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專訪均直投資:量化投資本質上是概率的游戲

最新高手視頻! 七禾網 時間:2023-01-03 15:26:31 來源:七禾網

七禾網注:嘉賓回答僅代表其本人觀點,不代表七禾網的觀點及推薦。金融投資風險叢生,愿七禾網用戶理性謹慎。


上海均直資產管理有限公司

公司成立于2015年3月,專注于股票和商品期貨量化策略,為機構投資者和高凈值客戶提供專業的資產管理服務。公司擁有自主研發的量化研究系統和程序化智能交易系統,團隊成員均畢業于海內外名校,核心人員曾長期在境內外頂尖金融和專業服務機構工作。

秉持著打造第一流量化投研交易平臺的理念,用最優秀的人,正確的方法,為投資人提供長期穩健的收益。


楊小雨(筆名:漁陽)

上海均直資產管理有限公司投資總監。曾著有金融類暢銷書《亂世華爾街》。


精彩觀點

我認為量化交易需要兩種能力,如果是新入行的年輕人,主要是數學能力和計算機能力。

我建議年輕人一定要在技術上面多下工夫,只要這點做到了,肯定這行里有你的一席之地。

我個人認為量化在很大程度上是一個工程學的問題。你找靠譜的量化基金來聽他們路演,大家講的都差不多。你捂上名字,可能很難說出誰是誰家。那為什么最終業績會不一樣?或者關鍵時間點的業績不一樣?很大程度取決于這個工程學的實現。同樣一件事兒,也可能策略一模一樣,工程學問題解決不好的就不行,工程學做得好的就能賺錢。

我們最基本的投資哲學:量化投資本質上是一個概率游戲,或者說是一個統計學游戲。

說實話沒有一招鮮,單看任何一個信號、任何一個品類、任何一個技術細節似乎都不那么重要,但它們組合起來一起用,才能夠看出優勢。

超額收益的穩定性主要靠多策略。

至于超額收益來源,則要求高信號質量,快執行速度。

總的來說,你不去擇時,我覺得多半不會錯,你去擇時,就需要小心。

正反饋不可能永遠持續,負反饋也不可能永遠持續。

有時候賺錢,一定程度上靠運氣,但是怎樣活到你運氣好的那天呢?這就要靠風控。不能亂下注,有機會的時候再下注。

我認為人才首先是需要能夠學到東西,能夠發揮出自己能力的這樣一個舞臺。

量化機構不僅要做好投資,還要知道本質是服務好客戶。



問題1:楊總您好!感謝您在百忙之中與東航金融&七禾網進行深入對話。您在美國創辦過量化對沖基金,曾在瑞士信貸銀行擔任過IT工程師,法國巴黎銀行擔任過固定收益自營交易員,您在美國有令人羨慕的事業,為什么會選擇回國發展?


漁陽:有以下幾個原因。首先,從事業的角度,中國有更好的機會。我們國家在2014年下半年私募陽光化,我在2015年初選擇回國。在此之前,我一直關注這方面的機會。原來中國沒有對沖基金,后來忽然有了。我一直有一個觀點,在《亂世華爾街》當中也寫到過,并反復提過,新游戲是最容易賺錢的。當時對沖基金在中國是個新事物,量化也是個新事物,那么顯然機會非常好,從過后時間的發展,我覺得也是這樣?,F在中國新增的百億基金,主要也是量化,我們雖然還沒有做到百億,但我們也在向這個方向前進,所以這是第一個原因,機會很好。


第二,美國市場,賺錢越來越難。在一個市場做得久了,會覺得新鮮感變少了。我們知道有效市場假說,玩得越久,會發現這個市場越來越向有效的方向走。事實上,從過去這六七年的經驗來看,這個判斷也是正確的,美國的對沖基金總的來說是越來越難做了,原來一些耳熟能詳的基金,后來業績都不是太好,現在剩的沒有那個時候多,而且剩的主要也是量化機構。量化這行本來競爭就非常激烈,用咱們的話來講,卷得很厲害。所以當時選擇回國發展就是選擇一個相對不那么卷的市場。


最后,也就是個人方面,我覺得那時候孩子還小,說回國要帶他在中國生活幾年,這個目標也都順利實現了。



問題2:您有24年行業實戰經驗,跨越牛熊,涵蓋中美兩國金融市場,站在一名交易者的視角,從美國到中國,有什么不一樣嗎?


