大数据分析利于量化投资策略的选择

2014(第三届)中国对冲基金年会在杭州举行，本届年会主题是“对冲基金新时代：财富管理新格局与新挑战”。元盛资产管理公司中国区主管田野表示用大数据分析可以较为容易地选出投资策略，如果用大的数据分析，你是验证了很多假设来挑选假设验证成功地来做量化策略，样本很大，总归有一个是很好的。

　　以下为其发言实录：

　　田野先生：各位，大家好，首先非常感谢主办方邀请我到这里来跟大家交流，前面几位孙会长以及两位两总的发言非常精彩，我的发言会枯燥一点，更偏向技术类一点，如果你是对CTA感兴趣，对量化的策略感兴趣，甚至是具体到对趋势跟踪的策略感兴趣，那你可以集中精神听一听，打起精神来，如果不是你可以稍微放松一下。

　　我今天介绍的，首先我会很快地介绍一下全球的CTA产业以及元盛公司。然后我想介绍一下海外CTA最主流的策略，我们知道主流也就是管理资产最多的策略，它不一定是最好的策略，但它是管理最多的策略，海外大的CTA都基本采用这个策略。最后我将介绍一下元盛公司的一些投资流程，以及我们在量化研究中的一些体会。

　　这一张图是全球CTA行业的增长，那我们从1980年到2014年，增长是相当快的，到2013年末整个CTA产业已经到3300亿到3500亿的美金，它在这个股市中有大回撤的时候，在2000年，包括2008年最后金融危机的时候，CTA的资产都有很大的进展。为什么？因为CTA在海外，它是有绝对收益的这么一个策略，往往是海外很多，包括一些大型的机构都是有人在股市有很大回撤之后，没想到CTA跟其他的资产类别都没有关联而放在资产的配置当中来是一个非常好的分担风险的策略。

　　如果看不同种类的CTA，这个是管理资产的总值，我们可以看到，现在的格局基本没有变化，最下面一根红线大家可能都看不见，是农产品(11.73, 0.18, 1.56%)的交易，是很小的，这是不奇怪的，因为农产品市场流动性占的比是很小的，其次是外汇交易商，近百分之十几的市场。最多的是多元化的，什么样的期货资产多交易。最上面的是金融和金属这些领域的交易商。

　　看系统化和主观型CTA的管理资产总值，这跟策略有关，较多的是系统化交易商，主观型交易商偏少。如果看不同CTA的种类，它的数量的话，大概是在600到800家，中国有小的期货管理的私募，可能也有这样的私募，海外大量的，600到800家，也是以系统化交易为主，大概占到70%。

　　下面看看CTA的回报，那左边这张图是CTA自1997年以来它的回报和世界的股市，还有债券指数回报的一个比较，最下边的灰色的线，左边这个图是世界股市，我们看见它的波动相对比较大。左边是他的回报，看回撤，最上面是商品指数的回撤，最上面是CTA的回撤。它的风险很高，但并不代表所有的期货基金的风险很大。期货基金在海外很多投资中是一种标准配置。

　　下面我简单介绍一下元盛公司。元盛公司是1997年成立的，总部在英国伦敦，其创始人还创立了另外一家公司AHL，因为他是物理系毕业的，所以就决定的它是以数据分析为工具的这么一个投资管理公司。那现在管理260亿美金的资产，总部在伦敦，目前纽约、苏黎士都有子公司。

　　这是元盛公司的公司结构图，值得说的是，我们有近一半的员工都是研究人员，公司是非常研究驱动型的一个公司，对冲基金公司有侧重领域，我们不去侧重产品的设计，或是结构化，或是其他的，我们选择的是以研究为自己的核心能力，其他的领域的对冲基金的业务，都选择跟合作伙伴一起或作。

　　这个是我们员工的专业背景，那这个是我们有一半的员工是研究人员，专业背景是什么？这是一个云图，这些英文字母都是专业的名称，这是一个云图，这个字幕越大的是学这种专业的人越多，所以学科学、数学、工程、物理、统计、天气都很多，学金融的却很少，这是从研究人员的构成来说的。

