bigman
2021-10-04T06:33:17+00:00
券商从业狗，看版里兄弟天天谈量化，丢个写一半的报告来抛砖引玉，探讨下作为散户应该如何应对变化的市场吧
一 量化行业发展近况
2017年，量化私募的整体管理规模约为1100亿。至2020年3季度时达到5200亿。截止2021年二季度末，根据中信证券研究部估算，量化私募管理人整体管理规模约1.03万亿。
[img]https://img.nga.178.com/attachments/mon_202110/13/jmQtits-9blKyT1kSgd-6a.jpg.thumb.jpg[/img]
资料来源：中国基金业协会，私募排排网，中信证券研究部估算。
同期来看，除去量化私募之外的证券类私募，发展规模从约2.18万亿增长至2.86万亿，约有30%左右的增长。在短短几年时间之内，量化私募的管理规模占整个证券类私募基金的比例从2017年的4.8%迅速提升到了2020年3季度的15.7%，占比提升了2倍，量化行业在国内的发展非常快速。
[img]https://img.nga.178.com/attachments/mon_202110/13/jmQtits-avj8KtT1kSfn-84.jpg.thumb.jpg[/img]
资料来源：幻方量化
量化交易的投资逻辑是数学与统计的方法，除了基础理论之外，还需要工具将投资策略实现出来。量化私募崛起的背后，就是计算机技术的进步。传统的人工模式主观投资在未来出现质变的概率较小，但是未来计算机技术的进步是难以想象的。]在此提出观点1：若判断计算机技术是不断向前发展，则量化策略的管理规模则会越来越大，量化常见的策略容量上限问题也会持续突破。
同时，由于大多数量化策略为中高频交易策略，保守推测今年股票市场可能有20%~30%的交易量是由量化策略贡献的。对于投资者而言，平均每买5只股票，将有1只的对手盘为量化机构。如果未来投资者还是保持常态化交易的话，对手盘为精密计算的机器的概率不断提升，交易胜率下降概率极大。自此，不难推测出散户的比例将逐步减少，量化的比例将继续增长的结论。
综上，无论是从规模的增长和交易占比的情况，2021年剩余时间以及今后，量化交易占整个市场的比例会越来越高。
过去数年，市场呈现的特征为交易迅速向头部公司集中。2016年，A股市值后50%的股票成交占比为33%，至2020年时已下降至19%。据上海证券报统计，在2021年7月于8月，连续21天交易量破万亿的过程中，市值排名前10%的公司成交额占比约为45%。而在2020年，市值前10%公司成交占比为39%；在2016年，市值前10%公司成交占比仅为22%。蓝筹股成交占比逐年提升的趋势十分明显。2019年，日本股市后50%市值的股票成交占比仅为4%，虽然中国股市这一数据降低速度很快，但是从成熟市场经验来看，仍然还有很大的下降空间。
在市场如此迅速变化的过程中，量化机构获取阿尔法的难度会越来越高。到现在为止，量化行业内部还呈现头部聚集效应。目前量化管理规模前20的私募公司，整体管理规模占整个量化行业管理规模的50%。传统的主观方式投资存在能力界限的问题在短期内难以突破。简单来说，当投资者熟悉某一行业或公司时，出现某一类投资机会的时候投资者有较大概率可以把握住投资机会。当这一类投资机会出现在其他不熟悉的行业或公司的时候，投资机会大概率会被其他投资者所抢走。对于用计算机来投资的量化私募来说，只要存在某一类管理人定义下来的机会，并且管理人有能力进行交易，那么全市场上出现这一类机会时，理论上就会全部被这一管理人完成交易。因此，一定程度上由于底层的策略问题，量化投资一定会呈现出强者恒强的效应，头部量化私募的业绩稳定性会更好。换言之，量化四天王在行业极度内卷的情况下还是会笑的更久。
二 量化投资的未来
1 产品的稀缺性
从过去近一年时间来看，专业投资者(包括量化与主观)普遍的表现都很好。由于疫情关系，市场波动放大，对于量化策略来说这是非常有利的，自然会获得较高的超额收益。比如指数增强策略产品，整体均获得了较好的超额。但是由于高频策略天然存在的策略容量上限问题，众多量化私募在面临高频策略的不可能三角(高收益、高策略容量、低风险)时选择降频或封盘。当然这时候也有一些道德比较不好说的管理人选择发行所谓三年期产品之类的来大额募资。