漁陽:有很多基本的邏輯還是比較相似,特別是涉及人性方面的。另外,涉及到整個經濟周期,包括貨幣政策周期,相似的成分居多,并且我覺得這是金融市場最重要的驅動力。


再看不一樣的方面,我覺得在市場發展的微觀結構上有所差異,以及市場發展的周期,或者說生命周期不太一樣。美國還是發展在咱們前面,比如以美國的量化為例,它應該是80年代末開始的,最初是一些套利策略,包括摩根士丹利,都是80年代末開始的。我們現在耳熟能詳的一些大的對沖基金像Two Sigma、Citadel,他們大概都是2000年前后創立的,這基本上比我們要快15到20年。但有一點是我當時在回國前可能考慮的不夠充分,覺得所謂的拿著國外的先進經驗回到這來還有優勢,拿著先進武器來吊打別人,但實際上我發現我們國家人學得很快,另外我國市場也有一些獨特的地方,所以大家基本上還是站在一個比較平等的起跑線上來做投資。


最后一點,我還在思考,就是中美市場可能從宏觀的頂層設計上是不一樣的。它體現在微觀的交易層面,也會有所差別。美國是自由資本主義經濟,可以理解為市場原教旨主義,認為市場的存在就是正義的。所以任何干預市場的行為都是政治不正確的等等,他相信市場本身。但中國,資本市場是被認為發展經濟的一種工具,它有更高層次的要求,比如經濟發展 、人民的美好生活是第一位的,市場的存在是為這個服務的,所以我覺得這會導致很多政策上面的不一樣??赡茉谥袊?,更多的是要理解政策,要理解現在是鼓勵什么,不鼓勵什么,這可能是中美一個比較大的區別。



問題3:您在學生時代在中美頂尖學府有過數學、計算機、金融工程的學業背景,請問這些基礎學科的學習對您日后創辦量化私募有多大幫助?除此之外,您覺得量化交易還需要哪方面學科的積累?


漁陽:對于量化私募而言,這些基本是必備的。像我最早是北大數學專業畢業的,然后在美國密歇根大學學過計算機,在加州大學伯克利分校學過金融工程,這在量化機構里算是一個比較標準的簡歷,說實話談不上特別頂尖,因為還有很多人像IMO,國際奧賽金牌這樣的選手。


除此之外,我認為量化交易需要兩種能力,如果是新入行的年輕人,主要是數學能力和計算機能力。在當下時代,我個人認為計算機能力,我們俗稱動手能力,可能還更重要一點。因為在剛入行的時候,先得會搬磚,然后慢慢的才能夠有機會做一些有創造性的工作。而會搬磚這項技能,只要學就能學會。而創造性的工作,并不是每個人都能做的。所以我建議年輕人,一定要在動手能力上面加強。我們在面試過程中,很多人是怎么被刷掉的?無論在中國還在美國,都有一個共同點,就是因為他干不了活兒,或者他干活兒能力不夠強才被刷掉,根本沒有機會來看你是否有創造力,還沒到這個層次。


另外反過來說,你最后從事比如信號研究、數據研究等工作,你的效率以及準確度都非常重要,那效率和準確度來自于什么呢?很多時候也是你做事比別人快,你計算機玩的熟,你寫的程序跑得快,出錯少,這樣你才能有所突破。所以我建議年輕人一定要在技術上面多下工夫,只要這點做到了,肯定量化這行里就有你的一席之地。至于能不能做到后面,我覺得要看運氣,要看個人的天賦或者造化,因為都是很優秀的人,能不能卷得出來,這是不一定的。