　　下面我给大家介绍一下CTA策略的主流策略。为什么海外提到CTA，大家都不可避免地提到趋势跟踪这个策略？趋势跟踪，这是一个多元化系统化的趋势跟踪，有三个关键词，第一个是“趋势跟踪”，趋势是一种市场现象。趋势的确是存在的，趋势在各个市场里都有存在，任何一个自由竞价的市场，因为市场是不够完全有效的。第二是“系统化”，因为我们做趋势不是用人脑的，而是用统计的方法，而是用科学的方法来进行管理好风险又有收益的这么一个系统。第三个是“多元化”，我们是跟踪多个市场，而不是单个市场。

　　下面给大家演示一个例子，因为抱歉有点技术，所以电脑只能放在这里。这个是英镑对美元每年的市场走势，一开始英镑是1块3毛多，有一个盘子，有一个小的反弹，然后是一个比较大的下跌，最后是一个反弹，如果我们用趋势跟踪的策略去跟踪这个市场，最简单的趋势跟踪的策略是进行比较。假设我们这里做一个实验，用这来进行比较，如果2天大于6天就做多，如果2天小于6天的就做空。也会看到很多蓝色的点，是做多，红色的点是做空。我们看见这里是有亏损的，如市场的做多、做孔，这是有盈利的，这是有一个反复，这里是做多可以盈利，因为显示的问题，后面有一部分被切掉了。如果我们看一下它的损益的话，它是这样的，的确符合我们刚才的预期，一开始市场的盘子是亏损的，后面是盈利的，我们用一个非常简单的策略其实是可以有利可图的。有的同学可能会问，你是不是刚好选了一段特别有效的趋势跟踪来给我们演示？要解答这个问题，我们可以看时间久一点的，我们看多久呢？我们看英镑对美元过去40多年的历史，我们用同样的办法来看，2天和6天的，大家可以看到有很多的翻转，它的损益如何？会是这样的，其实是非常简单的一个策略，是再简单不过的一个策略，在从70几年到90几年这20多年的很简单的策略，可见是可以从中获益的。但问题是后面怎么办？这一段究竟发生了什么？是不是市场不能继续有效了？我们可以看一些其他市场来回答的问题。

　　那我这里做的，我把这个曲线移到这里来，就没有做其他的事情，这条曲线，英镑对美元过去40多年，用2天和6天的平均来简单比较来做一个策略它的一个收益的情况，我们用同样的策略做的其他的市场跟踪，我们看见，这是棕榈油和玉米油的市场，其实这是一个很简单的策略，对玉米油的市场领域也是很好的，这是铜市场，这是芝加哥铜的市场。我们也可以看更多的市场，这是铅的市场，这是英国债券的市场，我觉得很多市场，你可以观察到这个市场的策略虽然是一样的，是CTA。我们还可以讲更多的是什么？这里我们加了64个，是过去40多年世界期货市场流动率最好的40个市场，虽然策略是一样的，但它的图线结果完全不一样，因为我们做了多元化的跟踪，我们是把资本平均分配到这么多的市场，它的投资组合的表现会是什么样的？多元化的效益是非常显著的。

　　那这个是我给大家举的一个例子，为什么趋势跟踪这个策略在过去这么多年，海外的CTA一直是采用这样一个策略作为一个CTA的主流策略？它利用的原理是在每一个市场上用统计的方法有不同的趋势，做尽可能的市场，多元化的效益来分担风险。但往往很多原理是非常简单的策略是能够有效，可以很持久和有效的。CTA行业很久，业绩还是相当不错的，如元盛公司从1997年成立以来，每年亏损额度不超过5%，所以还是一个相对比较稳定的这么一个公司的业绩记录。

　　那有的朋友可能会知道，元盛在前几年也很荣幸地参与了中国的市场，那我们这样的策略在海外有效了很多年的策略，那到中国来，这个结果会是怎么样的？我现在给大家看几个最近市场的例子，看看我们这些年交易的市场。

　　这个是沪深300(3193.227, 10.21, 0.32%)，这是大家触目惊心的一段。那这个策略在市场上表现为，我可以跟大家说，2013年这个部分，这是中国的市场，这是策略组合中表现最差的一个板块，认为基本上没有持续的趋势可以跟踪，有一段有盈利，但这一段没有，这一段的趋势还是相对比较明显的，但同时这段也有波动性。

