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走进私募圈-鸣石投资：每一个模型的背后都有一个故事

近期，七禾网走访了上海鸣石投资管理有限公司，并与鸣石投资委员会张晨樱博士深入交谈，以下是七禾网慧观对本次走进【私募圈——鸣石投资】的体验和总结。

谈起量化投资与对冲基金，很容易联想到美国的AQR、SAC这些对冲基金巨头公司。在这几年国内的量化机构也如雨后春笋般迅速涌现，不断崭露头角。在上海陆家嘴金融中心，这个将中国与世界紧密贯联在一起，上海最具魅力和国际开放的中心，我们走进了鸣石投资。与陆家嘴展现给人们的魅力相同，这里聚集了一批具有海外金融学术背景，拥有海外金融从业经验的精英，组成的创新、开放的团队。整个公司大部分都是数量化或金融学的博士及硕士，他们将严谨、逻辑、科学的研究方法结合运用于中国市场。

严谨的学术派量化团队

鸣石投资成立于2010年，当时国内的量化市场正处在快速发展的早期。谈到鸣石的成立和为什么会选择回国做量化，张晨樱博士告诉我们，在2010年公司成立之前，整个核心团队成员之间已经有比较深的渊源，鸣石投资主要由来自沃顿商学院的教授Robert Stambaugh及其同事共同创立，Robert Stambaugh在日本大和证券担任了10几年的首席研究顾问，主要成员均来自沃顿商学院，公司的一些顾问之前也是同学和朋友的关系，大家在公司成立之前就已经比较熟悉。

鸣石团队对量化的研究比较长，也很确定要回国研究中国市场。当时他们觉得国内的量化市场比较新，挑战和机会比较多，对于这样的一片蓝海都有充足的信心。鸣石在回国之前做了些准备，并从2010年成立后的1-2年的时间里，一直在做研发和市场了解，直到2013年才开始跑实盘，鸣石表示“我们不是一个着急的团队，我们要将一个有效、科学的研究方法，变成一个策略容量比较大，并可稳定、且长期收益的事情。”

科学性纪律性多样性控制风险等于抓住利润

国外的对冲基金历史已经有二三十年的时间，国内在2010年开始有股指期货，也才开始有对冲基金。在与国外市场和文化差异的情况下，很多国外的策略在国内行不通，但一个有效的、科学的研究方法，和思维的逻辑国内外都是一样的。

鸣石的投资理念是：科学性、纪律性、多样性。科学性：就是所有策略都是由模型建立，而模型的建立都会基于金融学或心理学的理论上，他们要求每一个模型的背后都有一个故事，通过故事透析股票的特征；纪律性：就是严格遵照量化模型来做，但并不是不考虑基本面，而是将基本面放在量化模型里，在一些特殊情况发生的时候，可以回避明显过坏的投资，通常不会使用无法量化的东西去选股；多样性：就是所有量化模型至少买卖100只大股票，而且时刻保持市场中性。

关于风险控制是鸣石非常有信心的部分。张晨樱博士说：“利润赚多赚少除了策略以外，还有一些运气的成分在里面，但风险控制是相对容易的，保持可预测性更强的东西，把它做好，这样利润就不会受到很大的波动影响。”

谈到风险控制，鸣石要求控制三个中性：市场中性、行业中性和市值中性。市场中性通过组合收益，对冲风险，不受市场涨跌影响；行业中性主要规避无行业错配带来的风险，不挑行业，而是在行业内部挑选相对较好的股票；市值中性是为了规避市场短期逆转带来的风险，比如之前小盘股的逆转给很多投资者带来了重创。他们不去预测大盘什么时候会反转，主要去控制买卖股票的大小，来避免风格转换带来的损失。

“我们承认我们并不是每时每刻都可以赚到很多钱，一个要看运气，一个要看市场环境，但我们对自己的风控很有信心。这个信心就是，当我们赚不到钱的时候，能够提早发现，然后宁愿比较保守地把仓位降下来，也不会在不确定的情况下冒险，继续满仓跑策略，提早控制风险，就可以保护投资者的权益。”

