高频有两大误解!百亿私募世纪前沿陈家馨:对抗量化周期一手策略升级,一手多

来源:证券时报   发布时间:2022-06-05 17:09:19   阅读量:5758  

近两年,伴随着量化规模的爆发式增长,量化私募在a股中的权重迅速上升,其对市场的影响备受关注。

快速增长的量化私募也从去年9月开始陷入业绩回撤的窘境过去两周,遭遇一系列挫折的头部量化超额收益终于出现反弹

高频策略在过去几年一直被认为是国内头对头量化私募的核心武器伴随着量化市场的扩大,量化策略是否必然从高频转向中低频市场量化高频有哪些误区如何看待量化私募的业绩回撤如何抵御战略的周期性波动量化的长期发展前景如何

在谈到量化回撤时,陈佳欣表示,这实际上是一个周期性问题,但这种周期性波动的强度仍然超出了市场预期量化机构要从两个方面提高抗周期性一方面,他们应该提升策略,另一方面,他们应该加强多策略配置,也就是说,他们应该在深度的基础上拓宽广度

展望国内量化产业未来的发展前景,陈佳欣认为是乐观而明朗的而哪些机构能走出来,在他看来,第一件事是敬畏市场,第二件事是真正了解量化的底部是什么他指出,很多做量化的人脑子都很好,毕业于顶尖大学,获得过各种竞赛奖项最后,就是谁能研究的足够深入,拉开差距一个不能只是解决问题的学霸,最重要的是有强烈的好奇心,喜欢探究数据和现象背后的真正原因只有深入研究才能高效,不断积累优势

陈佳欣,世纪前沿的创始人和核心投资经理,拥有香港中文大学量化金融学士学位10年量化行业经验,曾任海外金融机构董事总经理,管理自营投资组合,2015年,创立于世纪前沿目前公司管理规模超过100亿

从高频到低频,始终奉行第一原则。

券商中国记者:能简单介绍一下个人经历吗为什么要进入量化投资行业

陈佳欣:我很早就决定了量化投资的职业方向我本科在香港中文大学学习量化金融2010年,我在学校认识了另一位站在世纪前沿的伙伴吴迪当时正在读博的他得到了香港政府的一个创新基金的资助,在金融科技方向创业我们开始合作开发定量模型一开始是针对港股市场的量化策略,后来主要从事商品跨境套利2015年回到深圳,创办世纪前沿公司2018年申请私募基金管理人牌照

我们的投研团队将在2019年之前以自营交易为主,以期货高频交易和股票高频交易为主2019年开始转向资产管理业务至今年超额收益在30%以上,公司管理规模超过100亿

中国证券报记者:目前你的主要策略是什么量化研究和因子挖掘的重要原理是什么

陈佳欣:我们是从高频战略开始的,我们的自营业务主要是高频在资产管理方面,目前主要的管理尺度是股票策略,包括指数增强,股票中性,量化多头等此外,CTA策略线也于去年正式上线

在定量研究和因子挖掘中,我们奉行第一性原理的原则就是当你观察到市场上的一个现象,思考为什么会出现这样的现象,了解背后的原因,并能在数据上确认需要总结出一套行之有效的观察方法,理解其中的底层逻辑,并以量化的形式表达出来还需要监测和验证其是否具有长期可持续性

同时,我们对因素的质量要求很高,必须逻辑清晰,经得起推敲,保证提取的信息都是有效的而不是噪音我们是行业内使用要素较少,追求少而精的那一个,这也源于我们对行业的整体判断,即同行之间会有一个雷同,竞争会越来越激烈当大家整体过剩水平下降的时候,只有做足了,才能继续拥有

中国券商记者:伴随着量化市场的扩大和竞争的激烈,很多量化策略开始从高频走向低频怎样才能更好的适应这种变化

第一,认为高频等于稳定,高频赚钱就是稳定,不会亏钱其实高频就有这个特点定量预测是基于信号强度乘以宽度的概念,可以是品种的数量,也可以是预测的频率如果是高频,宽度更宽,但是因为周期性问题,容易先达到整体饱和的特性没有指数波动是没办法做高频的毕竟你还是要持有一篮子股票,周期性下跌到一定程度后收益就不那么明显了

第二,认为高频等于小容量应该说只能讲高频,但是容量真的很小但在执行层面,不同机构之间差距较大比如我们同样的中低频信号,但是我的高频强度很强,也就是说在交易执行的层面,我们可以对市场进行一些微观的预测和优化,可以降低交易成本和损失,这样成交成本相对更低,最终的业绩会更好这样就可以转化为收入的增加或者产能的增加产能和收入是可以互换的我们通过高频执行能力来提升整体战略能力的上限

其实即使是高频能力的机构,性能也可能相差很大,所以高,中,低频段都要兼顾所以我们的思路是保证低频策略的质量足够高,高频策略的水平足够好,从而保证策略的稳定表现

券商中国记者:从高频到中低频的扩张,推动了你从纯自营到资产管理的转型,规模迅速扩大你认为自营和资产管理的区别是什么业务转型会不会有些困难

陈佳欣:最初,我们是自营跨境套利和高频商品后来开始制定a股市场的中低频策略这时,战略能力就大得多了容量大了以后,必然需要做资产管理,因为没有资产管理,就没有办法扩大团队,在这个市场竞争所以当我们的战略能力大了,自然要增加和扩大资产管理规模,这样才能保持有竞争力的团队规模,不断进步

