4月以來A股持續(xù)下行,但量化機構(gòu)的超額收益凸顯,普遍好于主觀多頭。據(jù)第一財經(jīng)記者了解,近兩個月來,國際量化巨頭Two Sigma(騰勝)、內(nèi)地頭部量化思勰等發(fā)行中證500指數(shù)增強產(chǎn)品(下稱“指增”)。還有部分機構(gòu)為了應(yīng)對市場下行的壓力,開始對指增產(chǎn)品增加了下行保護(期權(quán))。
值得一提的是,對于量化機構(gòu)來說,目前不僅要“卷”超額收益,還要“卷”算力。最熱門的中證500指增超額已經(jīng)從2018年的30%下滑至11%。隨著量化基金規(guī)模的不斷增加,交易越來越擁擠,因子慢慢失效,量化投資也變得越來越內(nèi)卷。此前,幻方投入10億搭建了“螢火二號”深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺,搭載了1萬張英偉達A100顯卡。
近期,由QTF量化科技嘉年華組委會編制的《2023 中國量化科技白皮書》提及,大量的實證研究指出,量化科技的使用其實會降低市場的波動率。未來,在滿足監(jiān)管和合規(guī)要求的前提下,量化行業(yè)應(yīng)協(xié)同推進數(shù)據(jù)、算力和算法的進一步發(fā)展,從提高交易效率、穩(wěn)定市場流動性、消除信息不對稱、促進市場有效定價,與資本市場共成長。
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“500指增+對沖”受到追捧
某頭部券商的財富管理部負責(zé)人對記者表示,今年以來主觀多頭表現(xiàn)不如人意,發(fā)行規(guī)模受限,量化產(chǎn)品盡管不如過去兩年火爆,但相對來說更受投資者青睞,今年量化的超額收益相對更為突出。
根據(jù)“江湖匯”量化數(shù)據(jù)周報,在5月22日~26日當周,就私募500指增的超額收益情況而言,合驥為1.63%,穩(wěn)博為1.35%,天算為1.28%,幻方為1.09%。上述機構(gòu)的近4周超額收益分別為4.82%、2.7%、3.5%、1.95%。
中證500指增產(chǎn)品是目前的主流。申毅投資方面對記者表示,此前中證500指增并不會進行對沖,但目前考慮市場情況,會用期權(quán)策略對產(chǎn)品進行下行保護。據(jù)了解,目前對沖的成本在5個點左右;思勰方面也對記者表示,目前機構(gòu)主打的產(chǎn)品也主要是中證500指增。
值得注意的是,近期Two Sigma在境內(nèi)發(fā)行的第三只私募基金產(chǎn)品騰勝中國鼎量指增1號亦是500指增。這只基金于4月26日成立,5月10日備案。渠道人士對記者表示,基本上額度被客戶“秒殺”,各界對于量化的接受度仍然遠高于基本面主觀多頭。騰勝投資成立時間為2018年11月11日,登記時間為2019年9月11日,注冊資本為1000萬美元。目前全職員工人數(shù)為16人,管理規(guī)模區(qū)間為50億元~100億元。
在震蕩市場,部分收益穩(wěn)健的產(chǎn)品也陸續(xù)推出。例如,橋水2023年4月、5月也有新產(chǎn)品備案,橋水主打的仍是配置股、債、商品的多資產(chǎn)策略,被稱為“全天候策略”。據(jù)記者了解,橋水的產(chǎn)品銷售在部分渠道也“一號難求”。
增強型指數(shù)策略的目的是增強收益,是指在原有跟蹤指數(shù)的基礎(chǔ)上,通過一定的主動選股,追求超越完全被動型基金的收益。指增型基金多為量化基金,一般采用多因子模型以期實現(xiàn)超額收益。雖然背后涉及很多金融工程、量化交易算法,但選擇暴露哪些因子往往需要基金經(jīng)理的主觀判斷。其中,中證500指增產(chǎn)品廣受投資者認可,且為數(shù)量與規(guī)模最大的指增產(chǎn)品之一。過去幾年,中證500指增也是大多數(shù)量化私募主打的產(chǎn)品策略,這個系列的產(chǎn)品規(guī)模占公司總管理規(guī)模的50%以上。
之所以中證500指增最為受歡迎,是其綜合創(chuàng)業(yè)板和滬深300的優(yōu)勢,比大盤股有更好的成長性,估值也更高。中證500指數(shù)和滬深300指數(shù)相比,前者的基期至2023年4月21日,收益率525.05 %,同期滬深300收益率僅有301.65%。此外,前者行業(yè)分布更平均,工業(yè)、材料、信息技術(shù)、醫(yī)療保健權(quán)重相對較高,而金融占比偏低。