所谓对冲就是真正地认真在对冲

“我们说我们是一个对冲基金。所谓对冲，就是真正地认真在对冲，最起码要把市场风险对冲掉，因此我们所有产品基本都是市场中性的。”鸣石认为他们可以把行业的风险对冲掉，把大小盘的风险也对冲掉。随着对冲的工具越来越多，他们期望对冲得更好。对冲的特别好，必定会损失一些Alpha，这个问题他们是意识到的，在一些小盘股中，或者行业的轮动中，他们会主动放弃抓取那部分的Alpha。他们认为自己能够选择在比较擅长的范围内要做到一个比较高的夏普比例，风险回报率比较好的产品。

鸣石觉得对冲是要把行业和大盘的风险都相对对冲掉，达到一个相对稳定的收益，这样会比较符合机构投资者的要求。比如鸣石的0号产品，风险在3%－5%左右，他们说的这个水平也确实展现了这个水平，风险控制的测算相对准确，也可以看出这是鸣石最为擅长的部分。张晨樱博士一再表示，他们不是一个急以求成的团队，他们将这个市场真正搞懂，有一定积淀之后，有把握了，才开始去接资金进行管理的。

从0号产品开始到目前，鸣石发的全部都是管理型产品，这源自于他们对自己资金管理的信心。鸣石产品的清仓线比较高：有的清仓线是95%，也有清仓线是92%，因为对风控的信心，对资金管理的信心，因此在这些在管理这些产品过程中不仅没有清仓，而且基本上回撤也很小，并且也挣到了钱。

科学模型的背后心理学的运用

在国内比较少使用量化选股的方式，大多都会有一些主观的色彩，这跟整个市场环境有很大的关系，比如一些基本面信息的偏差，且常出现一些意外的事件或消息面的影响。对于市场众多不可知，不可控的因素，量化策略如何能够保持有效？鸣石投资表示每个股票都有不同的特性，主观去把握会比较难，做量化反而比较容易。2000多个股票品种相比期货数量更多、容量更大，从大样本中更容易找出中间的规律和破绽，策略也更加稳固一些。

“市场基本面信息的偏差是不可怕的，如果所有的股票都往一个方向偏，我们会选一个相对好的。如果遇到有些正偏，有些负偏，有的偏大，有的偏小，我们就会对数据进行一个预处理，比如价量处理。有时候也会在一些股票出事以后，反过来去看为什么当时没有选它，都会发现存在一些可疑的数据现象，因此对于看起来比较奇怪或可疑的股票，我们就暂时不去操作。只选相对较有把握的股票去进行操作。”鸣石用这样的方式选股和操作，到目前为止，不论是实盘结果和回撤都有不错的表现。

在鸣石投资的交易模型建立中，张晨樱博士提到了鸣石交易模型建立的一个重要基础，就是所有模型是需要建立在金融学或心理学的理论上，也就是说每一个模型的背后都会有一个故事。“因为这个市场未必是理性的，很多投资者会做出各种奇怪的举动，尤其是中国这个市场，是以个人投资者占主导的市场，这是一个比较明显的特质。举例来说，比如反转，超涨超跌，这种过度反应就是类似行为金融学的体现。鸣石也会利用“羊群效应”：当一个群体都去干一件事情的时候，比如追涨杀跌，那当市场已经在做这件事情的时候，就会导致这个股票的一些过度反应，如回落、超跌、上升等等。整个市场的行为就是一个故事，你需要了解群体举动，才能获得未来的收益率。”

“我们永远认识不到这个市场真正的真理，当我们把每个人看到的真理一面拼接起来就能够更完整了解这个真理。”

在投资决策方面，鸣石并非由一人或两人决定，而是由投资委员会共同决策。投资委员会有一套固定的流程，不论是谁做的策略，都要需要按照要求提交一系列的回撤结果、各种指标、压力测试、样本外的实盘表现。当投资委员会收到这个信息，并且充分了解这个策略之后会进行讨论，做出对应的决策，包括这个策略上不上，上多少。但也不是一旦决定就再也不变的，他们仍会根据市场变化进行调整。

