萬如海
近日讀了朱曉天、本力兩位先生主編的《量化投資十六講》。筆者對于量化投資是徹底的外行,但是因?yàn)榻佑|科技創(chuàng)業(yè)和金融投資方面的人和事比較多,對此也算有所關(guān)注。
量化投資的核心究竟是理論算法還是市場理解?對這個(gè)問題的解答就把量化投資分為了“劍宗”和“氣宗”兩大流派。
先來看數(shù)學(xué)天才們的“劍宗”是怎么想的。一位專門研究算法的數(shù)學(xué)博士告訴筆者:“對于量化投資基金經(jīng)理,先要看他的學(xué)術(shù)背景,數(shù)學(xué)不行的就不用再看了,肯定沒戲?!闭犨@話不太服氣,但博士又說了一句:“數(shù)學(xué)家對數(shù)學(xué)的理解,一般人是根本無法想象的”。說得筆者啞口無言。
有兩個(gè)事實(shí)似乎可以支持“劍宗”。
正面的例子是文藝復(fù)興科技公司的西蒙斯以及他的大獎(jiǎng)?wù)禄?。西蒙斯的頂尖?shù)學(xué)家身份無須多言,大獎(jiǎng)?wù)禄鸬臉I(yè)績也可以“載入史冊”,再結(jié)合各種相關(guān)的公開報(bào)道,邏輯推論的結(jié)果就是其算法非常厲害。當(dāng)然,報(bào)道中提到大獎(jiǎng)?wù)禄鸬臄?shù)學(xué)模型主要是“通過對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),找出金融產(chǎn)品價(jià)格、宏觀經(jīng)濟(jì)、市場指標(biāo)、技術(shù)指標(biāo)等各種指標(biāo)間變化的數(shù)學(xué)關(guān)系,發(fā)現(xiàn)市場目前存在的微小獲利機(jī)會(huì),并通過杠桿比率進(jìn)行快速而大規(guī)模的交易獲利?!边@其中也不乏對市場理解的要素,然而這只是第二位和次要的,第一位和首要的還是算法厲害!
反面的例子,就是近幾年國內(nèi)出現(xiàn)了一些金融機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)公司合作推出的量化基金產(chǎn)品,但業(yè)績乏善可陳。其中的金融機(jī)構(gòu)多是業(yè)內(nèi)頂級基金管理公司,對市場的理解不可謂不深厚;而其中的互聯(lián)網(wǎng)公司也擁有掌握海量用戶數(shù)據(jù)的搜索和社交平臺。那么兩者強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手為何沒有好的基金業(yè)績?個(gè)人認(rèn)為,還是算法不行。
當(dāng)然,除了大獎(jiǎng)?wù)禄疬@樣的頂級掠食者,過去、現(xiàn)在和將來也還有一些業(yè)績很好并且具有獲利一致性的量化基金,只不過尚未出名罷了。
寫到此處,似乎應(yīng)該結(jié)束了,因?yàn)橐呀?jīng)得出結(jié)論:算法是核心、“劍宗”是王者,在此基礎(chǔ)上才能談對市場的理解高不高。那么筆者作為一個(gè)數(shù)學(xué)學(xué)渣,還能接著討論算法不成?
幸好,筆者在閱讀本書時(shí)發(fā)現(xiàn),量化投資并非只是數(shù)學(xué)天才們的游戲,“市場理解”這個(gè)角度亦有可挖掘之處。
以筆者跟蹤資產(chǎn)價(jià)格領(lǐng)域指標(biāo)多年的經(jīng)驗(yàn)來看,如果有好的算法,很多指標(biāo)一上來就被干掉(發(fā)現(xiàn)沒用)了。而在看似有用的指標(biāo)中,雖然存在著比較大的相關(guān)性,但如果邏輯上無法產(chǎn)生強(qiáng)聯(lián)系,那么對于一般人來說,因?yàn)椴桓倚湃文P?,?shí)際上該相關(guān)性也沒什么用。因?yàn)樗讲粔?,不但自己做不出好的模型,就連識別一個(gè)現(xiàn)成模型好壞的能力都沒有,也就是說對數(shù)學(xué)的理解根本沒有達(dá)到脫離經(jīng)濟(jì)邏輯而去單純運(yùn)用模型的最低限。
所以,找到強(qiáng)邏輯關(guān)系的因果指標(biāo),再試圖建立模型,是數(shù)學(xué)天才之外投資者運(yùn)用量化投資的唯一選擇。
這時(shí)候,筆者很大程度上已經(jīng)不是在談量化投資,而是普遍的投資哲學(xué)問題。
投資的根本問題,是處理不確定性。完全的確定性是不存在的。對于不確定性,筆者認(rèn)為要點(diǎn)在于:第一、尋找更高確定性的領(lǐng)域;第二、豐富認(rèn)知來提高對確定性的把握;第三、不要高估自己對確定性的把握、做好風(fēng)控。
其中尋找更高確定性的領(lǐng)域是一條捷徑。價(jià)值投資因?yàn)橹恍枰治龉緝r(jià)值、而忽略了很多雜音,以及公司價(jià)值與股價(jià)的強(qiáng)邏輯關(guān)系,所以在確定性上是一種優(yōu)勢策略。巴菲特更是背靠美國經(jīng)濟(jì)長期穩(wěn)健增長這顆“大樹”,成為投資者眼中的傳奇。
從這點(diǎn)來說,量化投資與其它投資方式的要點(diǎn)并無不同,都是要在提高確定性上做文章。數(shù)學(xué)天才們當(dāng)然得天獨(dú)厚,可以用厲害的算法來“一劍封喉”;普通投資者也能在已經(jīng)找到強(qiáng)相關(guān)性后,通過建立模型來驗(yàn)證判斷和提高確定性。