今年9月的A股市場焦點除了限電，恐怕就是量化私募了,。從多家量化私募宣布封盤,，到關(guān)于量化交易占比過高引起股市異動的說法流傳,，再到近期限電導致部分量化私募交易受限的傳言，一時間這個本來較為小眾的領域頻頻站上風口浪尖,。
自2010年A股迎來國內(nèi)首個股指期貨滬深300股指期貨（IF）上市以來,，量化投資大潮奔涌至今,，實際上已經(jīng)發(fā)展成資本市場一支不可小覷的力量,。據(jù)中信證券研究部估算，截至今年二季度末,，國內(nèi)量化類私募基金管理資產(chǎn)規(guī)模達到10340億元,，正式邁過萬億關(guān)口，在證券私募行業(yè)的占比攀升至21%,。目前國內(nèi)已經(jīng)有近20家規(guī)模超百億的量化私募,，而考慮到中國快速發(fā)展的資本市場以及蓬勃興起的財富管理需求，量化私募未來發(fā)展空間依然巨大,。
量化投資是通過數(shù)量化的方式,，讓計算機自動發(fā)出買賣的指令；量化私募是將私募基金的資產(chǎn)進行量化策略投資,，相對于主觀多頭私募而言,，有紀律嚴明和反應迅速等優(yōu)勢。隨著量化行業(yè)發(fā)展步伐加快,，最終考驗的是策略的研發(fā)與迭代的能力,，而策略持續(xù)迭代主要靠人才和硬件，這也是為何有量化私募給實習生開出百萬年薪,，甚至有機構(gòu)直言千萬年薪都不是上限,。從長遠來看，從核武般瘋狂競爭的焦慮中走出,，以機器學習的效率疊加主觀投資的優(yōu)秀理念,，或許才是未來量化私募真正要走的路。
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最近有報道稱，某頭部量化私募給實習生開到了百萬年薪,。這并不單純是噱頭,，事實上國內(nèi)許多知名的量化私募基金給新人的價碼都已經(jīng)開到50萬以上，而那些從美國帶著成熟策略和技術(shù)回來的專業(yè)人才,，拿到百萬年薪也并不稀奇,。
造成這一現(xiàn)狀最主要的原因有以下三點：
首先是今年震蕩的A股市場下，量化私募基金的穩(wěn)定表現(xiàn)獲得了更多投資者的關(guān)注,，資金流入導致百億級別的量化私募基金頻頻出現(xiàn),，更大的規(guī)模帶來了更多的管理費收入,，更好的業(yè)績贏得了更多的管理費分成，量化私募基金的收入大增使得量化私募有了更多招人的底氣,。從底層邏輯上看,，行業(yè)景氣度的提升是根本。
其次,，區(qū)別于公募基金流水線的人才工廠,，對于個人素質(zhì)要求更高的量化私募本就是一個高人才密集的行業(yè)。這兩年在行業(yè)收入普遍提升的背景下,，大量有海外量化基金從業(yè)經(jīng)驗的大神回歸,，帶回了成熟的方法和策略，讓國內(nèi)的私募基金頗為獲益,，許多新成立的量化私募憑借著不錯的收益脫穎而出,，讓先行者嘗到了甜頭。持續(xù)的人才流入帶來了基金業(yè)績的提升,，量化私募也更愿意開出高價碼吸引人才,。
最后，回到量化私募基金本身,，量化策略本身就存在策略容量和有效期的問題,，給量化私募帶來超額收益的成功策略往往容量有限（很多只有1、2億的容量）,，意味著當某個策略被證明具有“賺錢效應”后,，不斷涌入的新認購資金必然會進一步要求量化私募基金增強人員配置，因為你不配置優(yōu)秀的人才,，就會被淘汰,。
事實上，量化私募這幾年的“內(nèi)卷”已然頗為嚴重,，城頭變幻大王旗在這個行業(yè)不斷上演,，包括黑翼、平方和等一度非常知名的基金近兩年也漸漸趨于平淡,，這進一步驗證了量化私募“人和”的屬性——缺乏有競爭力的人才,，你就無法長期保持頭部位置。而這一行業(yè)現(xiàn)狀更刺激了量化私募對于人才和硬件的投入,，如果你不想輸,，你就要一直跑下去。有時候我們只看到了量化私募的光鮮亮麗,，但卻沒看到核武般競爭背后的殘酷,，那些拿到高薪的“研究員”如果無法保持穩(wěn)定的業(yè)績貢獻，也會遭到淘汰,。
