沉寂多年后，量化投資在今年突然爆發(fā)。在A股成交連續(xù)破萬(wàn)億之時(shí)，量化投資甚至因?yàn)槌叩膿Q手率，招徠了“薅A股羊毛”的質(zhì)疑。

在外界看來(lái)，這群由數(shù)理學(xué)霸、IT工程師和計(jì)算機(jī)構(gòu)成的組合是投資中的異類(lèi)，始終帶有某種神秘色彩。

不同于主觀選股對(duì)人的經(jīng)驗(yàn)的依賴，量化投資通過(guò)機(jī)器在海量大數(shù)據(jù)中尋找股票歷史漲跌的規(guī)律，然后交給程序來(lái)完成自動(dòng)化下單，通過(guò)短期內(nèi)做無(wú)數(shù)次大概率獲勝的交易來(lái)積累勝率。

這種方法在今年中小盤(pán)崛起、市場(chǎng)風(fēng)格快速切換的環(huán)境下大放異彩。截至今年二季度末，國(guó)內(nèi)量化類(lèi)私募基金整體管理規(guī)模已經(jīng)超過(guò)1萬(wàn)億元，短短三年時(shí)間，量化在整個(gè)私募中的占比就從不到10%提高到20%。

作為年初晉級(jí)為百億量化私募的啟林投資，今年取得了不錯(cuò)的業(yè)績(jī)，代表產(chǎn)品年內(nèi)收益超過(guò)25%。

這家由物理學(xué)家創(chuàng)辦的基金公司，有一些讓人印象深刻的特質(zhì)，比如，他們會(huì)用多頻段策略揉合的方法應(yīng)對(duì)量化策略同質(zhì)化問(wèn)題，最多半年就會(huì)完成一次模型迭代。

近日，華爾街見(jiàn)聞與啟林投資進(jìn)行了一場(chǎng)訪談，探討量化產(chǎn)品的超額收益到底從何而來(lái)，策略容量的限制如何突破，以及A股萬(wàn)億成交量中，私募量化扮演了怎樣的角色。

以下是訪談的全部?jī)?nèi)容：

華爾街見(jiàn)聞：?jiǎn)⒘值牧炕灰啄Ｐ褪窃鯓拥模?/strong>

啟林投資：我們主要是采用機(jī)器學(xué)習(xí) 選股/算法交易策略/T0策略等，進(jìn)行高風(fēng)險(xiǎn)收益比的多個(gè)核心策略的疊加，選出能創(chuàng)造超額收益的Alpha股票，獲取穩(wěn)健的超額指數(shù)收益。

通過(guò)算法交易策略，每一筆換倉(cāng)交易可以做到以更優(yōu)的價(jià)格成交，交易層面能穩(wěn)健的戰(zhàn)勝時(shí)間加權(quán)平均價(jià)格5-8個(gè)bps，每年可在原有的交易層面多給產(chǎn)品貢獻(xiàn)5%的收益，T0策略能夠使持倉(cāng)股票的成本降低，年化增強(qiáng)4%左右。

我們目前做到了投研流水化、工廠化，確保策略的更新迭代能力，因子及機(jī)器學(xué)習(xí)的特征每月可以新增300多條，3-6個(gè)月可以完成多因子模型與機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型的一次完全迭代，超額收益具有長(zhǎng)期可持續(xù)性。

華爾街見(jiàn)聞：算法交易如何能做到交易價(jià)格更優(yōu)？

啟林投資：啟林的算法交易主要用來(lái)做拆單，也就是100股、100股這樣的去下單，不斷的貼近盤(pán)口的買(mǎi)一數(shù)據(jù)去往下壓這個(gè)價(jià)格，使得當(dāng)天的成交價(jià)甚至低于當(dāng)天的均價(jià)，減少交易成本和滑點(diǎn)。

華爾街見(jiàn)聞：在策略迭代方面，啟林經(jīng)歷了哪幾次關(guān)鍵的升級(jí)？

啟林投資：從2016年至今，我們每一年都在進(jìn)行大的策略迭代與升級(jí)，16年我們用到的是日線級(jí)別的數(shù)據(jù)，也就是delay1(延時(shí)1)的版本，我們以前的做法是按照昨日的行情和股票的清單，把這些數(shù)據(jù)輸入到程序里面，然后輸出一個(gè)股票結(jié)果，第二天按照這個(gè)結(jié)果來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)交易。

