孔繁顺： 用科技发现赚钱规律

孔繁顺： 用科技发现赚钱规律作者：紫霞

今年三月，AlphaGo击败了人类围棋冠军选手，轰动了全世界，这场人机大战，让我们切身领略了人工智能在特定领域的强大潜力。

AlphaGo给围棋带来了新方法，它背后主要的方法是Value Networks（价值网络）和Policy Networks（策略网络），其中Value Networks评估棋盘位置，Policy Networks选择下棋步法。这些神经网络模型通过一种新的方法训练，结合人类专家比赛中学到的监督学习，以及在自己和自己下棋（Self-Play）中学到强化学习。这不需要任何前瞻式的Lookahead Search，神经网络玩围棋游戏的能力，就达到了最先进的蒙特卡洛树搜索算法的级别（这种算法模拟了上千种随机自己和自己下棋的结果）。同时Google也引入了一种新搜索算法，这种算法将蒙特卡洛模拟和价值、策略网络结合起来。

通过这种搜索算法，AlphaGo在和其他围棋程序比赛的胜率达到99.8%，并以5：0的比分击败了人类欧洲围棋冠军。这是电脑程序第一次在全尺寸（19×19）的棋盘上击败了人类专业选手，这一成果过去认为至少需要10年才能实现。

AlphaGo的胜利颠覆了人类对围棋短时间内难被机器攻破的认知，意味着人工智能时代真的来了。

近几年，大数据变革成为各行业的新气象并不断升温，如果在不久的将来，大数据和机器学习能有更加深度的融合，可能给投资领域带来意想不到的深远变革。目前，机器人除了在娱乐上的应用以外，还被一些高智商的数学博士、物理学博士和计算机博士等运用到金融领域。宜信理财产品部董事总经理，北京大学数学科学学院出身的孔繁顺认为，人工智能在金融行业的应用就是量化投资，正处于一个前所未有的发展良好契机。

量化投资看似神秘，但并不古老。它从70年代开始逐渐兴起，90年代才大行其道。通俗来讲量化投资即借助数学、物理学、几何学、心理学甚至仿生学的知识，通过计算机建立模型，从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”规律，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。

量化投资相对稳健

量化投资在收益率上是否强于其它投资品种？从历史表现看，量化对冲投资的稳健性比较强，这是它独特的地方。虽然有阳光私募或对冲基金或能在某年做到百分百收益，但隔年可能就亏掉大部分甚至全部，而量化投资却能在大部分时候做到旱涝保收。

随着经济形势的动荡加剧，找到一种相对稳健的投资品种并不容易。从量化团队角度看，在无风险套利收益率越来越低，套利机会越来越少。宜信财富全球量化母基金在这样的背景下应运而生，全球量化母基金采取量化投资策略，力求在动荡的全球对冲基金市场中为投资者找到避风港。在全球量化母基金的框架下，量化投资策略的好处显而易见：因为市场中性，其回报和市场相关度较低，也正因为如此，量化投资的风险也较难以理解：当市场下跌的时候量化基金往往没有反应；而量化基金赚钱或者亏钱的时候，市场上却风平浪静。

量化投资与传统类别投资有什么不一样？孔繁顺认为，第一，量化有非常强的系统性。传统投资来说，一个经理最多可以同时关注/研究数十只股票，而量化投资可以通过计算机系统，把全球上万只股票纳入系统中关注基本面的数据、关联数据进行多维度、多层次的挖掘分析。第二，及时性。传统的方法掌握股票的信息要经过调研，有时间的延迟，而量化是随时把股票的基本面信息及时的纳入到系统。第三，量化投资人是理工科背景。是以数学的方向进入投资，所用的逻辑合乎科学的方法。发现规律、制定策略，如果策略进行反复测试后有效，则可投入模拟运行，如果仍然是有效的、再投入到实际的基金运用之中。运行不断调整和改进，是一种非常符合科学方法过程的投资方法。此外，量化投资很多的投资分析和执行是通过计算机去实践，由于计算机的介入，能很大程度的避免人的主观情绪，负面情绪以及可能不道德的行为所带来的在投资中的偏差。

