1．无论市场上涨还是下跌，不管是大盘股行情还是小盘股行情，指数永远都是一种不差的投资方式。2．我们认为未来十年人工智能仍然会是投资领域的热门方向。3.主观投资和量化投资方式最主要的区别并不是用什么样的信息，怎么去用才是其最主要的区别。”4.在近几年的中国市场行情下，很难做到年化负的阿尔法收益，所以这也是中国市场非常适合指数增强的重要原因。”5.无论你的模型有多好，未来20年之后，中国市场的超额收益水平一定会远远低于现在。6. 我们说中国市场的指数收益长期预期大概在10%，预估未来十几个点的超额收益，还可以持续一段时间。以上是因诺资产创始人、投资总监徐书楠近期在一场线上交流中发表的精彩言论。徐书楠毕业于清华大学本科、麻省理工研究生，2008年先后在国际对冲基金IMC、中信建投担任投资经理，2012年7月联合创办深圳博普科技有限公司，担任合伙人、首席投资总监（CIO）。2014年底创办因诺资产。旗下因诺天丰1号是因诺资产首只指数增强类的产品，目前因诺资产规模大概在150亿，其中指数增强占了100亿左右。徐书楠通过从量化投资历史的梳理对量化投资以及人工智能在投资中的应用进行生动且详细的阐述。徐书楠表示人工智能与量化投资有天然的契合度，已经成为并且将持续成为量化投资研究重点之一。这次的交流很有人工智能、指数增强的科普成分，聪明投资者整理分享给大家。收益和风险总是对等的相信很多投资者都购买过指数增强，如果你买的很早，肯定已经赚了很多钱，但是如果你买在了市场的高点，特别是今年，肯定出现了很大的亏损。指数增强这种产品形式在不同的市场行情下有什么样的表现特点，以及它值不值得长期投资？接下来我给大家做一个完整的梳理和回顾。如果都像前三年那样全都是牛市的行情，一定能赚很多钱，但大家知道这种情况是不可能存在的，任何一个市场都不可能有只涨不跌。量化投资属于投资的一种类型，如果简单的下一个定义的话，我愿意这样去介绍，它是一种以风险换收益的一种活动。所以在投资中有两个要素，一个是收益，还有一个是风险。我们最想要的投资方式当然是高收益低风险，但是这样的投资方式是不存在的，因为风险和收益总是对等的。比如说指数增强，它是一种预期收益比较高的资产，但同时它的风险和波动就比较大，尤其在今年体现就非常明显。如果你不能够承受高波动的话，这个时候预期收益就不能够放太高，因为你找不到这样的资产。历史证明量化投资长期且有效量化投资是在二级市场中与主观投资相对应的一大类的投资模式。就是用数量化的方法来进行投资，把股票、商品期货、股指期货等等这些二级市场的金融产品作为投资标的，应用统计优化等数学方法建立模型，捕捉相关金融产品的走势规律，把它转化成盈利。所以如果一言以蔽之的话，量化投资就是以数学统计为基础来进行的投资。我们简单介绍一个量化投资领域的大神，就是量化投资领域的一个不朽传奇，文艺复兴。文艺复兴这个公司和它的创始人很能代表量化投资的一些基本特点。它的创始人詹姆斯·西蒙斯是一个典型的数学家，而且是一个知名数学家。所以在他出来做投资以后，他所用的投资方式并不是当时市场上比较主流的主观投资方式，而是希望把他的数学功底运用起来。文艺复兴是在量化投资领域非常知名的，当然它不是最早的，但确实是非常典型。为什么说它是一个最典型的公司，因为它非常有知名的产品，产品叫大奖章，是投资界的一个不朽传奇， 1988年成立的。根据彭博社的一个统计，从1994年到2014年，产品20年的年化费前收益高达71.8%。我们做一个对比，我们知道股神巴菲特的年化收益是20%，所以它的费前收益可以达到股神巴菲特的3.5倍。当然这样的收益水平长期来看几乎是无与伦比的，没有任何一种投资模式可以媲美。所以虽然大奖章这个基金是文艺复兴一个内部员工认购的产品，是不对外的，但是它也收取了极其高昂的报酬，它要收取5%的管理费，还要收取44%的业绩报酬，这个标准比行业里平均的“2%+20%”要高得多。