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春瑜会客厅会客私募大佬,大家好,我是私募排排网的创始人,我叫李春瑜。今天非常荣幸的邀请到了幻方量化投资研究部的副总经理陆正直先生,陆总你好,欢迎你今天来做客我们春雨会客厅。
谢谢李总。
我介绍一下幻方量化,幻方量化于2015年成立,管理规模是60亿左右,幻方量化团队由各领域顶尖的人才组成,团队成员包括国内最早的量化交易者金牛奖获得者,智能机器人科研领域,互联网搜索引擎,大数据与模式识别深度学习领域的专家,根据私募排行组合大师数据库显示,幻方量化今年收益是九个百分点,在市场走低的情况下,仍然能够给投资者带来正收益。今天我们节目的主题就是技术力量助力投资实践,我们会请陆总谈谈在全球金融市场动态的现状下,如何通过技术力量来给客户带来收益。
没问题。
因为刚才咱们聊其实排行榜跟幻方的合作是很早以前蛮早的,因为你2015年才成立,我印象中应该是2016年我们有合作,所以幻方表现得非常好,给我们得很多投资者也带来非常好的回报,感谢幻方投资。
应该的。
谢谢陆总,好,我们先来回答媒体记者的提问,好不好?第一个问题是先看媒体记者的提问,来自于每日经济新闻的杨剑,他的问题是,第一近期市场出现了一些机器人炒股,并且还得到了创投机构的天使轮投资,对于量化对冲领域引入人工智能您是怎么看?未来机器人炒股真能干过人类吗?
我觉得是这样的,就是在我们谈这个东西之前,先要看一下人工智能的这样一个定义,因为我们通常讲的人工智能它事实上是一个很宽泛的一个概念,事实上里面包括一些大数据的处理,一些语义的识别,一些知识图谱,甚至是一些深度学习机器学习的一系列的这样的理论和模式框架在那边,所以其实本质上而言人工智能在我们现实生活当中一般的应用,其实归根结底它是用机器的算术,机器的算法的方式去分析我们日常生活当中的一系列大数据,从而找到这些数据的内在关联,或者是通过这样的方式去找到一个最优的解,去达成一个我们要的目标解的这样一个过程,这个是人工智能在目前应用的,我个人觉得是这样一种本质的一个状况。那在现在的一个投资领域,事实上人工智能应用应该已经说是比较广泛,我们看到主要有两块,第一块就是智能投研的这样一块领域,以国外的这一类的智能投顾的机构为主,它会用一系列的我们叫语义识别一些数据追踪,然后还有一些知识图谱的方式来建立市场当中一系列要素之间的联系,如果发生了一个怎么样的事件,一个怎么样新闻,它可以很快速的提出相应的一个结论,一个投资的建议,这是一块,它为我们的具体的投资来提供。相应的支撑。对,还有一块,像李总刚刚提到的机器人炒股,它是很直接的,就是用人工智能的一系列的算法的方式,来选择我们要投资的股票,来达成这样的超额收益。这一块,事实上很大的一块应用,我目前也在做,更多的是用机器学习或者是一些深度学习神经网络的方式,来这个市场里面选取那些更有价值或者更有意义的一些因子结构,从而来判断一个市场的涨跌。这样一个方式,其实业界一直是有不同的声音,有的人说这样也没有办法产生超额的收益。其实在美国已经有一个相对比较流行的,我们叫AI Powered ETF,用机器人的方式去做的一个ETF,它运行了差不多大半年,但是整个效果仍然是跑不出标普500的。所以的确,这上面要产生超额收益是一个相对比较困难的一件事情,或者是很有挑战性的一件事情。但是我们一直认为这个是未来的一个必然方向,也必然是可以去达成的,为什么呢?
你认为它是一个必然方向?
对,为什么呢?因为我们知道人工智能它有一个怎么样的好处呢?有两个特点,第一个特点,在它处理海量信息的容量和能力上,它是远远超过人脑的。我可能作为人脑而言,我用常规的一些统计的方法,我可能可以成批的去处理数据。但是事实上,我没法在短时间内可以把全局的数据都做一个很好的梳理和处理,在容量上它有一个比较大的优势。第二点,我觉得就我刚刚提到,它在效率和速度上是远超过人的。
它不用吃饭、不用睡觉,是吧?
