這個圈子不大，在外行看來還頗具神秘感。在國外他們被稱為“黑箱投資”，用公式打敗市場；在國內(nèi)他們低調(diào)甚至有些邊緣，模型和數(shù)據(jù)是最親密的伙伴。他們所從事的工作，就是量化投資。
在股票投資經(jīng)理津津樂道主題投資、公司調(diào)研，抑或年線、月線、周線之時，量化投資人言談之間都是建模型、樣本數(shù)據(jù)、matlab或者python（程序設(shè)計語言）。如果你認(rèn)為，他們和IT碼農(nóng)無異，又大錯特錯，和所有金融圈的投資人一樣，他們每天都在計算如何與資本市場博弈，如獵人一般狙擊一切可能的獲利機(jī)會。
想法（sense）、數(shù)學(xué)和編程，是量化投資重要的三個要素。編程，在具體的工作實(shí)踐中能夠不斷精進(jìn)；數(shù)學(xué)，靠的是多年系統(tǒng)性教育打下的基礎(chǔ)；最核心也最難的，還是sense，這需要經(jīng)驗(yàn)、靈感，以及悟性。
一位資深量化投資人這樣告訴上證報記者：“我們的工作就是從海量數(shù)據(jù)中去捕捉和挖掘可能對投資產(chǎn)生影響的因子，并通過模型去演繹和檢驗(yàn)。挖掘這些因子需要有思路有想法，這個因人而異?！?/font>
正因?yàn)槿绱?，對市場有效的模型是量化投資最核心的秘密武器，而各家公司對此諱莫至深?！斑@個市場永遠(yuǎn)不缺模型，缺的是管用的模型和會用模型的人”。
喜歡被稱為
“寬客”的量化人
工作主要是設(shè)計并實(shí)現(xiàn)金融的數(shù)學(xué)模型，靠數(shù)學(xué)模型分析金融市場，包括衍生品定價、風(fēng)險估價、預(yù)測市場行為等
與碼農(nóng)相比，量化投資圈的人似乎更樂意被稱為“寬客”，甚至是“礦工”。
“雖然都是寫程序，但我們做的事情和碼農(nóng)不一樣?！睆氖铝炕顿Y已4年的方磊（化名）向記者強(qiáng)調(diào)。
所謂寬客（Quant），即金融工程師。其工作主要是設(shè)計并實(shí)現(xiàn)金融的數(shù)學(xué)模型，靠數(shù)學(xué)模型分析金融市場，包括衍生品定價、風(fēng)險估價、預(yù)測市場行為等。
初次見方磊是在一家咖啡館。他很準(zhǔn)時，黑框眼鏡、西裝革履，但舉手投足之間仍有一些書生氣。
方磊2005年畢業(yè)于國內(nèi)某名校數(shù)學(xué)系，后赴法國繼續(xù)攻讀數(shù)學(xué)碩士。后來在歐洲一家科研中心運(yùn)用數(shù)學(xué)模型計算和分析飛機(jī)機(jī)翼上的氣旋，研究如何讓飛機(jī)飛行更平穩(wěn)更省油。2009年回國，目前在一家大型私募基金從事量化交易。
在量化投資圈里，方磊的履歷頗具代表性。與金融圈普遍對金融、財務(wù)等專業(yè)背景頗為看重不同的是，量化投資更加青睞自然科學(xué)背景的學(xué)生，比如數(shù)學(xué)、物理、統(tǒng)計學(xué)，或者計算機(jī)。
雖然回國后轉(zhuǎn)向了資本市場，方磊并不認(rèn)為自己偏離了科研的軌道。對方磊來說，量化投資與機(jī)翼氣旋的計算分析異曲同工，是類似方法在不同領(lǐng)域的運(yùn)用。“這就是量化投資的奇妙之處。大家把各自學(xué)科領(lǐng)域的研究拿出來用到金融市場，試圖找出一些規(guī)律?！?/font>
建模型，是方磊最著迷的事情。每天早晨到公司，方磊都會先花半個小時把最新的金融工程研報翻一遍，看看同行的思路。上午一般會和同事交流現(xiàn)有的模型如何改進(jìn)，下午則全心投入到做模型中?！霸谕馊丝磥砦艺麄€下午就是在編程。不過金融量化里的編程更多的是偏向數(shù)據(jù)分析，很多時候是在和數(shù)據(jù)打交道。”方磊稱。
