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拥挤交易的下场:还没取代交易员,机器算法已在“自相残杀”

中国证券经纪人协作网  · 公众号  · 证券  · 2017-10-05 19:15

正文

这个领域里的人都是天才,哪有“傻瓜”来让他们赚钱呢?


原来机器人终究也是“人”。


近些年来,各种各样的电脑运算交易在市场上喷薄而出。按照巴克莱银行的估计,这些所谓的量化对冲基金所掌管的资产规模在过去十年内翻了一倍,并在去年达到5000亿美元。


不过,算法交易越来越火,其收益表现却越来越不济。对冲基金研究公司(HFR)的数据显示,今年以来股票对冲基金平均收益为7.7%,而量化股票基金收益仅为4.9%,量化宏观基金更是亏损1.4%。这足以引起了业内人士的警醒。资管公司Acadian Asset Management量化基金经理Wesley Chan称:


“今年,这个行业的人士不约而同地发出了惊叫声。”



“机器人在自相残杀”


其实目前为止,算法交易还没有发生真正意义上的“重大事故”,但是对于很多极度享受吸收各种算法交易策略的基金来说,现在这种情况已经让他们浑身不舒服了。质疑的声音也开始冒出来:量化基金只是在经历一段挫折期,还是说某些更深层次的问题暴露出来了呢?


资管公司Eagle’s View Capital Management首席投资官伯杰(Neal Berger)认为是后者。他在致客户信中写道,量化基金“诱人”的收益回报吸引了过多的资金,这反过来又会吞噬每个人的获利机会,曾经稳赚不赔的策略也变成了鸡肋。这就是“拥挤交易”的下场。伯杰称:


“量化投资领域里全是那些天才,还有高配置的电脑、海量的数据,哪里还有为他们双手奉上暴利的‘傻瓜’呢?现在量化策略里出现了一种状况,就是机器人在自相残杀。”


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。学者Jeffrey Pontiff和David McLean曾在2016年发布一份报告,在对96个不同投资策略进行实验后,他们发现在策略被普及之后其平均市场回报下降了一半。换句话说,一旦它们被发现,就会迅速失去价值。



都怪“量化”概念太模糊?


不过,量化交易者们却对此嗤之以鼻。Capital Fund Management总裁乔丹(Philippe Jordan)指出,8个月的表现不足以成为判断依据,同时强调仍有很多量化基金和策略仍然在赚钱,HFR的数据完全在正常分布范围之内。


量化投资确实是一个宽泛的概念,从相对简单的、到棘手复杂的一切算法交易策略都可以囊括其中,这就令市场人士很难得出一个普遍适用的结论。野村量化策略主管莫里斯(Anthony Morris)就说道:


“量化这个术语没什么用。这个描述太宽泛了,就跟‘对冲基金’一样,现在什么都可以叫做对冲基金。”


资金配置也要背锅


的确,HFR的平均表现数据就将不同基金和策略之间在表现上的巨大差异给模糊化了。如果将这些基金和策略分好类再研究,就可以发现哪些策略仍在盈利,哪些已经败下阵来:


量化投资界一些传统型的巨头仍然表现良好。以全球第四大对冲基金文艺复兴科技(Renaissance Technologies)为例。知情人士称,该公司的主要股票基金在年初至8月4日这段时间里上涨了10%,其他两笔基金则分别获得了7.6%和11.3%的回报。不过这些股票基金主要是押注股市上涨(策略较为简单),遇上了今年美股的好行情,获得较丰厚的收益不足为奇。


但是其他量化股票策略就没有那么好过了,譬如“市场中性策略”(指持有任意数量的多头和空头头寸来达到保值或投机的目的)和“统计套利”(指根据价格与数量模型所预测的理论价值进行对比,从而构建投资组合的多头和空头)。另外,许多所谓的“趋势追随”基金表现同样欠佳,它们的策略主要是顺应市场趋势,在资产价格下滑时做空,或在趋势积极时积累多头仓位。


也因此,好几个鼎鼎有名的基金公司都陷入泥潭:AHL的Alpha和Dimension基金今年仅上涨了1-2%;对冲基金女王布拉加(Leda Braga)运营的BlueTrend基金亏损了6.4%;元盛资产创始人大卫·哈丁(David Harding)掌管的99亿美元Winton期货基金也停滞不前。


莫里斯指出,这种分歧的出现可归因于资产组合的分配。一些趋势追随者倾向于股票——美股今年势头强劲;而另一些则倾向于固定收益或大宗商品。


拥挤交易、资金分配,究竟谁才是罪魁祸首?或许答案是两者皆有。不管怎样,量化交易者们已经看到拥挤的苗头,开始更卖力地在市场上搜寻新信号、新策略。交易者都有保持乐观态度的倾向,就像Connection Captical的基金投资主管比利(Emma Bewley)所说的,谁能保证量化策略能够一直获取回报呢?“未来有一天拥挤交易或许会成为问题,但我不认为这是当下的问题。”


来源:金十数据 

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