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Kenny Li

 



Kenny Li

Zenith Investments China

CEO&Co-Founder


Previous experience include:



KKM Capital
CEO Founder
China Fund of Hedge Funds Management 
Quantitative Selection Hedge Fund Selection Model
*Consultant and Strategic Partner to Shanghai Hedge Fund Park

Barclays Capital
Head of CB & Equity Derivatives Distribution APAC
Built a Asia & Japan Equity Derivatives & Asia Convertibles distribution department 
Responsible for Private Asian Complex Equity & Convertible co-investments
Distribution of APAC Public Convertibles and Flow & Exotic Equity Derivatives

Credit Suisse First Boston
Head of Asia Pacific CB Sales
Responsible for Private Asian Complex Equity & Convertible co-investments
Distribution of APAC Public Convertibles and Flow & Exotic Equity Derivatives
Multi-Asset Alternative Financing Solutions using Equity & Credit & FX derivatives

J.P. Morgan
Vice President

Special Situation sales: Asian High Yield & Distressed Debt. Distressed portfolio sourcing & distribution. Debt restructuring and workout. M&A financing, structured credits and mezzanine financing.



   圆桌讨论:目前股市行情下,另类资产管理和量化投资新策略


    郭涛:在国内很多的α基金,中性策略也好,本质上就是选一个投资组合,然后做空期货,把风险规避掉。投资组合怎么选,量化越来越成为主流,为什么?因为现在国内很多对冲基金的渠道,包括券商、银行,他们要做风控,除非我是市场的大腕我说可以靠经验来选股,他有可能认可。如果我不是那么聪明的,需要跟投资者讲,尤其是机构渠道方要讲,你到底如何来做投资的,你是如何系统性地选择你的投资组合的,所以量化这个东西更容易把道理讲清楚,更容易风控。第二点量化本身它是未来的发展方向,为什么?我们做投资,包括我们本身也是CF协会的,我们培养这么多年,就是看财务报表,看公司的产品,看公司的行业发展趋势,这些都是需要一些研究的。很多时候我们做的指标,包括产品的毛利率等等这些东西很耗时间的,如果作为一个个人的分析员,读一个报表可能需要半天的时间,但是我对计算机预设一些程序,这样可能需要半分钟就把基础的逻辑分析出来,这就是量化投资给我们带来的效率上的改变。

    量化投资本身也是一个交易上的改变,我们之前下单可能人手一股一股的,我要买一千万的股票可能要下半天的单,因为要拆成小单,但是量化基金、量化投资系统基本可以把这个单拆成小单,然后以不影响市场价格的方式把这个单下出去。所以策略的发展一定是大数据加上量化,大数据加上量化就变成了什么?我认为就是变成了人工智能。当然一会儿等李总跟我们做一个深度的分享。

    最后补充一点,策略的演进是什么?接下来国内的对冲基金可能会往哪些方向发展,股指期货现在作为一个限制了,现在是投机盘受到严重的限制,套保受到的限制也很大。后续可能会有很多的热钱,包括很多的新增资金都向CTA策略,因为不止可以做股指期货,还可以再商品,债券,但是商品的容量是比较小的,从增量的资金角度来讲,商品策略的CTA策略未来半年一定会受到热捧。

    李春旺:人工智能是不是在投资领域有很大应用,坦率说90年代是人工智能发展最快的时候,不是在金融行业,是在外面。大家目的想到最新的一定要用到华尔街上,人工智能就是所有的卖方机构钱多,所以每个人都花了大概很多的钱去做人工智能的投资。不到一年全部失败了。所以说想把人工智能,我放一个机器人,一个东西一开动就能赚钱,没有这回事。

