如何从量化新人成长为百亿私募?黑翼资产创始人邹倚天:脚踏实地做长跑健将
原创
2022-10-27 22:09 星期四
财联社记者 黎旅嘉
2014年,同为美国斯坦福大学毕业的邹倚天和陈泽浩一拍即合,创立了黑翼资产。

财联社10月27日讯(记者 黎旅嘉)近年来,国内量化投资行业经历了风云激荡的发展历程,整体规模突破万亿,跃入发展新阶段。不过,一个行业的发展从来不是一帆风顺的,量化同样也不例外。在黑翼创立的这8年来,量化机构几经起落,策略在变化,市场风格在轮动,短期业绩的诱惑也从未消退过,太多的管理人在大洗牌中销声匿迹;但也有私募稳扎稳打,从量化新人成长为榜上有名的百亿级私募,黑翼显然属于后者。

2014年,同为美国斯坦福大学毕业的邹倚天和陈泽浩一拍即合,创立了黑翼资产。作为国内较早一批华尔街归国的量化投资经理,实战经验的积累、对各类型策略的深入研究和研判助力了黑翼资产的发展。

2022年,黑翼资产将量化多头产品作为发行重点,凭借硬核实力直面更加复杂的市场环境,超额收益获取能力得到市场肯定,尤其1000指增代表产品近两个月的超额均位居前列。拉长时间周期看,其500指增、1000指增等代表产品即使是面对极端风格突变,超额收益的稳定性也有目共睹。

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黑翼资产创始人邹倚天

近期,财联社记者走进黑翼资产,对创始人之一的邹倚天进行了专访,一探他们究竟是如何做好量化投资的?

创立初心

在谈及“量化投资”时,邹倚天向记者分享了国际上一位统计学家的话:在终极的分析中,一切知识都是历史;在抽象的意义下,一切科学都是数学;在理性的基础上,所有的判断都是统计。

邹倚天表示,如果说把量化比作是习武,那么数理思维就是做好量化投资的“内功”。这其中运用了前沿的自然科学的技术,包括数学、物理学、统计学、计算机等,用来挖掘市场运行的规律。在此基础上,运用社会科学和交叉学科,例如行为学、心理学等,去阐释规律的原理、可持续性以及未来变化,进而形成合乎逻辑的投资方法。最后,通过计算机、自动化技术等,实现策略。

1、您最早接触量化是什么时候?您研究生毕业于美国斯坦福大学电子工程系,数理思维和电子工程背景对您产生了哪些影响?

我在学生时代就开始接触了量化相关的理论,觉得把数学、统计应用在金融市场还是挺有意思的。于是选修了当时学校开设的一门课程——金融数学。在硅谷工作了两年之后,我决定转行到金融行业,进入了巴克莱全球投资公司(BGI)。从此就一直在量化领域深耕。正是数学、电子工程的背景为我提供了顺利进入量化领域的优势性知识结构,也是我形成、认同、深入量化思维的基础。

量化行业其实和理工科是非常接近的,大部分都是数学、统计学、计算机专业或者是其他一些工程类专业,所以从事量化的很多人都具备理工科背景。此外,量化行业其实是以大数据、统计为基础,只是我们现在分析的是各种各样的金融数据。这实际上和互联网公司的大数据分析是类似的,只是应用场景不一样,而我们的应用场景是在金融市场。

2、就职于全球知名资管机构,海外市场的投资经验带给您怎样的影响?

我的量化生涯始于海外知名资管机构,彼时海外量化机构已经发展到较为成熟的体系化阶段。在这样的背景下,我意识到,量化机构需要在中国发展壮大,必然经历从依靠个人实力、团队协作,到依靠体系化组织机制的路径。

其实,在我踏入量化行业的2007年,那时差不多是海外量化投资收益最高的阶段,但紧接着就是一波所谓“量化Meltdown”。当时我记得很清楚,在短短一个月的时间里,很多的量化基金就回撤了10%、 20%。这样的背景下,相当多的机构当时都斩仓了,而斩仓后就无法通过行情回暖收回损失。那时,我所在的公司经过分析后,判断这只是短期市场冲击,并不会改变长期策略的有效性。基于这一判断,公司决定“扛”过去,而最后的结果是大部分的亏损其实都回来了。

这场金融危机让我深刻意识到,发生大回撤时,首先不能慌不能跟风,要冷静分析究竟是市场的短期行为还是策略失效,然后看淡外界的各种声音,独立决策,坚定对量化模型的信念。

3、当时为何会选择回国创业?创业的初心和动力是什么?创业过程中有哪些让您觉得难忘的事?