從2012年尊嘉作為量化中性的先行者獲得了境內(nèi)財富管理市場的關(guān)注,，到最近兩年幻方,、靈均和明汯紛紛突破千億規(guī)模，成為了資本市場和財富管理領域不可小覷的力量,，量化私募在國內(nèi)確實發(fā)展迅猛,。但這依然是金融圈一個非常年輕的細分賽道，我們在看到國內(nèi)量化私募沿著美國的發(fā)展路線在快速發(fā)展的同時,，也必須看到這些機構(gòu)正在快速地成熟甚至是老去,。
以幻方為例，作為境內(nèi)的頭部量化私募基金,，除了聚斂人才外,，還花重金投入到硬件領域，幻方AI Lab累計投資超億元,，投入近20位頂尖工程師，歷時2年自建了新一代AI超級計算機“螢火一號”,。其已于2020年3月正式投入運行,，占地面積相當于一個籃球場，相當于4萬臺個人電腦算力,。這背后的趨勢是,，武裝到牙齒的量化私募已經(jīng)從過去的“低頻”走向“高頻”，機器學習深度參與其中,，也使得量化私募的投資邏輯變得更加模糊,，基金多空倉位的調(diào)整完全來源于程序，好股票和差股票的因果關(guān)系在模型中變得更淡,。
從投資結(jié)果上看,，“高頻”和“機器學習”更符合市場的方向和投資者對高收益的極大偏好，但越來越高頻的量化私募行業(yè)在激烈競爭下將最終走向內(nèi)卷,。有消息說幻方的“螢火二號”可以達
到76萬臺個人電腦的算力,。
不斷迭代的技術(shù)、日益擴張的算力,，量化私募的終點在哪里,？
有頭部量化私募稱，目前境內(nèi)A股的交易量中有20%是量化交易貢獻的,，盡管這一數(shù)據(jù)的準確性有待考證,，但這些策略確實在敏銳地把握市場每一個定價錯誤，從散戶和市場其他機構(gòu)身上努力賺錢,。只不過,，當量化私募的交易量繼續(xù)上漲，甚至逼近美國這個成熟市場50%的交易占比時,，意味著“韭菜”或?qū)⒈桓顑?，剩下的是鐮刀和鐮刀的對砍,，又怎么會?chuàng)造超額收益？
從美國成熟金融市場的經(jīng)驗看,，伴隨著量化私募的規(guī)模越來越大,，高頻策略的小容量必然會使得他的影響力趨于式微，而低頻策略更注重因果性的特性,，更能幫助市場發(fā)掘好公司,，讓資本市場更加有序的運轉(zhuǎn)，也必然會成為我們發(fā)展資本市場合理定價體系中重要的組成部分,。
而我們也有理由相信,，從核武般瘋狂競爭的焦慮中走出，以機器學習的效率疊加主觀投資的優(yōu)秀理念,，才是未來量化私募真正要走的路,。也許在不遠的將來，我們會看到主觀策略的公募基金開始重視量化選股,，而量化私募也會更注重對于上市公司的實地調(diào)研,，兩種截然不同的投資策略將呈現(xiàn)相互融合的趨勢。
作為投資者而言,，我們與其關(guān)注百萬年薪的研究員和不斷創(chuàng)出新高的業(yè)績,，不如關(guān)注我們在思維方式上的誤區(qū)。我們習慣于“線性外推”,，認為過去的收益一定會代表未來的收益,，這在統(tǒng)計學上本身就是經(jīng)不起推敲的，尤其是在量化私募基金市場上“三年河東三年河西”的格局愈發(fā)強烈,，筆者還是想潑潑冷水,。相比于“線性外推”，我們更應該關(guān)注“均值回歸”,，因為任何一個收益遠高于風險的行業(yè),，都是不能持續(xù)的，就像我們在金融歷史上多次看到的那樣,，“瘋?！薄⒎菢?，都將在金融演進的過程中趨于平淡,。與其把投資績效歸于某一個或某一類產(chǎn)品，不如依托資產(chǎn)配置,、組合投資來熨平風險這才是真正的長久之道,。
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