但是這個(gè)只是用到了昨天的數(shù)據(jù)，相對(duì)有些延時(shí)，沒(méi)有盤(pán)中實(shí)時(shí)送過(guò)來(lái)的行情。17年這個(gè)叫做delay1的版本我們升級(jí)到了delay0，對(duì)于出清單的頻率，我們從原來(lái)隔夜出清單升級(jí)到了當(dāng)日每5分鐘出一次清單，每5分鐘根據(jù)實(shí)時(shí)的行情和數(shù)據(jù)，來(lái)去做一次打分和選股，不會(huì)延遲，預(yù)測(cè)頻段也更實(shí)時(shí)。

18年我們自建了一套算法交易系統(tǒng)——盈寬奮進(jìn)號(hào)算法交易系統(tǒng)。19年我們實(shí)現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)的上架，摒棄傳統(tǒng)的多因子模型，解決了因子同質(zhì)化帶來(lái)的超額不斷衰減的問(wèn)題。

完全不同的方法論使得機(jī)器學(xué)習(xí)可以挖掘到多因子模型遺漏的數(shù)據(jù)。賽道也沒(méi)有那么擁擠，由于機(jī)器學(xué)習(xí)有自我迭代的能力，能夠隨著新的市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)來(lái)的時(shí)候，學(xué)習(xí)到市場(chǎng)最新的規(guī)律，更好的適應(yīng)這個(gè)市場(chǎng)。

2020年我們實(shí)現(xiàn)了全頻段的糅合，將高頻、中高頻、低頻不同的頻段全部糅合在一起，有效解決行業(yè)內(nèi)集中在單一頻段的策略擁擠問(wèn)題。

華爾街見(jiàn)聞：為什么全頻段選股可以解決策略擁擠的問(wèn)題？

啟林投資：我們把策略按照預(yù)測(cè)周期分為 tick級(jí) 、分鐘級(jí)、小時(shí)級(jí)、日級(jí)、周級(jí)、月級(jí)等不同頻段，然后在各種頻段都開(kāi)發(fā)出相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型，最終我們將所有模型融合在一起，共同應(yīng)用在我們產(chǎn)品管理中，然后由我們的算法交易程序去進(jìn)行交易執(zhí)行。希望能夠挖掘更多底層信號(hào)源，或各個(gè)頻段的一些超額，使不同頻段的超額形成合力，收益足夠高。這樣也保證了我們所有的產(chǎn)品業(yè)績(jī)表現(xiàn)都是一致的。

我們上了信號(hào)糅合的模型之后，對(duì)不同頻段的資金、權(quán)重，加入了自動(dòng)化、實(shí)時(shí)化的調(diào)整，這個(gè)工具或者這套模型叫做決策器。

決策器是我們非常核心的技術(shù)，就是在不同頻段的模型選出來(lái)之后，糅合在一起實(shí)現(xiàn)1+1>2的效果，能夠解決不同頻段模型之間的一些沖突，這個(gè)是我們?nèi)ツ晁募径纫呀?jīng)開(kāi)發(fā)出來(lái)了，這一套體系能夠控制住回撤，并且在不太犧牲超額收益的情況下得到比較好的結(jié)果。

華爾街見(jiàn)聞：如何看待AI在量化領(lǐng)域的運(yùn)用？未來(lái)量化的發(fā)展趨勢(shì)是什么？

啟林投資：我們很早開(kāi)始用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行策略的研究和開(kāi)發(fā)，我們可以看到，人工智能技術(shù)的興起已經(jīng)在許多領(lǐng)域顛覆了傳統(tǒng)的方法，比如語(yǔ)音，圖像識(shí)別，反欺詐，決策系統(tǒng)等。

在金融領(lǐng)域也不例外，我們看到2019年前微軟首席人工智能專(zhuān)家鄧力從微軟離職加入了美國(guó)頂尖的量化對(duì)沖基金Citadel，他表示，人工智能應(yīng)用于金融領(lǐng)域雖然有很多挑戰(zhàn)，但是時(shí)機(jī)已經(jīng)成熟。

我們多年研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)進(jìn)行量化策略開(kāi)發(fā)非常不容易，有很多的難點(diǎn)和坑，但是我們經(jīng)過(guò)多年的積累，成功找到了正確的道路。現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)模型在我們管理模型中的占比達(dá)接近60%，已經(jīng)在我們模型庫(kù)中占據(jù)主導(dǎo)性的地位。我們有非常多不同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，他們?yōu)槲覀儎?chuàng)造了非常好的超額Alpha收益。

