量化变局：“卷”数据、“卷”算力、“卷”人才
导读
一件捐款事件让量化私募的豪气曝光于天下。
2023年初，一家私募员工个人向慈善机构捐款过亿，此事惊爆全网，并迅速占领热搜。
事情的主角叫“一只平凡的小猪”，为量化私募巨头幻方量化的“一名员工”。根据1月9日幻方量化发布的公告，2022年度幻方量化共计向慈善机构捐款2.21亿元。此外，公司员工“一只平凡的小猪”个人向慈善机构捐款1.38亿元，以上合计3.59亿元均已完成打款。
在网民们感叹“一只平凡的小猪”重新定义了“平凡”之时，量化私募也成了除网红、互联网大厂两大财富密码外的另一种存在。
此前，在私募基金领域，量化投资在资本市场颇为隐秘。2021年，成为量化私募大发展的关键之年，相当多的量化私募机构在这一年取得了势如破竹的超额收益。
滚烫的热钱涌进之下，某量化私募机构，员工仅20余名，却创造了当年该公司所在一线城市一个行政区前五的个税缴纳；有公司租下核心地段最贵写字楼的一整层，在人均超150平办公面积搭建室内露营区。
财富集中区域，自然少不了更多故事。
2023年6月27日，一位上海概率投资管理有限公司（下称“概率投资”）前员工在个人社交平台吐槽该公司的投研模式。
此前，中量投资产管理有限公司与前员工汪沛产生的纠纷让金融圈尽人皆知；锐天投资与幻方量化因侵害技术秘密纠纷对簿公堂，引发行业高度关注；天演资本与其前员工的劳动仲裁纠纷期间曝光了公司内部矛盾……
就在量化私募占领舆论热榜，曝光的薪酬绩效水平被热议的同时，量化交易员万烨却感叹越来越不好做了。
前些年，在量化私募领域，只要拥有他人尚未掌握的方法论，就可能获得超出预期回报的“甜蜜期”。而在如今的市场状态下，私募量化的迭代速度似乎已经超出了行业人士们的认知。
过去一年，国内量化市场给万烨的最直观感受是“卷得惨烈”。
万烨是沪上一家量化私募的总经理，从业十余年，具备丰富的量化交易和高频交易经验。
万烨坦言，“我们参与的商品交易维度比较广，各类策略都在交易，去年到今年整体表现来说，无论捕捉最小波动率策略还是偏低延迟交易，不管做市类还是最短波动率推进类，表现都非常一般，甚至某种意义上可以说是结构性不回头的下滑。”
2022年，全面火热的量化交易，使得国内量化类私募基金管理资产规模迈过1万亿关口，截至2022年末，管理资产规模为10340亿元，在证券私募行业的占比攀升至21%。整体规模的攀升，使得头部机构的量化基金规模早已达到数百亿，“北九坤，南幻方”也成为最早上百亿规模的量化私募机构。
然而，随着更多量化机构、量化人才的加速入局，叠加市场周期影响，导致量化超额收益不断下降。
世纪前沿创始人吴敌也感受到，过去几年，量化行业赶上了机器学习的爆炸，技术进步也带来超额收益的大幅提升。2018年至2020年，500指数的超额收益可以达到30%甚至40%。2021年，整个量化行业出现规模大扩张，在A股市场的占比由之前的5%提升至20%左右。
“我们统计了2021年、2022年百亿私募的平均超额收益，大概是15%。虽然都是15%，但2021年超额波动率在7%左右，2022年的波动率则从7%降到5%。”吴敌表示。
另一组数据亦有所佐证。私募排排网最新数据显示，截至2023年6月2日，在2019年至2023年，中证500指增策略私募产品的平均超额收益率依次为19.19%、15.52%、8.55%、9.93%和2.86%；沪深300指增策略的平均超额收益率依次为0.39%、12.24%、12.99%、6.35%和3.87%。中证1000指增策略2020年至2023年来，平均超额收益依次 为 17.90%、13.74%、16.36%和2.99%。从趋势上看，指数增强策略整体超额收益率正在逐步衰退。
行业迭代加速之下，恒温恒湿的机房、给期货公司托管的服务器和证券公司放置的自研交易系统等等数千万甚至上亿的投研支出，与市场有效性极度提升导致收益结构性不回头下滑，形成鲜明对比。
市场非理性交易的降低，留给量化机构的机会也相应缩水。行业不断发展演进过程中，细微因子的深入挖掘、标准制定的持续创新，成为量化策略同质化下量化机构不得不做出的选择。“市场环境变化，容量有限且策略同质化严重，使得各宽基赛道越来越拥挤，从而量化超额收益持续衰减，竞争愈发激烈，通过以往的基于常规历史数据的建模已经不再适用于当下的市场了。”万烨表示。
如何“榨”出更多的超额收益，成为各量化私募机构比拼实力的竞技场。
因子、因子组合相比几年前仅用3、4个因子就能跑出30%的超额收益不可同日而语。如今从前端创新、风控优化再到预测时限也仅仅是行业显露出“卷”的一部分。
