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  "markdown": "# 051_E51. 在黑暗森林里寻觅阿尔法  量化巡礼\n\n[厚望] 大家好,欢迎来到面基。就像上一期量化单狗说的,我想努力多访谈一些量化的公司目击金经理。本期是量化系列的第一期,嘉宾是孙萌。他从500指增做起,思路是在仓位与行业分布层面复制指数,同时着重挖掘基本面因子,在选股层面做出超额。打个比方的话,有点像给此刻的市场拍一张快照,我们将这张照片称之为截面,然后对着截面里的股票按照一些基本面指标进行打分比,派序,进而选股。后来孙萌又意识到,公目量化在交易层面面临的限制本来就比思目量化要严格很多,传统的指数增强型产品又只能在指数成分股内选股,与思目相比之又多了一层限制。于是他又做了新尝试,在仓位,行业,还有市值维度仍然复制指数,但在选股层面可以突破指数成分股的限制,实现全市场选股。此外,我们还聊到了刚过去不久的二月份的量化风波等话题,欢迎大家收听本期节目。\n\n[厚望] 你管的机器还挺多的,你们团队大概多少人?我们目前是六个人。我想问机器决策和人的决策的比例大概是多少?\n\n[孙萌] 怎么去说呢,决策是完全从机器去出发的,机器怎么去构建呢?肯定就是人来去达的嘛。所以其实像最近比较火的这个GBT,它本身也是机器去做交互嘛,但是怎么去做这个交互,怎么去训练这个模型?这个也都是需要很多工程师来去做这个工作嘛。那对我们去做投资,其实逻辑是类似的嘛。就是我们去搭一个结构出来,让它去理解市场,然后再去自动化的去做决策就好了。大概是这样的一个逻辑。所以直接的说,目前我们都是从程序去出发,从模型去出发,去做我们的这个投资决策。但是背后的这个框架是基于我们人对于市场的理解来去构建。\n\n[厚望] 明白。我挺好奇你作为一个量化基金经体,你的市场观是怎么样?这可能是个比较大的问题,我们给你展开聊一聊。\n\n[孙萌] 市场观的话,我的最根本的觉得一个点,就是我们要经为市场。我自己的很多的假设都是会认为市场本身是足够有效的。任何的非理性行为,或者是任何的不正确的这个行为,其实都会受到这个惩罚了。所以这个我们为什么希望拿量化去做建模?就是希望规逼一些我们可能人主观那些情绪的影响。那再到具体的建模的角度来说的话,那作为一个量化的经经理,我可能更相信的是统计的力量。那统计力量就到最根本的就是一个所谓的大数定律。当一件事情出现足够多次,但是它不代表它是一个真理。就比如说一个硬币我扔五次,它都是正面,那不代表说硬币它只有这一面是正面。但是我如果扔了一百次,一千次,它都是正面的话,那就可能就代表这个硬币本身是有问题的。大概是这样的一个逻辑,所以一件事情出现的次数越来越多,那就代表这个分布和这个真理可能就越接近。\n\n[孙萌] 那这个就是我们可能会认为的这个事情。\n\n[厚望] 相当于你发现了一个大数定律意义下的规律,然后你可以比如说未来再基于类似的时间去下注。\n\n[孙萌] 是,这个规律其实和真相其实是两个概念。真相是一个从我的理解是一个人不可知的,但是可以通过某些角度去测量。那我们去做这些,比如说做物理实验,本来就是在去做认知世界所谓真相的一些局部的规律。本质是在做这样的一事,那其实我们面对金融市场也是在做类似的事情。就是我们在某些局部,我们觉得通过统计学可能能找到一些显著区别于这个噪声的一些规律出来。那我们觉得这个可能是在这一个局部,我们可能发学到了一些所谓的真相,大概是这个逻辑。那你解释一下什么是因子?所谓的因子也并不是特别难理解。因子就是我们去测量这个市场的一个手段吧,就是大家传统上理解的这个信号的概念。那这个信号可以是我用来去做择实,比如说大家会看比如说CPI,PPI,包括M1,M2这样的宏观的数据。\n\n[孙萌] 然后来去指导我的这个大力资产配置,或者去做这个股票的择实。那这个是信号,那还有的信号可能就有一些技术指标驱动的这些投资者可能就会基于比如说MACD,RSI等等去做股票本身的一个择实。那对于我们可能做的更多的是去做选股的这个逻辑,但是我们会把选股的因子也作为我们的这个信号。比如说我们去做这个成长投资,那我们就去给截面上所有的标的去看它的,比如说近一年的净利润增速是多少,营业收入增速是多少,比如说ROE是多少。那我们给标的去做排序,选择比如说成长性最好的这些标的出来就好了。全市场评分。对,本质因子的概念就是全市场评分的概念。那这个评分是可以基于很多维度,那我刚才举的例子可能是成长,那最近可能比较火的概念就是红利投资嘛。\n\n[孙萌] 那红利本身就是看这个股息率啊,包括像估值这些是指标,就是从另外的维度去对于截面上的,所谓的截面就是当天的所有的全市场这个标的我去做打分。比如说成长投资的话就认为这个成长性最好的,或者是成长因子得分最高的这些标的,我认为它未来可能会表现更好。\n\n[厚望] 它内涵的假设其实是这样。你刚才提到的截面,那是不是意味着在量化的眼中,其实价值的尺度是不一样的。我一天内的价值也是价值,那可能比如说看到比如主动性基因经理啊,或者所谓喜欢把价值投资放在嘴边的人,大家讨论的价值的尺度是完全不一样的。