在制度和工具条件不足的中国市场，量化投资会成为机会吗?

□ 本刊记者 符燕艳 特派香港记者 王端 | 文

当国际IT巨头面临需求萎缩时，量化投资正在给中国IT 工程师们创造新的机会——成为一名宽客。

所谓量化投资，即借助现代统计学、数学的方法，从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。

在量化投资发展 30多年的西方资本市场，人们将那些通过用数学手段寻求金融领域规律并用以投资的人士称为Quant，音译“宽客”。在华尔街的金融词典中，宽客曾长期带有贬义，成为被取笑的对象。不过，现今成熟的股票市场中，量化投资的市场占有率高达30%。

从2004年起，量化投资就在中国蹒跚起步，但直到最近一两年，在市场单边下跌背景下，其价值才为人们认识，发展有所突破。尤其在2011年，中国监管开始允许卖空，放开股指期货和融资融券业务，这些对冲工具的出现，为量化投资提供了较多的选择和操作空间。

中国量化投资研究院提供的数据显示，2012年上半年，中国整体资本市场上，私募基金平均收益率2.43%，跑输大盘，而公募基金中，股票指数型基金平均收益为4.99%，股票型基金平均收益率4.86%。相比之下，私募量化投资产品上半年平均收益率为3.61%，而公募量化投资产品上半年平均收益率为6.87%。

一切还仅仅是开始。上海大智慧公司执行副总裁汪建斌告诉财新记者，据交易所下单的不完全统计，目前，中国量化投资在商品期货市场的规模占比是20%，在股指期货市场的占比为5%，在股市占比更少，约1%-2%。

在向成熟市场看齐的过程中，量化投资在中国的巨大发展空间正成为市场机会。不过，计算机取代交易员并非指日可待。“我们刚开始做。开发第一个模型花了五个月，第二个模型用了三个月。”成都一家私募基金的技术总监说。他所在的这家以量化投资为特色的私募基金资金仅几百万元，来自几位合伙人。

资金规模低，构建模型所需的各种严谨的历史数据不足，对冲工具确实不足和交易制度的限制，都将是量化投资在中国突围的障碍。

市场机会出现

量化投资的代表人物是詹姆斯·西蒙斯，他所管理的大奖章基金1989年到2008年平均回报约35%。“2008年当全球股市遭遇重挫，巴菲特亏损时，西蒙斯年化收益率仍达到80%，其收益率非常稳定。”汪建斌说。

在中国，量化投资仍属新事物，市场对其概念的理解也常常不一致。电子科技大学经济与管理学院金融学副教授刘波指出量化投资与共享经济，这是各家机构量化阶段与程度不一样所致。严格意义上，只要在选择投资标的、构建投资策略和交易实施过程，融入了量化的思想和技术，即在交易前、中、后的任何一个步骤中采取了量化投资的技术，均可算是量化交易。

财新记者采访多家国内和国际的投资机构，他们将中国的量化投资大致归纳为几类：

一是利用计算机寻找市场上的有效性不够充分的机会，比如利用股指期货和沪深300两个市场进行套利交易。目前，由于套利交易风险较低，因此多为国内量化投资者所普遍采用。

上述成都私募基金的技术总监则认为，这种方式机会和容量有限。按照这种在沪深市场套利的策略，如果其年化收益率要求较高，策略容量则可能仅为几千万元，超过该规模，策略的有效性将有所下降。 他指出，假设市场只有两三家基金在做套利交易，每家规模一两千万元，可能每家年化收益率可达到20%，“但如果多了，收益率就会降低。从目前市场上看，收益率已经明显有限，平均的年化收益率差不多是10%，而表现差的只有5%的年化收益率”。

二是用计算机寻找市场出现的规律，做技术分析。锐箭资本（TRUE ARROW）副总裁王济璋指出，目前中国市场与上世纪90年代的美国市场非常相似，70%-80%的投资者都是散户，特征非常明显，且对冲基金不是很多，量化对冲基金更少。同时中国市场的流动性非常好，量化投资的机会非常大。

