《我们的量化时代》圆桌研讨文字实录
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2011年中国量化起步，如今不过10年。2021中国量化迎来了大爆发，但又遭遇诸多挑战。这一年量化命运被高高举起送入英雄殿堂，同时负面不断引起社会热议。量化行至何处，走向哪里？ 4月29日，由华泰证券、宽邦科技、亚马逊云科技、朝阳永续、金融阶等多家市场权威机构联合组织撰写的《2021年中国量化投资白皮书》正式发布，并在深圳举办发布会。
圆桌环节由华泰证券研究所金融工程师首席分析师林晓明主持，聚宽投资合伙人王恒鹏、超量子基金创始人张晓泉、国泰君安期货资管投研韩雪、衍盛资产合伙人黄亮、君宇通资本基金经理蔡从阳共同参与，并探讨了量化行业发展、数据应用、从业经验等议题，视频及文字实录如下。
Q1 时代
这两年量化迎来了行业大爆发、规模大扩张，但从去年下半年开始也遭遇了比较大的回撤。有机构认为量化市场迎来了规模、收益和波动的不可能三角。想请教各位，如何看待现在量化行业的发展，是否还是黄金时代？
==聚宽投资 王恒鹏:==
黄金时代、白银时代还是铜铁时代，我们不知道。但任何行业都有个共同特点，就是行业周期。我个人认为国内行业就2016、2017年以后创造的才算真正的Alpha。应用科学类发展可以非常快，美国的量化已经发展三四十年了，从萌芽期、发展期、爆发期到成熟期，而我们可能会更快地到达成熟期。 大家需要客观地按照行业周期来看待量化发展，年化超20%甚至30%的时代大概率就是一去不复返了，行业对量化的红利、对超额的期待需要同样客观，同时机构对自己的规模、能力边界也需要有客观的认知。
==超量子基金 张晓泉:==
我认为，量化的黄金时代还没开始，甚至还在草履虫时代。 不可能三角中波动率是没法控制的，大家闭着眼睛赚钱的时代过去了，未来大家要拼的是对Alpha的理解。很多人说中国量化门槛很高，但我觉得门槛偏低，接下来普通人会模型就可以做量化的时代将会过去，未来是高水平的竞争。 另外，从规模来讲的话，现在中国的量化也就1万亿，离整个A股的市值差得还挺远的，未来非常乐观。
==华泰证券 林晓明:==
我也特别认同，不可能长期维持特别高的收益率，但是整个中国资产管理行业专业化管理时代才刚刚开始。
==君与通资本 蔡从阳:==
量化仅仅是少年时代。如果说一个产业30岁才成熟的话，量化还是初级阶段。我是2012年左右接触到量化，那时候大家基本上都不知道说量化是什么，程序化是什么，但是到今天情况已经发生变化，但是面向未来，量化还有很长的路要走，当前还是少年阶段。
==衍盛资产 黄亮：==
我赞同几位前辈们的一点，我认为中国的量化还有非常大的空间。 举个简单例子，如果我们参照海外成熟市场以美国为例，量化的行业不仅仅体现在成交规模，还包括基础设施、下单算法、另类数据，这些方面都远远大幅领先国内市场。如美国下单方式有上百种类，国内普遍还是传统市价单。同时海外还有很多领域可以应用到量化，比如外汇、丰富的期权衍生品等，当然流动性也非常好。所以量化规模只是一方面而已，而且这个规模占比仍然非常小。所以从以上几个角度来看，中国量化未来值得期待。
==国泰君安期货 韩雪：==
我们作为卖方机构，可以通过一些行业数据分析出：不可能三角主要是从收益率和规模作评述，看上去它是符合正态分布的，但它并不是非常标准，大家会发现比如某策略Alpha比较倾向于在50亿的规模，而套利策略可能10-20亿就已经遇到峰值了。我对于不可能三角的理解是倾向于把规模换成风险，收益和风险天生不太可能达成稳定状态。 现在的量化时代是比较好的时代，因为当达到稳定状态之后，就需要新技术去突破：比如运用云服务器解决算力问题，可能会把平衡打破；可能更多因子加入量化当中，也会有更多的扰动变量。
Q2人才
