最近，特别引人注目的新闻莫过于交易所对于一头部私募量化基金的谴责了。随之而来的是数不清的公众号文章，向大家解释这则新闻背后的这些量化策略到底都是什么。一些文章都写得非常专业，将这些私募量化基金的业务清清楚楚地解释了遍。比如最近大家听到得比较多的一个词可能是“量化DMA策略”，可以将收益和风险放大4倍。讲真，作为在公募量化部工作了10年的在下而言，对私募量化的了解其实也是比较少的。我真的也是第一次知道，原来私募量化产品可以这样霸道！以前的我，每天守在自己的电脑前，一行行代码编写着自己觉得很炫酷的定价因子的程序，为了一年能超越指数基准20个百分点，没日没夜地薅着自己的头发。于此同时又在感叹着为什么私募量化产品能这么厉害，都是几十、甚至上百个百分点的年化超额收益。直呼自己的头发掉得一文不值。直到今天，我觉得我们公募基金的量化策略好像又行了。

　　那么今天，趁着大家都关注着私募量化策略时，我们顺便也好好地为大家解释一下，什么是公募量化策略。请注意，从本篇小作文开始到现在，我们对策略的用词分为：“公募量化”和“私募量化”。也就是说，实际上我们公募基金的量化策略与大部分的私募量化策略是不同的。

　　量化与主动的区别

　　首先讲讲什么是量化策略。一开始的量化策略，是通过数量的方式来为资产定价，从而进行投资的一种投资方式。从这一点上看，本身量化策略与我们平时看到的主动权益类策略在目的上面是没区别的，都是要给资产定价。只不过主动投资的基金经理是根据自己对于一个公司、一个行业的理解和预判来给这个公司定价；量化呢，则是用历史数据。

　　打个比方，如果我是一个主动基金经理，我发现随着人工智能技术的发展，各行各业都会对计算机芯片产生需求。又发现有一个上市公司专门制造这一类芯片，且掌握了许多别人没有的核心技术。这家上市公司近期还购买了新的产线，似乎马上要加大生产力度。另外它本身估值还处于行业的平均水平。这下拼图凑齐了：一、这个行业有巨大的需求潜力；二、处于这个行业的这家公司具有非常强的技术壁垒；三、我还预判到它马上要扩大产能，这个动作证明了它的的确确可能会向着我预期的好的方向发展；四、还没人关注到这家公司的潜力，所以它还不贵。如果这家公司是5块一股股票，我根据我推测的它的业绩的增速，判断它至少能涨到8块，因此还有60%的上涨空间。所以我决定买入这个公司。

　　以上是一个主动权益类基金经理定价的思维模式。当然如果是一个真的基金经理，他的思想肯定比我上面举的这个例子还要复杂得多。那么量化基金经理会怎么思考呢？量化基金经理首先要收集全市场的数据。还是以上面的芯片为例。首先，量化基金经理在收集全部行业的景气度数据时，发现现在国家对芯片的需求远远大于能源、食品等其他各行各业。所以第一个结论是芯片行业的所有股票比其他行业定价高。其次是收集所有上市公司专利数据时，发现主动基金经理盯上的那只股票的这个上市公司的专利相比其他同行业的公司要多得多。因此得到第二个结论是这个上市公司比其他公司更具壁垒，因此应该有更高的定价。再次是当收集到行业订单数据时，发现这家上市公司的订单增速很快。最后发现它的估值水平也处于一个行业中位数的水平。这下量化基金经理也得到了跟主动基金经理同样的拼图。量化基金经理开始统计，在历史上，如果有一个上市公司它触发了和现在这家上市公司一样的这些拼图，它后面会不会涨呢？结果发现，根据历史数据，它都能走出一波大概60%的上涨行情。因此量化基金经理也决定买入这个股票。

　　所以说，量化与主动相同点在于他们都是通过自己的方式在为资产做定价。区别在于：

　　1.能力上，主动基金经理善于结合自身判断主动发现定价，因此要求他们具有非常强的行业理解和预测能力。量化基金经理需要根据数据的变化来横向比较定价，因此需要他们具有更强的数据分析能力和总结能力。

　　2.范围上，主动基金经理有自己擅长的能力圈。比如有些基金经理擅长消费、有些擅长科技、有些擅长周期等。量化基金经理打击面更广，各行业都可以用数据来分析。相应的，量化基金经理一般不会跟你聊个股，他们更喜欢聊概率。

　　量化策略中的定价策略和“赌场”策略

　　从上面的比较中可以看出，无论什么样的方法做投资，本质的东西就是定价。那么，大家认为股票市场存在的意义到底是什么？是让大家在市场上买股票猜它能给你赚钱呢，还是有其他意义？

　　显然股市的存在，不是让投资者赌博用的。股市的存在，根本的目的是让上市公司能用合适的价格把自己卖掉一部分，从而获取资金，它是给上市公司融资用的。股票的交易，实际上是自由的供需关系下撮合定价的过程，确定了大家都公认的合适价格，上市公司就能通过这个价格来为自己融资。所以说，股市的本质还是“定价”。

