主流量化交易策略

主流量化交易策略

专访北京泰铼投资管理有限公司合伙人兼总经理王文伟。主持人：贵公司的情况介绍?投研团队有多少人?团队的特色和优势在哪里? 王文伟：本公司是由四位投资经理组成为创始团队组建的有限责任公司，创始团队持股比例占公司总股本的94%。创始团队是公司的核心投研力量，公司另有两名资深的量化交易员和系统工程师，负责交易和系统的搭建维护。公司的创始团队成员具有专业的投资背景，兼具海外对冲基金和国内市场的长期投资管理经验。在成立泰铼投资之前，团队所管理的资金超过30亿元。团队成熟、稳定，成员包括投资经理、量化交易员、系统工程师，成员之间彼此共事多年，配合默契。团队分工明确，在量化投资、高频交易、衍生品、股票多空等诸多领域，均具备丰富的经验。团队成员包含多个投资经理，均有经实盘检验的良好业绩。团队采用自主开发的算法交易系统，经过国内外市场多年的实盘运作和改进，兼具稳定性和高效性，能有效的降低交易对市场的冲击，提高量化交易模型的运行效率和稳定性，增强收益。通过频繁细小的价差收益累积获取长期稳定回报主持人：贵公司的投资理念和投资策略是怎么样的? 王文伟：公司采用量化投资，旨在市场的波动中获取不依赖于市况的稳定的超额回报(alpha收益)。资本资产定价模型

将投资组合的期望收益由两部分组成：alpha收益为投资组合超越市场基准的收益，beta收益为投资组合承担市场系统风险而获得的收益。通过对冲交易剥离或降低投资组合的系统风险(beta收益)，获取纯粹的alpha收益，可以使得投资组合无论在市场上涨或下跌时均能获取稳定的绝对收益。在股票市场的波动中，alpha收益源于资产的相对定价偏差：通过寻找市场中相对定价发生偏差的资产，并识别偏差的程度，在偏差足够大的时候进行交易，可以获取资产相对定价回归的alpha收益。因此，投资组合通过频繁的、细小的价差收益的累积，获取长期稳定的回报。候选模型的设想和构思、有效性检验和综合模型的建立主持人：具体的投研流程是怎么样的? 王文伟：①研究流程——量化模型的建立量化模型的建立是量化投资的核心，模型的有效程度直接决定量化投资的业绩表现。模型的建立主要分为候选模型的设想和构思、有效性检验和综合模型的建立三个步骤。候选模型的设想和构思依赖两方面的能力，一方面对大数据的处理分析能力，通过对历史数据的学习，依靠计算机和统计知识寻找有效策略;另一方面依赖于对经济逻辑的理解和市场经验。两方面能力的结合产生更多、更有效的策略是增强模型有效性和提高收益率的关键。候选模型的有效性检验基于历史数据回溯检验，考察策略的收益率、波动率、夏普比、收益回撤比，与市场或其他策略的相关性等，当策略的各类指标

满足要求(策略的收益稳定、风险小)时，该策略通过了有效性检验，否则策略的有效程度不高，需要做进一步的修改。在构建好有效策略的基础上，还需要结合生产环境中实际情况(交易限制、成本限制、风控约束等)，利用金融工程手段对策略进行调整和优化，使策略更好的实现预期收益。②投资流程科学的投资流程是实现量化模型收益的基础，投资流程包括根据量化模型生成目标组合，将组合通过算法交易系统向柜台发送订单，交易的风控系统对交易和当前组合的风险进行监控。公司采用自主开发的算法交易系统和风控系统，交易系统经过国内外市场多年的实盘运作和改进，兼具稳定性和高效性，能有效的降低交易对市场的冲击，提高量化模型的运行效率，增强收益。风控系统实时读取持仓信息，有效的监控交易的执行情况，并对组合的期现风险敞口进行实时风控。股票甄选：统计套利模型和多因子模型主持人：选股的标准是什么(如果是量化，请说明量化的指标是什么)?会不会有行业或者板块的偏好? 王文伟：公司采用自出开发的统计套利模型和多因子模型进行股票的甄选，采用的指标包括技术面指标(成交量、价格、涨跌幅等)，基本面财务指标(估值、成长性、盈利能力等)和分析师预期数据。公司采用的模型为市场中性，对行业和板块没有偏好。统计套利、无风险套利和多因子模型主持人：你们所有的策略主要包括哪些策略? 王文伟：公司采用的主要投资策略包