量化公司的最核心競(jìng)爭(zhēng)力永遠(yuǎn)是策略。因此能持續(xù)迭代開(kāi)發(fā)有效策略的量化公司會(huì)有長(zhǎng)期的生命力和形成品牌壁壘。量化未來(lái)也會(huì)更加頭部化，平臺(tái)化。從投研角度，要注重團(tuán)隊(duì)化作戰(zhàn)，注重研究的深度，注重?cái)?shù)據(jù)硬件等基礎(chǔ)設(shè)施的投入，注重人才梯隊(duì)的培養(yǎng)和建設(shè)。 只有把握好每一個(gè)投研細(xì)節(jié)，才能維持策略的競(jìng)爭(zhēng)力。

華爾街見(jiàn)聞：機(jī)器學(xué)習(xí)模型是如何選股的？與多因子模型的主要區(qū)別是什么？

啟林投資：多因子模型是Alpha策略開(kāi)發(fā)的經(jīng)典方法，通過(guò)線性的方式進(jìn)行處理和組合。傳統(tǒng)多因子模型樣本外失效概率高，實(shí)盤(pán)表現(xiàn)往往與回測(cè)表現(xiàn)差異大，并且表現(xiàn)具有瓶頸，當(dāng)因子數(shù)量多時(shí)加入新因子對(duì)模型提升有限。多因子模型的數(shù)據(jù)運(yùn)用僅限于因子構(gòu)造，同業(yè)因子重合度較高，策略門(mén)檻較低，擁擠嚴(yán)重，容易形成定勢(shì)思維，迭代慢。

機(jī)器學(xué)習(xí)可以深入挖掘市場(chǎng)各類(lèi)信息間的非線性關(guān)系，具有市場(chǎng)適應(yīng)能力強(qiáng)，實(shí)盤(pán)表現(xiàn)相對(duì)于回測(cè)的衰減小等優(yōu)勢(shì)，相對(duì)多因子模型更能深挖大數(shù)據(jù)，更非線性更靈活，能定期并且更快地進(jìn)行策略迭代，有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力。

華爾街見(jiàn)聞：很多頭部私募都在使用機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型是否也會(huì)面臨同質(zhì)化的問(wèn)題？

啟林投資：準(zhǔn)確來(lái)講，機(jī)器學(xué)習(xí)傳統(tǒng)的做法是直接挖因子，因子是有預(yù)測(cè)性的，特征是沒(méi)有預(yù)測(cè)性的，特征是對(duì)數(shù)據(jù)打標(biāo)簽，20000多個(gè)特征在深度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里面進(jìn)行N維的排列組合，去尋找不同的特征之間相互產(chǎn)生的化學(xué)反應(yīng)，找到一個(gè)最優(yōu)的股票權(quán)重的組合解，使這個(gè)權(quán)重配下來(lái)的超額能夠達(dá)到市場(chǎng)最高。同時(shí)控制好這個(gè)組合的跟蹤指數(shù)的偏離在2以內(nèi)，所以這個(gè)做法相比傳統(tǒng)的多因子模型，能找到更多的底層數(shù)據(jù)信息。

從輸入X輸出Y 的過(guò)程的模型里面，有很多種方法可以做各種卷積網(wǎng)絡(luò)、CNN、DNN，哪怕兩家管理人用了同樣的數(shù)據(jù)，用不同的方法來(lái)輸出，股票組合都有很大概率的不同。

不同的方法論帶來(lái)的組合的差異化，越有差異化的模型它的超額的可持續(xù)性越強(qiáng)，跟市場(chǎng)回測(cè)的相關(guān)性越低，多因子為什么2019年失效，因?yàn)樽龅娜颂嗔?，它用同樣的因子輸入，哪怕用不同的方法，它輸出的股票大概率都是重疊的，所以會(huì)導(dǎo)致做多因子的人多了，超額的失效和下降很快。

機(jī)器學(xué)習(xí)的方法論不一樣，模型不一樣，然后我們現(xiàn)在還加了不同的頻段，5分鐘、1小時(shí)、1-5天、10-20天各個(gè)頻段的不同的組合也不一樣，最后得出的股票清單和換手周期跟各家的相關(guān)性比較低，然后機(jī)器學(xué)習(xí)做出來(lái)的超額衰減很慢，因?yàn)樗胁町惢诶锩妫饶茏龈呤找?，又能降低相關(guān)性，還能夠有效性比較持續(xù)。

