Two Sigma亞太區(qū)首席執(zhí)行官林國灃：金融碎片化可能會導(dǎo)致交易成本的增加，但也是機(jī)遇，促使我們?nèi)?gòu)建當(dāng)?shù)氐膱F(tuán)隊

每經(jīng)記者 張宏    每經(jīng)編輯 張益銘    

6月25日~27日，世界經(jīng)濟(jì)論壇第十五屆新領(lǐng)軍者年會（即“夏季達(dá)沃斯論壇”）在大連舉辦。在夏季達(dá)沃斯論壇現(xiàn)場，來自世界各地的企業(yè)、學(xué)界人士共同探討未來增長的新前沿。

論壇期間，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者（以下簡稱NBD）專訪了全球頂尖的量化投資機(jī)構(gòu)Two Sigma亞太區(qū)首席執(zhí)行官林國灃。

Two Sigma被認(rèn)為是華爾街研發(fā)能力最強(qiáng)的量化投資機(jī)構(gòu)之一，2008年到2019年的11年時間，該基金的管理規(guī)模擴(kuò)大了逾10倍之多。是什么讓Two Sigma擁有如此佳績？他們?nèi)绾芜M(jìn)行投資決策？Two Sigma如何在金融碎片化挑戰(zhàn)中尋找機(jī)遇？面對AI這樣從0到1突破、投資風(fēng)險很大的領(lǐng)域，Two Sigma如何平衡技術(shù)創(chuàng)新與市場風(fēng)險？如何應(yīng)對不斷變化的市場環(huán)境和政策風(fēng)險？專訪中，林國灃對這些問題一一作答。

主辦方供圖

價值投資，投入時間了解產(chǎn)業(yè)

NBD：在Two Sigma的投資策略中，您認(rèn)為賽道的選擇與數(shù)據(jù)指標(biāo)之間，哪一個對于投資決策的影響更大？

林國灃：其實在進(jìn)行研究時，我們并不是首先選擇數(shù)據(jù)或賽道。實際上，首先是整個市場的深度和廣度，對于我們這種類型的策略來說，是否具有優(yōu)勢。我們希望市場既深又廣，因為那意味著機(jī)會。中國確實是這樣一個市場，這是我們考慮的第一個重點。第二，因為我們以創(chuàng)造alpha（超額收益）作為我們的首要目標(biāo)，所以我們需要考慮在這個市場中，我們是否能夠在研究方面做出差異化，以找到alpha，這是第二個重點。第三，尤其是在亞洲，在中國市場，存在許多獨特的數(shù)據(jù)和研究機(jī)會。我們需要考慮是否能夠發(fā)揮本土優(yōu)勢，比如我們在上海有團(tuán)隊等，能夠更深入地了解市場，使我們的推薦研究具有差異性。這三點是我們決定是否能夠做好投資的重要基礎(chǔ)。

我們成立于大約24年前，由一位數(shù)學(xué)家和一位科學(xué)家創(chuàng)立。其中一位是MIT的博士生，三十年前就開始研究AI。另一位是斯坦福大學(xué)的數(shù)學(xué)家。因此，我們并不像傳統(tǒng)的對沖基金，更像是一個研究機(jī)構(gòu)。對我們來說，投資是一種科學(xué)。這就是為什么我對您剛才的問題有一些不同的看法，因為我們的基因是這樣的。

最后，談到中國市場，我認(rèn)為因為我們是中長期投資者，很多人誤以為我們是短期投資者。我們的方法是不同的，不是簡單地找一個PM（產(chǎn)品經(jīng)理）加上幾個研究員。實際上，我們?nèi)蚣s有2000名員工，其中1300人是工程師，他們是data scientist（數(shù)據(jù)科學(xué)家）。我們不僅僅是短期的導(dǎo)引，而是用數(shù)據(jù)和科學(xué)來尋找投資方法。

NBD：Two Sigma的資產(chǎn)管理規(guī)模從2008年的50億美元增長到2020年的500億美元，您認(rèn)為推動這一快速增長的關(guān)鍵因素是什么？

林國灃：現(xiàn)在已經(jīng)超過650億美元了，這幾年增長了很多，150億美元。

我認(rèn)為，首先全球像我們這種以科學(xué)數(shù)據(jù)為驅(qū)動的投資機(jī)構(gòu)，在過去幾十年已經(jīng)演變成為計算機(jī)、數(shù)據(jù)方面的競爭。要吸引這類人才，投入大量資源進(jìn)行研究，才有機(jī)會在這個行業(yè)取得成功。

