【申城论剑】理石投资执行董事兼总裁周理发表主题演讲

2018-11-24 18:24:57

主题演讲--量化投资中的衍生品风险管理

申城论剑·第十届衍生品对冲投资（国际）论坛暨中国绝对收益投资管理协会第八届年会于2018年11月24日在上海静安洲际酒店举办。。牛钱网作为媒体支持全程报道本次会议。

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在下午的“金融机构的衍生品之路”分论坛上，理石投资执行董事兼总裁周理发表主题演讲，以下为演讲内容：

各位同业朋友大家：

下午好！

很荣幸有这样的机会在绝对收益投资管理协会来给大家做一些粗浅的看法。大家也知道因为我的主题是讲“量化投资当中的风险管理”。大家学过看过格雷勒母（音译）关于投资的说法没有，前不久在经常参加的沙龙里要求每个人读一本书，我就重读了一遍《出名的投资者》，重新回顾了一下什么叫投资和投机。

第一，你是不是经过了比较透彻、深入的系统研究；第二，你是不是界定了保证本金的安全；第三，在此基础上获得满意的利润收益。

为什么要说这些，是因为我们投资当中大家会发现很多时候投着投着变成了投机，其实你自己也不知道，你还认为自己是投资，你已经承担了很大的风险。这里最大的区别是不是以保证你本金安全为根本的出发点，而且始终初心不改坚持这一条，然后你经过透彻、深入、系统的研究，来保证你投资稳定安全。

这句话其实提醒我们，包括实践、风险是无处不在的，我们本质上做投资就是在管理风险当中获取收益。这个管理风险获取收益的本质是什么？假如你能控制住大盘的上涨、下跌，你获取了收益，这对你而言，这是投资还是投机呢？大概应该是投资而不是投机。但是对另外一个人，无从去管理这些东西，他和另外一个人一样也想这样做。客观上来讲这就是标准的投机，因为无法管理这个风险，这个风险是超出了控制范围的，使得难以保证他的本金安全。

按照这样来理解，对于我们重新梳理我们投资性和投资逻辑是极有帮助的。我们在这里先回顾一下中国量化投资。量化投资是最近几年兴起的，应该有差不多八年到十年的时间。2015年之前或2016年之前量化投资理解为量化对冲是非常热门的，接下来2016年、2017年也还可以，实际上2017年、2018年就不太好了，包括再去跟银行募资也非常困难。这个里面是大家经历对量化投资重新认识，量化投资到底是什么。我们大家知道以前做的股票投资、债券投资，绝大多数定义为定性投资，这跟中医一样更多靠的是一种基本原则，靠对基本原则运用的一些体会、经验，是一种相对含糊的东西。

量化投资我把它理解为两类，一类是广义而言就是系统性的投资，系统性就是遵循一套规则，这一套规则是系统化的，而不是单一化的。再进一步细化用狭义来理解，更多是用数量的工具，包括用计算机等，这离量化投资更近一步，不仅仅是信号的形成是量化的，执行也是量化的，为什么强调这一点呢？我们会发现在现实当中，包括我们自身也做过信号的产生都是量化的，或者某种程度上是程序化的，这个当中也存在很多的问题，包括我们内部也争论过完全程序化交易是不太可行的。但是我们经过正反两方面体会之后，我们认为你要做量化必须程序化，如果你不程序化你的量化是伪量化，还有很多需要得到细化的。

所以说这样下来我们更多把量化投资当成“西医”，你要去量血、CT、核磁共振等，大家看西医之后一般会给你正常值范围，你是高了还是低了。其实很多都是这样的，包括有的时候甚至要转换为0和1的开仓还是平仓，或者用简单的加多种因素来做一些标准。这样客观上来讲，我们看量化投资，我们回溯本源的话就有这样的特性，这既是量化投资的根源，同时也是量化投资带来风险的根源。比如说我们讲到纪律性，无论是广义的理解系统化的投资，还是狭义理解用数量模型再加程序实现交易，计算要执行哪怕一分一毫都要讲清楚，它是完全区别于我们的主观交易。