即使如此，它的费后收益还是高达35%以上，仍然在全世界首屈一指。所以文艺复兴以及大奖章的表现证明了量化投资长期的有效性。主观和量化投资的主要区别量化投资和主观投资最主要的区别在哪里？有些人可能会认为主观投资主要运用基本面的信息，而量化投资主要运用量价信息。实际上主观投资可以用基本面信息，也可以用量价信息，它也可以观察市场的走势，然后来找一些进仓的时点。量化投资可以运用大量的量价信息，但它也可以用基本面的信息。主观投资和量化投资方式最主要的区别并不是用什么样的信息，怎么去用才是其最主要的区别所在。我个人认为主观投资，无论你运用了多少数量化的方法，但是最终仍然需要通过人来做出投资决策。所以投资经理是主观投资最重要的角色。但是量化投资最终不是通过人来做最终投资决策的，而是通过数学公式来做出最终的投资决策。投资其实是由人开发出的，数学模型是由人做出的，最重要的当然还是人，但是当这些模型运行起来之后，人就不再去干预这些模型的运行。如果你发现模型跑得不好怎么样？发现亏钱了怎么办？发现模型慢慢失效了怎么办？这样仍然不能主观去干预这个模型的结果，而应该努力开发出比它更强大的统计学模型。有了更好的统计模型，取代老策略之后就可以获得更好的成绩。但是不能预期说我的策略慢慢变得的无效了，我通过一些主观的调整让它变得重新有效，这一点是绝对不行的。所以这就是量化投资和主观投资呢最主要的区别所在。量化投资在中国具有广阔的发展空间量化投资起源于20世纪的50年代的美国，并没有一个明确的起始时间。但是到了上世纪的八九十年代，也就是文艺复兴创办的时候，已经具备了世界级的影响力。进入21世纪的量化投资取得了非常大的发展，到了今天它已经成为与主观投资分庭抗礼的一大类投资。在世界前十大对冲基金当中，有6家都是以量化的方式来管理，这一点跟中国有比较大的区别。量化投资在过去两三年的中国市场经过了长足的发展，从2018年年底1000多亿的体量发展到去年三季度突破1万亿，增速是非常惊人的。即使如此，量化投资在中国市场的占比仅仅只有20%，相比于成熟市场而言，还是有着很大的差距。我们相信量化投资在未来的中国市场仍然会有非常大的发展空间。第三次人工智能浪潮的演绎人工智能，这种模型种类在近几年的量化投资中很火，为什么？因为人工智能本身就是一种非常有竞争优势的一些统计学模型，所以在这种情况下，它能在量化投资当中发挥很大的作用。先跟大家简单介绍一下人工智能当中的几个概念，比如AI,机器学习或者是深度学习deep learning等等。这些概念都是大家经常听到的，机器学习是人工智能的一种实现方式，而深度学习是机器学习中的一种算法，所以他们都是一种包含关系。但是最近10年，在所谓的第三次人工智能的浪潮中，深度学习是引领潮流的一种方法，所以很多时候人们习惯于把这些方法等价起来。如果谈论一个具体的模型方法时，还是要指明我是用的深度学习，而不是其他的一些学习方法。人工智能的起点是在1950年图灵提出了图灵测试，可以认为是判断机器是否运用智能的一个标志。人工智作为一门独立的学科诞生，要归结于1956年的达特茅斯会议，在此之后人工智能迎来一个蓬勃的发展期。但是因为它并没能在实际中取得任何有效的应用，所以在1974年以后就陷入了第一次低谷。由于算法的改进，80年代以后又进入了一个研发的热点期，再一次变得非常蓬勃，这是它的第二次浪潮。但是到了90年代他又陷入了第二次低谷，原因仍然是没有办法在实际当中取得非常好的实际应用。这种情况在最近的第三次人工智能浪潮中取得了一个根本性的改变。第三次智能浪潮是由深度学习所引领的，它在算法上的突破是在2010年以前，算法突破了之后，实际中的大规模应用是在2010年以后。一直到现在，人工智能模型已经在很多领域都取得了突破。第三次浪潮有什么样的特点？