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上周一,科创板正式开市交易啦!
科创板开市交易首日就迎来超级开门红
25只新股涨幅均超80%,16只股票涨幅翻倍
其中安集科技最高涨幅达到520%
收盘大涨约400%
中签一手安集科技可赚8.8万!
(大风刮钱也没这么快吧…)
然而,好景不长…
首日收盘后,一些券商就曾表示:
“科创板表现超过预期,后市应该会回归理性”
果不其然,科创板次日仅有4只股票红盘
半数股票跌幅超过10%
科创板普遍回撤,这个行业的人却微微一笑
“我们的春天才刚刚开始”
这个行业就是量化交易!
什么是量化交易?
要回答“为什么说科创板是量化交易行业的春天?”这个问题,首先要知道量化交易是什么,而提到量化交易,就绕不开被誉为“量化交易之父”的詹姆斯·西蒙斯。
詹姆斯·西蒙斯1938年出生于美国马萨诸塞州,是世界级的数学家,曾经和陈省身共同创立了著名的Chern-Simons理论。在获得了1978年美国数学学会颁发的Oswald Veblen几何学奖之后,西蒙斯选择将自己的数学天赋带到华尔街:他创立了一家名为Renaissance Technologies的投资管理公司,利用通过计算机编程建立的数学模型进行分析和交易并且在过去的30年中取得了惊人的回报。
图中为西蒙斯的大奖章基金、伯克希尔·哈撒韦和标准普尔500指数自1988年来的收益曲线
而西蒙斯引入华尔街的这种投资方式,即利用计算机编程建立的数学/统计模型进行对金融工具的分析和交易,也就是我们现在常说的量化交易。与依赖于个人主观判断的传统投资方式不同,量化投资基于技术驱动的系统策略,用先进的数学模型代替个人的主观判断,极大减少了投资者情绪波动对于投资组合表现的影响,避免投资者在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
以CTA策略为例:CTA全称是Commodity Trading Advisors,即“商品交易顾问”,是一种获取绝对收益的资产管理方式或投资策略。CTA又被称为管理期货策略,主要通过预判期货及其他衍生品价格的未来走势进而决定做多、做空或者多空双向的投资操作。CTA基金经理可以通过分析建立数量化的交易策略模型,由模型产生的买卖信号进行投资决策,而非基于自身基本面、调研或操盘的经验主观判断走势并决定买卖时点。
科创板是量化交易的春天?
7月22日,在科创板股票上市交易首日,上海艾方资产管理有限公司总裁兼投资总监蒋锴接受了《每日经济新闻》记者的采访。蒋锴认为科创板的推出对量化投资有非常大的助力。“一方面,科创板为我们在A股市场的量化投资提供了大量优秀的、可交易的标的,另一方面,科创板的制度设计更加地和国际市场接轨,这将有助于量化策略的开展。”
科创板股票上市第一天就会成为融资融券标的,而主板筛选融资融券标的要满足上市三个月,以及市值、股东人数、波动率等方面的要求。科创板融券制度的放开丰富了交易的手法。以国内量化私募另一种经常采用的投资策略—日内回转交易为例,在不使用融券交易的情况下,日内回转交易需要在已建好仓位的基础上,当日买入同一只股票(买入数量小于持仓数量),然后当天卖掉股票(也可以先卖后买),通过捕捉买卖价差盈利。如果利用融券的话,则无需事先建好仓位,可以先当日买入,而后高位融券卖出(也可以先高位融券卖出,再低位买入),这都能实现当日T+0的效果。此外,在融资融券业务的上游环节,即券商借券环节,一方面公募基金、战略投资者等机构可出借股票,且期限费率灵活;另一方面,机构出借券源后,券商可实时借入(而主板要求T+1),供客户融券卖出。
除了融券制度利于量化策略的施展之外,科创板还拥有更大的股票波动区间。在科创板首次公开发行上市的股票,上市后的前5个交易日不设价格涨跌幅限制,此后涨跌幅比例为20%,是A股涨跌幅比例的2倍。一般来说,股票波动幅度越大,量化交易策略的机会越多。此外,科创板个股的流动性和交易量也受到了国内量化私募的重点关注。目前来看,科创板在上市首周的平均每日交易额达到280亿元、平均每日换手率高达45.6%,远超A股平均水平。但是考虑到首周之后科创板的涨跌幅比例会受到限制且市场逐渐回归冷静,预计科创板在后市的流动性和交易量应当有所下降;所以有业内人士表示,科创板个股的流动性和交易量在未来是否能够支撑量化交易也需要持续观察。
但是,蒋锴在接受《每日经济新闻》记者采访的时候,同时表示到,“我们预计,在未来一两年会有几百家公司挂牌科创板,从理论上说,我们可以在不同的上市公司之间做多空组合,通过买入一些股票、卖出一些股票,做基于均值回归模型的统计套利。”此外,在蒋锴看来,科创板推出的意义在于,它是中国A股市场20多年来最与国际接轨的证券制度设计。“通过注册制,预期会在A股市场见到越来越多优秀的上市公司,我们也期待整个A股的成交量、活跃度、换手率都会有所上升。同时,这也为量化投资的一些策略开展提供了一个好的条件。”总的来说,科创板不仅本身有着更开放的融券制度和更高的涨跌幅比例,还将促使整个A股的成交量、活跃度、换手率都有所上升,真的可以说,随着科创板的推出,量化交易行业的春天来了!
