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双隆投资张旭铭:量化核心是大数据、算法、运算能力
作者:管理员    发布于:2019-07-01 17:28   文字:【】【】【

  新浪财经讯 第四届中国FOF&MOM基金管理人年会于2019年6月27日-28日在上海举行,本次会议主题为“聚势拓路,FOF扬帆奋进正当时”,新浪财经为独家门户合作网站。

  上海双隆投资有限公司董事总经理张旭铭先生表示,量化投资最重要的有三点,第一点是大数据,第二点是算法,第三点是运算能力。目前,挖掘因子的能力和速度快了,导致因子很多,这是量化、商品期货等投资的困扰之一,所以需要降维、减少因子。

  张旭铭:非常感谢主办方,感谢大家给双隆这样一个机会。公司跟前几位私募公司一样,也是12年的经营周期。2007年2月份,双隆投资成立,到现在2019年12年,这12年我们秉承“一专多长。”

  我们是以做量化CTA起家的私募公司,现在发展 做量化对冲、股票类的Alpha、CTA和量化期权的策略,多策略地叠加。这12年经历了国内的起起落落和大涨大跌。

  主要从几个方面介绍:我们 公司是和国家一样,每十年一个规划,2007年是第一个十年的元年,现在是第二个“十年”,现在所在地方是在张江,从去年10月份的时候搬到张江。整个张江唯一的国字头的科创中心,作为我们来说,和前几位私募基金公司最大的不一样是,我们将自己定义为类科技公司,所有的做投资、做定价甚至是做一些决策,完全是靠量化的模型和算法完成,而不是说靠主观的自上而下或者是自下而上的判断,这是本质的区别。

  这12年里面,公司经历了三个阶段,也和很多公司经历的模型差不多。第一个是2007—2017年,第一个发展元年,当时在国内还没有量化概念时,我们的创始人或者是核心领军人物回国创业成立了这家公司,从国内外招很多理科背景的研究人员过来做策略,那么大量地开发一些系统,这是第一个三年。2010年以后到2014年,我们秉承一点不对外,这也是和文艺复兴的基金公司一样的,想做成黑匣子的公司,原因是国内当时有两点不成熟,第一点数据源的不成熟。作为一家量化公司来说,首先要有丰富和多维度的数据库,那你数据量不够大,或者是维度不够广的话,无法做量化的算法。第二点来说,当时我们的系统不成熟,所以2014年以前,双隆投资前8年完全是以股东的自有资金持盘做大量的测试,2015年对外。当年我们的规模一年达到40—50亿,随后几年里面,我们的资产规模一直徘徊在这样的值。整体来说,我们这些年投资者结构发生了变化。原先最早是自营,然后到银行的资管委外和一些企业合作,慢慢地现在到了渠道代销,甚至做直销的高净值个人客户。我们自己认为做现在来,其实是双隆最难的一年,原因是每个投资者的需求点和预期收益和回撤要求是不一样的,我们自己发行产品时,刻意做了工业化3.0这个事情,我们不再单一地说我们所有业务产品线一样,而是作为每个投资人财富管理的理念不一样,而去定制化产品,这是我们在做的一点。

  介绍一下我们的核心人物,这位是马总,今天也是在交易的时候,所以兼任基金经理的马总无法出来跟大家做交流。之后大家有兴趣可以到张江我们公司来坐坐。马总是剑桥的数学学、金融学硕士、计量经济学博士,在剑桥待了7年。在英国本来做了衍生品的研究,2012年回国加入双隆投资。我们 公司所有的员工都有一个特点,非常年轻,普遍年龄是80后,大家知道做建模和算法是最近这十几年才出现的,马总也是1985年,所以我们非常不自谦地,作为这样一个管理公司,马总算是最年轻的基金经理也是总经理。他在我们公司从普通的研究人员做到现在的总经理,也是我们核心的人物。

  最后在他这一批,我们有四位其他的核心,这里介绍一下我们的很多产品的基金经理,包括我们的李总,1984年出生,复旦大学生物学和生态学博士,主要是做遗传算法和大数据运算的,现在更多的是做因子的挖掘和组合的模型,包括我们的朱总,张总和我,都是完成了公司从整个产品线上,从开发、生产、研发到组合、到交易最后实行对外这样的一条生产链。

  细说双隆 投资过去12年策略的发展,今天因为时间关系跟大家更多地讨论一些CTA的东西。在过去这些年CTA的研究上,主要分为几个阶段,最早年我们以技术指标做信号的出发点,做开仓和平仓,这主要完成的操作是我们的运算速度还有交易速度上形成了对人的质的差距。同样期货领域,和股票最大的区别是在于股票每三秒一次行情的跳动,而期货是0.5秒,也就是500毫秒一次,这种高强度、高频的跳动中,只有用机器才能完全无缝地快速下单和反响,这是第一个阶段。