首先在算法上确实取得了很多突破，比如大家比较熟悉的像CN、RN，卷积神经网络或者循环神经网络等等，这都是它在算法上突破性的发展。最重要的是，它的实际应用数不胜数，甚至在很多领域它是解决这个领域里边的最好的方法，甚至是唯一有效的方法。像语音识别、图像识别、自动驾驶、下围棋等等。为什么能取得这么大幅的突破？我们可以总结为以下三点原因。第一算法上取得了大幅的改进;第二是算力有了极大的提升；第三由于深度学习是一个多层的神经网络，它的雏形神经网络本身需要大量的数据，它的数据量越大，就越接近更好的结果。所以小数据样本不适合人工智能的神经网络，也不太适合深度学习，毕竟在大样本之下，它才能真正发挥威力。未来十年人工智能仍是投资领域的热门方向但是当你有了这么大的数据体量，也需要有相应的算力进行支撑，要不然也算不动。这个时候什么最重要，最重要的就是算力和数据了，因为这些都可以花钱购买，这个时候最重要的反而就又变成算法了，因为一个好的算法，它在相同的算力和数据积累下，能够取得更好的成果。具体到投资领域也是一样的，量化投资领域中人工智能的应用是很多的，在这些应用当中最重要的就是算力，你可以购买机器数据。你需要进行一些机器和比对，但是不会有特别的本质差别。另外，各家机构的算法是完全不一样的，而且是在不断往前发展，新的版本会不断替代老版本。比如我们公司从2016年进入人工智能研发以来，从2017年的第一版模型上线到现在模型已经更新了50多个版本，新的算法一定比老的算法要更有效。为什么人工智能模型非常适合量化投资？因为人工智能模型本身是很适合大数据非线性这一领域的，可以说是人类目前掌握处理这一类问题最好的统计方法。而量化投资就是基于数学统计来做投资，所以人工智能和量化投资有着非常天然的契合度。它在投资中已经取得了很好的结果，不光是阿尔法策略，在CTA算法交易和T0等都有着很多人工智能的应用，所以我们认为未来十年人工智能仍然会是投资领域的热门方向。指数增强的特点接下来讲指数增强。2019-2021年连续三年的牛市，指数都是上涨的，这个时候做阿尔法很容易而且收益很高，但是今年指数出现了大幅下跌，靠阿尔法很难在短时间内拉回来，一定会出现很大亏损。这种情况下，怎么避免这种情况发生？或者能不能避免这种情况？指数增强的基本逻辑还牢不牢靠？指数增强就是运用统计学模型来选择一定数量的股票进行投资。投资目标就是战胜某个指数，所以它叫做指数增强，基于这样的原理，所以指数增强一定是在满仓持有股票，它是跟指数比的，是不做择时判断的。指数增强的产品形式就决定了具有指数基金的基本特点，它也是跟着指数波动的，只不过长期来看它能跑赢指数。假如它跑赢指数的话，它的收益率就可以简单拆分成指数本身的收益，和跑赢指数的收益。指数本身的收益，专业术语叫做贝塔收益，跑赢指数的收益，专业术语叫做阿尔法收益。当然阿尔法收益不一定是正数，阿尔法收益跟贝塔一样，可正可负。在近几年的中国市场行情下，很难做到年化负的阿尔法收益，所以这也是中国市场非常适合指数增强的重要原因。先来看贝塔，贝塔指数到底怎么样？也就是中国的指数到底怎么样？很多投资者总是认为中国的指数涨不行，中国指数的波动确实非常大，但从长期来看，其实涨得很好。我们统计了一下Wind全A从2006年到2018年底长达13年时间的长期平均收益。把2019年以来的行情刨除在外了，因为2019-2021年是连续三年的牛市，如果我们把它加入进来的话，一定会高估它的收益。我们只统计到上一次熊市的终点，这个成绩应该是比较具有代表性的，而且时间达13年，经过复利计算，它的年化收益是12.7%。有一些投资者对这个数据的概念并不强，我们跟大家做两个对比来看一下这个收益率到底有多高。首先这个收益率比美股同期的收益要高。其次，我们知道过去中国的房价涨得最好。