性维持的时间更长。 夏威：在国内看到很多趋势性量化投资，实际上是在一个单一市场、一个单一策略和一个简单组合的量化策略，我们的趋势跟踪通常是对几十个市场进行的策略配置。从理念上就可以看出，国内很多市场经验丰富的交易者把原先的经验固化到模式上，而和我们从国外回来同类的这批人，更多的是把市场共性延展到各个市场上。 七禾网10、就您看来，内盘（中国大陆市场）和外盘（中国大陆以外的市场）的行情波动差异大不大？差异主要体现在哪些方面？ 孔令洲：以前中国市场相对封闭，其波动性和国外相关性较低。近年可以看到中国和国外相关程度越来越高，中国股市打个喷嚏，全球股市也会跟着下跌。期货市场上，因为一些期货产品在中国的交易量比例大，所以中国期货品种发生波动，很多外国期货市场同类产品也会发生波动。但是中国除了和国外相关性较大的产品外，也有交易量比较小的品种或是自成体系的品种，它们和外盘的相关性低一些。 行情波动程度如何？是否存在差异？我认为这要分品种和策略，比如有些策略是内外盘套利，可能就是看同一个品种在内外盘的价差，如果有差异，这种策略就会力求去减小差异，随着策略的使用会使市场更有效，差异减小，这也会引起内外盘相关程度增加。 夏威：国内很多市场实际还是属于受限制的状态，比如白糖，并不是内外盘轮动的市场，如果出口配额放松的话，也许会有巨大的套利空间。从交易的微观结构上，海外期货市场的隔夜持仓量是当日交易量的数倍，而中国市场的隔夜持仓量很小，当日交易量很大。 七禾网11、用在外盘（中国大陆以外的市场）的盈利策略能否直接用到内盘（中国大陆市场）？为什么？ 孔令洲：简单地说，驱动策略的因子在国内外市场是不一样的，而找到这些因子的量化方法是一致的。假设因子1在国外市场有效，可能在国内市场不一定有效。如果因子2可能在国内市场有效，关键就是怎么找到这些因子。量化的方法可以通过系统分析找到这些因子，找因子的方法对于国内和国外市场都是一致的。 七禾网12、总体来说，您觉得内盘（中国大陆市场）更容易赚钱，还是外盘（中国大陆以外的市场）更容易赚钱？为什么？ 夏威：从中长期看，两边是差不多的，在市场驱动不同状态下得到的中长期收益是非常类似的，但是如果市场波动比较大，我们的机会会增多，当出现大行情时，套利和趋势的机会就会更多。前段时间国内市场行情波动非常大，所以国内的机会更多。 孔令洲：从中长期看，两边都是有机会的，而且我们的策略是很分散的，分散在不同市场，策略相关程度比较低的情况下，对整体策略的稳定性会有很大的提高，单独中国市场来说，因为市场的有效性不像国外那么高，有些策略的收益会更好，夏普率更高。 七禾网13、贵公司的量化策略库大约包含多少个策略？一个产品一般同时配置多少个品种、多少个策略？品种搭配和策略搭配的原则是怎样的？ 孔令洲：我们做趋势是把市场二十几个活跃的期货合约放在一个盘子里做一个策略——趋势策略。国内的某些程序化交易者可能对单一产品（比如白糖）配一个趋势策略，再配一个回归策略，再加套利策略。我们整体的策略使用和国内不太一样，我们的一个策略几乎覆盖国内所有兼容性比较强的品种，统一称为一个策略。 夏威：目前我们在国内和国外还有两套储备策略没有展开，主要是目前交易的资金量还没有让我们把它打开。因为有些时候有些策略会被过度追捧，使得它的周期性得以体现（周期性效果变差），我们会在市场过热时减少配置，就是在它失效的时候配置其他的策略，所以储备策略库的存在是非常必要的。我们不是仅有“一招仙”，而是掌握了很多科技武器，有海陆空三军联合打击，一支部队受到损失，还有其他部队来弥补。还有我们在进行动态的配置和监控时，实际上是用监控策略有效性的一种方式，我们对任何一个策略集群和它下面的子策略集群都是有动态的趋势跟踪和监控的。当我们发现它的运行状态和原先设计有一定差别的时候，就会做出调整。 