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冯永昌:量化投资是用统计学方法解决可认知不确定性

2017-04-21 12:21:42 和讯 

  日前,财富桥邀请到了费曼基金的私募产品首席投资顾问冯永昌博士,带来了一场关于量化FOF和量化投资分享。冯永昌博士是央行互联网金融博士后,北京大学统计学博士,多次连续创业,担任量化投资软件平台——量邦科技公司董事长,发起创办了互联网量化投资平台微量网。在多年的量化投资从业经验中,孵化、培训、服务过多家量化私募基金和FOF基金,对量化投资策略和量化私募筛选有着独到的见解。关于量化投资的那些你不知道的事儿,什么是风险模型,它对于量化投资的意义何在等,冯博士从多个角度进行了剖析和阐述,以下为冯博士的演讲摘要:

  首先,从量化投资开始谈起:不要把它看得特别重,但是也不能小瞧它。

  很多时候我们能看到量化投资的很多材料,诸如人工智能、机器学习等等,但是真实情况下,量化投资最值钱的绝不是这个。量化投资首先是种投资,跟炒股没什么区别,关键就在于对这个思想的处理方式。比如我们去年大火的CTA基金,主观做CTA的人是怎么操作的呢?最基本的思想就是做趋势,跟随趋势入场,错了就止损,对了就跟随趋势盈利,这就是主观CTA的普遍做法。

  然而对于主观CTA来说,有个比较大的缺陷,就是趋势的判断失误。一旦发现跟随失误的时候怎么解决?有些人选择坚持拿住,然而一段时间之后持续下跌,上升趋势仍未出现,最后只能是越跌越惨;还有些人比这好,发现错了之后及时止损,反手做空,结果却很可能是刚做空就停止下跌了,这就很让人郁闷了……

  由此,冯博士引出了一个极限论,就是人的心理承受极限是7。7在心理学是个非常重要的数字,人的记忆的半衰期是7天,并且你认知一个事物的时候你的极限内存也是7,比如说7个颜色、交朋友饭局上你就能记住7个人,第8个人你是记不住的,这在脑神经科学上是被论证过的。也就意味着你面对交易的时候,被打脸7次就是你的承受极限,除非你是经受过专业的特别训练。冯博士举例说,打过德州的人应该知道,喜欢弃牌的都是老手,喜欢All in开牌的都是新人,为什么,就是出于对得胜率的放弃和转而对赔率的把握,交易和打牌是一样的,受过专业训练的人就是在不断的入场止损入场止损而已,逻辑特别简单。

  而对于量化投资而言,就是把规则变成程序代码,那规则是什么,诸如if价格>15日均线,买入;if价格<15日均线,卖出,这样就是把这些变成规则化的程序代码,机器没有人类的心理承受极限7这个概念,就可以无限次地去不断识错直到找到盈利点,这就是最简单的一个策略,但是这就是CTA。为什么CTA基金做的好,就是因为它比趋势分的要细,什么是长期趋势、短期趋势、中期趋势,什么是波动入场、通道入场,什么是跟踪止盈、什么是跟踪止损,有各种各样的细节在里面,这就是最简单的量化投资例子,也是最重要的量化投资例子。我们叫趋势投机,也叫量化趋势投机,也叫程序化CTA。

  不懂技术分析就做不了CTA。举个例子,麻省理工学院的金融系系主任罗闻全,他就坚信技术分析。理解技术分析的本质,绝对不是看指标。技术分析的本质是什么?就三句话。第一、价格包含一切信息;第二、价格以趋势的方式来运动;第三、历史会重复。那量化是什么?量化就是把你主观的投资思想变成一个规则、一个程序,然后严格地去执行它。

  量化投资和程序化交易是什么关系?其实量化投资本身的尺度是很大的,只要是把人的思想用量化的方式变成规则了就是量化投资,至于它用不用程序化交易,是不一定的。而程序化交易是量化投资的一部分,我们最常说的程序化交易就是CTA,它的频率也不高,我们要做长期趋势的话,可能两个月才交易一次,但它确实是量化的,所以说量化投资是一个非常宽泛的概念。

  接下来,冯博士讲到了第二点,量化盈利。

  我们在挑选投资的时候,为什么能够挣钱?其实,市场上所有能赚的钱都来自于你所承担的风险!

