2020年3月28日，由葛与招商证券联合主办的2019年第四届中国证券私募年度论坛暨金章颁奖典礼隆重举行。在颁奖仪式上，还邀请了中国私募股权行业的五位领导人带领我们回顾过去和未来，放眼宏观世界，关注中国的核心竞争力，并为我们带来从多资产配置到多战略配置等各个层面的精彩主题演讲。他们是:凯丰投资董事长吴兴先生、童渊投资总经理关华雨先生、神奇广场量化CEO陆正哲先生、大河投资董事长胡鲁斌先生、时丰资产总经理崔宏建先生。

2019年，量化投资突然进入了一个新时代。大量定量产品上市，行业呈现出蓬勃发展的趋势，受到越来越多投资者的青睐。作为这一过程的见证人，魔方量化CEO陆正哲先生认为，量化投资机构在其发展过程中将面临巨大的周期性考验。一方面，自身规模的增长给自身业绩带来压力，另一方面，市场风格的变化也带来压力。针对量化组织能否超越循环命运的问题，魔方量化根据自身实践经验，提出了若干对策，包括深入应用机器学习等核心技术，借鉴产业流线模式，构建高质量、高效率的发展流程。将多种策略有机整合，以实现更大的策略容量和更好的换手设置；充分利用多元化衍生工具实现精细化风险管理；最关键的一点是要做一个长期的活动家，以经营一个真正的企业的心态，关注公司治理的改善，不断增加R&D的投资。

以下是魔方量化CEO陆正哲先生在葛主持的第四届中国证券私募年度论坛暨金章颁奖典礼上的发言实录:

量化制度能超越循环的命运吗

尊敬的关心第四届金章奖的投资者和朋友们，大家好，我是魔方量化的陆正哲，很高兴有机会与大家分享我们对量化投资的看法和自己的探索尝试。我演讲的主题是量化机构能否超越周期的命运。

定量投资机构在发展过程中总是会面临一个大问题。在过去的几年里，我们看到许多机构从小团队开始迅速崛起，并取得了非常好的产品性能。然而，随着整体市场风格的变化，许多这样的机构逐渐退出了历史舞台。很少有机构能够长期保持稳定的规模增长和稳定的业绩。周期问题是几乎所有量子化机构都面临的一个非常清晰和关键的问题。在这种周期变换中。中国的定量投资行业面临许多机遇和困难。今天我想讨论这个话题。

定量投资在中国已经有10多年了。我以2015年为分界线，将中国的量化投资分为两个历史阶段。2010-2015年是中国历史上量化投资的第一个高潮。五年内，国内量化投资管理的规模从零发展到数百亿。这段时间背后有几个原因。首先，2008年金融危机后，海外金融机构的人才纷纷回国，直接带动了国内量化团队的蓬勃发展。第二，由于国内金融市场的进一步开放和发展，股指期货等金融衍生品自2010年以来逐步推出，帮助广大量化投资机构构建更丰富的金融产品和投资策略。其次，从2013年开始，国内私募股权基金可以以更加合法的身份参与中国资本市场的运作。这一系列因素共同为2010年至2015年首次爆发的国内量化投资提供了良好的支撑。

作为2015年的分界线，今年股市经历了巨大的波动，导致市场和风格的转换，对量化投资产生了一系列影响。在2015年当前结构剧烈波动的背景下，中立战略面临巨大压力。同时，市场结构的变化导致了传统量化模型的失败，导致大量传统量化机构和产品进入低潮期。这种现象导致了一个问题，即量化机构在其发展道路上将面临周期性问题，这可能对任何机构或团队产生巨大影响。在过去的10年里，许多机构已经退出了历史舞台，特别是对于已经发展到一定阶段的量化团队来说，一方面，他们面临着来自自身管理规模增长的挑战，以及对其绩效和战略的挑战；另一方面，在市场结构和风格变化的背景下，量化投资机构可以成功完成自身转型，并在行业中保持稳定的地位。所有这些都值得深入思考。