　　黄金市场，这个同样也是我们2012年底的趋势，今年就不太好了。

　　还有焦炭，这是任何趋势跟踪梦寐以求的市场趋势，这是一个接近完美的趋势跟踪，这是焦炭今年盈利最高的一个品种之一。

　　螺纹钢也是，也是非常好的趋势跟踪。

　　还有甲醇，甲醇上半年是我们亏损最大的一个品种，那它是一个跳高，然后有很尖的顶。

　　铁矿石也是一个很好的品种，熟悉期货的人对这些品种都如数家珍，都非常地熟悉的。

　　再下一个是大豆，大豆是本年度业绩最糟糕的一个市场，基本没有太持续的趋势可以跟踪。所以趋势跟踪的原理相当地简单，但原理简单就不代表实施就用以，往往是相反的。

　　下面我就介绍一下我们元盛公司的投资流程，我们投资流程是分这样的，首先从收集数据开始，从数据的清洁和整理开始，然后从数据中找出一些预测变量，这是对世界某一种期货市场能够有一定的预测作用的这些点。能够通过大量的测试和审核，最后将它加入到投资系统去，做量化研究是一个相对困难的工作，其中有很多的陷阱，我今天就举两个例子，就量化的而言，跟在座做量化分析研究的更能够引起共鸣，第一个陷阱是过度适配，我们在看历史数据，在看历史数据的目的是希望能够找出一点规律在将来借鉴，在历史数据中有两个成分，有一些成分是具有必然性，这些是需要去寻找的，因为这些将来还能够成立和有效。还有一些是偶然性成分，这些是噪音，这些以后就不会成立，那过度适配，你看一段市场的时候，你用很多参数去适配它，你把样本内的结果做得非常漂亮，非常好，但你适配的因素包括了大量的噪音和偶然因素，所以过度适配的现象存在得非常广，我这里引用的是海外基金的例子，我们这次做了研究，我们选了18家这样的基金，他们做了什么事？他们在发基金之前或成熟的基金发了策略产品或新的基金公司的策略，它发基金之前会公布一些模拟业绩，发完之后还有是实际业绩，我们找了以后，有18家是完全符合我们标准的，这是他们的业绩发产品前模拟业绩和实际业绩的比较，这18家公司发模拟业绩，它是有11.5%的收益，是一个相当好的曲线，但在真实发行产品的时候的实际业绩平均只有1.5%，那这两个曲线是一个随机的曲线，如果曲线是在这当中的话，那策略是完全没有盈利能力的。这是是有5%的信心区间，那在发行之后，这个业绩是相当随机的。所以即使在海外，竞争比较激烈的对冲基金的行业里也是过度适配的问题也是存在的。

　　再举一个例子，这是元盛自己例子，有些产品的价格是随着时间有一定的规律的，如一些农产品的价格，随着天气会影响收成。我们用了20多年的数据来适配这个市场，那这个是结果，我们看一下它的结果是相当好的。我们看一个系统，第一步是可以将它分成随机的三段，看它的收益是不是持续稳定的。其实这个收益其实是相当稳定的。所以，这个看上去是一个相当好的，而且测试时间非常长，20多年，而且每一个不同的阶段也很稳定，照理来说它是一个非常有希望，非常赚钱的品种，但真实的运作情况是怎样？运作的第一年很难判断，但运作十年之后发现这个系统完全不是之前想象的盈利能力，这个就是过度适配，当你看1980年和2004年的数据的时候，里面有很多的噪音，这是被夸大的比例，后来我们又找到了新的数据，比之前更好的数据，我们把它放到系统中，它是怎样的，当你收集了更多的数据之后，你在用同样的策略，结果也是完全不一样的，你完全是过度适配了这一段数据中很多的东西，这是过度适配中要尽量避免，越复杂的模型，越多的变量去适配模型，那过度适配的风险就越大。

　　第二，是一个假设和验证的关系问题，很多时候我们有大量的样本去取得最好的结果，先要有验证再到假设。同样的现象用不同的结果去得到这个现象，事情是完全不一样的。让所有的美国人来做人民币的比赛，正面是留下来，反面的就淘汰掉，因为美国有3亿多人，每天是一半的人淘汰的，淘汰到大概是20多天的时候，会剩下一个人，这一个人，过去的这28天，每天都站在正面，那有人会觉得这个人实在太厉害，他肯定有一些魔力或我们不知道的要素使他能够28天的每天都是正面，我们做实验发现，这是大样本的，你得到一个很好的结果，其实完全是偶然因素而不是必然因素。

