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战略胜过策略!黑翼资产创始合伙人陈泽浩谈量化的边界下标越界
2023-04-22 00:30  浏览:33

文/晓晰

去见黑翼资产创始人陈泽浩时,他正坐在北京平安金融中心16层办公室,思考2021年中国商品期货市场的演化格局及黑翼CTA下一步的发展战略。

2020年,中国期货市场的成交量、波动率和活跃度创近5年之最。朝阳永续数据显示, 2020年1-12月全国期货市场累计成交额为437.53万亿元,同比增长50.56%。2021前5月,成交额更是再创新高,全国期货市场累计成交达到239.34万亿元,同比增长77.80%。

而从2021南华商品指数30日波动率的走势上来看,截至5月底。南华商品指数的波动率也一路超越了2018年以来10%的水平,甚至攀升在20%以上,处于近10年来高位。

商品的大幅波动利好依靠商品波动来赚钱的CTA策略基金。

朝阳永续数据显示,2020年,CTA基金(Commodity Trading Advisors),以28.77%的产品平均绝对收益率与股票多头(28.99%)并驾齐驱成为2020年收益率最高的基金品种。

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而2021年以来,截至5月31日,CTA基金的平均绝对收益率达到5.63%,更是完胜股票多头基金3.82%,成为全市场基金各个策略之冠,极具吸引力的收益率吸引大量资金加速涌入这一赛道。

CTA(Commodity Trading Advisors)基金,简称管理期货基金,只要商品、股指以及国债这三大期货领域出现趋势性的波动,CTA基金就可以通过做多以及做空两方向获利,因此,有别于单纯做多获利的股票基金,熊市中,CTA基金也享有危机阿尔法的美誉,2015年,A股大幅震荡,CTA策略取得了30.57%的年回报。2018年,沪深300取得了-25.37%的收益率,CTA策略取得了7.63%的正回报。(好买基金研究中心)。

实际上,自2014年以来,随着中国第一批CTA管理人涌现,CTA基金正式进入了快速发展的策略红利期,以年度平均绝对正收益回馈投资人。

数据来源:朝阳永续

由于CTA策略基金与股票、债券的相关性很低,国际上。其还通常作为保险等大资金资产配置的神器。

但2021年5月中旬以后,供需及通胀驱动的大宗商品价格的大幅上涨,开始引发政策对大宗商品原料价格实施一系列的保供稳价的政策干预,随着大量资金的涌入及政策的集中干预,大宗商品市场结束了前期震荡上行的走势,迎来了较大幅度的反转。而作为去年吸金最火的CTA策略,其配置价值是否将在2021年下半年随之减弱?在大量资金蜂拥而入商品领域的背景下,各大CTA管理机构如何应对今年商品领域的市场风格急转?绝大部分CTA头部机构年初以来纷纷选择封盘的考虑是什么?投资者下半年是否应降低这类基金品种的收益预期?记者就此问题采访了黑翼资产创始人陈泽浩,这名北京大学数学学士,美国斯坦福大学数量金融学硕士、统计学博士,在量化CTA投资领域斩获多座英华奖、金牛奖的学霸。

作为国内最早一批成立的CTA管理人,2014年成立的黑翼CTA以历史业绩长、策略清晰、收益稳定著称,目前管理规模超100亿,位列国内CTA管理人的头部行列。

机构投资者曾评价,黑翼CTA短周期的策略走势和商品期货指数有明显的辨识度,只要南华商品出现3-5天趋势,黑翼的短周期产品净值都会出现相应的表现,可追踪性及可解释度相当高,这一特质,对于这类具有一定程度黑匣子特质的策略而言,难等可贵。但令机构投资者遗憾的是,黑翼资产旗下的纯CTA基金从2019年开始就陆续封盘,不再接钱。现阶段,不仅黑翼旗下纯CTA产品相继封盘,近期一些规模仅二、三十亿的CTA管理机构,其旗下纯CTA产品也陆续封盘。我们的访谈就从近期市场风格的转换以及CTA机构为何选择封盘问题开始。

中国CTA基金总体处于有序发展中

问:2020年商品市场的大丰收带来了大量资金涌进商品领域,2021年初大宗商品的大涨又使得该策略成为市场所有策略的最大赢家之一,但5月中旬之后,CTA策略开始陆续进入了回撤期,您如何看待这类基金策略后续的表现?

