嘉宾介绍：吴比亚，北京大学物理学学士、经济学学士，美国纽约城市大学巴鲁克学院金融工程硕士，曾在高盛集团和花旗集团从事量化投资和交易工作，加入鸣熙前作为投资经理在POINT72管理数10亿美金的资产，专注量化股票中频策略。
国内量化投资快速发展，目前市场处于黄金时期？海内外量化投资各有什么特点？国内量化投资同质化竞争怎么看？ChatGPT将如何改变量化投资方式？指数增强策略投资选择什么品种？对此，鸣熙资产吴比亚跟大家分享精彩观点。
吴比亚表示，国内市场处在量化发展的黄金时期，市场成熟度还在比较萌芽的阶段。目前火爆的ChatGPT也能在量化投资中提供很多帮助，比如处理文本文件、另类数据，以及帮助进行编程执行分析。
其指出，中证1000指增的公司比较偏成长，行业分布也更均匀，如果投资者风险偏好比较高，未来更看好小公司，就选中证1000指增。如果没有太多的偏好，中证500指增比较保险。
以下为文字精华：
1、鸣熙资产吴比亚：国内处于量化发展的黄金时期
提问：首先介绍一下，鸣熙资产成立于2014年，公司的核心团队成员来自于Point72、千禧年、微软等知名公司，还有清北复交等顶级高校，自09年开始交易至今，连续14年稳定盈利，自2021年开始公司开始转型资管化、主营量化、股票策略、CTA期货高频等，今年以来鸣熙股票策略也是一直名列市场前茅，鸣熙资产也一直坚持以朴素的经济学逻辑为核心，以数学与科技的力量为依托，立志成为顶尖的量化对冲基金。
海内外在财富管理行业当中有哪些差异？
吴比亚：我首先觉得国内和国外最大的一个差异可能在于市场的成熟程度。量化投资在美国已经有大概二三十年的历史，但是在国内还是近10年的事情，所以在监管方面、市场机制方面等，国内和国外都有非常大的差异。
比如美国现在的量化投资更多是以股票多空为主，就相当于买一篮子股票卖空一篮子股票，然后加比较高的杠杆博取一个超额收益，而国内现在更多是一个以指数增强或者中性策略为主的大环境，更多原因是卖空端的机制还没有很好的建立起来。
其次在于对冲工具方面，海外衍生品选择丰富，可以给投资者提供较多的可选择的对冲工具，但国内目前对冲工具的选择集中在期货市场，这方面两个市场存在很大的不同。
不过国内市场处在量化发展的黄金时期，美国经历了长期的历史发展，市场成熟度已经非常高，但是国内的成熟度还在比较萌芽的阶段，所以我觉得中国的量化投资市场非常有前景。
提问：量化投资和主观投资有哪些区别？它们各自有哪些优劣势？
吴比亚：主观投资和量化投资更多是投资的两个不同维度的分析，它不是二元对立的关系，就像主观投资，包括我们在美国的时候，很多主观投资的经理也会用一些量化的工具，比如运用量化模型来对股票的价格进行分析。
另外在量化投资领域，我们也会看非常多的基本面数据，主观的研究员也会看这些数据，我觉得主观的优势更多是它可以对单个公司做非常深入的分析，包括整个产业链的上下游、公司实地调研，这些是量化策略所不具备的。
而量化策略优势更多是在投资的广度上，量化可以捕捉到市场非常广泛的投资机会。但是在单个股票上的预测准度可能没有主观投强，不过由于统计优势，它会比主观在超额的稳定性上更高一些。
所以总体来说，我觉得量化投资和主观投资的关系是一种相互补充相互借鉴，可以灵活互补的存在。
提问：海内外量化投资的策略类型有何区别？国内量化投资同质化竞争较严重？
吴比亚：策略同质化是海内外都有的问题，海外最顶尖的对冲基金的策略也有相似，因为假如和所有顶尖的机构都不一样，说明你可能做的有问题。
重要的是能不能在同质化的同时又有差异性，在大家都涨的时候可以跟上，大家都跌的时候尽量跌的少一点，这样就比同行有优势。
