王黎：用科学量化投资创造财富不是梦想

来源：雪球App，作者： 旺仔_1983，（https://xueqiu.com/7060676637/67877749） 王黎博士，杭州龙旗科技有限公司联合创始人和首席投资官毕业于清华大学计算机系，后赴美进修，共获得一个博士学位和四个硕士学位，研究覆盖金融、统计、运筹学和计算机科学等多个领域，学术水平在数据挖掘和人工智能等领域达到世界领先水平。曾就职于世界顶级资产管理公司美国贝莱德（BlackRock）公司（又称为黑岩，该集团不同于全球最大私募股权基金之一的黑石集团The Blackstone Group），任大中华地区首席基金经理及量化分析师，具有丰富的量化投资经验，研制的量化投资模型在亚洲、新兴市场及北美股票市场中控制着上百亿美元资产的交易。访谈精彩语录：实际上在美国我很少听到CTA这个概念，在美国大家一般都称之为对冲基金，CTA只是期货类对冲基金下面的一类。（在美国）主观交易在资产管理当中，应该占到70%左右。从交易的量上来说，量化的份额保守估计也有40-50%左右。主观交易和量化投资最大的不同就是主观会冒很大的风险。主观交易很难说它是运气好还是真的水平好。业绩比拼主要体现在三方面：稳定性、回报率、容量。你的回报完全是由你冒多少风险来决定的。一般一个对冲基金能够连续多年做到10%，在国外就是一个很好的基金了。在量化投资领域，中国完全不缺乏人才。从参与者的角度来说，美国的钱可能更加集中一些，专业人士为主。在中国，因为羊群效应，有70%都是个人在参与，出现了风吹草动的时候，大家会一窝蜂地去买去卖，使得短期内市场的动荡会比美国大。在中国，因为市场不太理性，机会会更多一些。在泛亚洲地区我们能获得的回报比美国还有欧洲要好很多。在国内做交易限制很多。国内投资人对收益率的要求是非常高的。识别过去是很容易的，识别已经发生的——马后炮是很容易的，难的是怎样预测。很难有一个非常好的技术手段去预测未来的行情，很多时候是靠人的判断。这是一个终极的目标，建立一个ATM机。这愿望是很美好的，但实际只是一个梦想。某个策略在很长时间工作得都非常好，使大家产生一个幻想，这个策略能够永远工作下去，但往往这时候会遭遇打击，遇到较大的回撤。没有人的干预，没有人的调整，一个策略始终有效是不太现实的。很难有策略能够长期稳定地工作，所以最好的方式就是把不同的策略不同的品种组合在一起。我们的股票还是用传统的长短仓的方式，期货以高频为主。适合于量化投资的投资者，他们是一些非常理性的、不相信能够一夜暴富这种神话的、有合理的收益期待的投资者。如果对收益有很高的回报，要翻10倍、20倍，可能还是采取主观的重仓的方式比较好。高频交易和日内的短线交易以量化方式去进行，应该有较大的发展空间。实现复利，有2个重要的要求，一个是模型的回报率要非常稳定，第二是策略的容量要大。量化肯定是要跟主观相结合，否则如果光靠量化本身，光靠机器，光靠数学模型，我认为很难在所有时期都工作。主观是非常重要的，但是也不能过于神话，还应该通过一个科学的方式去进行判断主观是不是正确的。在国内用量化投资的方式，能够建立一个像贝莱德一样成功的公司。我们的优势主要体现在学术、研究和市场经验的结合。创新是非常重要的一个要求，对任何一个量化团队，不可能有一个策略能够长期的工作。创新是一个量化团队、量化机构最最重要的力量，失去了这个力量，失去了这个热情，只是靠过去的一些模型是无法生存的。期货中国1、王黎先生您好，感谢您在百忙之中接受期货中国网的专访。您毕业于清华大学计算机系，后赴美进修，共获得一个博士学位和四个硕士学位，请问您分别获得了哪些专业的博士学位和硕士学位？您在学校的所学和您现在的工作是否紧密关联？王黎：我的博士是在密歇根大学罗斯商学院获得的管理学博士，硕士分别是密歇根大学的金融工程学硕士、统计学硕士、工业工程硕士，以及在弗吉尼亚理工大学获得的计算机的硕士。我的这5个学位可以说是完全不一样的，属于不同领域，看似没有关系，但是内部的联系是非常紧密的，都跟量化投资紧密相关。比 如量化投资需要对数据进行分析，通过计算机把它实现出来，和数据的建模、优化、统计、预测、风险的控制都是紧密相关的。我很早就对投资非常感兴趣，刚刚到 美国的时候就用省吃俭用攒出来的奖学金炒股票。当时什么也不懂，在市场上投机，基本是屡战屡败，结果亏得很惨。我就一直在琢磨怎么样能够盈利、战胜市场， 怎么样能通过我学的知识获得投资回报。