幻方投資陸政哲：完全依靠人工智能的量化投資模式
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導讀：過去幾年A股市場發展最快的就是量化投資，特別是伴隨着投資工具的豐富、投資理念的先進、以及科技技術的進步，量化投資從過去的非主流，變成了A股市場重要的參與者。那麼量化投資捕捉的短期波動是否具有科學性，他們的超額收益來源又是什麼？我們今天訪談了國內頂尖量化投資機構，幻方量化的CEO陸政哲。幻方量化是國內領先的對沖基金，前不久剛剛斬獲三年期金牛獎，並且被認爲是量化私募行業的“四大天王”之一。
陸政哲認爲，中國市場由於投資者結構的因素，是量化投資的“沃土”，超額收益遠超海外成熟市場。投資者行爲模式是可以通過人工智能模型進行捕捉。幻方是國內在算力投入最大的私募基金，通過強大的算力，成熟的網絡模型，構建幻方在策略開發和交易執行上的競爭優勢。
我們先來看看本次訪談中的“金句”：
1、我們把自己定義爲一家完全依靠人工智能來做投資的對沖基金。
2、我們模型的數據來源主要有三塊：第一是行情數據，衍生一系列的量價指標；第二是覆蓋全市場的基本面數據；第三是經過結構化處理的另類數據。我們將這三類數據作爲輸入，來訓練機器模型，以達到預測股票在某一個週期內價格變化的目的，再基於此構建投資組合。
3、中國市場不是一個非常有效的市場，投資者行爲以及決策模式就是很值得研究的。
4、不管是主觀投資還是量化投資，本質都是在市場中捕捉價格偏移，再基於階段性偏移進行交易，獲取收益。
5、相比於市場上其他機構，幻方的特別之處在於強大的策略持續開發能力。
6、在私募投資領域，我們有國內最具競爭力的算力體系，我們的硬件系統應該是目前國內最完善、投入最大的。
7、隨着互聯網越來越發達，我們有了越來越多的另類數據和相對高頻的數據，這爲基本面量化投資提供了非常好的思路，我們可以比以前做的更好。
8、我們看過海內外這麼多前輩機構，極少有機構能超過10年維持很好的行業地位，縱觀中國量化行業的發展歷程，大量機構、團隊幾乎都是迅速崛起、規模快速放大、又飛快地衰落消失，這彷彿是量化行業的死循環，像懸在我們頭上的達摩克利斯之劍。而我們希望做的，便是去克服這一宿命。
基於神經網絡的人工智能模型
朱昂：能否談談幻方的投資策略？
陸政哲 幻方量化從成立至今，投資策略經歷了很大的變化，但本質上始終是圍繞AI大結構進行的，核心是利用深度神經網絡訓練模型，所以我們把自己定義爲一家完全依靠人工智能來做投資的對沖基金。
從最初的數據收集處理分析，到中間的基於神經網絡的人工智能模型整體建模訓練，再到生成投資組合，最後用精細化的程序化交易完成交易，所有這些環節都已經實現了基於人工智能平臺的全流程操作。
我們模型的數據來源主要有三塊：第一是行情數據，包括一系列的量價指標；第二是覆蓋全市場的基本面數據；第三是經過結構化處理的另類數據。我們將這三類數據作爲輸入，來訓練機器模型，以達到預測股票在某一個週期內價格變化的目的，再基於此構建投資組合。
若我們模型的選股是有效的，那麼選出來的個股就能比整體市場的表現要好，這就是我們的超額收益。
朱昂：主動管理人把短期波動看作一場隨即漫步，但量化投資其實是在捕捉這種隨機漫步，你認爲這種隨機漫步是否有規律可循？
陸政哲 “隨機漫步”的問題，不管是在金融界還是在學界，一直都存在着爭議，理論上，在完全有效的市場中短期波動應該類似於隨機漫步，但事實上，尤其在中國，因爲市場中有大量的個人投資者，所以交易中有很多情緒化的因素，本質是一種行爲金融學的範疇。近十年的中國市場上出現過三次大波動，先暴漲、接着暴跌，而美國成熟市場則是長期穩定上漲，這一方面反映了中國經濟增長進程中大量因素的影響，另一方面也反映了中國市場的參與者結構還處於比較初期的階段。所以，中國市場不是一個非常有效的市場，那麼投資者行爲以及決策模式就是很值得研究的。
