寻找阿托卡之旅：量化投资一席谈

体育系列新增3篇文章

主讲嘉宾：董艺婷

主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河

承办：中关村大数据产业联盟

嘉宾介绍：

现任光大富尊投资有限公司研究总监。富尊是一家纯量化管理的投资公司，管理团队为前国信证券金融工程研究团队，曾连获国内金融工程最佳团队荣誉，是国内本土组建时间最长的量化团队，团队核心成员从2005年起就参与国内市场衍生品创新工作，对本土金融创新和量化投资的痛全程感受。

以下为分享实景全文：

现在我所在的公司 是一个完全以量化模式投资和管理的公司。

作为国内最早涉猎量化投资的团队，我们的状态很有意思，许多工作都是自己从0开始动手，经历了很多“凑合”的过程，也看到很多业务、市场、需求，从我们意识到，到最终实现，经历了很长很痛苦的过程。当然，好处是，这样我们总能知道三年后市场需要什么。

下面的内容 有很多可能和技术关系不大大家权当娱乐哈。

阿托卡，是一艘神秘的沉船，许多人相信，找到它，就找到了一个巨大的宝藏，没有人知道它沉睡在哪里。我一直觉得，量化投资就是这样一种工作——数据就是我们的海洋。找到阿托卡，除了我们必须付出的努力，还需要很多因素：谨慎、冷静、勇气，和“远在星辰之外的运气”。这样说似乎遗漏了技术——这正是我想表达的：技术是世界的一部分，它使世界更美好(也许?)，然而它不能改变世界的规律，作为一个“依赖规律”生存的职业，我希望技术是我们手里的矛和盾，但不是我们的灵魂——而它让我们的灵魂更自由，更高效(在我可以承受的成本下)。

讨论技术问题，首先要看这些技术所在的环境。这是我始终成不了技术专家的最大问题——斤斤计较，想得太多。对于一个始终在国内市场做量化投资的人来说，我想先描述一下自己的生存环境和一路走来的感受。

09年，从“衍生品业务”的梦中醒来，沉浸在失业的焦虑中时，领导说，我们做量化投资研究去吧。我说好吧——可是我会么?一开始只有4个人，最起码我自己写的东西现在看来惨不忍睹，没有成熟的研究流程，没有合理的方法论讨论，可行性也堪忧。感谢那些在会议室快睡着但仍忍耐我的客户——让我们得以成长至今。然而也正是因为如此，我们承受了太多行业发展中的“技术外”或者叫做“业务外”因素带来的痛苦——收获是现在对任何问题的思考，都不再是一个独立的思考。请大家不要忽略上图中“数据”和“系统”之外的其他四个饼——如果没有它们的保护，我们随时会失业。我们想得太多，恰恰是因为我们珍惜。

2010年和2011年，当我们的团队如日中天(请原谅这个破词)的时候，我写过两篇文章，叫做通往量化投资的成功之路，每年一篇，用于分析行业发展状况，预测未来的业务领域。几年时间过去，其中的事情几乎都变成了现实，我看见很多人在雀跃，认为对冲的时代来了，“我们的时代”来了，然而我心里没有一丝高兴的感觉——这意味着更为激烈的竞争，更低的边际效应——甚至该哭吧?

讲完上面那些废话，下面可以好好讲讲，在这样的心态下，对数据和系统，我是怎么想的了。

其实上面这两张图的标题已经表明了一切。里面的每一块内容在大家看来都那么清晰明了，简单得就像今天中午的午饭，有一碗米饭，一碗汤，两碟素菜，半条鱼和一块大排。然而在我心里他们是一个复杂如宇宙的存在——无数细节问题，足够写一本可以砸断脚的书。

最起码，有那么几个不算太细节的问题：1)从哪儿来?2)能用吗?3)购买成本?4)存储和维护成本?5)预处理成本?6)其它应用中的技术问题——怎么用?怎么存?怎么保障安全?

正因为如此，每遇到一个系统商，或是研究平台提供商，或是策略提供商，我首先会问上述关于数据的问题，还会问下面要讲到的精度问题。在一次业界交流会上，对面的一位友军实在受不了我的絮叨，提醒我“对精度的过分要求如果和低智商匹配，就会有精神分裂的危险。”

和精神分裂相比，我觉得还是命比较重要。

我不知道在其它领域你们能否得到关于数据的上述服务，最起码我得不到，或者买不起。因此我们只能靠人肉去做这些工作。当一个人带着进入核爆模拟实验室的预期来到我们的工作环境时，当我让他们花几个月的时间去看数据，去做一次上述流程的时候——我在他们眼里看到了深深的失望，和被伤害的委屈——父母老师精心培养了二十余年的精英，就是干这个的吗?可是我也很委屈，如果连一个还没毕业的本科学生都能从“公开信息来源”比对出这个数据库的明显错误，这个数据库凭什么要我付出那么高的年费?我们所赖以生存的大数据，到底是个什么东西?