我发现已有的计算机类知识远远不够，非常需要去充实和扩展，所以便又学习了统计、金融工程、以及管理学博士等。整体 来说，这几个学位是紧密相连的，都和我的兴趣——如何用计算机和数学模型进行投资——串联在一起。期货中国2、您曾就职于世界顶级资产管理公司美国贝莱德（BlackRock）公司，就您了解而言，美国的资产管理机构主要有哪些类别（比如CTA、对冲基金等）？各个类别的机构管理的资产规模各自占整个市场多少比例？王黎：我大概介绍一下贝莱德公司，我当初加入公司的时候，还叫巴克莱全球投资(BGI)，当时已经是全球最大的了，贝 莱德当时只是排第三名，第二名是道富环球投资。我们原本是属于巴克莱集团的，2008年金融危机以后，巴克莱集团为了收购雷曼兄弟，需要把一部分优良资产 卖出去。当时我们这一块资产管理公司是它最好的资产，贝莱德就非常高兴地花了大价钱买了过去。第一名和第三名的公司凑在一起，成了一个巨无霸的资产管理公 司，远远大于第二名，我们的资产管理，在我离职的时候（2012年初）大概是3点几万亿，规模是第二名的将近2倍。说到资产管理，如果说美国按照资产管理规模来分，基本分成两大类，一大类像贝莱德(BlackRock)、道富(State Street)、富达(Fidelity)这类很大的管理机构，它们管理大量的共同基金，或者一些多头基金，也有很多自己的对冲基金产品。还有一类就是比较小的，几个人组在一起，小型的对冲基金，包括你刚才说的CTA。实际上在美国我很少听到CTA这个概念，在美国大家一般都称之为对冲基金，CTA只是期货类对冲基金下面的一类。对 冲基金分成很多种，比如做股票的长短仓，有做期货的全球宏观投资（Global Macro）基金。CTA在美国其实并不是很流行的一种形式，一般只是给别人做咨询，不像对冲基金一样，把钱拿进来由它负责管理。从资产管理规模上来说， 我看过花旗银行做的一个统计，就是机构投资者掌握着全球大概有20多万亿美元，对冲基金大概占2-3万亿，所以对冲基金规模大概是机构投资者的十分之一左 右，像我以前所在的贝莱德就是属于机构投资者里的最大的。期货中国3、就交易模式而言，在各类资产管理机构中，量化投资模式是不是主流？大约占多少比例？王黎：从资产管理规模上来说，量化投资并不占有最大的份额；主要的方式还是基于基本面分析和人为判断的主观投资和交易，在资产管理当中，应该占到70%左右，量化在机构投资里面应该是占到20-30%左右，也没有具体的精确数字，都是大概估算出来的。但是如果从交易的量上来说，量化的份额保守估计也有40-50%左右， 现在美国的交易市场里量化都占了大半，因为很多高频交易员、小的对冲基金，它们每年的交易量是非常大的，传统上基金经理的交易形式可能每年翻1次2次就够 了，但是小型的基金，它们会每年几十倍的翻，甚至上百倍。所以从交易量来说，量化方式已经占绝对的优势，但是从管理的钱上，跟人为的管理相比还是达不到主 流的地位。期货中国4、在美国，以主观交易为主的投资者多不多？他们的盈亏情况如何？近年来，有没有用主观交易创造财富传奇的人物？王黎：主观交易和量化投资最大的不同就是主观会冒很大的风险，它一般仓位比较重，这种重仓的方式本身就使得风险比较 大。在美国，客观的讲每年有很多人做得很好；但是媒体还是比较理性的，不会因为一个人一年做得怎么好而对他有很大的关注。只有像比较有名的，比如巴菲特， 在一二十年连续的每年都是很好的回报下，社会才会关注他。因为道理很简单：比如说今年有人用10倍的杠杆买多，同时有人用10倍的杠杆卖空，那一定会有一 个人成绩会非常好，但这其实没有意义，因为第二年他没有办法去重复同样的业绩。所以在美国近几年内，投资行业基本没有捧明星的情况，没有听到说个人非常非 常好的，唯一大家谈的比较多的就是John Paulson，他在2007年的时候卖空次贷危机，赚了37亿美元，然后2010年的时候做黄金等赚了50亿美元，但是在2011年的时候，因为他投资 美洲银行、花旗银行, 和中国的Sino-Forest被爆料造假，Paulson的对冲基金一下子损失了40%。John Paulson是近几年一个比较有名的主观投资者，但是在2007年之前，他是默默无闻的，2007、2010年2次做得不错，2011年损失又很严重。 其实在2011年的时候，他的对冲基金达到了一个顶峰，一下子亏掉了40%，损失是非常惨重的。