據(jù)方磊介紹，建模型得先有一個想法，比如“過去一個月漲幅高的股票，在未來5天跌的可能性比較大”，就編個程把這樣的想法用計算機(jī)語言表述出來，然后導(dǎo)入外部數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)演繹一遍，由此獲得一個股票池。統(tǒng)計這些股票的收益，如果靠譜，這個模型就可以先拿來模擬，每天嘗試用一小部分資金去運(yùn)作。
與國內(nèi)大多數(shù)還只把量化當(dāng)作選股工具的機(jī)構(gòu)相比，方磊供職的私募在量化投資方面已算是走在前沿。方磊所在的小組主要從事ETF、其他股票池和股指期貨的對沖套利，加上另一個專門做商品期貨、股指期貨等衍生品的量化小組，資金規(guī)模接近20億元。
在其公司，一個產(chǎn)品內(nèi)部往往有十多個不同種類的策略在運(yùn)行，在這十幾個策略的背后，還有幾百個備用的策略在同步模擬運(yùn)行。研究員會對這些模型進(jìn)行判斷和分析，及時撤掉不適合市場或者風(fēng)險太大的策略。
不過，對方磊這樣的海歸來說，最大的困境還是對中國資本市場不太適應(yīng)。甚至有不少在華爾街表現(xiàn)很好的模型，拿回國內(nèi)卻失效。
方磊坦稱：“剛回國的時候看到每家券商金融工程的報告都覺得做得很好，根本不能分辨哪些真的有效?，F(xiàn)在給出一張圖，就能看出哪些能夠?qū)嵤┠男┎荒?。這需要時間和經(jīng)驗(yàn)的積累?！?/font>
量化對公募只是輔助性工具
業(yè)績排名壓力，加上金融衍生工具對沖的限制，決定了公募量化基金要想在年度考核中表現(xiàn)良好，不得不增加主動管理的手段去應(yīng)對這一風(fēng)云變幻的市場
“公募基金并不適合做量化。”初見記者，張弛（化名）就開門見山地說。
張弛，2000年畢業(yè)于國內(nèi)某名校概率論與數(shù)理統(tǒng)計專業(yè)，之后一直混跡資本市場。2008年開始涉足量化研究和投資，目前為上海某公募基金金融工程總監(jiān)。
和張弛的訪談是在其公司的會議室。收盤后，他夾了個筆記本快步走了進(jìn)來，和記者握手坐下后，便直奔主題，談?wù)撈鹆炕顿Y。
對于奮斗在公募基金的量化投資人來說，要把量化發(fā)揮得淋漓盡致頗為困難。張弛告訴記者：“除了指數(shù)增強(qiáng)基金和純指數(shù)基金是和指數(shù)賽跑，其他量化基金都要參與業(yè)績排名。只要參與排名，那么國內(nèi)沒有哪個公募基金能夠完全做到量化，都會摻雜主動管理的成分。這和私募做絕對收益不一樣，完全是另一套游戲規(guī)則。”
張弛打了一個比方，這就像玩德州撲克，你不需要最好的牌技，只需要找到比你更差的對手。要用到數(shù)學(xué)方法算牌，更要揣摩對方的手牌。做量化也不能只看數(shù)學(xué)模型，還要多觀察市場，依靠經(jīng)驗(yàn)和嗅覺來避險、獲益。
還有一點(diǎn)令公募量化基金甚感無奈，無法實(shí)現(xiàn)股指現(xiàn)貨和期貨的完全對沖。他們只能在股票現(xiàn)貨端玩花樣，比如擇時策略、事件性策略或者多因子選股策略等。
“我們做量化的方法和私募的現(xiàn)貨端一模一樣，但私募能運(yùn)用得更充分。比如同樣是多因子選股，在市場出現(xiàn)大幅波動或者下跌時，私募可以用衍生工具去做完全對沖，而且換倉自由靈活。公募則不行?！碧岬竭@樣的困境，張弛無奈地聳了聳肩。