自营资产管理和自营资产管理原则上没有太大区别他们都用第一原理来理解每一个现象背后的原因我们觉得不难改变,只是对市场的理解和对一些具体细节的认知有一些差异,比如从单品种到多品种的高频风险控制方面就完全不一样了同时,交易这么多品种,需要时间进行深度积累

从深度到广度,多策略抗周期性。

中国券商记者:从去年下半年开始,量化私募撤退,超额收益消失许多指数增强型产品的跌幅甚至超过了指数本身这背后的主要原因是什么

陈佳欣:这实际上是一个周期性问题所有的策略都会有一定的周期性,任何策略都会有好的时候和不好的时候,好的和不好的会有一定的连续性这是因为任何一种策略,只要持续表现良好,必然会吸引大量的资金进入这种策略,而市场本身的容量首先是有上限的,其次是有波动的,也就是说不同时间所能持有的资金量也是一个变化的过程

所以像去年5,6,7月这种市场量比较大的时候,整个市场容量比较大那些容量规模相对较大的策略类型,由于前期表现相对较好,头部机构的募资能力较强,吸引大量资金再次进去那段时间很多私募超额收益不错,规模也很大,市场总成交额也在上升

9月份整个周期开始掉头,市场成交量已经很大了之前很多私募把策略改成了量价的类型,使得这种策略本身的容量过大,出现了我们看到的回撤现象其实也不是永久的问题现阶段,还是有一些应对方法的没必要减少资金量也可以通过调整策略来制定频率较低或者无量价的策略市场仍然有些萧条后来大家开始改变策略,最终整体会适应市场,改变到一个新的状态

中国证券报记者:面对市场风格的剧变,您认为量化私募应该如何应对。

陈佳欣:我们实际上预计到了这种周期性,但这个周期的波动性确实比我们预计的更强我们之前的想法是,如果研究做得足够深入,并且领先于同行,我们将能够更好地应对周期性但这次市场波动的剧烈程度让我们觉得,还是要扩大资产管理的范围,尽可能做到抗周期

具体有两个方向可以做,一个是升级现有策略也就是策略层面和信号层面足够深,这样整体的业绩回报水平才能相对稳定,在不同的市场环境下都不能太差

另一种是拓展更多的战略品类首先,应该有不同类型的策略,它们之间的相关性很低比如我们也开始布局CTA中性策略,接下来还会推出CTA+指数增强等多策略产品同时希望帮助投资者做好资产配置对于大多数投资者来说,自己做资产配置其实是一个很大的考验通过这种多策略配置,投资者的长期收益会更稳定,持有体验会更好

中国证券报记者:今年宏观形势复杂你怎么看待资产配置的选择你看好什么样的策略

从量化1.0到量化3.0,坚持做研究机构。

中国证券报记者:在您看来,量化投资公司应该如何打造自己的核心竞争力。

陈佳欣:量化1.0时代,一个人可以做交易,量化2.0时代,平台系统可以拆解数据,交易接口,年报平台等,并简化交易每个专业人员只负责自己的一小块东西,放在一起就成了整体绩效很高的策略,但缺点也很明显上限比较低,量化3.0时代,需要团队合作研究部负责深度研究,投资组合部负责资产配置风险和收益更合理这种3.0的方式前期投入很大2018年我们花了一年时间做,现在可以看到一些成果我们的目标是在深度的基础上拓宽广度,从专业,前沿的细分领域向越来越广的领域拓展

具体来说,第一,无论是组建团队还是做研究,我们都遵循第一原则,自己制定策略,而不是指望别人带进来一套策略我们什么都自己写,坚持做研究型的机构

我们不限制一个研究员只做高频,股票或者ct a我们整个研究部门都是有联系的很多科研人员同时涉足两个甚至三个领域,可以自由选择比如炒股的新想法,可以在期货CTA上测试验证原理是一样的,期货和股票的方法是通用的,所以成本很低

《证券公司中国记者》:你认为一个好的量化研究员应该具备哪些特质。

陈佳欣:最重要的是好奇心探究数据背后的原因,是否思考的足够深入,提问的足够多很多做量化的人脑子都很好他们都是顶尖大学的毕业生,获得过各种竞赛奖项比如北大清华的数学,物理,计算机专业的学生,在这个基础上,最后谁能深入学习有一些学霸只是解决问题,仅仅是调一下样本就提交了,就是思想不够深入的特性,而不仅仅是表面的数据分析其因素的底层是什么样的逻辑,只有追求深度才是高效的

中国证券报记者:如何看待量化的长期发展前景什么样的公司未来发展比较好

陈佳欣:量化是一种投资方法,其有效性已经得到充分验证比如美国前十大对冲基金,大部分都是量化的相对于主观方面,量化的优势在于宽度,可以涵盖更多的东西,主观方面在于深度,可以足够深入的研究单个对象,所以两者是互补的

具体来说,在中国,伴随着中国国际金融地位的上升和企业融资的不断增加,未来人民币国际化是必然要发生的,这使得国内资产最终在全球资产中占据了相当的权重,而且还处于成长期在此背景下,量化发展前景依然乐观明朗

哪些机构能走出来,我觉得首先是要敬畏市场,不要犯迷失自我的错误,进入自己不了解的领域第二,要真正理解量化底层的东西,要有扎实的研究基础,对市场有清晰的认识,需要不断的研究积累和进步

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