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量化投资天使还是魔鬼？本站

　　投资是一场长跑，我们需要从书籍中汲取力量。星图金融财顾频道联合星图金融研究院推出“财顾荐书”栏目，每期一位主理人，负责向大家推荐一本经典书籍。

　　本期主理人为星图金融研究院高级研究员薛洪言，他推荐的书目是《征服市场的人》，作者格里高利·祖克曼，本书是全球知名量化基金文艺复兴科技公司创始人詹姆斯·西蒙斯的一本传记。

　　量化投资起源于美国，在A场也已成长为影响市场风格的一支重要力量。据估算，2021年，量化交易在A场中的成交量占比达到20%左右。对A股投资者来说，无论是否感兴趣，都应该了解一下量化投资，毕竟，连牌桌上的对手是谁都不知道，又谈何成功投资呢？要了解量化投资，《征服市场的人》无疑是最佳的入门读物之一。

　　西蒙斯23岁获得博士学位，25岁赴哈佛大学任教，26岁为美方破译密码，30岁在纽约州立大学石溪分校当上数学系系主任，38岁获得代表几何领域最高成就的奥斯瓦尔德·维布伦几何奖，40岁辞职创立文艺复兴科技公司。经过十年探索，50岁设立大奖章基金，之后30年的费前年化收益高达66%（5%的管理费和44%的业绩提成，费后年化收益39.1%），取得了令人瞩目的成功。

　　驱动西蒙斯跨界的，是对赚钱的渴求，以及用数学征服市场的雄心。西蒙斯曾经和一位朋友提起，如果能够破译密码继而征服投资世界“将会是了不起的成就”。他想用数学征服市场，如果成功，不仅能够赚到巨额财富，还可能影响到华尔街以外的世界。

　　作为一名数学家，西蒙斯并不懂得如何管理现金流，如何评估新产品，抑或如何预测利率走势，他所做的仅仅是挖掘海量的价格数据，通过数据清洗、信号机制、回溯测试等寻找交易机会。在那个计算机尚不普及的年代，这种交易方法不仅鲜为人知，而且也得不到人们的认可和理解，一度被讥讽为不靠谱的“现代炼金术”。

　　事实上，1978至1988这10年，西蒙斯团队一直未找到稳定盈利的模式，公司运营并不算成功，管理规模一直徘徊在千万级美元左右。当时，乔治·索罗斯、彼得·林奇、比尔·格罗斯等一批大佬开始崭露头角，他们凭借智力、直觉以及传统的经济指标和技术分析，在国际金融市场获取了巨大的收益。相形之下，人们并不相信像西蒙斯这样对投资理论毫无了解的人能够战胜市场，在业内主流的观点看来，“这只是一帮只会摆弄电脑的数学家，他们懂什么？”

　　1988年3月，西蒙斯清盘了老产品，卖出了所有的风险头寸，与合伙人一同发起了一只纯做交易的离岸对冲基金，这就是后来大名鼎鼎的“大奖章基金”。之所以取名大奖章，因为西蒙斯和当时的合伙人埃克斯均获得过数学奖章。

　　之后，经过几年的探索和人员变动，元老们纷纷离去，西蒙斯坚持了下来，并不断引入新鲜血液，大奖章基金也终于找到了稳定获利的策略——从历史价格中发现异常现象，评测异常出现的频率是否足够高，以及统计上是否显著，然后用作交易信号。

　　基于大量的数据挖掘和模型迭代，西蒙斯团队致力于寻找价格异常情况和潜在趋势，并基于此进行交易。举例来说，他们曾发现，周五早上某些5分钟线内的走势能够稳定地预测当天收盘前的市况；以及如果市场在收盘前走高，那么收盘前买入次日开盘后卖出往往有利可图；再或者，假设有一篇关于塞尔维亚面包短缺的报道，数据库会筛查历史上面包短缺后，不同投资品种对于小麦价格上涨的反应，以此预测价格走势……

　　这些僵化的策略当然会失效，所以他们的算法也是动态调整的，用西蒙斯的话说，“策略是活的”，某种意义上，这是一种早期形式的机器学习。

　　基于这种量化策略进行的投资通常无法解释“为什么”，只能指示“怎么做”。在西蒙斯看来，没必要弄清楚究竟发生了什么，就好比“我不知道为什么行星都绕着太阳旋转，但这并不代表我不能识别这种状态。”

　　凭借对价格异常信号的发掘，大奖章基金大赚特赚。此时，一个问题浮出水面，大奖章基金赚到了钱，究竟谁亏掉了钱呢？换句话说，大奖章基金赚的是谁的钱？

　　西蒙斯告诉基金持有人，公司是利用其他投机者的疏忽和错误赚钱，更准确地说，是利用投机者的情感波动导致的各种交易机会赚钱。其团队成员曾解释道，“我们实际上是在对人类行为建模，人类在高压下的行为具有很高的可预测性，他们会本能地表现出恐慌。我们建模的前提是人类会不断重复过去的行为……我们学会了利用这一点。”

　　换句话说，非理性投资者因行为偏差造成的股价错误定价，成为西蒙斯团队主要的“猎杀”对象。由于极端市场中的情绪波动更激烈，所以，大奖章基金的最大盈利来源也是在极端市场中实现的。

