回顾2022，地缘冲突、美联储加息等多种不确定因素冲击，全年权益市场和商品市场跌宕起伏。但是国内的百亿级别的头部量化私募体现出很强的策略沉淀，各大类产品的中位数均有较明显的超额收益，为投资人取得了预期回报。“春山多胜事”，量化再起航，2月23日，在招商证券春季交流会（杭州）上，我们邀请了多家头部量化私募和业内知名机构，与各位投资者进行了丰富多彩的主题分享。受邀管理人和机构包括思勰投资、白鹭资管、诚奇资产、龙旗科技、仲阳天王星和卡方科技。我们对这些管理人的精彩发言做了纪要，与各位投资者进行分享。此为上篇。
大家好，我是思勰投资的吴家麒。高兴今天借招商的春季交流会跟大家做一个简单的交流。对于量化机构来说，产品类型是比较多的，比如指增产品、中性产品、CTA产品等。“今年到底是哪个策略比较赚钱”？我觉得这是个永恒的一个命题。我今天也想借这个机会来阐述一下我们的一个观点，我们今年最看好的就是指数增强策略。对于指增策略，很多朋友可能会比较熟，它本质上是有两部分组成：一部分叫做Beta，另一部分叫做Alpha。大部分投资人可能会关注Alpha，但是我们思勰其实是一家挺关注Beta的机构。大家可以看到其实今年的整个疫情政策调整以后，经济的复苏还是相对来来说比较快的，从政策性的文件中，2022年的表述明显好于2021年的表述，这一点大家是可以明显感觉到的。
另外，股市其实是经济的一个晴雨表，所以我们在分析股市怎么样，我们一定要去看整个的经济环境是怎么样。同时我们会非常喜欢去看一些宏观经济的数据，我放了两张图，一张描述的企业盈利，周期上，大家可以看到在今年的三四月份见底。第二个图中大家可以看到，中长期贷款的增速开始回升了，而短期贷款的增速开始下降。什么情况下我们愿意借一些长钱，一定是我们计划做再投资的时候。整个的盈利开始起来了，公司要扩大生产了，这时候才会去借一些中长期的贷款，然后去做这种所谓的固定资产投入等方面的一些工作。也是印证了刚刚我说的整个经济在复苏的一个观点。
以上种种，我们想说的其实是今年整个市场的Beta环境是要比往年来的好的，这是我们今年看好指数增强类策略的一个最基本的因素。今天在座的有很多跟我们一样都是百亿的量化管理人，我Beta端好了，其实他们的Beta端也好了，而Alpha大家还是会有一些区别的，就是各家的本事了。不可否认，指增超额确实越来越难，但是从数据上显示，近年量化指增的表现依然非常可观，依旧有明显投资优势。
很多人投资感受之所以不好，因为大部分的钱都是2021年底的时候冲进来的。走了一波回撤，但是根据火富牛的数据，大家可以看到大概跑到现在，其实量化的指增基本上快回本了，就算你在最高点买入，基本上现在可能就亏了不到5%。但是像主观多头可能现在大家还套在10%以上。
所以量化其实是有持续Alpha的，我们通过持续的Alpha就能够抵御住市场beta的下跌。巴菲特经常会说要买一个好的股票，这支股票是要有安全边际的，所谓的安全边际就是要在一个很合适的估值上去买。对于量化的指增，稳定的Alpha对投资人来说就是一个安全边际。虽然可能一年15%~18%的Alpha不算特别的多，但是两年以后三年以后，那么这个就会累积比较多。
然后，对于任何策略来说，它都会有一定的周期性。这边引用了一家FoF做的统计，他们把量化的这些管理人分成了偏基本面和偏价量的管理人，做了一个图。这两类管理人会非常不一样，比如说对于偏基本面因子的管理人来说，在去年的1月份一直到8月份，表现都很好，可以看到就一路在往上走，但是8月份以后表现就很差了。而对于价量类管理人来说一季度其实表现是不好的，但是在二季度和三季度其实表现还不错，到年底表现也是不错的。
所以各家还是会有一些不一样的风格，一定会产生不一样的周期，我们也不能指望某一个管理人一直特别好，这就是为什么我们希望让大家能够用更长期的逻辑去思考这个事情。
我们统计了所有百亿的量化管理人去年的业绩排名，有一个非常有趣的现象：去年上半年排名前三的机构，到了下半年大家的排名是16、17、18，完全挨在一块；去年的4、5、6名的机构，在去年的下半年正好也是1、2、3名，基本上也挨在一块。会发现其实大家有点类似于像抱团，有些人会偏基本面，有些人会偏价量，那么一定会有不一样的业绩周期。
同时的话，大家对短期的这些因子的处理方式，也会导致风格的差异，上图我们做了分析。一条是不暴露risk的PNL，另一条是暴露的。不暴露的情况下，上半年表现很好，下半年不佳；而暴露风险的PNL在下半年会有所补偿。也说明不要用太短的周期地去考虑管理人的风格。