对于量化对冲策略，近期则更加稀缺。在政策要求信托非标转标后，市场上出现了大量对固收产品的替代需求，就投资收益与风险偏好而言，量化对冲策略存在天然的优势。但是市场上的需求是万亿级别的，而量化对冲策略的规模估算为千亿，供需严重失衡，这一稀缺在未来相信也是会继续存在。
2 收益模式可能的发展
由量化投资赚取收益的模式来看，目前市场中的主流量化策略流派更多的使用的是偏技术面的量价分析因子。由于计算机在判断与交易速度上先天的优势，在技术面角度进行交易时，量化策略将会获得那些过往通过技术面特征来交易的投资者的收益。
在2020年时，市场上绝大多数量化公司赚的是原来技术面流派赚的钱。量化是用数学和统计的方法通过计算机技术来进行投资，目前技术面的数据更为直观，容易处理。未来，也将从研究基本面的投资人手中赚取收益。基本面的数据需要一个转换的过程，有些是直接的数据，有些是需要经过处理的，难度会比技术面数据会更大。但是当技术面的收益越来越难赚取之后，基本面因子起到作用可能也就会越来越大。头部量化私募如幻方、九坤等在数年前就开始做基本面布局，越来越多的机构在投研上有了更多的投入，基本面因子在投资里会起到越来越大的作用，这是今后量化投资发展的一个趋势。但是如何解决过拟合以及黑天鹅事件发生甚至是会计准则修改导致策略失效的问题，作为不是很懂技术的彩笔感觉短期内应该没有很好的解决方案。个人觉得难点主要在数据清洗，基于财报进行分析首要问题是会计方式可能会变化，导致因子失灵。与高频策略相比，风险点在于神经网络基于过去的信息进行因子训练，遇到异常值或者说异变时，无法解决或规避问题，导致策略失效。另外相对高频策略而言，高频神经网络设计较为简单，低频需要处理数据大幅缩小的困难以及维度增加的矛盾，难度较大。另外AI低频全市场选股，信息捕捉范围广，风格因子应该会趋于中性，风格暴露不明显。市场风格切换太狠的时候应该不赚钱。不过为了跟券商合作，应该不少低频策略是会叠加一个t0策略来提高交易量换取资源的，从产品表现层面这种公开信息来看目前也没法分析出说哪些私募的哪些产品线玩儿的是低频基本面，非常不好分析。
3 超额收益的摊薄
根据上文提到的[若判断计算机技术是不断向前发展，则量化策略的管理规模则会越来越大，量化常见的策略容量上限问题也会持续突破]的观点，这里做个引申。计算机技术的摩尔定律如果适用于量化投资，那么假设量化私募的能力也是依照每18月翻一倍的情况来看，市场有效性的提升空间是跟不上这种策略迭代速度的，那带来的结果就是行业的不断内卷，收益率很难做出突破。(目前幻方在造了第一台超算以后已经开始建第二台了，这大概就是硬实力吧。)另外这里有个很神奇的地方倒是大家都没啥关注的，国内市场里公募基金宣传成绝对收益，私募基金讲究相对收益，这在我看来实在是不可理喻的地方。比如今年开始券商疯狂开始代销的500指数增强，这策略怎么看都是内卷的产物。在量化产业发展初期，当时大小盘错配都能获得很高的收益，叠加千载难逢的升水行情，搞出来市场中性策略。就变成了行业发展是追求绝对收益，在宣传口上就跟主观多头的公募私募是完全不一样的思路。后来行情转贴水，收益摊薄给了基差和冲击成本后索性将中性策略删除对冲，就变成了现在的指数增强策略。回过头来看就是野蛮生长期头部量化的疯狂内卷导致的结果，喜欢投量化的机构(比如我们这种傻逼公司)给产品的业绩考察期也从一年降到半年到季度到现在的月度甚至周度，这跟海外资金3年打底5年起步的风格差别甚大，大概也是众多头部私募跑去hk搞九号牌照的原因之一吧。
三 未来的应对
这部分没写出来，这个课题有点难，简单提出点看法。
作为小韭菜来看目前量化主流策略里，高频虽然策略容量有限，但是还是很强大的，技术面指标失效的概率越来越大，短线客可能会越来越难做。量化打板策略从去年开始由于监管和技术原因等等影响，这策略基本已经gg了，今年表现好的策略容量普遍在百万级别，过千万的都很少。T0策略在19年中性策略滑铁卢以后自建底仓玩儿t0的基本也没了，跟券商锁券t0的倒是风生水起，但是券源太有限了，加上券息节节升高，应该是有影响但是不大。
个人感觉的突破口还是回归夹头，用时间换空间，认真研究公司情况，判断政策和公司运营情况，但是这事儿已经不是单打独斗可以搞定的了，可能只能选一两个行业做深度研究吧。
另外没有达到合格投资者资质不能买量化私募的朋友们个人就建议不要想着用魔法来打败魔法了，量化公募，就是垃圾。
20211014插播一个消息，鸣石股权之争本来以为只是普通的职场纷争，没想到昨夜袁宇直接自爆了股权代持的问题，目前这是监管红线，怕是私募牌照要被注销。如果是演变到这个地步的话旗下产品将全部清盘，希望不会对市场造成影响。。。