我们经常会发现有些人说选的股很好，但是最后也亏了，为什么亏？像今年我记得在春节前的时候，正好有朋友吃饭，一个朋友介绍认识某一个私募基金投资经理。他把账户打开给我看了一下每个产品都是40%、50%的收益，非常好，包括我们也看到了其他，可能比较弱一点但是也不错。再到现在会多少？绝大多数人都亏掉了，而且还是负收益，为什么明明赚了40%、50%，为什么变成负的？我们说的不好听的是坚持投资逻辑，我还是认为那个时候是房地产不好，如果我们套用一个另外一块来说，你太过于贪婪，赚到40%、50%都不要，最后要接受20%、30%。

然后你的模型系统、交易系统当中一定出问题了，也就是你不是做投资，你本质上就是做投机，你按照这样的模式包括你所持有的股票，那种情况下已经涨了40%、50%的情况下，你那时候的本金是什么。你已经赚了40%、50%的基础上，主观交易和量化投资就是纪律性的差异。系统性也提到了，为什么一般的人会说选的股好最后不会卖。

本质上考虑的问题以及投资环节只考虑了一部分，这部分就是怎么选一个股票，什么叫卖呢？按照巴菲特所说就是什么时候卖，它已经没有价值了，价值已经丧失了，就应该去卖。这是非常难衡量的。是不是我们所有人的投资都有很多的偏差，然后这些偏差自己还不以为然。

比如说我们讲到茅台，很多人仍然鉴定看好茅台，茅台的市值上万亿。如果我们单看一个茅台来说没有问题，但是任何事物都是一个系统，放在一个系统上就会发现它不太均衡，不均衡体现在哪里？一个茅台所有的加工都更有价值，这肯定是很荒谬的，投资的难点就是你不知道什么时候一定是对的，一定是错的。但是有些东西是给你信号的，这些信号是给你惊醒的，如果你还不惊醒风险就来了。尽管在这里说系统性是量化投资的本身交易，但是量化交易本身系统性是偏差的，有的时候只成了一个局部考虑问题，局部考虑问题你会发现有时候也对。

其实这个对并不是说你的判断对了或者你的模型对了，而只是凑巧对了。比如说历史上的几次阿尔法，2016年之前阿尔法很好做，但是后来就不行了，即使到现在做阿尔法也有赚钱的。这说明什么呢？只能说明一点。投资的一个规律只有少数人最终是有真正能力的。

第二，那些做得好的，在市场好的时候并不是说你的策略好，而只是说你碰巧对了，仅此而已。为什么要谈这些？这是我们反思这几年，特别是做量化投资，我们反思很多的方面本质上还是自身的错，尽管后面会列很多的分析，但是本质上是你自己对这个事物的规律把握不够、能力不足。

第三，套利性，这对于量化投资来说只是一部分，市场总有缺陷和定价不合理的地方，通过套利的方式可以把它实现，这个本身也是实现资本市场定价有效性的，关于资源配置的有效性。另外就是概率性，这一点也是我们很多人忽略的。比如说有个人说我的投资，这句话只是概率上的对，但绝不是完全对，这个事情我们也会谈一下，比如说我们做到了期权套利，波动率是从高到低下来一点事没有，但是波动率到了低位，你会发现你赚了很多的期权费被波动性全部打光。

实际上你完完全全一点风险也没有，只有在ETF套利。像阿尔法，这里涉及到后面会讲到的模型分析，模型天然就有缺陷。这里面说概率性，用模型风险来解释不完全妥当，我需要跟大家想要说的一个理念，量化投资是从历史数据当中挖掘规律，通过这些规律来使得我们去获取收益。这个规律本身的稳定性是要打问号的，并不是一定会这样。因为以前我们做的都是主观交易，在中国的A股上一直会谈，如果你不服A股市场一定会把你打到服为止的。

比如说有的时候做套利是均值回归，现实当中有可能到百分之百都不回归，你说怎么办？我忍？然后最后是150%回归的，结果你120%就忍不住了，比如说你公司的风控容忍不了，你产品马上要到期了，都会使得你不得不去做相应动作，最后发现你基本上是坐在“地板”上。我们大家要清醒的认识我们所做的这些主观的交易都是基于概率，这个概率具有一定不确定性，我们是基于过去的历史规律。

