對沖基金領(lǐng)域 計算機正在超越人類

每經(jīng)編輯 每經(jīng)記者 孫宇婷    

◎每經(jīng)記者 孫宇婷

谷歌旗下人工智能AlphaGo 4：1戰(zhàn)勝“圍棋一哥”李世石，令“人機之爭”一夜間成為世界性話題。事實上，在投資界，同樣一直存在“人機之爭”，即主動投資與量化投資，究竟誰更勝一籌？

2016年開年全球資本市場“血雨腥風(fēng)”，令多數(shù)投資者損失慘重?！睹咳战?jīng)濟(jì)新聞》記者注意到，在一片哀嚎中，有一種量化投資策略卻脫穎而出，成為大贏家，這種策略背后的驅(qū)動力正是計算機。換句話說，在對沖基金領(lǐng)域，計算機正在超越人類。

CTA策略成大贏家

在2016開年低迷的市場中，管理期貨基金，又稱商品交易顧問（以下簡稱CTA）打敗了主動投資。CTA基金2月平均回報上漲了5.6%，而同期對沖基金整體回報下滑了2%。

對沖基金常用策略包括：多空、事件驅(qū)動、全球宏觀等，究竟什么是CTA？它和計算機又有什么關(guān)系？

CTA基金是量化投資策略的一種，利用量化模型對期貨歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，并在價格變動過程中尋找趨勢，然后建立頭寸，就是所謂的趨勢跟蹤，而調(diào)整頭寸的臨界點是由特定計算機算法規(guī)定的。

一位對沖基金業(yè)內(nèi)人士向《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者解釋稱，“絕大多數(shù)CTA基金都是趨勢交易。一旦發(fā)現(xiàn)趨勢性信號，立即開倉交易。”

eVestment報告稱，今年1月，資產(chǎn)規(guī)模超10億美元的大型CTA基金實現(xiàn)了2.52%的回報，去年全年則實現(xiàn)了2.12%的收益，超過對沖基金行業(yè)絕大多數(shù)策略。也就是說，在主動投資與量化投資的“人機大戰(zhàn)”中，量化投資先下一城。

CTA策略背后是高度精準(zhǔn)的計算機設(shè)定。在投資領(lǐng)域，計算機相比人類的高明之處究竟表現(xiàn)在哪些地方？

在Systematica Investments掌門人勒達(dá)·布拉加看來，當(dāng)押注股市下滑時，機器擁有人類無可比擬的優(yōu)勢，“對大多數(shù)交易員來說，做空往往是比較困難的。人類都偏好操作自己青睞的投資方向，而不會去選擇一些自身并不感興趣的資產(chǎn)并進(jìn)行反向操作，這也許是由人的本性決定的。但系統(tǒng)性模型則是沒有情感的，這種理性決定了CTA能夠勝任空頭的角色。”布拉加是對沖基金界管理資產(chǎn)最多的女基金經(jīng)理人，被公認(rèn)為該行業(yè)最有權(quán)勢的女人。今年，布拉加管理的基金取得出色表現(xiàn)的一大押注是做多債券。

“沒有哪個交易員會想要持有這個倉位，”布拉加表示，“他們在2014年也曾錯過一次機會，當(dāng)時我們卻傾力投資。我們可以這樣做，是因為我們操盤更加多元，在這種情況下，做逆向投資毫無困難。但如果你只有少量的倉位時，你很難違背共識，反其道而行之。”布拉加的一席話透露了量化投資相比主動投資的兩大優(yōu)勢：第一，機器決策比較理性，不會受任何情緒的干擾；第二，機器信息處理能力強，響應(yīng)速度快。

通常情況下，機器可以同時運行幾百個策略模型，實時監(jiān)控全市場的各種證券交易信息，市場一旦出現(xiàn)滿足條件的交易機會，機器瞬間就可發(fā)出交易指令，有效抓住交易機會。

量化投資的爭議

巴克萊近期的一份報告顯示，對沖基金投資者增加了對計算機驅(qū)動策略的投資，占比由過去的7%上升至11%?？雌饋恚Y金正持續(xù)不斷地流入機器一方。

總部位于美國弗吉尼亞州的Agecroft Partners執(zhí)行合伙人Don Steinbrugge，去年在CTA的大型報告中詳細(xì)闡述了這類基金在策略上的具體差異：“CTA是高度競爭的市場，目前約有1000只這類基金供投資者選擇。這些公司使用的策略大不相同。一些是建立在模型基礎(chǔ)上的，一些則純粹是市場趨勢驅(qū)動下的量化投資。從投資時間期限看，區(qū)別更為明顯。有些CTA是做短線的，投資組合在一周內(nèi)可能會變換多次，甚至在日內(nèi)就出現(xiàn)頻繁變化，有些則是長線持有。盡管CTA策略的選擇豐富，但大部分資產(chǎn)都集中于少數(shù)幾家公司，主要的策略都在于識別中期市場趨勢。”

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者留意到，市場對CTA的爭議在于，其會在市場上漲時做多，而在市場下跌時做空，正是因為這種趨勢投資策略，CTA經(jīng)常被指責(zé)加大了市場波動。去年8月，量化投資基金進(jìn)行的程序化賣出就被認(rèn)為導(dǎo)致了當(dāng)時美股的大跌。當(dāng)然，另一個關(guān)鍵的問題是：這些機器能不能繼續(xù)傲視群雄？

Short Hills Capital的史蒂芬·韋斯認(rèn)為，“在目前高度波動的市場環(huán)境下，CTA（系統(tǒng)性策略）需要非常具體的前提設(shè)定。一旦構(gòu)建模型的設(shè)定失效，那么這類基金的表現(xiàn)也會受影響。”

數(shù)據(jù)提供商HFR的研究顯示，在經(jīng)歷了2008年市場崩潰后的繁榮（市場的長期低迷給了最悲觀的趨勢跟隨者足夠時間進(jìn)行緩沖），這個行業(yè)的規(guī)模從910億美元增長至2150億美元。Winton Capital，BlueCrest等成為投資界的寵兒。不幸的是，當(dāng)資金開始涌入時，恰逢量化策略命運的逆轉(zhuǎn)。

從業(yè)者堅持認(rèn)為，主要不在于“寬客”們（指依靠數(shù)學(xué)模型分析市場的金融工程師）的模型出了問題，錯在市場本身。在量化投資圈的人士看來，“在后金融危機時代，市場受到政治家和央行的控制。”歐債危機下，保衛(wèi)歐元、抑制通縮的努力導(dǎo)致市場不時“抽風(fēng)”，從而扭曲了算法的原始模式。顯然，就算是世界上最機靈的超級電腦也無法預(yù)測歐洲央行下一步的行動。

寬客們對數(shù)據(jù)超乎常人的智力有著根深蒂固的信仰。正如量化基金R·G·尼德霍夫資本管理公司的羅伊·尼德霍夫所說的，做量化的人，最重要的是要在市場起伏中，堅持你的觀點。該基金今年上漲了16%。尼德霍夫在半年報中寫道，“我們聽從系統(tǒng)的指令，這是問題的關(guān)鍵所在。量化策略需要摒棄情感，其價值就在于依賴系統(tǒng)而不是你的情緒進(jìn)行決策。我已經(jīng)學(xué)會了追隨我的模型，因為它做得比我好多了。”