以北京上海为例，北京上海的房价在过去20年大概涨了20倍，20年20倍，这个收益率听起来很吓人。但如果把它转化成年化收益的话，仅仅相当于16%。所以如果你有16%的年化收益，积累20年，基本上跟北京上海过去20年房价涨幅是一样的，仅比Wind全A多3%。这么看，中国股市的收益率还是很好的。长期来看指增收益在10%-20%比较合理长期来看，中国股市的收益会在什么样的水平？因为从全球范围来看，各个主流市场指数收益达到10%并不困难，所以中国市场未来随着经济的放缓，指数收益有所降低是正常的，但是长期平均收益达到10%左右，应该是一个合理的预期。所以中国的指数长期收益是很好的。但是很多投资者却认为指数不涨，其中主要有两个。第一就是大家最常看的指数是上证综指，也就是通常所说的大盘，如果去看上证综指的话，那么同期它的年化收益只有Wind全A的一半不到。如果你想看中国市场的实际表现，除了上证综指以外，可以看一下其他的指数，比如Wind全A，或者像中证全A，它们都能反映中国整个市场变化。还有一个更重要的原因是绝大多数中国投资者是达不到这样的收益水平，甚至还有很多人在亏钱。在一个涨得很好的市场，有很多投资者却是亏钱的，这个事情听起来仿佛是很矛盾的。其实这一点都不矛盾，而且永远都会这样。因为战胜指数本来就是很不容易的一件事情。首先指数的计算方法就是把所有的股票拿到一块算一个加权平均值。它就相当于把市场上所有投资者的持仓拿到一起算持仓的加权平均收益率。如果从这个角度上来讲，指数应该跟所有人的平均收益是一样的，它会比一半的人跑得好，比一半人跑得差。但是指数计算中有一个非常重要的点，就是它是不包含手续费的，所以指数永远都能跑赢所有投资者的平均收益，跑赢多少？就跑赢这个平均手续费。虽然我们不知道每个投投资者跑输了指数多少，但是作为一个整体而言，我们知道中国市场跑输指数多少，就是去年产生的所有手续费，这个量级大概在几千亿的水平。所以市场不管出现什么样的变化，投资者本身直接购买一个指数产品，可以永远跑赢一半以上的投资者。这一点就是由指数定义所决定的，无论市场上涨还是下跌，不管是大盘股行情还是小盘股行情，指数永远都是一种不差的投资方式。在中国市场你买一个指数，可能不止跑赢50%的投资者。我们可以拿美国市场做一个对标，简单的去做一个定性的分析。在上世纪70年代有一个教授做过一些非常有名的研究报告，他统计了美国过去几十年共同基金的长期情况，结论是70%的主动管理基金是跑输指数的。因为美国以机构投资者为主，所以简单换算一下，基于美国市场的流动性和手续费占比，大概70%的投资者跑输市场。我们知道中国市场的流动性比美国市场要好很多，换手率比美国要高，而同时中国的手续费也比美国是要略贵的，比如印花税比美国要贵一些。在这种情况下，就可以认为中国市场跑输指数的投资者一定比美国市场的比例还要多。如果美国是70%的话，中国可能至少是80%，甚至有可能90%，这说明什么？说明在中国市场直接买一个指数，就已经是市场前20%。如果你有这样的投资业绩，已经是顶级投资者了，因为我们去选基金的时候也是选前20%的基金，而买一个指数就可以实现这一点了。了解这样一套逻辑之后，其实是不惧怕市场下跌的，因为确实指数波动很大，但是长期来看它的收益率是很不错的，而且可以保证长期比大多数的人都好。了解指数的投资逻辑之后，再来介绍指数增强就很简单，因为指数增强就是在指数的基础上加一个阿尔法收益。在中国市场，以中证500增强为例，过去几年优秀的量化机构都可以跑赢指数15%以上，而在2019-2020年这样比较早的年份，甚至可以战胜指数30%以上，这样的超额收益当然是极具吸引力的。中国市场的贝塔收益长期来看是10%，如果我还有10%的阿尔法收益，就有 20%的绝对收益，而这个收益率就是股神巴菲特的长期平均收益水平。