近几年量化在国内迅速发展，2013年著名的“8.16乌龙指”事件引起了业界对量化风控的新思考。关于安全性，孔繁顺说，“在国外，量化已经非常成熟，华尔街我从来没有听过有任何的量化基金发生过老鼠仓这样的丑闻。因为国内外的政策差异、环境、素质等不同，在国外，量化投资是由机器和人的结合同时在海量的数据里发掘策略、规律等，历史上量化投资做得出色的无一例外都是数学家、天体物理学家等。数学、物理、计算机、金融都特别专长的人结合才能做量化策略。”

量化投资重在发现规律

一切皆可量化，一切皆有规律。就像众人皆知的圆周率，即使其小数点后面的数毫无规律可循，但其计算方法却是不变的。更像蝴蝶效应，美股气象学家洛伦兹在解释空气系统理论时说，亚马逊雨林一只蝴蝶翅膀偶尔振动，也许两周后就会引起美国德克萨斯州德一场龙卷风。谁说背后没有可遵循的特定规律呢？

量化投资最重要的一个做法就是发现规律。孔繁顺说，在量化的圈子里，这些数学家、物理学家都有一个共性，就是特别擅长发现规律。

资本市场的很多投资品种往往都是被“量化”的。经历过股灾残酷洗礼后，目前资本市场多方面都有量化支持需求，希望投资决策有一定量化规律支持，而非全靠经验和拍脑袋做出决定，，以提高投资决策的科学。

在资本市场中投资，投资的各种品种，无论股票、债券、期货，买卖的无一不是其数字化的价格，而最终的投资业绩、收益率和风险波动，也都是数字化的结果。即使对于上市公司而言，其销量业绩都是数字化，其最终股价也是数字体现。这些量化的数字结果不可忽略都是经营公司或进行投资的重要参考标准。虽然资本市场价格具有很大的不确定性，很难完全加以量化，但也不能因此而放弃对量化准确性的追求。

例如，我们定性的感觉到如果行业间涨跌过于无序混乱则股市可能见顶，这时我们就可能发现了一个规律。如果我们追求准确，就需要把这一规律进行量化。我们的第一步就是要准确的定义涨跌无序和股市见顶，第二步择时观察和验证二者之间有没有相关关系，只要保证有较高的胜率，我们就以后就可以定量的使用这一规律，而无需仅仅依靠直觉进行模糊的判断。

用过去的数据和规律来假设这些规律在未来还是适用的，不管股票还是期货的量化投资，这是主流的方法。利用大数据发现个股和个股之间或者个股与大盘之间的相关性，一旦两者走势发生背离，通常这时候就会出现套利的机会，因为按照相关性的规律，发生背离走势的个股未来回归是大概率事件。然而，做好量化投资并不容易，要把过去的规律总结得越多越好，哪些规律处于是特殊行情、政策下的情况，哪些是反映真正的人性的，有一些国外的模式或因子拿过来，在国内却是反向的，所以找寻量化规律必须根据实际情况而定。

量化在科技的推动下，处于一个前所未有的发展良机

孔繁顺在“宜信十年·传承未来——中国财富管理系列论坛”西安站论坛上曾提到，“量化投资应用了计算机强调的演算能力，自主的做投资决策，可以想象，计算机运用的重要性。中国的计算机的运算能力在过去四年峰值持续运算能力增长了5亿倍，有强大的计算能力，有庞大的数据作为支持，量化在科技的支持下，飞速发展。”

关于量化，孔繁顺说，“不要把量化投资当成神话，它无非也就是在资本市场相关投资策略里面的一类，也有周期性。逐渐有更多人清醒的意识到量化投资不仅仅是需要深厚的数学功底和编程的能力，还需要对金融有深刻的理解，脱离了金融，量化仅仅是一个游戏，一些数字公式而已。”他进一步阐明，量化投资实际就是一门科学，并且不断在演化提升。20世纪初巴施里耶提出早期理论基础，萨缪尔森（美国第一位诺贝尔经济学奖获得者）延伸和推广了相关理论，索普博士创立第一只量化基金、把理论实践于股市，西蒙斯博士则把量化投资发扬光大，而2007年黑色8月突袭量化投资，到现在，这门科学已经发展超过100年。很多顶尖的数学家、物理学家和经济学家不断碰撞，总有新的人跳出来、指出前人理论和模型的不足之处，努力完善。并不存在绝对正确或一直正确的量化模型。

