中泰证券资管李玉刚:量化只是工具 基于归纳的决策很难避免黑天鹅

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中泰证券资管李玉刚:量化只是工具 基于归纳的决策很难避免黑天鹅
2024-03-19 07:56:00
近期,量化投资屡屡站上舆论风口。尤其是农历新年前夕,大量量化产品一度出现净值骤降,不少产品遭遇大量赎回。不少人将此称为量化投资遭遇黑天鹅。
  为什么量化投资时不时地会出现黑天鹅?
  去年8月31日,中泰证券资管的基金经理李玉刚曾在公司官微分享了一篇题为“业绩表现亮眼的小市值策略,我为什么不用”的投资感悟,文章在结尾处提到,“对于历史表现很不错的策略/股票/产品,个人希望能够理解原因是什么,是否是可以持续,能否找到可靠的买卖决策标准。如果不能回答这三个问题,我们会敬而远之”。
  李玉刚拥有近23年证券投研经验,从业的起点是金融工程,从组合投资到权证,再到量化对冲,他很早就经历了量化投资的各类操作。
  但实践的结果却是李玉刚放弃了在量化投资中更常见的因子指导选股,而是选择主观优选优质公司。在他看来,历史数据的归纳揭示的是相关关系,而明智的决策应该建立在因果关系之上,用因子模型的框架预测收益率回答不了“为什么”的问题 。因此,即使在管理指数增强产品时,李玉刚也选择用主观选股、量化构建的方式,仅仅将因子用于分散化和跟踪误差的控制。
  “我一直觉得,量化只是工具,定性是定量的基础,需要时刻警惕Garbage in, Garbage out。比如,我会用量化工具做聚类分析和控制跟踪误差,但不会用量化工具做价值判断和预测交易信号,我不认为量化在做价值判断上有优势”,李玉刚解释道。
量化只是工具,核心在于投资
  李玉刚可以算得上是国内最早接触量化的一批人。早在2000年,他一毕业就进入了国泰君安研究所,据其回忆,那个时候国君研究所的金融工程部门算得上是国内卖方最早专门设立的金融工程部门。深耕量化领域多年的他,曾先后担任国君资管量化投资部总经理、中泰证券资管对冲基金部总经理、研究部总经理、量化公募投资部总经理。
  在对量化投资的不断探索中,李玉刚逐步认识到量化本身只是一种投资工具。“我一直有一个疑问,那就是我们为什么要突出量化?”他认为,严格地说,量化投资并不是一种投资方式,量化只是一种工具、手段,它本身不是目的,而是投资方式的延伸,体现的依然是基金经理对于投资本身的理解。
  他认为,量化在某些地方有其优势,有些地方可能没那么有优势,有些地方甚至也可能产生对投资的误导,因此,一个成熟的量化投资者应该在厘清量化本身优势与劣势的前提下,去更好地发挥量化的工具性,规避其带来的负面作用。
  “投资研究的重心应该放在理解一些不变的东西上,它们提供了一些比较刚性的标尺,让我们的判断和决策变得简单”,李玉刚解释道。
基于归纳或相关关系的决策,很难避免黑天鹅
  作为国内最早研究量化的一批人,李玉刚的整个从业经历见证了量化技术的发展应用历程,这也使得他可以在更长期的视角下衡量和判断量化投资的价值和风险。
  “量化技术最早的应用是从管理指数基金开始的,”李玉刚介绍,由于指数基金涉及股票较多,为了降低交易成本和解决指数复制中的现实问题,市场上开始采用量化技术。随后,量化开始逐步应用于跨市场套利,但当跨市场套利交易足够丰富时,此类套利收益便逐步减少甚至慢慢消失。其后统计套利逐步发展起来,但由于此类套利的不确定性更大,分散投资几乎成为必然选择。
  “统计套利往往基于过往历史去寻找相关关系,所以一旦某些因素发生变化,这种关系就会失效,从而造成策略失灵”,李玉刚举了一个例子。历史上有两家大型地产企业的走势相关度很高,但是在2016年,其中一家大型地产企业遭遇险资连续举牌,双方打响控股权争夺战。此后相当长一段时间,两家地产企业的走势相关性一下子就被破坏了。
  如果说单只个股对于分散度较高的量化产品来说影响没那么大的话,那么有些风格因子的影响可就不小了。李玉刚分析,以当前量化上使用较多的因子替代为例,如果用小市值因子去替代大市值因子,在市场环境没有发生变化时,可能会觉得因子非常稳定,一旦市场环境发生变化,就可能会造成较大回撤。事实上,量化技术对于环境转变的预测性可能没有大家想的那么灵敏。