我觉得因为市场的行为往往都是追涨杀跌的。我们自己统计了一下，蓝色的是百亿的量化私募发指增类的产品的平均的数量，然后上面的是中证500的走势，大家会发现二者的相关性非常的高。大家都是在高点发产品，这就导致很多投资人亏钱。但是这个我们管理人有责任，代销渠道有责任，投资人自己也有责任。这几年我的一个思考就是怎么能够让投资人赚到钱，特别是在指增类的产品上挣到钱。指增策略是一个满仓的策略，没有办法去做择时的，但是可以做一些市场行为的择时，我们不会在市场高位发过多的产品，而是在市场低位的时候多发指增类的产品。
这其实也是需要我们管理人跟渠道方和我们的投资人，大家一起去努力的一个方向，这也是我今天可和大家分享的内容，最后就是一个结论：长期超额收益的量化指增策略，一定是当下的最好的选择。
大家好，今天很高兴能在这里和大家分享。刚才吴总给了我们一个非常乐观的预期，对于今年指数的预判我听了也心潮澎湃，希望今年能够有一个好的远景。但是如果退一步说，哪怕我们站在现在对未来是一个偏中性的预期，在目前投资量化也是一个不错的选择，因为我们有一类叫多策略的产品，所以今天就想和大家聊一聊多策略。作为白鹭来说，我们是业内做多策略特别早的一家公司。多策略的概念其大家也已经都比较熟悉了，因为这两年市场的不确定性在提高，策略的周期性也在更为明显。近几年CTA策略都是正向收益，要是CTA叠加指增产品的话，就能够获得比股票产品更好的收益，大家也切实尝到了多策略的甜头。所以站在现在这个当口，越来越多的管理人去做多策略，而投资者也对这个概念非常熟悉了。海外发达市场中大部分的对冲基金也是做多策略的。我觉得一方面是由于量化方法论相对来说比较有延伸性，因为量化的本质就是用过去的数据进行系统性的研究，再进行规则性的交易，这种方法论比较容易迁移到其他资产大类。另一方面也是因为市场有效性的增强，纯单策略的收益会有一个缓慢下降的趋势。举例来说的话，在上世纪80年代，当华尔街刚刚接触量化的时候，我们听过很多故事：比如说当时D.E.Shaw的创始人之一戴维·肖，在摩根斯丹利做一个非常简单的反转套利策略，包括戴维·肖自己也说，他们的起步是得益于一个在现在看来非常简陋的量化策略——Pair Trading（配对交易）。像Pair Trading这样的策略，现在的收益已经几乎没有了。所以随着市场的逐渐成熟，当单策略从它的一个红利期过渡到成熟期的时候，各类管理人就被迫着或者说很自然地看向不同的资产大类，会去看策略组合。回到国内，近10年来量化有一个很长足的发展，在最开始的时候，我们的投研可能更集中在Alpha上面，从最开始的偏向于期现套利，然后到2015年左右的多因子，到2017年左右的机器学习、深度学习，包括现在所有机构都开始做深度强化学习、另类数据和多频段交易等，这10年来可谓是一个日新月异的发展。但同时我们也会面临一些问题，随着市场情况的改变，随着竞争的激烈，我们会看到这个策略的稳定性可能在逐步下降，以及会面临一些新的挑战。在这种情况下很自然地就会想到，在股票策略之外，量化CTA也非常成熟，还有一些小的子策略大类，比如期权、可转债等等，多策略产品就应运而生了。
回顾2021年、2022年都有不少突发的事件，包括地缘冲突、包括美联储加息等。每一次这样的突发事件，其实对市场都是一个冲击，这对量化策略挑战其实是挺大的。在2019年的时候，大家获得30%以上的超额还相对比较容易，如今面临单策略收益水平的下降，大家很自然地去想怎么样能够通过一个组合的方式去提高我们抗风险能力。这里我们列举了近10年来各个资产大类的表现，绝大多数资产大类是很难去用现在的表现来对未来做一个预期。通过择时来寻找某一个资产大类，并且获得比较满意的收益的话，是比较困难的，尤其是在当前不确定增加的市场环境下，更是难上加难。
多策略可以抗风险，提高稳定性从而减少投资人的焦虑感。我们来看下数据。
这个是一个非常简单的上证指数和南华商品指数的一个走势图，它们之间相关性只有0.35，是比较低的，虽然南华商品指数并不能代表CTA的业绩（CTA策略可以做多或者做空），但是可以说明的是，股票类的策略和期货类的策略在相配合的时候，它们的相关性是可以进一步降低的。
根据私募排排网上的数据，我们对比一下单策略和多策略的一个表现。多策略不仅在波动上有一些优势，而且在收益上也有优势。更何况如果是投资不同的产品的话，就会获得的是这两个产品的平均，而不是两个产品的叠加。多策略之所以能够达到叠加的效果，其中一个很简单的原因是期权、期货都是保证金交易的，所以其实在一个多层次的产品当中，可以灵活运用资金，能够达到一份投资有多份收益的效果，这也是为什么多策略产品在最近会越来越被大家所接受。
