“复苏正当时，万事蕴新机”，由私募排排网、易方达基金主办，永安期货联合主办，万和证券、英大证券、东证期货、高临咨询、亚马逊云科技、希施玛、宏锡基金、津博基金、东英资管、牛资管协办，和讯为特邀媒体的“第十七届中国（深圳）私募基金高峰论坛”，于2023年3月16-17日在深圳星河丽思卡尔顿酒店举行。
在3月17日的会议上，九坤投资市场研究负责人郭泓辰出席并进行了主题为《量化投资及其配置价值》的明星私募投资报告。
九坤投资市场研究负责人 郭泓辰
以下为演讲全文
九坤投资是一家量化私募，成立于2012年，到现在差不多有11个年，是伴随着中国量化从无到有、从小到大，逐渐成长起来的。非常荣幸，我们能够被大家认可，一直到现在投研实力相对居前。
我们获得了六届私募金牛奖，截止到目前最新的管理规模是670亿元人民币，在国内算比较大的。不仅如此，我们的投研人数在国内的量化私募中名列前茅。这个队伍帮助我们在投研上开拓创新，不断的取得突破。我们也比较推崇长期投资，是首批推出三年期私募产品的量化管理人之一。
量化投资的流程包括信息收集、因子挖掘和组合构建，这是标准化的流程。信息，主要是价量、市场数据、基本面、舆情和另类。一开始不成熟的时候，大家都在摸索，投研流程应该什么样，大家都不熟悉，就像汽车刚发明出来，到底是三个轮子还是四个轮子，还是六个轮子，大家不知道。但是到后期，比如说到了19世纪、20世纪，汽车基本上都长得差不多了。后面汽车停止迭代了吗？没有，细节方面是越做越好的。
量化投资也类似，在大的框架下，每次投资人就喜欢问最近有没有特别大的突破，其实也没有，更多的是细节上的不断完善和磨合。
这两年我们讲AI、技术、人工智能等很多，前提是大家对人工智能之前没那么熟，但是最近ChatGPT很火，相信即使对量化不关注，也可以通过相关新闻了解人工智能最新的趋势，科技水平，能力范围等，所以我们这两年对AI强调的反而没有之前那么多，它逐渐成为了“行业标配”。
量化到底要怎么赚钱？我记得芒格在他的年度分享上提到一点，如果你能一直保持理性，你就已经比95%的人要强了。量化的第一点就是保持理性，先不提技术层面。因为我们经常会说，特别是业余投资者经常会说，要想从股市上赚钱，就需要保持理性，不能冲动。
因为个人投资者在市场上有非常多的非理性行为，所以使得市场偏离了均衡。这是在2000年以后才逐渐获得大家的认可。我在读书的时候，本来是学物理的，什么促使我成为了量化的从业者呢？当时大家觉得金融市场已经发展得非常完善了，包括当时的博弈论、市场均衡理论已经非常完善了，大家觉得金融市场很完美了，基本面分析就是金科玉律。
但是后来的行为金融学相关的研究结果的提出，让大家知道市场不是完全理性的，还有很多不均衡的部分。普通人在市场上通过建立一些优势，是可能有机会盈利的，这是有可能的。近20年，大家才开始认识到这一点。
市场为什么不会一直均衡？就是因为广大的投资者有非理性的行为，使得市场有非理性的波动。量化投资因为基于理性，他就可以捕捉这种非理性的波动，从而有了实现盈利的基础。
什么是好的量化投资？其实好的量化投资首先要有科学的投资方法，再叠加上好的技术，才能成功，基本上缺一不可。好的投资方法本身不是自然而然的，不是让我们的AI搭建好，自己就可以全自动的跑起来，还是需要我们的研究员不断的开发新的思路、新的因子，不断迭代。
所以在投资中，我们可以说科学的投资方法，人的因素是很重要的。其次是技术水平，包括三方面：更好的数据、更好的算法、更强大的算力，这些叠加在一起，就会形成一个比较好的量化投资。
我们经常引用一个典故，量化投资的鼻祖爱德华.索普，那时候计算机的算力是很差的，但是他就靠自己的演算，还有非常简单的计算机的编程，就把概率算得很清楚，就可以在市场上有机会产生稳定的盈利，这是非常不容易。
量化投资想要取得成功是缺一不可的，要有科学的投资方法，还要有好的科技。那个时候的科技水平很差，这些数学家的数学算得清楚，其他人却不一定。很多人意识不到这个市场是无法被完全预测的，我们每天看很多新闻，包括国内的各种新闻，可以把市场的转变解释得明明白白，特别是收盘后对今天的解读，今天的上涨可能是投资者的情绪修复等，以为有预测，就是市场可以被完美的预测，其实不是。
所以说在股市上，数学家了解这个原理，而普通人不了解，就像爱德华.索普，他们那个年代的数学家就可以利用知识赚钱，形成了最早期的量化投资的雏形，量化投资的本质是科学投资。
量化投资研究对象是长期有效的规律，历史规律有很多在未来是不再有效的，总结历史，可能有100条规则在过去都是有效的，但是99条可能对未来都没有任何的预见效果，只是纯粹的统计。有一条是有效的，就是量化投资中所谓的因子，整个过程就是一个大浪淘沙的过程。
为什么我们国内的量化在人工智能技术取得突破，特别是2015年以alphaGo战胜人类最好的棋手为标志，国内的量化取得了快速的突破，主要是因为人工智能使得我们挖因子的效率提高了，类似于以前拿铲子挖，后面借助非常好的技术、非常好的科技去挖。
所以量化投资近期的快速发展，主要是得益于技术进步。比如说一百年前，那时候的股价还是打在纸条上的，大家如果看美国的老电影就可以看到。