在交易策略上，当团队成员之间理念不同或有冲突时，如何应对？张晨樱博士表示：“大家对市场的看法或想法会有区别，这个不但是很正常的，而且是鸣石希望的情况。如果一个团队里所有人都觉得：这个市场就是这样子的，反而是件很可怕的事情，因为没有新鲜想法，并且没有多样性。我们都相信也许真理只有一个，但我们永远认识不到这个真正的真理，只能从侧面上看到真理的影子，每个人看到的影子都不一样，这个没关系，每个人看到的理解的都有一部分是对的。”所以想法不一样是很正常，鸣石很希望有这种情况。

对于不一样的想法，如何协调，鸣石的做法是把团队打造成一个层级很平，大家非常公开沟通的团队。尽管可能对市场看法不一样，可是做事情严谨科学、逻辑分析的原理都是雷同的。换句话说，也许他们表达的不是同一个意思，但他们说的是同一种语言，所以就可以交流。双方交流各自的逻辑，体系是如何形成的，公开交流想法，很可能两个都对，结果就是这两方面都要吸收；也可能最后会发现这个不太对，那个才对，这都是学习的过程。鸣石认为只要是说同一种语言，想法不同不要紧，而且反而是件好的事情。

在大同中寻找更多的小不同

对于如何保持策略的有效性，到目前为止鸣石还没有遇到同质化或策略失效的情况发生。最重要的原因是对原有策略的不断优化，和不断地在开发新的策略。

鸣石相信在大方向上可以有长期有效的策略，比如在美国用了十几年的Momentum动量策略，和国内量化对冲都会使用的Reversal反转策略。虽然大家都在一个大的方向上，但每个人做的策略都是不一样，针对策略也会有不同层面上的优化，这些优化就解决一些同质化撞车的问题；包括一些对策略的灵活配置，也可以减少撞车问题。

优化和开发新策略不代表原有的策略有什么问题，而是如果有一天别人发现了同样的真理，就会被迫去修改。当然也不代表后来优化的策略比现在的好，只是后来的策略会和现在的不同。鸣石表示他们需要去寻找更多的小不同，这种不同在当今的市场环境下是必须的，至少需要准备好，如果有一天需要有不同的策略来应对了，就能够拿出来。

鸣石目前管理的产品规模大概在10个亿左右，包括在途的一些加起来在16-17亿左右。鸣石会充分考虑策略的容量，也代表了鸣石的目标和定位：服务于机构投资者，以及相关行业资金的管理。

股指限仓后的策略调整

从今年9月初至今，面对股指期货限制的政策影响，鸣石在这阶段对期货策略进行了修正，将以往以日内交易为主的策略修改为以日间交易为主，通过降低策略的交易频率，一方面降低交易成本增加对收益的影响，另一方面通过每日分批建仓的方式，实现合理的交易规模，降低开仓限制对策略容量的影响。这一阶段，鸣石的操作主要以日间的股指期货套利策略和CTA策略为主。

近期的市场波动和政策变化对鸣石的正常操作造成了一定的影响。鸣石表示，他们在掌握政策动向后，调整了交易策略，并及时申请套保账户，来降低政策限制对Alpha策略的影响。除此之外，鸣石还每日监控Alpha策略的风险状态和股指期货溢价变化，一旦Alpha策略风险恢复正常，并且股指期货溢价情况符合建仓条件，便会快速去建立Alpha策略仓位。他们在2014年3至5月时，通过主动降低Alpha策略的仓位，规避了较大的策略回撤风险。暂停Alpha策略，是他们基于产品的总体风险控制目标而做出的决策，随着市场逐步恢复正常，他们也随时做好准备，适时重建Alpha策略。

鸣石表示：从他们目前已有的经验中，根据Alpha策略风险监控状况，降低Alpha策略仓位的做法，是能够做到有效规避策略风险，保持稳健增长的。在当前的市场条件下，他们表示对未来依旧充满信心，积极应对，通过调整股指期货交易策略，在风险可控的前提下，争取更大收益。