就可能对你们来说,日内有效,它也是有价值的。但是对比如主动投资,可能是日内级别的波动,对它来说就完全是无效的造成了。\n\n[孙萌] 我觉得这是一个很好的一个点,没必要去区分比如说主动投资或者是量化投资,这个并不关键。我们所谓的主动投资还是量化投资,它本质是背后的方法论的差异。但是我们如果抛开这些所谓的价值观,所谓的信仰,那么去思考我们到底能从哪些维度去纠正市场的定价的偏离。您说的比如说从更长时间的维度,当然是没问题的。可能在当前存在一些可能被低估的标的,我提前去做挖掘,我提前去做布局,这个是当然没问题的。但是在整个以市场的角度来说,当天肯定是有无效的交易产生,那一定有交易需要纠正。所以从收益的角度来说,这个并不矛盾,我可以同时获得这个比如说比较快的当日内的定价的偏离。也并不妨碍我在更长期的维度去做提前的布局。我觉得这个并不矛盾,那就看大家怎么样去做建模,怎么样去觉得哪部分收益可能是更重要的,\n\n[孙萌] 或者是哪部分收益的获得是更有确定性的,这个其实是胜率和赔率的一个比较。你们更看重的是胜率是吗?并不一定是,比如说做更长期的投资,它一定是一个可能相对低胜率,但是是一个高赔率的。但是做一个相对短期的是一个高胜率,相对赔率可能没那么高的投资,那其实是要做平衡的。我们并不觉得我们需要把哪个比哪个看的一定是更重要,因为我们最后拿到的是预期收益,就是胜率乘赔率。我们其实是希望预期收益最大化,并不存在说一定要把哪个看的更重要,这个并不关键。\n\n[厚望] 你刚才最开始提到了你说你相信市场是有效的,但我理解好像你们的工作是在寻找或者捕捉出市场局部和某个时段的无效性。\n\n[孙萌] 是的,所谓的市场是有效,我们觉得无效的投资是一定会被纠正的。它不会说一个事情是偏离的,一个是错误的,它长期是持续的,我觉得这是不可能的。因为市场有太多的有经验的,或者是基于足够信息的交易者来去纠正这个事情的。我觉得长期存在特别巨大的定价的偏离,无太可能。我自己的认知是觉得市场在大部分时间是有效的,但是在局部是会出现这个偏离。\n\n[厚望] 我们去做交易本质就是为了去纠正这样定价偏离。所以从整体来看,谁贡献了无效性,谁就成为了大家口中的韭菜,因为你的无效性正是别人超合十一的来源,对吗?\n\n[孙萌] 是的,这个也是我们去做投资的根本的一个点,就是说投资是一定要基于充分的信息和充分的分析的。不去做任何研究,不去做任何充分信息的一个搜集,只是买一个公司的名字,指望我能在长期去获得战胜市场的收益,其实是不太现实的。因为市场有太多的专业的机构,无论是机构投资者还是有经验的专业投资者,都是经过了大量的分析。我不否认可能有的投资者会赚到一些钱,其实很多时候很难和运气去分开的,我们去做投资的话,本质是希望在一个更长期的维度,去获得一个更稳健收益,去做一个可能确定性更高的一些事情,大概是这样。\n\n[厚望] 是不是量化的流派都是相信周期的,或者说相信过去发生的事,它的时间尺度上是多长的事,但是它大概率在未来还是会重现的,然后你基于这种重现去下注。\n\n[孙萌] 对,这其实是大家说的比较多的嘛,量化的假设是这样,但是仔细想想我们去做任何事情都是这个逻辑,那像所谓的主动投资,或者是基本面投资,那它也都是人去做了历史的行情的复盘,其实内涵的框架是一样的。\n\n[厚望] 那在你的模型里面,过去它的尺度是多长呢?\n\n[孙萌] 我们并不会去特别的限制模型看到的数据吧,希望我们的模型去模仿一个尽可能有经验的投资者,他尽可能看到更多的数据,在我们看来可能会更有效一些,或者说从统计上来讲可能会更显著一些。在量化眼中,什么是价值呢?或者在你眼中?传动的意义上,大家理解的这个价值刚才也提到嘛,像股息率啊,股值PPP这些指标,但是从我的观点来看并不关键,我觉得价值是在于一个标的,它的当前价格是不是和它的内涵价格是有偏离的。那如果有偏离的话,这个标的本身来讲就是有价值,它当前的价格是低于它的内涵价格的话,那它就是有投资机会的。当然相反的一面,一个标的的当前的价格是高于它的内涵价格的话,那我们觉得它的投资的性价比可能就不是那么高的。\n\n[厚望] 那内涵价值啊,你们会用模型算吗?还是?当然,当然,这个就是量化在做的事情。那我想问,比如一个为期两天的趋势,这个在量化眼中算价值吗?\n\n[孙萌] 这个并不一定算,这个就看你从什么时间尺度去看。如果一个标的它什么事情都没发生,然后突然被砸了两个跌停出来,它基本面又没有任何变化,那我觉得应该是一个投资价值在这里面。这个就是看大家怎么去理解这件事情了。我们并不太希望所谓的按短期和长期去做那么严格的一个界定。当价格和价值出现偏离的话,我们觉得都应该是有投资的机会的。\n\n[厚望] 如果我去看一股市场,比如美论行情它会有主线或者是风格的切换,这些在因子层面的跟踪会容易吗?\n\n[孙萌] 这个其实是并不容易的。这个当然并不是所有的机构可能都会这么讲,因为大家看这个市场的维度和角度是不一样的嘛。所谓的主线啊,从我们角度看可能更多的是大的beta行情。那这个beta的行情可能历史上出现的次数并不是那么多,在基于统计或者是大数据去做分析并不是那么恰当。在这个时候可能人接触去做一些主动的干预可能会稍好一些。