我是做量化的，量化对风险上比较容易控制，很多交易的方式 都是可以重复的，而主观交易很难说它是运气好还是真的水平好，这是我的个人观点。期货中国5、您觉得不同的量化交易者，在“业绩的优劣”上，主要比拼哪些方面？王黎：我觉得这个主要要从3方面来说：一个是策略、投资模型的稳定性，一般我们用信息率或者夏普率进行衡量。在贝莱德的时候，我们有上百个模型，即投资策略。我们在衡量每种策略的风险时，一般很少仅使用最大回撤作为标准，而是通常使用波动率进行衡量。然后用策略获得收益和其波动率的比值，我们叫信息率，作为稳定性的一个重要指标。除了稳定性，回报率也是很重要的。一般来说，我们很少谈及一个量化模型的回报率，而只谈稳定性。因为回报率是由投资人的风险偏好决定的，并通过金融杠杆的使用达到目的。比如说一个策略的信息率是3倍，那么你的回报完全是由你冒多少风险来决定的。如果你愿冒10%的风险，那平均起来你就可以获得30%的回报，如果你冒20%的风险，你能回报60%，所以这个回报完全是由你有多大胆子决定的，而不是由你的策略决定的。有可能我的策略并不好，但是我就愿意下注，我可以忍受亏钱的痛苦，这样我也有可能获得很高的回报。然而，我想强调的是稳定性是对投资模型的一个衡量，而回报率体现了基金经理对模型的管理能力。因为模型不是永远都能工作，能够判断出什么模型在什么市场环境里更好的工作，并相应调整投资力度，这是依靠基金经理的主观判断的，也是对基金经理能力的最好评判。另外一方面就是策略的容量也非常关键。比如我的同学研究生毕业以后，每年都在美国期货市场里通过高频交易获得近1000%的稳定回报，并且持续了5年之久。但是他们的容量一直上不去，只能管理 几十万美元的资金量。虽然他们的稳定性和回报率都很好，但是由于容量上不去，就使得最后能够产生的效益并不大。而我们在贝莱德的模型没有一个能获得很高的 回报，一般都在是10%到20%之间，然而优点是可以支持很大的容量。在国际上，大型对冲基金的收益率一般是跟现金进行比较（即存银行的利率），一般一个对冲基金能够连续多年做到10%，在国外就是一个很好的基金了。在 中国，大家的风险偏好会比较大，可能会谈50%、100%这么一个回报。当时我们在贝莱德的回报一般是10%到20%，但是我们的容量非常的大，可以做几 百亿、上千亿的资金，所以我们最后产生的财富远远大于像我同学这样的高频策略。比如在贝莱德我和几个同事管理的日本基金，一天上下波动都是上亿美元，最终 的产出和高频为主的基金不可同日而语的。所以业绩比拼主要体现在以上三方面：稳定性，回报率，容量。目前我感觉国内很多时候大家谈论最多的是回报率，其次不少人会谈稳定性，谈得最少的是容量。期货中国6、近几年来，中国的量化投资逐步兴起并快速发展，请您谈谈在量化投资的技术、研究、软件、人才等方面，中国和美国的差距？王黎：我感觉中国和美国的差距其实并不是很大，做量化投资它跟一般的生产比如制造飞机、制造一些高尖端的工业设备非常不同，投资最重要的是人才。在量化投资领域，中国完全不缺乏人才， 其实在美国很多做量化都是亚洲人：韩国人、中国人这种有理工科背景的人来做。所以从人才角度来说，中国永远不欠缺，而且我觉得中国比美国的基础教育，理工 科教育要好，包括我们现在的很多员工都是从浙大招来的，完全不比在贝莱德的时候差，甚至比他们都强。软件我觉得也不是一个大的问题，软件毕竟也是人编的， 也没有很大的障碍。我觉得差的更多的可能是在经验方面和市场的成熟度，包括技术的支持、底层硬件的支持比发达市场都稍晚一些，这方面还需要时间赶上来；但 是从软件、人才、研究方面我觉得是完全不差于他们的。期货中国7、就您对中国和美国两个金融投资市场的认知，您觉得两国在投资群体组成方面有何不同？王黎：从投资人群来说，中国肯定是以散户为主，全民的参与度是比较高的，美国一般个人去做期货做股票相对来说比较少，大多数人是把钱买到共同基金里，通过前面说的机构投资者来做，可能稍微高端一点的客户他会把钱放到对冲基金里，也是专业人士做，所以从参与者的角度来说，美国的钱可能更加集中一些，以专业人士参与为主。我看中国股票市场，个人投资者差不多占到70%，在美国具体的数字我也记不清了，应该是10%-20%以内，是一个非常小的比例，不同的参与对象在市场的行为非常不一样，中国在股市上可能动量性更强一点，而国外都是震荡为主，很少出现大涨大跌，而在中国，因为羊群效应，有70%都是个人在参与，出现了风吹草动的时候，大家会一窝蜂地去买卖，使得短期内市场的动荡会比美国大。