    再说量化投资,在中国讲的量化投资讲的很多了,实际上如果我们把投资和资产配置和真正做交易两个分开,刚才何华博士讲得很清楚了,中国的股票实际上面它的收益是负的,我做基本面研究是赚不来钱的,是亏的,当然有很多政策性的原因,我不讲了。反过来如果把我们真正的模型用到人工智能或者是数学模型,用到交易里面,中国市场有很多套利机会,没有投资机会,但是有很多套利机会。套利策略现在大家简单说是量化α,你要把它分得更细一点,如果成熟市场搬过来经验,简单说市场中性,海外叫投机套利。投机套利在中国现在只能实现一半,现在这一半也实现不了了。你在看整个统计套利的时候里面应用了很多策略,很多数学模型都在里面跑,这个东西有长线的,比如说有投进46个月的,很多是短线的,比如说一天。整个模型放在一块儿,就是市场中性。在中国咱们首先把这个一半去掉了,用股指期货的。然后咱们说长线,在长线的时候你也有投资策略的短线的选择长一点的,例如46个月的,还有短的,一天的。任何一个模型都不可能给你产生那么大的收益,你要把好几个模型放在一块儿,后面的模型怎么产生的,如果真正做股票的研究是不可能的,一定是把股票再往下分。中国市场是以散户为主的,特点是追涨杀跌,好处是里面有很多套利机会,如果把现在的监管政策放到一边,这个东西有些时候你能做,有些时候不能做,包括券商提供金融工具,有时候做不了,但是即使在现有金融工具下,发现中国市场极其不有效,不有效性就是套利机会。

    郭涛:谢谢李总。William  Ma可以给我们讲一下,这么多年看了这么多对冲基金,关于量化策略对冲基金您的感觉给大家分享一下?

    William  Ma谢谢,其实我们开始投亚洲的量化对冲基金大概在2003年,现在有一些比较有名的量化亚洲对冲基金我们都是他们头一批的投资者,从FAF跟海外投资者的角度,为什么我们喜欢量化策略,当然它是我们组合的其中一部分,主要原因对我们来说就是它对其他资产的关联性。我们相对其他的,比如说股票,量化相对对其他的资产敏感度比较低一点。我们在十多年投亚洲量化我们的观察是怎样的,其实在亚洲不同的国家,虽然是一个亚洲的量化基金,他们在不同的国家里面的模型如果成功都是不一样的,因为每个国家都自己的特点,如果他们用一般来说美国、欧洲的模型放到亚洲不同的市场,大部分是亏钱的,所以本土发展也很重要。

    另外在我们看亚洲量化基金的经验,如果你只是看它的业绩,看得太表面了,为什么?可能跟国内的量化基金不一样,在亚洲的量化基金,有一些基金的长线150个百分点,短线150个百分点,我们发现亚洲量化基金到某一个规模的时候,它的回报会下降。现在的情况是如果他们到10亿美元的时候,我们发现回报会越来越下降。大盘股、中盘股会越走越细,我们感觉当一个基金规模越大的时候,我们通常会把钱拿回来,投到新的量化基金。可能你会问我们投量化基金的困难是怎样的,虽然大部分的时间它的关联性跟其他的相差很小,但是在美国一些比较著名的市场,大部分的量化基金他们同一时间丢下去,如果他们的模型有部分是差不多一样的,同一时间止损的时候可以亏损的也很厉害。

    最后我也想说说海外量化基金跟国内量化基金我们对国内量化基金的看法是看好的,但是也有很多不同的条件。另外一点这个杠杆用得不够多,在海外这个用得多一点,可以把这个α弄得多一点,但是国内最多的就是80%90%,所以相对来说α这一块比较小。如果中国的量化在布控这一块,可能量也会大一点。

    Kenny  Li量化这个东西绝对是未来,关于未来对于量化这个手段,其实是一个很大的领域。喜南富也继续我们对量化基金的研究,我们的定位很简单,使用大数据,也是量化手段,也刚刚开始用人工智能来做一些比较靠谱的母基金组合,这是我们的定位。两三年前我已经看到中国,特别是这段时间它最缺的是什么?觉得我们好多α在中国也不少,只是很多人没见过,没听过,只是听过一小部分基金的α是出名的。但是我们在手上用我们的系统可以看到大概有两百多个基金,它的α来源确实挺好的。为了做一些很靠谱的组合,我们是打进一个系统来考察,现在有一万两千个私募产品,还有三千个公募产品来帮我们筛选出最好的组合。这是我们的很多手段,很多不同的做法。我们有个梦想,我们想做一个α的风险评价,风险评价你知道这个理论了,把不同的风险打平,不同的经济环境长线拿到比较稳定的收入。但是走出这一步找到不同的α,不同的周期环境,比较好的α把它风险打平,确实这个是更好的手段。现在我们国内比较好的拿到好的α团队,它基本上可以达到152025都有。我们能筛选好的α,把风险屏障全天候的手段实施,我很有信心,未来十年我们有个比较好的手段,年化20%,这一点不难的。但是我们最痛苦的就是怎么筛选这个α哪个是好,哪个是比较靠谱的α。他们测的定位会不会很乱,每天在改变?所以我们到时候就用一个全天候的系统来筛选这个模型。我们觉得量化是未来一个很大很大的领域,其实最近股市很多政策的改变,也不是很惨,因为我们之前跟银行、信托很多渠道对接的时候,他们永远是说其他的产品不做了,只是做股票,只是做股指的,但是现在也给我们一个说,别说其他的α你没兴趣,债券的可以绑在组合里面。对我们来说也是更好的,因为之前我们也没选择全部绑在股票、股指上面的,所以现在对于他们来说,股票风险确实蛮大的,现在可以考虑怎么跟商品再慢慢对接。这是对母基金产品,对于我们稳定的α收益来说,对我们是个好事。比较多的α来源每一个测得的周期,包括每个经济周期,对我们这个组合有更好的保护。

