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嘉宾介绍 黄渤 博士哥伦比亚大学运筹学硕士，密歇根州立大学数学与统计学双硕士，北京大学数学学士。 博士期间研究方向为大规模机器学习与优化算法。 论文发表在机器学习顶级会议ICML和应用数学期刊SIAM。 在美期间，先后在谷歌和美林证券量化交易部门工作。 2014年与美林、高盛同事共同创立量化对冲公司Arxis, LLC，担任核心数据科学家和量化策略师，主要负责日内媒介统计和机器学习模型的开发和应用和高频交易。 2017年加入大雁资本任基金经理。
随着金融科技的不断发展，量化投资成为投资领域备受关注的话题。 量化投资不仅可以提高投资组合的效率，降低波动风险，还可以针对不同的投资目标和风险来源，选择最合适的投资研究框架和因子，帮助投资者在收益最大化和风险最小化之间取得平衡。
大研资本黄波表示，量化投资策略的优势在于让投资者清楚地知道目标是获得最高的风险调整后收益，以及如何在降低风险的同时将收益损失降到最低。 中证1000股指期货于去年7月推出，利好中性策略。 作为一种新的对冲工具，它可以扩大中性策略的容量，降低对冲成本，使整个市场的超额收益分配更加清晰。 均衡。 投资者在做出投资决策之前，需要评估基金的投资周期和自身的风险偏好。 对于投资周期相对较短、对损失较为敏感的投资者而言，市场中性策略适合作为投资组合的底层进行配置。
以下为正文精华：
1、大研资本黄渤：大研资本发展迅速健康
问：首先请黄总介绍一下公司的相关情况，包括我们公司未来的规划。
黄波：深圳市嘉实大研私募证券基金管理有限公司是一家位于深圳的量化私募基金公司。 成立于2013年6月，即将迎来成立10周年。 公司总部设在深圳，在上海和香港设有分公司。 公司现有员工约40人，其中一半以上从事量化投资研究。 我司以A股股票量化策略为主，业务相对专一。 目前经营规模约50亿元。 与国内其他同类量化机构相比，公司规模、类型和分布可能有所不同。
我们在上海、深圳和香港设有三个办事处。 我们的管理规模对境内投资者约20亿元人民币，对境外投资者约20亿元至30亿元人民币，均采用同一套A股量化策略。 与其他量化机构相比，我们的海外部分是为数不多的早期机构之一。 2018年年中成立香港公司，开始向海外机构募集资金。
经过2018年和2019年的打底，2020年我们的规模快速增长。我们的投资研究团队现在有大约22人，包括IT、投资经理和研究人员。 这是一个高度内化的团队。 在量化团队中，公司的每个人作为一个整体采取一套策略，无论是在国内还是在海外，都采用同一套策略。 由于公司面向境内外机构投资者开放，整体发展较快。
个人于2017年底加入公司，负责公司量化投资相关方面工作。 我毕业于北京大学，获得数学学士学位，并获得博士学位。 哥伦比亚大学运筹学博士。 博士期间的研究方向与当前的量化和人工智能密切相关，主要是大规模优化及其在人工智能机器学习中的应用。
我毕业后的第一份工作是美股的中高频交易策略，这和我回到A股时使用的策略类型不同。 2017年底，我和其他核心量化团队成员一起加入了大研。 我们的团队一直在稳定和扩张，战略框架也在以非常快的速度迭代更新。 从2019年到2021年，我们的业绩和行业排名每年都在稳步增长。
2022年，在普遍不友好的市场环境下，我们的指数增强策略和市场中性策略在同业中保持竞争力，表现稳定。 我们完全内生式的成长，通过团队的一点点积累，使公司现在处于一个比较健康快速的发展阶段。
2、大雁资本黄渤：新战略框架有效性提升
问：迭代是量化投资中非常重要的一个环节。 迭代进化的过程越契合市场，收益就会越高。 因此，在公司战略的迭代上，黄总有什么想与投资者分享的呢？
黄波：虽然A股量化市场起步较晚，但迭代速度非常快。 策略市场的风格和策略体系的演进是2017年以来增长最快的阶段。对于量化私募和机构来说，量化策略的迭代与整体投研框架、团队的质量和数量密切相关成员。
首先，我司核心团队成员均毕业于国内外一流大学，拥有数理科背景。 其次，围绕核心团队，招贤纳士扩充团队也是我们这几年的重中之重。 从2018年到2022年我们的团队人数会稳步增加，尤其是2021年，团队规模翻了一番，现在有20多人。
其实就策略制定的类型而言，我们公司是一个比较专注的量化机构。 虽然量化领域有很多不同类型的策略，比如高频策略、日内策略、低频策略，但根据我个人在美国的经验，可能偏向于纯日内介质和高频策略。 基于美股和其他发达市场的策略，由于投资者结构和交易成本的差异，回国后不能直接使用当时的策略。
