首页 > 近期活动 > 9月9日 | SAIF Banker 华宝证券量化第四期
活动时间: 2017-09-09 18:00 至 2017-09-09 20:30 报名时间: 2017-08-31 18:00 至 2017-09-09 12:00 地点: 上海高级金融学院 查看活动总结


近几年随着量化金融理论的深入发展,特别是近几年机器学习和人工智能技术的兴起,国内量化投资发展迅速,股票量化、期货CTA策略以及高频交易是主要的三大量化投资方向。各类量化投资策略体系以及思想理念是怎样的?美国的领先实践对于国内有哪些借鉴?SAIF Banker华宝证券量化系列讲座将为您深入解析量化投资的理论和实践。


由上海交通大学高金FMBA项目组和华宝证券主办,高金MBA学联协办, 高金量化投资俱乐部承办的《SAIF Banker系列课程之华宝证券量化系列》讲座活动在暂别八月暑期之后再次与大家见面。



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本期讲座为该系列课程的第4期(共六期),主要内容为股票量化策略体系与理念,重点介绍:


1. 量化策略在美国的发展历史和现状

2. 美国资本市场和中国资本市场比较

3. 股票量化策略体系

4. 股票量化策略理念



活动详情



活动时间:9月9日(周六) 18:00-20:30

活动地点:上海市淮海西路211号303报告厅


活动议程:

18:00-18:30 签到

18:30-20:00 嘉宾主题演讲

20:00-20:30 Q&A


活动主办:交大高金FMBA项目组、华宝证券

活动承办:交大高金量化投资俱乐部



嘉宾简介



徐晓波 先生

上海锐天投资管理有限公司创始人、总经理

北京大学物理、经济双学士学位



2013~至今:

上海锐天投资管理有限公司创始人和总经理,公司现有量化投资产品管理规模超20亿人民币,投研团队人数近30人,这两项指标在国内同类量化投资公司中均名列前茅。公司秉持“技术创新引领投资管理”的投资理念,主要投资策略为股票量化策略,产品业绩受到工商银行总行、招商银行总行、国信证券等大型机构客户的认可。


2012-2013:

任职于美国知名对冲基金Citadel(中文译为“司度”),负责开发和研究量化交易策略,所在小组(约10人)每天美国股票的交易额达100亿美元。Citadel是美国市场份额排名第一的股票和期权做市商,擅长高频股票交易策略。



关于SAIF Banker系列课程


2017年交大高金FMBA项目开创性地与金融机构共同谋划与开设SAIF Banker实战系列课程。SAIF Banker是面向FMBA在校生开设的金融实践课程,是FMBA课程体系的重要组成部分。通过将业界专家请进来,把业界内训课程引进来,以增加同学的金融实战教育。5月6日起,与华宝证券开设的六期“量化”系列课程将登陆FMBA课堂。


课程内容

课程将讲解量化投资的重要性,解决量化投资思维模式的误区,通过本课程学习,可以了解量化投资的正确思维模式,部分同学在听讲后可开始量化投资的策略研究。后续课程将在此基础上从不同角度进行深化,由擅长相关领域的讲师从自身经验出发深入讲解,揭开量化投资的神秘面纱。



课程目标

- 通过学习课程,解决量化策略的思维方式问题。

- 学生可以通过学习和后续辅导研发自己的策略。

- 希望投资量化产品的学生可以逐步建立投资量化交易产品的筛选机制,了解哪些量化交易产品的交易方法论是正确的,哪些是依靠制度套利,哪些是未来会有风险的。


往期回顾


华宝证券量化课程第一期:必然和可能

华宝证券量化课程第二期:中国的高频交易

华宝证券量化第三期:中国量化的前世今生




【关于高金量化投资俱乐部】


高金量化投资俱乐部依托上海交通大学上海高级金融学院优秀的师资和学术资源,以及量化投资对冲基金领域优质校友网络资源,旨在为高金在校师生和校友搭建量化投资、金融工程、对冲基金领域知识学术交流和资源项目合作平台。


