中國網財經12月22日訊 日前，2020諾亞財富華北區鉆石年會在北京舉辦，銳天投資創始人、總經理徐曉波在會上表示，資產管理行業就是人才密集型的行業，你要在市場上獲取稀缺的超額收益穩定的超額收益，并不斷去與其他的管理人和市場參與博弈競爭，你需要最優秀的人才，唯有強大的人才體系和強大的人才群體，這才是未來量化結構最核心的競爭力，這也是銳天一直以來做的事情，嘗試吸引更多更優秀的人才，幫助這些人才在銳天成長發展，再幫助他們吸引更多的人才，如果這里一旦變為人才的聚集力，那這家公司長期競爭力會非常強大。
以下為部分演講內容：
徐曉波：接下來我們花點時間，介紹一下量化這個概念本身，以及它在美國在中國的運用。
這些年量化在中國發展的非常快。當然最早起源于美國，因為美國是全球最發達的資本市場，差不多是90年代末，2000年初開始發展出量化，如今有20年，美國資本市場可以說90%的股票交易量都來自于量化，當然也包括算法交易，如果你看頭部的對沖基金和私募基金，50%的資產是量化策略管理。中國的資本市場，現在很多的制度，它的經驗，都是參考了很多當年美國發展歷程，如果我們去展望中國未來的資本市場的發展，和它其中一些大類資產的可能性的話，我覺得量化在中國的未來，可以說是非常有前景的，如果你去看美國，中國資本市場未來也會參照這條路去走。
所以我今天題目就叫金融科技與量化交易的中國實踐。
講幾個簡單的概念，我今天更多是從美國中國的量化交易做一些概念的理解。
平時大家從媒體當中聽到一些概念，像高頻交易這樣的概念。尤其在市場波動非常大的時候，它的盈利會非常可觀，而且非常穩定。我覺得講幾個比較有意思的概念。高頻很早的概念來自于做市，所謂的做市商就是一個交易商在買家和賣家報一個單子，你希望它賺取穩定的利潤，這是最早的做市的概念，到了如今這個市場競爭非常激烈的時候，這樣簡單的策略不可能持續盈利，需要更多復雜的策略的衍生，才能在市場上真正達到做市盈利的目的，并為市場提供流動性。
還有一個經常提到的概念，大家是以速度或者是低延時作為核心特點，所謂低延時，從美國股指期貨交易信息傳遞到美國紐約那邊的證券交易所的服務器，現在大家都是利用軍用的微波傳遞信息，最近用更加先進的技術，來傳遞，他們覺得光纜已經不夠快，為什么做這件事情呢？就是因為很多時間第一時間觸發的時候，觸發很多交易機會，誰有第一時間獲得這個信息，去拿訂單，就有優勢。
當然在美國靠速度本身獲得交易是不夠了，頭部交易廠都有很多交易設備，做高頻交易團隊，本質上還是靠Alpha去獲取盈利，什么叫Alpha？大家都會在通過聽到量化策略Alpha策略和中性策略，Alpha就是你在市場上交易中頻策略的時候，你有預測價格的能力，你通過這個去獲取市場的超額收益。運用到高頻收益也是類似的概念，把原來的預測周期從原來一天到五天，變成10秒，或者是一秒很短的周期，如果你的價格預測可以更加精準，你的速度比別人快，你就可以在市場上產生大量穩定的交易的利潤。這就是高頻交易，我想講的一些概念。
當然我們自己也看到了，本身自身也是高頻出身的，我以前在美國做股票的高頻交易。我在里面工作之后，回到中國，當時很有幸抓住中國股災的機會，在股市當時波動非常大的時候，做了股指期貨的高頻交易，在三個月內實現10倍以上的收益。確實這個收益也比較穩定。再到后來我們自己也開始因為股指期貨的限制，轉到股票，開發了股票高頻交易，18、19年做到市場龍頭的地位。