人才的吸纳、培养、发展是量化机构的核心竞争力之一，而人才的组织方式也影响到大家的协作效率。请问大家如何看待人才的内卷问题，谈一下贵机构的人才发展观？
==聚宽投资 王恒鹏：：==
内卷也正好反映了行业发展过程，以前很多大学生根本不知道量化。所以乐观地看，说明行业还在蓬勃发展；负面来理解就是竞争在加剧，原有地上随便捡Alpha可能越来越难，需要人真正地有金刚钻可以挖更难、更深的Alpha。 2021年聚宽筛选了超过万份的简历，最终招募了不足10名投研。就是因为对人才的要求越来越高了，任何行业从数量到质量的转变中，对人才都会提出更高的门槛。
==超量子基金 张晓泉：：==
“卷”是因为我们在超级初期阶段，未来各个机构会有自己的一套武功，比如剑宗，就是看谁的剑快；未来会有气宗，也会有别的门派。国际顶尖对冲基金每家都有自己安身立命的一套方法论，并不是野蛮生长随便做，未来行业肯定是会沉淀下来，包括量化从业人。 我认同聚宽的用人方法，要挖掘激发人内在潜力，而不是要让他们变成什么样的人。应该是给予人改变未来的环境。我们当前对市场的理解也许过几年就不对了，需要不断有更多的新人、聪明的人进来，告诉我说：“我的理解跟你不一样”，这才是对的。
==君与通资本 蔡从阳:==
有词经常会想到：回归。量化这些年的发展速度超过了传统投资方式就会暴露风险。这次大盘、个股、基金的回撤，如果把时间周期拉长本来就是一种常态。因为不管量化参与市场与否，都会有回撤。量化在市场里边的作用到底是积极的还是负面的，我不去评价。我们应该专注的是我们资产本身和行业本身它应该怎么看，我们怎样去理解、去跟踪。 关于人才也是这样，我们得把基础环境做好，让专业得以发挥。其次就是人才的复合跨界，从理工到金融，知识基础肯定有隔阂，但以后的人才肯定是复合型人才。
==华泰证券 林晓明:==
蔡总讲的我总结下来与张总讲的有异曲同工。各种各样的人才、想法，在碰撞过程中不断试错，生态多样性才能建立起来，机构慢慢形成自己的竞争优势。行情的变化是难以琢磨的，总有好总有差，核心还是搭建整个投研团队，因为资管本质上还是投研服务，还是生产效率的问题。怎样建立自己的特色，每个资产管理机构都要根据市场的环境，不断进化出适应一套模式出来，这才是生存的核心。没有任何一个模式永远是不变的。
==衍盛资产 黄亮:==
“卷”是很正常的事情，任何行业如果是处于快速发展阶段都会面临，只是量化行业聚集了更多的高智商人才，所以“卷”更凸显。作为量化企业来讲，除了要寻找优秀的人更要找到合适的人，要与公司文化、价值观融合又有差异化，最终互相成就。
==国泰君安期货 韩雪:==
我们公司可能一开始考虑到的就是国际化人才如何落地：如何吸引海外人才，并且把人才平稳落地、融入到集体中，因为人才在团队里面不好融合的话，他就会自然在其他团队里面找到他的文化输出。
第二点我想谈的就是人才优化机制，成熟员工的转化、晋升管理等人才素质的规划。
第三点就是新生军如何引入。有一个词叫做“人才定投”，人才市场也有行情高峰低谷，某一年人才特别多，机构疯抢必然导致价格也会虚高，对于企业来说并不稳定。而“人才定投”招到的人才不一定非常顶尖，但是可以通过培训上降低成本，也可以达到整个人才的利用效率。
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Q3未来
量化除了高频、另类数据、人工智能，是否还有处女地？
==聚宽投资 王恒鹏:==
量化来自于超额信息和超额技术的进阶迭代。技术方面，AI应用已经非常广泛，甚至在不断加大深度，我们的态度就是要充分拥抱和尝试各种各样的AI方法论。另外一个角度，AI提高了效率，但世界万事万物只要不断重复发生，背后一定是有可解释性、一定有逻辑，所以也特别强调收益来自于什么，来自于谁，什么机制。