在这个上面我觉得可能人是比机器要占优的。你个人有偏好的金子吗?没有,并不会说我们一定要基于某一个方针去做投资。可能大家过往几年听的很多的像成长投资啊,价值投资啊等等,这个都是一个投资方针。但是它并不一定会在长期带来这个超过收益。原因是,首先它只能说这个方针在过去一段时间可能是有效的。那它并不能回答有没有比这个方针更有效的这种投资凑量。\n\n[孙萌] 或者是说这个方针是不是最大程度的去解释了市场的这种运行状态。\n\n[厚望] 这个并不能回答,只是它在这段时间是有效的。其实是你的市场状态决定了这个阶段什么样的因子是更有效的,可以怎么理解吗?\n\n[孙萌] 因子也分两类因子,一个是风格类,大家所谓的beta。还有一类就是不受到市场风格的影响,所谓的alpha的因子它在各种的市场行下都应该是有效的。那我们期望所做的就是寻找这样剥离掉这些beta受到市场状态变化太多的这些因子出去,然后把不太受到市场变化影响的这些alpha因子抽取出来,本质是在做这个事情。过去一年可能最火的就是这个小盘的beta的这个风格,那它本质是一个市值因子。我们从来没把这个当作我们的收益来源,我们并不觉得这个是能贡献稳定收益的。所以我们去做任何的这个策略都会提前把这个风格去做剥离的,我们不会对这个事情是有暴露的。\n\n[厚望] 我们前面聊了你是怎么看待这些市场的,包括一些比较行为上的问题,其实我们部分都回答了。像这样的市场里面结合你自己或者结合华夏的丙赋,你是打算怎么投,或者你投资观是什么样的?\n\n[孙萌] 和前面的这些是契合的,就是我们首先是不太愿意去做太多的择食了。因为前面也提了它的数据点是比较少的。比如说我们去做大的资产配置,可能一年做个一两次就行,因为大的周期不会说天天都在变的。我们会觉得拿模型去做这个事可能是相对比较困难的。那一年一两次A股大概30年的时间可能就60个数据点,我们去做任何的统计模型都是不太有意义的。\n\n[厚望] 我可不可以这么理解,就是越长周期的越低频的范畴内,人的判断要更重要一些。\n\n[孙萌] 对,这个其实就是归纳和演绎的对比嘛,就是人是可以从背后抽取一些有意义的规律出来的。但是从数据的角度,它基于统计过去发生的次数越多,它会认为重复的程度是越高。但是我们只看大概30个数据点,它能覆盖的这个范围实在是太少了。那还是需要人去做更主动的。人会更擅长演绎一些,还有预判。对,这个我们觉得是人更有价值的点。所以在这一块,我们觉得我们拿量化作料去做这个模型可能并不是那么的有优势。当然这个可以结合其他的市场或者是更长的历史,然后去来弥补这些不足了。当然有做的非常好的机构,这个并不是我们所擅长的。前面说的是择时,那我们就基本配置我们基准的这个仓位就好。我们不去做这个仓位的调整。还有就是从行业的角度,您刚才也提到主线啊,就这些,我们也觉得这个并不是那么适合用模型或者是统计去做的。\n\n[孙萌] 再举一个数据点的这个例子,比如说按中心的一级行业,大概是30多个。那一年,我如果做12次决策的话,每个月去做行业的再平衡,那大概就是30乘以12,360个数据点。那其实也很难做特别有效的投资文,用10年的数据就3600数据点。在量化研理还是太少?太少了,至少从我们角度是没有觉得能做出让我们满意的能获得特别稳健收益的这种策略吧,大概是这逻辑。所以我们可能更聚焦的是在选股这个维度。选股这个维度,首先个股的这个标的数是足够多的,像现在将近5000个标的,那一天的减变的数据就比这个行业去做一年的这个数据量级,就要多10倍,大概是这个逻辑。从我们的角度觉得做选股的这个事情,从数据角度是够的,再到可能很多私募会涉及到更多的日内的信息,\n\n[孙萌] 那它每一个截面或者是每几秒都是可以作为一个数据点的,这个数据的量级就指数级的去上升的,这个数据量越多的话是越适合统计模型去抽取规律的。所以我倒是也能理解就是您为什么会从数据本身的切片的角度去区分量化和主动吧,因为这个可能确实是对于量化来说看到的数据越多的话,本身从模型上来讲就越显著吧,应该是这么说。\n\n[厚望] 你换手层面就是高中低频,你更多做哪个频段?\n\n[孙萌] 我们作为公募机构来说的一定是很低换手的,因为我们从各项的监管的层面,包括从交易执行层面和其他的主动的公募基金是完全一样的。所以我们是不太可能做太多特别高换手的策略的,因为我们和其他有具备这种高换手的机构来说,交易本身就不占优势了,所以我们没必要去在别人已经有门槛的地方和别人去竞争。将会也不会同意的,这个公募整体的交易一直是限制的相对比较严格的。那你的职场收集平均下来大概多久?我们平均应该是在二月以上的,即使是在主动的基金里边都不算是特别高的。我们在公募量化里边算是中低换手的。所以说只能是靠选股层面去一样?是,我们为什么要去做?前面我也提了,我们并不太希望有太多的价值观在这里边,但是我们去做策略的话,是要基于我们的现有的现实能实现的最优策略。\n\n[孙萌] 比如说您最开始提到我日内的这些交易应不应该做,如果没有太多的交易限制的话,比如说按建模来说有这样的机会出现,我们其实应该捕捉到。但是从实践来讲我们这个交易是不能实现的,那就是在我们现有的这个交易环境,包括一些约束条件下怎么样使得模型发挥我们最有效的这个点。