百億量化銳天投資徐曉波：今年量化熱、主觀冷只是個周期性現象

被稱爲“量化四大天王”之一的銳天投資創始人、CEO徐曉波，日前在一場對話中，就市場關心的量化投資所面對的機遇與挑战，

包括超額收益的下降，量化未來的空間，GPT能否直接應用在量化上，以及銳天所秉承的一套方法等，分享了自己的觀點。

六裏投資報資料顯示，2013年，徐曉波在上海創立銳天投資，最早從股指期貨高頻起家，2016年進軍資產管理的新賽道，开始建立股票中高頻的策略團隊。

目前，銳天投資旗下既有股票的高頻、中頻、低頻，也有CTA和可轉債的策略。

近年來，無論是公募還是私募的量化，都有產品表現出了非常優異的成績，也吸引到了越來越多投資者的關注。

尤其是在市場劇烈的波動中，量化策略往往更能夠適應市場，不少量化基金都成功實現連續多年實現正收益。

在對話中，徐曉波談到了很多市場上普遍關心的關於量化的焦點問題，六裏投資報（liulishidian）梳理了徐曉波的發言，比如對於超額收益攤薄的問題，他認爲，這也是一個正常的現象。

對標美國，美國量化行業超額的中位數可能就在個位數，但對於中國市場來說，個位數無疑是一個非常低的水平。

但隨着中國資本市場日趨成熟，量化參與者越來越多，盡管市場上量化策略盈利的總盤子越來越大，但收益率階段性下移也會是正常的現象。

徐曉波表示，也許超額收益將會慢慢波動向下，去達到一個理性平衡的水平。

投資報（liulishidian）整理提煉了徐曉波分享的精彩內容：

1.這幾年，中高頻的超額收益可以說每年下降速度是非常誇張的，甚至一年的超額收益較前一年同樣的策略可能會掉30%-40%，甚至50%。

比如說，同樣的策略，在前年的超額是50個點，到了去年可能只有25個點，再到今年可能只有18個點，這個變化是非常非常劇烈的。

這個衰減原因並不是因爲策略本身就是有什么問題，更多是因爲，在市場上競爭的人非常多，所以導致了這種策略的衰減非常非常快。

2.主觀也好，量化也好，都是市場的重要組成部分。

從長期來說是一個共生的關系，階段性有孰強孰弱，但終究也是一個周期性的現象。

量化也一定會有它的底部，可能早年也有過，只是已被遺忘了。

就像現在主觀經歷的低谷，可能大家也开始忘記它曾經輝煌的時候。

3.從長期來看，如果說監管政策沿襲當下狀態的話，那我會覺得量化還是可以有更大的發展空間。

可能現在是1.5萬億，五年之後、十年之後，有可能到3、5萬億，

交易量佔到整個A股50%-70%的這樣一個佔比，我覺得這都是非常有可能的一件事情。

4.如果靜態的來看，GPT4作爲一個語言模型，在量化領域現在還沒有非常廣泛的應用。

如果是動態地看，看未來5-10年，我相信AI會影響人類的各行各業。