直到现在为止，国内的Alpha主要还是量价为主，甚至基本面占比还都比较低，为什么？因为量价的Alpha就像是地上煤矿很容易挖。从商业角度来讲，这是竞争不充分的时候，随着这一类露天煤矿被挖得越来越干净以后，就得挖投产比相对没有那么高，但容量相对还不错的新东西。比如，NLP整个流程至少需要20人，国内量化同行IT超过四五十人的都没有几家，所以仅有头部机构能做NLP，现在做不太现实，因为商业角度不划算。但长期来看，竞争激烈以后这就会变成一个方向，这是动态的过程。
我们每年年末有激励给投研，在高频Alpha和前瞻性投入之间做选择的话，即便后者还没有那么成熟、实盘规模并不大，我们也会对它进行倾斜，以资鼓励。
==超量子基金 张晓泉:==
首先，技术面大家的“卷”现在还在第二层—“卷”机器学习。未来竞争大家要更下沉，在数学层面比拼，但到了科学研究层面，数学、统计学很少团队有能力做。机器学习确实是能把预测做好，但金融市场对底层理解很重要。 金融学因为有了Fama French三因子与有效市场理论，过去30年并没有增长，我们对金融的理解并没有更深刻，底层最大的问题就是正态分布假设我们没有消除。我相信未来消除任何一个假设，我们都离真理更接近一点。金融市场底层数据到底是正态分布，还是幂律分布？正态分布有它的逻辑，幂律分布则意味着强者更强，金融市场也许是在幂律分布和正态分布之间的某个地方，所以量化在数学上一定要突破。
第二个投资者教育，量化做了半天投资者听不懂我们在干嘛就是问题。前段时间我被投资者天天追着说必须减仓，但这其实影响了我的投资逻辑。从底层上，如果投资者能更明白我们在做什么，就是量化投资非常大的增长点。
==华泰证券 林晓明:==
很多人都在吐槽，我们做的东西跟投资者隔得很远，没有话题感，东西很难卖，但这也是投顾兴起的重点。我与跟我们团队也在分享：“为投资者赚钱两个步骤，第一是投研要强；第二是得信任。不信任的话，投资人就是要在高点买，要在低点卖，在你觉得很艰难的时候要让你砍仓，然后砍在最低点。
==君与通资本 蔡从阳:==
问题挺深刻的，最近调研我们的银行、券商、公募、保险比较多。我们的产品是ETF期权，相对于股票较为小众，市场整体开户量就几十万，本身就不容易被人理解，市场条件、策略应用条件、方向相反挣钱逻辑都不同。最近被问得特别多，做策略交易，收益的来源看起来矛盾，但市场本身都是由矛盾造成的，变化、发展、成长都是由矛盾创造，所以让我们把期权策略说明白是一件很难的事情。量化、资管、期权本身还是一个初级阶段，我们需要把它系统分层，合适定位，并把这些复杂的东西简单化，右相关的服务人员去统筹、发挥，服务好客户。为什么这个学科叫金融工程，因为它是一套系统，行业是很大的，涉及到各个分支，需要相关的人才都是非常广泛的、系统的。
==衍盛资产 黄亮:==
从资产来讲，量化不仅是在股票量化、CTA量化，其他品种也是可以的，像外汇在海外就是一个很大的品种，美国期权交易所都有十几个，国内目前为止只有1个，场内期权也只有4个品种。市场需要不断地培育、教育，还有政策方面的支持，品类上面要有更多可以施展的空间。 细分到股票量化，国内量化主要聚焦于量价类的Alpha策略，基本面因子整体来讲相对偏低，这些都是大有文章可做。海外市场以美国为例，另类数据的来源是非常丰富的，基本上你想象不到的都有人收集做成产品售卖，包括卫星、无人机查看货船到港吃水深度等等。国内尚处初级阶段，还可以做得更深、更广，但是市场需要培育，包括需要管理人支持行业进步。
==华泰证券 林晓明:==
你说的让我想起了刚入行的两个事儿，当时有人给我们讲债券的价格保留三位小数，后面四舍五入。但四舍五入加杆杆也可以在中间做多、做空赚钱，后来问一下，确实海外有家机构就专门从事这件事。
另外一个事是前几年爆出来上海有家银行从业人员把用户利息里面零碎的、四舍五入的钱，一点点地汇进自己账户达到上百万。
前段时间也与朋友交流，他分享了上市公司财务造假的新视角，如果创始人在百度上搜不到的话也是很大的风险，我想确实无处不量化，看你能不能想得到。