那你策略应该怎么分类呢?我可能更愿意把它归类为基本面类型。那你觉得你这个策略的收益来源,更适应什么样的市场状态?收益来源的话,前面也大概提到了是做的当前的价格和内涵价格的差异吗?只不过这个时间尺度上我们没办法捕捉太短期的定价的偏离。我们可能做的是更长期的从基本面角度的定价的差异。那从逻辑上来讲,就是市场如果是不断的去纠正定价的偏离的话,那我们的模型可能就会表现的更好一些。\n\n[孙萌] 相当于是我们都是在做的均值回归嘛,就是认为价格是回归它的内涵价格的。\n\n[厚望] 听着是反转吗?\n\n[孙萌] 并不一定是反转。市场很多时候会发生价格和价值出现大幅度的偏离。比如说有很多的热钱就一股脑的涌入到某一类的标的里面。很典型的例子就是20年底,大家都在追毛指数。但是从我们的角度来说,相关的标的价格已经远超它的内涵价值了。但是大家因为这个交易的热情在这儿,大家还在往里冲。那所以我们的模型在当时表现的就并不好,因为我们并不会去投这些标的。提前就把这些标的减仓或者是降仓了已经。包括像21年的,大家冲的更多的是新能源类型的标的。故事是类似的,它已经把未来5年10年的定价已经都体现了。但是市场在当时因为一些原因没有纠正这样的定价偏离,那我们的模型表现的并不好。可能前面举的这个例子相对比较抽象,所谓的当前价格和内涵价格。\n\n[厚望] 提前的模型层面你能说吗?\n\n[孙萌] 提前的模型层面很直观的一个点,就是如果两个标的它背后的基本面是完全一样的。但是市场给出了大幅的定价的偏离,比如说像白酒,那大家只买茅台,其他的标的都不买。但是从盈利增速,从ROE并不比茅台差,但是大家就不愿意买。那从我们角度觉得这个其实并不合理的。就是两个标的如果它的基本面是一样的话,那市场理应给它同样的定价。那这个可能是我们模型内涵的最主要的一个假设吧。一直在寻找有没有两个类似的标的,但是市场给它截然不同的这种定价的情况出现。如果出现的话,那就一定有一个定价是错误的。\n\n[厚望] 我看了一下比如新锐啊,先锋啊,价值成长啊,这三个基金的行业和个股分布,还是有挺大差异的。比如说新锐它的业绩比较基准是中振一千,先锋是中振五百,价值成长也是中振五百。我觉得你管挺多产品,业绩基准也不一样,那在选股层面是卯着业绩比较基准来,我再用其他的手段去做超额,还是说你只希望超过它,但下选股层面不一定非得复制它。\n\n[孙萌] 对,是这样的,我在管的这个产品都是按照这个基准去做的,我们的所有的目标都是战胜我们的基准指数。怎么战胜的,或者怎么去做出来这个阿尔法呢?比如说像智商先锋吧,我们大概的基准是5%乘以中振五百指数,然后再加5%乘以肯金收益。首先我们的这个仓位就时刻保持在95%左右,那这样的话我们从仓位上不会相比于基准有太多的吃亏。这个是第一个层面,我们不去做择食。第二个就我们会去做行业的匹配,比如说像五百里边,像电子、军工、新能源、医药,大概可能每个行业占10%左右。然后我们就会匹配中振五百本身的行业的分布,也不去做太多的行业轮动。没有偏离是吗?没有偏离,都是可以很严格的做到的。那我们能做的事情就是在每一个行业里边去选,我们认为比当前的这个成分股更好的标的选进来就可以了。\n\n[孙萌] 或者是把这个我们觉得成分股里边哪些标的可能当前是被高估了,就把它低配,或者是把它从池塘当中去剔除就好了。就是做个股层面的偏离。个股层面我们是可以做偏离的,但是我们不太愿意去做行业和仓位上的太多的偏离。那我们为什么要有不同的产品,像您刚才提到的这个智商新锐和智商先锋。智商新锐是中振一千为基准吧,先锋是五百为基准。\n\n[厚望] 价值成长也是。\n\n[孙萌] 价值成长也是,五百和一千的这个基准的选择本身其实就是没太多的观点。从长期来看,我们觉得很难区分哪个会更好,那我们把这个选择钱去交给投资者。个股层面偏离,你也不会偏离出入成分股,对吧?像先锋本身是没约束的,那我们是可以在全市场去宣估了。但是我们会去做另外的这个约束,就是整体的持仓市值是要和中振五百去匹配的。比如说中振五百的平均市值是150亿左右,那像智商先锋的整体的平均市值也应该是150亿左右,不应该和中振五百有偏离。像前面也提了,这个市值风格本身就是A股上面很显著的一个影响风格,我们并不太希望这个风格会影响我们去做,比如说以五百为基准的这个产品的一个超收益表现。所以在组合层面我们就会去做匹配的,包括像新锐,像一千也是,我们持仓的整体的平均持仓是和中振一千去匹配。\n\n[厚望] 那为什么到一千就止步了不继续去做下沉,比如说市值下沉。\n\n[孙萌] 这个很多人问过,我们觉得没必要,再往下去下沉可能风险会比较高。其实很早就觉得应该会出现流动性的风险,但是今年春节前是非常极致的把这个流动性风险体现出来。确实从风险的角度去考虑可能会更多危险。从流动性的层面,很难做特别大规模的产品,包括从去年的时间点看,觉得小赤士风格。从投资的性价比来说并不是那么高了,所以没有特意的再往更小的产品线去步。它的规模上线比较低的原因就是因为它的流动性本身是有意思。\n\n[厚望] 抽象来讲,是不是你越去下沉,无效性会更明显一些,机会会更多一些?