　　所以市场真正需要的，是“合理定价策略”，跟量不量化没啥关系。量化策略中，只要能为资产找到它的合理定价水平的，也都是好策略。而所谓的“定价合理”，指的是一个资产“物有所值”。价格向着资产价值不断收敛的定价才合理。但如果有一种策略，越做越会使资产价格和价值偏离越大的，就不是好策略了。偏偏量化策略中，也存在这种“坏宝宝”。

　　股票市场的真正危险，是在于不管你有多聪明，只要市场跟你反着干，你就要亏钱。牛顿同时作为著名物理学家和疯狂股民，曾经在南海公司的股票上亏了十几年的薪水，并感慨说即使他能计算天体运行轨迹，也不能预测人性的疯狂。这足以反映，人性的疯狂既可以让你大赚一笔，也可以让你瞬间一无所有。在量化策略中有一个分类叫做“动量策略”，关于动量的更学术的介绍我们以后会再详细讨论。先大概讲讲什么叫做动量。

　　所谓“动量”，通俗的解释就是顺势而为。当大家都买一个股票时，股价就会上涨，大家就都会赚钱。只要顺势继续买这个股票，那么股票就还会继续上涨，大家就能继续赚钱。这个循环就是动量策略的逻辑。它和定价策略是相反的！正常定价策略的操作，是当股价过高时卖出，股价太低时买入。然而通常来说，动量策略更容易赚钱，因为踩着趋势向上的股票，通常涨得又快又猛，并且一起买买买的市场共识一旦形成，就会持续很长一段时间。当然这种操作也有BUG。就是价格一旦过高，很容易在达到一个崩溃的临界点后急速下跌。比如2015年6月的下跌，比如2022年后新能源产业大调整，又比如最近小微盘股暴跌，等等。

　　更堪称豪赌的是，当动量类策略再加上杠杆后，情况会变得更加奇妙。成倍的收益有时候会让很多投资者失去判断价值的能力，进而加入“动量”的行列，使动量类产品的规模越来越大。但是当BUG发生的时候，杠杆所带来的爆仓风险更是很多人难以承受的。所以，这种大涨大跌的策略，我会称之为“赌博策略”。这一类策略类似“击鼓传花”，虽然赚钱一时爽，风险却是要命的。如果最后在风险来临前砸在了你的手里，拿没人会继续接你的盘当冤大头，那就砸在你手里了。外加这种策略的盛行，也会使资产价格变得混乱，也不利于上市公司的再融资。这样股市的存在就真的变成价格赌博了。

　　动量策略的演化过程

　　说了半天抽象的概念，到底谁做的什么策略是“动量类”策略呢？

　　假设面前有一块巨大的石头和一块较小的石头，哪块石头更容易推着往前走呢？显然是小石头需要的推力小。股票也是一样，推动股票价格的动力是资金。钱到位了，什么资产都能给你推起来。但想推得更有效率，就还是得推小市值的股票。因此“动量”策略通常瞄准着中证1000、中证2000、甚至更小的小微盘这样的标的。随着动量策略越做越多，杠杆越加越高，小微盘里积聚了大量资金。小微盘这块小石头被巨大的力气推着推着，发现自己前进的速度越来越快。

　　其次，大家都想推在别人之前，因为你盈利的大小取决于石头飞行的距离。你推的越早，盈利越大。所以大家去推石头的速度越来越快。因此，高频交易策略孕育而生。频率越高的策略，出手速度越快。投资投到这个份上，已经从本来的比眼光，变成了现在的“天下武功唯快不破”。在激烈的竞争之下，大家出手速度越来越快。

　　回到开头的问题，为什么说突然感觉公募量化策略以前薅完了自己的头发都得不到重视，现在却感觉又行了呢？

　　因为公募基金的交易通常受到了证监会的严格监管，在风控上尽量做到了相对极致。因此公募量化策略通常不能过度高频率的买卖。一般的公募量化策略调仓的频率大概是一个月一次。当别人在拼速度赚钱时，公募量化采取了更为审慎的策略。又因为公募基金有需要严格管理的可投股票池，对股票市值有一定要求。所以别人在踢小石头，公募量化扛着大山在旁边看。那个时候，在别人疯狂赚钱时，公募量化不被理解的痛，无法形容。

　　后记

　　最近，踢小石头的朋友们踢到了钢板，把自己和投资人都踢骨折了。警察来检查身份证时，发现肇事者复姓“量化”。恰好公募基金里也有个姓“量化”的。这下可好。虽然公募量化策略不怎么玩这些策略，也跟此事无关，甚至还一直扛着大山站在一边一身不吭，但谁让大家是“异父异母的亲兄弟”呢。

　　（本文来源：中信保诚基金）