  而风险是什么?有人说是不确定性,其实不然,风险和不确定性有个很明显的区别,可认知的不确定性叫作风险,不可认知的不确定性叫做uncertainty。如果是面临不确定性的时候,是不能做量化投资的,不确定的东西只有宗教能解决。世界上共有三个级,一个就是宗教,就是不确定的,所有的事情都得脑补,看不见摸不着;还有一个世界是物理学,在爱因斯坦这种比较极端的物理学家看来,一切都是确定的,你认为它存在,那就找个模型来解释它。而除了物理学和宗教学两个极端之间,还有一个更为广阔的领域,就是统计学。在统计学中,风险是什么呢?风险的第一层定义,就是可以对它的随机特征进行测度刻画的一种现象;第二层定义,是可以分解成一些可认知的要素。比如说炒股面临的最大的风险是什么,头一问肯定是涨跌问题,但是如果我们对它的风险仅仅停留在涨跌问题上,那基本相当于没说,因为根本不知道它的因素内容是什么,没办法去把握。

  海外最成熟的风险模型,它认为有限的不确定性来自于风险因子的规模,是小股票好还是大股票好?是成长股好还是价值股好?高盈利股票好还是低盈利的股票好?它把大的风险拆解成了若干个因素型的、特征型的小风险,这样的话才能用量化的方式来做。真正做Alpha做的好的,它不是在预测股票,而是在推测风险的表现。所有的收益都来自于风险,这就是量化投资的核心。风险模型究竟有多值钱,举个例子,最开始做的两个风险模型,一派属于学术界,获得了2013年的诺贝尔经济学奖,非常的干净,但这个模型在市场用的不太多;而另外一派是伯克利大学金融学的教授BARRA Rosenberg,Rosenberg做完模型之后在美国开了一家公司,当时这个公司出了好多人才,导致西蒙斯和摩根士丹利都想从这里挖人,全世界比较厉害的Alpha基金都是BARRA公司的客户,这其中最大的功臣就是它的风险模型。

  冯博士还说道,在自己有了公司之后,最不容忽视的就是风险模型,聚集了数位团队精英才把它做出来,那么这个风险模型能干什么用呢?这么说吧,风险模型是做量化投资的基础,倒过来也可以拿风险模型来评价别人的基金。我们知道,量化里面除了CTA和Alpha策略之外,剩下的就是延伸出来的策略了,有个数据,全世界的对冲基金,70%都是做Alpha或者做股票量化的。但是它可以变,做了股票量化之后,用股指期货对冲掉,就叫Alpha;不对冲掉叫指数增强,现在好多产品的卖点就是我对指数看好,同时我在指数里面加了Alpha。还有一个灵活对冲,就是不会100%对冲掉,我觉得大盘要涨就不对冲,觉得要跌就对冲掉,当然灵活对冲有个前提你得有择时能力,要不然一切都是空话。

  关于组合,组合的意义在于什么?我们知道,虽然趋势很美好,但趋势往往是不能精准把握的,或者说10次里面可能只有3次是真的趋势,强者不可能恒强,组合的意义就在于将越是不同血脉的量化基金组合在一起之后,它能够产生出来意想不到的效果,当然,前提是你精确理解每一种量化投资策略。在投资市场就是,我们在市场上找到相对最优的这些大类,把它们组合起来,然后再从每个里面以定性的角度去接触去尽调,这样才能形成一个好的FOF。有点像机器人(300024,股吧)下棋,你会觉得它很奇怪,但是往往它能赢。

  

(责任编辑: HF008)

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