對于比較有經驗的,或者是投資經理這個級別的,我就不好說應該做什么了,因為每個人都在積累,每個人可能最后也會形成自己不一樣的風格。對于我來說,可能算是略微另類的,因為我是交易員出身,所以我還是傾向于站在交易的角度來看待這個市場,我認為市場的本身并不是由數據構成的,量化有幾種類別,就像你在電腦上看一幅圖一樣,你可以認為它是由點陣構成的,這可能是經典量化的觀點,但是我會認為這是一幅圖,那么這些點只是來表達這幅圖,我企圖去理解更宏觀的層面。那么量化的方法也好,模型也好,更多的是我高效率來表達交易觀點的一種方式??赡苌晕⑿W一點兒,但我的確是這么想的。



問題4:除了均直資產的創始人,您還是一名知名財經作家,您根據自己的投行交易經歷寫出了暢銷書《亂世華爾街》,帶著讀者體驗華爾街乃至全球經濟的風云變幻。這段華爾街交易的經歷對您在中國私募行業的發展有怎樣的幫助?


漁陽:重要的是積累。首先,我認為做交易這事兒,有很大的經驗成分在里面,特別是經歷過一些大周期,是有幫助的。比如現在我們身處2022年,美聯儲正好是一個比較大的加息周期,這期間發生了很多事情,跟2008年那波有點相似,再往前跟2000年導致互聯網泡沫的加息周期也有點類似。所以我覺得經歷過一些大的周期,會有一些宏觀的感觸,這些對我有幫助。


第二,我覺得實盤交易像打仗一樣,紙上談兵容易,真上了戰場,感受完完全全不一樣。當我做交易員的時候,做的是債券,不但要用模型,很多時候還直接和人打交道,在電話里跟人家嚷嚷,有點像在一線打仗的感覺,每分鐘都有盈虧,市場波動的時候盈虧還是很大的,有點兒像戰場上一個老兵,你聽見過槍響,躲過炮彈,我覺得這種經歷有很大的好處?,F在做的雖然是量化交易,也是一樣的,市場機會來了怎么辦,波動率大了怎么辦,有回撤了怎么辦,這都是經驗的積累。至于當時寫這本書,就算是玩票。當時有個朋友鼓勵我說,“你這經歷挺有意思,而且你本人也比較善于講故事,不如寫出來給大家看看”,所以我就寫了。那后來也確實有不少讀者跟我說,“看了你寫的書,我覺得在華爾街交易很有意思,后來我就做了交易員”。所以我也帶了不少人入坑。



問題5:量化投資在歐美市場已經成為一種相對主流的投資方式,我國的量化投資雖然起步較晚,但隨著人才、設備、技術等日趨完善,我國量化行業也正逐步走向成熟。作為量化私募,您覺得在量化投資的賽道中跑贏的核心是什么呢?


漁陽:量化投資是利用計算機以及數學模型在分散化投資,所以從宏觀上來講,量化投資犯的錯誤比較少,特別是人類的常見錯誤,比如交易方面的幾個常見誤區:


首先,人類容易過于自信。網上的財經大V,包括一些比較愛說話的主觀私募基金經理,普遍都非常自信,他告訴你茅臺肯定漲,看好一定會怎么樣,其實這是一個過于自信的表現。在我們量化人看來,我也可能承認茅臺是一只好股票,但它上漲的概率可能只有55%,就是這么一點點概率優勢,而不是一定會怎么樣。當過于自信的時候,你就會犯錯誤,因為你在不應該下很大賭注的時候,下了很大注。如果你運氣好, 可能會一戰成名。但人不可能一直運氣很好,下一次運氣不好,就垮下來了。這種例子也很多。然而量化是看數據說話,一般來說不會過于自信。我們不會在一個策略上押太多資金,這從數學的角度上是錯誤的,量化不會犯這種錯誤。