上述私募公司技术总监指出，这种方法，对模型建立是否科学有效非常关键，因此存在较大风险，但优点是规模可以做得很大。

多名量化投资者也对财新记者表示，每个市场都有其独特的特征，因此海外市场的传统量化策略，并不能完全照搬，有些在海外有用的信息，在中国并不适用。“比如公布一件消息，可能在国外会引起重大反应，可是在中国可能就提前知道了。”王济璋说。

三是做市商的策略，本身不需要寻找规律，但利用计算机的运算能力使交易比市场早一步，比如高频交易。 此外，量化投资的种类还可以在上述几类的基础上衍生出多空策略等多种类型。

在中国，采用这些策略的投资产品应运而生，以适应投资者需求。

一家外资券商的量化交易部门负责人告诉财新记者，中国股市过去几年中熊市多于牛市，投资者仍没有准备好去承担投资的“贝塔风险（Beta Risk)”，而是对绝对回报类产品更感兴趣。在经济保持长期增长的同时，投资于国内市场也存在着很大程度的不确定性和波动性，且面临规避实际通胀风险的挑战。短期内,将资金进行现金/保本类的投资是一种选择，但长期则需要一些同时能规避市场波动和通货膨胀的投资方式。“因此，我们研究如何用系统性的方法，去选择一些较低风险的股票，使其投资能够实现这双重的目标。”另外，相对国外投资者以机构投资者为主，国内更高占比的是零售投资者。“这也导致在中国不能推出过于复杂的产品。”

多只产品亏损

量化投资者多认为量化投资比其他投资方法更加科学，也更具有抗风险能力。一名机构投资者告诉财新记者，由于量化投资遵循市场中存在的规律，只要其规律可重复性达到80%就可做，这种在大概率事件中盈利的方式，优于一般输赢概率各半的投资选择。

但实际情况不尽如人意。尽管量化投资产品在市场上数量有限，已有多只产品出现较大的亏损。据Wind提供的数据，广晟财富投资旗下的融新354号（广晟量化优选1号）近一年亏损14.53%，景良投资旗下的景良能量1期和能量1号分别亏损9.89%和10.05%；国信证券的国信金理财多策略近一年亏损幅度更高达16.82%，民生证券的民生惠富达创新精选亦亏损11.21%。

“量化投资就是需要把风险控制在很小的范围之内。”上海大智慧公司执行副总裁汪建斌认为，亏损达10%对量化投资而言非常高，这也证明在中国市场上，不少量化投资在管理上非常不规范，尤其缺乏风险控制。

在2012（首届）中国对冲基金年会上，博时基金ETF及量化投资组投资总监王政曾指出，量化投资主要包括三个方面的内容量化投资与共享经济，一是对未来收益的预测即α的预测，二是风险和回报的结合，三是交易成本的管理。因此，量化投资中，风险模型非常重要，所有投资都是在一定的目标风险上去做投资，并在这个目标风险的基础上最大化收益率。

广州棕石投资管理高级副总裁黄晓舟向财新记者指出，做量化投资，首先便需要跟客户说明其风险在哪里，然后再说回报。“我们会这样告诉客户，可能50年中，我们会有一次亏损，这也意味着我们只有2%的风险。”

研究中国量化投资产品亏损过高的原因，不少量化投资者指出，主要是风险模型没有做好，因为中国资本市场能控制风险的金融工具非常有限。“比如买500只股票，只能通过沪深300（股指期货）做对冲控制风险。沪深300指数由300家大公司股票组成，实际上我并不想卖空沪深300，却也只能卖空，非常被动。”黄晓舟说。