一 量化行业发展近况
2017年，量化私募的整体管理规模约为1100亿。至2020年3季度时达到5200亿。截止2021年二季度末，根据中信证券研究部估算，量化私募管理人整体管理规模约1.03万亿。
[img]https://img.nga.178.com/attachments/mon_202110/13/jmQtits-9blKyT1kSgd-6a.jpg.thumb.jpg[/img]
资料来源：中国基金业协会，私募排排网，中信证券研究部估算。
同期来看，除去量化私募之外的证券类私募，发展规模从约2.18万亿增长至2.86万亿，约有30%左右的增长。在短短几年时间之内，量化私募的管理规模占整个证券类私募基金的比例从2017年的4.8%迅速提升到了2020年3季度的15.7%，占比提升了2倍，量化行业在国内的发展非常快速。
[img]https://img.nga.178.com/attachments/mon_202110/13/jmQtits-avj8KtT1kSfn-84.jpg.thumb.jpg[/img]
资料来源：幻方量化
量化交易的投资逻辑是数学与统计的方法，除了基础理论之外，还需要工具将投资策略实现出来。量化私募崛起的背后，就是计算机技术的进步。传统的人工模式主观投资在未来出现质变的概率较小，但是未来计算机技术的进步是难以想象的。]在此提出观点1：若判断计算机技术是不断向前发展，则量化策略的管理规模则会越来越大，量化常见的策略容量上限问题也会持续突破。
同时，由于大多数量化策略为中高频交易策略，保守推测今年股票市场可能有20%~30%的交易量是由量化策略贡献的。对于投资者而言，平均每买5只股票，将有1只的对手盘为量化机构。如果未来投资者还是保持常态化交易的话，对手盘为精密计算的机器的概率不断提升，交易胜率下降概率极大。自此，不难推测出散户的比例将逐步减少，量化的比例将继续增长的结论。
综上，无论是从规模的增长和交易占比的情况，2021年剩余时间以及今后，量化交易占整个市场的比例会越来越高。
过去数年，市场呈现的特征为交易迅速向头部公司集中。2016年，A股市值后50%的股票成交占比为33%，至2020年时已下降至19%。据上海证券报统计，在2021年7月于8月，连续21天交易量破万亿的过程中，市值排名前10%的公司成交额占比约为45%。而在2020年，市值前10%公司成交占比为39%；在2016年，市值前10%公司成交占比仅为22%。蓝筹股成交占比逐年提升的趋势十分明显。2019年，日本股市后50%市值的股票成交占比仅为4%，虽然中国股市这一数据降低速度很快，但是从成熟市场经验来看，仍然还有很大的下降空间。
在市场如此迅速变化的过程中，量化机构获取阿尔法的难度会越来越高。到现在为止，量化行业内部还呈现头部聚集效应。目前量化管理规模前20的私募公司，整体管理规模占整个量化行业管理规模的50%。传统的主观方式投资存在能力界限的问题在短期内难以突破。简单来说，当投资者熟悉某一行业或公司时，出现某一类投资机会的时候投资者有较大概率可以把握住投资机会。当这一类投资机会出现在其他不熟悉的行业或公司的时候，投资机会大概率会被其他投资者所抢走。对于用计算机来投资的量化私募来说，只要存在某一类管理人定义下来的机会，并且管理人有能力进行交易，那么全市场上出现这一类机会时，理论上就会全部被这一管理人完成交易。因此，一定程度上由于底层的策略问题，量化投资一定会呈现出强者恒强的效应，头部量化私募的业绩稳定性会更好。换言之，量化四天王在行业极度内卷的情况下还是会笑的更久。
二 量化投资的未来
1 产品的稀缺性
从过去近一年时间来看，专业投资者(包括量化与主观)普遍的表现都很好。由于疫情关系，市场波动放大，对于量化策略来说这是非常有利的，自然会获得较高的超额收益。比如指数增强策略产品，整体均获得了较好的超额。但是由于高频策略天然存在的策略容量上限问题，众多量化私募在面临高频策略的不可能三角(高收益、高策略容量、低风险)时选择降频或封盘。当然这时候也有一些道德比较不好说的管理人选择发行所谓三年期产品之类的来大额募资。
对于量化对冲策略，近期则更加稀缺。在政策要求信托非标转标后，市场上出现了大量对固收产品的替代需求，就投资收益与风险偏好而言，量化对冲策略存在天然的优势。但是市场上的需求是万亿级别的，而量化对冲策略的规模估算为千亿，供需严重失衡，这一稀缺在未来相信也是会继续存在。