所以我觉得，第一，量化策略的基本框架要正确，有一套正确的投研体系和框架，不能底子是松散的，这样做出来的差异化就是错误的差异化。
在基础和底子正确的情况下，不同的机构创新思路肯定不一样，就像每个人的大脑都有各自的优劣势。
我们需要发掘的就是市场中不同的规律，并有效地用量化的方式表达出来，这个时候大家的差异性就体现在统计模型的精确度和数据选择的精确度上，头部机构或者是顶级模型之间，是会有差异的。
在策略的方向上，国内现在主要有两种策略，第一种是指数增强策略，就是中证500、沪深300和中证1000，这三个指数是国内的主要股票指数，因为国内缺乏做空机制，大家更希望在持有市场的情况下有超额收益，比如说今年沪深300涨了20%，我有20%的超额，那今年持有收益率就是40%。
但这种策略的可能劣势就在于会受到市场的影响，假如超额20%，但今年市场跌了30%，就会亏10%。但是从长期来看，只要市场不是每年都跌30%，每年有比较稳定的超额，在长期就会有正的收益，而且是非常可观的。
所以投资者要有比较长期的观念，在持有指数增强产品，不要去追逐短期市场的波动，赌下个月市场会跌或者涨，这没有太大意义。
另外一种策略是中性策略，相当于对冲了市场风险，就像我刚刚提到的美国所有的量化投资策略只有中性策略，就是买一篮子股票，卖空一篮子股票，把市场风险完全对冲掉，风格因子和行业因子的风险完全对冲掉，这样超额波动就会比较低，可以加比较高的杠杆，不会有爆仓风险。
中国目前的中性策略更多是以指数作为对冲，例如卖空中证1000的指数期货，或者卖空中证500的指数期货，因为国内目前个股卖空的机构还不是非常成熟，这大概是目前国内的情况。
2、鸣熙资产吴比亚：ChatGPT可作为量化投资的好助手
提问：贵司近期有没有比较有成效的新的研究方向？
吴比亚：量化投资最重要的就是不断的创新，也是做投资最有意思的一点，近期海内外ChatGPT都是非常火的话题，是在传统自然语言处理模型，或者说人工智能算法上的非常大的跳跃。
我们公司在近期也是对这种大语言模型做了研究，构建鸣熙的代表模型。Open AI最初推出ChatGPT工具，可以理解大量的文本数据，做非常精确的舆情识别和关键字提取，还可以生成文本。
之后Facebook等机构也陆续开源了一些大语言模型。大语言模型非常有意思、而且在投资方面还没有被完全利用的点，我们近期也在结合金融数据来继续细化大语言模型。
ChatGPT基于海量的数据库，文本可能是诗词歌赋，也可能是人民日报的文章，不一定所有的文本都适用于金融。在这个情况下，我们就需要对大语言模型在金融数据的领域做一些精细化微调。
另外就是另类数据在国内目前还是在尚未被完全利用的阶段，在美国发达市场，另类数据使用是非常多的，举个例子，欧美消费主要是用信用卡，就会有信用卡的数据提供商，把季度数据累计起来以后分析分解。比如说在沃尔玛买了一部苹果手机有个消费记录，把所有的消费记录累计起来，就可以识别苹果下一个季度的收入。
美国信用卡消费非常高，即便是在亚马逊的网站上下单也可能通过亚马逊的信用卡，最后也会追溯到苹果产品，所以把这些消费记录反推到每个公司以后，就可以非常清楚的刻画收入情况。
这样的数据，我们叫做叫另类数据。第一眼看到不觉得跟投资有什么关系，但是它本质也是刻画公司的相对利润来源。这些另类数据也是我们正在大力发展的方向，但是因为国内现在还在相对比较初级的阶段，我们觉得后期会有非常大的增长潜力。
提问：ChatGPT对投资者到底有哪些帮助？
吴比亚：个人投资者会怎么用ChatGPT进行投资，像我们网站有很多文章，你不可能把这些文章都看完，但是ChatGPT就可以做到把所有的文章都浏览一遍，然后把最重要的信息提取出来，包括哪些股票出了财报，哪些会有业绩预告，哪些股票有突发事件，可以用ChatGPT读网站上所有文章，获取很多有用的信息。