晨星分析师姜鹏亦指出，虽然中国已有股指期货可进行对冲，但必须在中金所开户，“目前开户的不是很多，而实际操作的就更少了”。

除对冲工具缺失外，汪建斌也担心量化投资的管理团队本身也非常不规范。当模型失效后，“为了维持下去，可能会做一些不太合适的尝试，比如匆忙建立新的模型”。汪建斌指出，目前在中国的量化投资团队缺乏长期管理的能力。“可能一个模型，半年很好，一年后却是无效的。但很多人存侥幸心理。”

绝大多数量化模型都依赖对历史数据所包含信息的深度挖掘，但刘波指出，基于历史数据的样本内拟合和样本外预测之间并无必然稳定的链接机制，过度依赖历史数据挖掘的交易模型可能在实际交易过程表现并不理想。

锐箭资本构建量化投资模型的出发点是行为金融。根据行为金融理论，市场投资者根据对信息的不同理解存在行为偏差，所以市场经常过度反应或反应不足，但最终会进行纠正。“看一个市场的情况，问为什么对了为什么错了，然后把问题转为统计来回答。”王济璋说，“做这个行业的人需要艺术和想象力。”

现行规则障碍

机会与风险之间，仍有不少人对量化投资在中国的发展感到疑虑。

量化投资在海外无杠杆的平均收益率并不高，大概是3%-4%，但海外市场有五六倍的杠杆，因此投资者的实际收益率能达到20%。但在尚不成熟的中国资本市场，量化投资主要用在期货市场，股票市场则鲜有问津者，除缺乏对冲工具外，也在于缺乏杠杆。

“但中国无杠杆，同时银行存款利息也有5%，所以在中国做这些有风险、无杠杆、低收益的策略没有意义。”王济璋说。也因此，锐箭资本在中国股市做量化投资，只能选择具有杠杆的产品，即只投资可融资融券的275只股票。

对比美国资本市场，中国的融资融券成本高昂。“在美国，融资和融券的利息差不到1%，但国内是10%，这意味着在美国能达到30%收益率，在中国就会降低至20%，没法做。”黄晓舟说。

另一障碍在于，中国股市实行T+1的交易制度，刘波指出，这一制度上的约束导致投资者无法去捕捉日内的波动所带来的盈利机会，从而限制了股票市场上量化投资尤其是高频程序化交易的发展。也因此导致中国的量化程度不高，目前中国股票市场的量化投资主要集中在量化选股层面，但在交易实施层面则较少采取量化的方法。

在缺乏对冲工具、缺乏杠杆的情况下，中国量化投资主要集中在期货市场。但期货市场同样存在一些现实的不便。上述成都私募的技术总监告诉财新记者，一是国内缺乏没有限价指令单和五档行情；二是国内期货交易费用比较高，也没有交易量的返点，交易成本比较高；三是国内没有“黑池”交易以隐藏交易意图。

这也同样是中国股票市场的缺陷。在量化交易中，所谓“黑池”（dark pool），即一种为买卖双方匿名配对大宗股票交易的平台，主要由机构投资者参与买卖，运作并不透明，不会展示买卖盘价及报价人士的身份，也不会向公众披露已执行交易的详情。

这种交易方式在西方也曾有过广泛的争议。但对量化投资者而言，隐藏交易意图非常重要。

“量化投资的前提是，核心技术要非常保密，这也是大家能够生存的基本环境。”黄晓舟说，“如果大家都是同样的策略，市场就会拥挤，就不存在挣钱的机会了。”

“狭义的黑箱操作在内地基本不存在，只限于学术讨论范围。”一名香港资深对冲基金人士指出，在国内，量化交易是一种探索，对于中国投资人偏主观的投资偏好，是一种有效的补充。

晨星分析师姜鹏指出，和国外比较，国内量化投资环境还是较受限制，法律法规方面，在创新方面，步子不是很大。“但这也是个趋势。现在已经有机构，开始研究技术，譬如高频交易的隐蔽性等。”他相信，国内迟早会放开T+0的交易制度，“现在ETF已是T+0，从这个风险小的产品开始探索。”