作者：QUANT
题图：百度图片
随着A股机构化加深、市场有效性提升，每一类市场参与者都发现跑赢市场的难度越来越大，但量化私募管理人还是整体稳住了自身在超额上的相对优势，这两年主流量化管理人的阿尔法仍然维持在平均15%~20%，尤其是在Beta表现并不顺遂、宏观波动此起彼伏的2022年，百亿量化私募的超额表现比2021年更优异。
本期《兴·访谈》我们邀请到上海明汯投资创始人裘慧明做客，在他看来，超额收益是主动管理型机构的安身立命之本，如何在不同的市场环境下跑赢市场，为客户提供长期价值是各家资管机构面临的课题。对于明汯来说未来将在“宽度”和 “深度”两个方面持续发力，力争不断提升超额的确定性
裘慧明 上海明汯投资 创始人、总经理
- 美国宾夕法尼亚大学物理学博士、硕士学位，复旦大学物理学学士学位。
- 裘博士投资经验超过20年，历任全球知名投资机构千禧基金经理、HAP Capital资深基金经理，还曾供职于全球知名投资银行德意志银行的自营量化交易部门，担任基金经理。
- 2014年，裘博士创立上海明汯投资，现任明汯投资总经理。
01
打造国际一流量化投资机构
Q：在您2014年创立明汯投资之前，您已经有十余年的量化投资从业经历，为何会选择在这个时间点创业，最初的团队构想是怎样的？
A：2013年6月，新《证券投资基金法》正式实施。私募的合法性得到确立，这为私募行业发展打开广阔空间；
2013年10月18日，借中国（上海）自由贸易试验区成立的东风，国内首个专业型功能性对冲基金聚集地——上海对冲基金产业园区在虹口北外滩正式开园。
在这样的时代背景下，明汯投资于2014年在上海虹口对冲基金产业园成立。
从一开始我们就希望努力朝着D. E. Shaw的方向提升，明汯的研究人员不追求数量，而是寻求各个维度的顶尖人才，在明汯的投研框架中不断学习成长，希望他/她能发挥所长。
1、每一家量化私募管理人的团队架构和人才构成都与其历史沿革有较大关系，最终都需要选择一条适合自己的发展路径。明汯较早明确并逐步搭建“管理体系扁平化+投研体系中心化”的组织架构，采用“专业化分工+多项目协同”的工作方式，经过多年的持续投入和研发，公司在基础设施硬件及投研框架、交易系统等方面均已构建起行业领先综合优势。
2、目前国内和海外招聘都是同步推进，致力于吸引全球顶尖人才。我在美国读博及华尔街工作前后生活近17年，从全球顶尖机构的人才战略中收获良多。在海外团队建设方面，明汯属于业内较早布局，已逐渐搭建起明汯海外人才库，目前我们在上海、纽约、香港、北京、新加坡都设有办公室。
3、我们招聘人才来源比较广泛，比如我们海外团队近20人中，有七八位都是非常资深的从业者，最长的在海外量化行业有20多年的工作经验，我们有来自其他大投行、大对冲基金工作经验丰富的人才；也有直接从海外常青藤名校、国内北清复交等名校招来的刚毕业的博士等等。关于招聘标准，我们认为每个学科都有适合的人，除了数学、计算机、物理外，我们团队还有学化学、计量经济学、金融等学科的成员。我们更倾向看个人身上真正的专业技术水平，而不是院系，甚至不是学校。
Q：回顾过往，您觉得公司发展可以分为哪几个阶段？
A：2014-2016年是公司的起步阶段，考虑到基本面量化选股和中周期价量模型是管理大资金的基础，需要更多的时间积累和储备，作为优先开发项。这一阶段主要以线性模型、人工挖因子为主。
同时，明汯早在成立之初就产品线做了前瞻布局：2015年2月，发行首只自主管理型产品——300指数增强基金明汯稳健增长1期，这也是目前国内存续时间最长的私募指数增强产品；2015年5月，发行首只多策略系列基金明汯多策略对冲1号；2015年8月，发行CTA系列基金明汯CTA一号；2015年12月，发行均衡系列基金明汯全天候一号。
2017、2018年，明汯加大日内统计套利策略的研发力度，实现价量因子“全周期”覆盖；引入机器学习技术，成为国内最早将人工智能技术成功应用到金融市场的量化私募管理人之一。
2019年，明汯进一步完善量化选股模型，优化交易执行系统，升级中频价量策略，提升整体策略容量和适应性，成为国内最早采用“全周期、多策略、多品种”的量化私募管理人之一。2019年年底，明汯投资管理规模突破300亿。
2020年起，设立北美投研中心，吸收海外优秀量化投研人才，为模型开发提供最前沿的技术支持和为拓展全球市场做好准备；同时持续完善CTA策略，力求实现多周期、多策略覆盖。到同年年中，明汯成为国内第一家管理规模突破500亿的量化私募管理人。
2021年8月，正式推出全市场选股产品线——明汯股票精选1期；2022年1月，设立北京办公室；同年7月，入驻北外滩来福士大厦，上海总部办公环境全面升级。