\n\n[孙萌] 一些流动性很不好的标定,你虽然能看到很多的机会,但是你是很难能拿到的。原因是流动性不好的标定去参与就会比较显著的影响它的价格。那比如说我看到一个标定当前是被低估了,那对于流动性好的标定来讲,那我被低估我去买它就好了,也不会对它造成太多的冲击。但是流动性特别不好的标定,虽然看上去它定价的偏离可能会更多一些,但是你本身买入这个标定就会对价格是有影响的,并不一定能拿到。所以这个也是为什么流动性不好的标定它本身的容量是相对有限的点,就在这儿。或者说大家去讨论容量的前提是我还能获得合理的超过收益,那我如果规模在这些标定上太大的话,那就会把我本来的有预期的超过就会吃掉。\n\n[厚望] 那风控和回事方面的考量呢?你自己的策略。我理解其实β层面的波动,你们是并不回避的。\n\n[孙萌] β层面我们是没办法去控制的,所以我们有能力去控制的,主要就是超过的波动。思路是什么?思路就是我们不去做择实,不去做行业的偏离。相当于是我们和基准在仓位上,在行业分布上是没有差异的,那这个其实就控制了,或者是像指数讨论的跟踪误差的差异了。那我们就专注在选股端就可以了。\n\n[厚望] 从你的亲历视角给大家讲究二月份的经历和感慨。\n\n[孙萌] 二月份是一个,至少我从业以来是没有见过的行情嘛,确实是有很大的冲击。当然它是一系列事件的持续发酵的反应。我理解的导火索小微盘的拥挤是一方面的,可能并不是那么的关键。最关键的我觉得其实是雪球产品敲入,敲入之后呢,其实很多的期货的多头在敲入之后就必须要平仓了。期货市场的多头力量就显著的下降了。它并不是做空的人变多了,只是说多头变少了。导致的结果就是期货的价格出现了大幅的贴水。贴水的逻辑就是说期货市场的价格是要显著低于指数的。导致的结果就是如果有对冲仓位的投资组合,它面临着很明确的未来一段时间收益的亏损。因为它对冲端的价格是远低于当前指数的价格。在当时大概年化的贴水都是在20%以上的。也就是说我持有这个期货,持有一年我就要亏20%。\n\n[孙萌] 那大家都不愿意去承担。所以很多的对冲的投寸就开始做平仓。那这个结果就是很多的中性的产品就会可能卖掉股票的仓位,然后去买期货,那就会导致市场的进一步的下跌,大概是这个逻辑。再到春节前那一周,很多的资金都是在买成分股嘛,像500和1000的成分股。实质上是形成了对于500和1000期货的逼空本质上来讲,因为A股市场本身能去对冲的这个工具就比较少。因为500和1000的指数持续的拉升,使得任何持有500和1000的对冲的投寸者都会出现大幅的亏损。那大家为了止损,那其实就会去平掉对冲投寸。本质上是在买500和1000会进一步的增大,还没有平掉这个投寸的组合的亏损。\n\n[厚望] 那个极端时刻你有什么动作或者应对吗?\n\n[孙萌] 我们开了很多会吧,因为从我们的角度来说,这个点包括像先锋我们当时也面临比较大的超过的回撤嘛。但是这个点并不是因为我们出现了市值风格偏离。我们说先回撤的点是因为成分股内外的这个标的在当时其实是有非常大的阶梯的差异的。大家可以做一个简单的统计,就是去看比如说在春节前那一周,比如说分布在20到200亿的这个区间,那如果是成分股内的话,在当时那几天可能就上涨了10%以上。如果是非成分股的话,那可能就下跌了5%左右。所以同样市值的分布,但是标的的收益出现了巨大的差异。那其实在历史上,从我们的角度是没太见过的。这个当然和前面提到的一些流动性的影响是相关的。那我们当时要做的这个决策就是是不是要去做太多比例的纠正,是不是要做这个事?\n\n[孙萌] 我们其实是做了很多的讨论的吧。我们最后还是觉得应该更相信模型本身的能力。因为我们过往历史上也很少去做太主动的这个模型本身的调整。我们基本还是希望模型能更客观的从数据本身去处理。\n\n[厚望] 在这种极端时刻或者是尾部风险时刻,要不要凌驾在模型之上?这是一个选择问题,对吗?\n\n[孙萌] 是,很多机构的这个做法是不一样的嘛。像西蒙斯当年就做了很主动的一个切换,然后他就没有亏那么多钱。那这一次可能大家也会看到很多的这个私募,就每一家的这个做法都是不一样的。我相信大家都是基于他们对于市场的判断做出来的最优选择。事后看可能有的是好的,有的是坏的。那有的可能就是还不是不改的,但是你当时是不可预知的吗?\n\n[厚望] 对,从当时是不可预知的,你事后知道怎么样做可能是更好的。说白了,很难说你当时的决定是否是一个更有纪人?\n\n[孙萌] 对,一定是最好的结果,包括我事后就看,我并不会说有的机构在当时做了调整,但是后来结果就不好,他就差的一个结果,我并不会这么去想。\n\n[厚望] 就是不以结果去反推你自己的决策质量。\n\n[孙萌] 对,我觉得这件事情在当时怎么做,其实都是有各自的理由在里面的。\n\n[厚望] 比如零七年八月份,美国的那个量化危机,你刚才也提到了西蒙斯,他当时开内部的演讲嘛,说不要凌驾在模型之上,但其实他自己又保留了自己的交易员。\n\n[孙萌] 所以这个其实也是一个事后去看他成功了,可能有一些人做了和他相反的事,可能表现的就没那么好啊,大家都是以结果去论,但这个其实就所谓的运气,我觉得可能是一方面吧,这个并不是说怎么做就一定会更好。