量化领域不缺学霸
——点掌投教特邀量化博士钱成回顾投资之路
量化，一直处于投资的金字塔尖，向来不乏各路学霸。在海外一流量化机构里，有着众多不同领域科学家，比如天体物理、高分子材料、计算机、甚至生物学等等。很多投资者只是听闻过量化投资，而不曾了解其中真谛。量化对于编程、建模都有非常高的要求，可想而知它的门槛有多高。为了帮助投资者更好地了解量化投资的魅力，点掌投教特别邀请到了宽投资产创始人钱成博士，一起分享一下他的量化人生。
一时冲动，投身量化领域的博士
作为统计学的博士，在国际数学建模领域获得过一等奖的钱成，已然成为了人中龙凤，按理说回国后进入券商的自营工作完全没问题。可这位不甘于平淡的有志青年却选择了创立私募基金，开启了属于他的量化生涯。他把这一切归结于当时的“冲动”，以及对于这个行业的热爱。
创业本身就是个很辛苦的事情，做投资同样辛苦，二者加在一起就更加艰辛了，好在有着强大数学基础的钱成来到量化领域可以说是游刃有余，他良好的研究习惯对于后续建立模型有着很大的帮助，通常都能起到事半功倍的效果。
国内量化刚起步，任重道远
在2014年成立宽投资产的时候，国内做量化的私募基金是凤毛麟角。量化编程从技术角度而言，就是个让机器不断学习的事情，本质就是在做一个最优化的问题，当找到一个好的目标，再找到一些惩罚项之类的东西，可以是线性的，也可以是二次的，到最后就是描述一个动力学的过程，或者说是描述一个优化的过程，让程序自我学习。
2010年国内股指期货开放，有了对冲工具后，机构可以真正开始做对冲，基于对冲的方法，于是就有了所谓的阿尔法策略和套利策略。虽然有了对冲工具，但对于量化而言，也是与市场的好坏息息相关，如果市场好的话，整个量化的蛋糕就做大了，而市场不好的话，对于量化行业的影响也比较大。
在国内量化刚起步的时候，也会发生一些钱成从未遇见过的情况，比如遇到极端行情的时候，对于阿尔法及对冲策略来说就是一件很挑战的事情，只要手里有头寸的基金经理，在短短的时间内相当于经历了整个人生的起伏。所以，钱成觉得，国内的量化领域还有很长的路要走，任重而道远！
智能投顾，已然是一个风口
智能投顾的概念，就像阿尔法狗一样，完全可以由机器自主交易，不需要任何人工的管理。最近几年市场上有不少银行和券商也发行了一些智投产品，但是他们名义上是所谓的智能投顾，其实就是根据投资者不同的风险偏好进行资产的选择，而不是像量化那样直接做一个主动的资产管理，最重要的买卖点在那些所谓的智投产品中是无法实现的。
智能投顾已经有了很大的发展，那些基本面的信号、交易的信号这些都是用量化的方法去设定；而智能投顾是抓住不同资产类别之间的风险收益特性去做组合，像国外的智能投顾，所谓的股票类资产非常简单，就是以指数型基金为主，长期观察它的风险收益特性与其他类别资产（如债券型基金）之间的相关度，然后去做一个优化目标。再比如：价值投资，同样也能用智能投顾去解决的，价值投资首先换手率就很低，需要长期持有一些优质的标的，那么这种情况下电脑的优势在哪里？巴菲特做价值投资这么久，他的投资强调的是对企业的深入了解，对未来市场风口的判断，还有对于企业财务潜在风险的理解。这些枯燥的分析，一旦有了数据的加持，就能发挥出电脑的优势。运用了机器学习后的智能策略，可以讲复杂的数据处理进行大幅的优化，可以说，智能投顾已然到了一个风口。
嘉宾介绍
钱成 宽投资产创始人，投资总监
负责北美策略研究中心策略研发，2013年初起担任Alpha策略量化对冲私募基金经理，取得年化27.6%的稳定业绩，有丰富的实盘操作经验• 获2010年国际数学建模竞赛一等奖，其研发的CTA策略包揽2014年天纵期才央视期货实盘大赛量化组第一名、第二名• 多篇论文发表于国际、国内顶级刊物，担任国际国内一流期刊会议审稿人。
沪公网安备 31010702001519号