量化作爲一個AI的前沿實驗廣場，說不定也會有一些奇妙的發現和反應。

量化參與者越來越多

超額收益會慢慢向下

問：整個量化行業的時間雖然不久，但其實也經歷了比較多的起伏和周期。請曉波分享一下，是怎么度過這幾年市場的這種周期的？

徐曉波：我覺得自己感觸還蠻大的，因爲創立銳天這么多年，10年走過來，國內的量化行業、資本市場也發生了翻天覆地的變化。

從一些小的點上看，最早我們當時剛开始在國內做量化創業的時候，當時去招人、招團隊，不管是技術也好，策略也好，其實非常困難。

那時候，要想吸引大家來到這個行業，要跟大家去講這個行業的未來前景，需要讓大家相信積極去交易股票、交易期貨是靠譜的一件事情。

在當時的中國，這是一個非常新鮮的事物。

但是到了今天，你去跟人講量化，你發現幾乎所有人都知道量化，至少做投資的、做交易的人大家都很關注量化了。

這是第一個，讓我感觸非常深。

第二個，是競爭程度的變化。

量化在海外的競爭是非常激烈的，如今做超額收益，槓杆前穩定做3、5點都是非常非常不容易的，

但如今在中國，對標指數怎么着也得跑贏指數10個點。

如果跑不贏指數10個點，大家都會質疑你投資和交易的能力。

當然，隨着競爭越來越激烈，很多投資人也會問說，未來超額收益會不會隨着競爭越來越下降？

會不會下降到和美國同樣的一個程度？

我自己的感受是，最早大家對量化超額收益能做到二三十，再到現在行業的中位數在10多個點，再往後可能會不會也到美國一樣，超額的中位數變成個位數？

我覺得這是我們資本市場從年輕的狀態，到未來慢慢向越來越成熟的市場去發展的一個必然的過程。

在這個過程當中，隨着量化參與者越來越多，你把市場總體的量化盤子乘上超額收益，其實它的盈利的絕對體量肯定是會越來越大的。

總體來說，即使競爭在變得加劇，超額越來越難做，但是我們還是非常樂觀的，我們相信資本市場的體量會越來越大，而且將來總體量化攫取收益的空間還是在做大。

大家在競爭加劇、盤子變大的過程當中，超額的平均水平會不會階段往下移？

我覺得會是一個慢慢波動向下、慢慢去達到一個理性平衡的水平。

因爲如果超額收益真的很低，投資人不認可你，那資金也會離开這個賽場，這是我的看法。

經歷各種周期考驗+創新

是量化機構的生命力所在

問：從FOF投資機構的角度來看，一個好的量化投資機構，它的共性和共同點會是什么？或者，要把一個量化策略持續做好，它需要具備的一些核心能力會是哪些？

徐曉波：對風險的控制，包括團隊人才梯隊的建設，都是量化公司非常核心的事情。

我這裏再補充幾點，

第一，我覺得好的管理人一定要經歷過很多的周期，周期包括很多，市場的波動、風格的輪動、競爭格局變化，同時也甚至包括一些制度的變化。（六裏投資報：liulishidian整理）