所以即使中国市场只剩下了十几个点的超额收益，长期来看指数增强的绝对收益仍然是非常具有吸引力的，这就是我们长期推广指数增强的一个非常重要的原因。当然指数增强想一直维持像2019年、2020年30%以上的超额是不可能了。原因在于中国市场的量化投资资金规模已经非常大了。当一种资产的管理规模增大之后，收益风险比一定会有所下滑，这是难以避免的。当量化资金规模变大以后，中国市场就会变得更加有效。在一个更有效的市场环境下，我们能取得的超额收益当然就会变低，这是一个必然趋势，而且是一个不可逆转的趋势。无论你的模型有多好，未来20年之后，中国市场的超额收益水平一定会远远低于现在。因为当量化资金整体规模变小，超额收益就会有提升，如果它是20%以上的超额收益，又会有大量资金申购，这个时候它的超额收益就会下降。所以10%-20%就是一个相对比较平衡的供需双方都能够接受的一个平衡。指数增强的投资逻辑在于长期持有接下来，介绍一下指数增强的风险特点。今年指数出现了极大的下跌，指数增强跟着指数一路跌下来，最大的跌幅指数超过了30%，指数增强可能也有30%的跌幅。在比较短的时间里，超额收益没有办法大规模的积累起来，而且市场在下跌的行情下，超额收益也会低一些，在上涨的行情下超额收益会高一些。这个时候，它的绝对跌幅一定也很大。有很多投资者会问这样一个问题，你干嘛不择时？如果你在年初选择空仓，今年就会躲过一个很大的下跌，这个时候你在把仓位建上去多好。我们不否认择时是效果最好的投资方式，如果能做到准确择时的话，那么的投资效果是无与伦比的。但是准确的择时是不可能实现的。如果我们不基于择时的逻辑，指数增强还是可以基于另外一套逻辑，就是长期持有。我知道择时是做不到的，但这个时候如果我一直持有，承受贝塔的波动。我相信很多投资者都投过指数增强，但很多投资者进入的时点不太好。因为从量化资金的发展的曲线能看出来，量化的整体资金是从2018年年底的1000多亿到2021年三季度突破1万亿，但是它的增长不是线性的。在2020年的年底的时候，整个量化市场也就5000多亿的体量，也就是说去年是有翻倍以上的增长。那么肯定有大量的投资者都是进入在市场高点，这些投资者现在的产品一定都有很大的亏损。指数不可能无休止的跌下去，它可能一个季度跌了25%，但不可能连续两个季度连续三个季度每个季度都跌25%。所以长期来看它是会回来的，所以通过时间就可以把指数给平滑掉。显然现在的时点比之前（相比于年初）更好。我们一定要强调指数增强的风险，在任何情况下，申购指数增强产品一定都要预留充分的下跌和波动空间。在任何情况下，指数增强产品都有可能进一步下跌，而且跌个百分之一二十是非常正常的。所以当你认购指数增强产品的时候，一定要把你的资产预留出这样的波动空间。不能获得好的投资收益，一方面是出现了很大的亏损，但是还有一个方面也非常重要，那就是没有吃到真正股市的上涨。目前指数增强极具性价比随着中国市场机构化的发展，超额收益会出现不可逆转的衰减，所以这一点是任何机构都无法避免的，未来在中国市场获取超额收益一定会越来越难。中国市场已经发展到了今天这样一个万亿量化的新时代，在这样情况下，不太可能取得原来那么高的超额收益。中国市场机构化进程是一个漫长的过程，它是不可能一蹴而就的，所以在未来相当长的时间里面，仍然存在着比美国这样的成熟市场还要高的多的超额收益。所以即使考虑到超额收益的收敛，指数增强产品仍然是具有非常强的吸引力的。我们说中国市场的指数收益长期预期大概在10%，我们预估未来还会有十几个点的超额收益，可以持续一段时间，这种情况下，指数增强的绝对预期收益就可以达到20%多。现在虽然不能说申购指数增强产品一定会挣钱，但是至少比年初是更好的时点，因为毕竟它的指数点位已经很低了。大家知道超额收益跟指数收益是有相关性的，如果市场出现大幅反弹，很可能出现贝塔加阿尔法的双反弹。