因诺资产徐书楠:石以砥焉化钝为利,做世界一流的量化基金

夏日的一个午后,中国证券报记者来到因诺资产见到了公司创始人徐书楠。令人印象颇为深刻的是因诺充满科技感的装潢,颇似科幻大片里的秘密实验室。与一般“理工男”给人的印象不同,徐书楠言谈颇具亲和力,更像是一位饱读国学诗书的学者。

从2014年成立至今,因诺并不急于求成,而是稳扎稳打,将“人工智能”刻入公司的基因里,逐步完善公司的投研体系,建设人才梯队,为业绩的持续性保驾护航。因诺也在中国量化市场的大浪淘沙中历久弥新。

“我们想成为像文艺复兴基金一样的世界一流的量化基金。”徐书楠说。

徐书楠,因诺资产创始人、实际控制人,总经理兼投资总监。2014年创办因诺资产,10年以上投资经验。在此之前,在IMC国际对冲基金和中信建投证券自营部担任基金经理。上海市青年拔尖人才,上海青年金才。清华大学本科,麻省理工学院硕士。

做世界一流的量化基金

二十世纪七八十年代,量化投资在美国资本市场兴起,多家日后成长为全球一流对冲基金的公司在那时成立。其中,著名数学家詹姆斯·西蒙斯1982年创立文艺复兴基金,1988年发行的旗舰产品大奖章基金,曾以高达70%的费前年化收益率,成为量化投资领域的传奇。

这也在不少中国投资人的心中埋下种子。多年以后,一批从大洋彼岸顶尖量化对冲基金归来的探路者,开始在国内探索量化投资的发展之路。

徐书楠也是其中一位。带着“学霸”的标签,他从顶级学府清华大学毕业后,以学分绩第一的成绩获得全额奖学金,赴美国麻省理工学院(MIT)攻读研究生学位,毕业后加入国际顶尖套利对冲基金IMC工作。2010年,徐书楠回到内地,并在2014年创立因诺资产。

创立因诺之初,量化在国内尚属小众领域,了解量化的人少之又少。直到过去的两三年,中国量化投资市场迎来大发展,从一千多亿元体量发展到去年突破1万亿元,增速十分惊人。

谈及其中的变化,徐书楠坦言“竞争加剧不少”。“中国市场目前的无效波动水平比几年前大幅缩小,有效性提升显著。几年前量化机构的策略模型和投资水平不及现在,但当时很多机构的超额收益能做到30%甚至40%以上,现在量化的整体超额收益大幅下降,能到20%已经非常不易。这是中国市场更加成熟有效的一个证明。”在他看来,国内量化发展到今天这个阶段,策略变得越来越复杂,这是一个必然的趋势。用一个简单的模型就能赚钱的时代一去不复返,量化行业越来越强调模型的广度和深度,强调研究的深度,强调团队的力量。

即便如此,徐书楠认为,量化投资在中国市场的占比也仍然只有20%,相比于成熟市场量化资金占比一半来说,量化投资未来在中国仍然会有非常大的发展空间,“蛋糕是能做得越来越大的”。

徐书楠坦言,因诺成立之初,愿景就是非常明确的,要在量化投资这个方向做到极致,成为世界一流的量化基金。当前因诺的管理规模早已突破百亿元,但与同期成立的并成长为国内量化巨头的部分私募对比来看,管理规模仍有一定差距。对此,徐书楠表示,“我们公司的风格相对来说比较稳健,一步一个脚印,产品业绩最终还是要靠优秀的投研团队支持,而这一点是需要很长时间去苦心经营的。投研团队的搭建可能需要10年以上的时间才能逐渐形成一个非常完善的体系,需要不断倾注精力去做。投研团队建设得好,最终就一定会在收益和规模上有所体现。”

是危机更是机遇

2015年9月,为促进股指期货市场规范平稳运行,中金所推出一系列股指期货严格管控措施,包括调高交易保证金、提高手续费、调低日内开仓量限制标准等。一时间,量化投资行业受到很大的影响,当时市场上很多常见的策略比如套利等,都因此无法继续运行下去。

当大部分量化投资机构还在踟蹰观望时,徐书楠没有时间犹豫彷徨,灵敏的嗅觉告诉他,明智的投资人已经开始掉转船舵寻找新的方向。他下定决心:“必须要有一些新方向、新策略。”

工欲善其事,必先利其器。在2006年以来的第三次人工智能浪潮中,深度学习取得突破性进展,使得人工智能发生了根本性的改变,算法不断改进,算力逐步提升,越来越多的领域开始大规模应用人工智能模型,例如在语音识别、图像识别、自动驾驶、围棋等领域,实际应用数不胜数。人工智能已经证明了在大数据、非线性领域,具有显著的优势。量化投资中,也有着类似的方向。譬如,高频量价数据体量非常大,与人工智能的优势非常契合。因此,2016年,因诺就开始了人工智能模型的研发之路,成为中国市场上最早一批研究人工智能模型体系的量化投资机构。

