明汯投資裘慧明：萬億時代的量化投資向何處去_UDO:sudo幣何時上交易所

今年以來,“量化大廠”的掌門人們都甚是低調,各處都找不到他們的蹤跡。

這或與去年下半年后,量化產品突逢考驗有關。

出現整體回撤有關,或與此前量化機構放大A股成交量的“熱議”有關。

隨著近期A股出現反彈,頭部量化陣營中,近一年管理規模和超額收益表現相對穩定的明汯投資創始人裘慧明“率先”發聲。

裘慧明2001年物理學博士畢業后就進入華爾街工作,2002年起開始擔任量化基金經理,屬于目前國內百億量化私募創始人中最為資深的“雙一線”——公司屬于一線,自己也仍在一線負責投資決策及組合管理。

在近期這次渠道溝通交流會上,裘慧明談及了自己對量化投資本質的理解,還對中國量化私募發展歷程進行梳理。

業內一度盛傳明汯投資進軍千億規模,此次裘慧明也進行了“辟謠”——自己并未突破過千億,但確實是國內首批突破500億管理規模的量化私募。

風投Shima Capital正在尋找外部審計團隊:金色財經報道，根據The Block審查的文件，風險投資公司Shima Capital已經支持了近 200 家初創公司，成為加密領域最活躍的風投，去年 8 月還宣布為其首支基金籌集 2 億美元，支持者包括億萬富翁Bill Ackman和Alan Howard、前美國總統候選人Andrew Yang、加密風投Animoca Brands和Dragonfly Capital等。

The Block獲取的文件顯示，經過兩年多的投資，該公司似乎并未經過正式審計，但已與幾家會計師事務所進行過接觸，Shima的一位發言人表示，該公司“目前仍在與多名審計師接洽”。[2023/7/19 11:03:07]

何為量化投資

對于究竟如何定義量化投資,裘慧明坦誠“并不容易”。

對此,他認為:自己2001年就投身量化投資,參與并見證了行業一系列演變進程,但不管是以金融邏輯為基礎的線性模型,還是后來更多采用的機器學習、深度學習模型,萬變不離其宗——本質上都是以數據為基礎建立模型。

某巨鯨今晨大跌前20分鐘將2.1萬枚ETH和276萬ARB轉入幣安:金色財經報道，推特用戶余燼監測稱，0xb154地址巨鯨在今晨1:10將2.1萬枚ETH（3926萬美元）和276萬ARB（337萬美元）轉入幣安，隨后ETH從1:30開始大幅下跌。該巨鯨此前曾在4月16日將994萬枚ARB轉入幣安出售，然后從幣安提回5985ETH。[2023/5/9 14:51:08]

“從廣義上講,量化投資是一種以歷史數據為基礎、以模型為核心、以程序化交易為手段的投資方法。”裘慧明如此總結。

但在他看來,自己更傾向于把量化投資定義為“把最前沿的科學技術與對市場的深刻理解做有效結合”,僅僅對數據的采集和挖掘并不足以尋找市場運行規律。

裘慧明進一步指出:量化投資流程中,歷史數據是基礎,數據點及結構化數據越多則越有利于建模。如果歷史上沒有發生過或僅發生過幾次,很難找到合適的數據來訓練,基于過往總結出的“規律”可能在這個階段不一定有效。

推特用戶：格林納達拒絕回應孫宇晨護照作廢傳言，WTO稱其仍為該國代表:3月17日消息，針對“孫宇晨的格林納達WTO大使外交護照已于今年2月初被正式取消作廢”的傳聞，WTO郵件回應推特用戶@Loki_Zeng表示，孫宇晨仍擔任格林納達駐世貿組織大使和常駐代表。不過，Cinneamhain Ventures合伙人兼專業分析師Adam Cochran表示：“格林納達拒絕向記者證實或否認孫宇晨的立場。只有格林納達網站列出了他們的大使任務，目前似乎也沒有列出WTO的任務，但可能已經過時了。”，@Loki_Zeng在收到WTO郵件后也表示，其也詢問了格林納達到尚未收到回復。

此前2021年12月消息，格林納達政府已正式委任波場創始人孫宇晨為常駐WTO代表、特命全權大使，并授權其在任期內代表格林納達出席WTO。[2023/3/17 13:10:14]

舉一個例子:2007年8月“量化黑天鵝”、2020年3月新冠疫情等,相關市場情景在歷史上沒有先例,因此量化無法基于歷史數據尋找規律做出有效決策。

SudoSwap主要開發商SudoRandom Labs完成1250萬美元私募融資:金色財經報道，NFT AMM創新方案SudoSwap的主要開發商SudoRandom Labs于12月2日完成1250萬美元私募融資，但未公布投資人信息及估值。

據悉，在Sudoswap治理代幣SUDO的分發計劃中，將分配給SudoRandom Labs900萬枚SUDO，1年完全鎖倉期，3年歸屬期。[2022/12/13 21:41:50]

再如:2017年A股出現“一九行情”,大市值股票漲得好,中小股票落后,由于量化持倉分散,因此量化機構業績則跑輸主觀選股機構。

裘慧明強調,量化投資與主觀投資本質上都屬于價格發現,都是從自己的維度捕捉市場的錯誤定價讓市場更為有效,兩種方法論殊途同歸并非對立,并在投資者個人資產配置中形成有效的互補。