高金量化投资俱乐部整合各方资源,策划并开展诸如【量化投资·讲座】、【量化投资·读书】、【量化投资·研究】三类活动品牌。量化投资讲座选题前沿并精彩纷呈,历次报名人数均在两百人以上,可谓热情高涨。量化投资读书以组团方式每月阅读完一本量化专著为目标。有效促进参与读书分享的同学尽快地掌握量化理论基础。除了开展理论学习讲座读书活动,同时由俱乐部若干位量化投资领域资深校友发起量化投资研究的实践组,真正动起来实践起来,以理论联系实际并学以致用,赢得高金在校生和校友广泛关注与积极参与。

由上海交大高金FMBA项目组和华宝证券主办,FMBA学联协办,高金量化投资俱乐部承办的《SAIF Banker系列课程之华宝证券量化课程》第四期活动于2017年9月9日在交大高金303报告厅顺利举办。全场座无虚席,同学们认真聆听了由上海锐天投资管理有限公司创始人徐晓波先生带来的主题为“股票量化策略体系与理念—华尔街领先实践”的精彩演讲。

 

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徐晓波先生毕业于北京大学,获得物理与经济学双学士学位。在2012至2013年曾任职于美国知名对冲基金Citadel(司度),负责开发和研究量化交易策略。2013年至今创立并且担任上海锐天投资管理有限公司创始人和总经理。公司管理规模超过20亿人民币,投研团队20人。



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本次讲座的内容主要分为以下几个部分:

 

一、 什么是量化交易?


使用计算机在二级市场进行套利,自动化交易、风险控制等活动。相对于人,机器非常自律,并且可以快速的处理大量信息。市场上有很多很小的转瞬即逝的价差和波动,通常只有万分之几的价差,人工是很难抓住这样的机会,可以利用机器去进行交易,抓住市场上很小的机会。


金融市场本身对经济影响巨大,股票和期货的价格反映了买卖双方的供求关系。如果缺乏投资价值的公司因为市场短期因素导致高股价,会导致资源的错配,对经济发展并不好。对于真正优秀的公司,应该通过价格发现让股价上涨,降低他们的融资成本,吸引更多的资源与人才创造更好的效益。资本市场的价格发现,就在影响经济的运行,在市场上长久存活的人说明其定价有效,能反映市场的情况。他让价格从无效到有效。而人才和计算机的应用,可以推动金融市场的定价更加的精确和快速。


二、量化交易在美国和中国的发展


量化交易在美国的发展大概经历了三个阶段:第一节点90年代,计算机性能有限,但是相比人已经很有优势。出现了诸如文艺复兴,司度等公司。第二阶段是从2001年到2008年,这一时期经济上扬,衍生品快速发展,市场非常活跃,使用计算机进行交易开始活跃,出现了至今为止都非常著名的量化公司。第三阶段时2008年之后,经济发展平缓,交易规模和波动率都有一定的下降, 08年后的美国量化交易规模饱和,大的公司规模稳定,没有太大变化。


中国的量化交易的发展是从10年开始,股指期货的交易为主。中国是唯一一个体量和美国差不多大,且没有海外成熟player进来的市场。未来几年是中国量化的黄金时机。一是国外回来的人时间比较短,二是监管变换很快。



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三、中美两国金融市场比较


从体量上来说:中美体量接近。随着中国GDP继续保持中高速的增长,衍生品的发展以及杠杆的增加,这些都会增加中国的资本市场的体量,再一个是新公司上市增加中国股票体量。


从交易结构来看:美国股票可以加高杠杆,可以做空,有很多期权加速价格发现。美国股票市场有效和这个密不可分。同时,美国没有涨跌停,也就放大了金融的风险。美国的股票可以同时再7-8家股票交易所同时交易,量化投资让他们变得一致。同时,不同交易所也满足了不同的流动性需求。国内T+1对策略影响比较大,与美国使用T+0制度对策略的影响差别很大。



