世界很大，能活下去就好…我为何要离开量化私募行业
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今天一起学私募给大家分享一篇有关离开的文章，他为啥要离开量化私募圈呢。我们一起来看看他所走过的路。
焦虑的时代
开往广州南的高铁上，偶遇雄安新区某局长外出调研。几番寒暄后，局长打开了话匣子。
局长向我大吐苦水，其所在辖区以前仅仅是靠旅游吃饭的小地方；现被划到雄安新区后，政府集聚了大量资源，不得不搞新产业园开发，先进制造产业园、总部基地……
但又对当下宏观形式看不清方向，不知道搞何产业，大领导提议搞新能源汽车，下属只能纷纷附和。
局长的迷思，不免让我联想起近期参加的一场银行业会议。
会议之上，各路行长大佬们热情洋溢地解读一行三会政策，对经济、行业前景作出各自的分析和判断，畅谈传统银行业务转型等。
例如富滇银行利用其所在地云贵的旅游资源，重点打造旅游型银行；江苏银行多年来每周六坚持开创新研讨会，仿造卡尔森在《关键时刻》中的做法，赋予基层员工更高的主动性，推动体制的创新与转型……
当然，当然大多数银行都在追热点，金融科技、供应链金融等等。银行真的能做这么多吗？
在周期转换的当下，从资金荒到资产荒，本质上是行业过于追求与经济周期不匹配的高收益率，却没有能够为市场风险、信用风险正确定价，最终引发流动性危机。
人们在“路径依赖”下，抑制不住对资产负债表扩张的冲动（廊坊银行资产规模两年内从400亿做到了2000亿）、对高收益率的追求、对2015年股灾前那波牛市的怀念……
不切实际的想法与达不到预期所产生的焦虑，弥漫在各个行业和各个年龄段人群中。
活着意味一切
大势如此，私募业（尤其笔者所在的量化类私募行业）如何能独善其身？
现在回头来看，可能2013年及之前，才是量化对冲基金的黄金发展时期。
2014年12月遭遇大票反转危机（金融类权重股的涨幅带动了沪深300，而多小票空沪深300的策略在此期间遭遇很大的回撤）；
2015年牛市中量化中性策略跑不过多头策略，下半年股指期货被限；
2016年深度贴水带来的高对冲成本使得量化中性策略几乎不赚钱，16年底面对即将解禁的股指期货，量化中性策略看到复苏的希望，但随着股指放开后4月份一波新的核心因子回撤，希望又被浇灭；
2017年整体来看市场风格切换从做小票到了为绕盈利、盈利增速来定价，是否未来会看到AQR（全球第二大对冲基金）的价值与动量效应组合才能长期战胜市场的结论在中国会应验？（参考文献Value and Momentum Everywhere, Momentum in Japan: The Exception That Proves the Rule）
摘录一段时评：“在存量博弈、机构博弈为主的市场中,市场风格无论如何变化,万变不离其宗,一定是围绕企业盈利、盈利增速与可持续性的研究展开的。当前我们看到的风格扩散,无论是周期行业,还是次新股等等,都是建立在盈利或者未来盈利预测超预期基础上的估值修复与提升。”
每每看前一年，都觉得特别幸福，现在开始入坑做量化的朋友，真佩服你们的勇气。要不要考虑下转基本面量化呢？
作为这种”杞人忧天“式论调的补充论据，我在自问自答以下几个问题：
1、什么样的量化类私募能生存下去？
目前规模还未缩减的量化私募非常少，能维护一定规模的大多都采用不收管理费作为条件；对比来看，多策略比单策略投顾生存要好一些。
能在2017年用任何手段做出5-10%收益的投顾还能保有一定的规模；对资金的把握能力决定了能否活下去，私募的目标就是活下去而已。
元盛、宽立在中国的净值也比较一般，干不过那些一线私募等白马，但别人能活下来，能收1%+2%+20%（1%是申购费，2%是管理费，20%是业绩提成）
2、策略角度看是坚守还是主动求变？
比较悲剧的一类：2014年12月回撤后主动加价值因子权重，造成了2015年上半年收益跑弱不变者（坚守小票，承担2014年12月回撤），总体2015年下半年市场给了3个月左右的交易机会。