蒙璽投資創(chuàng)始人李驤近期在“2023·量化科技嘉年華”期間表示,盡管目前市場波動較大,但對沖產(chǎn)品仍存在性價比的問題,如果是以年為單位來看,目前指數(shù)點位比較低,因此指數(shù)增強是更有性價比的策略。
量化機構(gòu)開始“軍備競賽”
事實上,量化機構(gòu)之間的競爭目前還是算力的競爭。據(jù)《財經(jīng)十一人》數(shù)據(jù),國內(nèi)擁有超過1萬枚GPU的企業(yè)不超過5家,除了幻方以外都是互聯(lián)網(wǎng)頭部大廠,1萬枚英偉達A100芯片已經(jīng)達到做自訓(xùn)大模型的算力門檻。
一家量化私募,為何花這么大成本搭建媲美互聯(lián)網(wǎng)大廠的計算平臺?有觀點認為,這是因為國內(nèi)量化投資的超額收益衰減特別明顯,最熱門的中證500指增超額已經(jīng)從2018年的30%下滑到了現(xiàn)在的11%??梢哉f,非常容易賺錢的環(huán)境已經(jīng)過去了,早年一個簡單的動量因子就很容易賺錢,但隨著量化產(chǎn)品規(guī)模的不斷增加,交易就會越來越擁擠,因子也在慢慢失效,量化投資變的越來越“內(nèi)卷”。
思勰投資創(chuàng)始合伙人、總經(jīng)理吳家麒近期也在上述論壇期間表示,“其實對量化來講,量化機構(gòu)、卷人、卷數(shù)據(jù)、卷技術(shù),是為了挽救日益下降的超額,如果你不卷,別人卷,就把你卷走了。”
他稱,“我們在技術(shù)上的投入也好,在數(shù)據(jù)上的投入也好,根本目標就是希望通過這些挖掘整個市場的阿爾法(超額收益),逐漸提高市場的有效性,這個是量化持續(xù)做的事情。基于這樣一個特性,量化機構(gòu)愿意擁抱這些新的技術(shù),也可以跑一些過去不能跑的模型,這些技術(shù)迭代對整個量化行業(yè)都是非常有益的。”
量化策略研發(fā)大體分為三步:因子挖掘、模型訓(xùn)練、策略回測,每一步都需要使用大量的算力資源。如果用一臺小電腦,可能挖掘因子用10天,模型訓(xùn)練用4天,策略回測用1天,最終做出策略。如果用一臺超級計算機,半個月的時間壓縮成5分鐘,別人做一個策略的時間你做了4000個策略,還比人家早實盤運行半個月。于是,各大量化巨頭都開始 “軍備競賽”,花費巨資搭建模型訓(xùn)練平臺,就像幻方投資10個億的“大電腦”。
上述白皮書也提及,量化交易利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和計算機技術(shù),通過對金融市場的歷史數(shù)據(jù)和市場現(xiàn)狀等進行分析和計算,確定交易規(guī)則和交易控制,從而實現(xiàn)自動化的交易過程,數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)加工、 數(shù)據(jù)存儲、策略研究、策略構(gòu)建、策略執(zhí)行和投后分析七個階段都涉及科技在量化交易中的應(yīng)用。
在量化領(lǐng)域,GPU(圖形處理器) 被廣泛應(yīng)用于加速復(fù)雜計算,如高頻交易中的量化分析和算法交易、風(fēng)險管理、投資組合優(yōu)化等。據(jù)悉,目前GPU 服務(wù)器市場上的主要廠家包括英偉達、AMD 和英特爾等。其中,英偉達是GPU服務(wù)器市場的領(lǐng)導(dǎo)者,其GPU服務(wù)器市場份額占據(jù)70%以上。
數(shù)據(jù)顯示,2021年全球GPU市場規(guī)模為334.7億美元,預(yù)計到2030年將達到4473.7億美元,期間年均復(fù)合增長率達33.3%。根據(jù)Jon Peddie Research數(shù)據(jù), 2022Q4獨立GPU市場中,英偉達、AMD和英特爾三家的份額分別為85%、9%和6%。
公開資料顯示,ChatGPT 已經(jīng)可以完成一些簡單的量化策略,例如構(gòu)建平均回歸模型,輸出均線策略。理論上甚至可以利用 Scikit-learn 數(shù)據(jù)庫(針對 Python 編程語言的免費機器學(xué)習(xí)庫)建立制作未來利率的預(yù)測模型,并使用均方誤差(Mean-Square Error,MSE)對其進行評價。
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