徐书楠，因诺资产创始人、实际控制人，总经理兼投资总监。2014年创办因诺资产，10年以上投资经验。在此之前，在IMC国际对冲基金和中信建投证券自营部担任基金经理。上海市青年拔尖人才，上海青年金才。清华大学本科，麻省理工学院硕士。
　　夏日的一个午后，中国证券报记者来到因诺资产见到了公司创始人徐书楠。令人印象颇为深刻的是因诺充满科技感的装潢，颇似科幻大片里的秘密实验室。与一般“理工男”给人的印象不同，徐书楠言谈颇具亲和力，更像是一位饱读国学诗书的学者。
　　从2014年成立至今，因诺并不急于求成，而是稳扎稳打，将“人工智能”刻入公司的基因里，逐步完善公司的投研体系，建设人才梯队，为业绩的持续性保驾护航。因诺也在中国量化市场的大浪淘沙中历久弥新。
　　“我们想成为像文艺复兴基金一样的世界一流的量化基金。”徐书楠说。
　　做中国的文艺复兴基金
　　二十世纪七八十年代，量化投资在美国资本市场兴起，多家日后成长为全球一流对冲基金的公司在那时成立。其中，著名数学家詹姆斯·西蒙斯1982年创立文艺复兴基金，1988年发行的旗舰产品大奖章基金，曾以高达70%的费前年化收益率，成为量化投资领域一个不朽的传奇。
　　这也在不少中国投资人的心中埋下种子。多年以后，一批从大洋彼岸顶尖量化对冲基金归来的探路者，开始在国内探索量化投资的发展之路。
　　徐书楠也是其中一位。带着“学霸”的标签，他从顶级学府清华大学毕业后，以学分绩第一的成绩获得全额奖学金，赴美国麻省理工学院(MIT)攻读研究生学位，毕业后加入国际顶尖套利对冲基金IMC工作。2010年，徐书楠回到内地，并在2014年创立因诺资产。
　　创立因诺之初，量化在国内尚属小众领域，了解量化的人少之又少。直到过去的两三年，中国量化投资市场迎来大发展，从一千多亿元体量发展到去年突破1万亿元，增速十分惊人。
　　谈及其中的变化，徐书楠坦言“竞争加剧不少”。“中国市场目前的无效波动水平比几年前大幅缩小，有效性提升显著。几年前量化机构的策略模型和投资水平不及现在，但当时很多机构的超额收益能做到30%甚至40%以上，现在量化的整体超额收益大幅下降，能到20%已经非常不易。这是中国市场更加成熟有效的一个证明。”在他看来，国内量化发展到今天这个阶段，策略变得越来越复杂，这是一个必然的趋势。用一个简单的模型就能赚钱的时代一去不复返，量化行业越来越强调模型的广度和深度，强调研究的深度，强调团队的力量。
　　即便如此，徐书楠认为，量化投资在中国市场的占比也仍然只有20%，相比于成熟市场量化资金占比一半来说，量化投资未来在中国仍然会有非常大的发展空间，“蛋糕是能做得越来越大的”。
　　徐书楠坦言，因诺成立之初，愿景就是非常明确的，要在量化投资这个方向做到极致，成为像文艺复兴基金一样的世界一流的量化基金。当前因诺的管理规模早已突破百亿元，但与同期成立的并成长为国内量化巨头的部分私募对比来看，管理规模仍有一定差距。对此，徐书楠表示，他希望公司发展的步伐能够相对稳健，保证业绩是一切的根基。“我们公司的风格相对来说还是比较稳健的，一步一个脚印，产品业绩最终还是要靠优秀的投研团队支持，而这一点是需要很长时间去苦心经营的。投研团队的搭建可能需要10年以上的时间才能逐渐形成一个非常完善的体系，需要不断倾注精力去做。投研团队建设得好，最终就一定会在收益和规模上有所体现。”
　　是危机更是机遇
　　2015年9月，为促进股指期货市场规范平稳运行，中金所推出一系列股指期货严格管控措施，包括调高交易保证金、提高手续费、调低日内开仓量限制标准等。一时间，量化投资行业受到很大的影响，当时市场上很多常见的策略比如套利等，都因此无法继续运行下去。
　　当大部分量化投资机构还在踟蹰观望时，徐书楠没有时间犹豫彷徨，灵敏的嗅觉告诉他，明智的投资人已经开始掉转船舵寻找新的方向。他下定决心：“必须要有一些新方向、新策略。”
　　工欲善其事，必先利其器。在2006年以来的第三次人工智能浪潮中，深度学习取得突破性进展，使得人工智能发生了根本性的改变，算法不断改进，算力逐步提升，越来越多的领域开始大规模应用人工智能模型，例如在语音识别、图像识别、自动驾驶、围棋等领域，实际应用数不胜数。人工智能已经证明了在大数据、非线性领域，具有显著的优势。量化投资中，也有着类似的方向。譬如，高频量价数据体量非常大，与人工智能的优势非常契合。因此，2016年，因诺就开始了人工智能模型的研发之路，成为中国市场上最早一批研究人工智能模型体系的量化投资机构。