事實(shí)上對量化投資來說，金融衍生工具必不可缺，而且衍生品越豐富越有利。日內(nèi)做空和對賭的工具更多，交易方式更多，量化投資就能設(shè)計出更多的策略來對沖風(fēng)險博取收益。而這一點(diǎn)，公募量化基金恰恰可望而不可及。
但對私募來說，這些都不是問題。方磊告訴記者：“我們每天都會保持一個較高的倉位，追求的不是選對了波段，而是每天持倉操作都比指數(shù)高那么一點(diǎn)點(diǎn)，同時通過做空工具對沖。年化收益率可能就只有8%、9%，但是比較穩(wěn)定而且持續(xù)。”
業(yè)績排名壓力，加上金融衍生工具對沖的限制，決定了公募量化基金要想在年度考核中表現(xiàn)良好，不得不增加主動管理的手段去應(yīng)對這一風(fēng)云變幻的市場，量化則更多地扮演輔助性工具的角色。比如通過量化的各種策略篩選出一個股票池，再結(jié)合行業(yè)研究的方法從中選出一部分個股；又或者是承擔(dān)現(xiàn)金風(fēng)險管理的功能。
剛剛起步的國內(nèi)量化投資
“中國人在國外做量化只是做衍生品開發(fā)和定價，真正的投資很少能夠參與。國內(nèi)量化剛剛起步，起步就是機(jī)會，還是早點(diǎn)回來占坑比較好?！?/font>
“不要太迷戀自己做出來的模型。A股市場瞬息萬變，很多因素都不在意料之中?！睂Υ耍櫞ǎɑ┯猩钋械母惺?。
顧川2009年碩士畢業(yè)于國內(nèi)某名校數(shù)學(xué)專業(yè)，之后進(jìn)入上海一家公募基金從事金融工程分析師工作，今年開始接管一只2個億規(guī)模的指數(shù)增強(qiáng)型基金。
在今年3月份的那波下跌行情中，顧川的模型發(fā)出信號大盤可能會有一定的反彈，小盤的銀行股是買入的時機(jī)。按照模型指令顧川買進(jìn)了興業(yè)銀行。但是不久，銀監(jiān)會發(fā)布“8號文”叫停銀行間債市線下交易，銀行股應(yīng)聲下跌，興業(yè)銀行連續(xù)兩個跌停。
政策性因素擾動、歷史數(shù)據(jù)不足、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性差、金融衍生工具不夠豐富，這些都是量化投資在國內(nèi)市場的瓶頸。
對于數(shù)據(jù)的不充足以及準(zhǔn)確性差，顧川也深受其苦?！拔覀兊呢攬筚|(zhì)量和國外壓根不能比，數(shù)據(jù)商提供的數(shù)據(jù)也質(zhì)量堪憂。再加上可查閱的數(shù)據(jù)只能追溯到最近的6、7年，這些都影響了模型的有效性?！?/font>
歷史數(shù)據(jù)不足則導(dǎo)致國內(nèi)量化模型過度擬合的現(xiàn)象非常普遍。過度擬合（overfitting），是指對樣本數(shù)據(jù)描述的準(zhǔn)確度很高，而對樣本外數(shù)據(jù)描述的準(zhǔn)確度卻很差。具體到程序化交易中，就是歷史行情效果很好，但在未來行情中卻失效。
“比如一個模型2006年至2009年運(yùn)行表現(xiàn)很好，但80%的收益可能來自2007年的大牛市，這就意義不大。所以需要不斷調(diào)整，找到一個樣本內(nèi)和樣本外各項(xiàng)指標(biāo)都表現(xiàn)一致的模型。這樣嚴(yán)格篩選下來，再加上幾個月時間每天小部分資金的嘗試運(yùn)行都沒有問題，才敢把這個策略拿出去用。”顧川向記者解釋道。