对,我传统的方式,甚至是我用传统的统计的方式来处理的时候,可能我处理相应的一个模型,做相应的回测,这样的方式可能要花几个小时的时间,但是我们现在人工智能的架构的模型下,基于一个很强的算力的这样一个结构,它甚至在分钟级的这样一个时间段上就能够给我们一个很好的结论,这个我觉得是它带来一个很大的不同,在未来也必然可以去推动一个投资的这样一个优势。
你们公司其实刚才你讲,也在涉及智能炒股,甚至是机器学习,来辅助你去做策略、做交易是吗?
对。
用的多吗?多少?它只是趋势,我们要去重视,我们要去参与,我们去练兵,还是说你实实在在用到它里面去,并且在你的手里面开始做贡献,还是还没有做贡献?
可以这样公开讲,我们所有的管理规模,最终都是通过我们讲BL深度学习,来进行一道优化以后的结果,就相当于是我们现在60个亿的这样一个规模,实际上全部已经用了这种方式。
已经用了这个方式,对吧?
对。
你们用的过程中都认同它,其实还是慢慢有效果是吧?
我们觉得它是有增量的效果的。
增量效果。
当然它是要有一系列的前提的条件来支撑的,并不是说任何的东西,我只要把一些数据抛到这样一个神经网络,划到一个深度学习的框架里,它就自然能够提炼出来好的东西,来帮助我们去预测未来的股价,这个是不可能的。当然在前期的这些数据的清理、数据的维护、一些数据的开发、因子的挖掘这些阶段,我们都要有一些比较深度的内容或者处理技巧在里面,这样综合起来才能创造出更好的一个效果。据我所知,神经网络深度的学习,智能的机器人炒股,人工智能实际上他蛮深的一个领域,对吧
其实要做好这个事情的话,你真的需要很牛逼的一个团队。你觉得你的团队在这个领域上有哪方面的优势?介绍一下你们的团队。
OK ,我们的团队其实是一个很典型的以技术导向的这样一个团队,首先我们的创始团队核心团队,事实上在公司2015年成立以前,从2008年就开始在本土的A股市场和相应的衍生品市场做一系列的尝试了。首先一个非常大优势就是我们对于本土市场的理解其实是比较深的,有接近十年的这样一个时间来认识我们本土的,特别是A股的这一块的市场,这个是第一点。第二点我刚才讲了,我们团队是一个技术核心的这样一个团队。我们现在总体的人数,如果包括相应的交易员的话,有超过90个的这样一个人数的级别。
交易员?
对,会有一些日内的交易员。
还得靠人去做。
我们目前的情况下是把部分给他做切分,就是有一半的日内交易交给机器,有一半的日内交易交给相应的交易员来处理,可以达成一个更好的效果。除掉交易员以后,我们剩下的团队的人数有差不多60多个人,这60多个人我们的IT加上我们的策略开发、投研,那整个占到的比重是超过1/2的。所以从这个角度上,我们应该是国内IT这块投入已经是比较高的一家量化私募的机构了。
透露一下的是每个人总的投了多少钱?每年要投多少钱?
你如果是纯硬件的这些投入相对还可以,硬件投入我们基本上每年500万到1000万的这样一个级别投入。另外一块其实就是人的投入。
人的投入。
人的投入相应的这个就比较高了。
因为你要的就是顶级的人才,他要顶薪,是吧?
对,这一块,所以在IT的团队里面,我们事实上有很多包括刚讲在模式识别,大数据处理,还有一些机器学习,深度学习,比较有经验的这样的人才已经是配备在那边。
有没有举个例子说你们团队谁谁谁,某某某他原来是做什么的?