比如說股市期貨在2015年前後的一個變化，包括程序化交易在2016年當時受到很大的限制，那時候貼水很大。

再到現在市場开始非常放开，量化參與者越來越多，外資也在裏面競爭。

可能再到將來，國家說不定也會階段性出台一些量化交易的政策。

那么，怎么在這樣一個長期不斷變化的過程中，經受住各種行業的考驗、市場波動考驗、競爭的考驗、制度的考驗？

我覺得這是一個量化機構生命力所在，這是我的第一個看法。

第二個，對於量化投資機構來說，它區別於很多傳統主觀一個很不一樣的點在於，它不只是一家投資公司，它同時也是一家科技公司。

對於一家科技公司來說，創新可以說是它的一個非常重要的生命力所在。

如果一家科技公司、一家量化投資公司停止了這種創新，

那么它在市場的價值會迅速衰減，它爲投資人創造收益的能力也會不斷的衰減。

如何去不斷地做創新？摒棄之前的一些理念、觀點？

怎么能在細節的方法論中，不斷去尋找出新的角度、新的因子？

我覺得這是量化管理人需要不斷去精進，不斷去修煉的一個終身的課題。

目標是風險均衡，

超額收益足夠穩健

問：中國的量化機構已經卷到了今天這種程度，未來你會想在策略上往哪些方向去开發？

徐曉波：我是這么覺得，隨着競爭不斷加劇之後，任何新發現的Alpha，在交易一段時間之後，很快就會被市場所感知到。

這些新的方法不斷地會有市場上的新玩家去參與，當然這裏面就有好有壞。

好的是市場終究是一個互相博弈的過程，任何一個好的策略和倉位，也需要其他人的跟隨。

從競爭的角度來說，如果更多的人去交易這樣一個策略，那你這個策略持續的有效時間會變得更短。

我們銳天自己秉承的一個方法是，

我們的投研體系還是要覆蓋得更加全面，不太會是說一定專注在某一條賽道上。

不管是因子挖掘也好，或者機器學習也好，或者是一些新的方法論也好，

我們不太會在單一個賽道上、就去集中公司所有的力量去研發這個賽道。

我們更多是希望我們的策略投研團隊組成是可以更加均衡的。

我們希望在各個方法論上都有一個持續進步的過程，

這樣可以確保我們在很多新的方向上都足夠的敏感，也有一定的布局。

在這些新的方法突然誕生一些市場爆發潛力的時候，我們也有一定的抓手，可以參與到這個過程當中。（六裏投資報：liulishidian整理）

但是我們也不需要一定要在爆發的時候喫它很多的紅利，因爲我們希望，在長期的發展過程當中，每一年的業績都能在行業做到比較靠前的位置，而不是僅僅在某一年做到特別好。

所以我們投研體系的構建，也是希望不斷去深挖每一個方向，在這些創新方向上都有一定的布局。

哪怕這個創新方向上，可能有些玩家可以做到最極致，業績做得最頂尖，在某一兩年。

但是沒關系，我們哪怕在這個方向能做到五成、七成，但是，我們在其他方向上也都可以做到這樣，

那加在一起可能也不差，反而更加可以達到一個風險均衡、超額收益足夠穩健的狀態，這也是有競爭力的。

好的策略，因爲市場表現的周期性，可能今年超額能做40%，明年可能做20%，後年就不好說。

量化主觀階段性有強弱，

這是一個周期性的現象

問：從FOF的角度而言，主觀和量化分別代表兩種不同的投資方式，但是在2023年出現的這樣一個量化熱、主觀冷的環境，從量化機構角度，您對主觀和量化兩個陣營的定位是怎么看的？第二個就是爲什么今年會出現量化熱、主觀冷的這種現象？（六裏投資報：liulishidian）

徐曉波：主觀也好，量化也好，都是市場的重要組成部分。

從長期來說是一個共生的關系，階段性有孰強孰弱，但終究也是一個周期性的現象。

量化也一定會有它的底部，可能早年也有過，只是已被遺忘了。

就像現在主觀經歷的低谷，可能大家也开始忘記它曾經輝煌的時候。

所以我覺得，這就是一個周期。

從長期資本市場發展角度來說，這個市場不可能最後只剩下量化，

它一定是一個財富創造、企業發展、經濟發展共生的結果，不應該變成純博弈的。

如果是純博弈，那就變成了一個賭場。

所以我們也希望，在未來資本市場發展當中，主觀和量化各自扮演在行業中的角色。

另外一個角度來說，從我們粗淺的理解來說，主觀它賺的很多的收益是來自於企業的增長，或者經濟的增長、行業的增長。

就算是經濟下行或者經濟有一定壓力的時候，我相信也會有少部分企業它具有很強的爆發性。

主觀更多的工作，也是去挖掘這些優秀的企業，但這些工作很多層面上不完全是量化可以去覆蓋、可以去做好的過程。

所以我會覺得，天然來說，主觀和量化就有各有的賽道和战場，各有各自的職責。

量化具備科技企業屬性

要獲得更高的投入轉化率

問：現在我們經常聽到一個詞叫軍備競賽，尤其是量化行業，經常聽到這個詞。不管是人才的軍備競賽，或者科技投入的軍備競賽，都會涉及。從中國的市場環境來看，你對軍備競賽怎么理解？