在市場信息中，這一點最終會反映在量價體系中股價的變化、成交量的變化以及技術層面的變化等等，而在這背後就是人的偏好以及行爲特徵，我們試圖通過對大量歷史數據梳理、建模，找到內在聯繫，預判價格變化。
多年來，不管是主觀投資還是量化投資，本質都是在市場中修正價格偏移，再基於這一偏移進行交易，獲取收益。基本面投資偏向於更長期的價值修復的過程，而我們量化投資關注更短期的價格波動交易的過程。
競爭優勢來自研發和算力
朱昂：中國市場的投資者結構導致量化投資在中國的alpha比海外更高，因爲交易對手更弱？
陸政哲 對，這是很明顯的事實。現在在美股市場中一家對沖基金如果年化收益能達到8%-10%，就已經非常優秀了，因爲美股市場競爭極其激烈，機構化程度非常高，股票標的的頭部化程度也非常高，單純跑贏指數都已經很難了；但A股市場仍處於有非常充足alpha的階段，同時也在向機構化方向加速。
朱昂：幻方量化在國內已經做到非常頭部了，市場認可度也非常高，相比於其他量化基金，你認爲幻方的alpha來源或者競爭優勢是什麼？
陸政哲 從2016年到2020年，短短四五年時間裏，國內的量化行業經歷了爆發式的增長，我們拆開來分析這一輪增長中的細分策略，發現增長的核心是以量價信號爲主的策略，都是相對高頻的技術層面分析的量化投資，而不是集中在基本面因子。幻方量化作爲量價選股中比較大的參與者，伴隨着整個趨勢發展起來了，幻方的alpha最大來源主要是基於市場波動進行交易產生的alpha。
提到競爭優勢，我們一般不從策略上定義自己的優勢，因爲一個策略總是有生命週期的，而且生命週期越來越短，這在全球都是相同的。相比於市場上其他機構，幻方的特別之處在於強大的策略持續開發能力。
第一，我們有非常強大的開發團隊，公司有120人，這在整個私募投資行業是比較罕見的。團隊中一半以上是偏人工智能、IT、研究，他們支撐起一整套大的策略開發體系。和很多機構不同，我們的體系中沒有投資經理，策略開發體系是高度團隊化協作的生產模式。從因子挖掘、信號挖掘、數據處理到整個神經網絡模型的訓練，再到投資組合與目標的優化，最終到風控、IT、平臺的架設，都是各個領域垂直的團隊合作進行的。所以，我們的開發新策略的速度非常快，策略的迭代、升級、更新、檢驗、研究的效率也非常高。
第二，我們有行業內最具競爭力的算力體系，我們的軟硬件系統應該是目前國內最完善、投入最大的，近三年時間已經投入了不到兩億的資金，純硬件的部分也已經投入了超過一億，建立了一整套超級計算機體系，以超級算力集羣來支撐公司的整個神經網絡複雜模型的訓練。這一塊短期來看並不見得立竿見影，但長期而言，對我們進行開發研究能起到非常好的支撐作用。
朱昂：長期來說，高頻策略會不會面臨容量的瓶頸？
陸政哲 在這裏要對高頻的定義稍微解釋一下，如果按照海外標準的高頻概念，目前國內的股票市場交易中是沒有非常純粹的、狹義上的高頻交易的，這與國內市場上的交易信號的速度、行情規則和體系有關。大家在國內常說的高頻交易，並不是國外那種真正意義上的高頻交易。
對於幻方來講，我們在高頻策略領域擁有豐富的經驗，但是目前我們主要的策略更專注中高頻率的範疇。量化投資有一個自然瓶頸，就是我們的交易永遠不能超過市場總體成交量的某一個百分比，所以頻率越高，策略容量越明顯，這是一個制約因素。
據我們的測算，要在高頻交易體系中獲得比較好的收益，策略容量上限會較爲明顯。基於這點考量，我們選擇在一個更廣譜的頻率上開發交易策略。我們目前的策略體系，估算資金量達到500億以上也是可以承載的，而且這還是基於目前常規的5000-6000億左右的市場成交量。再融合我們的多策略之後，容量的空間有望繼續放大。
朱昂：你前面也提到了超級計算機，想AI Lab的數據算力，對應整個幻方投資的幫助是什麼級別的？
