量化主打“500指增+对冲”，“卷”超额还要“卷上海股市大盘”算力

4月以来A股继续下行，但量化组织的超量收益凸显，遍及好于片面多头。据之一财经记者了解，近两个月来，世界量化巨子Two Sigma（腾胜）、内地头部量化思勰等发行中证500指数增强产品（下称“指增”）。还有部分组织为了应对商场下行的压力，开端对指增产品添加了下行维护（期权）。

值得一提的是，关于量化组织来说，现在不只要“卷”超量收益，还要“卷”算力。最抢手的中证500指增超量现已从2018年的30%下滑至11%。跟着量化基金规划的不断添加，买卖越来越拥堵，因子渐渐失效，量化出资也变得越来越内卷。此前，幻方投入10亿树立了“萤火二号”深度学习练习途径，搭载了1万张英伟达A100显卡。

近期，由QTF量化科技嘉年华组委会编制的《2023 我国量化科技白皮书》提及，许多的实证研讨指出，量化科技的运用其实会下降商场的动摇率。未来，在满意监管和合规要求的前提下，量化职业应协同推动数据、算力和算法的进一步开展，从进步买卖功率、安稳商场流动性、消除信息不对称、促进商场有用定价，与资本商场共生长。

“500指增+对冲”遭到追捧

某头部券商的财富办理部负责人对记者表明，本年以来片面多头体现不如人意，发行规划受限，量化产品虽然不如曩昔两年火爆，但相对来说更受出资者喜爱，本年量化的超量收益相对更为杰出。

依据“江湖汇”量化数据周报，在5月22日~26日当周，就私募500指增的超量收益状况而言，合骥为1.63%，稳博为1.35%，天算为1.28%，幻方为1.09%。上述组织的近4周超量收益分别为4.82%、2.7%、3.5%、1.95%。

中证500指增产品是现在的干流。申毅出资方面临记者表明，此前中证500指增并不会进行对冲，但现在考虑商场状况，会用期权战略对产品进行下行维护。据了解，现在对冲的本钱在5个点左右；思勰方面也对记者表明，现在组织主打的产品也首要是中证500指增。

值得注意的是，近期Two Sigma在境内发行的第三只私募基金产品腾胜我国鼎量指增1号亦是500指增。这只基金于4月26日树立，5月10日存案。途径人士对记者表明，基本上额度被客户“秒杀”，各界关于量化的承受度依然远高于基本面片面多头。腾胜出资树立时刻为2018年11月11日，挂号时刻为2019年9月11日，注册资本为1000万美元。现在 *** 职工人数为16人，办理规划区间为50亿元~100亿元。

在震动商场，部分收益稳健的产品也连续推出。例如，桥水2023年4月、5月也有新产品存案，桥水主打的仍是装备股、债、产品的多财物战略，被称为“全天候战略”。据记者了解，桥水的产品销售在部分途径也“一号难求”。

增强型指数战略的意图是增强收益，是指在原有盯梢指数的基础上，经过必定的自动选股，寻求逾越彻底被迫型基金的收益。指增型基金多为量化基金，一般选用多因子模型以期完结超量收益。虽然背面触及许多金融工程、量化买卖算法，但挑选露出哪些因子往往需求基金司理的片面判别。其间，中证500指增产品广受出资者认可，且为数量与规划更大的指增产品之一。曩昔几年，中证500指增也是大多数量化私募主打的产品战略，这个系列的产品规划占公司总办理规划的50%以上。

之所以中证500指增最为受欢迎，是其归纳创业板和沪深300的优势，比大盘股有更好的生长性，估值也更高。中证500指数和沪深300指数比较，前者的基期至2023年4月21日，收益率525.05 %，同期沪深300收益率仅有301.65%。此外，前者职业散布更均匀，工业、材料、信息技能、医疗保健权重相对较高，而金融占比偏低。

蒙玺出资开创人李骧近期在“2023·量化科技嘉年华”期间表明，虽然现在商场动摇较大，但对冲产品仍存在性价比的问题，假如是以年为单位来看，现在指数点位比较低，因而指数增强是更有性价比的战略。

量化组织开端“军备竞赛”

事实上，量化组织之间的竞赛现在仍是算力的竞赛。据《财经十一人》数据，国内具有超越1万枚GPU的企业不超越5家，除了幻方以外都是互联网头部大厂，1万枚英伟达A100芯片现已到达做自训大模型的算力门槛。

一家量化私募，为何花这么大本钱树立比美互联网大厂的核算途径？有观念以为，这是由于国内量化出资的超量收益衰减特别显着，最抢手的中证500指增超量现已从2018年的30%下滑到了现在的11%。能够说，十分简略挣钱的环境现已曩昔了，早年一个简略的动量因子就很简略挣钱，但跟着量化产品规划的不断添加，买卖就会越来越拥堵，因子也在渐渐失效，量化出资变的越来越“内卷”。

思勰出资开创合伙人、总司理吴家麒近期也在上述论坛期间表明，“其实对量化来讲，量化组织、卷人、卷数据、卷技能，是为了抢救日益下降的超量，假如你不卷，他人卷，就把你卷走了。”

他称，“咱们在技能上的投入也好，在数据上的投入也好，底子方针便是期望经过这些发掘整个商场的阿尔法（超量收益），逐步进步商场的有用性，这个是量化继续做的工作。依据这样一个特性，量化组织乐意拥抱这些新的技能，也能够跑一些曩昔不能跑的模型，这些技能迭代对整个量化职业都是十分有利的。”

量化战略研制大体分为三步：因子发掘、模型练习、战略回测，每一步都需求运用许多的算力资源。假如用一台小电脑，或许发掘因子用10天，模型练习用4天，战略回测用1天，终究做出战略。假如用一台超级核算机，半个月的时刻压缩成5分钟，他人做一个战略的时刻你做了4000个战略，还比人家早实盘运转半个月。所以，各许多化巨子都开端 “军备竞赛”，花费巨资树立模型练习途径，就像幻方出资10个亿的“大电脑”。

上述白皮书也提及，量化买卖运用数学、统计学和核算机技能，经过对金融商场的历史数据和商场现状等进行剖析和核算，确认买卖规则和买卖操控，然后完结自动化的买卖过程，数据获取、数据加工、 数据存储、战略研讨、战略构建、战略履行和投后剖析七个阶段都触及科技在量化买卖中的运用。

在量化范畴，GPU（图形处理器） 被广泛运用于加快杂乱核算，如高频买卖中的量化剖析和算法买卖、危险办理、出资组合优化等。据悉，现在GPU 服务器商场上的首要厂家包含英伟达、AMD 和英特尔等。其间，英伟达是GPU服务器商场的领导者，其GPU服务器商场比例占有70%以上。

数据显现，2021年全球GPU商场规划为334.7亿美元，估计到2030年将到达4473.7亿美元，期间年均复合增长率达33.3%。依据Jon Peddie Research数据， 2022Q4独立GPU商场中，英伟达、AMD和英特尔三家的比例分别为85%、9%和6%。

揭露材料显现，ChatGPT 现已能够完结一些简略的量化战略，例如构建均匀回归模型，输出均线战略。理论上乃至能够运用 Scikit-learn 数据库(针对 Python 编程言语的免费机器学习库)树立 *** 未来利率的猜测模型，并运用均方差错(Mean-Square Error，MSE)对其进行点评。