從量化投資中的演算法與人性預見未來

北京新浪網 05-27 00:03

從量化投資中的演算法與人性預見未來

本力

騰訊2019年第一季度財報里有兩個25%值得關注。其一是騰訊在金融科技與企業服務的營收為217.89億元,同比增長25%,剔除金融科技與企業服務后,騰訊的其他收入僅增長2%。其二是騰訊金融科技及企業服務在營收中佔比已超過社交服務,為第二大板塊,佔比25%,與佔比33%排名第一的網路遊戲和退居第三佔比24%的社交服務共同成為騰訊收入來源的三甲。

騰訊是從雲計算切入金融科技領域的,阿里等網路基礎平台的情況也大致如此。由此看來,互聯網下半場的故事,很有可能是在金融與演算法的碰撞中發生。畢竟金融有著人類最大的經濟活動規模,而且直接與財富相關。在金融領域,演算法可以最快速地盈利和變現,從而成為用來淘金的絕佳工具。因此在各個行業中,金融尤其是投資業對信息處理、演算法應用的廣度、密度和深度也遙遙領先。這其中,量化投資最為典型,所以,在對人性的認識和把握方面也最為成熟——當然,這也包括金融危機等由於人性貪婪引發的巨大風險和災難。

事實上,有統計的收益率最高的投資大師並非巴菲特,而是量化投資的傑出代表詹姆斯·西蒙斯,1989—2009年間他執掌的大獎章基金平均年回報率高達35%,比巴菲特同期表現高出10餘個百分點。在2018年,西蒙斯從對沖基金中賺得了16億美元,其個人總資產達到165.5億美元,使他成為世界上最富有的對沖基金經理。隨著互聯網和人工智慧的興起,量化投資在加速進化並凸顯優勢,影響到行業的未來。據福布斯報導,在2018年收入最高的20名對沖基金經理和交易員中,有超過半數與計算機驅動的演算法交易有關。

在以演算法為主導的這一輪科技浪潮中,了解和思考量化投資也會有助於理解互聯網下半場的趨勢和邏輯,甚至有助於預見未來的變局。這也是2014年以來,筆者聚焦量化投資領域的原因之一,其中諸多問題在與朱曉天教授共同主編的《量化投資十六講》一書中做了解答。

比如,對於初涉量化投資和演算法交易的人而言,最好奇的一個問題可能是:量化交易既然這麼神奇,為什麼在國內沒有那麼驕人的業績?其實不然,知方石投資總經理劉釗有過統計,2012年到2016年中國市場上表現最好的4隻基金,有3隻是量化基金。另一方面,比西蒙斯更知名的投資大師巴菲特在中國有著更多的粉絲,但是其投資思想和策略其實也可以理解為一種量化投資,而且他的模型中因子非常穩定。技術也提供了一種公平,在男性為主流的投資領域,女性量化投資經理也有令人矚目的戰績。據媒體報導,2009年中國推出的第一隻增強型指數基金,成立以來總回報較比較基準滬深300指數高出59個百分點,其基金經理李笑薇就是女中豪傑。

那麼,量化投資進入中國十多年了,它既然如此強大,為什麼並沒有那麼耀眼或者受到持續追捧?

首先是因為數據是演算法的基礎,這方面還存在軟肋。西蒙斯認為,廣義的資本市場,包括股票、期貨、外匯等,都反映了當今的社會現狀,他的量化投資正是通過收集大量數據並依靠演算法來決策。與西蒙斯所在的美國相比,中國的證券市場和統計系統還遠未發達,數據不全、數據不夠是在中國開展量化投資的巨大挑戰。

還有諸多來自市場本身的原因,比如大量的量化投資策略側重市場中性,在超預期的行情中無法獲得高於市場平均收益率的回報。又如,中國的投資者仍然以散戶為主,而量化對技術的要求對多數個人投資者而言遙不可及。再如,反轉因子等在小盤股失寵之類的市場風格突變下失效。

最關鍵的原因是對量化投資報以過高的期望甚至神化。類似互聯網早期的發展乃至比特幣的毀譽,一旦「故事」被追捧得不切實際就成為「事故」。2012年到2016年量化產品曾經受過市場追捧,但是2017年的市場風格切換,罕見的低波動率導致很多量化策略失效,使得一些量化投資平台被擠出局。《量化投資十六講》的一個重要特點就是回歸常識和本質。書中強調量化投研要避免「交易不可實現」「倖存者偏差」「前視偏差」這些根深蒂固的人性弱點。中國絕對收益投資管理協會聯繫會長聶軍在書中毫不客氣地說,「從某種意義上講,量化投資策略的系統性風險更大。」

演算法經過市場的檢驗和修正,而市場背後又是人類的各種思維和行動。一方面,科技使這個世界的歷史性改變已成為現實;另一方面,資產和市場也放大了人性的貪婪。技術和演算法是中性的,是為人服務的,但如果槓桿過高或者通過複雜的產品設計將巨大的風險轉嫁給客戶,往往會帶來災難。量化投資中曾經最華麗的超級團隊長期資本管理公司和「長期系」在兩次金融危機中都以倒閉告終,就是最典型的案例。

在技術驅動的進程中,產品過於同質化產生共振的系統同性風險層出不窮,政策干預的影響在國內尚待完善的市場中也比較突出,但最大的風險還在人本身。尤其在FOF中人性的風險在其風險中佔比非常顯著。

在以金融科技戰略取勝的同時,騰訊也鮮明地提出了「科技向善」。是的,在技術驅動的未來,面對巨大商業利益對人性的考驗,如何應對道德風險和倫理危機,既是搭建演算法與人性商業模式的必要功課,更是下一個時代的重要基石。(編輯 董明潔 許望)

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