陸政哲 我先說說爲什麼要做這件事情。在做AI Lab之前，我可以拿到一些通用的算力來支持我們平臺運作。我們也看到有許多提供基礎算力的平臺，包括谷歌、阿里、騰訊。在我們的模型比較小，神經網絡模型並不是特別複雜的時候，這些基礎算力是足夠的。但是等我們的模型複雜程度向前推進後，對於算力的要求上了幾個數量級，這時候通用算力就不能滿足我們的需求了。
AI Lab提高的高算力，爲我模型的豐富程度打開了空間，這些數據的訓練和模型開發，在過去是根本無法實現的。對我的幫助，並不直接反映在目前的淨值上，但是能夠加速我整個策略開放的過程。其次，強大的算力讓我能駕馭更加複雜的模型和海量參數，這是以前基礎算力框架下無法實現的。最後，極大的算力儲備能幫助提升實時大樣本信息處理能力，爲未來更加高頻的策略與交易執行提供支持。當然，我們目前主要做的，是在前端訓練一個精度更高、預測能力更強的模型。
少數的完全本土化量化團隊
朱昂：能不能爲我們介紹一下目前幻方的產品線？
陸政哲 幻方算是業內把產品線做的比較標準的一家機構。
根據對不同客戶的風險偏好的判斷，我們把產品線主要分爲兩類：
第一類是偏多頭的指數增強產品。對標不同的指數，但本質上是long only的策略，這類產品的風險偏好比較高。第二類是對沖策略產品。這類產品的風險偏好相對弱一點。
這兩大類產品線共享了底層的選股模型，其實只要有一個單一的選股模型能夠做到極致，就可以用來支持前端幾乎所有的產品。這兩類產品在架構上的不同是，第一類指數增強產品是滿倉的，會受到市場Beta的影響；而對於第二類對沖策略產品，應用一部分資金進行衍生品交易，對沖掉相應市場風險，提供較爲穩健的Alpha收益。所以，這兩類產品的運作機理是相同的，區別只是對應不同風險偏好的持有人。同系列產品的基礎策略、基礎架構、持倉佔比都是比較接近的，長期看，這個體系內的產品走勢也都是比較一致的。
朱昂：能不能爲我們介紹一下幻方的發展歷程？
陸政哲 從最初開始交易至今已經超過十年了。早在2008年，創始團隊還在學校的時候，就已經嘗試探索，當時市場上還很少有人知道量化交易，因爲團隊都是偏向工程或計算機背景的，所以希望嘗試用系統化、程序化的方式來研究市場進行交易。所以，在公司真正成立之前的2008-2015年，都處於自主摸索的階段。
國內絕大多數量化私募的創始團隊或技術團隊都有海外成熟機構的背景，但幻方團隊是一個完全本土化的團隊，一直以來我們完全是基於興趣進行量化投資的探索。
2015年，探索已經趨於成熟，也建立了自己的交易體系，有了非常有效的策略，就成立了幻方量化這個品牌，到了2017年，已經搭建起了一整套多因子策略體系，也對外發了主動管理產品，開始涉足資管業務。
2017-2020年，恰逢全行業增長，幻方有幸作爲參與者，見證了整個量化行業的高速增長的同時，管理規模也超過了200億。早在2015年我們就已經比較積極地嘗試用機器學習、深度學習的模型做數據的實盤檢驗了，到了2018年，我們把整個產品線和資金管理都嫁接到人工智能的核心策略開發體系上了。2018-2020年，我們主要做了兩件事，完善基礎團隊的架構和大規模吸納AI專家型人才。後來，我們成立了AI lab，試圖在技術路徑上繼續向前推進，國內幾乎沒有量化機構走過這條路，我們在這條路上雖然經歷了很多的不確定性，但也證明了這是一條可行的路。
我們把第一個超級計算機和超級算力集羣搭建起來後，未來也會快速投入生產，嘗試各種新策略的開發。我們基本上每年營收的70%都會投入到研發中去。
朱昂：國內有很多量化私募用T+0獲取超額收益，您怎麼看這一塊帶來的收益？
陸政哲 國內很多高頻交易體系都是在T+0的範疇中，T+0有很多種做法，對於以T+0爲主要收益來源的機構來說，最直接的方式就是，按照某個指數建立一攬子股票，在這些股票的基礎上，根據日內標的的交易空間進行交易，同時，如果用股指期貨對沖，最終呈現出一條比較平滑的向上的曲線，如果不對沖，就相當於指數增強。總體而言，T+0的交易獲取的是較爲穩定的收益。對於我們來說，T+0不是我主要的策略類型，但也在大的策略體系中扮演了重要角色，增厚了產品收益。T+0又分爲機器和人工兩種。