    李栋坚:我们可能是从无到有,从一点都不懂程序化的概念或者量化的概念,一步一步地走过来。引用全球最大基金桥水对冲基金中国区总裁王彦(音)先生的一句话,全球目前对于对冲基金没有一个完全的定论说什么是对冲基金。为什么这么说?跟我们这个主题可能还是比较贴近的,什么意思?我们在现在这个环境之下投资管理跟量化投资的一些新的策略怎么来定论。我们自己公司我定论就是我们研发新的策略,有套利的也好,隔夜的也好,跨品种套利的,跨合约套利等等等等,我觉得就是一个武林大会,什么武林大会呢?张三在研究太极拳,李四在研究螳螂拳,我们可能在研究截拳道,目的是我们在市场里面要赚到钱,要击倒对手。怎样才能赚到钱,前提是可控。刚才前面的嘉宾也讲了股市下跌也不是很惨,我觉得是非常惨。为什么说非常惨?因为有很多信托公司的朋友给我打电话,他们前段时间每天晚上的工作就是评帐户,没有开盘前就要评,晚上12点钟开始评,非常惨。证券公司的朋友给我打电话怎么说,原话是我在证券公司工作了十几年了,发现一夜之间所有客户全部死掉了,就这么惨,非常惨,所以我们讲到开发新策略,新的交易思路,首先把握的核心观点是什么?风险的可控,怎么样让他变得不是那么惨,行情不好的情况下怎么走。浙江紫润一开始就是程序化交易,没有人为的干预在里面,因为我本身是做交易出身,做期货还亏了不少钱,今天这个扯进去,明天那个扯进去了,很悲惨。刚刚好有这样的契机,以前我是开网络公司的,把我们CTO叫过来,我还是比较喜欢研究策略。我说你帮我这个程序编一下看看,根据我的思路来,什么方向突破的时候怎么做。研究个思路出来之后发现用数据统计一下,觉得效果还挺好的,开始就把自己的资金和朋友的资金成立了一个工作室,为自己服务。做了一两年的时间每年的回报率都是比较平稳的,可能回撤稍微大一点,至少每年都是赚钱的。因为我们相信一个基本的理论,程序化交易嘛,亏肯定是要亏的,不亏是不现实的,但是亏小赚大,风险可控,至少亏多少钱我心里自己知道。后来也是资金规模越来越大,后面整个网络公司就转到了程序化交易。包括郭总讲的股指现在这样的情况对我们有没有影响?有影响,其实影响非常大。但是我们还好,因为我们产品还是比较多样化的,第一我们可能是股指分类交易有一块,这一块影响比较大,因为手续我们倒是不担心,主要就是它的手续费太夸张,以前可能一百块,现在变成两千多块。刚好上周我去厦门出差,期货公司给我打电话,我说这不是真的,绝对不相信,肯定是谣传。这个品种就没有意义了,流动性发生变化了。后来都给我打电话,我觉得肯定是真的,我还在朋友圈发了一条,相信一切都是最好的选择,可能有它的方向吧。我公司马上给技术人员打电话说,我们现在有几个策略下来可以怎么做匹配,我们想可能频率不是很高的,我们就做一个首创的功能出来,这样可能规避掉手续费产生的原因。礼拜一交易的时候,因为我们帐户有专户类型的,有产品类型的,还是比较多样化的。其实操作资金可能是两百万账户,打开之后影响也不是特别大。所以周一、周二我们都是赚钱的。但资金容量可能就受限了,平常可能我能做五亿的盘子,现在只能做几千万了,所以有影响。但是有这样的影响也不能说是—因为我们只能做投机,市场怎么变,我们怎么变,见招拆招也是我们平时不断准备的工作。股票我们有涉及,期货一直是做日内趋势,所以这段时间股票的下跌对我们期货还是有好处的,所以我们近三四个月的收益率基本上都是40%以上的,也参加一些排列,我们自认为还是比较可以的。股票产品我们也有,有小部分的对冲,有小幅的回撤,可能五个点以内的回撤。主要还是因为有期指的对冲,让我们股票少亏一点,因为还是以股票为主。