基于我们的经验和探索，今天我想重新解释这个问题。我想试着回答这个问题，定量投资机构能超越周期的命运吗？

首先，我们有必要检讨海外金融市场的发展。海外历史往往是我们的历史，他们走的路也是我们已经走的路，也是我们未来将要走的路。海外表现出明显的趋势。十多年前的2004年，就规模而言，全球对冲基金位列前十名。大多数机构使用主观投资方法作为构建投资系统的指南。其中，侨水基金排名第十。定量模式在一定程度上是用来定量地确定投资决策逻辑和投资过程的。然而，总的来说，在这个时候，很少有机构采用非常科学和系统的方法来控制投资。

进入2018年，形势发生了变化，海外对冲基金进入前10名，超过一半的机构采用了科学、系统的方法来主导投资。排名前五位的机构几乎都在或多或少地运用定量投资，而著名的定量机构，如桥水、AQR、万集团和文艺复兴，正开始主导该行业。就市场结构而言，美国市场80%以上的交易是通过程序性方法进行的。一半以上的资产管理规模与计算机化管理直接或间接相关。海外市场呈现出明显的趋势，量化投资正逐步占据市场主流。从过去到现在，海外经历了从主观投资，即以投资经理为核心，以个人直觉、经验和观察为基础的投资模式，到以计算机、数学和系统分析为核心的投资体系。

借鉴国外经验，中国的量化市场还有很大的改进空间。首先是规模系统的升级。与国内定量投资相比，海外承担的规模是巨大的。举几个例子，桥水的整体管理规模在1万亿级，团队超过1700人，其次是著名的要素投资公司AQR，资产管理规模超过6000亿，团队超过1000人。从国内情况来看，目前中国量化投资机构负责人的管理规模基本在200亿左右，大型量化团队数量在50-100个之间。在中国历史上，很少有量化投资机构的管理规模突破300-500亿元的框架，达到大型主观机构的规模。我们认为，国内量化机构在规模和团队规模上仍有至少20-50倍的增长空间。

第二是策略类型的推广。目前，海外市场策略类型丰富。大多数总部机构涵盖多种策略。在投资体系中，以股票市场投资和债券市场投资为主体，具体包括宏观对冲、股票基本面、股票技术、商品CTA、ETF套利、债券等。几乎涵盖了当前市场的主流策略类型。让我们看看国内的量化投资市场。2015年后的第一轮高峰已经结束

让我们看看一组粗略的数据。从2018年到2019年，国内量化投资市场的增量非常显著。私人定量基金的管理规模估计约为3000亿英镑。公共量化基金以指数提升策略为主，规模达到1200亿元。然而，战略体系相对单一。多因素模型是定量选股的主流模型。大多数量化团队将成交量和价格类别的选股和高频交易作为核心策略体系。阿尔法占白天和白天增长的绝大部分。我们做了一个简单的估计。当前市场主要包括日常定量选股、日常策略(也可以理解为T 0)、前期保留的基本因素策略、套利策略等。前两种是主流模式，多因素是主要的投资框架，涵盖选股、择时等战略体系。值得注意的是，2016-2017年后，人工智能和机器学习技术系统开始进入定量投资框架。这是我今天想谈的一件重要的事情。它直接或间接影响量化机构整体结构的变化。

本轮量化投资的兴起与以往不同，这可以简单归结为两个方面。一是资产管理端的变化，即投资者和客户整体投资需求的变化。从2017年至今，国内市场呈现出明显的变化趋势。以固定收益形式存在的产品开始面临违约风险。与此同时，市场正面临新一轮资产短缺，优质资产越来越少，这直接推动了投资者配置思维的转变。我们可以清楚地感受到这种变化。在2018年至2019年的过去两年中，大量机构投资者开始寻找能够替代传统固定收益的产品。这导致大量套期保值产品和T 0产品以惊人的速度在这样的时间节点进入每个人的眼睛。