市场上有这么多家上市公司，即便是研究行业的研究员，研究大概30只股票，也没有时间把每个年报300页都读完。
这个时候就可以用ChatGPT把年报PDF导入。然后问它跟上期年报有哪些更新，重要的点是哪些，财务数据方面有什么变化，这些变化对我的估值模型会有什么样的影响，ChatGPT相当于智能的人，又有无限的算力。人脑的反应速度和表达速度相对比较慢，但ChatGPT可以很快的处理非常多的信息给出反馈。
提问：ChatGPT和一些强大的数据类软件有些类似，但其处理速度、反应速度更高效一些？
吴比亚：您提到的数据类的软件可能更多的还是一些传统的自然语言处理模型，比如说我放进去一篇文章，把关键字提取出来，相对来说是一些比较传统的模型做的事，它可能基于比如说训练好的字典也好。
但是ChatGPT更像一个算力非常大的深度学习网络，能生成文字，提取关键字，例如我让ChatGPT读一篇文章，然后问假如你是股票分析师有哪些意见，哪些观点提给我，他可以表达得和真实的股票分析师是一模一样的。
提问：鸣熙在应用ChatGPT的过程有哪些收获？
吴比亚：我们鸣熙主要利用这几点，第一，它是一个很好的做自然语言处理的工具，我们在处理文本文件、另类数据时把其放到ChatGPT里，它能给我们非常好的分析，或者帮我们提取关键词，我们再用传统的自然语言处理的模型对它提取的关键词进行处理，把传统的和ChatGPT很好的融合起来，进行舆情分析。
此外ChatGPT还是非常好的编程助手，你给它指令，说我现在要写一个程序，他需要帮我执行哪些，比如说读这个数据做哪些分析，然后最后生成什么结果，它可以非常快的把代码帮你写出来。原来一个研究员写这段代码需要一个小时，但是ChatGPT一分钟就搞定了，所以效率相当于提升了60倍，我觉得就类似于工业革命，从手动到机器的非常巨大的跨越。
提问：您也讲到了关于编程的辅助方向，您觉得它的可靠性以及人工智能和人力的结合还有哪些要磨合的，有哪些空白还需要填补？
吴比亚：目前我们也不是百分百靠它，因为写出来的程序万一可能有漏洞，这种情况下我们在系统里面用就吃亏了，所以更多只是把它当做一个帮手。
它写出来的程序我们要一一检查过，看一下逻辑是不是正确，我们内部有一些检测的系统，会检测代码的可靠度和算法的效率。
在投资方面，很多时候也不能百分百依赖它，它更多是一个工具，而不是一个结果，我们希望把ChatGPT当做很好的助手，但不想被助手左右。
3、鸣熙资产吴比亚：看好中证500指增投资机会
提问：不完善的市场量化交易更有套利机会，还是成熟市场更有机会？中国量化投资火了这些年，最近这两年表现不如之前，原因是什么？
吴比亚：量化确实这几年经过了高速增长以后，它发展会达到相对来说比较平衡或者比较稳步增长的阶段。一个投资组合超额每年在百分之三四十，然后无穷无尽的往下延伸，这是不可能的，所以达到比较合理的增长点是需要一定的时间，但是并不妨碍今年以后往后看仍然是一项比较好的投资方式。
它虽然达不到每年超额40%的水平，但是超额在15-20%还是可以做得到的，就是跑赢市场15-20%，这也是我给我们自己定的标准，但是量化的优势一定是要稳，你不能给投资人造成非常大的回撤，比如超额回撤在10%，这个是不合理的。
所以我希望大家可以用比较正确的心态来面对市场变化，不要梦想着非常高的回报，一年回报几倍肯定是不可持续的，要有长期的思维，希望财富可以在未来10年或者20年能有平均年化百分之十几的超额，这就是非常好的投资回报。
提问：选择量化产品和量化机构有没有什么标准？