華爾街見(jiàn)聞：對(duì)主動(dòng)選股來(lái)說(shuō)，短期市場(chǎng)波動(dòng)是難以預(yù)測(cè)的，但量化投資試圖在尋找其中的規(guī)律，怎么理解這其中的差異？

啟林投資：主觀投資和量化投資的區(qū)別，主要表現(xiàn)在核心邏輯或者說(shuō)信仰上。主觀投資更多依賴人的經(jīng)驗(yàn)和判斷。即使現(xiàn)在市場(chǎng)波動(dòng)比較大，雖然比較難去歸納出市場(chǎng)波動(dòng)的原因，但是主觀投資管理人通過(guò)長(zhǎng)期的信仰價(jià)值投資，信仰股票背后上市公司的盈利邏輯，而去克服長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)較大的波動(dòng)，去賺取收益。而量化投資是比較短的時(shí)間周期去交易來(lái)疊加勝率，通過(guò)概率統(tǒng)計(jì)模型，依靠科學(xué)賺取收益。

經(jīng)過(guò)多年的量化投資實(shí)踐，我們認(rèn)識(shí)到市場(chǎng)并非完全有效，而且市場(chǎng)的無(wú)效性在短期波動(dòng)中體現(xiàn)得更為充分（短期市場(chǎng)因?yàn)榍榫w主導(dǎo)的追漲殺跌會(huì)出現(xiàn)許多錯(cuò)誤定價(jià)）。

量化的背后基礎(chǔ)是統(tǒng)計(jì)概率學(xué)，短周期預(yù)測(cè)給予了豐富的樣本量來(lái)提供充足的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)可行性。因此在短周期預(yù)測(cè)上，量化方法論相比于主觀占據(jù)主導(dǎo)地位。

另外，市場(chǎng)存在著許多的風(fēng)險(xiǎn)，這些風(fēng)險(xiǎn)在量化投資中一般通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)因子來(lái)刻畫(huà)，并且風(fēng)險(xiǎn)因子的表現(xiàn)一般隨機(jī)難以預(yù)測(cè)，量化投資機(jī)構(gòu)一般會(huì)盡可能追求不能被各種風(fēng)險(xiǎn)因子解釋的超額收益（也叫做pure alpha），并且會(huì)對(duì)投資組合進(jìn)行嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)約束處理，從而避免受到風(fēng)險(xiǎn)隨機(jī)擾動(dòng)的影響。

華爾街見(jiàn)聞：最近很多量化私募都封盤(pán)了，啟林在8月份也關(guān)閉了中性策略產(chǎn)品的募集，這背后的原因是什么？量化策略容量受限是否是個(gè)無(wú)解題？

啟林投資：隨著投資者觀念的轉(zhuǎn)變，由于中性策略每年都要付出至少10%甚至以上的對(duì)沖成本，因此如果投資者本身看好指數(shù)的未來(lái)以及管理人獲取超額收益的能力，會(huì)認(rèn)為中性策略的性價(jià)比并不太高，因此關(guān)閉了中性策略產(chǎn)品的募集。

任何策略都有容量的限制（哪怕是主觀投資的策略），容量背后的本質(zhì)是交易對(duì)于市場(chǎng)造成沖擊而導(dǎo)致的策略失效。因此決定策略容量的本質(zhì)是交易是否足夠分散、交易標(biāo)的本身屬性以及交易占據(jù)市場(chǎng)成交額的比例。

量化策略中的高頻策略由于換手率高，當(dāng)規(guī)模變大時(shí)，交易額占市場(chǎng)成交比例會(huì)提升迅速，因此容量瓶頸明顯，也因此規(guī)模大的量化公司都會(huì)積極開(kāi)發(fā)低頻段的策略來(lái)進(jìn)行擴(kuò)容。

華爾街見(jiàn)聞：A股萬(wàn)億成交量背后，市場(chǎng)也在關(guān)注量化私募在其中的作用，你怎么看？

啟林投資：一方面量化受到關(guān)注有成交量放大的因素，更主要因素還是今年量化私募業(yè)績(jī)相對(duì)亮眼。我們判斷現(xiàn)在程序化交易占市場(chǎng)成交量的比例可能在15%-20%，沒(méi)有傳言的50%那么高。