另外我们谈一下量化投资种类当然很多，这些都是国内发生过和做过的交易。

接下来的总结更多的是引用了中信证券的报告，关于量化投资的三阶段。就是2010年到2015年之后这三个阶段确实非常鲜明，只有ETF的套利，因为ETF套利是风险极低，分级基金的套利和阿尔法都作为中性策略，但是分级基金的中性和阿尔法的中性是不一样的中性。然后到2015年之后面临最大的问题其实就是我们提到的政策方向，政策方向改变了游戏规则，使得股指期货的交易量萎缩，包括开仓量也有影响，它的负基差也比较大。

这样的情况下，大家开始思考了一个问题，这几年做量化的都在说怎么生存，大家陷入了一个误区，大家总想我是做中性策略的，我是套利的，量化本身就是对人类投资思维用数量模型去模拟。按照这样的话，所谓的做贝塔为什么不能量化，完全可以的。这几年大家一下子路子更加广泛，包括期权套利等都是百花齐放的大格局，尽管还是处在寒冬，因为整个市场因为政策等原因，整个市场还处在寒冬阶段。但是这就相当于冬天的水要熔化时，这时未来的春天才会到来，客观讲到底现在市场的规模能有多大，这是引用中信他们的看法，大概是2000到4000亿，整个私募基金注册11万亿，二级市场加在一起是三万亿不到。按照这个来看的话，量化的部分占的比重还是很低，也就是在20%不到。

我们做一个简化，我们是通过发展说明一些做风险管理的背景，这也就是我们前面谈的市场的效率是在提升的，眼界是开阔的。尤其是2015年、2008年全球金融危机之后很多海外学员包括华尔街的同行陆陆续续回国，包括像绝对收益这样的学会是以海外工作过的这些人为主建立的，跟各行各业大家进行碰撞交流，这确实带动了中国量化投资方向的发展。

当然我们也看到这两年也有一些本土的“土鳖”，其实它的量化方式也做的非常好，我们要打破一个神话或者迷信，并不是说你是博士、硕士，量化投资一定做得好，你是一个高中生或者大专，不一定就做不好。我们前面谈论这些最后本质上是你的模型是不是更深刻的反映了中国当前市场的现实，反映了这里面的规律，然后你对风险控制把握得比较好，最终反映的是这些东西。

所以客观上来讲，土鳖也好，海归也好，学院派也好，民间认识也好，通过这几年的熏陶，大家基本上站在了同一起跑线上，然后未来怎么样再去发挥各自的才能，来发掘市场机会。当然从方向来看大家越来越开始纯粹搞阿尔法中性，也有人做贝塔。我们也看到了海外投资人，特别是有名的对冲基金在中国开始布局，因为中国开始全面对外开放，他们也开始进来，包括找我们国内机构进行合资、合作，甚至独资，这样对本土机构而言是竞争的压力。正如中国在实业界走入了引入合资，最后独立发展然后逐步胜出，因为我在外资机构也干过，它有它的优势也有缺陷。

最大的缺陷是不懂中国的人，站在很遥远的地方来指挥，所以反应很慢，决策机制不是很适合市场。大家基本上在同一起跑线上，我们这里还有一点，合作的机构、银行、券商不要崇洋媚外，要更平衡一点。

接下来再讨论一下衍生品风险管理。通过前面的介绍我们发现在量化投资策略形成过程中，它会有这么几种类型，几种类型有时候天然会跟衍生品相关，一类关系不太大，比如说做指数增强或者量化选股，另外还会用到衍生品工具，比如说ETF、CTA策略等。比如说我们做分级基金套利的时候，因为分级基金套利和ETF套利两者可能相同，但是估值在日内的时候可能不一致，或者你发现因为一种股票的价格波动使得整个组合的价值以净值进行估值是存在偏差的，这个偏差以前很大，大到一年收益20%，现在不可能有这么大了，这就相当于是无风险的收益。这里要把它和一篮子股票套利，它是需要时间的，可能是一天、两天、三天。所以你需要用股指期货、或者股指期权来锁定差价。还有一些策略基于商品CTA、期权的完全构建在衍生品基础上，没有衍生品是不可能做投资的。所以有这三类，这三类它对衍生品的影响产生是不太一样的，而衍生品工具加入之后最大的变化是两个。

