去年，艾方资产正式踏入了百亿私募行列，这对于掌门人蒋锴来说也是一个里程碑。最近在蒋锴一场难得的交流会上，听他非常详实地分享，从量化私募创业以来，一路的思考和感悟。艾方是国内成立时间比较早，近年来并不显得主流的量化私募机构。但一直在聪投持续跟踪的严选名单当中。蒋锴早年在华尔街从事多年绝对收益投资，2008年回国后曾任职于东方证券，组建了当时的另类投资团队。2012年创立艾方资产。在创办公司11年的时间里，艾方经历过高光也经历过湍流，但就像这场交流会上蒋锴分享心路历程，反复强调，“我们需要坚持，无论是做投资，还是做一个事业，要持续坚持”。他很强调，价值观要正。“我们努力做一家有价值观的公司，体现在日常行为中，比如公司主要合伙人的绝大部分资产，全部投资在公司的产品。”相信复利是蒋锴反复提到的投资理念。并且在他看来，没有哪只单一类别的策略，可以穿越所有市场环境和周期，所以均衡配置比精准预测更重要。目前，艾方资产主要有三个产品线，一个是波动率均衡产品线，是一个量化多策略产品，还有一个是量化可转债产品线，量化CTA产品线。用蒋锴的说法，艾方如果能做一些有差异化的策略和产品，实际上也在创造价值，给投资者一个差异化的选择。艾方资产旗下产品星辰之艾方多策略4号，自 2017年10月12日成立以来，截至2023年5月19日，累计收益**%，今年以来收益为**%。（点此认证查看完整业绩）除了分享一些投资经历以及投资理念以外，蒋锴还对今年比较热的Chat GPT进行了分析。
在一个高度竞争的领域，要倾尽全力 问 在人生经历当中，有哪些重要的事件或者关键的时间节点，促成了量化投资的职业选择？ 蒋锴 我最早是从2004年开始接触量化投资的，现在一晃快20年了。实事求是的说，开始接触量化投资，我对这个领域完全不了解。当时，在美国博士一年级的时候，就开始申请一些实习，误打误撞投了一个波士顿的对冲基金，进入了这个领域。所以我最早在2004年5月实习中，开始了解这个领域，确实觉得量化投资是一个非常有意思的领域。当时公司十几人的团队里面就有两个国际奥赛金牌，这个行业给我的第一个印象就是：你有机会能跟全世界最聪明的人一起工作。其次，以前我们做一些机器学习的模型研究，用模型去预测，发现验证周期很长。而在量化投资领域，它能很快应用到市场的投资交易中，东西好不好？能够给我们很快的反馈。所以，后面我就决定了尽早结束学业，加入了这家实习的对冲基金，韦氏资产。对于我来说，我职业生涯的第一步因为误打误撞，职业的第一次提升也跟勤奋是分不开的。那会我正式入职才半年，天天就加班。当公司有一个投资经理离职时，老板第一个就考虑了我。我觉得勤奋肯定是有回报的，当然这是一个偶然事件。但是我想说的，在一个高度竞争的领域，我们确实有必要去投入100%甚至120%的努力，不然可能很难让自己的投资策略和投资产品在市场上保持竞争力。 问 过往的投资经历中，有没有哪一段时期压力比较大的？当策略不太适应环境的时候，如何应对压力？ 蒋锴 从业到现在，印象比较深，也是比较困难的时刻有三次吧。第一个阶段出现在2007 、2008年。入行没多久就碰到百年一遇的风险事件。这促使我自己重新思考和认识投资中的风险。当然这也是一个快速成长的过程。经过这个阶段之后，再去看市场的风险，就会以一个平常心对待。比如去年就很典型。我们在设计产品配置方案时，也会更多为极端风险进行定价，而不会笼统的认为这些风险可能不会发生，当它不存在。第二个阶段出现在2012年到2014年。当时我们认为量化投资的黄金时代已经来了，要打破刚兑，用量化产品替代非标产品。但是现实是非常残酷的，当我们去跟券商、银行，以及潜在投资者介绍量化投资的时候，我们发现市场上绝大部分的投资者，甚至金融机构并不了解这类产品，将信将疑，也不认可。所以需要慢慢把自己的业绩做出来，在市场上证明自己。 第三个困难阶段在2018年。当时，艾方管理的80%以上的资金来自于金融机构，尤其是银行委外资金。