七禾网14、贵公司在研发和使用量化策略时，更追求策略的普适性（尽量适合更多的市场更多的品种），在独特性（为某个品种量身定做）方面是否也会考虑？ 夏威：有这种考虑，因为有些机会只发生在特定的市场和特定的时间，但仍然要符合一定的普适规律。 孔令洲：相对来说，普适性的策略更多一些，独特性的策略也会考虑。但是具有独特性的策略的稳定性或是有效性可能只存在某一特定时间内，市场一旦改变可能就马上无效，所以我们这类策略的比例会非常少。 七禾网15、贵公司的介绍资料中表示：自有的量化模型理论上可以分散化地管理100亿人民币以上的投资。请问如何估算出100亿这个规模的？如果管理100亿，收益率和现在相比会不会有所下降？ 夏威：我们计算策略承载规模有两个方式，一是同类的资产配置的容量有多少，我们寻求很安全的边界，这是粗略的计算法。全球的趋势跟踪模型在国际市场容量超过1000亿美元。我们在全球的总量能够达到市场整体容量的5% 到10%是没什么问题的。同样按照交易量和持仓量计算，可以相应探知国内的容量大约是多少，再根据这个划分相应的策略可能适应的容量大小，计算大概的有效规模。还有一种更科学的方法就是根据科学实验的方式，在策略回溯测试的时候，用交易量秩序的算法计算出以夏普比率为指标的盈利性，当然也可以是其他指标，盈利性加上容量、资金量，和这个市场之间会有一定关系。如果量过大也许会导致交易失效，因为暴露了交易机会，或者是因为流动性的风险导致失效，若市场流动性很小，参与的时候，交易机会可能瞬间就结束了，而100亿可能要10分钟、30分钟甚至长得多的时间才能消化掉，这时候市场价格会滑动，这种价格滑动会侵蚀盈利性。当总量上升的时候，我的盈利性一定会下降，当资金容量加到一定得情况，夏普比率等指标会突然恶化，恶化之前我们会往前找一个安全边际，能够把市场规模大致算出来，但是这个规模不是一成不变的，市场参与人群增减都会发生变化。通过科技手段计算出容量，意味着我们知道这个市场的上限在哪里，要躲开这个上限，不去触碰它。 孔令洲：收益率下降或管理规模上不去的主要原因是市场容量问题，交易会对市场产生冲击，冲击很大的话收益率自然会下降，以前2块就能交易买单，现在因为价格滑动要在2.2块才能交易，所以交易成本增高了。我们对交易的每一个产品都有严格的控制，计算每天的交易量，不能超过市场的10%，这样对市场的冲击比较小。关于管理规模的估算，我们可以通过计算市场上整体交易量，再加上我们的某些交易限制，比如每个品种只能交易10%的当日总体交易量，再加上交易多少个品种，就能粗略估算出策略对市场冲击较小的情况下能满足的最高管理规模上限。 七禾网16、大陆市场沪深300股指期货受限后，股票和股指期货的量化对冲还能不能做？怎么做？ 孔令洲：国内做股票和股指中性策略，如果策略使用沪深300或中证500成分股，在申请套保额度后影响也不会特别大，因为买的股票只要是成分股，卖空相对应的股指期货还是可以做的。因为现在市场流动性比较差，所以在股指上是有一定的负基差，会引发一定的问题，卖空股指，随着时间的流失，负基差可能会使策略不断地损失钱。因为前期市场限制比较多引起交易量的降低，又引发了市场有效性的降低，受限后股票中性策略运行的情况会差一点。但中国股票市场中性策略是有周期性的，原始动力在于减小现货和期货的价格差距，有一定的逻辑基础，所以不可能长期无效。如果投资经理使用的是成分股之外的市场中性策略，因为每天10手的交易限制，则策略很难做大规模。 夏威：股指受到限制肯定对市场流动性有影响，实际上不光是套利策略，其他交易策略也一样会受到影响，因为交易的对手变少了，那么它交易的价位能够承载的流动性都变少了。对于我们这种多策略集群影响并不是很大，我们在股指期货上如果不做套利盘只做趋势盘仓位是很少的，目前大概只有个位数的持仓，意味着量还可以做上去，但是如果还要继续增长则要看监管层的后续政策。 