量化世代 傳統投資搵掟企

上星期摩根大通量化交易頭號人物Marko Kolanovic,指出約60% 的股票資產由被動型基金和量化投資人持有,10年間數字增加一倍!而網媒估計美股交易量中,只有約10% 屬於基礎分析交易。簡而言之,市場已經變成量化世代。

瑞銀報告指出美國量化投資和基礎分析投資的資金,於5月12日錄得最大差距 - 資金當然是流入量化投資,而不是基礎分析基金。根據Hedge Fund Research 的估算,今年首季度非量化基金錄得超過100億美元的資金淨流出,同期約46億美元流入量化基金。

以此趨勢觀之,量化基金應該賺到盤滿缽滿。可是根據華爾街日報報導,Two Sigma Investment 管理450億美元的旗艦基金,截至5月底錄得負2.5%回報(2015 和2016 分別錄得15% 和10.33% 回報)。AHL Dimension 的52億美元基金,截至6月9日只是錄得2.2% 回報 (去年錄得負1.9% 回報)。Winton Group 105億美元的期貨基金,截至6月7日只是輕微上升1.4%(2015和2016分別錄得少於1% 和負3% 回報)。同期標普指數上升8.7%,可見不少名氣量化基金跑輸大市。
以往本欄曾多次提及Renaissance Technologies,作為行內佼佼者確是技勝一籌 - 截至5月錄得13.5% 回報,跑贏大市。據聞Renaissance Technologies 不只運用數字數據,也投入自然語言分析技術,從多途徑了解宏觀經濟和上市公司狀況。


處於科技世代,數據量與日俱增,甚至垂手可得。誰懂得營運數據和解讀數據,就獲得優勢。被動型基金和量化基金大行其道,再加上新近的人工智能和機器學習,傳統基礎分析的主動型基金若再固步自封,日子大概會越來越難過。現下仍有時間追趕,據友人智兄所述,純AI技術公司走入金融市場,業績都普普通通,倒是傳統量化基金加入少量 AI 或機器學習元素後成效顯著。他認為AI 基金不能單靠高新科技,需要有具備領域知識的專才參與,兼且各方面配合,包括人脈、策略優勢 、風險管理、實際交易執行力等,才能成功。


所謂傳統量化基金的優勢,應該是較懂得市場運作原理。而基礎分析投資人,除了運用數據估值,亦從經驗中了解人性。若希望學會更有系統地運用數據,筆者推介車品覺兄的新書《覺悟。大數據》。品覺兄曾主管阿里巴巴數據部門達6年,現為紅杉資本中國專家合夥人。儘管內文的數據看似只關乎電商或企業日常營運數據,實則他對待和處理數據的心法,會啟發讀者思維。


此文同見於《信報》的《價值投資》專欄

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