期货中国8、有人说量化投资在中国能取得的收益率要比美国高一些，是不是这样？为什么？王黎：这个问题我觉得从三方面来说：一方面，在中国，因为市场不太理性，机会更多一些，包括前面说的个人投资者的羊群效应，使得短时间内市场出现了很多的 机会。然而，外国专业的、比较成熟的、有思想体系的投资人却没有办法进入中国。从某种程度来说，在中国的机会是比国外要多。比如我和合伙人Ken以前在贝 莱德做全球投资时，我主要在泛亚洲和新兴市场地区，Ken做美国、欧洲等发到地区。泛亚洲包括日本、韩国、新加坡还有一些更不发达的地区，比如印度、巴基 斯坦、泰国等。确实发现在泛亚洲地区我们能获得的回报比美国还有欧洲要好很多。但是从另外一层角度来说，在国内做交易限制也是很多的，比如股票只能做T+1，也没有办法有效的做空，各种手续的费用非常高，比如千分之一的印花税、融资融券成本基本在8%左右，还有股指期货的交易费用远远高于国外。所以这些限制使得很多的策略没有办法得到有效发挥。第三，我觉得在国内投资人对收益率的要求是非常高的，大家经常看到40-50%的回报，甚至是翻倍的回报，不能够理性 的认识到风险与回报的关系。所以从某种程度来说，在中国量化投资也有很多的阻力，做量化在中国会获得比美国等发达国家高的收益，但相对当地投资者的期望来 说，其实并不见得那么高。在美国，市场非常平稳，大家期望有个7%到10%就非常好了，但在中国，大家期望的往往是30%-50%甚至更高的回报。期货中国9、不同的市场、不同的品种、不同的时期是否应该使用不同的量化交易策略？王黎：这是肯定的，根据我的经验，很少有策略能够在过去10年的任何时候都奏效，所以我们一般采取的方式就是尽量把它们分散化，采用不同的策略，配置不同的品种，并且过一段时间就进行调整。这些调整也可能有主观因素，其主观性其实体现了基金经理对市场的理解，反映了一个量化基金经理的经验和水平。期货中国10、有没有技术手段自动识别市场处在“震荡”、“上涨趋势”或“下跌趋势”，并且自动选择相应的交易模型？王黎：我认为识别过去是很容易的，识别已经发生的——马后炮是很容易的，难的是怎样预测，我感觉很难有一个非常好的技术手段去预测未来的行情，很多时候是靠人的判断， 当然也是结合各种各样的指标。我过去做了很多研究，很难说有一种好的方式能够全自动的、而且非常准确的预测“震荡”、“上涨趋势”或“下跌趋势”，它的命 中率是比较低的。如果能预测的话，肯定是要选择很多不同的交易模型。但它的关键难度在于没有一个很好的技术手段，能够准确预测市场的趋势。期货中国11、有没有一套策略能适应绝大部分市场、绝大部分品种？王黎：这是一个终极的目标，建立一个“ATM机”。这个“ATM机”是什么呢？每次你插进去卡，输入密码，你就可以获得钱，没有风险，这是我们的终极目标，这愿望是很美好的，但实际只是一个梦想。其实我们以前在贝莱德的时候有某个策略在很长时间工作得都非常好，使大家产生一个幻想，这个策略能够永远工作下去，但往往这时候会遭遇打击，遇到较大的回撤。经过这么长时间的实践，感觉这个确实只是一个梦想，没有人的干预，没有人的调整，一个策略始终有效是不太可能实现的。期货中国12、某些量化交易者用“多品种”、“多周期”、“多策略”的组合模式，提升交易业绩、平滑资金曲线，您是否认同这种组合模式？您觉得在进行此类组合时，最需要注意什么？王黎：我非常认同这种组合方式，正如刚才谈到的，很难有策略能够长期稳定地工作，所以最好的方式就是把不同的策略、不同的品种组合在一起。过 去我们在贝莱德的时候，经常一个对冲基金会涉及10个国家的股票市场，对于每个国家使用比较类似的策略。因为你永远无法预测哪个策略会在哪个国家工作，所 以通过这样一个分散的方式进行投资，最后实现的业绩通常也会比较稳定。象主观投资者选取股票一样，量化投资者其实选取的是模型。所以我们也不愿意重仓去选 用某几个模型，而会尽量的分散投资风险。主观投资的基金经理通常选取不同题材的股票以分散风险，我们量化投资者也同样通过采用多样化的模型以分散风险。运用多个量化模型可以帮我们分散投资风险，然而它也使得我们很迷茫，不知道应该使用什么样的模型和如何进行模型间权重的分配。这时，对整体市场的判断和把 握是非常重要，在不同情况下应该使用不同的模型。