平衡与创造力想与做结合拒绝埋头写策略

在策略开发和工作时间管理上，张晨樱博士谈到：策略开发是需要创造性的，创造就代表了需要严谨的思考，也代表工作18个小时未必会比工作10个小时要好。她表示鸣石不提倡走不断测试，不断加班，负荷时间的工作方式，提倡“想与做”进行结合，也提倡工作和生活的平衡。

她表示不断测试的方式，有可能在100个里面确实有1个可用，但这可能是为了做出样本内而凑数，有可能会导致会大家不花时间去认真思考，放弃自己正在想的一个比较粗糙的，可能是比较好的东西。当然不是说测试不要做，而是需要减少很多可能在机械重复的工作，同时也避免丢掉一个好的想法，好的策略。

同时鸣石会根据每个员工的情况，提议通过一些方式，比如看盘、读研究报告、在公司外多进行交流和思考的方式等，去获得一些新的想法。当然也不是只想不做，比如已经有了4个想法，还没有成型就去想第5个第6个，也是不合理的。在鸣石每个人可以找到适合自己习惯的方法去做事，最终发挥大家的创造力，鸣石希望尽量为团队提供一个更好的环境。

希望每个人都有创新力，每个人有独立做策略的能力

关于公司人才选拔和培养，鸣石投资认为，学历背景并不是唯一的选人标准，但作为量化对冲团队，如果没有较强的量化背景，就很难把一个好的想法具象化，也很难转变成可运用于交易的模型。目前的团队主要分成策略研发组、数据组和交易组，在这些成员中也有曾经比较出色的主观交易员。团队间相互取长补短，公开沟通，也有将资深散户心态和博士严谨分析能力进行结合的例子。将实战经验中获得的一种感觉，通过团队配合，一起把这种感觉放到一个真正的交易模型中去，最后将感觉变成可交易的东西和结果，这也是需要严谨的学术背景来实现。

张晨樱博士还表示：“鸣石是比较精简的团队，希望每一个人都有创新能力，每个人都有独立做策略的能力，这就需要一个在逻辑、数学方面都没有明显短板的人。”比如的实习生中，有一位比较优秀的成员，鸣石会推荐至沃顿读书，目前她已经在沃顿就读金融博士，并每年假期回国参与实习工作。鸣石对员工的希望是：每一个人，都尽量能够发挥特长，最后大家能像Robert Stambaugh和袁宇老师那样。

后记

股指期货限仓之后，像鸣石这样以股票+股指中性对冲策略为主的团队，都可能面临策略失效的问题。即使旗下基金申请到了套保额度，也未必能够施展本领。一方面套保头寸受到的限制会更多一些，另一方面，更重要的则是股指期货合约成交量的大幅下降（从每天200多万手降到1万多手），会使较多策略的进出场都出现问题（对手盘大幅下降），策略能够容纳的资金量也必然会大幅下降。这是绝大部分中性对冲团队遇到的超级难题，鸣石也不例外，就看后续政策如何变化以及各家机构如何应对。

附：

公司简介：

上海鸣石投资管理有限公司成立于2010年。是一家致力于为客户提供资产管理服务的专业量化投资机构，其资产管理服务范围包括股票、债券、期货、股权投资以及其他金融衍生品等。

公司汇聚了美国一批具有资深金融学术背景、掌握前沿金融技术、熟悉对冲基金运作的业内精英。以适合中国市场的量化投资方法为国内投资者寻求稳健的投资收益。公司共有策略研发、数据开发人员22人。研发人员具备深厚学术业界背景，主要研发人员有美国名校博士学位，硕士及硕士以上学历人数占比达95%以上。

核心团队简介：

Robert Stambaugh：

上海鸣石投资高级合伙人、首席经济学家；

日本大和证券，首席研究顾问；

美国金融联合会（AFA）主席；

宾夕法尼亚大学沃顿商学院 Miller Anderson & Sherrerd 教授；

世界最权威学术期刊 Journal of Finance 总编；

芝加哥大学，金融学博士。