资管新规之后，这部分资金发生了大比例的赎回，造成了我们管理规模在2018年到2019年出现一个非常明显的下滑。也是公司成立以来最大的挑战。但是到2020年年底的时候，我们的规模创了新高，再之后，也在稳步增长。所以我相信前面讲的，我们需要坚持，无论是做投资，还是做一个事业，要持续坚持。近两年我还有一个体会，一方面，要做好策略的持续研发，另一方面，在市场比较困难的时候，更要做好客户的持续沟通。但是量化的本质是做一个有规律的系统性投资，核心是把正确的事情，正确的投资方法，进行可复制，实现长期可预期的收益。实际上，量化单个产品很难在市场上特别好，比如指增产品，碰到一些特别好的年份，它的收益率可能也比不过一些主观的股票基金。但如果把市场上前10%表现最好的量化产品，跟前10%表现最好的主观产品进行比较，就会发现量化产品有个系统性的优势。量化产品可能不是一个短跑冠军，但如果长期看复利增长，3年5年，它的表现更好。另一方面，量化产品往往收益风险比更高（数据可以用年化收益除以最大回撤表示）。想在一年内做到很高的收益可能会很难，但如果每年能够有一些稳健的收益，长期滚动的复利效应是很强的。如果每年能有10%的收益，7年后，资产就可以翻一倍，如果每年有20%的收益，10年下来就有6.2倍。基于这样复利滚动的效应，我们提出了一个名词叫做“波动率税”。如果投资组合中的年化波动，年与年的波动太大，即便在一些好的年份，也很难弥补过往的损失，如果波动比较小，问题就不大。比如连续两年，一年亏钱，一年赚钱，每年的净值波动都在10%。如果今年从100万亏了10%到90万，明年90万再赚10%会回到99万，比两年前的起点只亏了1%，基本打平。但如果第一年亏了50%，100万变成了50万，第二年在50万的基础上赚了50%，组合从100万降到只有75万，比两年前还亏损了25%。所以当投资组合波动变得很大的时候，不可避免会经常交一些“波动率税”。我们认为没有哪个单一类别的策略，可以穿越所有市场环境和周期。我们希望能让投资组合的收益尽量平滑，能从一个更长的周期实现绝对收益。大家如果买一些股票基金，经常会听说哪个基金经理很厉害，在市场大跌前减仓了等等。但是大家回忆一下，在过去5-10年，想连续踩准是不是很难？一两年的踩准并不能让你的资产稳健增长。普通人能做到，能坚持的东西更重要，而不是过分依赖一两个天才，天才有时候也会犯错。通过多策略组合的复合策略组合，实现长期绝对收益，我们在过去11年的实践中也验证了这一点。 问 具体到产品层面的策略组合构建，各个子策略大概什么样？ 蒋锴 艾方的波动率均衡系列是一个多元化标地配置的量化投资组合。从投资标的来看，包括了A股的股票、可转债、商品期货，期权、股指期货等等。另外，我们配置逻辑也有一定的特色，在波动率维度上，包含了多种资产的投资策略，对其进行了均衡配置。我们不做预测，尽量达到一个均衡配置。同时，我们借用衍生品的方法，使用量化对冲手段，进行风险管理和投资交易。我们整个配置框架适用于不同的市场风格切换，它的适应性很强，风险可控，在一个比较长的周期里攻守兼备。穿透来看，波动率均衡的组合里，包括了四个策略，分别是股票多空、量化可转债、CTA和期权套利。它的多头组合是基本面量化选股，收益来源跟一些同行也有区别，我们的收益来源主要不是来自于市场博弈，而是来自企业长期的盈利增长。空头端叠加了反脆弱的风险管理工具，在极端波动的市场情况下，反脆弱往往会盈利。它的优势在于，股票策略作为进攻型的策略，而反脆弱策略作为防守型的策略，能够在股票市场大幅下跌的时候，保护股票组合的下跌风险。第二个子策略是量化可转债策略。量化可转债策略是艾方非常有竞争力的一个策略。我们从2013、2014年就开始交易可转债，从2018年 A股市场可转债加速发行以后，我们又对策略进行了迭代。这类策略是基于量化选择标的的可转债轮动策略，赚取的是可转债市场中一些定价错误的标的，均值回归的钱。所以我们的模型，针对可转债进行了理论估值评价，然后结合市场交易价格进行比较，找到市场上低估的可转债，进行分散化配置持有，当可转债的估值得到修复了之后，我们再把它卖出。