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

再談人工智能和基金管理

上週才說Elon Musk 認為人腦將比不上人工智能,創立了Neuralink 研究如何「人機合一」,提升人腦的效能。近日就看到不少關於人工智能取代人力的新聞。羅兵咸發表的研究報告,估計2030年美國有38%的工作,因為全自動化而面臨被消失的風險。黑石更宣佈將裁減超過40個主動型基金管理職位,並以人工智能程式取代。

程式交易這範疇向來非常神秘,現在連大眾媒體也報道甚至接觸得到,說明基金管理人工智能化何止已成趨勢,甚至已開始普及化!筆者認為這是大新聞,象徵進入新時代。友人具有超過12年量化交易經驗,卻指這並非新事物。


根據彭博報道,美國著名對沖基金經理Paul Tudor Jones (福布斯估計其財富超過470億美元) ,去年中裁減一成半員工,並開始以程式交易工具模擬公司最佳基金經理的管理。另一傳奇基金經理Steven Cohen,則嘗試用程式找出自己過往利潤最大的交易套路,希望電腦能複製策略。而全球規模最大的對沖基金Bridgewater 的創辦人Ray Dalio 則早已投資人工智能交易的技術,並且嘗試將自身的基金管理程序自動化。

科技對未來的影響既廣且深,投資人既然是「買將來」,不論有否相關背景,都需要了解最新技術的應用和發展。早前和《全民大數據》的車品覺兄聊及以色列之旅,他特別欣賞當地人了解自身優勢 - 軍事科技民用化,而且創新方向專注又獨特,幾大題目包括精準農業、安全領域和科技醫療(主打的兩大方向是遠程醫療和復康治療)。這些領域面對的都是全球市場。

過往以色列的科創企業主要招來美國投資者,壯大後在美國上市或被科網巨企收購。品覺兄此次到訪特拉維夫,卻發現當地的科創公司和政府推廣部門都著力引入中國和印度的風投基金。他認為單看這個轉變(由過往主力吸引美國風投,至現在招攬中國和印度風投),就已展示了以色列創業家的眼界,和對國際趨勢的認知。畢竟西方國家大多已發展成熟,未來具高增長潛力市場是中國和印度,而引入兩國投資人將有利科創企業更早更快進入兩地市場。

色列科創人懂得結合自身優勢和市場需求,兼且掌握國際趨勢脈搏,品覺兄認為這些都是香港科創界需要向他們學習的。


進入Quants 世代

車品覺兄 (《全民大數據》專欄作者) 早前在訪問中說:「在將來,人與人之間的競爭比較的是機器的能力而非個人的IQ。以人工智能的重要原材料也是數據。就像在原始社會,人與動物最關鍵的差別之一是:人類懂得使用工具。而從現代社會進化到data 時代,和現在的區別在於,未來人類不僅懂得用工具,還要懂得用數據。」

上週金融雜誌Institutional Investor 公佈了2016年度頂級對沖基金經理排行榜。前八位中有六位都是量化分析專家(Quants),包括Renaissance Technology 創辦人James Simon 和Citadel 創辦人Kenneth Griffin。Renaissance Technology 被譽為全球最賺錢和最隱蔽的對沖基金,辦公室不是位於紐約華爾街,而是在長島。該基金不聘請具金融經驗者,只招聘物理、數學和計算機等理博士。它的旗艦Medallion Fund 自1988年成立以來,年均回報超過34%。彭博報道2001年至2013年期間,該基金的年回報率最高達+98.2%,最低是+21%, 同期標普500指數錄得負38.5% 回報。一般對沖基金的收費模式是2+20,而James Simon 曾在TED Talk 表示其基金收費是 5+44!Medallion 的規模越滾越大,現時已不接受外來資金,只為員工投資。


高新科技和複雜運算的程式交易是大機構的專利嗎?本欄曾介紹美國的初創公司Quantopian - 為獨立投資者提供完整的美國股票歷史數據和回溯測試的平台。筆者一直以為散戶的程式交易在美國比較盛行,而這股風氣還未吹到香港,怎知道Quantopian 近日宣佈秋季會來亞洲舉行Quant Conference,並為選址香港或新加坡進行問卷調查。既然決定跨越半個地區來亞洲舉辦論壇,估計區內有一定數量的獨立程式交易人。

未來,投資人一定不能忽視程式交易。

程式交易有不同派別,最常聽見的是高頻交易(High Frequency Trade),這的確需要資本雄厚,只有大機構才有條件做。除此之外,平常見到的即日鮮、短線當沖 、長線投資等都可以程式建立模型,利用電腦的高速運算能力選股和大規模測試,並自動執行交易。上週伊瑪士的《擊敗大市亦僅慘勝》一文,就展示了如何套用基礎因素分析選股,且列出回溯測試結果(很不幸過去兩年基礎分析策略錄得負回報,即便加入止蝕規矩能大大提升回報,卻仍是錄得負回報)。

程式交易 (不論全自動或半自動) 是投資人的輔助工具。懂得運用,並能結合數據分析和資金控管,就具備相對優勢。現時這界別仍充滿神秘感,大機構固然不會公開其策略和做法獨立投資人的入行門欖亦不低 - 很少人同時具備投資知識經驗、數據分析技術編寫程式能力。這不是簡單湊合投資人、數據人和編程人就能輕易成事。單是思維模式不同已需要花費一番唇舌溝通和時間磨合,另外是很多人未必願意分享 (自以為是)「秘技」,再者程式交易並非必定賺錢。市場有上落循環是常態,人手交易會遇到的事,程式交易同樣會遇到,只是撇除情緒或可減低犯錯機會。總之由人肉分析進化至程式交易,不是一時三刻能做到,就如價值投資需要耐性、時間和堅持,並且不斷學習與時並進,免得落後。據友人說,現時內地和台灣的獨立程式交易人較香港熱鬧和超前太多。

此文同見於《信報》的《價值投資》專欄