自2022年到现在，量化私募行业实现策略与容量再平衡。作为首家突破500亿的量化私募管理人，明汯在管理大资金的时间上最长，积累了管理大规模资金的丰富经验，同时未来在募资节奏上会非常谨慎，更为追求超额的确定性。
Q：解环宇总的加入是怎样的契机，在您二位过往合作过程中，有没有思维火花碰撞的瞬间，可否与我们分享一下？
A：“打造国际一流量化投资机构”，是我回国创立明汯的初心。我和Jason（解环宇）不仅能力互补，互相信赖，更重要的是目标一致。
我是2001年物理学博士毕业来到华尔街，当时行业还以线性模型为主；而Jason入行时，机器学习、深度学习等前沿技术已开始在金融市场广泛应用——前者更强调逻辑和对市场的深刻理解，后者凭借强大的数据处理能力，模型更为复杂，可解释性的要求也有所降低。
某种程度上可以说，我们俩恰好是把对市场的深刻理解与最前沿的科学技术的有效结合，力争为投资者创造长期价值。
同时，我们投研团队还有非常多优秀的专才。明汯的组织文化里非常重要的一环就是“分享和合作”——明汯投研框架体系的重点和核心从来不是某个人知道多少东西，而是作为一个团队整体持续开发和迭代完善的能力，这种分工协作就是为了把每个人的优势发挥到最大化。我们都非常希望未来有更多优秀的人快速融入，相加甚至相乘形成组织战斗力。
Q：明汯是国内首批管理规模突破500亿的私募管理人，请问您觉得在发展过程中是怎样获取先机的？
A：
1.明汯始终结合自身对市场的深刻理解，往“全周期、多策略、多品种”持续发力，做到：
（1）股票量化模型多周期覆盖：包含短周期、中周期和长周期等不同预测周期。在当前的量化规模下，中周期占比较高；
（2）储备更丰富的底层因子：覆盖价量因子、基本面因子、另类数据、事件驱动因子等。基本面因子目前虽占比不高，但容量更大，未来有望贡献更高的超额收益，所以会持续深入研究；
（3）积极推进产品布局和创新：搭建高中低不同风险等级的产品线，以满足不同风险偏好的客户需求。
2.持续对智力和算力的高投入，始终保持业内顶级配置。
通过专业化分工、多项目协作，构筑有终身学习能力的国际一流人才梯队；明汯一直非常重视基础设施、投研框架、交易系统等软硬件上的投入；2022年，位居世界超算排名TOP200榜单前列。
02
放开自由度会带来更高的长期绝对收益
Q：近年来，国内量化的超额收益整体是有所下滑的，明汯如何提高产品长期的超额收益确定性？
A：超额收益逐渐衰减长期看是不可逆趋势——随着A股机构化加深、市场有效性提升，每一类市场参与者都发现跑赢市场的难度越来越大，但量化私募管理人还是整体稳住了自身在超额上的相对优势，这两年主流量化管理人的阿尔法仍然维持在平均15%~20%，尤其是在Beta表现并不顺遂、宏观波动此起彼伏的2022年，百亿量化私募的超额表现比2021年更优异。
超额收益是主动管理型机构的安身立命之本，如何在不同的市场环境下跑赢市场，为客户提供长期价值是各家资管机构面临的课题，对于明汯来说未来在宽度和深度两个方面持续发力，力争不断提升超额的确定性：
（1）宽度：不断提升品种和策略的丰富性
结合自身对市场的深刻理解，围绕“全周期、多策略、多品种”持续投入研究力量，储备更多低相关策略实现超额收益来源多元化，明汯拥有自上而下的投研体系，除依据当下的需求做深入研究外，还会根据公司中长期的战略目标做前瞻性布局。目前明汯量化选股模型以中周期价量因子为主。还将持续对基本面因子深入研究，为将来做储备。另外另类数据因子在海外较为成熟，但在国内目前仍属蓝海。除了与多家数据第三方保持联动外，明汯自己也在收集并持续探索以获得更多突破。
（2）深度：全流程的系统化、精细化
持续提升投研流程系统化和精细化程度。国内量化行业已进入高质量发展的新阶段，更加考验量化机构全方位的能力，在投资流程、运营服务、客户沟通、品牌建设等各个环节都要不断优化。
Q：如何看待量化产品规模与收益之间的关系？
A：
（1）所谓管理规模半径的背后还是投资能力，超额收益是管理规模和投资能力的函数，管理规模和收益并非负相关、确实有一定相关性，但最核心的还是投资能力。
（2）同等的管理规模，投资能力越强超额收益就越高；同等的收益，管理规模越大则投资能力越强。在较大管理规模上仍取得较为稳定的超额收益，考验的是团队整体投研能力和策略完整性。
比如城堡投资的资产规模2022年初大约为400亿美元，但由于团队投资能力强大，覆盖了量化股票、主观多空，固收，信用债，宏观等领域，在全球主要股票市场跌幅较大的环境下为客户赚取了160亿美金的费后收益回报，费后收益达到40%，还有几家较大规模的对冲基金也有这样的优异表现，证明规模并不完全是业绩的敌人，而是要有对应的投资能力来匹配。
（3）“规模本身不是问题，只要规模已经体现在净值曲线里。”对于量化多头产品的投资者而言，更重要的还是考察管理人的长期超额收益的可预期性和长期复合的收益率情况。
