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七禾网对话李政:私募市场不会赢者通吃只会优胜劣汰

最新高手视频! 七禾网 时间:2015-06-02 16:24:26 来源:七禾网




七禾网10、2015年1月19日的股市大跌行情被业内称之为可记入A股市场史册的“119事件”,就您看来,在股市走势看似一路向好的时候,为什么会出现这样的行情?


李政:我觉得其实在牛市真正来的情况下,市场上一定是慢涨急跌的,肯定会体现这么一个状况,只不过1月19日那天跌得太猛了,股指期货都跌停了,这其实对市场来说是好事情,不可能有一直上涨的市场,中间总是要有一个大幅洗盘的过程或者大幅回落的过程,也就是所谓的“跌了以后更健康”。但是通过这个事件,前面提到的12月份的“暗黑时代”是对阿尔法策略的风险教育,而1月19日,在一片看好声中,又给了投资者一次风险教育,当出现这种状况后,你是继续持有,对市场仍然看好,还是去采取一些对冲的策略,对冲的想法?这是大家需要去考虑的问题。第三,股指期货从来没有跌停过,从来没见过,1月19日终于来了,这对期货公司也是一个很好的风险控制的演练,这是一个非常好的事件的发生,让大家也知道股指也可以跌停的。



七禾网11、在“119”行情中,很多投资者及机构都遭受了不同程度的损失,和正投资在当天的操作如何?您觉得这种行情未来是否还会重演?如若出现,又该如何应对?


李政:我们大部分都是对冲头寸的,从12月份以后,我们的大部分头寸都转到期现套利上面去了,那天我们还是赚到钱的。


我觉得按照技术的逻辑来说,历史一定会重演,基于我们量化的逻辑,认为历史还会重演,我们才会根据这个概率和逻辑去做交易。


我们觉得第一它波动很大,做对冲交易的喜好这样的波动,波动大一定是价格关系比较紊乱的时候,我们作为套利的力量,大幅波动的时候我们能够挣钱,去挣价差规律发生变化的钱。第二,大幅波动的时候我们通过对冲交易,能够把价差关系拉回一个平稳合理的位置,市场很需要我们这种做对冲交易的人。



七禾网12、在巨大的股票池中选对股是一件不容易的事情,请问您的选股系统是如何选股的?


李政:李政:通过分析股票上涨或下跌的核心因素,依此来对未来一段时间的股票收益预期进行评估。因为金融市场巨大的不确定性,真正核心的股票可能就5%-10%,但是通过长期积累,也就有了超额收益。



七禾网13、和正投资坚持量化投资放在第一位,这是出于什么原因?


李政:前面我也强调过人容易受情绪波动,量化的逻辑就是历史会再重演,我们相信历史重演的时候,通过量化交易,我们能够挣到该挣的钱,这是第一点。第二,基本面投资要投入大量的人力和物力来做,以目前公司的实力,还不适合做基本面投资,而且我觉得基本面投资对每个行业都要很精深地去挖掘,需要花大量的时间和精力,包括人力,所以我们没有把基本面研究作为公司的重点。我们本身的背景以及交易经验,决定了我们应该去做自己擅长的事情,而不去做自己不擅长的事情,所以我们把重点放在量化投资,这并不是说其他的投资方式不好。



七禾网14、量化投资通常被一些投资者认为是低风险低收益的交易方式,您怎么看?


李政:量化投资风险的低和高都是相对来说的,其实通过一些主观的选股和一些通过量化投资的选股,收益率表现高低不等。市场上i100,i300,还有羊驼指数,它们都是通过量化方式来选股,广发、南方基金也做了一些,还有摩根华鑫也做了一些量化的,他们在量化选股上做一些方向性交易,收益率都不错,而且风险也不是特别高,所以这一方面,我觉得量化投资并不能被认为是低风险低收益的,这是比较片面的理解。



七禾网15、和正的投资理念认为风险控制高于一切,只有低风险才有高收益。那么和正是如何做到在低风险下获取高收益的?


李政:我在刚才也说过这个理念来自于之前工作的交易所以及高盛,带给我的烙印很深。低风险的投资方式有4种:1.做好做精无风险或低风险策略;2.多策略交易,不断研发低相关性的新策略;3.做好市场风险和各个策略的风控;4.谨慎交易,控制风险策略仓位,随时做好防守。账户的波动很大,几年下来收益率可能达不到很稳定的高度,但是通过低风险的投资方式取得稳定收益,反而可以积累一个很高的收益。


而我们能做到的原因就是我们会在逻辑上、在风控的手段上来控制,我们把风险控制的足够低,回撤做得足够小,来获取整体平稳的收益,几年后回头来看,总的收益率是相当不错的。



七禾网16、在交易中,有的人会强调轻仓控制风险,有的人则认为轻仓等于放弃了杠杆交易的优势,您如何看待?您在交易中会怎么配置交易仓位?