其次,對于風險的認知,我們是人,會恐懼。有時候覺得完蛋了,天塌下來了,我得跑!這是人容易犯的錯誤。但是量化,同樣是看數據,我們通過分散風險,或者對風險的認知,不會做這種極端的事情,一般不太會在貪婪的時候追,也不太會在恐懼的時候跑,這樣量化犯的錯誤就少了。那最終從數學的角度來看,可以把量化理解為兩大維度,第一是管理好風險,通過分散投資降低風險,這是量化擅長干的事兒。第二,根據盈利概率分散籌碼,或者分散下注,盈利概率高的機會,就多下一點,盈利概率低的就少下一點,這就達到數學上接近優化的狀態。我們不會覺得有什么是100%的把握,但是我們也同時鋪的面很開,這就導致我們不太容易犯錯誤,或者說不太容易犯大錯誤。再進一步,我們覆蓋面比較廣,我認為這就是量化能夠表現比較好的一個原因。像2022年很明顯的就是量化最靠譜。


今年不是大年,股票基金虧錢的是絕大多數,但是量化策略普遍跑贏了指數。平均而言,差不多跑贏指數10%,這很好了,而且是整個行業,不是個別基金。我們要比這個多一些,我覺得我們是屬于做的比較好的。


另外,我覺得現在所有投資里面都有一定量化成分,即便是主觀投資經理看數據或管理風險,也會用到量化的一些想法。我個人認為,未來的發展趨勢,大家的量化成分都會增加,看美國也是這樣,量化基金本身的占比在增加。同時,大家在做投資的,不管是什么風格的投資經理,最終的量化策略都會增加。美國現在前十名的基金已經一大半都是量化機構,這里面既有像Renaissance,Two Sigma這種純量化的,也有像類似橋水這種比較量化的基金,像以前純靠主觀策略的已經很少。



問題6:您們想賺市場上哪一部分錢呢,又是如何通過技術去實現的呢?


漁陽:這是一個很好的問題,我也一直在思考。有部電影叫《Margin Call》,里面有個大老板說過這么一句話,我覺得很有道理,他說,你想在市場上賺錢,無非三種方法,Be first,be smarter,or cheat。出手快,更聰明,會耍賴。我覺得大體上也逃不過這三種方法,當然cheat是不行的,欺騙就違規了。也不是沒有欺騙的人,但這是違規的,像掛釣魚單,那肯定最終要被罰。還有的發現了券商的接口漏洞,這些違規的方法都不可取。合法的方法,第一是快。天下武功,唯快不破。第二是你比別人更聰明,我們也期望賺這兩種錢。談到“比別人更聰明”,量化的特點是處理信息的能力比較強,可以同時眼觀六路,耳聽八方,看很多數據,并且尋找其中復雜的規律。這也是為什么現在很多人在嘗試使用機器學習模型,無論是截面的,還是從時間序列上挖掘一些相對復雜的但也真實存在的規律,都屬于第二種方法,你要比別人更聰明,你的效率要更高。


“出手快”落實在交易層面上是高頻。我們有一部分是高頻或者偏高頻的策略,就是反應很快,有機會來啪就下單了。還有一種快,相當于博弈,因為總有人行動比較緩慢,可能錢比較多或受其它自身特點約束,那你可以跑在這些人的前面。一般趨勢策略都是這樣,一大波行情來了,螺紋鋼從5000點到6000點,你5100沖進去就賺錢了,所以我們企圖賺這種錢。如何通過技術去實現呢?首先我覺得還是效率的問題,這跟上述所講的應具備什么技能等有點類似,即我們企圖高效率的去覆蓋很多數據,追求用好的數學方法提煉出精髓。在實現的過程當中,很多是靠計算機系統,包括物理布局、機器設備等,所以我個人認為量化在很大程度上是一個工程學的問題。你找靠譜的量化基金來聽他們路演,大家講的都差不多。你捂上名字,可能很難說出誰是誰家。那為什么最終業績會不一樣?或者關鍵時間點的業績不一樣?很大程度取決于這個工程學的實現。同樣一件事兒,也可能策略一模一樣,工程學問題解決不好的就不行,工程學做得好的就能賺錢。


我經常跟人家說,量化投資就像造汽車一樣,都是四個輪子上扣一個殼子,但是不同品牌的汽車質量很不一樣,量化也是這樣。


責任編輯:唐正璐
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