在成熟资本市场,量化已经是市场的重要组成部分,当时海外顶尖机构中也不乏来自中国的人才。我想,在国外积累的经验最终要服务于我们中国的金融市场。

2009年,我决定离开彼时任职的海外资管机构,归国后加入博时基金,在当时算是国内第一批将量化投资运用到专户投资管理的基金经理。2014年,我与我的合伙人陈泽浩一起创立黑翼资产, 我们俩背景比较接近,都是国内市场比较少数经历过完整的A股量化投资周期的人。可以说这是一次个人理想、时代机遇和使命的交融。

在黑翼创立之初的2014年-2015年可谓是A股市场的一波大牛市,但2014年底量化行业却遇到了一波较大回撤。那应该算是国内量化私募的第一次大面积的回撤,事后看来,当时回撤的原因其实也挺简单的,就是大小盘的分化。而黑翼从创立伊始就对风格因子进行了严格控制,因此当时我们其实业绩还算稳定,未受到太大冲击。

2015年上半年,无论是指数增强还是对冲产品表现都非常好,但随后市场却出现大幅回撤。彼时,对于初创的黑翼而言,也面临着艰难选择。考虑到市场的流动性问题,我们最后决定减仓,结果证明那一轮减仓操作是正确的。针对这场大回撤事件,我们后来深入复盘并进行了数据回测,这些数据非常宝贵,可以检测我们的策略在之后极端市场中的表现。

科技匠心

纵观今年以来的股票策略表现,由于市场震荡不断、风格切换频繁,很多管理人收益并不很理想。但黑翼的超额收益却一直较为稳定,尤其是量化指增策略产品,不仅超额相对稳健,超额波动也相对较低;全市场量化选股策略产品在展现进攻性的同时也并没有增加波动。

较好业绩的背后,除了黑翼对策略的不断迭代外,也离不开其对风控的执着。邹倚天表示,这源于量化本身的特点。量化投资的规则性和纪律性是特别突出的,定好的规则它就会自动去执行,不需要人为干预。

4、外界对于量化策略多有误解,您如何看待量化在市场中的角色?

在市场中,任何策略都有好的时候和不好的时候,量化只能算是众多市场策略当中的一种,因为它本身就是一个方法论。外界针对量化的不少指责其实是基于对量化的误解、不实信息和错误数据,例如量化交易量占比等,而这些数据可能并不一定是完全准确的。

事实上,金融市场是一个综合体,它由所有的参与者共同构成,也形成了不同的投资方法,而量化策略显然是市场中的有益补充。从结果上看,量化策略会形成多元化、差异化的细分策略,有助于推动资源的有效配置,对构建市场多元化的投资逻辑也是非常重要的。

一方面,量化机构可以为市场带来一定的流动性;另一方面,也能对股票的定价效率进行提升。此外,由于量化投资遵循可验证的方法,为投资人理解金融投资提供了一个新的维度,并建立一个更长期的投资视角。所以量化管理人本身要坚守自己的策略模型,真正做到用模型、用数据来说话。

5、黑翼核心竞争力体现在哪些方面?比较同类型私募,黑翼有哪些优势?如何保持业绩的长期稳定?

万仞高山,始足于稳。我很喜欢这句话。在黑翼的创立之初,我和我的合伙人就一直想打造一家高品质的量化私募,希望黑翼给大家的是可靠、稳健和长期发展的印象,这可能也和我们两个合伙人的做事风格、性格相关。因而,在策略研发上,我们也始终坚持这一方向,力求打造多元化、稳健的策略,希望为投资人带来较好的长期回报。

以量化指增策略为例,首先,我们的策略大部分配置于黑翼经验最丰富的中频预测周期,均衡配置基本面、人工量价、机器学习三大类因子,超额收益来源多元化。黑翼量化股票策略同质化低,与同行超额相关性低。在极端市场风格突变中,具有超额收益稳健、超额波动低等特点。