萬億時代的量化投資

數據：今年已有逾3600個數字貨幣或加密貨幣相關的美國商標申請，超2021年全年:9月6日消息，美國商標局商標注冊律師Mike Kondoudis發推表示，截至目前，2022年已有超過3600個美國商標申請用于數字貨幣或加密貨幣（及相關服務），超過2021年全年的3516個。[2022/9/6 13:12:01]

談及中國量化機構發展,裘慧明認為2010年以來中國量化私募一直在“曲折中前進、螺旋式上升”發展,并非外界認為的“過去三年才得以高速發展”。

他梳理了量化投資在國內的發展歷程:

2010年相繼推出融資融券制度和滬深300股指期貨,給了量化投資人施展拳腳的機會,當時大部分量化機構的交易品種是股指期貨和商品期貨,股票量化投資偏少;

2013年6月實施《證券投資基金法》私募的合法性得到確立,為私募行業發展打開廣闊空間;

2015年相繼推出上證50股指期貨、中證500指數期貨,A股市場對沖的工具更加豐富,疊加批量海歸量化人才回國,為國內量化私募走向正規化奠定了基礎;

2015年國內量化私募規模達到近2000億,但90%的規模均是對沖策略產品,且部分為杠桿資金,“其實基礎并不太牢靠”。當年下半年股指期貨受限,量化規模不升反降,但一線量化機構并沒有停止人才儲備、策略積累與科技手段升級的步伐;

2018年資管新規頒布后,金融產品加速凈值化轉型,量化基金產品逐漸成為居民財富管理重要方式之一;

2019年正式推出公募基金轉融通業務,疊加股指期貨多次松綁,大大豐富策略種類和大幅增加策略容量;當年6月,試點注冊制的科創板正式交易,全面實行股票發行注冊制向縱深推進,A股市場交易品種不斷擴容,對沖工具日益豐富;量化多頭策略產品受到廣泛認可,管理規模開始超過對沖策略產品線,成為量化私募主流策略。

最前沿技術不斷突破,如數學及計算機、人工智能等領域的尖端人才積累,提升了國內量化私募的“軟實力”。到了2021年,本土量化私募規模正式邁過萬億元大關。

“我們覺得,拉長看國內量化私募整體節奏還是比較合理的,且占據整個持倉的規模也不算大,整體還是小于國際平均。”裘慧明稱:“目前量化在國內發展階段仍屬于早中期。”

明汯投資的挑戰

此次路演中,裘慧明還提到了2020年下半年到2021年初所遇到的規模挑戰,他指出“那時候明汯規模已經不小,所以外界關注也較多,但實際上,我們發展過程中一路都在面對各種挑戰”。

他還回顧,此前也遇到過挑戰,比如:2016年由于貼水非常大,對沖成本較高,中性產品線業績壓力一度很大;2018年當時策略模型也曾遇到不小的挑戰。

2020年下半年明汯投資成為首批規模突破500億元的量化私募,規模大幅領先同行,短期規模增速給模型迭代帶來一定壓力,“但每一次團隊內部都及時復盤和總結,很快我們就用持續不錯的超額證明自己,經受住了考驗。”

作為首批突破500億的量化私募管理人,明汯在管理大資金時間上是最長的,積累了管理大規模的相關經驗,“未來明汯在募資節奏上會非常謹慎,相對來講,我們更為追求超額的確定性。長期來看,A股是穩步抬升的,可預期的超額收益大概率可轉換為可預期的絕對收益。”

“回頭來看,你說我們犯過一些錯誤沒有,肯定是有做的不夠完美的地方。但每一次要吸取教訓。”裘慧明坦言,“2021年一季度給明汯投資的教訓比較深刻,啟發和思考主要有兩點:未來將策略容量與募資節奏進一步做好適配,將客戶風險偏好與產品風險收益進一步做好適配。”

在裘慧明看來,管理規模是收益和投資能力的函數,“不可否認的是,量化管理規模小一些,投資能力相同則收益相對高一些。但依然有大規模的主觀和量化機構都能有很高收益,管理規模和收益并非負相關,但確實有一定相關性,但最核心的還是投資能力——底層策略的儲備、人才梯隊建設、模型迭代效率等等。”

裘慧明在美國讀博及華爾街工作前后生活近17年,在海外團隊建設方面,明汯屬于業內較早布局,已逐漸搭建起海外人才庫,目前紐約辦公室已有近20人的投研團隊。

裘慧明認為,算力的投入與投資能力增長之間并非線性關系,“過去幾年在機房建設、GPU、服務器、數據庫等硬件設備上一直持續充分投入,以保持硬件設備在市場中處于業內頂配水平。”

他進一步提到,一家量化私募管理人的投資能力到底如何,其實都會最終體現在過往中長期業績上。對于量化多頭產品的投資者而言,更重要的還是觀察管理人的長期超額收益的穩定性和長期復合的收益率情況,以及短期募資增速。

裘慧明指出:同等的管理規模,投資能力越強超額收益就越高;同等的收益,管理規模越大則投資能力越強。在一定管理規模量級上仍取得較為穩定的超額收益,背后考驗的是團隊整體投研能力和策略完整性。

他最后指出:投資人對量化機構可能有一定誤解,認為量化模型很“神奇”,開發出來之后可以一勞永逸,但股票市場始終在進化中,沒有“常勝將軍”級別的模型,背后需要投資團隊持續研發升級。

來源：金色財經

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