陈泽浩:CTA策略基金的走势也有其自身的规律,策略的上涨周期和休整周期通常会交替出现。而从资产配置上,CTA策略也是权益类策略的一个有意义的补充。从长远来讲,我对这类策略总体是看好的。

问:但随着去年以及今年年初大量资金进入CTA基金,是否会带来该赛道的拥挤?加之5月中下旬以来的政策不断干预,投资者未来是否要降低这类品种的收益预期?

陈泽浩:从非常长期的视野来看,如果策略竞争的提升过快,对于任何投资来说都会不可避免的遇到收益的衰减,市场竞争的变化与市场的容量本身有一定的互相制约关系,具体到2021年,我认为,是需要适当关注市场短期的风险。

控制规模:确保业绩可持续发展

问:中国CTA基金管理人自2014年开始成批出现,逐渐迈入发展的策略红利期,为何最早发展起步的黑翼资产选择在2019年就开始陆续封盘旗下CTA产品?

陈泽浩:CTA这个基金品种,其策略的业绩容易受到容量的影响。另外,量化策略需要不断的迭代以适应市场的变化及结构,而策略的迭代需要时间的积累。所以,我们选择在控制规模的基础上稳健发展,这样可以保证业绩,可以更好地服务于长期投资者。

问:对于CTA基金这种产品特征,正如您所言,收益率、规模及业绩的平稳性不可能同时兼顾,这也正是相关管理人陆续选择封盘的原因,能否请您展开来讲一下?

陈泽浩:是的。对于CTA基金而言,100亿和200亿的资金规模不是仅仅单纯的线性关系,它不是100亿基金规模取得50%的收益,200亿收益率就降到25%,而是如果前者可以获得50%的收益率,后者就可能无法盈利,规模不同,产品所面临的风险以及所要求的管理方式完全不同。

CTA领域的竞争具有很强的博弈性。对于CTA基金而言,规模越大,其交易的难度也会越大,甚至有可能会成为某些交易策略的可利用的交易规律。基金规模小,交易行为无迹可循,而即使抓到踪迹,也很难从中盈利,但规模增长到一定规模,交易速度自然会变慢,当买一个品种时,就会在市场留下一定痕迹。比如,如果大量买盘被侦测到,就会有其他策略算法可以利用这个信息。所以规模大了后,无论是策略还是管理难度,都是成几何倍数增长。

黑翼选择在控制规模的前提下稳步发展,这样可以保证着我们的策略、管理能力在适应市场的情况下同步发展。

未来:发展更长周期的

趋势跟踪策略及股票CTA混合产品

问:从具体策略来看,黑翼的CTA产品以短周期趋势跟踪策略见长,同时策略中辅以反转、均值回归和期限套利类辅助策略,模型兼顾了交易和基本面的因素,多元化是黑翼资产CTA策略的最大特色。为何有别于元盛、英仕曼这样的CTA国际巨头,黑翼当初在中国确立了短周期CTA这样的发展战略?

陈泽浩:短周期趋势跟踪策略有其自身的特点,综合来看,短周期策略更适合起步的创业型的公司。而我们通过测试发现,短周期策略也适合于中国的市场,所以黑翼就变成以短周期趋势跟踪为主要的发展方向了。

问:短周期策略的一个缺点是策略容量相对较小,随着规模的提升,策略容量就成为比较大的限制。另外,大宗商品价格是全球经济活动的晴雨表,每当宏观经济出现重大变化,商品期货也往往出现历史级别的价格变动趋势,长周期趋势跟踪策略则表现优异,例如2020年。黑翼未来的产品定位是什么?会考虑推出更长周期的CTA策略吗?