其次,我们会严格控制各类因子的暴露敞口,专注挖掘股票超额,不依赖暴露程度获取超额收益。所以,我们的指增策略产品在过去不同的市场环境中均有稳定的业绩表现,夏普比率在同业中也表现较好。

最后,在研究方法上,我们经过多年打磨下已形成了自己的差异化优势。针对不同的数据,我们会采用最适当的研究方法,从而高效率地挖掘海量数据的内在规律。配以持续不断的算力投入,我们不断提高策略水平,整体达到策略配置与研究方法的双平衡,为超额收益保驾护航。

6、团队稳定性影响投资生命力的长短。黑翼是如何保持投研和技术团队的稳定性?在团队搭建方面,未来有什么样的布局?

身处日异月殊的行业变革中,量化行业的竞争也在升级,若想成为量化领域具有竞争力的长跑健将,考验的不仅是新技术的应用能力和各类数据的挖掘能力,人才团队和组织文化的活力更是发挥竞争力的关键。

量化机构吸引着来自多元化学术背景的“天才选手”,而黑翼用自身对于技术的专注,为这群“天才选手”们提供了一个理想的场景。在黑翼,我们打造了优质的科研条件、技术条件,为策略研发提供肥沃的土壤。更重要的是,黑翼的整体文化氛围非常尊重人才,部门内部和跨部门之间的沟通交流都很简单高效,可以让大家专注在投研和技术迭代上。

在人才成长路径方面,我们一般分为初、中、高级梯队。例如,从初级研究员晋升为高级研究员,进一步到初级基金经理直至高级基金经理,我们会给大家一个非常清晰的成长路径。同时,我们还建立“传帮带”的导师培养模式,为大家提供良好的学习、成长和职业发展机会。

随着量化行业已经进入人工智能时代,面向未来,我们将更关注具有人工智能相关纵深背景或具有复合型知识结构的人才。

7、从成立至今,黑翼的投资策略和产品线发生了哪些演变?

当前,黑翼的产品线覆盖了100多只产品。目前涵盖三大品类:一类是纯股票策略, 包括各类型指增策略, 量化中性策略以及全市场量化选股策略; 一类是纯CTA策略, 全品类全周期; 还有就是我们的混合策略, 即股票+CTA的策略。目前指数增强和纯多头是我们的策略重点。

8、面对复杂纷繁的市场变化、不断迭代的策略节奏,黑翼在风控这方面是如何布局的?

在黑翼,风控被放在战略性高度。我们严格控制风险,对指增产品的行业和风格因子偏离都进行了比较严格的限制。但有句话说,明者因时而变,知者随事而制。风控并非越严格越好。我们的风控优势在于,会根据策略的收益风险特性制定合适的风控标准,并根据市场风格变化针对策略的不同特点做出动态调整,从而进一步提高策略的市场适应性和有效性。

这种独特的风控方法让我们的业绩表现更加稳定。过去几年,市场每年都会经历几轮风格切换,但对于黑翼而言,并不会受到太大影响。去年2月份,以价值股为首的“抱团股”剧烈调整,很多管理人超额收益为负,但是黑翼的500指增代表产品表现一直相对稳定,去年一季度每月都取得正超额收益。今年一季度也是如此,权益类市场各宽基指数持续动荡,对量化管理人获取超额收益带来了很大挑战,但是黑翼指增策略的超额收益依然领跑。

9、近期中证1000股指期货上市后,包括黑翼在内,头部量化机构都在重推1000指增,是基于怎样的考虑?相比之下,黑翼的产品优势是什么?

基于两个大背景,一个是从1000指增本身的阿尔法收益考虑的,因为赛道相对500指增没有那么拥挤,更有利于阿尔法的获得。另外1000期指的推出给1000指数本身带来了一定的关注度,可能会引起更多投资人关注以及资金上的一些流入。最近,我们指增策略产品仍在火热募集中,特别是1000指增的规模适中,策略容量空间还很大,超额收益更具潜力。

10、相对于500指增,1000指增的超额收益可持续性如何?