  第二个阶段我们发现机器也可以自己找一些人无法找到的赚钱的方式,在这里我们提出因子化的概念,最早的时候双隆靠一些研究人员挖因子,因子就是解析整个产品期货涨跌的主要原因,这是一些因子。从最早的基本面到量价的因子,我们在商品期货里面也是一样的,从每一个现货的数据库和行情的数据库,从2007年开始自我收集,大家知道 在这个领域要做好无非是三点:第一点是大数据,第二点是你的算法,第三点是你的运算能力,在这十年里面,我们完成了一点,就是当时挖一个因子可能需要大概1—2天的时间,现在每天可以挖几十个因子,这是本质上质的差距。随着因子数不断增加,我们发现了一个问题,最大的问题是什么,就是你可以解析这个商品期货涨跌的原因太多了,我到底选哪个或者是给哪个因子赋予很高的权重,这是第三个阶段在做的一点,就是怎样组合因子。这块里面我们做了点:第一个把多个因子进行聚类和降维,我们尝试着将少数维度,以降维方式去解析和刻画整个行情的走势。比如说在座的这个房间,可能很多人去描述是有个维度,比如说长、宽、容量,然后高,其实我们最后优化完以后,其实就两个维度也可以刻画这个房间,第一个是 容量,第二个可能就是高度,也就是面积和高度,也就是我们以两个维度的数据可以刻画原来四个维度的数据,在股票、期权和期货里面需要大量的做聚类和降维的方法,本质上的结果就是大大提高了运算速度和响应速度。

  因此,第三个阶段,我们所做的是 上午出现的行情无论是基本面还是量价的信号,下午我们直接反应到自己交易的整个过程中,反应速度呈倍加快。

  到最后一个阶段,我们大量引入各大量的品种,将国内可交易的二级市场流动性强的标的,都放到投资策略组合里面迭代,形成这样一个值。

  所有的商品期货我们都交易,这里面不关注哪个品种这阶段赚钱还是亏钱,当我们把所有产品品种交易的情况汇总以后,最后形成这样一个值,这样一个曲线。也就是说我们真的做到了多资产、多频率、多周期以及多策略的迭代,这真的是CTA的意义。那么这和之前像吕总所说的宏观对冲是有点类似的,你怎样把你的头寸和资金分散在不同领域里面,商品期货是非常难的领域,随着国内的经济周期、企业的经营周期影响而影响,所以你在分析它的时候,如果加入主观的一些因素,可能会影响到自己的判断准确率,或者是犹豫所带来的情绪上的失误。作为量化来说,我们发全周期CTA的产品,从2015年开始到2019年,年化收益率到37.2%,这就是所有投资者包括之前合作的机构看中我们的一点,爆发力强。

  也就是行情来临的时候,我们能够抓住这条大鱼,当行情没来的时候,依然是有横盘和浮盈的微利。第二个它先天适应于投资周期较短的投资者,可能做一个宏观需要 十年、二十年反应你投资的效率或者是收益,但是作为量化投资来,我们涵盖了高频类的策略,一年 或者是一天我们可以交易十几次或者是几十次,当你的交易次数日积月累迭代的时候,你的胜率趋近于你所预测的值,所以大家等待的时间远比宏观配置类的资产等待的投资周期要短一些。随机而来的是它的流动性强,目前来说,双隆投资理论上来说不会刻意封闭投资者投资期限,也就是说没有刻意的封闭期,那原因是因为假设投资者想要变现自己的头寸,理论上来说,我们一周以内就可以变化掉所有的头寸。这四年的时间里面,37.2%的收益率在回过头来看回撤,5.3%,主要也是发生在2016年底和2017年,当时市场的风格发生了变化,它的风险点就在于说当市场风格突然变化的时候,可能作为量化它需要一个学习和适应的过程,不断的自我训练和自我适应的情况下,会慢慢地回到原定轨道继续交易,这个整个风格小的回撤。我们认为这类资产在未来国内不管是FOF也好、MOM也好,我们的投资人 身上应该是一个长期配置的价值存在。海外来说,企业年金、养老金普遍10—15%的刚性配置,国内也是如此。我们在这一行业耕耘了12年,我们新未来也是大家比较好的选择。

  这里的荣誉不介绍了,不管是从近几年和去年也好,我们不赘述了。去年的CTA我们是大满冠,我们希望陪伴投资者接下来的十年,也感谢大家今天的聆听。盛昌娱乐注册

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