如果分配的权重有偏差，比如在一段时间内分配了不工作的模型，那就很难获得收益，反而会冒很大的风险。通 常人的主观判断是非常重要的，当然这个判断也是基于多年的经验以及运用科学指标进行判断。期货中国13、现在美国最流行的量化交易模型主要有哪些种类？王黎：我把股票和期货合在一起谈，从量化的方式来说，有几大类，一种叫股票长短仓(Equity Long/Short)，比如说在贝莱德的时候，我们的“32Cap” 全球对冲基金产品使用的就是经典的长短仓策略。在2011年，“32Cap”获得了美国量化基金业评比第一名的好成绩，击败了其他对冲基金巨头，比如文艺 复兴基金、SAC等。当年获得了30%左右的回报率，并且从稳定度上，每个月、甚至每个星期都在赚钱。从回报率来说，也许在中国这不算什么，但是在发达国 家，年化30%已经算是一个非常优秀的回报了。当然回报率也是跟投资人的风险偏好是有关的，比如他们可以通过加杠杆以提高他们自己的回报率。股票长短仓从 容量上来说是可以做到非常大的，它在国外是很流行的一种方式。第二种就是全球宏观(Global macro)，就是我刚才说的Paulson常采用的方式。全球宏观有很多是用量化运行的，包括我们当时贝莱德另外一个GMSG组，做 全球宏观策略，他们的对冲基金产品在过去的10年里面效益一直非常好,通常都在10%左右。美国有一个叫BridgeWater的公司，在全球宏观领域通 常被认为是做的最好的基金之一。全球宏观基本采用期货进行交易，比如说原油、天然气、以及一些国家的股指期货。第三种是叫做统计套利，利用纯粹的统计特性做一些配对、或者对一篮子股票进行交易。一般统计套利的对冲基金代表是DE Shaw、文艺复兴、以及Citadel等，他们大多采用统计套利策略。我们在贝莱德的时候，也做过很多统计套利交易，但其问题就是容量上不去。很多人经 常拿文艺复兴基金的西蒙斯和股神巴菲特进行比较，并认为西蒙斯的大奖章基金多年来获得近30%的年回报率，比巴菲特还要牛。其实，这是非常不科学的比较， 因为统计套利的容量有限，文艺复兴能够管理的资产通常在100亿-200亿之间，这和巴菲特管理的资产规模是没法比的。第四种方式是叫事件驱动，主要通过量化一些事件，比如说股票的分红，以及其他公司事件，然后进行投资。第五种就是我们比较熟悉的高频交易，像美国的Two Sigma，还有Jump Trading，都是高频交易的典型代表。它们有些交易股票，有些以期货为主。像我刚才说的两个同学都是以期货高频交易为主，每年都能获得1000%以上的回报。同样，他们的问题也是容量小，虽然盈利曲线非常漂亮，回报率也非常高，但是他们管理的资产规模有限。以上综述的几大类下面还可以分很多小类，这里不再赘述。期货中国14、在中国做量化投资，股市的机会更大还是期市的机会更大？您的主要精力主要放在股市还是期市？王黎：我感觉我国现在还是期货的机会更大一些，因为跟现阶段的股票市场比起来，期 货更容易加杠杆，回报率容易上去；另外，在期货市场里卖空和多仓是一样的，没有更多的手续费。对于股票来说，卖空要付8%左右的融券费用，杠杆也要付8 %-9%的费用，交易还要付千分之一的印花税，所有这些限制减少了国际上常用的对冲投资策略在我国的用武之地。我跟我的合伙人曾经在贝莱德都从事股票投 资，运用过很多很好的策略。从理论上来讲，股票一定是比期货更好做的，因为股票的信息很多，品种也多，比如说现在全国一共有2400只股票；而期货一般比 较活跃的就那么10来个20来个品种。对股票的投资决策可以借助到更多的有效信息，比如公司的基础面信息，行业信息，上下游产业信息等；而期货交易基本使 用的是价格和交易量进行判断。所以，从理论上来说，股票比期货更好做；然而，由于目前股票市场的不成熟，限制了优秀股票投资者的成长空间。期货的获利的机 会还是更多一点，所以我们现在的研发重点放在期货上面，包括我自己还有很多研究人员，都是以做期货为主。股票我们有过去的很多现成模型，基本上没有投入更 多的研发精力。我们早期的理财产品应该是以股票为主，期货为辅，逐渐的等我们期货的策略一个个成熟了，一定会加大在期货上的力度。期货中国15、参与中国的金融投资市场，您主要运用哪些类型的量化模型？王黎：我们的股票还是用传统的长短仓的方式，买一些股票，通过融券的方式去卖空一些股票，然后再用一些股指期货进行对冲。