与股票和大宗商品相比，可转债是一个相对小众的品种，它的收益来源也比较另类。从长期的净值走势来看，跟其他策略相关性也比较低。CTA策略交易的标的主要是各种期货品种，尤其以商品期货品种为主，国内大概现在有60个左右的商品期货品种。我们的模型大概会交易40多个，流动性好的品种我们都会交易。同时，我们也交易一些股指期货和国债期货的品种。我们从CTA往下穿透，还有二级的子策略，我们把CTA里面相关性比较低的长期收益来源，用风险评价的方式进行了组合。CTA子策略类型包括不同周期的趋势跟踪策略，还有基于基本面因子的横截面策略，通过策略之间的均衡配置以及低相关性来降低组合的波动和风险。基于有序的统计数据，在过去一年中，艾方的 CTA策略在行业里取得了不错的收益，根据第三方渠道统计，我们的CTA在去年百亿以上量化私募中排名第一。第四个子策略是期权套利策略。期权套利策略主要赚取的是波动率均值回归的利润。在期权的市场定价中，波动率会被高估，也会被低估，我们在均值回归中，可以获取一定的利润，另外，我们还会做一些波动率曲面的套利。 蒋锴 从常识来看，虽然整个2023年年度还有一些不确定因素存在，但整体不确定性因素是在减少和消除的，这给证券市场带来了比较好的预期。但是，不利的因素在于无论中国，还是全球，长期的经济增长率在下降，新的经济增长点在减少，革命性的增长点，像以前技术性的革命暂时看不到了。今年权益类产品或者权益类标的投资机会大于去年，但如果不做好防守，过于激进，全年到手的收益很可能会低于预期。由于市场仍然有波动的可能性，大宗商品这样的衍生品，全年仍然有机会，可能会给我们一些惊喜。 问 怎么看待Chat GPT或者人工智能的技术在量化投资当中的应用和发展？ 蒋锴 现在的投资领域，随着深度学习的普及，我们利用深度学习的机器模型，对海量数据进行分析处理，也得到了广泛的应用。而Chat GPT是最近几个月爆火的话题。单从量化投资的角度，这对我们收集另类数据有很大的帮助。我们有一类数据来源就来自网络上各种搜索数据，大家的聊天数据，论坛里面的讨论数据，通过Chat GPT类似的算法，可以帮助我们更好、更快、更有针对性的完成。另外，从日常事务性的角度来看，以后写给投资者的产品周报月报，以及报送一些监管需要的文档时，Chat GPT也能帮助我们完成很多工作，解放劳动力。 问 作为艾方的创始人，在你心目中好的投资团队是什么样的？会选择什么样的同事一起共事？ 蒋锴 一家公司，一个团队要想走得长走得远，最重要的是要有自己的公司文化，形成良性的投资理念。我们选择团队同事的时候，也是按照这个标准。首先，一个好的投研同事，首先要有正确的价值观，不能侵害投资者利益，也不能侵害公司和团队利益。我们在这上面是零容忍。如果只想着把短期业绩做好一点，在这个过程中，把模型中的风险预想的更大，或者只想把某些产品做好展示业绩，其他的产品无所谓，在我们公司是绝不允许的。因为现在量化投资领域，变成了一个很卷的赛道，大概8000多家证券类私募中，有1000多家是做量化的，规模有1万亿左右，我们必须要创造力很强的团队。另外，从投资理念上来说，我们还是要相信长期力量，选择正确的投资方法，坚持去做正期望的事，这样跟客户才能够形成一个长期良性的共同发展。我们努力做一家有价值观的公司，体现在日常行为中，比如公司主要合伙人的绝大部分资产，全部投资在公司的产品。有些私募管理人，等牛市来了，赚了钱会去买房子，我和叶展（合伙人）现在住的房子都是租的，我们把大部分的财产都投到了公司的产品。除此之外，艾方现在没有纯自营的产品，我们内部的原则是，只要蒋锴能投的产品，客户也一定能买进去，这样就形成了创始人利益、公司利益、团队员工利益与投资人利益绑定在一起。—— / Cong Ming Tou Zi Zhe / ——
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