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乔嘉:大数据给基金行业带来致命变革

  • 来源:多盈金融
  • 2015-04-03
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  上次我们说到了科技互联网对资产管理业有巨大的潜在助力,今天我们具体谈谈对基金管理业致命的投资效率问题。

  有不少美国思想家正在阐述这样一个概念:权力淡化(Power

  Decay)。因为权利对掌握它的人而言并非总是积极的,掌权的人通常会因权利的增长而受到越来越多的束缚。

  在传统的权利模式下,人们尽力攀爬组织中的权利阶梯,只有到了顶层才可能以顶层设计视角从上至下对组织施加改变或影响。在这种制度下,一个小组织也会像数学中的分形概念一样无穷无尽地将金字塔式的权利模式复制下去,中国的基金管理业就曾带有这种特征。而权利的扁平化模式正在挑战这种架构,并带来让行业焕然一新的极高效率。

  在中国资本市场上,大盘一度是那么重要。大盘涨大家都赚钱,大盘跌就只有很少的投资者可以不赔钱,还有零星几个靠运气、关系或者极其罕见的能力的人在逆境中获利。正因为如此,才有“中国股市是政策市”的流行说法。

  2008年前,整个中国资本市场好像只有股票市场,而股票市场好像只有两种赚钱模式:做庄和跟庄。一个“庄”字充分体现了当时市场参与者对顶层建筑的迷信。人们似乎总活在一个拥有至高无上的统治者的金融集权世界里。相信股票大盘背后有政府的意愿,每只股票背后都有资金雄厚而且非常神秘的庄家。这可能真的是事实,也可能是子虚乌有。但他们的存在与否并不重要,重要的是中国股市曾经集体单纯地迷信这个概念。

  当大家面对着不到1000个上市公司做出各种猜想和近似于阴谋论的推理时,我们就要尽可能地去接近这群人,所以我们不能相信自己的投资能力,这无异于被巫术所统治。而打败巫术的力量是科学,或者说是效率的提升。

  过去六年里,中国资本市场刚刚经历了一个效率提升的伟大变革。2009年我刚从澳大利亚对冲基金辞职回国发展时,清楚地记得我和我刚认识的一位非常出色的证券公司分析师(现在他是我们投资公司的核心合伙人之一)对各种股票走势提出各种各样的假想。那时我们还在用VBA(一种Excel自带的简单编程语言)对一只股票做非常有限的历史数据推演。现在回想起来那些所谓的数据分析是多么低效和片面,甚至有点可笑和可爱。用“低效”来评价当时的效率绝对不过分。我在刚加入国外对冲基金时就接触过用VBA、C、C++、Matlab、SQL对各种大数据进行全市场全视角分析的量化投资人,而2009年回国时我却发现中国的基金行业仍然处于宏观经济解读、行业发展分析、公司拜访了解、交易软件数据分析,和人眼看图的散户阶段。为数不多的几个所谓量化投资机构也大多是利用不正确或者不准确的思路在做世界上最简单的所谓套利。例如曾经风行一时的ETF套利和后来只赚了一两年钱的股指期货套利等。

  今天,由于大数据概念的普及、编程成本的民工化和制度透明度的提升,中国基金管理业孕育着内部结构的重大变化。

  眼下,中国股市从数量上正走向一个极为丰富的结构发展时代。如果一切顺利,中国将很快达到三千个上市公司的规模。之后如果IPO注册制度全面贯彻,中国会在三年内达到五千个上市公司的规模。更重要的是,新上市公司将会以非传统国有企业为主。

  请注意,这里提到的非传统国有企业并不一定是百分之百的民营企业。国有和民营共同存在的混合经营制企业应该是这次变革中的最大赢家。这些企业不仅会带来更多的新盈利模式和管理方法,也会把更丰富多彩的经济社会通过债券和股票市场带给投资者更不同的机会。资本市场对实体经济的表达准确度也会得到改善。只有在这种环境下,我们才有可能和巴菲特一样,不再考虑太多宏观经济和政治对上市公司的影响,基金管理者们的效率才能得到提高。