股票的策略基本是中期的策略为主，我们一般预测的范围是1个月到3个月；再辅助于一些短期的，以周为单位的策略。期货我们现在以高频为主，我 们的预测范围通常是几秒钟到1分钟之间。我从4月份回国创业以来研发工作一直以发展期货策略为主，作为我们股票策略的重要补充。基于我们对于市场的理解和 开发新策略的经验，开发工作非常顺利：实盘上我们的一个高频策略已经运行了近两个月时间，收益非常稳定、年化收益率也在50%以上；我们还有一系列策略在 开发过程中。所以期货市场上还是有很多机会。沈良：期货高频你们是做股指吗？王黎：对，我们目前的策略是基于股指期货的，还有以商品为主的5、6个策略在研发中，估计到年底的时候，应该是有10来个策略在运行了。 他们基本都是以高频策略为主。期货中国16、您追求每年百分之多少的业绩回报？为此您愿意承担多大的资金回撤？王黎：我们现在设计中的理财产品是以股票为主，期货为辅，我们希望达到20-25%的年化回报率，风险的最大回撤在10%以内，当然这都是在能够运作大资金的前提下。我们回国创业还是想做成像贝莱德这样的一个资产管理公司，能够支持大资金的运作，而不是仅使用自己的钱作一些自营业务，跑一些高回报但是又上不去容量的策略。期货中国17、在中国的股市和期市，您觉得哪些类型的投资群体适合采用量化交易的模式参与市场？王黎：我觉得适合于量化投资的投资者，是一些非常理性的、不相信一夜暴富神话的、有合理收益期待的投资者。因为量化投资和主观投资最大的区别就在于它的稳定性，它对风险的控制性非常高，如果对收益有很高的回报，要翻10倍、20倍，可能还是采取主观的重仓的方式比较好。量化最大的优势是稳定，如果发现一个好策略，它通常会在几年之内都会工作，在风险控制的情况下慢慢盈利。所以我觉得量化投资适合一些比较理性的投资者。期货中国18、在中国的期货市场，您觉得高频交易、日内短线交易、波段交易、中长线交易等不同交易周期的交易方式，哪一种能取得最好的收益？哪一种的发展空间最大？王黎：从收益率上来说，肯定是高频交易，但是它的问题就是容量有限，如果想增加容量的话，肯定要把频率放低，比如说中长线交易。但是中长线交易在国内做的人其实也挺多了，也很难找到高稳定度的量化方式，对风险容忍度会要求较高。高频交易和日内的短线交易以量化方式去进行，应该有较大的发展空间。期货中国19、在金融投资领域，最大的诱惑就是“复利”，但有人认为“复利”是一个骗局、是不可能实现的，您觉得能否实现长期复利？若要实现，交易者必须具备哪些素质和能力？王黎：复利确实诱惑很大，如果能实现复利，几年下来，获得的回报是不可限量的。但实现复利，有2个重要的要求，一个是模型的回报率要非常稳定，如果盈利不能持续就没法实现真正意义上的复利，所以它的稳定性起码保证在每年都应获得回报。第二，还是策略的容量要大，比 如说如果你的一个策略资金量达到了一定程度以后，就不能再获得过去的回报，那么就没有办法实现真正意义上的复利效果。就比如刚才说的我的两个同学，他们连 续5年获得1000%的年化收益率，如果真的实现复利的话，他们可能就成为全球最富的了，但实际上是不可能达到的，因为他们容量有限。沈良：那么从这2个角度上来讲，有没有可能实现长期的复利？王黎：在很高的年回报率情况下，很少有策略可以长期的工作，它总会受到资产管理规模上的限制；如果是一个稍微正常的回报范围，我认为是可以实现的。期货中国20、国内有部分交易高手认为，可用量化交易和主观干预相结合的方法选择交易品种、删选交易机会、增减交易仓位等，以此来提高投资业绩，您对此怎么看？王黎：量化肯定是要跟主观相结合，否则如果光靠量化本身，光靠机器，光靠数学模型，我认为很难在所有时期都工作，不同 时期需要不一样的模型。但是也不能过于主观干预，主观干预的时候很容易受到心理上的暗示，一般干预成功了，往往容易夸大这种感觉。比如说，做了100个决 定，可能50个是对的，50个是错的，客观来说可能没有真正地增加效果；但是从心理学上来说，往往人容易记住自己做对的那些决策，就像我们买股票，有很多 人其实做股票并不好，但是他总是记住他的成功案例，从而盲目地增强了自信心。所以我认为主观是非常重要的，但是也不能过于神话，还应该通过一个科学的方式去判断主观是不是正确的。我 们以前在贝莱德的时候也做过很多主观判断的实验，使用模型自动生成的结果和在此基础上基金经理人为干预后的结果进行比较。