为什么说以前的技术分析有一百年的历史？以前的人就不知道市场存在趋势吗？就不能依靠趋势赚钱吗？为什么只有少数人才能发现市场的趋势，能利用趋势赚钱？因为大部分人是看不到实时股价的，可能就是定个报纸，报纸上第二天会展示第一天收的收盘价，大家获取的信息本身就是滞后的，如果是专业投资者，可以及时的在营业部看到实时报价，优势就很大。关键是你要有相对的竞争优势，这也是为什么我们量化私募对于人才、对于最新的科技是持拥抱态度的。
现在在国际上量化投资已经从一个相对小众走到了主流的行列。国内的量化从2010年就逐渐起步，但是前期发展速度很慢，2015年以后，随着中证500股指期货上市，国际性的人才都关注到A股存在机会，促成了国内量化2.0的大发展。随着技术的不断突破，现在又到了规模化发展的时期。
九坤已经把AI技术用得非常成熟了，对我们来说整个公司的技术框架就是建立在AI体系上。当然在投资中也有一些案例，我们可以对文本数据通过AI进行理解，转化成结构性的数据。我们开始讲这件事情大概是两年前，现在大家可能已经理解了，包括ChatGPT、包括国内相关公司的产品都上线了，大家也开始可以理解从文本中提取结构化数据这件事情。
未来整个行业还是面临非常大的挑战，因为随着科技的发展，我们肯定会更多的探索人工和量化的结合。但是我们探索这些结合的时候，多模态是有挑战的。
什么是多模态？
比如说你看一篇文章，看一本杂志，杂志上同时有文字和图，图和文字可以相互结合，帮助你理解这篇文章在讲什么。我们通过AI技术处理数据的时候，也有不同的数据，包括市场的数据、市场不同周期的数据、舆情的数据，我们要怎么把他们相互结合起来，更好的对数据进行清洗，然后挖掘因子，去除噪音，这一点是存在非常大的挑战的，因为数据质量不一样。数据质量不一样，也会给投资带来挑战。
最后，处理速度的挑战。最近大家也看到了新闻，ChatGPT背后的模型变成了ChatGPT4，它的结构、算力都有大幅度的提升，这个背后有非常多的投入和努力。
我们公司未来3-5年发展规划是在六大纬度去夯实竞争力。排在最前面的是人才和投研，我们比较幸运，摸到了怎样培养人才的正确路径，比较幸运的是两位老板分别毕业于清华和北大，所以我们有这样的“人和”，公司选址又毗邻两所顶尖高校，有“地利”，成立时间又比较早，基本上都占齐了。
与清北的深厚渊源，构成了我们最开始的人才池。通过不断的自主培养，骨干的投研和技术人员90%都是毕业于国内外著名高校，我们的核心员工的留存率也非常高，95%以上。我们觉得人才战略是未来保证公司不断新陈代谢，能不断成长的最重要的保障。
比如说我们搞量化竞赛，都是创始人与核心团队亲自操刀，从2017年到现在已经连续搞了六届，6000支海内外队伍的角逐也为我们公司带来了大概60位左右的新员工。我们对人才、对于招聘是非常重视的。
在投研上，我们先行的做了四个实验室。技术上最重要有三个环节，数据要好，算法要好，算力要强。
我们分别针对这三个方面做了实验室，这些实验室的定位就是先行一步。很多最新的论文、最新的方法出来，我们还不知道怎么把他用到量化投资里，实验室就先进行研究，他们的考核也不是像投资一样的以结果为导向，更多的是激励他们进行探索。当然我们也跟外部机构合作一些联合实验室，这是我们对投研上的前瞻性的布局。我们追求的是长期布局，包括我们在人才和研究上，都有非常先行性的想法，我们希望通过下硬工夫、下苦工夫，日积月累形成长期的优势。
我们公司推出的产品也是锁定期比较长的，这个问题的关注度很高，我们特地做了一些数据。当然这个数据只能引用公开数据，我们选取了股票型公募基金投资者每年择时的损耗。大家在万得上都可以找到这个数据，每个公募基金的年报里面都会公布其份额加权收益率。
这个概念很简单，如果一个基金开始由1块钱涨到1.5元，后面跌到1.1元，假设前面规模是1亿，后面的规模是100亿，份额加权收益率就不是10%了，而是负的差不多30%左右，因为是以份额为权重进行加权的。
这个收益率更能精准的反映投资者实际的投资结果，因为如果把基金里所有的投资者当成一个人的话，通过收益率就可以看出来追涨杀跌的情形。统计了2015-2021年七年的结果，每一年份额加权收益率都是跑输基金收益率的，特别是在牛市中，股票型公募基金的涨幅很好，投资者基本上都跑输10个点。所以我们发现投资人不断的切换产品，其实对他个人的财富非常的不友好。
从我们的层面，因为投资者追涨杀跌，虽然我们的产品刻意的反周期募资，但每次都是在牛市的顶点，投资者的购买是最狂热的。所以我们把封闭期做得长一点，帮助投资者少在切换产品中亏钱，这是我们公司长期的做法。
我们去年开始跟投。第一笔跟投是去年1月份，我们花了1亿元的自有资金买我们自己的股票型产品。从去年的3月份开始做定投，每个月投1千万，定投3年，以时间分散的形式建仓。我们公司最推崇的是分散，可以理解成策略分散、配置分散，也可以理解为时间层面的分散，不要在市场特别狂热的时候一口气去满仓。定投的形式是把一笔钱分成36份，逐渐的建仓，希望这样的行为能够使大家相信分散是有价值的。
我今天跟大家的分享就到这里，非常感谢大家的时间。
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