可以讲我们徐记模式本身以前在学术研究的时候就是来研究视觉图像,事实上相当于一个比较大的方向,他们做的一个比较大的一个项目。我可以举个例子,就以前我们要到月球上去,这样的月球车到月球上要根据周围的图像去来判断它的定位的方向,这样一个方式。其实里面很大的一块内容跟我们现在广泛应用的图像处理的这这块内容有一个很大的衔接。然后图像处理的这样一个领域,目前来说它的核心的基础框架,其实更多的也是用神经网络的框架来做的,我我们讲的是CN的这样一种结构来做这个东西。其实在图像处理领域和语音处理领域的很多的框架结构,我们事实上也是可以达到金融市场,特别对一些行情数据的梳理、处理这个上面。所以我们前面这个团队是很自然的,从2016年开始就是逐步的进入到一个去探索人工智能在。投资领域的应用,它是一个很自然的一个过程。
就是你们在这里找到了一些可以应用的一个市场。
因为它本质上都是一些我们讲对于数据的处理。
我想问一个题外话,你们团队是更喜欢技术还是更喜欢炒股?
怎么说,这个也没有说更喜欢这种评价,我们愿意去尝试一些最新的技术,一些最新的框架,一些最新的理论。当然股票市场给我们提供了一个非常好的做实验的这样一个地方。对,因为股票市场它天然的就有很好的数据,而且是海量的这样的数据在里面。这些数据它本身的质量相较于其它很多不同的一些情境下,它那些数据的质量其实是更好的。所以它是一个很好的一个实验场。
你们那核心团队是不是都是来自于理工科的、数学的这样的一个教育背景?
对,这样的居多。
居多。
对,核心,包括自动化的、计算机的、数学的、工程的这样的背景的人会居多一点。
那么你们开会的时候会像金融从业人员会激烈的讨论或怎么样吗?还是说OK,我们还是讲程序,讲这个讲那个会比较平静一点。
你在做策略开发的过程当中,当然大家会有一些不同的一些思维的碰撞,这个其实是很必要的。而且相对每周或者是每个月的固定的时间点,有不同专长的人,或者说不同领域的人,我们都会有这样的,他会去对大家去做一些报告,就在自己的这个领域有什么新的理论,或者有什么idea,可能可以用到我们的投资里头,大家都会有这样的交流。
我们现在发现一个现象是做传统股票多投的私募大佬特别能聊,做量化、做对冲交易的特别不能聊。
是。
所以我很好奇你们在一起是特别能聊还是没怎么聊?
如果相对。
不需要那么多聊。
对,如果你要跟传统的就是说基本面的,这样的投资人去做比较的话,那我们更大程度上应该是一个偏沉默的这样一个团体。
偏沉默的。
对,因为做基本面投资,他每天有海量的包括宏观的微观的数据都会在他脑子里,然后他也要有自己的观念来产出。所以他的无论是摄入还是表达上,他其实是有这么强的欲望的。而对于我们而言,其实一个比较根本的东西,其实我们一直在做的事情就是数据的处理。这些数据,那你要去像基本面一样,你要把呈现说出来,其实是一个相对枯燥的一个事情。所以整体上大家更多的是去比较低调,去做一些可以实现的东西。
好,我们再回答杨建的两个问题。简单来说,您认为人工智能选股背后的主要原理是什么?
OK。那其实我刚刚提到人工智能它有很多模块和框架。我谈一下我们的应用或者我们比较熟悉的一些样例。其实最大的一个样例就是我基于多因子选股这个框架,我结合人工智能的方式去应用。在这里面主要是两个,在两个层面上,我觉得它是可以帮助我们去达成一些目标的。那第一个层面上就是。我传统我在做多因子这样的模型的时候,我要去挖掘一些因子,正常情况下可能是一系列我们通过人脑的归纳总结,通过经验的归纳生成起来的一系列的相应的因子,比方说我们基本面临的一系列的盈利层面的因子,ROA这些指标,但是事实上世界里面可能有多潜在的因子是我们一直没有发现到,一直没有察觉到的,但是我们传统的思维模式很难去把握这些新的东西,很难在已经有的程度上再去挖掘出来,这个时候机器就给我们提供了一个相对好的一个手段,它可以通过相应的特征的分类,通过相应的算法,它可以自动的去抓取或者生成这样的因子,当然这个因子它本身的内在的逻辑和背后的一些经济学意义是要我们去论证探索的,但是它给我们提供了一个非常好的手段,事实上这边讲了它是提供了一种非常好的降维的手段,把一个维度非常大的东西把它总结归纳出来,这是第一点。第二点在我们多因子模型在构造的过程当中,那我们经典的框架,我们一直讲经典的框架,可能是按照线性的回归的这样的方式去处理这一系列因子,可能有五个因子,十个因子甚至更多的结构