有人喜欢用“模糊的准确”和“精确的错误”来表达对他们的态度：对数据吹毛求疵没啥必要。我想有两件事需要说清楚：1.在资本接近零和的博弈中，有模糊的准确就一定有模糊的不准确，而后者的后果，我无法承担。2.对数据吹毛求疵，是希望消除不必要的“误差”而不是“错误”。错误就是错误，模糊和精确都可能带来错误。误差却是一个可怕的东西，它在不知不觉中可以传导成一个巨大的错误，人人都知道蝴蝶和飓风的故事，把它时刻放在心上的人却很少。

如果你忍耐了1到3年，把“吹毛求疵”这件事做好了，你就会是本土量化投资领域最有竞争力的TOP20%之一。花在这上面的时间一点儿都不会浪费——当你知道为什么数据必须是那个样子的时候，你已经懂得了很多人为什么会栽跟头，或者说，他们为什么亏钱?接下去，你可以进入一个灵魂自由的领域了。

其实上面这个流程里有很多事我也还没做。这是我理想中的后台部门能为我解决的一个工作环境。到现在为止我还在为之努力——没钱，也没人。我从未想过像我这样一个人会为这些事情烦恼(我的意思是从小到大我其实一直被认为是粗心直率的);然而现在这已经变成了我的理想之一(其它理想可能包括世界和平，蓝天绿水，动物快乐等等)。

不可避免的还是讲讲系统吧。我的检验标准暴力而直接。这里说的钱，千万不要认为只是“收益率”——它的含义是：管理成本、Quant的工作效率、交易速度和成本、风险控制的准确度和效率、资源分配的优化程度等等。而一个好的架构师，不但要懂数据，还要懂需求，知道我们这些人打算拿着数据干啥去——很多架构师不耐烦听我讲这个，或者以为他们所理解的就是我讲的，我一直认为这种工作流程是本末倒置的——当你不知道目的地在哪儿的时候就买好了路虎，可是我只不过想通过一条独木桥到对岸去。

这个，同属我的理想之一。是我在问过几个系统商同一个问题之后忍无可忍的结论，其它躺枪的系统商勿恼。

实际上我的不满并非完全来自于速度，相反，我并不追求没有必要的高速——因为那可能是以高成本为代价的，还有可能是以牺牲风控为代价的。我只是希望，无论是系统商还是我们自己，都知道时间去哪儿了——每一部份的耗时，做一个敏感性分析，并没有那么难，为什么不去做，而是选择用成本和风控来作为速度的代价?

系统商和数据商遇到我这样的客户会觉得非常烦——他们已经加班了很久，老板的利润之刀就悬在脖子上。实际上我的状态也好不到哪儿去，但我坚持，要做好一件事情，咱们得有个合理的流程，流程之一就是：了解客户需求-〉理解客户需求-〉用最高效率和最低成本完成这个需求。而不是先造出一辆车再来问我到底在什么路上开?当我想问问这辆车的汽油在某种路况和速度下的消耗速度时，你说这谁知道?

下面这张图，是我的另一个理想(呃，理想太多了)——通过系统让量化投资成为一份幸福而安全有效的工作。事实上基于这个理想的系统架构，有两个。

其中一个已经写完了三年，在其中无数人找我谈过它的商用，现在仍然没有落实：两年前是因为它太超前，客户还没培育起来，现在是因为匹配的数据和系统太贵，而我不敢冒险把技术架构给任何没有商业合同约束的潜在合作伙伴。另一个的架构搭好了有半年，我们仍在人肉准备基础数据中——

这两个系统将用于量化策略(或其它一切可以用确定资产组合来表达的策略)的评价、管理、风控、验证、配置...等等，总之就是解放一个人的思想，让它自由而快乐地思考，大量计算和验证的工作，都交给系统。(前提是，数据可靠，接口统一，函数体系符合业务逻辑，速度足够快，输出足够友好)

要达到上述目标，在我眼里，技术，是最后一个需要考虑的问题，因为每一个步骤，我们都知道howto do。现在的问题是 how to cost 和 who to do it?

再扯得远一点，当很多人发现他们也需要这样一个东西，开始往里投钱的时候，想做no1 已经没有那么简单了。我们需要的，就是从现在，就开始。

最后，请大家原谅，在这个技术大牛满天飞舞的群里，我讲了那么多和技术无关的东西。然而我相信你们懂——我只是希望数据和技术，在最懂和最爱它们的手里，在一个灵魂自由思想自由的环境里，把它们用在刀刃上，做该做的事情。希望我的几个理想能够一一实现，也希望它们给你一些启发，谢谢你们对工作的热情，这两周我总是在十点以后躲在卫生间里看这个群的演讲，它们让我重燃实现理想的希望，谢谢!