　　为避免掺杂个人情绪使得自身成为被“猎杀”对象，西蒙斯曾和团队有一个约定，无论大奖章基金表现如何，都绝不僭越模型，更不能因个人情绪波动而影响基金的操作，“盈亏本身不能成为模型的一个输入变量”。不过后来吸收长期资本管理公司倒闭的经验后，西蒙斯不再盲目推崇模型，而是强调永远不要对交易模型过于信任，这是后线年末，大奖章基金的管理规模达到2.8亿美元，因担心规模膨胀加大摩擦成本，影响基金收益率，西蒙斯下令将基金暂时封闭。同时，优秀的业绩引来了更多竞争者效仿，因担心竞争对手采取相似的交易策略，西蒙斯团队不再对外披露交易细节，变得愈发神秘。

　　之后，为了既扩张基金规模又不影响收益率，西蒙斯团队不得不进入股票市场，因为股票市场的容量和深度远高于期货市场。没错，大奖章基金前期的探索和成功主要发生在期货市场。

　　在从期货市场向股票市场迁移的过程中，大奖章基金的科学家们同样遇到了困难，但经过一番实践与迭代，以及持续引入科学家，问题再次得到解决，他们最终开发了一套包含50万行代码的复杂股票交易系统，且行之有效。

　　总结来看，大奖章基金在股票市场中的致胜策略同样从识别历史价格数据中的异常模式开始：（1）确保异常模式在统计上显著，且随着时间的推移表现一致并非随机；（2）查看是否可以合理解释与之相关的价格表现。

　　对于没有明显逻辑可以解释但重复发生的价格特征，当时华尔街的一般做法是置之不理，但西蒙斯团队会小仓位进行交易。为避免因数据过度拟合产生的无意义巧合的影响，研究人员会努力了解异常现象出现的原因，随着时间的流逝，他们通常会发现合理的解释。由于竞争对手从一开始就放弃了这些模式特征，这让西蒙斯团队积累了相对优势。

　　当然，纯粹依靠模型也有致命的缺陷。如《黑天鹅》的作者纳西姆·尼古拉斯·塔勒布所说，广受欢迎的数学工具和风险管理模型难以逃脱金融市场大幅偏离历史规律的魔咒，而这种偏离发生的频率要远超过绝大多数模型所预测的结果。

　　无论是上世纪90年代美国长期资本管理公司的倒闭，还是本世纪初美国次贷危机的发生，模型对市场拟合的偏离和失效都是重要原因。用资深交易员的线%以上的破产风险都能让投资者破产，只是时间问题。

　　事实上，西蒙斯团队从长期资本管理公司的倒闭中吸取了经验教训：永远不要对交易模型过于信任。既然所有的公式都可能不可靠，如果市场波动加剧或交易策略不起作用，大奖章基金的系统便会自动减少头寸和风险，以避免陷入危机之中。

　　2003年，大奖章基金规模达到了50亿美元，依旧保持着较高的收益率。由于大奖章基金主要利用市场短期信号进行交易，天然受规模容量限制，为避免规模扩大影响收益率，西蒙斯决定清退所有外部持有人，大奖章基金成为内部员工的专属福利。

　　同时，为了利用系统发掘出来的长期交易信号，西蒙斯决定成立一个专门利用长期交易信号的对冲基金——RIEF基金，虽然收益率会低于大奖章基金，但规模容量要大得多，据内部测算，规模容量最高可达到1000亿美元。

　　有大奖章基金的优异业绩在前，RIEF基金的销售很顺利。RIEF基金于2005年开始交易，很快就募集了150亿美元资金，2007年初升至350亿美元，跻身为全美最大的对冲基金之一。

　　2007年，美国次贷危机爆发，RIEF基金出现了小幅亏损，大奖章基金当年盈利86%，2018年，RIEF基金下跌17%，大奖章基金继续盈利82%。于是，投资者开始逃离RIEF，基金规模很快就缩减至不足50亿美元。大奖章基金的规模继续飙升，2010年已升至100亿美元，依旧只针对内部员工开放，之后的近十年中，大奖章基金的规模一直保持在100亿美元左右。2020年，公司管理基金总规模750亿美元，其中约650亿美元为对普通投资者开放的产品。

　　西蒙斯的传奇经历讲完了，但关于量化对冲基金的争议一直存在。支持的人认为，量化投资为市场增加了流动性，且消除了信息不对称，有助于提高市场的有效性；反对的人则认为，量化投资加剧了市场波动性，特定情况下还可能因模型共振效应对市场带来巨大冲击。

　　2010年5月6日，道琼斯指数暴跌1000点，被称作“闪电崩盘”。事后复盘，投资者将矛头指向了量化对冲交易，凸显了程序化交易可能对市场产生的冲击，引发了广泛争议，一如自动驾驶汽车——没事的时候风平浪静、优势凸显，一旦出事便是重大事故，且难以划定责任。

　　到目前为止，市场一直是由人类行为驱动的。人们担心，如果某天机器学习和其他计算机模型成为市场上最具影响力的因素，市场可能变得更加难以预测且不稳定，毕竟人类的本性大致不变，而计算机化交易的性质却可以快速变化。届时，市场又会变成什么样子呢？

　　反思一直不断，量化交易的规模也在持续增长。2019年，量化交易规模已占美国市场的三分之一，较2013年翻了一番。争议虽仍在持续，量化投资也已成为市场中越来越重要的组成部分。

　　其实，天使也好，魔鬼也罢，没有调研就没有发言权。在下场发言之前，我们需要先对量化投资有一个相对系统的研究。

　　好了，推荐就到这里。关于量化投资，书里还有很多精彩的论述，建议感兴趣的读者读一读原书，相信会有更深的收获。

　　【注：市场有风险，投资需谨慎。在任何情况下，本订阅号所载信息或所表述意见仅为观点交流，并不构成对任何人的投资建议。除专门备注外，本文研究数据由同花顺300033)iFinD提供支持】

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