    后续怎么走,策略怎么开发,我们也在研究不同的方向、思路,关键一点我们希望风险可控。我们脚踏实地地去抓自己认为可控的利润。跟在座的高大上的一些嘉宾们不太一样,我们希望做一家小而美的公司,所以在开发策略的时候,整个流程下来策略也是这样。因为资金管理规模小,所以对回报率的要求比较高,回撤的收益比我是要求比较高的,如果是趋势类的行情我要做18以上的,我冒30%的风险,如果像股指这样的策略测下来,最起码达到80%,为什么?如果做不到这样的程度,市场上的收益率可能是1213,但我们可以做到。有个前提是什么,我们做得到的前提是它资金的容量可能比较小,这可能是我们的一个劣势,我这个产品总共开发了小半年,我容量只能容个五千万、八千万,但这也是我们其中的一个产品,所以我们希望范围稍微广一点。小一点没关系,它能赚钱,慢慢变成了大而稳的产品,像前面几位嘉宾靠拢,我就讲这么多,谢谢。

    郭涛:在不断的为资产管理行业贡献新策略。我这边一会儿可以开放大家提问,我提一个问题,这个问题很有意思的,我一直在想策略同质化的问题,量化和对冲两回事,你做量化,量化是你投资筛选股票包括投资策略的一个方式,对冲是你规避市场风险的一个方式。为什么说策略同质化可能会比较严重呢?举个例子我们CFA认证这个证书你考三年,告诉你怎么看公司的报表,看财务数据,分析一个公司,怎么做投资组合管理,考了三年CFA拿到证书之后,发现培养出这样一个人,就是你的思维方式大家基本都差不多。

    策略同质化的一个问题,因为我看了很多国内包括很多大的量化基金,他们用了很多量化的因子我认为都差不多。比如说CTA这些东西也都差不多当然我相对外行,因为一直做宏观基金,这样一个差不多的策略,从外行来看感觉有点策略同质化。马总也提到了一点,如果你策略比较同质化的话,那在市场趋势发生了一些转化的时候,可能大家要一起来做,因为系统性一起来跑,这样对市场有什么风险。从李总咱们简单说一下。

    李春旺:我就说一下同质化,实际上大家把量化不能当成一个策略,量化很多时候就是我产生策略,然后我交易的时候是用一个简单交易,很多时候量化专门是用来做交易,产生交易策略的。即使说同一个策略,假如说CTA,可能你看到底下的因子是一样的,但是它的组合和对哪个因子的判断分析也是完全不一样的。真正的同质化现在不是在产生期间,中国是刚刚开始的阶段,同质化是发展到一定阶段以后,因为对冲基金大家都知道可能是你们做两年自己就开自己的对冲基金去了,所以你会把其他对冲基金的东西带过去,这个时候才会产生同质化,可能是五年以后。讲一个例子,2006年的时候统计套利是美国的一个黑天鹅事件,很多时候对冲基金出问题,他们一般统计套利是用2030倍的杠杆,一个非常小的扰动,使得非常小的对冲基金套利都是输了钱的。但是输钱的比例也是不一样的,出现这种原因主要是人员的流动。

    Kenny  Li个人觉得你设计一个量化系统的时候,有好也有坏,有很基本的,也有很深入的。所以我们用一个量化手段来筛选基金,当然有基本的因子,市场包括海外有大概40个左右。但是在深入理解一个基金的时候,这个都是可以说一个基金,一个策略也好,量化是很广泛的。我们用一些比较特别的因子考察它的策略,考察它在不同的情况对市场敏感度。比如说现在的股价我们在之前已经看到某些基金怎么反应,为什么我们能做得到,这是因为我们因子的设计是比较深入。我们看相关性,比如说β一个例子,很简单做β50。但是做我们来说这个β不是一个极限的,现在很多人用一个极限的关系,但是我们知道不同的情况下有不同的相关性。所以要好好理解量化能带来什么,我们怎么用大数据挖掘它的内涵,这是很关键的。



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