壹财信

对话私募 | 泓创量化沈一民:2021年增配CTA正当时

证券之星 发布于 04月01日 17:13

以下,是沈一民在访谈中分享的精彩观点:

投资基本可以分为两类:一类是所谓的价值投资,根据低估高估或者行业绩效逻辑;一类是我们在做的量化投资,用数据驱动,并通过科学方法揭示某种数据变化规律,利用这种规律来建立模型,捕捉市场机会。

量化的难点在于如何留住高素质人才,我们建立合伙人为基础的一个事业共同体,通过团队合作来贡献自己的价值,同时通过合理的收入分配机制让大家做加法,让公司成为优秀者的创业平台。

我们用系统论中的思维和理念,对资产管理业务进行统筹规划,注重量化平台的可靠性、稳定性和成熟度。交易过程中我们是做减法,通过减少过度交易和降低差错率,就可以获得相对于一般团队更高的收益。

疫情对全球经济社会的冲击和影响非常深远,现在可能才刚开始,如果后面有很多事发生的话,势必造成市场的大幅波动。对于今年,我是强烈建议减配权益类资产,增配CTA资产,使得整个资产配置的稳健回报能力加强。我认为接下来的两年将依然是CTA的大年。

沈一民,新加坡国立大学硕士,2012年开始组建量化团队,2014年设立上海厚视投资,2020年启用泓创量化品牌。公司是合伙制,成员来自清华大学、中国科技大学、上海财经大学、荷兰乌特勒支大学等国内外一流学府数学、物理、金融等科班背景,主攻CTA量化策略。目前,公司自营和外部资金共计管理规模接近2亿,策略容量约20亿。

以下为访谈全文:  

证券之星:请您简单介绍一下泓创量化

沈一民:泓创量化是我们公司的主打品牌,定位是做一家可持续发展的量化科技型公司,我们通过计算机、金融学等科学原理进行程序化、量化交易,并不断自我迭代;我们还有一个成立于2014年的上海厚视投资,它将来会作为我们一个资产管理中心出现。按照公司的整体部署,泓创量化是我们的“母舰”,上海厚视投资则是我们的“战机”。

目前,这个团队是2017年初开始运作的,但实际上,我们介入这一行组建团队,要追溯到2010年,在这期间行业也发生了几次显著的变化,起初,我们也不清楚对所在行业的称谓,那时候我们还自嘲是做交易模型的。后来,我们称它为量化,再后来就叫CTA。

证券之星:量化跟传统的交易相比,优势在哪,它的盈利模式是什么?

沈一民:投资其实可以分为两类:一类是所谓的价值投资,核心是估值,对价值的认知是低估的时候买入,高估的时候卖出。这和一个企业的底蕴内涵、行业绩效密切相关,必须要进行深刻的产业研究和基本面的研究。当然,还包括其他方面的行业因子。

另一类,就是纯粹用数据驱动,用科学知识来解决一些问题。它的假设实际上就是数据包含了所有信息,我们要做的就是通过数据拿到所需信息,利用科学方法揭示某种规律。利用这种规律来建立交易模型、策略和系统,捕捉市场波动的机会,低买高卖或者高卖低买。

但它们的盈利模式和价值投资的逻辑是不一样的。量化交易是捕捉市场规律,利用一些可重复的波动,形成一种赚钱的模式,用算法来决定交易方向和过程。严格来说是一种波动交易,利用市场剧烈波动中的无效性赚钱,这是第一。

第二,由于量化技术使用计算机系统来自动实现,它有强大的算力,相比人脑可以有几乎无限大的管理环境,可以同时管理多个品种和信号,对市场进行全面覆盖,在交易的丰富度,以及交易反应速度上,都有明显的优势。

第三,就是机械性,量化系统是一个纯粹的机械系统,在交易过程中人是不用参与的,因此它有效避免了很多人性上的弱点,避免被情绪所左右,从这个角度来讲,量化系统要更可靠。

证券之星:公司在发展过程中遇到过哪些困难,是如何克服或解决的?

沈一民:量化的难点在于找到合适的人才。它是一个典型的智力密集型行业,必须匹配高素质的人才来参与到这项工作及创业当中,我认为这是最难的事。那么如何找人,如何留住他们,如何激励他们?这就是我们十几年来一直在思考和努力解决的问题。

在泓创做研发一般至少是博士,这里也有差别,但总的来说我们需要最顶尖的人才。这也应该是绝大多数量化公司最关心的问题。

我们采用合伙人制,建立一个以合伙人为基础的事业共同体,让大家通过团队合作来贡献自己的价值。同时公司通过合理的收入分配机制让大家做加法,让泓创量化成为优秀者的创业平台。

证券之星:你们现有团队是怎么构成的,投研和风控体系能否详细介绍下?

沈一民:我们团队经过这几年的一个发展,大概有15个人,其中11个是合伙人。公司运营中心在上海,交易中心在北京,在深圳还有一个研发基地。我们核心的研发人才都是公司合伙人。

另外,我们一个很重要的人力资源来源就是清华大学。2013年开始,我们就跟清华大学有了系统性的合作,泓创量化现在也是清华大学数学系专业研究生的实践基地。

对于投研和风控体系,我们是基于市场里的各种数据,然后利用数据挖掘的方法,去寻找一些确定性的规律,据此开发出不同的交易模型和策略,通过算法配权做成程序量化执行系统。我们通过投决会、风控委员会来完成整个投资和风控体系建设,还有自主研发的风控报警系统,这是我们实现长期稳定收益的基础。

证券之星:目前管理规模怎么样,管理容量有多少?