吴比亚：我觉得有几点可以注意的，我也不能说百分百就能帮助您选择到最好的私募，因为量化私募有个问题，主观私募也是一样，都有不透明性在里面，你不知道最后策略到底是怎么运作的。
提问：策略到底在公开市场可以讲到哪一步，假设全部给大家讲透是10级，您觉得在公开市场上可以告诉大家到哪个级别？
吴比亚：我觉得公开场合能讲5左右，把策略全部都发表出来也不利于市场的正常发展。
我觉得它会阻碍创新，假如一个人创新不能有额外回报，创新的几率就会下降，就像经济学里面的理论，所以为什么需要有知识产权制度，量化某种程度上也是一种知识产权，所以它需要一定的保密性。
关于筛选问题，很多时候需要投资者有比较冷静的头脑，你选择一个私募，假如是因为过去一个月涨了20%，这个时候你就得问一下自己，业绩是不是可持续的，假如业绩不是可持续的，你买到了这个产品，只是相当于你想象出来的一个东西而已，它不是这个产品真实的样貌。
所以很多时候要看这个产品是不是有比较稳定的曲线，长期看超额是不是有一个稳定的上升，回撤相对比较低。
提问：怎么去评估或者是选择指增和中性策略？需要观察的重要指标有哪些？
吴比亚：指增和中性策略最大的差别就是指增有市场风险在里面，中性策略相当于把市场风险给对冲掉了。我觉得更多的就是看投资者的风险容忍程度，因为大家知道市场风险肯定是最大的，假如对风险程度容忍度非常低，希望是相对回撤非常小，波动不要太大的产品，那我觉得中性策略可能会更适合你。
假如您觉得中国市场在未来是非常看好的贝塔市场，觉得市场会涨，这个时候选指增可能会更好，相当于在市场涨的同时超额也在涨，相当于是双击的收益。
所以还是看个人偏好，因为对冲有时候是有成本的，在国内无论是用期货对冲也好，用ETF对冲也好，每年可能都会有3-5个点的对冲成本。
所以假如是长期投资者，觉得中国市场值得投资，我更建议投资指增，因为第一你不用对冲成本，第二中国市场未来的红利也可以吃到。
提问：500指增、1000指增、还有小市值量化产品，品种怎么选？
吴比亚：您提到第一个问题关于规模，我觉得看这个产品具体的性质，比如说产品是的换手率，是高频产品、中频产品，还是比较偏主观的低频产品。只要是高频产品，比如换手就在一两天，它的容量是非常有限的，它能容纳的规模如果超过了它最后投资的规模，超过了它能容纳的规模，它未来的业绩就会受到影响，你买到的产品和之前的产品就不是一个产品了。
假如是中频策略，比如我们鸣熙的指数增强，我们会测算容量，比如现在测算容量大概是在100亿到150亿之间，根据市场的活跃度跟市场交易程度和中国市场的整个体量，我们测算大概容量是在100亿到150亿之间，这个阶段内我们的业绩是可以保证高度一致的，过了这个阶段我们可能会放慢脚步，假如是更低频的产品，它的容量就会非常大，比如说你买主观，它的容量就没有太大限制，这个就不需要太关心。
提问：500指增和1000指增类别的选择有什么讲究？
吴比亚：我觉得总体来说1000指增比500指增会更偏小市值，公司要更小更偏成长，然后它的波动肯定也会更大一些。我们的观察是1000指增的超额会比500要稍微好做一些。
因为1000指增的公司比较偏成长，行业分布也更均匀，量化要求它的对标越均匀越好，假如我的对标是沪深300，相当于都集中在银行里面，在银行里面选股，很难用量化的方式选出比较好的。
所以如果投资者风险偏好比较高，未来更看好中国的一些小公司，就选1000指增。如果没有太多的偏好，我觉得500指增比较保险，就是介于300跟1000之间，我觉得中间是合理的选择。
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