括：统计套利、无风险套利和多因子模型。统计套利交易：在对历史数据进行统计分析的基础之上，估计市场上各个资产相互之间在收益率、价格、成交量等数据的统计关系，并结合其他基本面数据分析进行的套利交易。相比于无风险套利，统计套利少量增加了一些风险，但是由此获得更多的套利机会，和更高的超额收益。无风险套利交易：利用市场的无效性，当市场上某一投资组合定价出现偏差(该偏差大于此次套利交易的成本)，并且该偏差在未来一段的时间内会确定消失，交易该组合并在其价值回归时平仓，即可在不承担市场风险的前提下获取确定的回报。当前，A股市场的无风险套利机会主要包括股指期货的期现套利、跨期套利、ETF 套利、封闭式基金套利、可转债套利等。多因子模型：量化选股中最常见的一类模型，其基本思想就是找到某些和收益率最相关的指标。并根据该指标，构建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间跑赢或者跑输市场。如果跑赢，则可以做多该组合，如果是跑输，则可以做空该组合，做空不能实现的部分以做空股指期货来替代，这样构造的一个市场中性的投资组合来获得绝对收益。主持人：你们现在是完全程序化交易还是手动交易? 王文伟：公司采用自主开发的算法交易系统，为完全程序化交易。优秀策略和模型需捕捉市场有序波动的本质原因主持人：你怎么看策略不断优化、新陈代谢的过程? 王文伟：优秀的策略和模型需要捕

捉市场有序波动的本质原因，量化模型通过量化的手段去实现这一过程。虽然市场波动的表象日新月异，但引发市场有序波动的本质原因经常是持久的，有规律的：一些本质原因源于人性引发的投资者交易行为，是难以改变的;一些原因虽然在变化，但变化相对缓慢，循序渐进。因此，只有当这些本质原因确实发生了具有统计意义的变化时，策略才需要做相应的优化和改进，策略的优化改进是一个有规律的、持续的、相对缓慢的过程，而不是跟随市场杂乱的波动表象，随意修改的无序过程。缺少有效风险管理的量化策略难以实现预期收益主持人：在交易中，您如何选品种?您一般同时操作多少个品种?偏好哪些品种? 王文伟：公司采用纯量化投资，交易品种的选择由量化模型决定。不同的模型、不同的产品规模同时操作的品种数量不同，公司的模型同时操作的品种一般介于100到600只之间。量化投资的优势之一是覆盖品种广，因此公司模型覆盖品种范围很广，公司采用的均为市场中性策略，对交易品种没有特殊偏好。主持人：您的交易体系在单个品种和整个账户的仓位调节、资金管理上是如何设置和执行的? 王文伟：量化模型内嵌风险模型，该模型对单个品种权重由严格的控制，不同的模型对单品种权重的限制不同，单品种的最大敞口不超过1%-5%。公司采用市场中性策略，策略不依赖于市况，不需要择时，因此除基差大幅贴水等特殊情况外，策略均为满仓运作。主持人：

贵公司如何做风险控制? 王文伟：风险管理是量化投资中关键的一环，缺少有效风险管理的量化策略是难以实现预期收益的。因此，量化投资的从模型的构建到交易的实现，都极为重视组合和交易的风险管理，只有把风险控制在合理的范围内，量化策略的收益才有保障。公司的量化模型均内嵌风险模型，风险模型对主要的市场风险(金额、行业、规模、价值、成长)都要求保持中性或基本中性，以对冲的方式消除了大部分的市场风险。风险模型完全以全量化、模型化的方式对组合进行控制，对组合每个类风险的敞口进行计算，一旦敞口超出模型要求，即对组合做相应的调整。主持人持续盈利的核心原因是什么? 王文伟：公司产品持续盈利的核心原因是量化模型有效性。模型把握了部分市场有序波动的本质原因，能够在不承担其他风险的情况下，稳定的获得超额回报。主持人：您追求每年百分之多少的业绩回报?为此您愿意承担多大的资金回撤? 王文伟：公司追求年化15% - 25%的业绩回报，最大回撤1% - 3%。市场中性策略百花齐放、风险和收益特点大相径庭主持人：不少市场中性策略基金去年收益颇高，近几个月都有持续性的回撤，与整体市场的结构性行情以及策略的非完全中性(例如行业非中性等)可能都有关系，这是否也是泰铼过往业绩比较突出的一个原因? 王文伟：公司采用严格的市场中性策略，对主要的市场风险(金额、行业、规模、价值、成长)都保持中性或基本中