  在2009年,我们看到一只股票的走势后可能会发问:“现在市场里有哪些股票的走势是和它相同或类似的?”然后用肉眼一个个翻阅一千只股票来粗略判断,之后再对筛选后的近百只股票进行细致的比较。最后我们可能会换几个时间点再次选择出和这只股票关联系数比较高的几只股票。最终我们可能发现,它们都是一个行业、一个集团体系,或者具有类似流通市值,或同一个热炒概念的股票。由于这种分析过程太多繁琐和劳累,人们最终会利用自己的所谓主观推论方式,拿上述过程为自己的经验对未来变化无常的市场进行一成不变的分析。这是一个可怕的怪圈。一个市场老人利用自己的"经验"之谈周而复始的、片面的、甚至完全错误地推论市场。而若干年后,这群人竟然成为了市场的领导者,领导刚刚入行的年轻人错误地跟随着如此片面的投资大脑,为其抛头颅洒热血地去执行。

  当市场上股票数量迅猛增长起来后,我们今天遇到同样的问题,根本就不该再问有哪些股票和它的走势类似,而应该每天都问自己这样的问题:“在每一个时刻,市场中近三千只股票到底有多少种可归纳的走势?他们之前的关联性是重复一贯的历史关联函数还是有所突破?哪些是复制历史的关系,哪些是最新突破的关系,哪些是产生最大边际突破效益的关系?”

  当我们利用电脑和大数据的高效计算对我们想象的世界证实或证伪,从而驱除隐匿在股票走势背后的巫术魅影时,权利淡化的结果就是整个基金管理行业的组织架构的平坦化。

  我们不再需要传统的总经理、投资总监、基金经理、分析师团队、分析师助理团队、单独的风险管理团队等等。这种依靠人的经验来论资排辈的等级制度已经落后,开始妨碍基金行业的发展。我们需要的是更多更细致的工作岗位。

  一家基金公司首先需要确定其获利模式。我们需要考虑的是依靠投资获利还是交易获利?这两个获利模式看似雷同,其实是截然不同的两个世界。

  投资获利是比较传统的通过对宏观环境、行业和上市公司管理团队的情况的判断做左侧交易。这类似于巴菲特的思路和绝大部分上世纪世界主流的共同基金的投资方法。在这个领域里,我们需要一个对世界发展有全面了解的智者,这样的人才一般出自社会主流的一部分。同时,他又要具备超越自己社会地位的视野和胸怀。他应该不是一个非常在乎赚钱的穷人。我甚至认为这是一个需要具备一定社会地位,享受哲学思考的领导者,而服务这种领导的团队应是多元化的人才。左侧交易的收益波动需要站得高看得远的智者和能够与痛苦抗争的社会胜者才能忍受,如果选择正确,他们的收益是非常可观的。比如巴菲特和索罗斯,他们两个真的很相似,无论是世界观还是对市场结构的理解,以及社会发展的判断等都是极其雷同的。

  而交易获利模式则要更多地以资本市场的内部结构为核心,进行概率博弈。在这个世界里我们可以不看基本面,不知道任何一家上市公司的背景甚至他们的名字。但是,我们通过对资本市场的资本游戏规则和资本市场参与者的习惯、弱点的判断,进行近于零和博弈的游戏。这时我们仍然会听到很多关于宏观经济、行业发展、公司基本面的传统消息和数据。但是与传统投资相比,这些信息都已经边缘化了,它们并不是获利模式的动力,而是配合一个突破某历史均线或者打破短期价格惯性的数据所需要的触发事件。这里没有对现实社会太多的考虑,但应该花很多精力去观察各个自然科学和科技领域的尖端发展,利用物理、生物、数学概率等看似自然科学的视角去观察资本市场的各种表象,总结市场的生存状态和其中可能存在的规律。

  比如我们知道了中国股市内部的关联度情况,那么就可以看出股市的无序值在按照一定规律发展。而这个无序值是中国股市的主要参与者状况的体现。由于中国股票定价主要由交易频繁的散户主导,所以我们可以从中国股市的无序值中看出中国是一个常态混乱,偶尔由于外力而产生逐步高关联性的一个混沌市场。这些理论其实在物理学里是非常简单和常见的基础理论。同样,我们可以用生物学的进化论,数学的分形理论,医学和IT之间的人工智能理论等各种科学视角对市场进行客观的,合理怀疑的各种假想和验证。同时,我们也可以利用大数据去挖掘寻找各种可能的可利用的科学关系的迹象。

  投资经验固然重要,但是这种经验更多的应该是在面对市场时,对人性弱点进行把握和控制。无论是上述的传统投资获利还是新兴的交易获利,在正确的时间提出具体正确投资策略的人才是核心的合作伙伴。而在全面高效的分析系统和交易系统下,执行这些策略的人们变得不那么重要了,这些执行的人应该是可轮换的被雇佣者。从人事结构的角度看,中国的基金管理行业也在面临一个以合伙制为核心,雇佣制为其服务的新格局。

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