但是往往我们会遇到一些瓶颈,这个瓶颈在哪?第一我们人脑很难去驾驭一个更大程度上的或者更多数量的因子结构,对,当处理三五个的时候,我用相应的统计的方式还是可以比较好地梳理出来,当这个因子你整体输入变成几十个甚至上百个的时候,其实我们的人脑已经很难去驾驭这样一个的事情了,我很难想象这样一个事情了。另外一个方面回到我们真实的投资世界或者金融市场,它本身事实上是一个很多元的很难以预料的,不仅仅是一个二维平面的这样一个市场。用线性的方式,其实是在二维平面上去刻画一条曲线去拟合这些点,但是我们觉得整体的世界和投资的市场它是更高维度的,那机器特别是我们讲的,用深度学习用神经网络这种方式,它给我们提供了一个非常好的手段,它可以在一个更高维度的立体的这样一个体系里面帮我们去做一些拟合。事实上就相当于我经常举的一例子,就相当于原来我们是在一个平面上去拟合一条线那现在我们是在一个三维空间里去拟合一个面,那这种方式它事实上可以帮我们去提炼出更多以前在平面的时代所不能发现的一些α,这些是可以的,我把它归纳成它一个升维的能力。其实就是两方面,一方面它帮我们降维一方面他帮我们升维。
非常好,还有一个问题,其实你刚才也讲到,都我们都讲了一些,是他说对于人工智能选股和私募基金经理主观选股,你认为哪个更重要?为什么?
这个问题其实就有点类似于量化投资和主观哪个重要,包括其实是可以这样理解的。我们一直觉得这个就是一个硬币的两面。
都可以的。
或者是一个事情的两极,你怎么样去理解它?量化的人工智能的选股它是在一个广度上,我们讲它看中的是一个广度,在一个很广的很普遍的范围内的一些规律,我要找出这些规律,找出这些因子,从而去判断未来股票的涨跌,那。我要通过怎么样方式?我要通过非常分散的投资,非常高频度的交易来达成这样一个方式,所以它是在广度上去做一个集大成。 基本面的或者主观的投资,如果做得好的这样的投资经理,他肯定是在深度上有一个非常好的下沉。他可以去发现我们日常的这些人,难以发现的这个企业、这个行业的一些特质的优势,这些特质的优势意味着它在未来的某个点上,市场会逐渐给它相应的溢价。所以它其实就相当于是一个更注重深度,一个更注重广度的,这样。
其实放在一起比较不是太科学。
对,不是太科学,它实际上是两种投资的哲学。
是。好,我们再回答来自《证券日报》的王玲记者的提问,请问一下陆总,程序化交易当前的难点是什么?
这个问题其实挺好的,你们觉得现在碰到的一些困难挑战是什么?简单说。
因为它这定了程序化交易,我暂且把它认为一个相对比较高频的这样一个交易,我把它认定成这样一个程序化交易。在目前市场上,我们觉得有两个比较大的困难或者问题。第一点,其实是监管。倒不是说现在监管对整个它有怎么样打压,不是。主要是监管对于程序化交易本身的规范,就是边界的设定仍然是相对比较模糊的,所以容易出现你可能有某些行为,就是偏高频的交易行为以后监管会对你有相应的压力,这是一个部分,当然现在已经有很好改善的这样一个趋势了。第二部分,其实对于所有程序化交易它的一个比较大问题,我们现在已经实实在在会遇到这个阶段,就是它的策略容量的问题。这个对于所有的量化机构都会是一个比较现实的问题。
是,这个容量。好,我们再看看来自于新华网的记者熊倩,她说是上周末股指期货进一步放开,市场预期明年会全部放开。请问陆总,怎么看待股指期货的放开,以及放开后对公司量化策略带来什么样的影响?
当然作为一个量化投资的机构,我们肯定表示非常欢迎。
这是好事是吗?
