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量化投资果真既能“滋阴”还能“补阳”吗
2018-7-31 7:51:00

  美国有过三次量化投资浪潮。目前的第三次浪潮伴随人工智能而来,贝莱德的SAE恰逢其时。SAE 自称量化投资是“人机合一”,其量化投资策略,就是整合贝莱德所掌握的大数据。不过,贝莱德内部也有人对此持怀疑态度,而大数据时代的量化投资还有其固有的问题。

  贝莱德是全球最大的公募基金管理公司,ETF业务做得热火朝天,财源滚滚。贝莱德静极思动,在系统性主动股权(Systematic Active Equity或SAE)部门方面狠下工夫,SAE是贝莱德的量化投资(quantitative investment)部门,管理1亿美元资金。SAE开发出研究成果,就是既能用于主动管理的投资,又能用于被动管理的ETF。主动管理和被动管理之间的界线有别,但都利用数据量化投资。主动管理和被动管理之间的最大区别是,主动管理是管理人在事发之后相机行事,做出投资的应对策略。而被动管理则是事先分析数据,推测出突发异常情况,将应对措施编入计算机程序。

  量化投资也称算法(algorithm)投资,是指借助计算机和人工智能,在浩如烟海的数据中找出规律,然后以算法加以利用,利用计算机程序设计投资。“量化投资”中的“投资”也可以是“交易”一词。各类基金不断交易,不断买进卖出,被动基金、主动基金、共同基金、对冲基金无不如此。在今天这个世界上,这也“量化”,那也“量化”,量化已成了生存之道。

  说起量化的奇妙之处,有个比喻是,这犹如为米开朗基罗平添了现代工具:这位文艺复兴巨匠可利用激光和X光作为度量工具,透视大理石中瑕疵,提高雕塑质量。我国医药宝库中的有些中药煞是神奇:既能滋阴还能补阳。人参对男女病人都是大补。或许,量化投资也有这种神奇效用?在大数据和人工智能时代,至少有这种可能性。

  美国有过三次量化投资浪潮。第一波浪潮在上世纪80年代和90年代兴起,其特点是“黑匣”操作,基金经理通常悄悄操作,外人对内情所知甚少。第二次浪潮在2000年前后袭来,以计算机为动力的基金大批涌现,很多理工科背景的教授和博士投身其中,利用计算机设计了许多数学模式,据说按这些模式交易定能跑赢市场。但好景不长,2008年金融危机爆发后,大多数量子基金亏损惨重,史称量子地震,第二次浪潮戛然而止。第三次浪潮伴随人工智能而来,贝莱德的SAE恰逢其时。

  Two Sigma是量子对冲基金行业的领军机构,一马当先,敢打敢拼,增长神速,所管理的资产已由2011年的60亿美元增至2017年底的 500亿美元。而量子对冲基金行业所管理的资产金额的年增长率为15%,2017年其金额已达约1.5万亿美元。很多传统对冲基金的管理人看得眼热,也开始招揽数据师和程序设计师,大推量化投资,至少是要把自己打扮成量子基金。

  贝莱德自然不甘落后,要迎头赶上。贝莱德2015年收购了FutureAdviser robo-adviser,但在其战略部署中,早先购得的SAE更为重要。起步于1971年的SAE历史比贝莱德还要悠久,最早是富国银行(Wells Fargo)设立的一个投资银行部门,被转卖过几次,Nikko Securities1985年购入其一半股权,1995年又被转卖给巴克莱银行,2009年由贝莱德购得。

  SAE工作流程是这样的。由一位分析师先提出一个投资创意,再由SAE专门指定一人以颠覆性思维挑错,最后由一个委员会决定是否使用这一创意。SAE是“三板斧”:(1)高管的既定目标是其资产管理模式的业绩能持续跑赢市场1%;(2)作为创新中心,SAE可孵化出新的数据源和技巧,在贝莱德内部;(3)投资决策综合处理。SAE 自称量化投资是“人机合一”,为此专门组成了一支队伍,其成员是复合型人才,既懂量子投资,又懂传统投资。SAE有80位基金管理人,其中30人有计算机或工程学博士学位。他们的长处在于可将传统投资的经验与量子投资的经验结合在一起。从某种意义上说,SAE的优势来自贝莱德,后者管理着6万多亿美元资产,触角伸到全球资本市场的诸多领域,眼观六路,耳听八方,有很大信息优势。SAE的量化投资策略,就是整合贝莱德所掌握的大数据。

  从2011年到2017年,SAE所管理的资产中,93%的资产的业绩高于基准线。SAE是贝莱德内部的“试点项目”,成功之后将在公司全面。SAE负责人马克·维斯曼(Mark Wiseman)是贝莱德挖来的加拿大人。如果维斯曼成功的话,有望继芬克之后成为贝莱德的首席执行官。总体上说,加拿大金融政策比较保守稳健,但也时有奇人奇招。比如,加拿大一些退休基金由其管理人员自己决定投资策略,这些基金有五分之一资金投资房地产,业绩骄人。而美国退休基金大多投资于债券和股票。

  不过,贝莱德内部也有人对量化投资持怀疑态度。他们认为,这种投资模式侧重短期行为,而ETF管理人员凡事长处着眼,至少要看两到三年的行情。贝莱德一位传统基金经理就对SAE推出的模型不以为然,说是SAE的数据和模型大多是短期有效,SAE每年至少有五分之一的模型要更新。此外,宏观上大数据时代的量化投资还有其固有问题:众多金融机构开采同样的数据,发现同样的规律,据此设计同样的产品,最后势必大家撞车相克。

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