另一个是投资方面的变化，这反映在技术的兴起带来的巨大差异上。今天在获取基础数据中使用的大量计算机技术、算法技术和技术可以帮助更有效和更精确地开发定量策略，这在10年前是难以想象的。至于摩尔的定量投资定律，我们估计定量投资能力每18个月可以翻一番。具体来说，在计算力和模型开发方面，量化投资机构每隔一年半就可以进入一个新的平台。量化战略的生命周期被迅速压缩，导致大量投资机构以极快的速度开始竞争。与此同时，市场效率迅速提高。中国市场已逐渐进入由专业机构和机构投资者主导的发展阶段。随着制度化进程的推进，以前的不平衡和高度不稳定的特点已经呈现出下降和平稳的趋势，逐渐与海外成熟市场接轨。上述两个因素结合的结果是，尽管量化投资能力正在提高，但行业的整体收益率水平在未来可能保持相对稳定。

目前，中国市场正处于有效性快速提升时期，但尚未达到完全有效性阶段。对于所有寻求阿尔法收入的定量机构来说，仍有很大的空间和机会。技术升级为定量投资的发展提供了非常关键的推动力。人类社会已经进入人工智能阶段。人工智能在互联网结构、图像处理和语音识别中的应用应该是每个人都熟悉的。随着技术的不断深入，我们拥有了处理传统和复杂财务数据的良好工具。基于人工智能和神经网络的战略发展模式可以很容易地解决曾经无法控制的复杂问题。例如，使用传统结构，可能需要1天时间，并且很难处理数百万个数据。今天，可能需要1分钟来控制数亿个数量级。以前的策略开发系统只能处理一个优化结构，而现在它可以同时优化多个目标。这些优势有助于我们实现更好的战略发展。

许多投资者都在问，在当前技术爆炸的时代，进入量化投资体系是否越来越难。我们的答案恰恰相反。正是因为大量的新技术，尤其是开源技术，可以帮助相对专业的人快速进入这个领域。越来越多的团队正在进入定量投资行业。然而，关键在于如何控制更大的规模，以及如何做好这一点。这是所有量化团队都会遇到的问题。

以前，可能有大量机构可以依靠基金经理的个人能力、技术素养和对市场的深入了解来获得良好的回报。然而，在未来，每个人的瓶颈都可以通过协作模式来突破。在技术应用方面，我们将通过更高效的团队合作模式和非常高质量和高效的开发流程，努力实现长期稳定的开发和产出。在战略开发过程系统方面，我们将每个专有的垂直任务分配给一个特定的团队项目，然后以团队协作的方式将所有项目集成在一起。要素开发团队通过大量算法和大量传统工具的应用，从基础、数量和价格数据中提取有用的信息特征，然后通过算法团队和人工智能团队更好的拟合，构建模型系统。此外，数学家团队的应用程序优化产生了一个有效的模型和大量的信息技术投资来构建一个良好的执行事务系统。这是一幅与5年前，甚至2年前完全不同的画面。今天，它更像是进入了工业化阶段。

其次，我们试图通过构建战略本身来实现战略的整合和提升。在传统的战略体系中，基本方法和量价方法是分开的。大多数所谓的多策略产品并没有与多种不同的策略有机结合，而是一部分资金投资于策略A，一部分投资于策略B，这更类似于投资组合基金。我们期望实现突破的方向是真正的多策略，即不同周期频率和不同框架的策略被集成到一个系统中。在未来，我们理想的多策略是一个统一的模型，并且这四个策略被集成在一起以达到1114的效果。举一个简单的例子，在传统的策略体系中，阿尔法和T0都是单一的策略，但在过去的两年中，许多机构更好地将两者结合起来，利用阿尔法头寸来实现T0交易，从而实现两种收入水平的叠加。这是一种相对简单的集成方法，将来可以有更多的方法来提高策略集成的效率。