对,肯定是一个好事。因为相当于不论是现在股指期货的放开,还是接下来一系列期权的诞生,我觉得都是我们监管就迈出了一个相对比较好的尝试,就是一个常态化,让整个衍生品市场正常化的一个尝试。它事实上给我们提供了更好的,我们讲风险管理的手段,会产生怎样影响呢?特别对于量化机构做一些中性策略,做一些对冲策略而言,我们的对冲这一段的成本在未来是有望做一个很大的回升。因为大家都知道在过去的,事实上从2015、2016年开始,整个市场的股指期货收缩以后,整个市场的贴水状况就很严重。整个长期以来处于一个负基差的状态。单纯我打比方,我拿中证500,拿IC这样的方式去做风险对冲的情况下,我可能每年要损失接近十个点的收益,但是未来这样一个比较好的常态化的情况下,它这个基差是有望收回来的。收回来以后,其实对我产品本身而言,它就是提供了一个更好的收益。第二块,在衍生品策略上,它其实能够给我们提供更加多样化的策略。好,接下来记者提的问题你应该很喜欢回答。来自于《财视中国》的王寅(人名00:25:26)记者,他说陆总你好,现在从事量化投资的专业机构也是越来越多,幻方量化是如何让收益率始终名列前茅?这个问题是在表扬您,为什么你能够一直处在一个前列?
首先是要这样说,我们的确在很长一段时间内保持了一个比较好的收益率,的确是。因为我们其实一直以来,根据市场的情况、根据我们自己的规模变化是在做相应的一些优化调整。我主要觉得有几个方面,第一个方面,是根植于我们比较传统的这块优势上,我刚提到其实我们最早一路走来,更大的程度上它是一个偏技术型的这样一个团队,我们的策略本身早期也是偏交易性的策略为主的情况。这个给我们带来了什么好处?
一方面,这样一个很好的技术团队,它帮我们自己建立起来一套,其实已经非常完善的一套系统,这个系统包括策略开发、行情、交易,甚至后期的风控,其实都是我们自己来建立的自主开发的这样一个系统。有这个系统以后,事实上在我们的交易端、策略的执行端,它可以提升非常大的一块效率,或者比较直接的讲,我们在交易上都可以转出一部分的超额收益,这个是一点我们传统里面比较强的一个优势。第二点我们提到,前期我们更多的是以一些交易性的策略为主的,延伸到现在以多因子选股为主的这样一个结构上,有一个什么好处?
我们的因子结构,我们的一些策略结构,它更多的会去关注市场里面的一系列的,我们叫做量价的一些信号和特征,这个特别是在2017、2018年的这样的市场里面,传统的一些阿尔法或者传统的一些多因子结构,逐步的在市场环境下面临失效的情况下,我们可以相对比较好的去匹配到市场风格,这个相当于也是我们一个相对比较幸运的一点,所以综合起来就构成了我们在前些年的相对比较好的收益。在另外一个层面上,其实我们一直是在关注公司的规模和收益之间的关系的。其实对于量化机构而言,我刚才讲了策略容量是我们必须会碰到的一个问题,没有一家机构可以说,你在100亿的时候和你在10个亿的时候,你做出来的曲线是一模一样,事实上大家都认可是不可能的一个事情。
你规模增长了,必然会带来收益的逐步的下滑、下降,这个是我们都要面对到的。对于我们而言比较好的一个事情,是我们很早就意识到这个问题,也一直在想方设法的去做一些提前的准备,去做相应的调整。所以在2018年整个上半年,到差不多三季度的这样一个时间段里,我们完成了一次相对比较大的,包括做策略开发的框架、交易的框架。还有多策略的叠加耦合的这样一个机制的优化,事实上这样一个东西可能短期内看不出特别好的效果,但是长期你放眼来看,可以发现这个能够帮我们在更大规模的这样一个层面上去实现相对比较平稳,仍然去保持一个比较好的收益,这个是我们就一直在做的东西。
好。 来自华尔街见闻的孙建南记者,他说7月份开始,换方的高频策略是否已经失效了?甚至在7月份开始业绩表现的不如意。