我們有幸在這二十幾年里，因為有規(guī)模，可以投入更多資源進(jìn)行研究、吸引人才，也正因如此規(guī)模得以進(jìn)一步快速增長，客戶對我們的信任也隨之增強(qiáng)。這是一個規(guī)模的游戲，你可以想象，背后的工程師需要在一個大型平臺上才能有發(fā)揮的機(jī)會。同時，我們的計算機(jī)處理能力在全球所有機(jī)構(gòu)中，不僅僅是金融機(jī)構(gòu)，已經(jīng)排在前250名。為什么這么說呢？因為我們背后處理著大量數(shù)據(jù)。例如，在亞洲，我們每月可能要交易1萬到2萬只股票，這背后需要大量研究人員處理數(shù)據(jù)，所以必須要有規(guī)模。

有了成績和規(guī)模，就會慢慢形成一種循環(huán)，吸引更多人才支持你。我們確實很幸運，也希望可以繼續(xù)努力。保持這種競爭優(yōu)勢不容易，這個市場沒有方法可以讓你成為永遠(yuǎn)的贏家，必須持續(xù)投資與保持。

NBD：在Two Sigma的投資組合中，是否有特別關(guān)注某些具有潛力的中國公司？如果有，您能分享一些具體的案例嗎？

林國灃：我們的投資方法并非簡單的選擇公司，而是通過分析數(shù)據(jù)來尋找價值所在，因此我們實行的是價值投資。簡單來說，我們采用科學(xué)的方法進(jìn)行價值投資。正因為如此，我們不會對某一產(chǎn)業(yè)或某一公司進(jìn)行重倉投資，而是會分散投資于大量我們認(rèn)為有機(jī)會的公司。在全球范圍內(nèi)，我們可能在某一時刻持有大約1萬到2萬只股票，這是我們投資策略的一部分。

在中國，我們不是簡單地尋找投資機(jī)會，而是深入研究消費者情緒對某些產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)品或品牌的影響。例如，我們會對整個行業(yè)的政策發(fā)展進(jìn)行深入研究，特別是對一些大型領(lǐng)域，如人工智能、清潔能源、環(huán)保等，我們都投入更多的時間去了解這些產(chǎn)業(yè)，因為這些是中國的大趨勢。但我們的出發(fā)點并不是簡單地對某一產(chǎn)業(yè)重倉。

提早布局、累積經(jīng)驗并從中學(xué)習(xí)非常重要

NBD：Two Sigma前期在AI領(lǐng)域開展了很多成功的投資，我們知道AI領(lǐng)域投資其實風(fēng)險很大。在對AI領(lǐng)域進(jìn)行投資時，Two Sigma如何平衡技術(shù)創(chuàng)新與市場風(fēng)險？

林國灃：正如我在第一個問題中談到的，我們是一個科學(xué)研究機(jī)構(gòu)。我們認(rèn)為科學(xué)研究是一個長期的過程，并不是每項研究都能立即達(dá)到預(yù)期效果。實際上，你可以從那些看似未達(dá)預(yù)期的結(jié)果中學(xué)習(xí)到東西。

我們的人工智能研究大約在十年前就開始大量投入。如果你回顧過去的新聞會看到，我們聘請了一位在谷歌非常有名的natural language processing（自然語言處理）專家，引進(jìn)到我們團(tuán)隊。大約8到9年前，我們就開始搭建我們的natural language processing，也就是大語言模型的雛形。在許多人談?wù)摯笳Z言模型之前，我們已經(jīng)開始推動這項工作。這正是我們得益于我們的基因，正如我所說，我們的兩位創(chuàng)始人，一位是科學(xué)家，一位是數(shù)學(xué)家，所以我們很早就意識到了這一點的重要性。

那么，能不能說發(fā)展過程是一條直線，沒有任何挑戰(zhàn)呢？不是的。只能說因為我們早點嘗試，早點學(xué)習(xí)，可能累積的經(jīng)驗對我們來說很有幫助。

NBD：在一項新技術(shù)誕生之初，許多公司可能會專注于實現(xiàn)從0到1的突破。在眾多致力于0到1突破的公司中，Two Sigma如何選擇？

林國灃：實際上，并不存在一套簡單的公式來指導(dǎo)我們的選擇，我們的選擇依賴于經(jīng)驗。比如說，當(dāng)我們選擇投資時，我們實際上是在投資團(tuán)隊，投資他們背后的IP和能力，以及我們對市場賽道的了解，這幾個方面是我們最重視的。正如我剛剛提到的，能夠累積經(jīng)驗并從中學(xué)習(xí)是非常重要的。根據(jù)科學(xué)研究，最重要的是你如何從挑戰(zhàn)中學(xué)習(xí)。因此，我們已經(jīng)學(xué)會了很多關(guān)于什么樣的團(tuán)隊能夠成功，什么樣的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)alpha，以及什么樣的技術(shù)能夠投資，不是所有看起來有趣的IP和研究都適合投資。因此，識別和篩選這些因素是最重要的。

