《2021年度中国量化投资白皮书》正式发布

qpwzht

当然，算法之间也会反向收割。

“这个市场上大家都追求用机器学习，用同样或相近的数据不断地优化策略的话，一定会出现一个状况，就是所有人都在训练模型寻求让收益率最高、结果大家都会不约而同的聚集那几个相雷同的策略上，可市场具有反身性，策略的拥挤度高就会导致变得在这些策略上大家不赚钱。

反过来，市场当中其他存在机会的策略，（从回测上看）看似不挣钱（历史数据并不显得有他们高收益），反而能成为比较好的机会（实际策略收益率很好），因为他们避开了拥挤度特别高的（量化策略）。”胡振宁说道。

qpwzht

“那时候挺天真，我们 Slogan 叫做人人皆为宽客，就觉得是个人只要对量化有兴趣，我们就可以把他培养成为 Quant，但实际上后面发现这不太现实。”访谈时，王恒鹏把行业生态画成了一个金字塔：

第一类：Top 最顶尖量化投资人，这些人对超额因子怎么赚钱非常清楚，人数占比不到 1%，但这些机构 /个人可能掌握整个行业 99% 以上的交易资产规模。

第二类：中小型机构，相对专业，但实际上没有太多竞争力，占市场 5% 的人数，掌握着可能不到 1% 的资产管理资金。

第三类：90% 以上量化平台用户，还处于门外汉状态，没搞懂什么是量化，什么是有效 Alpha，占据可能远不到 1% 的行业资产。

人人皆为宽客，聚宽期望的是金字塔所有人到聚宽系统，生成策略、回测、模拟、实盘，从而通过与券商合作变现。

但实际上，最有价值的金字塔顶端顶尖的量化投资人，本身拥有非常强的 IT 和投资能力，这个商业模式也就不成立了。

qpwzht

面对未来，王恒鹏更加审慎。2021 年，量化资管、算法赛道竞争压力加大，在他看来，国内一天 1 万亿交易量里面，也就 1000 多亿属于能够捕捉到有 Alpha 的对手盘。
在此情况下，超额收益也就越来越低。

未来三年，中国量化的模型打法难有像过往三年一样质的提升或者突破，未来是更加深度挖掘能力的 pk，不仅仅是选股能力，还有交易能力的 pk。

qpwzht

“交易竞争是什么概念，原本 Alpha 展现出来（股票从被发现的买入价到最终的目标价）是几天，当整个行业内卷以后，大家都在选同样一堆有 Alpha 的票，买入价到目标价速度，从几天可能变为几小时甚至几十分钟（价格快速达到预期值），导致算法交易能力、报单能力、软硬件 IT 性能等更加重要，因为会直接影响到超额多少。”

qpwzht

王恒鹏手绘了量化超额的不可能三角：规模、收益、波动。

“2022 年，大家会进一步重新认识量化头部。行业的普遍超额只会越来越低，已经成为共识。行业特别头部的会控制规模，百亿两百亿的可能会再增长一些，
头部的规模会进入到一种均衡，规模大一点，超额就少一点，行业整体形成一种螺旋上升，数年后，随着市场越来越有效，无效价差越来越少，年化超额普遍会到个位数甚至三五个点。

但这个时候宽基指数的 Beta 可能会变得比较“性感”， A 股交易结构会越来越像美股，有效的股市结果应该是 Beta 慢牛长牛，Alpha 逐渐难做，Alpha 和 Beta 此消彼长，最终量化选股 / 指数增强依然能实现可观的投资收益。大家都是赚国家 Beta，以及依附之上的有限 Alpha。”

qpwzht

在他看来，量化行业格局就像挖矿，有露天煤矿、有地下煤矿、深层煤矿，

过去几年，普通优秀人才已经把 80% 露天煤矿 / 因子挖掘完毕，初步的红利期已过，那么剩下来的就是需要人才有真正的金刚钻能力。


所以在 2015 年前量化算是遍地捡钱，各类简单套利和小市值策略都可以直接产生超额收益，但当时风云的机构现在残存很少。


而到 2017 年后表现优秀的机构，到 2021 年留下的更多。他们的策略体系更像是美国目前主流的统计套利类的交易策略。

qpwzht

面对“量化交易让普通股民更难赚钱”这个话题，王恒鹏表示，美国的普通投资者都是长期持有某基金或宽基指数 ETF，轻松享受国家 Beta 和管理人带来的基金回报。

他认为大部分股民“本应与成熟市场的个人投资者一样，不做短期无意义交易，而是变为指数持有者或价值投资者或指数持有者”，普通人无专业素质无技术储备的情况下，本来就不应该是“通过交易赚钱”，而是“通过持有赚钱或者让专业的人帮忙赚钱”。这样大家都把更多的精力投入到自己的本职工作中，对社会效率也是正面反馈。

而机构化的市场有效性更高，也就意味着更好发挥“直接融资”的效果（因为资金只会持续投入到有“确定性赚钱效应”的市场中去），更好地实现“金融反哺实业和科技创新”的社会功能。

因此，在他看来量化交易的社会效应在于此，所以监管层在长周期里面乐见机构化和量化占比越来越高，通顺的逻辑应该是推动市场规范监管→推动量化行业健康发展→推动市场有效性提高→提高市场赚钱效应→提高直接融资社会效果→反哺创新和经济发展。

王恒鹏认为，当前国内量化私募依然主要赚交易对手盘交易带来的“中周期统计套利”的超额来源。绝大对数的量化私募基于量价数据驱动交易决策，聚宽也不例外。基本面信息对模型的意义更多是提纯 Alpha，降低噪音，更多是提高 sharpe 而不是年化超额收益本身。

sugus8460

22222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222

sugus8460

2222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222

tw54168

谢谢分享