但2016年4月回撤后考虑到国家队入市干预size因子回撤后又主观转为风格择时，例如根据国家队的某些持仓信号来选择做大或做小。
国家队持仓创业板昆仑万维和苏交科，带来一到两个月的做小票机会，16年无论怎样只要选择了偏移最终是会亏钱的，痛定思痛到了17年，回归本源坚持做小票，结果再亏半年……
还是想举一个打德州的例子，手上（2，3），对手（A，5），翻拍面（A，4，5），你已经成顺了，但是对方顶两对，面对对手的all in是否跟注？
目前胜率是领先的，如果能长期重复一定是非常赚钱的，但转牌又出一个A，于是“drawing dead”（该词意为：无论发下什么牌,都已经被对手击败了），你能说以后遇到领先但对手all in就不跟注吗？
我想这也是risk premium（风险溢价）把风险二字放在首位的原因——不承担风险何来长期回报？
3、中国股票市场是否还有alpha？
如果size和反转为伪alpha的话，真正alpha的应该是有的，但容量有限；
另外也有更小一搓在纯小票上找到alpha的幸存者；能找到真正的alpha与你的背景资历情商可能是零相关；CTA趋势、中长线应该属于beta（均线，波动），日内短线类偏alpha一些；
量化搞不过宏观对冲，有宏观能力的多策略投顾是非常厉害的，他们赚的正是量化人的钱。（待商议，因为中国市场的定价还是以政府、政策主导为主，长期看徐翔是主导不了市场的）
4、这一轮回撤的原因是什么？
量化投资失效的主要原因在于策略没有逻辑支撑，模型检验次数小于1000次的情况下，大多数因子策略并没有逻辑性；
其次，策略组合没有逻辑性；模型基于过去10年左右的回测，而过去10年和未来10年属于不同的周期（不同的参与者、交易目的、动机、手段、工具）。
当然最重要是政策的指引，打压各种概念性质的炒作、一级对二级的套利等等；环境变了策略自然失效；
5、目前市场规模有多大？
私募证券类的实缴规模1.6万亿，其中大部分是股票多头类，量化类占比应该是亿左右。
6、什么是最重要的？
我觉得是两个，第一是活下去，第二是收益。
打德州大家都懂，最重要是仓位管理，活下来意味着一切。
除非特别高的收益，比如自营，一年5w做到2亿，那无话可说；凡是做阳光化，做资管，活下去最重要。
那些现在风光无限、嘚瑟自大的，是否考虑过未来也会风水轮流转的一天？第二重要的才是做出收益，收益是私募与资方建立长期稳定关系的充分不必要条件；
FOF只是看起来很美
量化对冲基金的迅速崛起，使得2015年私募FOF也加速发展，但2016年的熔断、股指期货限仓、深度贴水等恶劣外部条件，严重压缩了量化类私募基金的发展空间。
2016年底的流动性风险，2017年的风格转换，私募不好过，FOF自然也很难，当年比较知名的几家FOF也轮流倒下了，存活者奄奄一息。
比较赞同七禾网沈老板的说法，FOF看上去很美很厉害，稳健有余收益不足。私募/FOF的本质，与金融的本质完全一样，都是资源的把握能力：
（1）对大类资产的把握能力
拓宽可配置的资产品种范围，对每一类资产的特性有把握；至少事后知道为什么策略赚钱或不赚钱，基本逻辑是什么。
（2）对资金方的把握能力
资方是衣食父母，如何来定位资方（高净值客户，机构客户），他们的需求是什么，如何服务好他们的需求，确定战略合作关系。
在与机构打交道时如果提升自身的资质，帮助他们解读政策，排忧解难；如何让资方相信你的专业能力，有更大空间做自己擅长的事。
（3）对投顾的把握能力
先做小人再做君子，投顾是否有欺诈嫌疑，是否说一套做一套，是否给到了最好的策略；是否专注于投资，是否天天刷王者荣耀，是否天天开大会赚名声而对策略研发不管不顾；策略是否成熟稳定，是否拿你的钱在做测试；是否能建立价值观上的认同，是否有个人情感的链接……