如何整合多期信息，将基础信息耦合到战略系统中，是一个很大的难题。许多量化团队对此有所保留。幻方量化在两年前成立了一个基础团队，这在量化投资机构中实际上是比较少见的。因为在传统的量化体系中，基础发展逻辑和量价发展逻辑有很大的区别，基础策略侧重于公司的经营、中低频数据和中低频交易，而量价策略侧重于市场波动的高频交易。

我们希望通过输入更多的信息和使用更先进的工具，如人工智能技术，建立一个更好的评分预测模型。目前，我们深入挖掘市场数据，也有大量人员从事基础方向建模，并以复杂的方式将两者结合起来。这样做的直接目标是保持良好的收入水平，同时控制更大的管理规模。尽管基础信息的输入在短期内会影响净产值的变化和超额收益的波动，但从长期来看，它可以提供更好的收益水平。

目前的量化市场比以前更有优势。一方面，数据服务提供商已经大大升级，越来越多的替代数据开发为许多以前无法实现的策略提供了支持。另一方面，当前市场提供了多样化的衍生品。大量工具的出现，如股指期货、场内期权、场外期权、掉期和卖空，有助于量化投资机构开展

量化投资团队本质上是一个实体企业。从团队结构到企业运营，量化投资组织与制造业没有太大区别。回顾过去私募股权基金的经验和历史，大量私募股权机构失败和解体的关键在于它们不了解客户的需求，没有制造更好的产品，也没有建立优秀的团队。许多组织过于关注战略的制定和一两个回报的增加，而没有关注公司治理结构的改善，这给公司未来带来了巨大的潜在风险。

我们所做的和真正的企业没有什么不同。本质上，我们正在制造好的产品，满足客户需求，建立稳定的团队，更好地适应快节奏的市场变化。我们认为，做越来越多的长期工作可以增强和保持定量投资机构的长期竞争力，这可能需要大量投资和3-5年的积累。从短期来看，它可能受到投资者的压力，我们看不到任何明显的增长。然而，我们认为我们必须这样做。毕竟，历史的教训在哪里？国内定量领域有许多前辈，他们已经从数十亿甚至数百亿跌落到祭坛上。主要原因是他们没有从长期和可持续投资的角度来看待这个问题，这最终导致了战略的失败、团队的解体以及他们无力应对市场的变化。

对于定量机构来说，面向未来的核心是作为一个企业认真管理自己，在足够长的时间内保持活力，并吸引优秀的聪明人加入。成为一名长期活动家是我们在动荡多变的环境中生存的唯一条件，这也是我们从2017年开始每年都将收入投入到整体发展的核心的原因。我们在2018年有超过2000万的硬件投资，在2019年有5000万。今年我们的硬件投资可能接近1亿英镑。我们正在努力构建一个长期的蓝图，不断升级基础设施，增强计算能力，以支持发展和战略性高效发展。就商业模式而言，我们不是把自己定义为私募机构，而仅仅是投资团队，而是把自己定义为商业机构、研究机构和实体企业。在这样的大视野下，我们愿意投入巨资进行长期规划。所有这些在今天都没有必要发挥作用。我们希望我们的投资者能够理解并接纳我们。我们希望在2 -3年的时间里，然而，在接下来的2-3年里，我们相信我们的产品能够提供更好的回报，保持更稳定的状态，甚至做得更好。更大的梦想是，公司将变得足够大，成为一个优秀和稳定的资产管理组织和技术公司，就像我们钦佩的前辈一样。

最后，在我们设想的未来国内量化市场中，还会有1万亿到50万亿规模的机构，比如桥水和贝莱德。这样的机构在中国过去的所有时间里都没有出现过，但将来肯定会有其他机构或我们。越来越多的量化团队机构正试图以自己的方式达到这样的目标，我们也在做出这样的努力。这些是我今天对量化市场的简要内容和看法。谢谢你。