機器T+0的好處在於，它實時監控全市場股票，並且有規模效應，可以同時處理極大量的數據，進行極大量的交易。一般而言，機器交易更加短平快，每一段賺取的收益相對小一點，但薄利多銷，所以是一個高勝率的事情。
人工T+0的好處在於，可以把握非常大的一段收益。由於單人能支撐的股票交易量是有限的，所以團隊人數也很重要。
我們綜合來看，機器T+0更勝一籌，但是頂級的交易員也可以做到比機器更優秀。最大的問題在於策略容量受制於市場成交量活躍度。
量化投資也將面臨馬太效應
朱昂：你如何看待基本面量化在中國市場的未來？
陸政哲 中國的量化投資很早就嘗試了基本面量化，已經有了比較長的歷史，中國最早一批做量化投資的就是用基本面因子進行選股，但是在2014和2015年之後，市場風格出現了很大變化，之前很多所謂的阿爾法因子開始失效了。我們看到過去幾年崛起的基本不是基本面因子，而是量價偏技術層面的量化團隊。
但我們仍然認爲基本面量化有很大的空間，因爲對標的是主觀投資，兩者雖然在標的審覈範圍上有差異，但是基礎邏輯是一致的。只要主觀投資在中國能獲取好的收益，那麼基本面量化在中國就仍有很大的空間。
多年前，基本面投資只能用財務報表以及基礎數據來分析，這是很難的，一方面國內企業的財務數據質量並不是很好，另一方面，中國的市場的高波動特徵對基本面量化投資造成一定的困擾；但是現在，隨着互聯網技術應用越來越廣泛，我們有了越來越多的另類數據和相對高頻的數據，這爲基本面量化投資提供了非常好的思路，我們可以比以前做的更好。
除此之外，幻方也在嘗試把市場上大類行業中精確到個股層面的財務指標的預測，用模型的方式進行精細化梳理，未來會將這些預測數據與交易結合起來。所以，基本面量化在中國仍有很大的空間。
朱昂：量化投資基本上是賺市場效率的錢，在不太成熟的市場，是最容易賺錢的，比如說A股市場就不太成熟，隨着A股市場越來越成熟，是不是量化投資在中國會越走越難呢？
陸政哲 長期看，量化投資行業性的超額收益是在逐步下降的，這是一個自然規律。未來隨着去散戶化進程的推進，無論是對量化投資還是對主觀投資，這都會是一個挑戰，大家分到的蛋糕會逐漸變小。
第一，因爲會有競爭者不斷進入，隨着市場機構化程度越來越高，最終情緒化的追漲殺跌式的投資者會逐漸退出，alpha的空間也就越來越小了。
第二，超額收益逐漸下降的過程不僅是量化行業整體下降，也是整個主觀投資整體下降的過程。市場上一些非常優秀的價值派基金經理在這個階段有其價值，正是因爲這個市場中真正做價值投資的人很少，所以價值投資在現階段的中國市場纔有alpha。
另外一個趨勢是馬太效應，任何一個行業都會趨向頭部化。近幾年，不管是主觀投資還是量化投資，已經呈現出比較明顯的趨勢，頭部機構業績越好，規模越大。規模變大之後，大量的營收會被投入到研發體系中，反哺投資，尤其是量化機構。我們認爲五年以後，市場格局就會趨於明晰。
朱昂：幻方現在在國內是非常頭部了，您對幻方還有什麼期待，希望它未來向什麼方向走？
陸政哲 我更喜歡把這稱爲“願景”，我們的願景主要有兩個：
第一個願景是長久地活下去。這是非常實在的，我們看過海內外這麼多前輩機構，極少機構能超過10年維持很好的行業地位，縱觀他們的發展歷程，幾乎都是迅速崛起、規模快速放大、又飛快地衰落消失，這彷彿是國內量化行業的死循環，像懸在我們頭上的達摩克利斯之劍。正因爲我們想克服這一點，所以每年投入大量的精力在策略開發體系、還有對硬件、IT、技術發展路徑的投入，做這些不僅是爲了今天的淨值，更多是爲了在面對未來2-3年甚至更久的時間維度上，競爭更加激烈的時候，我們可以不被落下，更長久地活下去。
第二個願景是用技術做投資，並讓更多的人知道這是一條可以走通的路。海外已經有很多機構在這樣做了，但國內，嚴格意義上此前還沒有一家機構走這樣一條技術路徑，我們這樣嘗試，當然預見了困難，也堅信這是一條可以走通的路。