我們再講一下統計套利。統計套利各位理財師和客戶在市場上接觸比較多，就是所謂的中性產品，或者是股票Alpha策略。其實在美國，大家都會把它稱之為統計套利。像文藝復興等等這樣一些類似的基金，他們都會運行這樣的股票期貨的統計套利策略。統計套利策略，說到股票策略的話，有幾大類，第一類是量價策略，第二類是基本面策略，第三類是數據策略。糧價策略簡單理解就是看K線圖，高開低收。這一類因子也是量化交易當中，不管是高頻也好，中頻也好，低頻也好，非常重要的一類因子，或者是策略，他們捕捉了市場上大量的博弈類的信息，交易行為的信息，以及預測價格的信息。其實量化交易的興起，把很多以前人工的利潤空間壓的越來越低，包括以前很多做游資做股票的，穩定交易的策略，你跟他們交流，你會發現這個策略越來越難做，究其原因，就是量化交易慢慢在市場上承擔越來越重要的作用，他們在系統化挖掘規劃能力上，遠超過人，他們運用大量的算力，大量的嘗試試錯，大量的回撤，來判斷什么樣的規律在市場不斷的挖掘出來。進化率極強。
還有基本面引資，大家也投過主觀基金，我們看公司的基本面，看這個公司盈利的長期增長，看這個公司估值的高低，其實量化有很大一類策略也是看估公司的基本面，我們會把財務指標抓取出來，把很多盈利分析師的預期抓取出來，這些信息匯總在一起，系統化研究它，從長遠來看，當你的策略越來越大，換手率降低的時候，你也像基金經理一樣，系統化抓取那些高盈利增長，低估值，具有彈性的長期價值彈性的股票，這個也是基本面因子和基本面策略當中，量化嘗試不斷抓取的規律。所以如果單純把量化割裂開來跟主觀做對比，這個也是沒有必要的，量化會越來越全面，不光是研究早期，后面也會挖掘更多主觀的規律，這也就是為什么在美國市場上，量化策略占到這么大的比例原因。
數據策略，在美國大家對數據研究非常透徹，會用到非常多，包括信用卡消費的數據，包括互聯網的網站的爬蟲數據，還有銷量數據，甚至其他的數據，還有輿情，來做各種信息的匯聚、收集，用這些細小的信息來預測公司的基本面可能的變化，交易型可能的變化，最后把它們組合在一起，組成一個信息系統，用來做股價的預測。這個是數據的策略。
剛剛講到，美國現在的交易量已經占到整個市場90%以上，其中有很大一部分主觀的公募基金，包括主觀的對沖私募基金，他們也會用算法交易做資金優化，他們已經不再用人去下單，更多是用機器去下單。這個就是平時大家會用到的簡單的算法交易程序和系統，更好的算法肯定是避著傳統算法。你去看美國，現在基本上沒有人再去為這些交易上去做執行優化了，但是如果去看中國的大部分的公募基金和私募基金，他們交易所還是這樣的，如果看長遠未來趨勢來看，做中短期的執行優化，機器一定可以打敗人類的，這個是非常確定性的事情。
第四條，我們講講量化投資，量化投資里面也會有非常多的基本面子策略的融入，我們也會看財務報表，也會看市場上各家分析師對于股價評判的信息。我們會把這些信息綜合進來，融入進來，加強我們量化策略，所以量化與主觀不是對立面，更多是融合，更多運用量化的工具，系統化去挖掘主觀規律，做好風控，或者長期的超額收益或者是價值投資。
我們再講講量化交易在美國現狀。來看看未來中國會是什么樣子。市場體量占比非常高，運用非常廣泛。數據體量，美國是一個高度競爭的自由發達的市場，一只故，像IBM這樣一只故可以同時在八家交易所同時交易，有不同的盤子進行撮合，還有剩下幾十個暗室撮合。美國的交易系統非常龐大，信息透明度很高，包括很多量化交易在里面。所以美國每天交易的數據非常龐大，你看一天一只股票全市場的交易數據就達到一個T，幾千只股票就有幾千T，這個數據量非常龐大。所以它的信息維度也非常高，可挖掘的規律也非常多。
交易所的技術也是能處理大量的信息，交易所互相之間都有競爭及它們也要吸引更多的交易者，或者客戶來他們交易所交易，他們互相之間也會進行自己的技術。
信息維度，美國的數據商也非常發達，一家大的對沖基金，他們甚至會用成千上萬種另類數據，來看另類數據當中，有沒有可以被挖掘的西夏的規律，用這個來預測股票的價格。
還有運算帶寬，很多互聯網公司，會用公有云，阿里云、騰訊云把自己網站架在上面，做高可擴展的運用。因為數據量龐大，所以他們需要建立自己的私有云，去做很多大量復雜的運算和數據處理，來獲得信息數據處理能力上的優勢，這就是美國頭部對沖基金的狀態。