四、量化策略体系



量化策略包括三个方面:寻找alpha,降低冲击成本,以及风险管理。优秀的策略能在alpha策略给定容量内以最好的资金效率得到执行。同时,作为专业的机构投资者,风险管理始终是最重要的考量,高Sharpe Ratio是大家追求的目标。


量化选股往往基于多因子模型。常见的包括技术因子,事件因子,基本面因子和数据因子。技术因子来自与基本的量价关系,以及基于量价关系的衍生指标。常见的事件因子包括,定增,派息,并购,高管增减持等等。基本面因子的作用来自于证券的长期价格由基本面决定这一事实。但与传统的基本面投资者不同,量化策略并不对公司产品销量,人员结构等基础业绩信息做预测,而是基于财务报表数字将公司基本面信息纳入策略当中。数据因子包括宏观经济以及行业统计数据,量化策略往往并不关心数据本身的经济意义,而是某一组数据对于标的价格的统计意义,试图通过找到他们之间可靠的联系,帮助预测交易标的价格运动。


不仅仅是基本面因子,量化交易与传统的基本面交易在整体框架和思维体系上有着本质的不同。传统基本面交易基于人的判断,量化交易在具体交易过程中更多体现了机器的效率和实力。传统的基本面单笔交易往往寻求的是较高收益的alpha,而量化交易则可以寻求更细微,单笔盈利更低的alpha,并通过多次交易累积成显著的整体收益。而在风险管理方面,机器交易的纪律性可以避免人类交易员的情绪干扰。总之,量化交易可以避免人工交易的诸多弱点,正因为如此,量化交易近些年迅速发展。


在关于量化交易未来发展的讨论中,人工智能成为越来越热门的话题。人工智能的本质是一种机器学习的算法,它研究的是非线性的多元回归问题。基于大量数据的训练,人工智能算法试图找到多元因子产生标的资产价格运动的最优非线性函数,从而最大程度地预测资产价格变动。人工智能在交易领域的应用会面临两个方面的限制限制:第一是金融市场噪声过大,增加函数拟合的难度;第二是影响资产价格的数据特征经济含义仍然需要人类参与定义。正因为如此,人工智能更可能取代的是低端机械化的工作,而非金融交易这样高端的带有博弈性质的工作。专业的工作难以被取代,比如研究公司业务、组织架构、与人互动的事情,这些机器很难去做。




聆听精彩讲座之后,同学们热情高涨,以下是一些精彩问答摘录:


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1、刚提到中国量化市场未来会有两个坎,是哪两个?


中国的交易制度使得量化交易者无法轻易的加杠杆,无法同时实现更多的alpha,规模的限制导致无法吸引更多的顶尖人才去研究中国这个市场。从10亿20亿到100亿规模是很容易实现的,未来两到三年会有很多公司去达到。未来想要达到100亿规模的话,就需要成熟的团队,包括成熟的策略团队,成熟的IT团队。而再从100亿到1000亿,那就需要类似现在美国的最顶尖的团队,这样的团队在美国都是需要经历长时间的沉淀和筛选的。而中国要产生这样顶尖的团队,肯定是需要很大的坎去迈的。



2、近些年智能投顾发展迅速,未来趋势如何?与量化投资的关系? 


首先智能投顾确实是很好的很热的发展方向,他是伴随资产配置、量化投资、人工智能等的发展出现的新事物,但目前主要还是以经典的投资组合理论,以及量化选股技术为主,总体而言还处在比较初期的发展阶段,但相信未来仍然有较大的发展前景。



3、国内期权市场发展迅速,量化投资在期权投资领域有何作为? 


从国外情况来看,期权市场是很重要的投资品种,而且期权量化也占较大比重。国内期权市场逐渐发展,应该是投资领域很重要的事情,但因为体量并不大,受制于交易制度等因素局限,量化交易空间不大。不过从广义角度来说,因为期权本身的量化因素较多,所以期权量化分析技术以及风险管理等在期权投资中还是比较重要的。


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