万烨举例称，比如另类数据层面，之前为一个人包揽所有数据，链条短且效率高的小组模式，而现在的中心化模式，从数据端开始，到因子端、因子组合端、组合优化等各链条团队作战保证精耕细作，甚至有量化机构自己写风格因子及通过方法论的创新重新定义市场风险。
另一位量化私募创始人坦言，“另类数据维度很广，量价、基本面都是另类数据范畴，由于维度广、相关度低、覆盖方向不同，所以股价预测率也不尽相同。但在做数据采集和数据清洗时成本非常高，经常出现的状况是花了钱买了数据、研究了因子，结果发现放到回测体系里，年化超额提升只有千分之二。然而就算仅仅是千分之二，现在依然有机构愿意付费。”
除了“卷”数据，算力的需求也在明显提升。“从有些纯做机器学习可以完全不用做所谓的因子，到之前用机器搜索来寻找因子，对算力的需求有所提升。再到现在，整个因子和模型都需要通过机器学习的方式获得，因此对算力的要求进一步提升。”华南一家量化私募投研人士对记者透露，“所以如果想在开发策略上精进，就必须投入更多。目前我们公司每年在算力的硬件上投入就已经过亿，确实投入比较大，但也是不得不承担的成本了。”
人才之争
在中国市场越来越有效、超额收益逐步衰减的情况下，除了“卷”数据、“卷”算力，人才也是量化机构投入的主要方向。
一位私募机构研究员坦言，由于很多量化私募前两年初步完成了团队的搭建工作，在超额收益获取难度越来越大的情况下，头部机构对优秀人才的渴求更为强烈，因此行业频频出现“挖角”、人才争夺纠纷等现象，天价薪资也常被当作量化的标签。
万烨也透露，从基本面数据来说，想获取高质量数据及研究门槛相对量价高一些，需要有一定统计和数学基础的研究员。基本面因子研究方面，要么有研究经验，要么有比较强的财务背景，研究门槛和获取门槛更高。整体来讲，这两类相对有经验的人才除了“挖角”，就只能通过海外渠道才能找到合适的人。
人才纷争下，一些量化私募机构选择用更多股权激励稳住核心投研人才。鸣石基金、宽德投资、因诺资产等量化私募代表性机构均设立了股权激励平台。
此外，为优秀员工设置更合理明晰的分配和晋升机制，注重人文关怀，打造良好的工作氛围，也逐渐成为头部量化私募的“标配”。
业内曾传闻，2021年9月，国内一家百亿量化私募机构，当年奖金人均派发约1700万元，合计达10亿元。
记者自业内了解到，当年该公司业绩与规模双双实现跨越式增长，上述传闻可信度较高。
不过相比于其他资管机构，量化机构薪酬机制在内部往往比较透明，创造的超额业绩与获得的激励也可被量化。
除了稳住现有核心人才，扩大人才储备队伍方面量化机构也不手软，有公司除给应届生开出百万年薪吸引ACM国际大学生程序设计竞赛冠军加入，甚至悄悄选拔大学一、二年级的优秀学生培养后备军。
一些知名量化私募与国内顶尖高校建立官方合作，这些量化机构定期向学生开展量化讲座，科普量化知识，还为优秀在校生们提供了大量量化实习和全职的机会。
未来之路
伴随着行业“永远年轻，永远行之有效”的现实特征，万烨认为，在中国资本市场不断成熟的前提下，整个市场无效性会降低，超额收益的获取难度一定越来越低。今年超额很难做，但是一定比明年好做。目前看起来，整个行业平均年化超额收益达到两位数以上就已经很不错了，与此同时，整个行业本身就具有周期性，所以结构性的方向一定是超额越来越难做，收益越来越难做，波动越来越大。
在吴敌看来，量价策略的衰减在未来3至5年会不可避免地持续下去，所以必须跟随市场进化。美国的量化同行这几年就在不断进化，比如另类数据越来越多，对大数据的投入巨大。在中国，量化也必须快速进化。
对于科技的发展带动量化加速迭代，万烨表示，对ChatGPT有过闭门讨论，ChatGPT发展到现在的时间段，本身不是做预测的东西，它底层的架构可以做预测，但是做出来更像从文本开始，文本到文本，也可以文本到图形，也可以文本到动画，但它并不适合做非常严谨的量化的预测或者量化的交易。
“我们的观点是ChatGPT的应用更多还不能放在因子端，我们不能放在因子组合端或者特征端和特征工程端，只敢放在数据端，但数据如何应用那就看之后的发展了。”万烨说。
其认为，量子计算机的商业应用可能还需要一段时间，但是必须关注，因为现在技术发展速度实在太快了，做量化交易对某个模块有自己独特深度的理解，如果不借助于一些新兴科技不站在科技前沿，可能很快被淘汰掉。包括AI、硬科技、云计算、区块链一定得关注，否则不知道哪天被淘汰了都不知道。
站在量化的舞台之上，永远没有一劳永逸的完美模型，前方的路依旧充满无休止的研发和更快的迭代，持续跑在前面的人才会在一次次浪潮中立于不败之地。
（应受访者要求，文中万烨为化名）
微信扫码关注该文公众号作者