我觉得这个是要这样去看的。所有的高频策略它的最大问题其实就是它的策略容量的瓶颈,所以你在看我们的策略的时候,其实我们没有单一高频策略的这样的产品,我们所有的高频策略都是分散到每个产品里去做的,就是一些叠加在我阿尔法底仓上的一些日内的交易,这块会放进去,不存在失效的问题,那它面临的是两个变化。第一个变化是我基础规模的增长,那基础规模增长的意思就是相当于它在稀释我高频或者我日内这一段贡献的整体的收益,可能你在十个亿的时候,他就可以去赚出两个亿的收益,但是它的瓶颈可能就是两个亿。所以在20个亿的时候,你要去分摊它给你贡献的收益,这是一块。
第二块大家要关注到整个市场的变化,今年市场最大的一个变化就是我们的成交开始非常大幅的萎缩,甚至萎缩到一个很极端的状况。如果拿今天的成交量我们来看一下,我刚才收盘看了一下,上证今天整体成交量就800亿出头,深圳市场1200亿出头,我们整个成交量已经萎缩到3000个亿以内的这样一个量。那大家其实很好判断,你所有的高频交易你是怎么产生的,你就是市场的交易给你,市场的波动给你的机会。当整个市场的交易开始萎缩到一定的值的时候,那它的交易机会其实是相对就比较少了,更何况目前市场上那这么小的一部分交易量,其中绝大部分是由头部的一些偏大型的股票产生的。这个对于本身的高频交易或者T0的交易,它带来的比较大的挑战,这个是市场造成的一个变化。当然未来如果成交量它可以逐步的回暖, 如果有逐步回暖的这样一个趋势,其实高频的策略它仍然是可以带来更好的收益的。
高频策略其实就是有容量的一个问题。
应该说所有的策略都是有容量问题。
对,都有容量问题,就是另外一个高温系列就是唯恐天下不乱,越乱越好。
它是一个你可以理解。
我活跃度越大越好。的这样一个策略。
如果它只是很平淡的一个市场,其实你很难去里面赚到很多钱,就是还是有客观的外部的因素。
对,有外部的因素,也有本身就规模造成的影响。
好,还有来自香港零一的梁燕明系主任的,今天市场上有一种说法是规模是业绩的杀手。我想请教陆总,换方量化的管理规模超过了50亿,刚才我讲了已经在60亿左右,保持业绩常青的秘诀是什么?这个问题其实跟刚才有点类似。
我刚刚事实上已经回答了这一块,我们其实一直不断的再去寻找一个相应的平衡点,可以在适当去扩大规模的情况下,仍然去保持一个业绩的平稳,其实我们一直在做。
好的,来自最后一个记者的问题,是来自于人民网的张欢。他请问陆总,如何看待现在国内衍生品市场发展?后续会考虑在国内市场从事衍生品投资吗?
我觉得特别是近两个月来我们国内监管,包括交易所对衍生品这一块的态度,看起来它在未来将会是一个加速发展的这样一个阶段。我们看到过去两个月是股指期货,首先它逐步的放开了。然后期权市场开始逐步的繁荣起来,前期可能是一些商品类的期权特别多。然后我们马上又会有相应的300的,几百的,甚至未来可能更多的500的,这样的期权品种也会上来。所以我们看到这个趋趋势是非常好的,在这样一个趋势里面给我们提供了非常多的机会。我刚刚讲了一个风险管控的工具,它丰富了,一方面。第二方面,这个工具它本身,就配合的去让你的策略更加多样化,其实对我们自己而言,我们其很早就开始在衍生品市场里面做一系列策略,这个已经都有了。
好,非常感谢陆总的精彩的分享,也非常感谢我们很多媒体技术朋友的一些高质量的问题。接下来我们要进入投资的互动问答环节。我们看看iPad,我们有个客户问,第一个问题,是请问贵司名字为什么要九章和幻方两个?你们对取名字有什么讲究没有?
这个其实说来话长,我刚跟李总也有聊到。我们其实最早,我们到目前为止品牌仍然是幻方量化的这样一个品牌,其实我们九章这家公司的前身叫幻方科技,是一个早期我们按科技公司的这样一个架构去匹配的。
工商登记的时候?
对。
用科技公司工商登记。
是,后来因为我们基金业协会的相应的要求。
规范管理了。
对,规范管理以后要求公司去变成某某资产管理,这样的一个名字的结构。我们想去变更成幻方资产管理时候,事实上已经有机构它注册了这个名字。我们只能够改一个其他的名字,就叫九章。不论是幻方,还是九章,它其实都是古代数学里面的一个相应的概念。幻方其实我们可以看到中国的这样一个数学概念,然后九章其实是来自于《九章算术》这本书,所以它本质上还是跟数学有关的,都是跟数学有渊源的。
就这么取名字来的是吧?