金融衍生工具不夠豐富，也是國內(nèi)量化投資的重要掣肘。目前國內(nèi)量化投資能夠運(yùn)用到的衍生工具包括商品期貨、股指期貨和國債期貨，但限制頗多。比如股指期貨，國外鼓勵多掛單提升流動性，而國內(nèi)相反，每天掛單不能超過500手。雖然專注期貨市場的量化投資容易獲得超額收益，但套利空間有限。
對此，方磊笑稱：“國外甚至?xí)O(shè)計一些策略拼命掛單，以對這個市場造成擾動從而獲利。我們是每天都有一個計數(shù)器在算，很珍惜每次掛單的機(jī)會。”
盡管如此，無論是在私募如魚得水的海歸方磊，還是在公募“帶著鐐銬跳舞”的張弛和顧川，都表示還會繼續(xù)堅(jiān)持量化這條路。
方磊告訴記者：“中國人在國外做量化只是做衍生品開發(fā)和定價，真正的投資很少能夠參與。國內(nèi)量化剛剛起步，起步就是機(jī)會，還是早點(diǎn)回來占坑比較好?！?/font>
附文：
著名量子物理學(xué)家薛定諤有一個廣為人知的實(shí)驗(yàn)設(shè)計，將一只貓置入黑箱，將其生死與黑箱中的某種放射性元素是否衰變關(guān)聯(lián)起來。通過一系列的裝置設(shè)計，微觀的概率事件被放大到了宏觀尺度，造就了一只被觀察前“既生又死”的“薛定諤之貓”。
同樣的哲學(xué)內(nèi)涵也出現(xiàn)在了量化投資這一似乎與物理學(xué)風(fēng)馬牛不相及的領(lǐng)域中。當(dāng)量化投資從業(yè)者津津樂道于其模型的高效安全時，其復(fù)雜精巧的程序也如同一個神秘莫測的黑箱，以及其中生死難料的貓：很有可能是有效的，但下一刻會怎樣，誰也不知道。
在光大證券8·16事件之后，量化投資這一外人難以看透的“黑箱”一夜之間似乎又被國內(nèi)投資者視為潘多拉的魔盒，稍有不慎就會釋放出災(zāi)難。
“黑箱”之中究竟藏著怎樣的精靈，它給資本市場帶來究竟是可怕的夢魘，還是全新的希望？
離不開電腦的量化投資
從廣義上看，量化投資包括指數(shù)化投資、量化純多頭投資以及市場中性策略等幾大投資范疇。
而狹義上的量化投資，則可理解為借助現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)的方法，利用計算機(jī)技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，用數(shù)學(xué)模型檢驗(yàn)及固化這些規(guī)律和策略，然后利用計算機(jī)嚴(yán)格執(zhí)行已固化的策略來指導(dǎo)投資，以求獲得持續(xù)的、穩(wěn)定且高于平均的超額回報。
上海高級金融學(xué)院副院長嚴(yán)弘在接受上證報記者采訪時稱，量化投資的本質(zhì)在于建立數(shù)學(xué)模型捕捉市場運(yùn)行過程中出現(xiàn)的交易信號，從而指導(dǎo)具體的交易行為。
量化交易與計算機(jī)技術(shù)的結(jié)合有其必然性。目前常用的量化投資模型對交易的時間精度以毫秒計，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了人類所能具備的反應(yīng)速度，只有計算機(jī)能夠勝任。交易者甚至?xí)Ｍs短終端與交易主機(jī)之間的物理距離來尋求更快的交易。離開計算機(jī)，量化交易就只是一紙空談。
“人性”依然至關(guān)重要
業(yè)內(nèi)流行這樣一種表述：模型是數(shù)量化投資的靈魂，流程是數(shù)量化投資的命脈，系統(tǒng)是數(shù)量化投資的骨骼。因此，模型化、流程化、系統(tǒng)化是量化投資最重要的三個特征。根據(jù)模型進(jìn)行投資決策，排除人為主觀因素的干擾，也是量化策略強(qiáng)調(diào)的基本原則之一。但是否可以就此簡單地認(rèn)為，量化投資是一項(xiàng)主要依靠機(jī)器的投資方式？