经过一段时间的研究表明，其实人 的主观判断并不能轻易战胜数学模型。因为模型确实有它非常强的优势：比较客观、稳定；而人一旦涉及投资就或多或少会受到主观的心理的影响。所以我认为虽然 量化一定要结合主观判断，但不要盲目相信主观决策。 期货中国21、您和另一位合伙人在杭州创办了龙旗科技有限公司，请问这家公司的定位是怎样的？它有着怎样的发展目标？王黎：我们以前都是从贝莱德回来的，所以基本的定位就是想在国内用量化投资的方式，能够建立一个像贝莱德一样成功的公司，用非常科学的投资方法，稳定的、长期的给投资人产生回报，这是我们的一个梦想。期货中国22、您的合伙人Z 博士也来自贝莱德（BlackRock）公司，你们两位之前在贝莱德各自担当哪方面的职位？做哪方面的工作？王黎：我们原来在贝莱德的时候，两人都是属于科学主动股票投资部。这个部门一共有将近100人左右，是贝莱德内部非常有名，成员中很多都是世界大牌金融、会计、及经济学教授，比如当时MIT商学院的副院长S.P. Kothari，后来加州伯克利大学会计系主任Richard Sloan，还有斯坦福大学的Charles Lee, 等。量化投资的经典之作<>就出自我们组的两名元老，Richard Grinold博士和Ronald Kahn博士。可以说，这本书奠定了量化投资的理论基础，非常全面和严谨。我和Ken都是科学主动股票投资部中最核心的研究团队的成员。该研究团队拥有十几名资深研究员，负责全球量化模型的研发和管理。Ken专攻美国地区和全球的发达国家的市场，我的研究主要是在亚太地区及新兴市场，包括日本、中国、香港、东南亚国家，等。除了研究工作，我还负责我们在大中华地区股票基金的管理工作。富国基金的李笑薇博士2009年离开巴克莱全球投资（后贝莱德）前，也曾担当此职，当时我跟她一起研制了大中华地区的投资和风险模型。期货中国23、如今，你们两位在龙旗科技各自是怎么分工的？王黎：在我们俩的分工中，Ken做CEO，我做CIO和CTO（即投资和技术主 管）。我主要负责投资决策和技术开发。对于投资方面，由于我曾在贝莱德时担任大中华区投资主管，对于国内股票和期货市场非常熟悉。同时我也有计算机的背 景，在技术开发、平台搭建方面有很多优势。Ken也会花很多时间在策略研究和投资决策方面，但是公司的整体运营、融资、甚至销售等主要由他负责。期货中国24、龙旗科技的团队目前共有多少人？人员主要来源于哪些专业、哪些领域？王黎：我们现在有25人左右（包括实*生）。我们的员工基本分成两类，一部分是经验丰富，可以在其业务领域独当一面的。他们大多在其他公司类似岗位有很多工作经验并有良好业绩，比如有很强的编程、数理建模的能力。这些经验丰富的是我们固定的长期员工，另外一部分员工是从实*生开始培养的。他们基本以研究项目为主，比如我有一个投资模型的想法但没有时间去做，就可以把它分配给实*生去独立完成，这是对他们研究能力的最好培养。假以时日，我们把最合适的作为长期员工留下来。期货中国25、和本土的同行公司相比，龙旗科技的核心优势是什么？它是否也存在某些劣势？王黎：我觉得我们跟本土的公司比起来，最大的优势是扎实的学术功底和严谨、科学的研究方法。我和Ken都在美国受过非 常严格的学术训练。比如我以前在美国获得了一个博士和四个硕士，并且在读博士期间就发表了10几篇专业文章，大多是在A类的期刊上。我们都是一步一步拼上 来的，学术功底非常扎实。从研究方法上，经过多年的训练，我们形成了非常严谨、科学的体系。比如，我们最近完成的期货模型，就是最好的一个验证。在美国我 们并没有高频交易的经验，但是回国创业以后，从学术角度我们认为高频交易在我国期货市场里有可能会有机会。从获取数据、确定研究主攻方向、测试，在短时间 内就完成了策略的开发。并在两个月的实盘操作中，获得了非常稳定的年化收益在50%以上的业绩。对于特定的市场或交易品种，虽然我们没有直接的经验，但是 根据我们以前的学术和研究功底，希望可以从无到有、创造出适合市场的策略，这是我们最大的优势。从市场经验上来说，我跟Ken都有在世界顶级的大规模基金 的经验，我们了解大的资金的操作不同于小基金的运营方式。所以，我们坚信有能力把管理的规模做上去，在有业绩的保证下，我们相信也可以掌管更大的基金。所以说我们的优势主要体现在学术、研究和市场经验的结合。