我們再看一下中國量化本身的發展進程。分為三個大的階段，第一個階段是10年到15年，10年是股指期貨開放的元年，從那一年開始，剛剛有了所謂的量化對沖的概念，量化中性策略的概念，因為原來大家只能在股票上漲的時候去實現盈利投資收益，當你有了股指期貨的時候，一切發生了根本性的改變，量化策略可以在股市下跌的時候，也產生盈利，它的方式就是靠股指期貨對沖掉大盤的收益，下跌的時候賺取盈利，不管是18年也好，還是15年股災下跌也哈，量化交易都可以發揮它更大的價值。
到15年是到了非常大的巔峰，因為那個時候股市非常活躍，杠桿配的非常多，那個時候交易量非常大，波動也非常大，那個時候到了頂峰，15年之后，股災結束之后，接入被限制，股指期貨的貼水到了30%保證金到了40%，股指期貨基本被監管，或者被砍掉或者大幅度限制。16年開始，很多大的量化基金很難再運作，因為監管對制度做了非常大的變革。正因為如此，給了新一代量化基金新的機會，原來在15年非常簡單的策略都能盈利的情況下，大家需要改變自己的策略，做一些更加有超額收益能力比較強的策略，去打敗保證金的比例獲得超額收益，16到18年是第二階段，興起了一批新的對沖基金，他們比15年有更加成熟的策略體系，去進行市場交易。
到了19年，政策又發生了一次特別大的轉向，這一次國家開始又重新把資本市場定位到非常高的戰略地位。大家可以從科創板的打開，包括對外開放，包括放開，甚至在股票T0的制度，國家對資本市場的態度，已經大幅度的轉變，股指期貨再次被放開，甚至考慮股指期權的上市。所以在這樣一個新的大的環境下，量化交易也被監管重新認識，一個非常明顯的特點，18年下半年，我們做交易的時候，經常到下午三點不到的時候，監管局突然把你的程序接口封掉，覺得風險太大了，怕影響市場。可見監管本身對量化交易的態度，也在發生非常大的轉變。甚至監管也在調研，中國A股市場，量化交易量，已經占到A股的24%以上，過去幾年增長非常快。
我再多講講，量化跟主觀的區別。主觀更多是持倉，相對較少的股票，幾十只故，持倉周期較長。通過企業本身的盈利長期增長，低估值來獲得股市的超額收益。當然他們本身也是在收益過程當中，獲取了大盤行業本身這個東西盈利的紅利。這是他們很多策略的特點。量化策略的特點，撇開股指期貨對沖不談，交易頻率相對較高，短的持倉一兩天，到長的十天。有些是偏博弈的量價策略，有些偏主觀基本面的策略，不管怎么說，量化策略也在抓取市場上的規律，量價博弈的規律，再到基本面的規律，雖然基本面的看法和主觀基金經理會很不一樣，它會損失一些信息維度，但是會捕捉另外的信息維度，它損失的是對某只股票深度調研的信息，因為這個信息沒有辦法在積極層面很好的表達，比如說分析師預期的改變，包括財務指標的變化。所以量化策略本身是通過高度分散，不斷的去交易市場上量價基本面信息的變化，來獲取持續穩定的超額收益。從長期來看，量化本身跟主觀策略，你看主觀基金經理交易的話，有超額收益的主觀基金經理，也會階段性進行調倉，這些調倉本身也是他們Alpha收益很重要的來源，如果把這部分拿掉的話，很多基金就不再那么出色和不再那么有吸引力，這部分會是未來量化和主觀非常重要的部分，量化的支出，在于不斷的研究迭代去強化這個系統本身的預測能力。它會做分散，做很嚴格的風控，避免過多的干預。
我們講講人工智能，大家現在聽到很多人工智能本身在量化領域的應用。所謂深度學習的方法。當然深度學習是一個突破性的創新和框架，未來談到量化領域的應用會越來越廣泛，但是人工智能是不是可以強大到去取代主觀投資者，這個我不這么覺得。這就涉及到一個問題，機器有沒有這個可能性，跟人類的智能一樣，我覺得現在的人工智能框架還是有一點差距，為什么呢？因為人最擅長做的事情是在一個少量樣本點的數據下，做出一個高維信息的決策，機器是沒有辦法的，機器最根本的特點，就是需要樣本量足夠大的時候，通過算力去挖掘很多很細小的規律，不斷的優化，這是它強大的地方。但是人之所以為什么能做出主觀決策，是人類社會經過幾千年的演化，積累了非常先進的知識，通過社會，通過家庭，通過學校，通過網絡媒體，通過書籍去傳播，這些高維的信息，機器在短時間之內是沒有辦法很好理解的。但人可以，就好像人去看哪一家上市公司，會和很多上市公司的管理層交流，會跟上市公司的同行交流，他會跟上下游去交流。他會看宏觀的信息，這些高維信息，機器沒有辦法通過簡單的函數去描述的。所以我覺得投資本身是一件，如果要做到頂尖的話，并不是很多人都能夠勝任的事情。你說機器在短期內，它可以達到人類的智能，甚至是非常出色優秀的人工智能，還是有很大差距的。