是。
有点玄乎。他以为你是看到什么大师算了一个名字来取一下是吧?
没有。
没有跟你数学相关的对吧?
对。
我记得美国那个搞了一个量子对冲基金,对吧?
是。
还有来自于物理的一些概念。
物理的概念。
好。还有一个客户问,请问你们一年在设备上的投入有多大?你其实刚才有回答过这个问题是吧?
对。
您再简单的回答这个问题。
如果是单纯的我们讲硬件设备这一块,基本上是500到1000万的这样一个量级。其实是已经是比较大的一个级别了。
对。好,第三个,我在拍拍网看到你们的产品都没有低于一的净值,有没有产品没有展示出来,还是真的全部都高于一,是怎么做到的?
这个我要解释一下,事实上我们的确是有产品低于一的,是有个别产品低于一的。因为我们的产品体系里面包括几个部分,一个部分我们讲是对冲类的,它是拿股指期货或者相应的一些衍生品种去对冲风险的,这一类的产品,它肯定都是在一以上,而且收益还是很可观的。另外一类比较主流的是我们讲是指数分强类型的产品,我们是以中证500指数增强这样的产品为主的,这个产品系列里面,特别是今年年终可能发的几个产品里面有个别产品它是有回撤到一以下的。因为大家都知道今年以来整个中证500的指数,如果你看全年,应该是下跌了30%的这样一个级别,整体的波动率在40%这样一个正负区间。
所以我们如果是年终发的产品,其实它是承受了很大一块的下行,又是因为它是一个指数增哟类型的产品,所以它都是满仓去跟踪指数,所以它是会有一个低于一的情况产生。但是长期来看,如果看我们一年以上的这些中证500指数增强产品,就算是2017年末发的,经历了这一年的非常大的下跌,它的净值本身其实也是远远高于一的,因为我们一直以来是可以保持一个相对比较平稳的,我们讲超额收益,基本上是在中证500的这样一个水平往上差不多30%的这样一个超额,我们到目前为止还是能够保持住的。所以如果你看长远,把时间拉长远来看,这个市场带来的β的下跌,它是可以被我α的部分逐渐弥补的。
好,第四个我们看到这位客户问的问题是股指期货的放开对贵司来说还可以做到更高的收益吗?应该是你的客户了。
我们刚刚讲股指期货的放开,它在未来它是有望把整个负基差的情况改善的。我刚刚讲了如果是对冲产品,你用IC去对冲,你一年在上面要花很大成本。放开了以后,当然它效果没有那么快,因为我们平均的手续费这一块还是维持在一个相对的高位,逐步逐步地打开以后,股指期货市场的活跃度和它参与者的深度,它会逐步地是有一个优化,这个优化的过程会让负基差的这样一个情况能够逐渐逐渐得到一个比较好的改善。你拿一个成本更低的对冲工具去对冲,你整体的产品收益是必然会有一个上升的。
好,接下来一个客户的问题是对于今年的行情,你们有做哪些方面的调整吗?
坦率地讲,我们调整更多的是基于我们对于规模的带来的一些挑战的考量,而不是对行情本身。我刚才讲了我们的前期的策略本身对于行情的适应度,至少到目前为止也还是OK的,当然我们也会用一些,我刚才讲了就是一些。神经网络一些积极学习的方式去做一些优化,这个优化的过程,它本身事实上就在做一些调试。对于行情本身,但是我们更大意义上的调整是来自于去优化我相应的规模收益。
这个问题你就跟你刚才答的有点类似,我们有看到下面一个客户问到市场上很多量化策略都说具备人工智能。
是。
换方在这一块的投入和发展的情况如何,实际上我们一开始有聊过这个问题。
对。
再简单两句说说。
我觉得就相当于是我们在三个方面可以去论证我们在这方面的投入,一方面我们的系统硬件的整体的架构,很长时间以来我们就已经把它建起来了,它给我去应用这些新的技术新的框架,提供了一个非常好的支持,这是第一个。第二个是我们在人员的配备上,团队的整体的建立上,我们目前整体是往这方面倾斜的。如果大家去看我们最近就招的一系列人的话,我们招进来人很大的一部分都是有人工智能的这样的背景的人,然后利用他的一些研究的专长来给我们做一些优化,这方面是有的。那第三个方面就实实在在的,我有多少是应用这个人工智能的这样一个框架的成分,我刚刚提到了,事实上我们所有的管理的规模都已经经过这样的一个框架来做优化。
好。这个因为时间的关系,不可能是每一个客户的问题都能够请教咱们这个陆总,我有问题,就是你是不是在你们公司团队里面最能聊的。
我应该是属于比较能够表达的人。
他们其实都很很不能聊是吧?