一是说它是保证金交易，使得它有杠杆的效应。第二，衍生品都是针对基础证券的，基础证券本身有一个波动，这个波动和衍生品本身正常情况下两者是高度相关的，但是现实当中并不是完全的。同时基础资产和衍生品的流动性是不太一样的，也会存在差异，这些都会使得衍生品引入之后风险复杂性要急剧增加。当然就前几天有一个年纪大的同事说，他的亲戚来向他借钱说要做个股期权，他的亲戚说这个只有赚钱没有风险，我说这肯定是胡扯八道，哪有投资说只有赚钱没有风险的。

期权本身是一个定金，定金只是说损失的少一点而已，定金本身就是说符合判断、符合方向的就要去与预订价格项目。那你一次做一万张还少吗，所以这个标准就是做方向，如果说不是做方向，我是做套利，刚才讲了期权比其他的更复杂，很难做到任何方向上都是中性的，可能在一个方向上或者少数几个方向上是中性的，但是其他还是暴露的。很多人在低波动的情况下卖期权，某一天波动率一上去，事实就是朋友的亲戚因为把自己的卖房子钱都输光了，这个本质我们在早期做商品期货的时候，那时候大佬有几个没有经历过倾家荡产。本质上风险是摆在这里的，正常来看作为衍生品风险，这里是五个。

第一个就是市场风险，市场风险就是所有因为价格、利率、汇率变动而导致的。第二个是信用风险，作为衍生品来说就是交易对手的风险。衍生品分为场内和场外，场内是股指期货、商品期货，场内的特征就是因为交了保证金，这个保证金就由充当交易对手的结算系统，来帮你承担风险。场外来讲，中国做场外一对一最早就是杨百万在市场上去收购各个地方的国券，后来就是中国银行间的外汇市场，这是标准的场外市场。然后才是交易所开始发展大宗交易市场，然后再加上现在场外期权。场外市场鲜明的特征就是容易发生交易违约，所以在一个场外市场这种非常容易的。第三是流动性风险，流动性风险是衍生品市场非常大的问题。因为衍生品市场由于大家对它不了解、不理解，在刚开始的时候它的量会上去，除了中国的股指期货，这种状况下主要带来的问题就是你的量做不上去，你的策略容量有限，带来的就是这些问题。第四是操作风险，这个就是类似光大“乌龙指”事件，这个操作风险是任何投资都会面临的。第五是法律风险，法律风险是合约是不是具有法律约束力，前面是我们面临的五个常规风险。

政策风险我们定义为政策改变了游戏规则，并不是指进行宏观调控，2015年股指期货限仓，有的时候把你交易的成本提升等等，这些都是改变的规则，改变规则我们也先不去说它对还是错，但这是中国市场非常司空见惯的时期。这个时期对于投资人而言就是风险，这个风险首先你的产品是十个亿的，按照原来的市场策略没问题全部可以操作了，这里股指期货几乎为零，这样你只能变成假设。如果没有其他更好策略替代，你只能把这个产品提前关门了，我们这几年面临的问题屡见不鲜。另外一个会对价格产生重大影响，使得负基差的出现，这个事情也很讨厌，讨厌在投资人认不认可你，还有肯定你的客户不认可你，要么也是强停掉，要么就是和你这家机构不玩了。

我们另外强调模型风险，模型风险本质上就是前面谈到的量化，是根据过去的历史研究出一套规律，这套规律是基于概率的，不是说确定一定会发生。比如说历史最有名的私募公司倒闭，也就国债的违约导致整个模型出现了重大的问题。这个里面可以把模型风险分为几类，一类是模型做得不好的，要么过度拟合，要么就是忽略的一些因素。第二个就是正确的模型，但是只能使用某些情况。

最近这几年就是阿尔法。反过头来也这么说，这里面为什么也有人能赚钱，本质上也有可能，我们会说阿尔法也好，贝塔也好，它还是蛮模糊的，按照我自己理解，你能够掌控住、大概率把握住的也就是好的阿尔法，因为别人都把握不住，你能把握住，当然是你的阿尔法而不是别人的阿尔法。