总之，FOF是一项工程，每个环节都有精细化挖alpha的可能；资产配置决定了收益的90%。
与资方的关系决定能不能活下去；很多人天真的以为做FOF就是选投顾选基金，我只想说最不重要的就是选投顾，选着好玩啊……不要选出负alpha来就已经很完美。
离开，这是个艰难的决定
（1）私募发展挑战重重
知乎某量化大神之前有一个经典的回答，他提到自己面试过3个应聘者，弱者太弱，强者太强，招聘能力态度居中者为好，为啥呢？
要发家致富只能拿股份，而这个行业的所有人都是为了发家致富而来，所以理论层面行为层面的本质矛盾就决定了不可能形成大规模协作。
老板和策略研发人员在长期有本质的利益不一致性，一家私募不允许有多个合伙人来稀释股份，策略核心人员必须拿大头（当然有例外）。
（2）做时间的朋友，做好个人能力的配置，寻求长期活下去的路
策略上线并躺着赚钱，是每位量化研究者的终极梦想。
但陈奕迅告诉我们“感情需要人接班，接近换来期望，期望带来失望的恶性循环”——当预期过高时，总会当头棒喝。
无论做出什么策略，都有失效的一天，那在此前的片刻空隙，为啥不给自己留一条出路呢？
戴总提到曾研习邱国鹭的《投资中最简单的事》，并做详细笔记公司内部集体讨论，对于一个量化团队实属不易。
中长期看，任何行业比拼的还是综合能力，团队作战能力，为啥华为这么牛，并不是看华为手机卖了多少部，任正非判断多准，而是怎么把18万人团结在一起，为一个目标而努力。
像babyquant，在资管主业之外兼职知乎直播，也是非常好的一种选择。
我想当时大部分入行时，动机一定不是单纯出于对写程序的热爱，对于机器学习、深度学习方法的迷恋，而是看到了一条可以通过自我努力，独自活下去的一种方式而已。
（3）世界还很大
整个资产管理市场70万亿规模（去除了重复），银行30万亿，券商资管接近20万亿，信托20万亿，公募（公募+非公募业务）15万亿，私募实缴10万亿（其中大部分是私募股权）。
私募量化类2000亿规模占总资产管理规模70万亿的0.29%。世界很大，还可以多出去看看，了解其他行业怎么活的。
作为结语，还是那句话：能活下去就好.......
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别被量化投资迷惑 这个私募噱头玩的还是老把戏
作者：来源：新浪财经
　　“股市好，债市闹，非标没人要。”据说这是对今天中国资本市场的总结。在四万亿、城投债、地方融资平台和固定资产投资肆虐过后，我们走入了股权市场大发展的时代。　　而今天的股市又与七八年前的股市截然不同，上市公司越来越多，投资工具越来越繁琐，投资策略越来越多元，市场越来越全面和有效。这时一种新潮的投资策略流脱颖而出――量化投资。它是今天最为流行的私募噱头，没有之一。　　叫它噱头不仅仅是因为现在近千个正在发行的私募产品中有50%以上是套用各种量化的名头，更为重要的一点是，很多这些所谓的私募量化基金产品其实做的还是以前的信息优势，关系优势，坐庄手法等传统主观和资金推动的老把戏。仅仅利用一些比较初级和简单的量化工具作为借口，勉强地把换汤不换药的老手段用新量化概念加以包装而已。　　量化三策　　真正的量化投资领域里还可以较为粗略的分成量化套利、量化对冲和量化趋势三个主要的大本营。　　其中量化套利属于听起来很高大上，但是经过本土化之后，会发现一个惨酷的事实即所有套利空间都会在比任何市场短很多的时间里被数以亿计的群众们瞬间抹杀。所以量化套利几乎沦落为一个没什么头发的中年IT男在一个喧闹的金融中心的暗淡孤独的角落里含胸偷笑的瞬间。　　量化对冲看上去更加接近市场，甚至从某种角度而言胜于市场。因为量化对冲者们嘴里充满了Alpha，Beta，Tracking Error，Sharp Ratio等听起来比营业部老大爷高级很多的术语。他们最基础的理论就是自己可以通过各种手段找到上涨时比大盘上涨更多的股票，同时利用各种衍生产品对冲资产池中的市场整体收益敞口(简单说卖空大盘)。　　