陈泽浩:我们未来计划推出以月度为单位的更长周期CTA产品,长周期CTA产品容量更大。此外,随着我们股票量化产品的丰富,我们还计划重点发展股票多空产品以及CTA和股票量化混合的产品,比如以股票指数增强策略为主,CTA为辅的产品。

问:黑翼CTA策略的特点是聚焦品种多,大概40多个商品期货和金融期货品种,这样安排的考虑是什么?

陈泽浩:持仓产品分散、策略多元化、策略间相关性低可以降低因市场环境变化而造成策略失灵的风险,整体策略也会更加稳健,收益会更稳定。

问:在CTA策略的研发方向上,越来越多的头部机构开始加大对机器学习的开发与投入力度,您如何看待包括人工智能以及机器学习未来在这一领域的应用?

陈泽浩:机器学习现在是我们目前策略的组成部分之一,随着时间的推移,会有更丰富的策略加入我们的模型中。我们认为机器学习的优点在于研发效率高,对机器算力的依赖大,能结合现在最新的人工智能的技术。

问:在整个行业都大发展的背景下,您觉得什么样的管理规模会更适合黑翼2021的发展目标?

陈泽浩:在业绩不钝化的前提下,我们希望2021年公司管理规模谨慎发展。我们希望找到适应市场不同发展阶段的最优发展模式。

正确认识量化能力边界:

现阶段战略胜于策略

问:2016年,是黑翼成立以来唯一没有盈利的年份,当年商品市场出现大级别趋势,黑翼当时主打的短周期趋势策略却出现小幅回撤,当时出现这种情况的原因是什么?

陈泽浩:黑翼CTA策略里分为趋势跟踪、统计套利等策略,但占比60%以上的是趋势跟踪策略,而趋势跟踪策略又分为长周期的趋势跟踪和短周期的趋势跟踪。2015年,黑翼短周期CTA策略表现很好,但2016年的市场情况是短周期CTA表现相对较差,长周期CTA表现好,所以,2016年对于当时主打短周期趋势跟踪策略的黑翼而言,当年的主要问题是市场适应性。

这个经历现在看起来,其实是磨砺黑翼CTA策略的一个重要的过程。它促使我们完善了产品线,我们后来推出了更长周期的趋势跟踪策略,同时也为我们策略升级迭代提供了重要的参考依据。

问:除了市场因素外,就黑翼自身的风险控制而言,2016年有没有出现一些问题?

陈泽浩:至于风控,对于一家CTA管理机构而言,量化模型这些东西都不难,除了系统级别的错误以外,程序化运作一般都不会出现什么严重风控事故。真正的风险是出现在人预期之外的风险以及管理人对市场的认知以及与之匹配的公司战略、团队建设方面,尤其是管理人要对市场的演化有深入的把握。想做长久的事业,这些也是需要非常注意的风控范畴。

回到2016年,我们当时判断,2016年对黑翼的策略而言,是个偶然性的情况,所以,我们也没有对策略风格做出实质性的改动。随后,市场在2017年,给了更多机会给了短周期,可以说我们做了正确的应对。事后我们更加意识到,对于管理人而言,市场立体化的认知以及明辨周期的能力非常重要,否则,很难做出合适的应对。

问:这和大部分投资者对量化机构的风险控制理解的差别很大,大部分投资者重点关注的是产品收益、回撤、策略迭代以及投研储备等,但您提到的更多是这家机构对市场的理解等战略方面的思考,能否再展开深入谈一下?

陈泽浩:当基金发展到一定规模,个别具体策略的贡献会逐渐降低。多做几个模型,收益可能会改善一些,但整体的发展路径、投研安排等,才会对长远发展有非常大的影响。例如在投研构架方面,大团队还是小团队的研究模式是完全不同的安排,相对于前者,后者的全面覆盖性可能不够,但是它的效率可能更高。

再具体而言,你在市场发展的不同阶段各推出什么样的产品策略?未来的策略发展是以套利为主还是趋势为主,这些都是非常重要的决策,关键是这些很难有基于以往数据的量化模型告诉你。

问:这些战略性的思考才是模型之外的最重要部分?