李政:我觉得仓位控制还是基于整个风控模型,对我们来说所谓的仓位还是配置,这跟期货是不一样的,期货可能指的是杠杆以及保证金,而现货更多的是看策略配置多少,比如低风险策略、阿尔法策略、贝塔策略怎么去配置。我们是根据产品本身的风险收益要求进行配置。比如一个保息的产品,就需要稳健的收益,不能有大的回撤或是大的波动,我们就会配置比较多的低风险的套利策略,而降低其他策略的配置比例,如果是管理型产品,对收益率的要求会高一些,我们就会多配置一些风险策略而减少低风险策略的配置比例。



七禾网17、和正专注于量化投资,目前国内量化机构的同质化竞争激烈,很多时候一个好的策略出来后,很快就会被复制并广泛使用,您觉得和正应该如何保证自己的优势能够在同质化的竞争中脱颖而出?


李政:股票策略对不同的机构来说还是五花八门的,不会像期货的策略那样可能做趋势做反转慢慢会同质化,股票策略稍微多一些,它的逻辑点、考虑的细节点都不一样,或者说它的参数更加复杂一些,各家机构在这里控制的参数的逻辑又不一样,所以每个策略在市场上都有一定的生存空间,完全同质化竞争还是比较难说。但是比如像期现套利策略,逻辑模式都很简单,大家都可能会去做它,就会导致把市场收益率越压越薄,这个逻辑是存在的,但是就股指期现套利策略来看,它在中国的生命周期为什么会这么长?为什么到现在还有这么高的收益率?原因就是我们期货市场的参与者和现货市场的参与者是不一样的,不一样导致它的价差会经常存在。还有一个原因是股票市场是相对比较大众的市场,所以在这里面导致两边的基差和交易逻辑都是不一样的,所以在中国总会出现这么一个基差。第三个原因是在国内很多投资者对这种低风险策略都瞧不上,都觉得要去搏一个高的收益,当有低风险机会出来的时候,他不愿意去做,因为收益相对来说比较低,当市场出现机会的时候,他愿意去搏一些方向性交易的投资机会,而不愿意去做套利的机会,这也是导致去年12月份基差拉得这么大。



七禾网19、请您介绍一下目前和正投资的团队组成,由哪些部门组成,如何分工合作?您在团队中扮演的是什么角色?主要负责哪方面的工作?


李政:和正投资的团队大部分都是海归人员,有土也有洋,是土洋结合落地的过程,又能借鉴国外的一些先进的经验,又能很好地在中国能够落地,了解中国的交易市场,对中国的特性也能了解。


团队成员的理念都比较相通,都认可稳健收益的理念,而不是跟市场去拼收益率拼风险,我们做好自己的事情就好了。和正有投资、研发、技术等部门。技术人员大概占了公司总人数的三分之一,主要是负责交易的实现、数据库的搭建以及风控系统交易系统的开发维护。然后有较多的人负责策略研发这一块,有一个人做风控,剩下的就都是交易员了,我也是交易员之一,亲自操盘,同时我还是公司投委会的负责人,所有的策略上线前,我们都要开会讨论,对策略进行模拟测试,基本上我们每天都会开策略会。



七禾网20、我们了解到和正投资的核心团队成员大部分来自海外,有丰富的国外交易经验,但目前国内市场很多海归交易员在国内市场上都有“水土不服”的现象,和正的核心团队是否存在?国外的交易经验应该如何与国内的市场环境相结合并应用?


李政:我们基本上没有,我们团队很多人都是来自海外的,但是我是本土的,之前在交易所工作多年,对中国的交易系统、运作模式、交易规则都非常了解,对市场的特性也有一定的认知。当时在高盛中国的时候,我们也合作了3年,那时候其实我们对国内市场有一个认知度,所以从高盛出来的时候,我们能很快的适应,我知道海归成员的想法、逻辑,同时我也了解中国人的想法,能够很快地把大家粘合在一块,把所有的交易逻辑、理念能够迅速地落地。如果纯粹是全海归,的确是会出现水土不服的情况,理念冲突很大,正好是我们都在高盛中国工作过,所以能够把大家的理念和想法去黏合,现在很多海外的对冲基金经常会到我们这里来,他们也想进入中国,他们如果想合作,第一个找的可能就是我们和正,第一语言沟通没有问题,第二他们的想法我们也很理解,他们说出来的东西我们知道,我们又能把中国的东西很好地传递给他们。所以就和正来说,即有国际化的一面,又特别贴近本土,跟很多有海外人才的公司还是不一样的,因为那些公司进来没有三五年很难磨合。


关键还是快慢的问题,因为理念上的冲突真的非常大,我刚去高盛的时候理念上也发生了很多的冲突,也是慢慢去适应去了解的过程。所以海外人才想很快的在中国生存下来,没有几年的积淀还是挺难的,至少得有两年的积淀过程。



七禾网21、和正投资有全自动任务程序以及快速交易系统,这对硬件的要求非常高,和正投资在这方面的投入如何?


李政:首先我们技术人员的投入很多,第二因为系统都是我们自己开发的,也配置了很多台服务器,不管是数据库还是交易系统都配置了很多服务器。但到目前为止,我们在交易方面还是没有做到全自动化,还是采用半自动化交易,一直不敢做全自动化交易,因为我们做的收益率较低,每次都是很少的收益率累计起来,一旦交易系统出现问题而导致整个系统崩溃,会对我们的净值、盈亏影响非常大,所以虽然我们自动化系统开发完成了,但一直没有上线,我们觉得系统性的风险太大了,如果出现一件事故对我们可能就是毁灭性的的打击,所以这方面我们一直没有下定决心,去完全做全自动化的交易。


责任编辑:丁美美
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