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量化市场鱼龙混杂,该如何辨别好量化?
2018-08-08
3.3万
78

最近看社区很多朋友买了明汯或者讲锐天,都说下半年配置中性策略比较稳妥,看大家也是如火如荼,风风火火地买买买。

看大家买产品各有各的诀窍,今天老高来讲讲怎么辨别一家优质的量化机构

不是曲线越好看就越牛

最近很多三方的理财师给我推荐中性策略的产品,我看到不少都是2017年6月以后成立的,没经历股灾,也没经历16-17年量化最不好做的那一年,就凭着今年接近30%的业绩自称实力雄厚,这个我是不接受的。

我们都知道过往业绩不代表未来,像之前在社区看到百亿私募成泉亏出内伤。我国目前主流的量化对冲产品的年化收益率大概在10%-20%。回撤在5%-10%以内。这是选择量化最低的一个标准。

如果一家私募同时有做期货CTA和股票对冲,如果这两种策略的曲线也很逆天,成立时间还比较早,其他不用看就可以确定这家公司的研发水平是牛逼的,其余情况请尽情质疑我觉得国内CTA个量化对冲做的不错的有九坤、明汯、富善(但是今年富善的收益有点失望)。九坤应该是国内公认的中性策略做的很不错的,所以我觉得大家可以把九坤的业绩作为一个基准,可以与他进行对比

 

对于CTA策略,我拉了一下黑翼,明汯,九坤的进行对比,这是我觉得国内比较厉害的CTA策略的,成立时间久,业绩比较稳,今年的收益大致在12%左右。所以下半年要买CTA的可以对比一下。

看看策略核心的人员的背景

这点很重要的。说实话,虽然有不少大神可能高中毕业当股神赚个几百亿之类的,比如被抓的徐翔,听起来挺励志,但基本上从概率来说都不大靠谱。所以老高只喜欢学霸,做量化的按照正常的背景排序,高中获得奥赛奖牌的基本上保送北清本科,数学、物理、信息学要牛一些,然后这些人本科毕业会出国读博,一般牛的都是去美国哈佛、麻省、斯坦福、普林斯顿等等。最近讨论的明汯、锐天都是从国外知名量化对冲公司出来的。

我觉得有海外背景很重要,特别是年纪不太大还需要自己写代码的,没有脱离研究第一线的。这里老高再给大家介绍一个大神:任思泓,是从摩根士丹利的PDT出来的,之前是负责开发和管理数亿美元的对冲基金。摩根斯坦利的Process Driven Trading名声显赫,跟文艺复兴、Two Sigma、DE Shaw、Citadel都是齐名的,可谓“量化五霸”吧。这位任老先生,也是早在2012年就开始在国内做股票量化,今年业绩也是显赫

海归团队看后期对模型投入的成本

 

 

今天跟社区以为朋友交流觉得很有道理,现在大家熟知的思勰、锐天、明汯都是有海外背景的。假设你复制了可口可乐的配方,自己喝当然没问题,但你想赚可口可乐那样的钱,似乎还是有难度的,同理一味的复制让程序员复制代码对于后期是没有多大帮助,因为市场市场在变化,模型要不断优化,所以很重要的一点:看海归团队对模型投入的成本。现在的高频量化对机器学习、人工智能的要求是越来越高,其实  说的明汯在模型优化上一直在努力,我所知道的头部九坤、幻方、明汯都在不断招募好的投研人员,把人工智能、机器学习包括深度学习方面的成果结合到他们的量化选股模型中。

总之,买量化产品还是要选择头部机构,主要就是看这家公司的核心有没有很强的海外背景,在主流的股票对冲和期货CTA表现如何,其它看不出什么的,还有就是看看是对量化硬件的投入等等,最后特别是要看亏钱时期的稳定性......

 

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  • 由于量化投资的高门槛性和专业性,就导致了量化投资对于普通的投资来说,门槛更高,同时专业性要求也更强。基金经理的学历履历,包括参与的项目就是我们可以去作为判断的一个依据和标准。
    2018-08-15 23:57
  • 我觉得看一个好的标的 从团队 理念 业绩 风控 公司的体制 投研的能力等等
    2018-08-15 21:56
  • 量化感觉鱼龙混杂,随便什么加个量化就显得高端了,还是要好好辨别
    2018-08-15 16:58
  • 量化机构还是蛮难选的,我就是 一个看背景,一个看业绩
    2018-08-15 10:37
  • 如果说量化,我还是能想到九坤!
    2018-08-14 10:52
  • 选择头部量化团队大概率不会错,看团队看长期业绩
    2018-08-14 09:29
  • 只要是震荡行情不出现单边下跌或者单边上涨的大行情,日内高频交易的策略有效性是相对完美的,会有一个不错的收益率,因为震荡就会有箱体。只要有箱体有足够的波动性,套利就会层出不穷,高胜率的有效性就可以做到。锐天无疑是这里面的典范
    2018-08-14 09:15
  • 量化是否有效是需要时间来去验证,一个是看历史的业绩跑得怎样,另外一个是看最近是否还能像历史那样好,如果不行就意味着模型失效了
    2018-08-14 08:38
  • 好的量化团队真的不多,整个市场也有个容量瓶颈,量化之间的竞争也是白热化的,拼模型、拼设备、拼速度、拼人才,是全放位比拼。
    2018-08-14 08:32
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