同样是打代码,量化交易却躺着赚钱?
随着量化交易行业的不断发展,越来越多计算机相关专业的毕业生把求职目标放在了量化私募及量化对冲基金上,毕竟同样是打代码,谁不想按时下班,躺着赚钱呢?
但是做量化真的能躺着赚钱吗?我们先来看看一位CTA基金经理一天的工作是怎样的吧:
“一般来说,所有Quant Trader的日常工作分为两块,1是对现有策略的管理和维护,2是开发新策略。而回答这个问题,又可以分为2个版本,一个是屌丝版,一个是高大上版。
高大上版(由于篇幅问题,我们选择了篇幅更短的“高大上版”,有删改)
1. 小A看了下表,8点50分,这时手机响了一下,一个叫“交易小助手”的APP收到了一条提示:今天上海气温15-25度,有小雨,请带伞。**证券、**期货、IB、万德、Bloomberg五大数据源数据已正常订阅,策略组合矩阵已根据/6/13最新行情自动调整。看到这,小A心满意足的笑了笑。之所以选择三星,就是为了在安卓下更方便的为自己写一个交易监控的APP,确保每日的日常交易无误。这时候小A带上伞出门,走了大概15分钟,到达公司,随后便开始了一天的交易:
2. 早上9点开盘,小A新买的工作站+UPS已自动开启所有交易相关的软件。像往常一样,这个时候小A人工开始核对他的策略组合矩阵,确保所有策略所分配的头寸比例一切正常;
3. 开盘后,小A便投入到最近手头上的一些研究课题,如遗传算法在策略组合上的应用,做市商类高频策略的开发,隐马尔科夫在下单算法上的应用,以下省略1000字……现在的小A,已经没有之前的那种高强度的压力了。因为就算这些课题失败了,那也无所谓,毕竟像这类难题的攻克又不是一朝一夕的事情。再说,目前现有的策略体系前期都已经构建完成,至少在目前的1-2年,国内的环境还不至于让小A之前的老策略这么快淘汰掉。不过,出于未雨绸缪考虑,小A最近和公司的管理层一直有在协商,是否需要从google、百度、物理实验室等这些工业界再挖几个做算法的人过来。小A这个想法已经存在有一段时间了,虽然目前的老策略仍在继续盈利,但是已经可以很明显的感觉到传统策略的盈利能力一直在下降。若非最近半年新研发成功的一些策略,也许今年的年化收益风险比就不能像往年一样上3了吧;
4. 收盘后,系统已将今日所有的绩效统计数据自动生成,包括滑点、成交概率、委托到成交的平均回报时间等等。比较后发现**公司的速度相对略慢,于是给**公司老总打了个电话,要求其尽快对IT部门技术升级。打完电话后小A还在逼叨叨逼叨叨、自言自语地说尼玛连个行情端口都这么慢,明年我们自己买个小点的经纪公司得了,这样还能省下验证保证金这档子事。不过小A想了想还是还是算了,一是这个风险好像还是蛮头痛,毕竟去年光大事件还历历在目;二是这年头经纪商也赚不了几个钱,要不是交易所返个佣,估计十有八九的经纪商都得饿死。”—知乎用户Edward.Fu
是不是看起来很美好?开盘时确保策略所分配的头寸比例正常、开盘后进行一些课题的研究(就算这些课题失败了,也没关系)、收盘后跟经纪商老总吐个槽,一天的工作就结束了。如果你真是这么想的,只能说你Too Young Too Naive。
另一位曾管理一只3000万CTA量化基金的基金经理表示:
“正是这段交易经历,让我知道了趋势交易就是一种煎熬,因为趋势交易是反!人!性!的:几乎总在最高点开多,最低点开空,所以每次下单都是如履薄冰。最致命的是,由于日内单边走势的下单滑点一般都比较大,如果你因为限价单没能成交,基本这千年等一回的机会就和你说拜拜了;而如果你不顾一切去追单,则很大可能刚成交一会就触发了止损命令,实际亏损是理论亏损的2倍还多。