（4）不同的规模量级具备不同的规模优势，都需勤勉尽责全力为投资者创造长期价值
从2022年量化私募的业绩来看，并不是“管理规模大，就一定管不好”，要有投资能力的匹配。所以我们最重视的还是不断提升我们的投资能力。
Q：继指增产品线后，2021年推出全市场选股产品线有哪些考虑？
A：在国内量化发展初期，渠道和投资者对于量化投资比较陌生，对该方法论是否有效还没有足够深的体验，各家量化机构也没有很长的实盘公开业绩，连指数增强产品都花了很长时间让投资者接受，更不用说理解和接受“不对标任何指数”的全市场量化选股产品。
正是因为早年投资者对量化投资方法论接受度不高，而指增横向对比和跟踪评估更为直观，所以在底层量化选股模型的优化器环节做相应的指数跟踪误差约束，形成不同指增产品线。
2021年量化私募管理规模突破万亿，投资者对量化投资方法论的接受和认可逐步提升，市场竞争也更为激烈；而随着A股机构化加深，市场有效性提升，获取超额收益的难度也随之提升，这也是市场竞争的必然结果。
以目前市场上最为主流的中证500指增产品为例，如果要控制跟踪误差，需要选取较高比例的中证500指数成分股，而中证500指数成分股的交易量占整体A股比例在15%左右。随着量化私募管理规模的扩大，500指数成分股中量化私募的交易占比不断提升，逐渐高于其他股票。这使得中证500指数成分股α有效性的下降程度相比其他股票更为明显，也较大影响了中证500指增产品的超额收益表现。
与此同时，具备一定风险承受能力的投资者大多更在意绝对收益。基于大部分客户的需求，近两年多家量化私募力推“全市场选股”产品线，力争在没有额外增加风险和波动的前提下，按照个股alpha（基于全市场选股）及个股流动性（权重配比）灵活构建组合。在底层Alpha相同的情况下，不跟踪指数，放开自由度会带来明显更高的长期绝对收益，而对多头产品带来的波动率和最大回撤未有明显上升，边际的改善是非常显著的。
03
中国市场正处于“中等有效阶段”
Q：股票市场的中小股票，也是量化超额收益的重要来源，您认为未来这部分会不会仍然是模型的一个主要收益来源？
A：中国市场交易量的分布实际对量化非常友好，A股可能是全世界对量化最友好的市场之一。中国现在上市公司股票数量达到5000多，前1000只占交易量的40%多，余下4000多只股票只占交易量的60%。而美国市场实际是前1000只的股票占整个市场交易量的90%多。因为可投资标的最多，所以中国量化股票的模型的维度最宽。
放眼未来，这种现象在中国也不会局限于短期。从2013年至今，中小盘的交易量一直非常大，这也是量化能做出非常高超额的原因之一。大票流动性好，但波动率不够好，而且机构参与度较高，超额收益相对比较难做。如果选择最小的票，波动大、超额高，但容量较有限。当达到一定管理规模后，机构会持有更多数量的股票，也需要让流动性高的股票占有一定的比例。
Q：您如何看待注册制对量化超额的影响？
A：从对行业的影响来看
（1）提升数据可靠性，增加市场流动性
增加市场透明度和信息披露的要求利于量化机构获取和分析真实数据，继而提高投资决策的可靠性和精确性。放宽上市门槛，更多公司借由IPO进入市场，可交易股票数量增加，市场流动性提高，为量化投资提供更多的交易机会。
（2）扩大融券券源，提升量化策略容量
扩大融券券源，增加对冲工具，降低融券成本，利好量化对冲产品；有利于分散投资，降低量化策略间的相关性，进一步拓展策略容量上限、降低交易风险；A股机构投资者占比持续提升，量化机构超额获取难度加大，对机构迭代技术、储备人才提出更高要求。
Q：您认为目前中国量化的发展阶段，可以对标美国的哪一时期，中国市场目前的有效性如何？
A：中国现在差不多处于美国2009、2010年的阶段：包括策略快速提升、规模大举扩张在内的高速发展已告一段落。美国也经历过这一时期，由于交易所规则变化在内的各种因素，2002年到2007年差不多翻了5~10倍，量化从“非常小众”到“非常大众”，逐步成为主流策略。
接下来行业发展将是“缓慢的提升”：随着市场规模越来越大，量化也会越来愈大；量化机构会逐渐选择降频，提升投研能力，获取更多阿尔法。现在量化占比20%-30%，再翻倍到50%基本不太可能。
现在中国可以称之为“中等有效阶段”。很多人还停留在以前的概念上，认为中国市场还是非常无效，实际上不是，现在中国市场的有效性提高了非常多。不管是做主观研究还是量化研究，不论是从中长期的基本面还是从短期的市场波动角度，都会发现：寻找市场错误定价很不容易，寻找阿尔法很不容易，要花费很多的精力。
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