陈泽浩:是的,我们需要正确的认识能力的边界,哪些可以参考历史经验,哪些不能参考历史经验。什么时候推出什么样的产品是需要对市场走势以及风格切换有一定的预判的。例如产品最近回撤20%,历史最大回撤是10%,你如何做决策。参考历史经验,回撤已经突破了;不参考历史经验,又该怎么办?这就需要我们深入分析回撤产生的原因及分析市场的变化,必须深入推测大概率发生了什么事情,市场的这个变化是暂时的还是永久性的变化,这样才能正确决策。如果不能对市场有一个立体化的掌握的话,根本不知道原因是什么,就很难做出正确的应对,这个需要对策略本身逻辑以及市场运转规律有深入的认识。

再往深入地讲,我们经历的周期、挫折及压力带来的心理变化,特别考验我们去反思哪些决策是合理的,哪些是有问题的,这对未来发展都将产生至关重要的影响。

市场的演进通常会呈现一些规律化的变化,而市场投资者的参与结构、交易类型的丰富性等市场微观结构的变化也会反应到市场变化趋势中去,对这些要素的理解会指导管理人日后的发展战略和发行策略。

人才战略:寻找不同思考方式的人

问:对于量化机构而言,研发能力以及策略迭代能力是保持策略有效性的关键,黑翼投研队伍与业内头部机构相比,人员并不多,随着黑翼规模的不断扩大,这样的人才团队能否足以应对未来的市场竞争?

陈泽浩: 实际上从黑翼最开始研发CTA策略,团队还是比较小的,所以关键是理念而非一定需要团队大。实际上,有很多业绩优秀的团队,也并非是大团队。

黑翼投研团队目前共有十多个人,多是理工科背景,人数上来看,在业内并不算多。但我们希望创造一个良好的团队研发模式,将一个人的思维方式发挥出多个人的思维效能,整个构架像机器流水线一样,新人来了之后很容易上手,在这个模式下,让每个人都很清晰的放大他的贡献。同时,我们希望新进来的人,和我们的想法有明显区别。总而言之,谨慎团队扩张也是考虑到可以度过未来可能的团队遇到最难的阶段。

问:能否具例,您是如何实现在具体细节的管理制度上,实现用最少的人达到最优的效果?

陈泽浩:系统性的设计和量化手段。系统会自动引导研发人员朝我们最需要的方向去进行策略开发。通过系统的设计,会大大提升效率。例如,我们会通过在投研端建立不同的量化构架,让投研人员在做出第一个策略后,通过系统性的设计和量化手段,让策略开发人员做的东西和第一个东西不一样,系统会自动引导研发人员朝我们所缺乏的方向、需要的方向去进行策略开发。通过系统的设计,会节约很多无效的劳动。

好的CTA产品:在控制回撤的同时实现长期盈利

问:2020年是商品大年,2021年初以来CTA策略更是热度不减,虽然近期CTA各个策略领域都出现了不同程度的回撤,但是这类基金策略开始走出机构视野,渐渐为大众投资者所接受,未来,您认为,究竟什么样的CTA产品才能给投资者带来长期收益?

陈泽浩:能够长期盈利的CTA策略是能够在控制回撤的同时,实现长期收益,赚多亏少。在市场机会来的时候能够抓住机会,而在没有机会的时候能够有效控制回撤。因此,策略的长期有效性比阶段性表现更值得关注。通常来看,历史业绩还是一个比较可靠的判断尺度。

问:您如何理解一家资产管理机构的受托人责任?黑翼在这几年又是如何做的?

陈泽浩:作为资产管理机构,受投资人委托管理资产,最重要的也是最基础的就是为投资者持续创造收益,避免重大的风险事件。换言之,也就是在投资收益与风险中寻求适中的平衡。除此之外,我们觉得风格稳定也是一个重要的方面,突出产品线在资产配置中的工具属性。我们在投资过程中一直秉承上述理念,在未来也会持续的坚持这种理念。

编辑:舰长

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