劣势我觉得就是我们对国内的国情还不太了解，也没有国内的业绩，所以在早期的时候可能需要花很多时间，在发行产品之前，先建立业绩，包括模型在国内需要一定的调整，比如说国内有很多的限制，我们需要让模型更加适应国内的国情，弥补金融工具的缺失。期货中国26、在龙旗科技量化策略的“生产流程”是怎样的？策略选择和淘汰流程是怎样的？王黎：在我们的生产流程中，原材料就是数据。比如股票这方面，我们对数据有很大的 需求：目前，我们一共使用三个服务器来同步从多家数据商购买的股票信息。基于这些数据，我们会有很多初步的研究思路；然后通过筛选和讨论，确定下成功率高 的投资模型，分配给研究员完成信号组建及历史回测。每一个项目完成后，我们都会要求完整的研究报告并安排时间进行项目答辩。顺利通过答辩的投资模型会被专 业程序员实现成为交易策略，之后就可以实盘操作了。当然，毕竟研究是在历史数据上进行的，未来没人能够保证它一定能够工作，所以在实盘操作以后，还会继续根据它的业绩进行筛选和淘汰。期货中国27、在龙旗科技，具体一笔交易从分析、到决策、到下单、到风控、到平仓等环节的执行又是怎样的？王黎：分成期货和股票两种。从期货上来说，决策、下单、风控、平仓全部是由机器完成的。因为它在极短时间内做出，比如 有时候机器1秒钟以内就做出一个来回的交易。在这种频率上，人是没有办法参与交易的，只能在大面上看一看，偶尔做一些程序的调整。具体的下单、决策都是由 机器决定的，人没有能力参与交易决定。从股票交易上来说，我们的模型现在是一个比较长期的，1-3个月的模型，人还是有足够时间做出判断的。比如说，今天自动生成的交易清单，我们还可以去看一 看市场信息，有时候甚至还会和卖方分析师进行讨论。在自动交易模型的基础上，也会加一些人为的主观判断。所以股票交易是一个决策时间相对较长，人为因素稍 多的方式，但我们还是尽量依赖模型的决策。另外，下单完全是由算法完成，我们有自己的下单程序，因为每次交易都可能有上百只股票一起操作。风控上，期货的风控比较简单，因为交易品种有限，其波动率（即风险敞口）相对容易预测。而股票就比较困难，因为股票数量巨大，除了股票自身的波动率以外，股票之间的相关度也会极大的影响到你的整体资金组合的风险，这就需要对股票相关度矩阵进行预测。对于风控来说，我们有一套自己的风控系统，是依赖于现代统计和金融理论、自主开发的一整套风险控制系统。风控模型主要是我们另外一个合伙人，一位美国知名统计学教授，负责完成的。期货中国28、请问一个量化投资机构，是否需要不断地完善老策略、研发新策略才能保持市场竞争力？才能持续生存和发展？王黎：这个说的太对了，策略必须得经常创新。创新是非常重要的一个要求，对任何一个量化团队，不可能有一个策略能够长期的工作。比如以前在贝莱德的时候，有7、8个过去的同事都出去成功创建了自己的对冲基金。我当时非常疑惑，也曾经和我们公司的一些高层探讨：“我们的股票资产管理部门和我们的主要竞争对手， 比如DE Shaw、或者文艺复兴基金，非常不一样。他们的每个团队，每个人都只是在自己工作的范畴里工作，只负责一小块。他们的整个研究是分成一小块一小块的，甚 至不知道隔壁的人在做什么，把自己做的东西严格的保护起来，别人不知道对方做什么。他们用这么一个方式来保护知识产权。但是贝莱德并没有任何这方面的保 护，所有的研究成果，任何一个模型，所有的研究员大家都是共享。比如，任何一个策略，要经过所有研究员的挑战，所有人都可以来问问题，使得每个人都清楚交 易策略。这是完全不同的一种管理方式，非常公开的一个环境。这样的环境有它非常大的弊病，就是所有研究人员都知道公司的策略细节，所以它就很容易造成员工 出去设立自己的基金。为什么贝莱德不采取象DE Shaw或文艺复兴一样的管理方式，大家就不能轻易离开呢？”当时我得到的答案非常出乎意料，那就是——这种方式其实可以更好地激发大家创新的热情，使得更多的新策略能够被创造出来。由 于我们采用这种公开的研究环境，贝莱德的创新动力是非常强劲的，每年的策略都有很多的更新。虽然有它的弊病，但是它的好处是可以避免很多重复工作，并且大 家在讨论的时候可以激发更多的创新热情，这是它的优势。在权衡利弊之后，贝莱德认为保证研发新策略的动力更加重要，不可能一直依赖于老的策略。所以说创新是一个量化团队、量化机构最重要的力量，失去了这个力量，失去了这个热情，只是靠过去的一些模型是无法生存的。包括我和Ken的创业，虽然我们有很多过去成功的经验但还是将主要精力放在创新上。