但是人工智能或者是量化交易和統計學習也有它強大的地方，它強大的地方是什么呢？它可以匯聚大量細小信息，把細小的規律不斷挖掘出來，這個是人很難做到的，比如說價格信息有很小的抖動，或者邊邊角角的信息，這些信息看似沒有什么，人看不出來，但是機器能系統化的捕捉它，而且可以不斷的優化，通過一套嚴格的方法和流程，比如說機器去讀上千個數據源，機器有能力把這些信息都匯集起來，挖掘其中的規律，這就是機器強大的地方，而且量化策略還有一個優勢特點它的進化能力特別強，它不斷在市場上，提高歷史回撤的收益，得到實盤收益規模的雙提升。主觀你需要非常長的周期去經歷，或者是經驗去積累，一旦調整，你也不會做大量的回撤，不會做大量參數的調試。這就是人工智能和量化交易相比主觀有一個很大的優勢的地方。它的不斷自我進化，自我迭代的能力。
剛剛講到了19年之后，資本市場制度變革，帶來了很多新的機遇，資本市場如果唱戲扮演一個大類資產配置的需求，非標轉標替代的需求，包括他們需要承載更多的上市公司創新動力和資金的時候，資本市場的定價就變得尤為重要，股市未來誰來定價，有效率資產交易者和管理者來定價，量化交易在中國股市當中扮演定價能力和交易能力變得越來越重要。
如果去看中國現在量化發展趨勢，你會發現中國發展路徑，這個趨勢跟美國越來越像，不管是人才的儲備上，模型的迭代方法上，還是交易的框架上，甚至用一些茶幾機器學習的方法上，中國和美國未來是非常的相似的。所以這也是需要我們不但借鑒海外經驗，吸收海外優秀的對沖基金人才，回到中國，在中國資本市場上去深耕發芽，在中國市場上去發揮自己的價值。
量化金融機構到最后，應該就是人才。因為資產管理行業就是人才密集型的行業，你要在市場上獲取稀缺的超額收益穩定的超額收益，并不斷去與其他的管理人和市場參與博弈競爭，你需要最優秀的人才，唯有強大的人才體系和強大的人才群體，這才是未來量化結構最核心的競爭力，這也是銳天一直以來做的事情，嘗試吸引更多更優秀的人才，幫助這些人才在銳天成長發展，再幫助他們吸引更多的人才，如果這里一旦變為人才的聚集力，那這家公司長期競爭力會非常強大。
剛才講到美國也用了很多另類數據進行學習，不斷的迭代自己的策略，中國未來量化金融策略發展趨勢，也是一定會往這條路去走。
我覺得銳天本身從長期來看，我們第一強調的是人才，匯聚更多全球本土優秀人才去參與到量化策略的開發當中，第二個是分散，銳天從最早的高頻交易出身，到現在的去打造多資產多周期，全球市場策略平臺，通過不斷的分散，不斷去優化每一個子策略，實現長期競爭力。為什么高頻交易這么穩定呢？尤其在市場大的波動的時候，根本特點是交易次數足夠多，交易策略和頻次持倉，交易的次數，交易的標的足夠多，也就是足夠的分散，把這個概念運用到整個資產管理行業當中，作為量化對沖基金，你要做的事情在資產類別上，資產豐富度上，資產周期上不斷做分散，在各個賽道上，不斷的去進化和進步，您打造出來的策略體系，一定是足夠分散，能適用個哥哥資產周期和價值波動豐富的策略體系，而且如果他們各個策略體系都在往前進步的話，你整個平臺進步能力就會非常大。你給投資人創造的收益，長期來看能夠跨越市場周期，跨越很多競爭的格局變化，跨越制度變化有競爭力的策略體系。這是我們的追求目標。
謝謝大家！我今天演講就到這里。
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