那么接下来我就以我们自己的经验，和大家聊一下怎么去做多策略。首先，做多策略最重要的一点就是各类子策略都要足够稳定以及能够得到满意的收益。稳定是因为当一类子策略波动特别大或者回撤特别大的时候，它就可能会抵消多策略稳定性的意义，不但达不到“削峰填谷”的目的，反而会互相拖累。然后第二点如果一个策略它本身达不到一个满意的收益的话，那么叠加起来很可能最后多策略的收益也并不尽如人意。多策略产品的典型的组成，以国内交易标的来看，主要就是股票、期货跟期权这三大类。
对于我们来说，我们觉得关键是要在各类子策略上都能够做到多元化、全面化，才能够让他们稳定并且提供满意的收益。多元化我们主要从信息、周期、标的以及方法论这4点上来展开讲一下。
首先信息就指的数据，我们有着行情类的数据，非行情类的数据等等。最近大家可能都比较关注另类数据，可能也是未来竞争的一个蓝海，因为毕竟新的数据都代表了新的Alpha。另类数据的种类已经非常丰富了，从消费数据、行为类数据到电商数据等等。大部分是对股票而言的，对期货的数据相对更零散一些，全面的大宗商品数据库比较少，但也是有的。对于量化私募来说，在做另类数据的时候可能面临一个两难的选择，如果去购买第三方数据，可能会面临数据失效的问题，毕竟这个数据已经公开卖了；但是如果自己去做另类数据的积累，可能是一个厚积薄发的过程，并不是立竿见影。白鹭目前还是着重于或者说局限于第三方数据的购买。
第二个是周期的全面性，其实现在大部分量化机构不管是做期货的还是做股票的，基本上都是一个全频段的覆盖，从高频信号到可能日内小时级别的信号，再到日间信号，然后到周级别的信号都有覆盖。为什么要做这样的一件事情？是因为不同的交易者在市场上的交易周期和交易频率可能是不一样的。可能大家都很熟悉，日内跟日间很可能有一个反转，那是日内冲高的股票日间可能会回落。同样短期日间和长期日间，比如说周级别可能又有一个反转，这个其实就佐证了背后的驱动力是不一样的。所以，我们与其去追逐其中一两个周期，不如进行一个全周期的整合，这样就能够达到一个在不同市场环境下都能够获利的这样一个状态。
第三个当然会显而易见的，我们多策略要覆盖足够多的标的，股票就不用说了，商品期货一般尽量都会覆盖所有有流动性的品种，现在可能有50多个，包括期权也会覆盖ETF期权、股指期权以及现在商品期权等，我们会覆盖尽量多的品种。
那么第四点，也是最重要的一点是方法论。我们在每个子策略上都希望做到方法论的多样性以及不同方法论的并行。举例来说，在期货策略上传统的因子、策略一个线性的叠加，以及规则性交易，现在发现仍然有效，我们就持续用它。同时在细节上需要越做越细。比如说对于一些手动的正则化的定义，对于因子分布的调整，我们现在发现非线性的方法在期货中也有用，虽然它的标的比较少，我们目前也正在进行一个非线性的转化。多样性还可以体现在思维的创新性上。比如我们一般CTA量化，如果做基本面策略的话，可能就是看基差，看仓单，但是我们其实会有主观的交易员和主观的研究员去帮助我们的量化研究员寻找思路，从产业链的供需关系矛盾上去建模，同时深入研究单个品种，然后去更好地预测未来的一个收益率。因此其实在一家机构当中往往需要多样性和多元化的人才。我们既需要依赖人工经验去做策略，我们也需要一个纯模型的实现，我们既需要对市场的感悟和对市场的观察，我们也需要对最前沿算法的一个落地。所以我们现在可以看到，其实各大机构都非常重视人才的多样化或者多元性，很多量化从业人员其实背景非常的丰富广泛，有可能是理工科、金融背景的毕业生，有可能是互联网大厂的工程师，也有可能在学校里面的某个领域的教授。
站在今天我们展望未来，我们觉得多策略一定会成为一个越来越主流的趋势。尤其是我们刚才提到，现在基本上所有的量化机构都希望说通过自己多样性的策略去达到收益去同质化的目标，在这样一个目标驱使下，大家也做了很多事，比如说把新数据源以及新人才招聘的眼光放向海外。第二点是目前其实有很多新的交易标的落地，今年或者近期比较典型的可能是个商品期货期权，这些新标的的落地，尤其它的流动性也是不错的情况下，及时去覆盖这些新的标的，就很可能能够提供意想不到的一个好的结果。
我们觉得市场是莫测多变的，多策略从某种程度上来说，是站在一个以不变应万变的这样状态下。我们想通过多策略，我们相信也会有越来越多的机构通过多策略去追求和而不同、求同存异的预期收益曲线。
本文选自报告《春山多胜事，量化再启航——2023 年招商证券春季交流会量化私募论坛纪要(上)》。
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