也不是。
就怕你出来到处跟客户沟通。
对,所以对外的一些沟通的这个层面上,我会参与更多的部分,包括我们的老板,包括我们主要的一些开发人员,我们自己也是希望花更多的精力在本身的策略开发上。
你们的主要团队都是在杭州是吧?
目前呢我们分成两块,事实上我们在上海也是建立了一个office。
在上海?
对,但是上海的这个office更多的是我们刚才没有提到,其实我们上海这一块它是一个独立的基本面的团队,这块我们在做。其他的人主要的目前来说还在杭州。
在杭州。
对。
那么你们有没有说一个利益捆绑机制说OK,我们自己的钱公司自有资金都投到产品里面去?
我们目前是这样的,坦率的讲员工或者公司自己的钱,它是有一个我们自己的一个池子的,这个跟所有的量化机构应该都类似,包括像文艺复兴,他也有自己一个大奖章的基金在里边,这块我们也都是有的。那除此之外客户他投的一系列产品,事实上包括我们自己还有员工,如果自己觉得OK,也都会跟投。
都会跟投,但是没有强制是吧?
这个没有强制。
你们觉得你们风控有没有特色,或者说很牛的一些地方?
风控上我们现在是一个这样的架构,我们有一个非常专业的风控团队,这个是日常的一些产品的内容。一些投资人的审核这块会做,我们包括运营当中的一些风险他会管理,那所有的市场风险和交易的风险层面,我们刚才也有提到,我们是自己建了相应的风控系统的,那这样的风控系统,我们按照监管它的要求,再往上一个level,我们把能够在系统里面就确定下来的那些风控的指标就直接在系统里面嵌入进去,所以能够保持我在第一时间去做这个交易的执行的时候,就去避免犯了一些市场的一些可能比较有顾虑的一些交易风险的事情,对,这个是一方面。第二方面我们面对市场的风险的时候,那我们的系统它的响应机制和快速的一些处理机制,我们其实存在这样的一个比较高效的机制的设定的,当然到目前为止没有用过,除非是有非常极端的市场的风险产生,系统风险产生,我们可以比较高效的去把这个风险降到最低。
好,因为时间的关系,我们很快的都聊的差不多了,我希望下次还有机会再继续请到幻方投资陆总,还有其他的公司的投资人员参加我们春瑜会客厅。我们也祝愿我们幻方继续我们私募排行榜的客户, 去赚取更多的超额收益,稳收益,现在只有追求稳收益,首要是控制住风险,我们希望我们的客户多去了解幻方投资,多去认知咱们幻方投资的理念,包括你的所有的这些情况,对不对?在选择任何一家私募的时候,都要理性地去选择, 感谢陆总。谢谢排排网的所有的客户观看我们的一个节目。谢谢大家,谢谢。

路演详情

幻方量化是一家依靠数学与计算机进行量化投资的对冲基金公司,当前管理规模逾60亿。公司长期致力于量化对冲领域的研究、创新与实践。依靠强大的系统、独特的模型、严谨的风控、人工智能的深入研究与实践,结合宏观与基本面研究,幻方量化多年来始终保持令人瞩目的优秀投资业绩,为客户稳定创造价值。

主讲介绍

陆政哲  投资研究部副总经理

毕业于浙江大学与伦敦政治经济学院,曾就职于招银资管衍生品投资部门,从事宏观研究及海外衍生品投资。现负责公司产品设计架构与策略研究支持工作