一、量化行业的昨天
私募量化行业是从2010年开始发展的，至今已经有整整十年一的历史了。2010年4月16日，中国第一个股指期货沪深300股指期货（IF）挂牌上市，为量化投资提供了较为理想的对冲工具。所以这个时间很多第一代的革命家们（一批曾就职于海外量化对冲基金的人才）纷纷归国，创立自己的量化公司。
在第一个阶段中，以创业板为代表的小市值股票涨幅持续超过主流股指涨幅，大部分股票市场中性策略采取持有一揽子小市值股票，并用IF期货做对冲的做法。此外这段时间内IF期货大部分时间处于升水状态，使得股票市场中性策略可获得IF期货价格收敛的收益。
以现在的眼光来看，这个阶段的股票市场中性策略存在小盘股风格敞口过大的问题，但由于收益稳定，该类策略率先获得较快的规模增长，股票市场中性产品的数量在2014 年出现爆发式的增长。
当时，投资者对超额的要求也并不高，大概达到10%的超额产品，业绩就算优秀了。又得益于当时的升水环境，叠加一些套利策略，量化对冲可以非常稳定做到15％左右。
第一阶段的好时光来得不算晚，但是持续的时间真的有点短，盛宴基本在2015年结束。
2015年A股大幅下跌后，股指期货被限制手数，同时提高了保证金，加上此后股指期货由升水转为贴水状态，高年化贴水导致对冲成本明显增加。超额收益的降低使得传统的低频量化策略进入了低迷期。
也就是说，盛宴结束的主要原因是量化对冲工具的状态变了，仅仅10%的超额显得不那么够看了，第一批的量化管理人都受到很大的打击（传统的低频量化受到冲击）。
事实上，2015年之前，一些主流量化私募策略更像美国的共同基金策略。到了2016年之后，国内量化才是比较标准的美式对冲基金策略。
二、量化行业的现在
虽然股指期货限制逐渐放开，但IC合约依然是常年贴水的状态。当前量化私募的股票市场中性产品多以IC期货作为对冲工具，收益长期受到侵蚀。
但另一方面，中证500股指期货（IC）的推出，也解决了沪深300本身的结构性问题，使得量化策略面临更小的市场风险和风格风险，能更好地挖掘「真正的」Alpha。注：2019年后，两融标的进一步扩充，再次丰富了融券种类和规模，A 股市场的做空机制继续完善。
量化行业的第二轮发展是从2016年开始萌芽。越来越多的新面孔走到台上，从60年后的老一代「革命家」，到现在一批80后，90后也开始担任量化机构的掌门人。
量化私募主流股票策略由中低频转向中高频，策略的精细程度和复杂程度有了明显提升。中高频策略主要通过价量因子捕捉短线的定价偏差，进而实现稳定超额收益。
得益于计算机算力和AI技术大幅发展，因子挖掘和模型迭代效率变得更高。近期，随着股票量化策略的不断扩容，量化私募也在关注能容纳更大规模资金的策略，基本面量化、另类数据逐渐得到重视。与此同时，量化私募也在开拓其他方向，各类期货、期权等衍生品种也陆续上线，带动 CTA、期权策略以及量化多策略等产品类型的发展。
2020年以来，百亿级量化私募数量不断增加。根据基金业协会统计的2020年末私募证券投资基金量化对冲类产品情况。截至2020年末，共有量化/对冲策略基金（含FOF）13465只，规模合计6999.87亿元，分别占自主发行类私募证券投资基金总只数和总规模的26.2%和18.9%，较2019年分别增长26. 2%和66.5%。2020年量化基金新备案规模318.69 亿元，更是大幅增长了365%。
与此同时，量化行业头部效应明显。针对规模百亿以上量化私募，计算其各类产品的指数，并统计指数逐年的收益率和夏普比率，规模百亿以上量化私募各类产品的年化收益率都优于量化私募整体表现。
投资策略方面，由于股指期货长期贴水，侵蚀了股票市场中性产品的收益，投资者逐渐提升了对股票多头和指数增强产品的接受度。从股票多头产品中另外列出指数增强产品的情况，在最近两年数量大幅增长，目前已有近1000只。管理期货产品是股票类产品之外的另一大产品类型，目前数量接近3300只。
三、量化行业的未来
对比海外量化机构，国内量化机构的管理规模尚小。早在两年之前，全球排名前五的量化对冲基金，管理规模也均在600亿美元以上。未来策略容量的扩展，来自两个方面动力：一是多层次市场体系，各类衍生工具的丰富和完善。国内市场衍生工具的发展空间给量化管理人的积累和布局留下机会。
二是管理人自身的积累，利用数据、策略、交易手段等，不断丰富超额收益/绝对收益的来源。市场环境是每个管理人面临的共同约束，但是此约束背景下，策略的研发和创新需要他们各显神通。长期而言，团队、数据、管理机制等将逐渐发展成为优秀量化管理人的护城河。
从2019年以来的市场格局看，已经出现了上述特征，量化投资的边界在不断拓展。尽管市场的主要管理规模仍在指数增强、市场中性、CTA等策略。但与此同时，期权策略、股票多空策略、基金组合投资等策略体系不断成熟，并逐渐出现具备策略体系、历史业绩和投资经验的管理人。
现在量化行业发展有多迅速？
比如我们都知道使用人工智能的对冲基金正在逐渐进入投资者的视野，并带来长期的优异表现。根据Preqin公司统计，AI策略在对冲基金中的应用情况（新发行对冲基金中AI策略采纳率）2019已有23%采用了AI策略，这一数值大于2016年时的2倍。
可以想象，那些海外顶级机构，在一个95％的交易是由机构构成的竞争环境下，需要做出多大的努力（软硬件上的投入）才能保持先发优势或是屹立不倒。就未来而言，从团队招募的角度，金融学、IT、物理或是其他学科都需要持续招才纳贤，不断地综合演化和发展量化策略。
即使投研的人力成本和硬件成本高昂，且这笔资金投入后的回报并不完全可预测，完全有可能是打水漂的开销。如果不投资，虽然能留有短期利润，但从投研的角度来说是没有未来的。
最后，我们想说，未来已来。引用房明先生的原话：中国的量化是蓝海。对每个人而言，个人努力是Alpha，行业发展是Beta，量化是非常好的行业，这是Beta发展非常快的行业。但是，这个行业过去的十年并不平坦，只是也许相对于未来的十年已经是很幸福的时代了。
加载中，请稍候......
喜欢
加载中…