孔繁顺认为，真正投资好的人，通过个人的经验判断能够做出很好的选择，但这对大多数人是很难的。对于大多数人来说，如果有系统性的科学的方法来选择股票，从而得到稳定的收益，量化投资是比较好的选择。在中国金融市场发展的过程中量化的投资，科学的投资会变得越来越重要。海外市场中指数基金、机器人投顾、ETF变得越来越重要，相信也会在中国形成趋势。

选择成熟市场的优秀量化投资团队作为合作伙伴

大众富裕阶层和高净值人群有强烈进行资产配置的需求，一位拥有一千万元可投资金额的投资人到底该如何进行投资？

谈到全球资产配置也得不提到宜信财富配置的“黄金三原则”，其中第一个原则是跨地域国别配置。对于绝大多数人来说，个人的事业家庭、财富跟所居住国家的经济趋势存在非常高的相关性。如果经济增长变缓，甚至有比较高的下行风险，一般而言个人的财富会受到下行风险的影响。基于这个原则，需要在跨区域，在跨国界去配置资产。

在全球化的时代，各个国家的GDP之间的相关度也是比较高，尤其是像2008年那种下行风险比较大的时候，各个国家之间相关度就更加高了。第二个原则是跨资产类别的配置，比如说很经典的股票和债券之间的配置，比如说很多投资者投大宗商品、期货、或者是另类投资。第三个原则是以FOF的方式超配另类投资。在今天全球性的宏观经济条件下，超配另类投资是非常重要的策略。另类资产是指传统的股票、债券和现金之外的金融和实物资产，包括对冲基金、私募股权基金和房地产基金等。将另类资产纳入投资组合，可进一步提高投资的多元化，并且降低经济波动关联的风险。

目前全球的市场动荡，黑天鹅频发，量化投资在全球动荡的经济环境相对稳健，通过配置全球量化母基金能尽可能的回避掉一些不必要的风险。基于此，寻找靠谱的量化合作伙伴对于宜信财富是首要的事。2006年毕业于北大数学系的孔繁顺跟随宜信创始人唐宁深度参与普惠金融等事业，随着宜信2010年开始全面战略转型，孔繁顺投身财富管理市场，于2014年开始在香港等地开拓海外市场，专注引入和维护海外优秀的合作伙伴。目前他也负责整个理财产品体系在内部推动的标准化流程建设。

宜信财富至今已与IDG资本、华创、经纬资本、纪源资本、真格基金、威灵顿资产管理公司、橡树资本等一众境内外顶级的基金管理人深度合作，为大众富裕阶层和高净值人群创造了非同寻常的价值。而全球量化母基金的首家战略合作伙伴为Sciencast资产管理公司、由同样是北大数学学院校友的李庆博士在美国掌舵，擅长于量化投资，通过这个平台，宜信财富能够更便捷的吸纳美国甚至全球的优秀量化基金经理。

宜信财富全球量化母基金目前有两位基金经理，一位是李庆博士，曾担任SAC Capital Advisors的基金经理，专长于统计套利以及HFT高频交易；也曾于Tykhe Capital LLC任职量化投资高级研究员，管理投向于全球权益市场的统计套利组合，拥有非常丰富的量化经验；另一位是Sergio Goncalves博士，拥有纽卡斯尔大学理论物理的博士学位、耶鲁大学的博士后，曾任World Quant高级量化研究员和投资组合管理人，负责股票统计套利。孔繁顺说D:“我们挑选量化基金经理是希望他们能获得每年10%－15%相对稳定的收益率。未来还会新增聚焦于欧洲这样的动荡市场,以及更少依赖于人工干预的量化策略。”

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