徐曉波：其實本質還是回到量化本身。

量化交易它本身不光是有投資和交易的屬性，同時也具有科技企業的屬性。

科技企業，不管是在美國也好，中國也好，

研發投入佔收入的比重，都是大家在做公司調研時非常關注的一個指標。

所以從這個角度來說，量化交易公司持續不斷地投入硬件、人才建設或者數據等等，這都是一個非常正常的商業經營所需要去做的事情。

軍備競賽我們是這么看的。

如果是看美國，大家看一些非常高頻的策略，比如說像期貨的高頻，大家也知道在美國是處於一個相對比較集中的狀態。

它的競爭力一方面是來自於策略，另外一方面也來自於速度的競爭。

比如說從芝加哥到紐約，大家早年前就是用光纜，後面就有一些無线傳播的手段，甚至有一些軍用的微波都會用上，這就是硬件上的投入。

如果你確實比別人更快，就有非常明確的優勢。

這種情況下，確實大家會陷入一種軍備競賽的狀態。

但是另一個角度來看，

並不是說一家公司的投入是另外一家的5-10倍，它的研發產出就一定是另外一家的5-10倍。

這裏面會有很多的不確定性。

這其中包括了一些市場不確定性，帶來某種策略一些紅利的周期。

也包括選擇的技術方案等等，很多因素都會影響轉化效率。

我們自己在投研當中也經常會遇到，

去做一個策略創新，可能有的時候設想結果很好，但最後其實沒有想得那么好，這是一種很常態化的狀態。

但是有一點我們是確定的，就是我們是一家量化科技公司，我們要持續去做投入，人才也好、數據也好，要去做投入。

同時，我們也很關注投入的方向是什么，關注我們到底要在哪些方向上去做有效的投入，去獲得更高的投入創新轉化率。

量化未來體量能達3､5萬億

交易量佔整個A股的50-70%

問：走到今天，根據非官方統計，現在量化已經有1.5萬億的市場規模了，它也佔到了A股換手率的很大一部分。

到這個位置上，會不會覺得量化行業有一定的規模天花板？對這個行業未來的成長空間怎么看？（六裏投資報：liulishidian）

徐曉波：短期來說，過去幾年量化的增長是非常快，現在是1.5萬億，

可能是在2019年之前，2018年底的時候可能是2000億，甚至2000億不到，更早甚至只有三五百億的規模。

相當於在短短幾年之內有大幾倍的一個成長，5到10倍的一個成長，這是非常快的增長速度。

對市場交易結構的改變，對市場的改變，包括對其他參與者的適應，都是一個很大的衝擊。

我會覺得，從長期來看，如果說監管政策沿襲當下的一個狀態的話，那我會覺得量化還是可以有更大的發展空間。

可能現在是1.5萬億，五年之後、十年之後，有可能到3、5萬億，

交易量佔到整個A股50%-70%的這樣一個佔比，我覺得這都是非常有可能的一件事情。

一是得益於，整個資本市場還在快速的發展，越來越多優秀公司在A股上市。

中國現在A股上市公司有4000多家，參考美國差不多有1萬家，中國的經濟體量跟美國是相當的，中國的資本化程度跟美國相比還是有很大的差距。

所以這裏面，資產本身就有一個很大的增長空間。

第二，包括很多資金配置的角度來說，

原來的很多資金配置在銀行間體系，在地產、基建產業的體系當中配置是非常非常大的。

當然這幾年大家也意識到，地產、基建陷入了一個更緩慢的增速的狀態。

所以有很多的非標資金，一定會尋找新的出口。

這個新的出口是什么？

什么樣的空間可以承載這么大的一個資本配置的需求？

我相信資本市場和股票市場一定是一個非常重要的選擇，資本市場的壯大會給量化帶來機會。

第三，從交易的深度來說，

中國不管是從個股的對衝手段來說，還是衍生品的發展手段來說，包括資本市場的創新制度角度來說，其實還是有很大的有待打开的空間。

如果這些空間愿意被打开，這些流動性空間愿意被釋放出來的話——

剛才也提到，量化到底超額收益來自於什么呢？其中很大程度上就來自於流動性。