目前,对标中证500的指增产品已经有非常多了。与中证500指数增强策略相比,中证1000指数增强策略一方面由于标的很多,指数本身就覆盖了1000个股票,即使在成分股中选,机会也非常多。而且成分股更偏于小盘股,超额收益潜力更大。另一方面,由于当前中证1000指增策略的场内资金较少,策略拥挤程度低,各家量化私募的策略同质化现象不明显,超额收益来源较为分散多元。这使得中证1000指数增强策略的超额收益更为稳定且相关度低,有利于新增入场资金向中证1000指数增强策略流动。

从实际运行情况来看,黑翼1000指增代表产品近两个月的超额收益均位居全市场前列,展现了其稳定的超额收益获取能力。

未来雄心

展望未来,邹倚天认为,量化行业将会在宽度和深度两个方向继续拓宽加深,一方面,随着整个量化行业管理规模的增长,量化策略的多元化程度也将得到进一步提升;另一方面,随着整体行业格局的逐步演变,各机构可能会更专注于整体业绩的稳定性,做好业绩的预期管理以及投资者教育。

11、2020年以来,量化私募迎来大发展,您对量化私募数量和管理规模增长怎么看待?又如何看待当前国内量化私募机构逐渐头部化的发展趋势?黑翼做了哪些准备?

从量化行业发展来看,国内量化策略的学习速度和进化速度其实是非常快的,从2009年量化刚刚萌发,然后到了2012、2013年量化私募纷纷成立,到现在整个行业发展也不过10年时间。但无论从规模、成交量还是从现在大家运用的各种策略,实际上都在突飞猛进。

相对于海外同业,国内量化机构用10年左右的时间就走完了人家二三十年所走过的道路。我相信,基于本土化优势和这些年积累的投研、技术和人才优势,未来国内量化机构在获取超额收益上也将有更大优势。

2022年,黑翼股票策略也进行了全新升级,效果显著:超额夏普提升超过50%,超额回撤减少了50%以上。此外,基于未来5年依然是整个量化行业发展黄金期的判断,黑翼当前正在苦练“内功”,即提升自我竞争力。从去年年底开始黑翼着力加强了三大方面的投入力度:

数据方面:黑翼建立了成熟的数据团队,并通过AI技术赋能,收集和挖掘更多维度数据信息,分散超额收益来源。

算法方面:今年投研团队数量同比增加50%,核心策略研发投入持续加大。机器学习因子已进行中期迭代,总体策略体系更加完善。基本面因子中上线了一批新的非传统财务因子,效果非常明显。人工量价因子中增加了一批高频因子,特别是增加了Level2因子。

算力方面:投入了数千万在IT方面进行全面升级,算力全线提升。回测速度提升3倍以上,训练速度提升5倍以上,IO吞吐速度提升10倍以上。

此外,无论在人员上投入还是在资金上投入,其实都是在为未来3-5年的发展做好准备。

12、在投资者教育和沟通方面,黑翼做了哪些工作?

投资者教育方面,我们最近其实在公众号也推出了一系列文章,宗旨主要还是尽量用一些比较通俗易懂的语言跟大家分享量化相关的干货。

这样的工作虽然基础但同样重要。因为量化在大多数投资者眼里可能是一个“黑盒子”,大家可能知道量化机构是通过模型进行投资,但并不知道具体如何实现,对各类量化策略也不甚理解。如何为普通投资者揭开量化的神秘面纱,对管理人来说是一个重要环节和课题。

13、对于今年四季度行情您怎么看?哪些投资机会和风险比较突出?

当前量化的几大主流策略无论是指数增强还是量化多头,基本都是满仓运行的,不太会进行择时。因为量化的强项并不在于对市场做中长期预测,而在于通过大量数据分析,在4000多只股票中筛选出具备跑赢市场潜力的标的,通过长年累月的超额积累给大家带来收益。

从长期投资的角度来说,配置量化产品是比较好的选择。因为如果从贝塔或者大势来讲,量化策略的超额还是能够持续很长一段时间的。而且,从目前来看,整个量化策略的超额收益尤其是1000指增的超额收益还是相当明显的,超额可持续性较为突出。

邹倚天还表示,随着量化在中国逐步发展,涌现出一批大规模、多策略、多元化发展的头部机构是发展的必由阶段。当前国内量化整体的成长空间也十分广阔,随着对冲工具的丰富和资本市场制度的不断完善,策略的创新空间将十分值得期待。

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