　　从2016年开始研发，到2017年进入为期一年多的实盘测试，在2018年四季度时，全新的人工智能模型体系在因诺的各大产品线全面上线。
　　时至今日，人工智能模型体系已经成为量化市场上非常流行常见的策略体系，它与量化投资的适配性非常强，不仅在股票阿尔法策略上，也包括CTA(管理期货)策略、算法交易和T0策略等。
　　回顾当年，徐书楠最大的感触就是“祸兮福所倚，福兮祸所伏”。他解释道，2015年之前，市场波动大，正基差十分显著，当时的市场太容易赚钱了，甚至不需要有什么特别的投资策略就能获得可观的收益，这造成机构很难静下心来去研究策略。
　　“在股指期货受限之后，这个市场变得没那么容易赚钱了。不过，这样的环境反而使投研的重要性大幅提升。一批专注于投研的机构在2015年以后的‘逆境’中慢慢成长起来，并逐渐形成了当前较为稳定的行业竞争格局。当前，中国的量化投资策略水平与2015年以前已经不可同日而语。”他表示，“因此行业遇到一些暂时的困难，不是坏事”。
　　时间回到现在，量化行业又一次经历着一场挑战。从去年四季度开始，行业普遍受到超额大幅回撤的困扰，头部机构甚至达到超过25%的历史最大回撤。除了量化规模激增、市场拥挤度提高、风格转换等原因外，从因诺自身的情况分析来看，徐书楠指出，在这一波回撤当中，回撤最大的就是高频量价数据，而这恰恰是人工智能模型最擅长的领域。在这种情况下，人工智能模型体系迎来了新的挑战。
　　“祸兮福所倚，福兮祸所伏。”徐书楠再次强调这句话，任何模型体系必然会有一些固有的缺陷，总会在一定的条件下表现出来，不可能永远维持一个远高于市场水平的收益风险特性。市场唯一不变的就是一直在变化。
　　最重要的，仍然是投研团队建设。依托于不断培养的投研人才，因诺进一步大幅改进了模型体系，逐步演化为多策略组合模式，其中所有的策略都是基于因诺过去几年人才培养的成果。在多策略组合模式之下，应用的数据类型更加丰富，策略水平大幅提升，既充分应用了人工智能模型体系的优势，又弥补了人工智能所不擅长的领域。策略的有效性与稳定性都得到了大幅提升。
　　每次危机都是转机的开始。徐书楠相信，这不会是量化行业所遇到的最后一次挑战。而能够保持迭代、专注研发、不断优化，就是通往未来的一把钥匙。因诺时刻做好准备，迎接下一次的挑战。
　　抢人才不如培养人才
　　近年来，国内量化投资迅猛发展，无数量化私募如雨后春笋一般冒出。量化私募的竞争也进入白热化阶段，从早期的“硬件”竞争转变为“软实力”的竞争，人才成为这一竞争阶段各家的必争之地。
　　量化投资经历横跨美国、香港和内地的徐书楠，早已对量化的核心竞争力思考得很清楚：“优秀的业绩离不开投研团队过硬的实力，量化做到极致，最终的核心还是人才。所以我们最核心的工作，就是不断招募优秀的人才，提升投研团队的实力。”
　　当前，不少量化私募开始聘请猎头“挖人”，并且在全球都进行着“抢人”的战略布局。为了抢夺人才，一些量化私募要支付给猎头巨额猎头费，一年甚至花费上百万。为了留住人才，各家机构也是使出了十八般武艺。
　　在徐书楠看来，量化私募管理规模突破百亿元后，品牌力和号召力已经不是问题，各家对于人才的吸引力并没有太大的差别，最终还是取决于能给予人才的发展空间。
　　“抢人很重要，但是培养人才同样重要。”徐书楠介绍，“头部机构招聘的都是优秀的苗子，但是，不同的培养体系，成才的概率是不一样的。同样的人可能在一个体系下能成长起来，在另外一个体系下就成长不起来。因此，最终人才能够成长成什么样，能够发挥多大价值，很大程度上取决于人才培养方式和培养体系。投研体系和人才培养体系搭建完善，人才的成才概率才更高，整个组织才更能够保持一个良好的长期竞争力，这是竞争的关键。”
　　谈及培养人才和留住人才，徐书楠认为因诺是非常有发言权的。2015年起，因诺就开始进行校园招聘，自主培养与外部招聘相互补充。同时，近年来，因诺加强了海外人才的招募，近几年加盟的新人中三成具有海外背景。目前，因诺共有成员110余人，其中投研团队超过80人，通过团队的梯度建设，为未来发展储备了足够的“后备军”。因诺目前有十余位投资经理级别的核心研究人员，70%出自自主培养。因诺多策略组合模式的构建与应用，就是基于这些优秀的投资经理过去数年的研究成果。因此，对于这场人才的战争，徐书楠志在必得。
（文章来源：中国证券报·中证网）