从2018年开始，我们公司的主要策略属于中频和中低频策略。 这个策略的好处是它的持有期在10天左右，既不是特别长也不是特别短。 如果你对量化策略有所了解，你就会知道，这个策略最重要的底部因素就是因子，它是一种通过一定的规则来预测未来收益的方法。 可以预测未来5-10天收益的因素有很多，比如公司财务数据、分析师预期等，这些基本面指标在中频周期有更好的预测能力。
另外，在A股市场，量价因素其实是我们和其他发达市场最大的区别。 它是A股市场中最有效的成分，尤其是对中短期盈利预测会更有效。 因此，中频战略实际上承载着要素发展的成本效益、多样性和平衡性。 由于周转率和交易延迟都不高，当策略容量变大时，收益下降的速度会变慢。 这使得该策略比竞争对手更具成本效益。
这也是我们公司一直致力于这种中低频策略的原因，因为平衡的因素适合平衡的配置策略。 目前我们的策略是非常平衡的，我们对基本面因素和增量因素都有广泛而深入的研究。
2022年以来，我们进行了一次大的策略迭代，包括因子研究、因子整合和风险控制。 同时，我们也收紧了指数增强型和绝对收益型产品的风格、行业和个股的风险敞口，整体波动性得到了很好的控制。 在风控从紧的情况下，由于我们更均衡的因子配置和更深入的因子研究，虽然波动性有所降低，但2022年的回报仍然具有竞争力，这显示了我们新战略框架的有效性。
问：公司受到境外机构投资者的青睐，这在市场上并不常见。 让我与您分享这些信息。
黄波：量化在国外发展的比较早，大家可能听说过比较大的海外对冲基金。 那么这些对冲基金有多少是真正在做A股量化策略的呢？ 如果把时间窗口拉回到2018年，确实很少。
造成这种现象的原因有几个：首先，A股市场的交易规则可能与其他市场不同，这意味着很多在其他市场发展多年的策略无法在A股直接量化市场。 直接使用。 即使对于深耕海外市场多年的传统龙头量化机构来说，其实也是一个从无到有的发展过程，意味着更多的时间成本。
其次，大多数量化对冲基金进入市场时，其首要策略必然是绝对收益策略。 说到绝对收益策略，肯定是要对冲的，一定要对冲市场和他不想要的风险。 A股市场最显着的差异是对冲成本，实际上在2016年、2017年和2018年都非常高。
比如我要对冲中证500的风险，我们用股指期货来对冲，早些年最终年化成本可能要10%-15%，甚至更高。 对于海外机构来说，会有一个问题。 首先，我必须创建一个不同的策略，从头开始。 当该策略运行时，将花费超过10%的年成本才能将对冲策略完全跑完，这意味着如果长期市场不能跑赢指数10%，则该策略有很大概率赔钱。
考虑到这种对冲后的时间成本和成本风险，虽然海外量化机构自主研发A股策略多年，但绝对意义上的吸引力其实并不大。 在这样的大前提下，找到一个在国内深耕，做A股量化多年，知道怎么做，更符合自己投资的经理人，其实是一件很自然的事情框架和风险控制框架。
我们在2018年成立了一家香港公司，在接下来的两年里，我们对接了很多海外机构，陆续对接了400多家。 线上线下路演100到200场。 很多时候都是别人找我们，因为2018年和2019年，海外有很多量化相关的会议。 当时大家一致认为“A股市场是全球量化市场唯一的蓝海”。 这种说法在当时并不夸张，这也是我们能够作为国内比较早有代表性的量化经理走出去的原因。
时机恰到好处，整个团队都有很强的海外背景，包括我自己，香港公司的CEO，还有公司以前的合伙人。 他们都是美国学校毕业的，也在美国从事量化对冲基金工作。 已经很久了。 无论是在方法论还是投资观感上，都与众多海外机构有着高度的一致性，沟通成本也更低。
2020年，我们海外量化规模增加近30亿元。 为什么今年涨了这么多？ 量化是在国外做的。 如果外资来做A股量化策略，多半会在香港开户，北上参与。 2019年年底之前，其实没有办法把A股量化策略完全移植到香港，因为通过北上的方式，你交易的股票池不一样，只能交易沪深港港股通约1300至1400只股票。
所以无论你在A股运行什么样的策略，外资机构都面临着无法完全复制策略的问题。 但是到了2020年，我们的中资证券公司和外资证券公司开始通过收益互换的各种方式，实现了甚至可以从香港交易整个A股股票市场的能力。 多头的任何策略都转移到香港。 从这个意义上说，两种策略具有高度的一致性。