沈一民:我们的理念是“慢就是快”,以此达到一种厚积薄发的效果,因为做交易本身是件特别难的事情,我们一直在跟很多高手博弈,所以对资产管理一直非常慎重。

前几年,公司一直是在用自有资金进行交易,以此为主,在这个过程中学习,探索试错,慢慢使自己的系统和能力成熟起来。2021年以前,我们管理的规模已经接近1亿,公司逐渐在做一些尝试性的市场开拓工作,试图通过扩大规模来综合收益,建立品牌,为下一步发展打下一个良好的基础。

2021年以后,我们陆续成立了多只阳光私募产品,客户认购CTA策略的意愿加强了,很快就会达到2亿。容量方面,目前测评下来,以现在的系统不做改动的话,至少有20亿的规模,拓展管理半径的空间还是蛮大的。

证券之星:公司的外部科学团队在做哪些研究?

沈一民:我们有一个非常强大的外部顾问团队,其中有的科学家也是我们合伙人。首先就是加拿大的裴健教授,裴健先生他是全球大数据研究的领头人之一,曾经在华为出任过首席科学家,在京东集团当过副总裁。他为我们提供了一些全球最前沿的视角,也为我们的研发提供了顾问支持。

另一个是,清华大学数学科学系的杨教授,杨教授从统计学的技术原理出发,在模型和参数估算方面,为我们提供了非常有效的指导。

证券之星:随着资产规模增加,泓创在策略上会有哪些变化,长期获取超额收益的能力是什么?

沈一民:我们目前的系统管理半径已经达到20亿,这个系统实际上是长期不断迭代的过程。我们通过探索和实践,不断提高系统性能,使得它有一个更理想的盈亏比。

我们一直是用系统论的思维和理念,对资产管理业务进行统筹规划,注重量化平台的可靠性、稳定性和成熟度。交易过程中我们做减法,通过减少过度交易和降低差错率,可以获得相对于一般团队更高的收益。

证券之星:相比权益类基金,CTA基金有什么优势?而对比同类量化产品,公司最大的优势是什么?

沈一民:我认为我们最大的优势特征在于公司的量化管理环境。我们搭建出了面对多市场多品种、多策略的立体系统,这使得投资的分散性得以充分的发挥,系统性风险降低;同时通过算法进行动态规划调整,又使我们资源分配体系能够随时根据新的市场信息进行更加优化的配置,让系统具有较强的攻击性。

这样的动态管理技术与量化系统,是传统人工交易所无法达到的。长期来说,我们既具备稳健获取绝对收益的能力,又有持续的生命力和弹性。

证券之星:现在有哪些机构投资了我们,公司未来三年有怎样的一个规划?

沈一民:去年开始进行市场开拓尝试之后,我们接触了大概几十家专业投资机构,包括券商、期货公司、FOF基金、企业集团等。目前,我们已经进了三家券商或期货公司的白名单,同时也在拓展其他专业机构渠道。

这是一个不断了解学习市场的过程,希望明年,我们能够管理10-20亿的资金规模,为此我们已经做好了充分的准备。

证券之星:量化投资在中国的现状和发展趋势,您可以和我们分享一下吗?

沈一民:量化的概念其实产生得很早,国内的市场发展得也很快。2010年,在我们刚接触的时候,当时量化技术还很少,现在已经非常多了。在大的脉络上和节奏上,我觉得还是在跟随西方发达市场的节奏,通过对他们的学习和研究,大致能看到我们发展的节奏和速度。

但是中国市场是新兴市场,有其特殊性,体量很大,参与者众多,同时对外资并没有完全开放,或者是在外资退出机制还没有很顺畅的情况下,市场的波动性比较大,但这意味着它有着更多的交易机会,这为量化这种技术和基金的发展提供了非常好的机遇和空间。

在未来几年通胀的大背景下,大宗商品市场波动性会持续加大,整个行业就面临着一个前所未有的机会。

证券之星:对于2021年,您对高净值客户在资产配置上有什么建议吗?

沈一民:对全球市场或者国内的大宗商品市场,我认为整体波动性的放大会持续相当长的时间,理由是像去年这样因为疫情导致的系统性全球经济冲击和全球性大放水都是前所未有的。

现在整个全球市场的联动性和传导性非常强。这个事件对整个经济社会的冲击和影响是非常深远的,现在可能只是刚开始,后面还可能会发生更多事情。这样的话,就势必会造成市场的大幅波动。

我们的理念是顺应而不是预测市场。如果市场出现机会,我们的量化交易系统自然会对它做出相应的调整,然后把资源集中在交易价值比较高的地方,这就是量化交易的优势所在。

我认为接下来的两年将依然是CTA的大年。对于今年的方向,我强烈建议减配权益类资产,增配CTA资产,使整个资产配置的稳健回报能力得到加强。

《壹财信》对其发表的策略研究内容或与机构联合制作的内容,包括但不限于所有的产品及服务、以及壹财信网站的文章、图片、评论等拥有版权等知识产权。欢迎转载,但转载须注明出处(来源:壹财信及作者名字)。 如因作品内容、版权或其它问题,请及时与我们联系。 联系邮箱:yicaixinbd@163.com

相关文章

更多