“量化投資最重要的仍然是投資理念，包括對市場、對投資的理解，建立數(shù)據(jù)模型本身就暗含了人的主觀能動性。因此，量化投資不是被動投資，模型的設(shè)立、選擇和調(diào)整都可以理解為一種主動的過程。”一位常年從事量化交易的業(yè)內(nèi)人士如此評述。
據(jù)其介紹，通常情況下，量化策略會采用多種數(shù)據(jù)模型，有時不同模型得到的結(jié)論也會出現(xiàn)矛盾，這時就需要投資經(jīng)理去理解各個模型之間的內(nèi)在邏輯及其使用環(huán)境，從而在相互驗(yàn)證的基礎(chǔ)上做判斷。
實(shí)際上，量化投資也是一種投資方法。引用某資深業(yè)內(nèi)人士的表述：“其精髓和優(yōu)勢在于，它是人腦的延伸和發(fā)展，可以讓投資人更全面、系統(tǒng)地看到所需要的東西?！?/font>
模型黑箱存在各種風(fēng)險
業(yè)內(nèi)人士表示，通過建立數(shù)學(xué)模型描述市場運(yùn)行的規(guī)律在實(shí)踐中固然高效，但也存在多種風(fēng)險。其中包括依賴計算機(jī)帶來的操作風(fēng)險、市場無法容納交易需求的流動性風(fēng)險，以及數(shù)學(xué)模型中因子失效的模型風(fēng)險。其中，數(shù)學(xué)模型失效可能是量化投資者常面對的風(fēng)險。
一位主營量化投資的私募機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)人表示，一條成型的交易策略中往往包含上百個變量因子，對應(yīng)市場運(yùn)行中表現(xiàn)出來的不同特征。編寫這樣一組策略大致需要2個月的時間，之后則是幾乎同樣耗時的優(yōu)化過程。所謂優(yōu)化，就是將策略納入歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真測試，同時對策略中因子的數(shù)學(xué)關(guān)系進(jìn)行微調(diào)，直到該策略在歷史數(shù)據(jù)中得到令人滿意的回報。
但該負(fù)責(zé)人坦言，這種被稱為數(shù)據(jù)挖掘的策略形成方式可能存在“過度擬合”的問題，即數(shù)學(xué)模型被刻意調(diào)整成尤其能在歷史數(shù)據(jù)中獲利的形態(tài)，而在普適程度上有所減弱。當(dāng)市場規(guī)律與歷史數(shù)據(jù)發(fā)生某種變化時，模型就面臨失效的風(fēng)險。
也因?yàn)榱炕顿Y的核心競爭力隱藏在其數(shù)學(xué)模型黑箱中，在營銷實(shí)踐中，從業(yè)者很難像立足于基本面分析或是行業(yè)研究的職業(yè)投資人一樣講出令客戶信服的故事。他們賴以獲利的法寶盡管被實(shí)踐證明有很大的概率是有效的，但為何有效可能連自己都難以說清，也就更難打動客戶。量化投資基金管理者唯一能夠打出的王牌，就是其歷史業(yè)績，這也在一定程度上強(qiáng)化了量化投資基金通過數(shù)據(jù)挖掘形成策略的意愿。
而嚴(yán)弘教授則稱，從海外市場的發(fā)展動向來看，具有實(shí)體經(jīng)濟(jì)原因支持的量化數(shù)學(xué)模型正在越來越得到市場的肯定，有望成為未來量化投資基金的發(fā)展方向。
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