我们2015年3月份开始发行产品，最早的产品是中性策略产品，指数增强产品线是从2018年10月份开始筹备的。虽然时间比中性产品要晚的多，但是现在的规模反而更大，我们公司目前管理规模大概在150亿，其中中性产品占比在50亿左右，而指数增强在100亿左右。原因在于我们去年达到百亿以后，把中性产品线封闭了，我们主推的就是指数增强。指数增强确实是我们长期看好的一种资产类别。因诺资产的投研背景简单介绍一下我们投研团队，我们公司目前100人出头，其中70个人都属于广义投研团队，主要是以投研为主，而且是以自主培养为主，我们培养了大量的优秀人才。我是公司的创始人和投资总监，在清华和麻省理工读的书，然后在国际金融基金工作过几年，2010年选择回国，2014年创办因诺资产。我们另外一位重要合伙人是李爽博士，他是我们在2016年招聘的博士生，因为在公司人工智能思维体系下做出了非常杰出的贡献，所以在2020年就提升成我们公司的合伙人和研究总监。李爽博士带领的科研团队，目前至少已经有4个人有成熟策略在运行，可以认为已经是基金经理的角色，他们又在带着新人进行新的策略研发。所以经过了6、7年的人才培养之后，已经给公司带来了非常好的长期策略。作为量化对冲基金，你的核心竞争力就取决于有没有一个长期可持续发展投研团队，因为量化策略都会逐渐衰减，逐渐失效。在这种情况下不可能有任何一家机构或者一两个策略，甚至一两个人能够长期运行下去。长期来看，一定需要一个不断更新换代的策略体系和模型，当然就需要一个不断培养人才的体系。此外，我们的策略是非常丰富的，包括像套利策略、阿尔法选股、CTA等等。但是因为指数增强产品线主要跑的是阿尔法策略，我们就以阿尔法策略为例做一点介绍。阿尔法策略目前应用的就是人工智能模型，所以人工智能模型也是我们公司一个非常大的特色。我们从2016年开始研发人工智能模型，2017年进入了实盘测试，2018年10月份，把原来老的多因子模型框架全部下线，全面替换成了人工智能的模型框架。所以我们的指数增强产品线从2019年以来的业绩全部都是由人工智能模型体系所贡献的，当然它是一种模型体系，不是一个具体的策略。从2017年上实盘做测试以来，已经更新了50个以上的模型版本，新模型一定是比老模型更强大，更具有竞争力的，未来也会持续不断的更新完善。我们公司第一只指增产品叫天丰一号，这个产品从2019年的年初开始运行，截止5月20号，一共3年零5个月的时间，整体的指数收益为42.3%，并不高。但是我们的产品收益高达173%，超额收益高达130%以上。所以可以看到指数增强的特点就是通过长期投资不断积累超额收益，所以长期来看它不是以指数收益为主，指数会有很大的波动，但是超额收益的波动相比而言会比指数波动要低得多。在这种情况下，指数增强产品就能积累非常好的长期收益。指数增强产品的波动跟指数的波动水平是类似的，只不过它可以不断赚取超额收益，所以长期来看可以不断拉大这个差距，就是指数增强产品的长期收益来源。因诺资产5大竞争优势总结一下我们公司的竞争优势，主要总结为5点。第一是我们投研团队；第二是我们的人工智能策略体系；第三是我们有一个非常长的长期的投资业绩，虽然我们的指增产品是三年多，但是我们的中性产品线像启航1号已经有7年以上业绩，长达7年的时间里年化收益高达21%。作为一个低波动的中性产品，它的长期收益在市场上也是一线水平。第四是我们的策略具有一定的独特性，跟其他主流机构的相关性比较低，主要原因就在于产品由我们自主培养的投研团队所开发。第五是我们的资产规模管控是非常的严格的，目前管理规模在150亿，相对比较居中，未来还有非常大的发展空间，而且我们规模的增长一直都非常稳健。凡注明“聪明投资者”的作品，版权均属聪明投资者。未经授权严禁转载、摘编或利用其它方式使用，违者必究。所有文章旨在记录和传递信息，不代表“聪明投资者”赞同或反对其观点。}