  对此,李玉刚总结,当大家在说量化的时候,往往会通过模型去做预测。但实际上,这些预测可能没那么可靠,因为金融领域的数据, 相对于要描述的变量来说,样本时间往往太少了。“如果只是通过回溯历史去探索规律,很容易发生过度拟合的问题; 如果不能回答‘为什么’,过拟合的危害可能要高过拟合不足的危害”,李玉刚说。
  "黑天鹅之说,来源于认识论上的休谟问题,或归纳问题。休谟对归纳法的合理性提出质疑,认为基于归纳做出的预测,我们是无法证明其合理性的。无论我们观察到多少只白天鹅,都无法证明所有天鹅都是白色的命题。"李玉刚认为,有些所谓的黑天鹅事件之所以发生,归根结底还是因为决策是基于归纳和相关关系。“这也是我们觉得用量化去做预测不可靠的原因。”
知道自己赚什么钱,比赚多少钱更重要
  在李玉刚看来,投研和科学研究其实很相似,都是求真的过程,要弄明白“为什么”。
  “如果你发现了一个异常现象,你得对现象进行解释,而不是只依赖于历史统计的相关性,就相信这个现象会持续不断地发生”,在李玉刚看来,如果仅有统计而难以解释原因,那么当一个因子碰到回撤或是质疑的时候,就很难有信心坚持。所以,他一直希望去寻找一些可以理解的因果关系。“如果我的模型是建立在因果关系或演绎逻辑的基础上的,那么当问题出现时,我就知道该做哪些处理。”
  在经历长期实践与修正后,李玉刚意识到,长期来看,投资还是要回到最基本的常识上面来,那就是股票的长期回报最终只取决于上市公司本身的经营积累,取决于企业本身能不能够持续创造超额的价值。
  所以,李玉刚的核心投资理念是以合理的或是低估的价格分散化地持有优秀公司。“从长期回报的角度来看,我不怎么担心这个策略会失效,”李玉刚说,“因为从本质上来说,我能理解这个策略的风险收益来源是可靠的。”他表示,市场可能在一段时期里追逐某一种风格,策略可能在短期表现不好,但是只要能理解收益的最终来源是可靠的,就会有信心一直拿着,均值回归是金融市场的“万有引力”。
回归指增产品的本质
  指数增强产品到底该怎么做?针对这个问题,李玉刚认为,指数增强产品是一类“既要又要”的产品,既要控制基金收益率与指数收益率之间的偏离度(跟踪误差),又要跑出自己的“增强”来。
  既要又要之中的控制偏离度,在李玉刚看来是指增产品的本质。
  “指数基金对于投资者而言,并不是提供一个最大化的资本回报,而是在应对认知风险的基础上,提供一个合理的回报,这是指数基金的价值所在。如果投资者在识别主动管理能力上有困难,明智的选择是定投宽基指数。对指数增强基金来说,同样应该遵循这一价值原则。为了追求超额收益,让投资者认知的难度系数提高很多,反而是偏离了指数型产品的基本价值”,李玉刚解释,“控制偏离度指的在任何时候都不会落后指数太远,市场环境合适的时候有一个不错的超额收益,长期下来比直接持有指数好,这才是我们理解和认同的指数增强。”
  李玉刚选择运用量化工具对股票进行分类,只有相同类型的股票之间才能进行替代。他采用的并不是简单的行业分类,而是采用统计学习的方式,将所有备选进行分类,然后再通过定性分析来检查分类结果是否具有经济含义,以避免纯粹数据挖掘的过拟合。所有的替代均在同一个分类中进行。
  在很多其它量化投资者用模型做预测,花精力去提高算力的时候,李玉刚走的是完全另一条路,只做比较成熟的量化操作来保障跟踪误差,而将重点放在寻找好公司上。
  李玉刚极其强调深度研究的价值。他认可的公司,基本上就是价值投资者所热爱的类型。他选标的,首先看生意属性,“是长坡厚雪型的公司,”李玉刚说,“我们希望企业能够持续创造价值,因此它需要有很强的竞争壁垒,很强的执行能力,或者与同行相比,能够体现出显著的差异性。”
  “定性研究是定量研究的基础。”李玉刚总结道,“企业的价值才是投资的核心。”
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(文章来源:中国基金报)
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