我覺(jué)得量化作為主動(dòng)投資的一種投資手段不應(yīng)該受到歧視，好的量化私募應(yīng)該積極的擁抱監(jiān)管，完善風(fēng)控和合規(guī)體系，為資產(chǎn)管理行業(yè)貢獻(xiàn)長(zhǎng)期價(jià)值。

華爾街見(jiàn)聞：量化產(chǎn)品今年來(lái)整體表現(xiàn)突出的原因是什么？量化投資更適應(yīng)什么樣的市場(chǎng)風(fēng)格和行情？

啟林投資：量化Alpha存在于不同的市場(chǎng)，不同品種，不同周期中，今年的行情普遍表現(xiàn)為風(fēng)格切換很快，波動(dòng)相對(duì)較大，成交量也比較大，而量化的本質(zhì)是通過(guò)處理大數(shù)據(jù)，從而找到股票漲跌背后的規(guī)律，最終由程序化的交易來(lái)完成，在這個(gè)過(guò)程中，摒棄了人為的非理性因素的干擾，因此今年以來(lái)量化整體表現(xiàn)較為突出。

市場(chǎng)流動(dòng)性好，兩市成交量大，交易對(duì)手方充足時(shí)，該市場(chǎng)環(huán)境最有利于公司的投資策略。我們利用多個(gè)核心策略，選出可創(chuàng)造超額收益的Alpha的股票，最大程度減少市場(chǎng)周期性干擾，獲取穩(wěn)健的超額指數(shù)的收益。

華爾街見(jiàn)聞：如果遇到市場(chǎng)大跌，量化策略如何控制風(fēng)險(xiǎn)？

啟林投資：1)市場(chǎng)流動(dòng)性萎縮時(shí)，我們會(huì)減少個(gè)股集中度與換倉(cāng)頻率，由1500只標(biāo)的增加到1800只，同時(shí)將阿爾法+T0每日換手100%降低到25-30%，以減少在低波動(dòng)低成交量下頻繁換倉(cāng)的交易成本；

2)市場(chǎng)暴漲暴跌或大小盤(pán)二八分化是，我們會(huì)嚴(yán)格控制選股的風(fēng)格等敞口暴露，在行業(yè)、市值上盡量做到嚴(yán)格的中性處理。當(dāng)發(fā)生暴漲暴跌或分化行情時(shí)，最大回撤需控制在2-3%以內(nèi)。

華爾街見(jiàn)聞：隨著市場(chǎng)上量化規(guī)模的擴(kuò)大，未來(lái)量化投資的整體超額收益是否會(huì)不斷縮減？

啟林投資：對(duì)于量化投資來(lái)說(shuō)，超額的來(lái)源主要有三方面：第一、人性追漲殺跌的弱點(diǎn)；第二、在獲得和處理大數(shù)據(jù)上的信息不對(duì)稱(chēng)；第三、在交易上具備的優(yōu)勢(shì)。

伴隨著市場(chǎng)上量化規(guī)模的擴(kuò)大，市場(chǎng)會(huì)變得更加成熟更加有效，更有效的市場(chǎng)超額不可避免的要減少，所以未來(lái)量化投資的整體超額收益是會(huì)不斷縮減的，屆時(shí)更考驗(yàn)每個(gè)管理人的能力。

華爾街見(jiàn)聞：我們注意到，啟林也有產(chǎn)品參加了中國(guó)銀河專(zhuān)業(yè)交易策略公開(kāi)賽，請(qǐng)您簡(jiǎn)單介紹一下啟林跟銀河證券的合作情況，這些合作對(duì)啟林的發(fā)展起到了什么作用？

啟林投資：啟林之前跟銀河證券合作發(fā)行了啟林中證500指數(shù)增強(qiáng)6號(hào)私募證券投資基金、啟林中證500指數(shù)增強(qiáng)6號(hào)1期私募證券投資基金、啟林中證500指數(shù)增強(qiáng)27號(hào)私募證券投資基金；銀河證券作為老牌的頭部券商，與啟林的合作，加深了啟林在市場(chǎng)的影響力，同時(shí)也進(jìn)一步幫助啟林更好的了解投資者。目前啟林中證1000指數(shù)增強(qiáng)策略在銀河證券正在發(fā)售中。