这是一个听起来很好的主意。这也是最多假量化的存身之所。可是他们真正的选股手段其实还是消息和看K线。同时，他们最痛苦的就是大盘股没有底线疯涨的同时小盘股疯狂的下跌。两边一同积压的结果就是双重亏损。这时如果这个投资组合里再来点中国最近流行的股票质押配资杠杆，那么一个高大上的投资组合马上濒临崩溃。　　其实这种量化对冲本身就是一个伪命题。在国外发达市场中的Market Neutral 战略基金也是有一个很本质的问题。那就是在一个被视为捕捉社会经济发展趋势的股票市场里，我们真的需要一个躲避市场趋势的投资方法吗？答案不是绝对的。　　最后一个是量化趋势投资。其中量化选股的表现一般情况下比量化择时的策略要更加有效和稳定。　　量化三维度　　无论哪一种量化投资的方式，其重要的因素都是在如何量化。而笔者能够总结出来的就是量化的三个阶段和水平：　　第一、归纳总结量化；第二、线性分析量化；第三、非线性量化；第一种归纳总结性的量化是我们最常见到的一些分析方式。其中广大炒股群众喜闻乐见的各种线和各种指标都是一种归纳总结性的量化。他们主要是一些比较直观经验的总结。例如最为常见的是以移动平均线(MA)和蜡烛图为代表的各种历史价格走势的总结。　　其实我们仔细想想这些图本身没有任何神奇的地方，各种MA仅仅是总结了一个价格曲线的过去走势而已。蜡烛图就是用两个维度的方式一次性的展现出一个证券的开盘价，最高价，最低价和收盘价。这些传统的指标其实不具备简单信息总结以外的任何内容。我们可以说30日均线和125日均线相交会时代表了短期价格趋势和较长期价格趋势的背离，但是这种总结又有什么除此类表述以外的任何意义吗？　　它们既不会告诉我们这个证券的价格为什么走到今天，也不会对未来有任何有实质性的预期。人们借助对这些线和图发挥出自己很多主观愿望。这不是研究，也不是分析而是简单的自欺欺人。　　第二维度体是线性量化分析的世界。在这里，我们最为在意的是两个以上序列之间的相关性和因果性。世界上绝大部分当代量化分析都停留在这个维度里。　　首先，我们需要把相关性和因果性有效的区别开来。相关性是一种数据上有效的关系。这种简单的相关性不一定表示两个序列有因果关系。这种仅仅在数据上呈现出的相关性很可能是万千缤纷世界中的一个个巧合。他们不仅仅存在而且会像突来的爱情一样强壮和美丽。例如，美国股市有一段时间里和美国棒球比赛中的某些结果两者之间具有接近于90%以上的相关性。它可能是一个非常有趣的饭后话题，但是没有人敢用一生的积蓄或者数以万计投资者的血汗钱来证明它下次的正确与否。　　而今天，我们在互联网和很多领域上都在用数据挖掘的方式对这个世界的各个方面进行探索与发现。职业投资者们在建立各种主观的因果关系后使用数据回测的方法验证这些思路。　　但它其实仍然是一个简单跨界的线性相关性的量化方式。同时，这种策略的另一个基础是心理和行为之间的因果性。在一个散户为主的发展中市场，这两个假设暂时较为有效。　　最后一种量化投资是非线性的。非线性的量化分析简单而言就是利用复杂体系来解释市场的方法。很多这些复杂系统都会有质变和临界点等特色。　　归纳总结性量化已经非常普遍。这种工具只能帮助投资者更加有效的达到其本身投资的水平。它没有能力帮助投资者进行任何质的提升。其更多的作用是让散户更加有效的散户下去。　　线性量化投资是今天大部分职业机构投资者的领域。各种的回测和数据挖掘让大家更加准确的判断和投资。这些技术是有一定门槛的，但其弊端是市场中可以挖掘的、可以回测的东西有限。大量的资金投入到有限的策略中后，拥挤是必然的结果。2008年世界很多量化基金在同一时期崩溃就是前车之鉴。　　故此，中国市场的线性量化投资会在三、五年里遇到同样的挑战。非线性量化投资是今天大家应该重点投入和关注的投资蓝海。
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