这个就是大家的判断是不一样的,从我的角度来说都是无可厚非的。\n\n[厚望] 我看了一下你的业绩走势,其实2022年4月份的回撤幅度也不太压运今年2月份。\n\n[孙萌] 对,但是超我的角度是2022年那一波其实还好,那一波主要是beta本身的市场的一个下跌。\n\n[厚望] 所以在你这指数本身的这些回撤,你是并不去躲避的吗?\n\n[孙萌] 对,我们觉得我们也没有太好的办法去躲避。其实最理想的状态,我们是时刻都能去获得特别稳健的超额收益表现的。这样的话即使beta有回调,然后有亏损,我们创造的超额是能平化掉亏损的,这个是最理想的一个状态。\n\n[厚望] 你基于beta去做超额,那这边有个特别重要的问题,我想这也是很多人漏掉的一个思考方式。比如我们说长期持有,是不是就是我尽可能多的去覆盖X轴,我持有一年就一格吗?我持有10年就是10格。那从直接结果上,也就是说我长期持有能推导出的下一步,我尽可能复制了我所跟踪的指数,或者尽可能复制出来我指数的平均回报,对吧?\n\n[孙萌] 对,应该是这个逻辑。\n\n[厚望] 这是长期持有它能直接推导出来的下一步结果。是,但是这个指数它的平均回报并不取决于你的持有时间长短,而是取决于长期来看,这个指数的beta到底是不是给到你真的是向上的。是,逻辑确实是这样的,对吧?是的。那也就意味着,那我500和1000我当然要判断一下,它的beta,因为只有你的beta长期预期为正,我才能说时间是我的朋友,对吧?我想问的就是说那500或者1000,当然很多比如指增啊策略,最开始都是500为主嘛,然后1000,然后慢慢去做下沉的。对,可能问你不太合规,但我想知道就是他俩非得要分一个高下呢?\n\n[孙萌] 我们觉得包括我们去做任何的策略测算,最后的结果不会差特别多,长期看不会差特别多,不会有特别本质的区别。\n\n[厚望] 那你的尺度是多长?\n\n[孙萌] 五年吧,大概是这个逻辑,我觉得不会有特别本质的区别。\n\n[厚望] 那再说一下呢,三年呢?\n\n[孙萌] 我觉得就不好判断。三年就已经不好判断了?我觉得不好判断,三年我觉得可能还好,我主观拍脑袋觉得可能还好。\n\n[厚望] 那或者我们换个问题,站在当下开三年呢?\n\n[孙萌] 我们一直觉得这个并不关键,这个也是我们为什么觉得没必要再往下步的最主要的原因,就是我们觉得最后大家拿到的收益可能是类似的。大家本身拿到的收益是两块的,一个是β,一个是α,对吧?那从β的角度我觉得是不太好去做那么强的一个判断,或者说我觉得可能长期拿500和1000,本质不会有太多的一个区别。但是α的差异是显著的,α不同的这个投资经理能给到投资者的这个预期收益是不一样的。大家可以去看我们的这个500增强的那个产品,那可能我们像过往几年在500增强这个品类里面基本都是在第一第二的。那如果拿三年的话,我们会看到后面的产品都和我们的收益是在15%以上的收益的差异的,所以是能有区别的。\n\n[厚望] 进一步的就是500增强和刚才我问的那几个,比如说现风啊,价值生长啊,他们的区别又是什么?\n\n[孙萌] 500增强这个是更严格的监管规定,就是我们必须在大部分投降的是成文股内,因为所有的公募如果名字叫指数增强的话,股票的层面是可以有偏离的,但是是必须在成文股里去选,但是并不一定是去复制这个指数,是可以在成文股里面去做偏离的,然后选的标的是尽可能多的是在成文股内的,大概是这个逻辑,所以约束可能会比支撑先锋会更强一些。其实支撑先锋和500增强的唯一的差异就在这个地方,您可以理解我们去写代码去做组合的话,就把这个成文股比例约束删掉,其实就是支撑先锋,那加上就是500增强,就唯一的区别。这个我们为什么要去做这样的一个事,因为最开始公募的量化就是从指数增强策略去起步的,像比较早的像300增强可能会更多,然后后面我们大概是20年开始步的这个500增强,那其实19年也有很多机构开始做500的指数增强去起家的,\n\n[孙萌] 但是我们在当时就意识到了一个问题,就是我们和很多的私募的量化的指数增强相比,从产品合同上来讲天然是有缺陷的,或者是限制是更强的,你具体讲讲,前面提到的这一点就是我们必须大部分是要在成文股内去选股的,但是这个对于私募来讲是没有任何这样的限制的,那我们为了去打破这样的一个限制,所以我们才去说在21年去发的支撑先锋这个产品,虽然它也是对标500,本身做的也是500增强,但是我们并不需要大部分比例是要在成文股内去选股,但是相对应的这个方向控制我们也都会同样去做,这个可能更像私募所理解的这个指数增强的这种类型的策略,就是没有必要那么严格的把这个成文股比例限制在那么高的一个比例,我们实际操作方向控制都是会去做的,但是从合同角度来讲,没有天然的在前面去加了这么硬性的一个月数,\n\n[厚望] 那比如说我是一个做私募子增的,我可不可以在一个频率上再多赢一道,\n\n[孙萌] 这个就看各家的禀赋了,那当然在更高速的交易上面,或者是交易系统更成熟的机构来说,那当然是可以的,但是对于公布来说,这样前面也聊了,我知道,对,\n\n[厚望] 