2 收益模式可能的发展
由量化投资赚取收益的模式来看，目前市场中的主流量化策略流派更多的使用的是偏技术面的量价分析因子。由于计算机在判断与交易速度上先天的优势，在技术面角度进行交易时，量化策略将会获得那些过往通过技术面特征来交易的投资者的收益。
在2020年时，市场上绝大多数量化公司赚的是原来技术面流派赚的钱。量化是用数学和统计的方法通过计算机技术来进行投资，目前技术面的数据更为直观，容易处理。未来，也将从研究基本面的投资人手中赚取收益。基本面的数据需要一个转换的过程，有些是直接的数据，有些是需要经过处理的，难度会比技术面数据会更大。但是当技术面的收益越来越难赚取之后，基本面因子起到作用可能也就会越来越大。头部量化私募如幻方、九坤等在数年前就开始做基本面布局，越来越多的机构在投研上有了更多的投入，基本面因子在投资里会起到越来越大的作用，这是今后量化投资发展的一个趋势。但是如何解决过拟合以及黑天鹅事件发生甚至是会计准则修改导致策略失效的问题，作为不是很懂技术的彩笔感觉短期内应该没有很好的解决方案。个人觉得难点主要在数据清洗，基于财报进行分析首要问题是会计方式可能会变化，导致因子失灵。与高频策略相比，风险点在于神经网络基于过去的信息进行因子训练，遇到异常值或者说异变时，无法解决或规避问题，导致策略失效。另外相对高频策略而言，高频神经网络设计较为简单，低频需要处理数据大幅缩小的困难以及维度增加的矛盾，难度较大。另外AI低频全市场选股，信息捕捉范围广，风格因子应该会趋于中性，风格暴露不明显。市场风格切换太狠的时候应该不赚钱。不过为了跟券商合作，应该不少低频策略是会叠加一个t0策略来提高交易量换取资源的，从产品表现层面这种公开信息来看目前也没法分析出说哪些私募的哪些产品线玩儿的是低频基本面，非常不好分析。
3 超额收益的摊薄
根据上文提到的[若判断计算机技术是不断向前发展，则量化策略的管理规模则会越来越大，量化常见的策略容量上限问题也会持续突破]的观点，这里做个引申。计算机技术的摩尔定律如果适用于量化投资，那么假设量化私募的能力也是依照每18月翻一倍的情况来看，市场有效性的提升空间是跟不上这种策略迭代速度的，那带来的结果就是行业的不断内卷，收益率很难做出突破。(目前幻方在造了第一台超算以后已经开始建第二台了，这大概就是硬实力吧。)另外这里有个很神奇的地方倒是大家都没啥关注的，国内市场里公募基金宣传成绝对收益，私募基金讲究相对收益，这在我看来实在是不可理喻的地方。比如今年开始券商疯狂开始代销的500指数增强，这策略怎么看都是内卷的产物。在量化产业发展初期，当时大小盘错配都能获得很高的收益，叠加千载难逢的升水行情，搞出来市场中性策略。就变成了行业发展是追求绝对收益，在宣传口上就跟主观多头的公募私募是完全不一样的思路。后来行情转贴水，收益摊薄给了基差和冲击成本后索性将中性策略删除对冲，就变成了现在的指数增强策略。回过头来看就是野蛮生长期头部量化的疯狂内卷导致的结果，喜欢投量化的机构(比如我们这种傻逼公司)给产品的业绩考察期也从一年降到半年到季度到现在的月度甚至周度，这跟海外资金3年打底5年起步的风格差别甚大，大概也是众多头部私募跑去hk搞九号牌照的原因之一吧。
三 未来的应对
这部分没写出来，这个课题有点难，简单提出点看法。
作为小韭菜来看目前量化主流策略里，高频虽然策略容量有限，但是还是很强大的，技术面指标失效的概率越来越大，短线客可能会越来越难做。量化打板策略从去年开始由于监管和技术原因等等影响，这策略基本已经gg了，今年表现好的策略容量普遍在百万级别，过千万的都很少。T0策略在19年中性策略滑铁卢以后自建底仓玩儿t0的基本也没了，跟券商锁券t0的倒是风生水起，但是券源太有限了，加上券息节节升高，应该是有影响但是不大。
个人感觉的突破口还是回归夹头，用时间换空间，认真研究公司情况，判断政策和公司运营情况，但是这事儿已经不是单打独斗可以搞定的了，可能只能选一两个行业做深度研究吧。
另外没有达到合格投资者资质不能买量化私募的朋友们个人就建议不要想着用魔法来打败魔法了，量化公募，就是垃圾。
20211014插播一个消息，鸣石股权之争本来以为只是普通的职场纷争，没想到昨夜袁宇直接自爆了股权代持的问题，目前这是监管红线，怕是私募牌照要被注销。如果是演变到这个地步的话旗下产品将全部清盘，希望不会对市场造成影响。。。