正因为知道了交易执行的艰难,毕业后进入全球top5券商后,对于交易下单和盯盘,一开始我就是拒绝的。部门的交易一直都是另一海归博士GG在做,而我只负责模型的研发和维护。他每日的工作流程就是,每天早上打开电脑,检查数据流是否正常,然后打开模型,让程序自动执行,盘中各种纠结,盘后各种悔恨。而这,基本就是一天的生活。
盘中纠结:由于资金量巨大,股指期货随便一个波动,就是几十万的盈亏。落袋为安(干预模型)还是让坚决执行模型?这是个问题。毕竟一切浮盈皆是虚妄。
盘后悔恨:今天曾浮盈过百万,最后居然止损出局,唉;今天要是不干预的话,本!可!以!盈利数百万的,结果少赚了近一半,唉,唉。
别问我为啥总想干预模型。事实上,任何一个趋势跟踪系统都是很难坚持的,因为它们都是以捕捉相对罕见的大趋势为基础的,而大趋势通常难得一见。在漫长的等待中,交易者很容易对自己的系统产生怀疑,转而相信自己能够战胜概率。”—知乎用户风雨晚来急
别看量化基金经理不用像码农一样996,但是人家在工作时承担的压力可不是码农能比的,毕竟股市期货随便一个波动,就是几十万的盈亏。而且,最关键的是,一般人想承担这样的压力都没!可!能!在经历了简历的筛选、面试、笔试等层层选拔之后,你“只能”成为基金经理手下的一名量化策略研究员,要经过3-5年的时间,在业绩优秀的情况下,才能成为一名基金经理助理,然后再过3-5年才有可能成为一名基金经理。尽管如此,量化交易行业还是吸引了千军万马来过这个独木桥,毕竟无论是从行业前景、个人发展空间和薪资待遇来说,量化交易行业真的可以说是万里无一!下图是国内某头部量化基金对于量化策略研究员的招聘要求:
量化策略研究员的Base就高达40万,而在量化交易这种Performance-driven的行业中,Bonus才是工资的大头,只要你实力够强,毕业后年薪百万根本不是梦!量化交易行业在中国起步较晚,这几年的高速发展导致行业内出现了较大的人才缺口;部分量化基金为了吸引优秀人才,甚至允许量化策略研究员实习生参与公司实盘交易,享受分红!下图是国内某头部量化对冲基金对于量化策略研究员实习生的招聘要求:
说一千,道一万,要是在求职前没有进行充足的准备,量化交易行业的高额薪资不过是镜花水月!在量化交易行业求职不仅需要良好的数理基础和编程水平,还需要对金融市场有着深入的理解以及自己独立研发策略的能力,毕竟如上文中第一位CTA基金经理所说的一样,Quant Trader的工作主要就是管理、维护现有策略并研发新策略。
为了回馈长期以来支持聚宽的用户,此次聚宽联手业内顶级求职咨询公司Wall Street Tequila,合作推出线上“国内量化领域求职专场讲座”,在量化交易行业求职之路上带你们飞!(文末还有WST和聚宽共同准备的重磅福利~)
“国内量化领域求职专场讲座”
Part 1“国内量化领域求职现状分析”
主讲人:WST导师Eric
伊利诺伊大学应用物理学PhD,博士毕业后又攻读了卡内基梅隆大学的计算机金融硕士,学术背景非常扎实,有超过五年的从业经验。导师现在在美国一家中型公募基金的量化投资部做manager,并且参与recruiting process。在此之前就职于Goldman Sachs New York和London office做quant research,担任金融部VP,还在BNY Mellon New York office做过risk management并成功拿到return offer,带出过Goldman Sachs,Bank of America Merrill Lynch,以及一些PE的offers。
Part 2“量化私募利用聚宽开发交易策略的实操”
主讲人:KK
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