我们2015年做期权的套利，到了2017年就发现越来越少了，突然某一天不行了，我们内部也有很多的争论，我们的研究人员、投资者完全没分清。事实上波动率到了底部很容易出现跳升，如果认清了这是模型本质，这个时候不赚钱了，怎么办，要么放弃，要么改进。还有一个就是控制，我们把策略的进行控制，我们用组合策略而不是单一策略防范风险。

另外我们说明一点像指数增强量化选股，这种策略本质上选取的就是做一个趋势，这些也许比一个指数更强，本质上就是赚趋势的钱。不管是主观的看错还是模型上看错，这是天然具有的。前几年看重量化对冲，2017年做股票的主观多头获得了一个新生。到了今年股票多头又是全军覆没，最后就只有一个基本的定义是正确的，也就是没有一个策略是永远正确的，没有一个策略是永远赚钱的。任何一个策略都有它的局限性，本质上也就是有它的模型风险。对于一个投资人来说只有两个选择。第一个选择在你的模型领域里不断的深挖下去，第二个就是不断的拓宽，让自己的知识从一个、两个，从股票到债券到商品期权，甚至到股权、房地产，人的精力有限、能力有限。所以我们必须有所取舍，在有限的时间里、范围之内去做深挖还是适度的多元化。

我们可以看到衍生品的风险真的是有复杂性的，有放大性的，有隐蔽性、突发性。尤其又用到了量化。量化大家用的模型方法基本一致的话，又很容易出现“踩踏”现象。尽管小概率事件确实在历史上发挥这种事情，阿尔法全用这几种方式，最后判断一样，市场跌5%，结果市场跌了10%甚至20%，这就是放大效应。这也包括有传染性，这样反过头来我们又该怎么办。假如你一个投资人采用的都是市场的信息，你还有一些收益是比市场平均水平要低的，因为你并不比别人聪明，你获取信息的时间也并不比别人早，然后对信息的处理、反映也并不比别人更优秀，你凭什么要达到和超过市场的预期水平。

所以还是要做一些配置的，也就是至少配一些债券，至少要配30%的股票，但是对大多数人来说最好五五开，这些东西都在说明一点，这些东西很复杂，我们很难做出决策，监管我们做出的量化、程序化的交易，这些模型、程序不过是在模拟我们人类对投资领域的规律认知，这个认知可能是一个管用长一点的规律，也可能是管用很短的甚至几天几个小时的，甚至几分钟的规律。你把规律当成了永恒，最后你就错了，我们真不知道哪个是永恒的，哪个是不永恒的。

防范风险最好的方法就是你的认真学习、谦逊，非常谦逊。市场永远是对的，你永远是错的，你认为你对了你参考第一条，另外就是精准建立一套体系，这一套体系尽可能完善，要涵盖你的前中后，要明确你公司的风险容忍度到底是多少，如果是5%能否控制住，投资经理都控制不了这件事扯都不要扯。另外还要加一个保险，这里违反了产品的底线，要有第三方强制执行，这样一套体系还有人偏偏去做风险评估，评估现在怎么样，评估是靠三个方面，靠风控人员提供基本数据，这个基本数据是一个简单的系统计算，还有风控、投资总监去把握，有这样一套体系你才能说我尽可能去克服人性的缺陷。

量化投资相对于主观交易克服人性弱点上要好很多，但是本质也是人性对事物认知的规律，因为在这个里面没有缺陷的时候也会逼着你退后，你要不要对某些参数调整，这时候本质上也反映了人性。另外大家站在同一起跑线上，我们要进行深刻的理解而不是纯粹做数学简单模型的模拟，这个简单的模型模拟很有可能只是一个果而不是一个因，这种情况也是屡见不鲜的。所以避免过度拟合，也要清楚的理解自己的模型缺陷在哪里，使得市场出现了模型缺陷要素的时候你就要进行警醒，这也是投资当中非常困难的一件事。什么时候该坚持什么时候该认输，最后就是不断的修行。对政策方面只能做好一些研究，另外克制一些过度的贪婪，这些东西都非常重要。