==国泰君安期货 韩雪:==
阳底下没有新鲜事，我们已经谈到了智能AI、另类数据，我们该谈的都谈了。前面各位老师讲得特别好，我们不是在找处女地，而是因为大家已经看到了金矿，都在往里面涌，所以大家挖到的是越来越少，我们是在找深度Alpha。
也有老师提到期权，我们现在也能看到2021年50ETF、300ETF也有近10亿张的成交量。上期所、大商所加起来也就是40亿，期权规模量已经在慢慢地增长，这意味着大家已经注意到了这些另类投资标的。
后期我们就在找深度Alpha的状态，包括期权模型基础是在布朗运动假设上，如果我们把假设打破，还存在吗？
我也觉得数学是未来一个非常深度的Alpha。数学人才可能又会引来一波哄抢，但人才才是真正的Alpha。像做高频的话需要有自己的可编程式芯片，FPGA需要的是微电子型人才，受限于教育体制发展方向，这类人才有很大的空缺的，所以未来深度Alpha也包括人才上。
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Q4从业经验
三句话总结一下您的量化从业经验？
==聚宽投资 王恒鹏:==
两句： 1、永远不要给自己设限，找那些不给自己设限的人去合作，要去做原来没做过的东西，团队可持续性就会非常强。 2、做任何事，深度思考，谨慎决策，坚决执行。
==超量子基金 张晓泉:==
1、学习。市场太新了，需要学习。
2、被教育。被市场教育，被其他人教育。
3、继续学习。
==君与通资本 蔡从阳:==
三个出发。 1、从常识出发。芒格关于常识的见解就非常好，能把常识理解透彻并能做到，就已经能在市场里很好地生存和发展。从常识出发，再从基础本身发源去考量问题，发掘深层逻辑是非常重要的。
2、从专业出发。基础科学和应用科学本身就是内外一体，内卷也好，还是说焦虑问题也好，主要是专业领域挖掘还不够深。
3、从跨界出发。更加的发散和创造多维角度理解运用好量化的话，未来可期。
==衍盛资产 黄亮:==
1、不忘初心。人生都有起伏了，更何况投资？在不顺的时候，我们始终保持一种怎样的理念做事情，怎样与客户沟通，传递什么样的价值观？我们相信的东西，坚持的东西是什么？对市场保持敬畏，对未来、对科技不断追求的信念，这是行业应该坚守的，也是不管处于成长期还是百亿规模都应该恪守的专业。 2、持续不断地学习与钻研。每个人都有认知能力的边界，怎样打破边界，从同行、同事身上吸取他们的优点，融合在一起，互相进步，这一点也是行业能够持续保持竞争力，欣欣向荣发展的重点。
3、保持良好的心态了。市场跌了，很多投资人会惊慌、传递负能量给量化机构，但是对我们来讲应尽量地排除这些能量的干扰，保持专业态度，然后与客户群体一起陪伴成长。当然我们也无法指望取悦所有的人，也难以赚市场周期所有的钱，在能力范围内做好本分工作，做好投资者教育，这一点就是我们的任务了。
==国泰君安期货 韩雪:==
1、机器学习也是人在学习，年轻人要相信只要努力机会就在那里等你。 2、年轻人要多一点给自己成长的时间，不要现在就奔着年薪百万或者是千万，可以把问题想得更深一点，走的路可以更长。我比较喜欢宇宙天体学里面一个悖论，他说越是明显性的宇宙，越是容易受到攻击。这与马太效应有一定的偏差，对于我来讲就是保持谦卑的心态，不要让自己成为宇宙当中最扎眼的一块，不然受到的攻击也会比较多。
3、拥抱新的技术，也不要忘本。
==华泰证券 林晓明:==
好的，多谢韩总。今天的圆桌的环节就结束了，非常感谢各位嘉宾的精彩分享。
整个二级市场就像刚各位嘉宾讲的，总有顺和不顺的时候，希望无论牛熊大家专注于自己，也希望今年大家事业上越做越好，行情也能越来越好，多谢各位。
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