从2016年开始研发,到2017年进入为期一年多的实盘测试,在2018年四季度时,全新的人工智能模型体系在因诺的各大产品线全面上线。

时至今日,人工智能模型体系已经成为量化市场上非常流行常见的策略体系,它与量化投资的适配性非常强,不仅在股票阿尔法策略上,也包括CTA(管理期货)策略、算法交易和T0策略等。

回顾当年,徐书楠最大的感触就是“祸兮福所倚,福兮祸所伏”。他解释道,2015年之前,市场波动相对较大,正基差十分显著,当时的市场太容易赚钱了,甚至不需要有什么特别的投资策略就能获得可观的收益,这造成机构很难静下心来去研究策略。

“在股指期货受限之后,这个市场变得没那么容易赚钱了。不过,这样的环境反而使投研的重要性大幅提升。一批专注于投研的机构在2015年以后的‘逆境’中慢慢成长起来,并逐渐形成了当前较为稳定的行业竞争格局。当前,中国的量化投资策略水平与2015年以前已经不可同日而语。”他表示,“因此行业遇到一些暂时的困难,不是坏事”。

时间回到现在,量化行业又一次经历着一场挑战。从去年四季度开始,行业普遍受到超额大幅回撤的困扰,头部机构甚至达到超过25%的历史最大回撤。除了量化规模激增、市场拥挤度提高、风格转换等原因外,从因诺自身的情况分析来看,徐书楠指出,在这一波回撤当中,回撤最大的就是高频量价数据,而这恰恰是人工智能模型最擅长的领域。在这种情况下,人工智能模型体系迎来了新的挑战。

“祸兮福所倚,福兮祸所伏。”徐书楠再次强调这句话,任何模型体系必然会有一些固有的缺陷,总会在一定的条件下表现出来,不可能永远维持一个远高于市场水平的收益风险特性。市场唯一不变的就是一直在变化。

最重要的,仍然是投研团队建设。依托于不断培养的投研人才,因诺进一步大幅改进了模型体系,逐步演化为多策略组合模式,其中所有的策略都是基于因诺过去几年人才培养的成果。在多策略组合模式之下,应用的数据类型更加丰富,策略水平大幅提升,既充分应用了人工智能模型体系的优势,又弥补了人工智能所不擅长的领域。策略的有效性与稳定性都得到了大幅提升。

每次危机都是转机的开始。徐书楠相信,这不会是量化行业所遇到的最后一次挑战。而能够保持迭代、专注研发、不断优化,就是通往未来的一把钥匙。因诺时刻做好准备,迎接下一次的挑战。

抢人才不如培养人才

近年来,国内量化投资迅猛发展,无数量化私募如雨后春笋一般冒出。量化私募的竞争也进入白热化阶段,从早期的“硬件”竞争转变为“软实力”的竞争,人才成为这一竞争阶段各家的必争之地。

量化投资经历横跨美国、香港和内地的徐书楠,早已对量化的核心竞争力思考得很清楚:“优秀的业绩离不开投研团队过硬的实力,量化做到极致,最终的核心还是人才。所以我们最核心的工作,就是不断招募优秀的人才,提升投研团队的实力。”

当前,不少量化私募开始聘请猎头“挖人”,并且在全球都进行着“抢人”的战略布局。为了抢夺人才,一些量化私募要支付给猎头巨额猎头费,一年甚至花费上百万。为了留住人才,各家机构也是使出了十八般武艺。

在徐书楠看来,量化私募管理规模突破百亿元后,品牌力和号召力已经不是问题,各家对于人才的吸引力并没有太大的差别,最终还是取决于能给予人才的发展空间。

“抢人很重要,但是培养人才同样重要。”徐书楠介绍,“头部机构招聘的都是优秀的苗子,但是,不同的培养体系,成才的概率是不一样的。同样的人可能在一个体系下能成长起来,在另外一个体系下就成长不起来。因此,最终人才能够成长成什么样,能够发挥多大价值,很大程度上取决于人才培养方式和培养体系。投研体系和人才培养体系搭建完善,人才的成才概率才更高,整个组织才更能够保持一个良好的长期竞争力,这是竞争的关键。”

谈及培养人才和留住人才,徐书楠认为因诺是非常有发言权的。2015年起,因诺就开始进行校园招聘,自主培养与外部招聘相互补充。同时,近年来,因诺加强了海外人才的招募,近几年加盟的新人中三成具有海外背景。目前,因诺共有成员110余人,其中投研团队超过80人,通过团队的梯度建设,为未来发展储备了足够的“后备军”。因诺目前有十余位投资经理级别的核心研究人员,70%出自自主培养。因诺多策略组合模式的构建与应用,就是基于这些优秀的投资经理过去数年的研究成果。因此,对于这场人才的战争,徐书楠志在必得。

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