性，因此泰铼在近几个月并未发生持续回撤，实盘业绩在6月和7月都已创新高。主持人：较高的收益与今年的回撤，表现出与海外股票市场中性策略基金不相符的风险收益特征，所以今年以来，很多客户对于国内的市场中性的基金质疑声音也比较多，泰铼怎么看这个事情? 王文伟：股票市场中性策略是一个统称，不同团队的策略各不相同，百花齐放，风险和收益特点也大相径庭。在海外市场经历了时间的大浪淘沙，不乏业绩优秀、稳定的翘楚，也产生了一些业绩表现不尽如人意的遗憾，相信国内市场也没有例外，时间的检验是一个必经的过程。主持人：市场中性基金的运作过程较为复杂，基金经理必须构建严谨的风险对冲模型进行估算以保证能达到贝塔的完全对冲，否则仍会留下系统性风险，泰铼这边如何确保这方面的风险? 王文伟：量化模型内涵的风险模型，模型将市场各类风险因子量化，通过金融工程的方法，调整股票多头组合，使各类风险尽可能保持中性。主持人：市场中性基金已经规避掉了市场的系统性风险，对于非系统性风险，例如股票阿尔法收益的风险，如何做控制?是否有团队在做这方面的研究? 王文伟：市场中性策略的收益来源于alpha，alpha是经过统计和历史回溯检验，证明其是超额收益来源而非风险因子，也就是说，alpha本身已经剔除了如行业、估值、成长、规模等市场风险。有效的alpha 作为收益来源，而不是风险，通常是不需要进行控制的。

alpha的主要风险是失效风险，因为alpha来源于市场波动的本质原因，其效果改变的过程是漫长和有规律的，投研团队对模型的alpha进行密切的跟踪，在确认alpha发生变化时，会通过模型的改进和调整来适应新的情况。公司的模型采用的alpha足够多，其相关性低，alpha因子失效的情况少，并且多个alpha因子同时失效的可能性几乎不存在，这也是公司产品业绩稳定持续的基础。相对价值策略国内最大瓶颈是做空工具少、做空成本高主持人：虽然相对价值策略在过去一两年得到高速的发展，但目前也面临着蛮多的问题，您对相对价值策略的现状有着怎样的判断?未来会存在哪些机遇和困境? 王文伟：相对价值策略是海外对冲基金的主要策略之一，采用该类交易策略的股票基金在海外市场贡献了约一半的交易量，因此，国内的相对价值策略才处于起步阶段，未来的发展空间广阔。目前相对价值策略在国内的最大瓶颈是做空工具少，做空成本高，绝大多数策略采用沪深300作为做空标的，这导致国内市场的相对价值策略相似性高，alpha发挥的空间小，优劣策略的差异性小。随着未来资本市场的创新和完善，新的期货品种、转融券等做空工具不断推出，做空成本大幅降低，相对价值策略的差异化会日益体现。优秀策略将会因为采用了更有效的alpha，收益更高，风险更低。量化策略的核心是量化模型主持人：您觉得不同的量化交易者，在“业绩的优劣”上，主要比拼哪些

方面? 王文伟：业绩的好坏主要来源于两方面：首先，量化策略的核心是量化模型，这是持续获得稳定超额回报的基础，没有优秀的量化模型的策略即使取得一时的良好业绩，其业绩也难以持续;另一方面，优秀的交易系统是实现量化模型预期收益的基础，量化模型的超额收益主要来源于市场的波动，需要依靠频繁的交易实现，频繁的交易会提高交易损耗对业绩的影响，只有优秀的交易系统才能保证量化产品的业绩能够持续、稳定。优秀、稳定的投研团队是实现以上两方面的根本条件。量化模型和交易系统的维护和改进是一个持续的过程，是建立在对现有模型和系统深入的理解、团队成员的具有较高研究开发实力的基础上的。因此，只有优秀、稳定的团队才能持续保持业绩的领先。主持人：在金融投资领域，最大的诱惑就是“复利”，但有人认为“复利”是一个骗局、是不可能实现的，您觉得能否实现长期复利?若要实现，交易者必须具备哪些素质和能力? 王文伟：“复利”的实现的根本原因来自于产品持续稳定的投资回报。真正的alpha收益指的是不依赖于市况的超额回报，因此真正的alpha策略回报可以穿越牛熊，做到持续、稳定，是完全可以为客户实现“复利”的。主持人：在您的投资体系中，是否注重对宏观基本面的分析?基本面在您的体系中主要起怎样的作用? 王文伟：目前的策略，对宏观基本面的分析较少，策略追求剔除市场风险后的超额收益，因此宏观基本面在投

资体系中的作用较轻。最担心市场的流动性风险主持人：您对未来的宏观基本面怎么判断? 王文伟：随着资本市场的不断创新完善，投资品种和交易手段将会日益丰富，市场的运行和估值水平会更趋向合理，市场中性策略的发挥空间会更大。主持人：投资中会否对行情做判断?您对接下来的市场行情怎么判断?对于“今年是牛市起点”这个观点您怎么看? 王文伟：公司采用市场中性的纯量化策略，投资决策中不会对市场行情进行判断。主持人：A股市场您最担心的风险是什么? 王文伟：流动性风险，策略的交易实际上起到了为市场提供流动性的作用。如果市场发生较大的流动性风险，造成流动性枯竭，策略的交易机会将会减少，交易对市场的冲击也会提高，进而增加了交易成本。研究员：张文慧