七禾网17、沪深300股指期货受限，贵公司在策略上做了哪些调整？会不会导致贵公司管理的产品收益率下降？ 夏威：与很多量化投资管理人最大的差别，我们本身是多策略多市场的，受到的影响非常小，比如把其中一套股指策略停下来，它所占的5%-10%的配比瞬间就分给了其他策略，对我们整体收益率的影响几乎是看不出来的。 七禾网18、您如何看待 2016年大陆市场在股票、股指期货、商品期货等领域量化交易的盈利机会和收益可能？ 孔令洲：前段时间由于股指的限制和股票市场的挤压，股票市场中性策略表现不好，但我相信在2016年或是以后随着股指的打开，表现会更好。 以前大家对商品期货策略的关注相对较少，随着股票策略的无法使用，很多投顾会进入商品期货市场，市场波动会因此加大，对管理人的素质会要求更高，收益率稳定性可能会降低。 夏威：QDII现在不太可能会扩大规模，做内外盘套利可能会遇到比较大的挑战；另外量化套利毕竟是可能一边在亏钱一边在赚钱，所以保证金的调配也是一个问题，比如外盘在亏钱，那么QDII额度怎么样让它再出去，这是很难处理的。 债券方面，今年以来处于降息周期可能有一个好的趋势行情，去年年底到今年年初市场过热可能导致行情一步到位了，我们认为省级以下评级的债券可能有比较大的风险。量化交易需要考虑的不仅是市场本身，还有流动性风险，还有发生负基差等，这都是比较大的挑战。 我们刚才谈到的股市策略、股市和期货策略、商品策略、债券策略、内外盘套利策略，基本都是我们对整个市场的观点，但是从我们自己的角度来看，量化策略只要运用地好，策略搭配得好还是能够稳定持续地获得任何一个单一市场不太相关的绝对收益。 七禾网19、2016年，就量化交易而言，外盘（中国大陆以外的市场）的机会更多，还是内盘（中国大陆市场）的机会更多？ 夏威：我们对市场不会去做判断，只有在市场发生以后才会知道是什么情况，通常对市场没有办法做出准确的判断，这是个相对随机的过程，但是只要自己能够把握机会，做好每个策略和投资机会的风险配置。通常我们的做法是广撒网，一视同仁地去撒网，机会自然会冒出来，我们就把鱼抓住。 孔令洲：我们更多做的是策略配置，而较少去关注择时。虽然我们对未来的预测有一定的看法，但也会尽量少地去干预运作，因为我们有自己的量化模型，在策略层面也有总体的分配。 七禾网20、我们看到贵公司管理的产品资金曲线回撤比较小。请您介绍一下贵公司的风控体系和风险管理措施？ 夏威：风控是我们的核心体系，一是对市场本身的风险控制；二是对相关的板块或大类的风险控制；三是对整个策略组合承担的风险总体是由风险目标化控制的。 首先，从整个投资架构上看，大多数投资经理人可能先找投资机会，再去事中和事后控制风险，而我们公司是先控制风险后进行投资，先对整个资产组合有一个风险预算，通常是以波动性为指标，目前是每日风险值设定为1%，当然这个指标可以是0.5%，也可以是0.75%，是可以调整的，有一个中长期的风险目标后，层层下放给各个策略和各个市场，风险目标加总在一起必须是1%，不多也不少。所以我们并不是风险最小化，而是风险目标化。承担的风险在大部分时间是一致的，是“指哪打哪”的模式 。 第二，我们看的不仅是市场风险本身，也看信用风险、流动性风险、市场操作风险，我们通常用量化的流程来约束操作风险。保持市场参与度为少数的立场，我们的交易量会非常小，对单一市场不构成冲击。 第三，我们所有产品资产（证券、期货）都托管在经纪商，所有的现金都托管到银行。整个资产组合基本上只交易正规交易所的产品，没有产品本身的信用风险。我们通过目标化的方式去管理只剩下的市场风险部分，目标是为了规避我们不想要的风险，其次是承担和管理我们想要的风险。因为市场波动和收益是不可分的，不承担市场波动而获得收益是不可能的，所以我们要承担风险，但是风险要不多也不少，并分散在多个市场、多个策略、多个时间维度上。