还想请大家一个问题,也是跟前一段时间,大家很多人会批评量化,或者说往量化上甩锅,所以我挺想问一个问题,就是客观的讲,对市场而言,量化是提供了流动性,\n\n[孙萌] 还是收割了市场的现存的流动性,这个我没有做过特别的研究在这上面,我觉得可能我去做更多的研究才去说这个事,可能会更令人信服,\n\n[厚望] 那从逻辑上讲的,比如说这个说法我大家都可以改,比如你的话数是我是修正了这个无效性,对吧,是的,我也可以说那就是一把无情的小力,连到去收割这个无效性,我可能并不会这么去想吧,\n\n[孙萌] 其实是让这个市场的交易更充分,本质上是使得这个交易的标的本身的定价更合理,使得这个市场的有效性更强,但是从流动性本身来讲,我觉得可能我偏中性一些吧,因为它其实是两个维度,一个维度是它确实会去做更多的一个交易,但是另外一个负面的维度拍脑的响,就可能你这样的交易会使得很多本来可能会参与到市场的合作者,可能就不交易了,因为这个其实是两种影响,但是哪个影响会更多一些,这个我觉得很难给一个特别准确的判断吧,所以可能流动性的角度可能不会去考虑那么多,我觉得可能更多从纠正错误定价的这个角度,或者是使得市场更有效的角度来说,肯定是有帮助的啊,\n\n[厚望] 我对美股关注的也不是很多,在中国大家比如我想投一个宽期指数,那稍有经验的人可能很自然就会想到说,那我是不是看一下指增能不能提供根本定的超额,比如在美股标普500被无数次的推崇过,但是好像并有看到说很多标普500指增,然后纳指100指增,\n\n[孙萌] 我理解啊,很多的可能就放在对冲基金里面去做了,可能它的门槛是相对比较高的,就大家能看到的机会可能就没那么多,\n\n[厚望] 就感觉不太,比如说中国就是私募和公募来说,指增都是一个很主流的策略吧,这么说,好像在美股那边是我美股关注到,还是说它真的就很少,\n\n[孙萌] 我理解肯定是有大量的资金是在做这个事情的,不然它的市场的有效性也不会那么强的,所以这个我觉得肯定是有人在做的,只不过可能大家暂时没记住到,这个可能是我的理解啊,\n\n[厚望] 那为什么会这样呢?\n\n[孙萌] 这个我其实也没做太多的这个分析吧,\n\n[厚望] 我看过一些你的文章啊,还有记要啊,就是你对AI态度是相当开放接受的,是,因为大量关于你的文章里面都提到了这些,\n\n[孙萌] 是,其实也说很多次我们对这个事情是没有太多的这个鲜艳的价值观在里边的,我们一定要怎么做,我们一定不怎么怎么做,我们从来没说我们一定非得用AI,这名字好听,我们就必须用AI,只是说我们用了这样的工具,可以大幅度的提升我们对于本来市场的理解,那我们就去用就好了,它是应用在哪些环节上呢?很多环节都可以去用,一方面是搜集数据,去做一些文本的这个处理,包括对于舆情的一些信息的一个文本分析的一个抄取,再到我去总结市场的这个规律,去对这个市场本身去做节目,其实都是可以去做很多工作的。\n\n[厚望] 2017年10月10日,上午9点35分52秒,苹果的股价在一秒钟之内飙升了两美元,原因无它,那天早上市场上出现了一篇关于谷歌以90亿美元收购苹果的假新闻,然而这个新闻稿并非出于恶意,而是来自官方,目的是用来测试机器交易行为,是的,这条假新闻是道雄司发布的,他们一直在测试消息传递对股市的影响,机器会像人类一样阅读新闻稿,并以此采取行动,大多数算法都贴然地相信人类制造的信息,为什么不呢?这就造成了根风行为,一个机器人因为消息过早买入一些股票造成了价格波动,而另一些机器人关注到了图形的趋势,并买入了更多的股票,那我好奇你前面也说了更多是机器决策,就比如代码虽然是你编的,那我想问就是公共基金你真的了解他的,\n\n[厚望] 怎么去运作的是吗?嗯,基金你真的了解这个,因为可能他给到你个结果,然后指令也是他来下的,那不是,这肯定是人去做的,那这个结果他给到你了,你觉得真的了解你的模型吗?那当然,\n\n[孙萌] 模型所做的事情是我们给这个模型一个预期的优化方向,然后这个模型根据我们给到的预期的优化方向,然后去做调整,大概把它理解成计算器的这个逻辑,我告诉你怎么样去编写你这里边的这个程序,能达到我想要的这个结果,然后那我再给你一个新的试书来,帮助我去计算他最后的这个结果是什么样就可以了,根据我预期的这想法去出一个结果出来就好,\n\n[厚望] 同样是500,在500之上有特别多的指增策略,就你会考虑同行吗?或者怎么看同行?或者说这是策略的同质化,拥挤度啊?\n\n[孙萌] 我觉得是大家可能对市场的看法是不太一样的,那会导致最后的结果就是大家建模的纬度是不一样的,或者是大家获取收益的方式是不一样的,那有的这个投资经理可能觉得我去做市场的分割轮动就能比较好的获得收益,然后我过往在这些市场做的非常有经验,那我觉得他持续去做这个事,然后持续能获得收益是一件挺好的事,只能说是以我们对于市场的理解,尽可能做的最好的模型的这个刻画,包括像刚才提到像分割轮动这事,我们觉得我们做不好,那我们可能就不做了,那提到这个册策略上可能很多的这机构大家做的事情都是五花八门的,那其实就是看大家对于市场的理解,包括他本身的禀赋在什么地方,对投资者来说是好事,原因是大家可以去投资一些低风险的,或者是低相关性的这个策略,\n\n[孙萌] 使得我本身的这个超收益是相对稳健一些的,\n\n[厚望] 比如说市场状态的改变肯定会让策略失效的,或者是他有可能,那比如同行之间的竞争会让策略失效吗?