“金融碎片化促使我們?nèi)?gòu)建當(dāng)?shù)氐膱F(tuán)隊”

NBD：您如何看待金融碎片化對量化投資機(jī)構(gòu)如Two Sigma的影響？

林國灃：在論壇的討論會上，我分享了兩個主要觀點。首先，我認(rèn)為每件事情都有其積極的一面。雖然金融碎片化可能會導(dǎo)致交易成本的增加，但從我們的角度看，這反而是一個機(jī)會。我們之前提到，亞洲是我們在美國之外最大的市場。在亞洲，我們最大的兩個市場是日本和中國。我們在這兩個市場都投入了大量的資源，金融碎片化對我們來說是一個機(jī)遇，它促使我們?nèi)?gòu)建當(dāng)?shù)氐膱F(tuán)隊。

美國之外，上海是我們唯一擁有研究交易、數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊的地方。我們非常重視如何在當(dāng)?shù)貥?gòu)建團(tuán)隊，培養(yǎng)當(dāng)?shù)厝瞬拧＿@是金融碎片化帶給我們的一個啟示。在日本，我們也有很多工程師。過去我們未曾考慮在東京、上海部署工程師團(tuán)隊，但金融碎片化讓我們看到了在東京，以及在上海等地方部署工程師的可能，這是一個很好的機(jī)會，可以更好地利用和發(fā)揮當(dāng)?shù)厝瞬诺哪芰Α?/p>

NBD：在本土設(shè)立分公司，或者說雇用本土的工程師做分析工作，有沒有為Two Sigma帶來額外的收獲？

林國灃：當(dāng)然有的。例如，去年我們整個亞洲地區(qū)的表現(xiàn)非常出色，這在很大程度上得益于我們對當(dāng)?shù)厥袌龅纳疃攘私狻Ｎ覀兊墓ぷ髋c美國及全球團(tuán)隊的聯(lián)系非常緊密，并非簡單的溝通。

他們（全球團(tuán)隊）擁有全球?qū)W習(xí)能力，我們可以將這種全球?qū)W習(xí)能力引入到亞洲，但并不是簡單地將他們的能力直接應(yīng)用到我們身上。同時，我們也與他們分享了我們對當(dāng)?shù)氐纳钊胙芯坷斫?。正因如此，我們?chuàng)造了新的alpha（超額回報）。因此，可以說，這種所謂的碎片化反而為我們帶來了回報。

NBD：是挑戰(zhàn)也是機(jī)遇？

林國灃：當(dāng)然，之前的方法可能是在全球一兩個研究中心進(jìn)行研究，因為當(dāng)時沒有金融碎片化，全球資本流通非常繁榮。但現(xiàn)在由于出現(xiàn)了碎片化現(xiàn)象，我們可能需要加快在各個地區(qū)團(tuán)隊的發(fā)展。

NBD：在全球金融市場中，Two Sigma是如何應(yīng)對不斷變化的市場環(huán)境和政策風(fēng)險的？

林國灃：我認(rèn)為，政策風(fēng)險和市場變化是全球普遍存在的現(xiàn)象，亞洲的每個市場都存在這些風(fēng)險。例如，亞洲的日本、韓國等市場都存在市場風(fēng)險。對我們來說，投資并不是回避風(fēng)險，而是要管理風(fēng)險、了解風(fēng)險，并在風(fēng)險中尋找機(jī)會。

Two Sigma有兩個特點。首先，我們的風(fēng)險管理團(tuán)隊與科學(xué)團(tuán)隊是并行的?？茖W(xué)團(tuán)隊和研究團(tuán)隊的重點是發(fā)現(xiàn)機(jī)會，而風(fēng)險管理團(tuán)隊和監(jiān)管團(tuán)隊等則確保我們能在一個穩(wěn)定的平臺上找到并把握這些機(jī)會。因此，我們在這方面投入了很多資源，我們的風(fēng)險管理和監(jiān)管團(tuán)隊的人數(shù)超過了公司總?cè)藬?shù)的一半。特別是在當(dāng)前波動性很大的環(huán)境下，有一個穩(wěn)定的、非短期的平臺，才能讓客戶從中享受長遠(yuǎn)的收益，因此我們在這方面的投入是巨大的。

除此之外，我們認(rèn)為除了需要具備全球視野，亞洲的投資也需要接地氣，需要了解當(dāng)?shù)氐谋O(jiān)管需求。因此，無論是在香港、東京還是上海，我們都有深入的監(jiān)管研究和風(fēng)險管理團(tuán)隊。