　　就这个现象我举另外一个例子，这是我们做的另外一个系统，我把加州的天气来进行预测钯金属的价格，我们看是这样一个结果，数据也很久，我们做研究的数据都很多，因为我们研究了很久，我们从1990年一直到2014年，项目比例是0.75+0.2，这是一个非常好的比例，为什么加州的天气跟钯的价格会有这么强的关联？钯是干什么的，大家知道吗？钯不是贵金属，它唯一做的是做汽车尾气排气管的零件，是不是加州的天气跟汽车的生产有些关联？所以就可以产生无限的联想，会有一个很好的故事来解释这个现象，但是其实，我如果告诉你我是怎么得到这个系统，你就会发现原来这个系统其实拟稿做得非常好，其实是毫无用处的，我是怎么得到加州天气与钯的关联的？我是做了这样一个工作，我选了40个市场，美国的商品市场共40个其中一个是钯，美国有50个州，我用每一个市场跟每一个州的天气去做适配，如加州的天气适配所有的40个市场，那我就做一个热图，颜色最淡的是项目比例就越高的，发现有一点，因为样本很大，总归有一个是很好的，就是这个，这是一个好策略，这是加州的天气跟钯的价格，如果用大的数据分析，你是验证了很多假设来挑选假设验证成功地来做这个量化策略，这是另外一个很大的现象。

　　所以，我在这里跟大家分享两个非常要注意的现象。

　　最后，我简单介绍一下元盛的投资系统。我们所有是从数据开始，第一个是回报预测，还有一些其他的，我们现在除了趋势还有很多时候的方面，第二个，对交易成本的预测，这是很多业余的投资人会忽略的。最后是对波动率和关联度的预测，波动率，我们这个系统怎么样，我们有一个指定的波动率，如中国策略已经运行了4年多的时间，波动率保持在20%，我们基本都围绕这个目标去运行的。海外我们是10%。所以，我们的风险，我们用波动率来衡量，我们是有风险预算的，但没有一个盈利的目标，我有风险目标没有盈利目标，是在企业风险的情况下做到利润最大化。还有一些其他外部的风险限制、投资组合的调整，这套投资系统从1997年一直到现在，框架基本是这样的。

　　最后在结束之前，我想点几点是对中国CTA行业发展的一些体会。因为我们既作为是一个外来的人，也作为参与者，我们中国CTA行业发展有几点是很重要的。

　　第一，我们到引导投资人，特别是机构投资人，期货基金跟期货是没有关系的。

　　第二，在展示策略的时候，除了回报，更多地要着重一些其他的产品，有一个很资深的境外投资人跟我讲，任何一个管理人到他面前，如果说我们今年赚了多少钱，那他基本上就没有机会。最重要的一个策略是什么？过去的业绩已经过去了，跟其他人没有任何关系，这个策略为什么有效？在什么样的情况下有效？什么样的条件？这种条件将来还能否成立？使你的策略能够持续有效，这是对重要的。其次一个是风险收益比，我从四年之前开始参与中国市场的时候，很少有人谈风险，现在谈风险很多，但不要当回撤，回撤只是衡量风险一个指标，而且是一个相对片面的，在国外最成功的是波动率，当然还包括其他的很多指标。这是第二个。

　　第三，相关性。从资产配置的角度去看我们的CTA的策略。很多时候策略产品都认为回报应是多少，但相关性，其实是海外CTA为什么能够管理这么大资产的最重要的原因之一。我跟其他的产业都不相关，无论是股市涨，还是跌，还是商品怎么样，甚至我国经济怎么样，债市怎么样，经济怎么样，跟我们都没有关系，我们是有自身的盈利的。所以这一点也是非常重要的，除了回报之外。

　　最后，容量很重要。如果你的容量只有3000万、5000万，那比较好地能够去估算你的容量，这是非常重要的，容量也是元盛公司很重要的一块，因为现在很多客户提供的是还能再增加多少容量。

　　最后，我们觉得非常荣幸能够参与中国的CTA的市场，也希望能够在座的诸位一起努力，把CTA的行业真正地发展起来，成为机构投资人，不管是个人投资人，甚至是机构投资人，将来的投资标准标志的这一块。