\n\n[孙萌] 当然这个是一定的,或者说可能投资的机会就这么多,那如果一个人先做这个事,那可能就能获得这个收益,但是如果有新的人进来也去获得这个收益,本质上就是会去摊薄这部分,那这个就是从我们为什么要控我们整个的这个策略的规模,本质就是我们也并不希望我们产品因为规模的这个上涨,把太多的投资机会就过早的去摊薄了。\n\n[厚望] 规模层面你觉得你这策略它的规模电话板是多高?\n\n[孙萌] 规模的电话板其实是取决于市场流动性的情况,我们去做任何的容量的测算,本质上就是使得我们的交易并不会对市场有太多的冲击,逻辑是这样的,所以市场的流动性,我觉得是对于任何的主动策略来说都是很关键的一个点,这个也是我们一直很关注的一个事情,具体到我们的这个策略来说,我们觉得在保持我们现有的超收益水平,我们能容纳的规模差不多就是200亿左右,如果再往上增加规模的话,超过收益就有可能有边际下降,因为从交易的角度来说,我们就没办法去交易我们觉得最优的这些标的了,就明明可能还好,\n\n[厚望] 但是它太小了,\n\n[孙萌] 对,那可能就必须的买入一些我们觉得次优的标的了,我觉得任何的主动的策略都应该去考虑这事,我只是很好奇为什么大家之前考虑的并不是那么多,\n\n[厚望] 理论上比如说我想买粮化基金,规模其实越小会越好一些,\n\n[孙萌] 这个并不一定是成正比,首先能力是要足够强的,这个其实是最主要的,能力足够强我确认,或者是我大概率觉得这个团队可能能给到的预期收益是比较高的,但是随着规模的上涨能做出这个类似的超过收益,肯定边际都是会下降的,这个基本是确定的事情,\n\n[厚望] 其实也是很想跟大家说的,就是很多时候比如我们看量化丝目,它的超额是很好,但是你还要扣掉carry吗,考虑到这点之后你再去和公目比,可能二者差也没有大家想象那么大,\n\n[孙萌] 对我觉得大家之前一直做的比较都是拿这个头部的丝目出来,跟公目的平均去比较吗,这个也并不是那么的公平了,其实按道理来讲应该是平均的丝目和平均的公目去比较,或者是头部的丝目和头部的就类似规模的,对其实应该去做这样的这个比较单,拿出几个丝目表现特别好的,然后去跟所有的公目去比,这个也并不是那么的公平了,当然这个还有一个就是丝目本身能被大家看到,它就有幸争者偏差在里边,就是能被大家看到一定是拼杀活下来的这些策略,所以本身就已经做了一层筛选了,但是大部分公目层面可能,大家从产品生存的角度来说,\n\n[厚望] 可能并不会像丝目那么的激烈,其实你在底层你也不知道同一个因子有多少资金在卷是吗?\n\n[孙萌] 我们社会去看,这个会怎么看?我们内部是会有一些指标的,然后去监控这些事情,我们这些都会考虑的相对比较全面,\n\n[厚望] 它像是一个黑暗森林的感觉吗?\n\n[孙萌] 它一定是这样的,如果一件事大家都知道,那凭什么还能获得收益呢?对吧,我的理解应该是这样的,那如果一件事情大家都能做的话,相当于是我投资了这个策略,我只是觉得只有我这个规模的人在投资它,但是实际上来讲,因为它是可实现可获得的,其实事然有大量的钱都在投了一次的这个表现,那你的这个容量策略有偏差的了,是不准的了,我不知道有没有解释清楚啊,\n\n[厚望] 那比如说去年到二分的这一段,脚位风格都很好吗?大家话术上,我也听了一些这些风格的量化私募的这些,我感觉大家说的都挺好,然后到二月份之后,你说神灰其神的,还是说根源上只是说你在这个风格上有了足够的暴露而已?\n\n[孙萌] 有的人因为这个获利了,因为暴露市值风格占到了过往的一些便宜,这个肯定是不否认的,但是我觉得这个并不是所有人的做法,一些机构他因为这个获利,然后这一波表现的特别差,但是这个并不代表整个行业都是这样去做的,像我们做了非常严格的这个控制,其实在这一波它的风险的暴露,就不是在市值这一个风格上面,它本身是成本股内外的一个差异,这个其实是大家之前都不太会去那么关注的一个风险点,这个其实和小微风格,我觉得可能关系并不是那么大,\n\n[厚望] 那你的超额怎么归因呢?它来源于哪儿呢?基本都是从个股基本,还是集中在基本面上,我再问一下,就是量化都在强调迭代,迭代的依据是什么呢?\n\n[孙萌] 这个可能大家的理解是不一样的,从我们的角度来说,迭代是能比我们前一代的模型能,稳健的提升模型性能表现的,能更好的刻画市场,这个我们觉得是一个正确的,什么样的能证明出来,就是说你这一版是比上一版更好?这个我们就拿数据去测算就好了,拿历史数据去测算,它在历史上的各种行间下,是不是都是显著的比之前的这个表现是更好的?你们这种的频率是大概是多少?这个我就看研究进度吧,我觉得这个是艺术和科学兼具的一个点,就是我们平时在做的事一直在做,但是很多的去做的努力,其实并不一定会体现到最后的结果上面,这个其实也是做投资,可能大家相对比较困扰的一个点吧,就是你花了很多时间,花了很多努力,但是最后实际没什么效果,在我们也是一样的。\n",
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