这样我们的风险是非常分散的，单一市场的波动、单一策略的波动和单一周期上的波动对资金曲线的影响就会非常小。 我们的资金曲线回撤很小，一方面是整体架构保证风险是目标化和分化的原理。其次值得一提的是我们对产品本身的认知，我们交易大部分是有杠杆的期货投资，通常用是10倍的杠杆——交易100元只需花10元，但是元量致世交易了100元的标的，实际上是有大量的现金储备的，我们把杠杆化的风险还原了。举例说明，当我们做交易时，客户给我们1个亿的资金，我用的保证金在1000万到1500万之间，这样就有大量的现金在背后，这时候实际交易的风险几乎就是现货风险。另外，由于目标化，我们的风险不多也不少，市场波动剧烈的时候我们的仓位会收缩，市场相对平静仓位就会放出去，放到什么程度为止？我们有另外一个管理模式，叫交易风险敞口管理模式，仓位水平不能超过我们设定的敞口上限，单仓位的损失，如果发生极端的，历史最长时间的最极端的最不利的十个单天产生的平均日损失值在1.5%以下，通过这种方式来约束单仓放得比较大所造成的损失的极限，先把自己捆住，再通过量化来控制，这样一整套风控体系保证风险管理模式的有效性。我们现在看到的资金曲线很小的回撤是短周期的，放到长周期看回撤可能会更大一些。 孔令洲：刚刚夏总介绍的风控体系已经很全面，关于夏总提到的回撤可能会增大的问题，因为投资人的投资回报和投资风险是相辅相成的，我们按这个风险来设计整个投资组合。虽然短期内可能没有达到较大的回撤，但随着时间的增长，在某一时间点可能会碰触到较大的回撤，而这个最大回撤是风险的另外一种表达。只要能够很好地控制风险，回撤就是可控的。 国内市场的中性策略在2012-2014年表现非常好，波动率很低，最大回撤也很低，也就年化3-4%，所以很多投资经理以这3年的最大回撤作为评价标准认为股票中性策略风险很低，因此竞相去做股票和股指对冲的市场中性策略，但是在2014年下半年到2015年的股票市场中性策略的回撤非常大，甚至达到15%。所以一个策略的短期几年的最大回撤并不代表策略的中长期最大回撤。在做策略的过程中，我们通常会追溯过去二十年的数据得出策略最大回撤率，和现在国内市场上投资经理对风险的理解有一定的区别。 七禾网21、一般来说，贵公司追求多大的收益风险比？就您来看，收益风险比达到多少时算是比较优秀的策略？ 孔令洲：平均来说，股票中性策略能达到2.5-3夏普比率就比较好；期货趋势策略1左右的夏普比率在国外市场就比较好了，国内市场夏普比率在2左右。 夏威：有些策略的夏普比率不高，但是也许在某些情况下承担了其他策略保险的作用，这种策略有时候是很有利的。比如管理期货策略通常对股票多头有很好的保险作用。很多成熟投资管理人在配置股票多头仓位的时候会用一定的比例配置管理期货策略。其实选择策略的关键不仅是以夏普比率来评判策略的好坏，而是看策略之间的搭配和运行模式之间的关系。两个收益相对较高的共振策略，将它们叠加在一起反而会承担更大的风险。 七禾网22、当市场某些非常规波动，甚至是黑天鹅事件发生时，如何应对？就您看来，非常规波动、黑天鹅事件更多体现出来的是盈利机会还是亏损风险？ 孔令洲：像2008年这种黑天鹅事件，刚开始因为改变趋势、冲击市场，所以很难赚钱。一旦黑天鹅事件随着时间慢慢展开，对趋势策略就是有利的，因为趋势不会在短期内消失，所以存在盈利的可能性。 夏威：我们的投资策略并不仅用以往的数据来做回测，很多模型在设计过程中已经人为地加入了压力测试，探知到历史上没有出现过的极端情况可能会对策略造成的影响而做出准备；其次，风险管理模式有一定的预案，这也是可以做的。至于这些策略是好是坏？我们也有预判，根据当时的市场情况和策略所处的市场来确定。 ￥￥￥￥￥￥￥￥￥￥ |
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