2020年我们的势头比较好，但是2021年遇到疫情，外资机构一般都需要去现场给投资A股的量化策略定调，所以我们在这次受到了打击看待。 我们在香港的规模在2020年后不会有太大的变化，今年会有一些增资。
3、大雁资本黄铂金：收益与风险的目标平衡
问：如何看待量化交易中方法论的重要性，如何平衡风险与收益？
黄波：量化投资是现代投资领域的热点。 它最大的特点不是简单的高收益或严格的风险控制，而是能够用科学的方法来平衡收益和风险。
在量化投资中，好的投资策略应该追求最高的风险调整后收益，通常用夏普比率来衡量。 相较于传统策略的风险控制能力，量化投资策略善于以数学的方式对风险进行分析和拆分，在一定程度上使风险更加直观。
例如，量化策略可以将每只股票的每日波动分解为大盘、行业、市值增长、估值等多个层面。 当我们有更明确的风险来源时，我们可以更好地控制这些风险。
对于量化策略，量化一直追求的是平衡风险和收益，但其难点在于如何在控制风险的同时，将收益损失降到最低。 如果单纯的做风控，可能会比较容易。 比如我们竞标中证500指数，按照中证500指数的成分股进行投资，风险降为0的同时，收益也为0，这绝对不是我们想要的结果。
在实际应用中，量化投资策略需要仔细研究各种量化因素，以找到适合不同股票池和收益类型的最佳组合。 这要求我们确定哪些因素适用于哪些组合，以实现最高的风险调整后回报。 比如有些因子可能更适合选中小盘股，但是当我们需要选沪深300指数的股票时，就需要重新筛选适合大市值选股的因子。
因此，量化投资策略的优势在于让投资者清楚地知道目标是获得最高的风险调整后收益，以及如何在降低风险的同时将收益损失降到最低。
在不同的量化框架下，投资者需要针对目标组合和风险来源选择最佳的因子和投研框架。 这其实是一个更精细化的操作流程。 做得越好，在降低风险的时候，收益的损失就会越少，整体的表现就会越好。
4、大研资本黄铂金：中证1000期货指数积极量化
问：沪深1000股指期货推出是否会影响中性策略？
黄波：中证1000股指期货的推出是量化领域非常重要的事件。 对于这类衍生产品，尤其是规模大、影响大的产品，会对量化交易产生一定的影响。
从去年7月前的情况来看，目前可用于套期保值操作的股指期货只有沪深300和中证500。因此，在量化策略上，中证500是最常用的，其中导致即使在执行大盘中性策略的情况下，多头依然被中证500指数所强化。 不过，现在中证1000股指期货已经推出，对市场中性策略来说是一个利好。
市场上的中性多头策略在策略上会和我们的纯多头策略有重叠，因为大部分投资者还是会选择使用中证500期货进行套期保值，所以中证500赛道上的竞争比较激烈。 这可能导致市场中性策略的对冲成本很高。
很多人用中证500期货做套期保值的时候，负基差会很严重，导致每年至少有10%甚至更多的成本。 这将影响绝对回报。 但中证1000股指期货的推出将改善这种情况。
首先，由于新的避险工具的出现，投资者在多头方面的选择更加多元化。 他们既可以选择对标500指数的策略，也可以选择对标1000指数的策略，或者根据自己的需要自由组合不同的股票。 资产比率。 这个新变化对于提升整个策略能力有着非常显着的效果。 这也意味着整个市场的中性容量得到了扩大，因为投资者在多头方面有了更多的选择，而空头则需要承担更高的成本。
自去年7月沪深1000股指期货上市以来，从8月份开始，我们可以看到，不仅是沪深700、中证1000，就连中证700和中证500这两个股指期货的负基差也在稳步下滑. 这可以理解为多了一个避险工具，分担中性产品的压力，让投资者有更多的选择和更大的容量，同时整体成本也降低了，从而使中性策略的轨迹较之前发生了变化。 更宽的。
这种现象可能是中短期的，长期来看可能不会有这么大的影响。 根据过去的表现，比如500和1000的指数增强，我们发现在相同的波动率下，1000的指数增强的超额表现优于500，尤其是小票和小市值。 大的。
在小盘股中，超额收益的空间可能更大，这在过去是有道理的。 因为如果每个人都知道小盘股的 alpha 更好，那么谁能得到那个 alpha？ 在中证1000股指期货推出之前，只有愿意承担风险的人才能获得小盘股的alpha。 例如，如果一个人购买了 1000 个指数增强并愿意假设 1000 的 beta，那么他可以获得比以前更高的 alpha。 显然，这种类型的投资者是有限的，因为并不是每个人都喜欢小股票的贝塔值。
