对冲基金领域 计算机正在超越人类

  次阅读 作者:智能小宝 来源:互联网 2016-03-21 09:49 我要评论(0)

◎每经记者 孙宇婷

谷歌旗下人工智能AlphaGo 4:1战胜“围棋一哥”李世石,令“人机之争”一夜间成为世界性话题。事实上,在投资界,同样一直存在“人机之争”,即主动投资与量化投资,究竟谁更胜一筹?

2016年开年全球资本市场“血雨腥风”,令多数投资者损失惨重。《每日经济新闻》记者注意到,在一片哀嚎中,有一种量化投资策略却脱颖而出,成为大赢家,这种策略背后的驱动力正是计算机。换句话说,在对冲基金领域,计算机正在超越人类。

CTA策略成大赢家

在2016开年低迷的市场中,管理期货基金,又称商品交易顾问(以下简称CTA)打败了主动投资。CTA基金2月平均回报上涨了5.6%,而同期对冲基金整体回报下滑了2%。

对冲基金常用策略包括:多空、事件驱动、全球宏观等,究竟什么是CTA?它和计算机又有什么关系?

CTA基金是量化投资策略的一种,利用量化模型对期货历史数据进行统计分析,并在价格变动过程中寻找趋势,然后建立头寸,就是所谓的趋势跟踪,而调整头寸的临界点是由特定计算机算法规定的。

一位对冲基金业内人士向《每日经济新闻》记者解释称,“绝大多数CTA基金都是趋势交易。一旦发现趋势性信号,立即开仓交易。”

eVestment报告称,今年1月,资产规模超10亿美元的大型CTA基金实现了2.52%的回报,去年全年则实现了2.12%的收益,超过对冲基金行业绝大多数策略。也就是说,在主动投资与量化投资的“人机大战”中,量化投资先下一城。

CTA策略背后是高度精准的计算机设定。在投资领域,计算机相比人类的高明之处究竟表现在哪些地方?

在Systematica Investments掌门人勒达·布拉加看来,当押注股市下滑时,机器拥有人类无可比拟的优势,“对大多数交易员来说,做空往往是比较困难的。人类都偏好操作自己青睐的投资方向,而不会去选择一些自身并不感兴趣的资产并进行反向操作,这也许是由人的本性决定的。但系统性模型则是没有情感的,这种理性决定了CTA能够胜任空头的角色。”布拉加是对冲基金界管理资产最多的女基金经理人,被公认为该行业最有权势的女人。今年,布拉加管理的基金取得出色表现的一大押注是做多债券。

“没有哪个交易员会想要持有这个仓位,”布拉加表示,“他们在2014年也曾错过一次机会,当时我们却倾力投资。我们可以这样做,是因为我们操盘更加多元,在这种情况下,做逆向投资毫无困难。但如果你只有少量的仓位时,你很难违背共识,反其道而行之。”布拉加的一席话透露了量化投资相比主动投资的两大优势:第一,机器决策比较理性,不会受任何情绪的干扰;第二,机器信息处理能力强,响应速度快。

通常情况下,机器可以同时运行几百个策略模型,实时监控全市场的各种证券交易信息,市场一旦出现满足条件的交易机会,机器瞬间就可发出交易指令,有效抓住交易机会。

量化投资的争议

巴克莱近期的一份报告显示,对冲基金投资者增加了对计算机驱动策略的投资,占比由过去的7%上升至11%。看起来,资金正持续不断地流入机器一方。

总部位于美国弗吉尼亚州的Agecroft Partners执行合伙人Don Steinbrugge,去年在CTA的大型报告中详细阐述了这类基金在策略上的具体差异:“CTA是高度竞争的市场,目前约有1000只这类基金供投资者选择。这些公司使用的策略大不相同。一些是建立在模型基础上的,一些则纯粹是市场趋势驱动下的量化投资。从投资时间期限看,区别更为明显。有些CTA是做短线的,投资组合在一周内可能会变换多次,甚至在日内就出现频繁变化,有些则是长线持有。尽管CTA策略的选择丰富,但大部分资产都集中于少数几家公司,主要的策略都在于识别中期市场趋势。”

《每日经济新闻》记者留意到,市场对CTA的争议在于,其会在市场上涨时做多,而在市场下跌时做空,正是因为这种趋势投资策略,CTA经常被指责加大了市场波动。去年8月,量化投资基金进行的程序化卖出就被认为导致了当时美股的大跌。当然,另一个关键的问题是:这些机器能不能继续傲视群雄?

Short Hills Capital的史蒂芬·韦斯认为,“在目前高度波动的市场环境下,CTA(系统性策略)需要非常具体的前提设定。一旦构建模型的设定失效,那么这类基金的表现也会受影响。”

数据提供商HFR的研究显示,在经历了2008年市场崩溃后的繁荣(市场的长期低迷给了最悲观的趋势跟随者足够时间进行缓冲),这个行业的规模从910亿美元增长至2150亿美元。Winton Capital,BlueCrest等成为投资界的宠儿。不幸的是,当资金开始涌入时,恰逢量化策略命运的逆转。

从业者坚持认为,主要不在于“宽客”们(指依靠数学模型分析市场的金融工程师)的模型出了问题,错在市场本身。在量化投资圈的人士看来,“在后金融危机时代,市场受到政治家和央行的控制。”欧债危机下,保卫欧元、抑制通缩的努力导致市场不时“抽风”,从而扭曲了算法的原始模式。显然,就算是世界上最机灵的超级电脑也无法预测欧洲央行下一步的行动。

宽客们对数据超乎常人的智力有着根深蒂固的信仰。正如量化基金R·G·尼德霍夫资本管理公司的罗伊·尼德霍夫所说的,做量化的人,最重要的是要在市场起伏中,坚持你的观点。该基金今年上涨了16%。尼德霍夫在半年报中写道,“我们听从系统的指令,这是问题的关键所在。量化策略需要摒弃情感,其价值就在于依赖系统而不是你的情绪进行决策。我已经学会了追随我的模型,因为它做得比我好多了。”

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