另外，美國的量化交易規模在資本市場佔比是非常大的。

如果算上算法交易的話，可能基本上90%以上。就算不算算法交易，光一些股票中高頻的量可能達到50%以上的這個交易量。

甚至在一些亞太市場、歐洲市場也是這樣一個狀態。

所以中國市場，如果看五年、十年，拉長來看，我覺得量化交易一定是可以有更大的空間去成長。

GPT作爲語言模型，

在量化暫還沒有廣泛應用

問：在量化投資裏面，我們怎么看ChatGPT這種大模型帶來的變化？它是不是可以帶來一些差異化的東西和策略？

徐曉波：今年AI確實有非常大的突破。

以前大家對AI的認知是一個統計模型，

它是一個非线性的統計模型，跟一個純线性的統計模型並沒有質的變化。

到了今天，大家都會开始討論說，AI是不是會威脅到人類的存在，今年GPT這個事件是一個非常顛覆式的科技突破和創新。（六裏投資報：liulishidian）

我自己是這么看，兩個層面，

第一個是對GPT本身的看法，我自己覺得GPT是一個非常大的創新，

它的創新並不只停留在模型的網絡架構，或者是其中一些環節、流程的創新，而是在於說它是範式和思想的創新。

以及，它怎么去把一些現有的已經存在的機器學習的手段進行有機的結合，得到一個在結果上實現質的突破的變化。

我覺得這裏面有幾點在於，GPT的語言理解能力，比以前越來越強。

理解能力的增強，一方面來源於參數本身的擴大，同時也來源於語料庫的豐富。

包括中文的知識，包括英文的知識，包括編程的知識，包括各行各業的信息知識，都可以在同一套理論框架當中互相的去借鑑和學習。

比如說你問它中文的一個問題，它雖然沒有在中文的語料庫中出現過，但它有可能在英文的語料庫中出現過，那在中文的問題當中可能你也能獲得比較好的答案。

另外，怎么去把自然編程語言和自然語言的這種邏輯關系進行關聯，甚至包括怎么把數學的一些關系——

最近大家也看到，GPT甚至开始在數學領域證明數學定理——

能做一些非常復雜的推理的工作，這個是以前的人工智能所不具備的一個範式。

以前的人工智能，更多是以一個統計關系去理解圖片、理解文字的上下文關系。

而如今的人工智能是更好地把這些東西理解了之後，形成一個有效的工具，這個工具的效果會變得越來越好。

甚至它开始出現具備人的一些思維方式的能力。這個是它偉大的地方。

所以我自己對AI，包括ChatGPT，在未來5-10年的發展很憧憬，相信人類有這樣強大的工具，未來一定會走向新的文明的高度。

這個是非常非常讓人興奮的一件事情。

第二，是看GPT跟量化的可能性。

目前來看，單純用一個語言模型來解決量化的問題，我覺得這不是天然的範式。

因爲量化它更多是以數字來存在，

比如說很多因子也好，我們要預測的收益率也好，它天然就是一些數字。

我們本來也用了很多機器學習的方法來預測這些收益率。

所以就是說，一個語言模型是不是一定能在量化領域得到非常好的應用，我覺得這不是一個直接的轉化。

當然，現在量化所需的數據種類越來越多，

包括新聞、研報，能不能用語言模型去更好地理解這些，這個其實是值得探索的。

但是，我們是不是可以用GPT去更好地挖掘一些市場規律？或者去做平時我們人真正需要去突破、去創新的一些點？

我覺得這個還是有待發現，起碼不是一個非常直截了當的應用，這是我的一個觀點。

如果靜態的來看，GPT4作爲一個語言模型，在量化領域現在還沒有非常廣泛的應用。

如果是動態地看，看未來5-10年，我相信AI會影響人類的各行各業。

量化作爲一個AI的前沿實驗廣場，說不定也會有一些奇妙的發現和反應。

標題：百億量化銳天投資徐曉波：今年量化熱、主觀冷只是個周期性現象

地址：https://www.iknowplus.com/post/18003.html