现在情况发生了变化。 当中证1000股指期货出现时，大家就可以以较低的套期保值成本获得以往只有小盘才有的超额收益。
长期来看，整个市场的超额收益分配可能会更加均衡。 中证500的超额收益不再难以实现，但中证1000的超额收益不再像以前那样爆发，整体策略会更加稳健。 总的来说，对于量化策略，我认为这绝对是个好消息。
5、大研资本黄渤：权衡两点，选择中性策略
问：中性策略的配置值是多少？ 如何选择那些中性策略优秀的基金？ 如何挑战量化？
黄铂金：在讨论绝对收益或市场中性策略时，每个人的风险偏好可能不同，所以没有很好的答案，但我可以提供一些思路供参考。 对于投资者来说，赚多赚少可能不会对他们的感受产生太大影响，但是当出现亏损的风险时，投资者更关心的是自己可能亏损多少。 因此，在此之前，投资者可以通过问自己一些简单的问题来评估他们的风险偏好。
第一个问题是关于手头资金的属性。 无论是用于投资长期产品还是市场中性策略，我们都需要了解标的基金的属性是短期还是长期。 对绝大多数投资者来说，6到12个月就可以查到资金收益。 如果满意，可以考虑是否继续持有。 如果不是，您可以选择是否需要调整您的投资策略。
第二个问题，如果我持有资金12个月，我可能会赚很多钱。 最重要的是，如果我因运气不佳或市场状况不佳而面临巨大损失，我能否承受最坏情况下的损失？ 对于大多数投资者来说，这是一个需要慎重考虑的心理问题。
比如基金持有一年后亏损5%，如果投资者心里不舒服。 所以在这种情况下，我认为投资者在资产配置上没有那么多的选择。
比如，再好的长线产品，如果把时间线拉长，找到最不利的12个月收益，很大程度可能会有20%以上的跌幅。 因此，如果投资者能够承受的损失线是5%，那么这种情况就超出了他们的心理底线很多。
所以当一个投资者一年只能承担5%的风险时，他会发现即使是最好的多头产品也只能配置他20%的资金。 在这种情况下，具有绝对收益的市场中性产品可能是更好的选择，因为它们一年亏损的概率较低。 仔细考虑后，投资者会发现自己的选择空间并没有想象的那么大。 这个例子很好地说明了市场中性策略和同类绝对收益策略的重要性。
先说大家比较关心的回撤。 回撤结合产品可能没有办法细说，但是我可以大概讲一下如何理解回撤，包括我们量化经理建模时风险方注意什么。
首先我们在量化策略建模的时候会控制很多的敞口，包括对标行业和风格的偏差，最终监控更多。 我们要监控一个归一化且相对稳定的指标，实际上是波动率。 例如，中证500指数的波动增强是什么？ 与中证500相比每天都有超额。 这种过剩可能是正的也可能是负的。 超额收益的年化波动率是我们比较关注的一个指标，因为它非常稳定。
回撤实际上是一个尾部事件，尤其是最大回撤。 一般是因为回撤已经是最大的了。 一定有更极端的事情发生。 所以，你在做风控的时候，相当于你每加一层风控，就是对收益的一种伤害。
选择控制什么样的风险是一个非常复杂的问题。 我们要考虑换取多少利润来控制这个风险，避免下跌。 所以这个时候我们一般会控制比较稳定和可追溯的风险，但是最大回撤的控制，至少对我们来说，不会花很多精力，因为是尾部事件。
尾事件的原因每次都不同。 如果你控制了这种事件的风险，它会对你的收入造成很大的损害。 对于量化策略，大部分量化策略都不太可能主动去模拟最大回撤控制，但是如何评价最大回撤呢？ 也就是说，最大回撤与你的波动率有一个相对正相关的关系。 比如我的超额收益波动越大，我的最大回撤肯定就越大。
长期来看，这个比例还会继续上升。 对于发达市场，如果最大回撤与你的波动率相似，那么你的最大回撤等于你波动率的70%-100%。 如果能保持这个水平，是一个非常好的策略。
这几年国内竞争没有那么激烈，市场没有那么饱和，所以我们对最大回撤的预期可能和刚才说的有点出入。 但是，随着整体量化规模的增加，整体收益会产生两种影响，一种是长期的，一种是短期的。 长期影响是收入。 困难是一个缓慢下降的过程。
短期影响可以立即看到，即增加的指标是它的回撤。 由于量化策略具有一定的同质性，当同类策略较多，大家同时加仓或减仓时，对市场同类策略的影响会比以前更大。
随着量化策略整体规模的增长，长期来看过剩会减少。 在短期内，您会看到回撤会更快，并且会比以前增加更多。 那么如何评估最大回撤呢？ 刚才说了，相对于波动，回撤70%甚至100%的波动其实是比较正常的，或者在发达市场，你会经常遇到这样的情况。
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