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从华尔街到陆家嘴,大象正在起舞-东方都市网

字号+ 作者:东方都市网 来源:搜狐号自媒体 2018-11-09 03:02 我要评论( )

年初,交易门采访一家位于北京的量化私募时,负责人告诉我,他们很需要人工智能和大数据的人才,但在薪酬上无法跟财大气粗的互联网公司比着给钱。第二个故事发生

  开篇跟大家分享两个真实的小故事。

  年初,交易门采访一家位于北京的量化私募时,负责人告诉我,他们很需要人工智能和大数据的人才,但在薪酬上无法跟财大气粗的互联网公司比着给钱。无奈下,他们只得暗度陈仓,通过外包的方式,与BAT、各大高校实验室的技术人才合作。他们出数据,对方利用闲暇时间研发策略。如果能赚钱,就提成。不赚钱,就拉倒。

  据交易门了解,面临人才困局,采取如此做法的交易团队远不止这一家。

  第二个故事发生在美国。微软工程师Alex来自战斗民族俄罗斯。他其貌不扬,本在西雅图过着平静的中产阶级生活,去年突然收到来自华尔街各大基金公司的电话。这些大公司注意到了他在大数据分析方面的深厚积累,派出猎头对他展开疯狂抢夺。

  Alex对金融投资几乎一窍不通、也从未在任何金融机构任职。名不见经传的他,却收到华尔街巨头文艺复兴基金、Citadel等多家巨头的Offer。经过艰难抉择,Alex接受了来自某家基金公司的邀请。首年底薪:70万美元

  不管是美利坚,还是大洋此岸的中国,不管是初创小公司,还是金融巨头,各类金融机构对技术人才的争夺已经白热化。这场轰轰烈烈的人才抢夺战背后,是传统金融机构向科技转型这一不可逆转的大浪潮。甚至有人说,到底是金融机构,还是科技公司,也许在不远的未来,都将“傻傻分不清楚”。

  而这场声势浩大的转型大海啸,至少在10年前,其实就已经山雨未来风满“街”。

   卖方代表:高盛

  见证后危机时代的量化大爆发

  2017年年初,时任高盛CEO的Lloyd Blankfein高调宣布:“我们是一家科技公司,我们是一个平台。”这一言论引起一片哗然。

  要理解高盛CEO什么意思,不妨先看看高盛内部最有科技感的量化投资部门QIS(Quantitative Investment Strategies)最近10年在做什么。

  2007年8月6日,Quant Meltdown(时称“量化崩盘”)来袭时,高盛的QIS风头正劲。其时,这个由数学家、计算机专家和物理学家组成的投资部门管理规模达1650亿美元。但一朝量化崩盘来袭,几乎让QIS全军覆没。高盛最终关掉了两只最知名的基金:Global Alpha和Global Equity Opportunities。接下来的坍塌如多米诺骨牌一般,华尔街著名的量化对冲基金AQR的旗舰基金在8月头十天跌了13个点,传奇的文艺复兴基金也没有逃过这一劫。

  华尔街的大投行里,传统银行家们把责任推给了看上去很神秘的量化分析师(Quant)。指责他们搞了一堆自己看不懂的数学公式,用了太多杠杆,采用相关性极高的策略,并且透明度不够。这才引爆了这场相似策略流动性危机下的踩踏狂抛。

  其实用了太多杠杆,相关性极高,透明度不够这样的指责,又哪里仅仅是Quant的问题。紧接着十几个月里,金融危机袭来,传统Banker就可以把上述评论一字不改,反身自责于自己一手参与制造的次贷危机。

  由此看来,问题并不出在某一种特定的投资模式。症结在于华尔街的大型金融机构并不清楚自己在做什么的时候,就把某一类表面看上去赚钱的业务推向了大规模复制的极致。

  金融危机带给各大机构的教训深刻:建立系统化、全局化、透明化的管理数据,风险、仓位的投资流程,对机构生存乃至市场稳定有极端的重要性。

  后危机时代,数据,才是支持华尔街的“石油”,而处理分析数据的技术体系成了华尔街的“炼化厂”,由技术能力所支撑的投资风控全流程体系则成了“总控室”和“消防局”。有超强投资能力的个体天才经理或许还会间或出现,然而以选股英雄彼得·林奇所代表的一家机构围绕某个明星天才开展业务的时代已经远去。

  正因为这样,量化投资模式的历史大潮非但没有逆转。金融危机后,量化投资在华尔街反而得到更加爆发式的发展。根据《对冲基金研究》(Hedge Fund Research)2017年通报的数据,截至2016年,由量化策略(包括高频交易、ETF和由AI驱动等策略)管理的资产如今比2009年翻了两倍,达到9180亿美元。

  而今,华尔街的大机构们离了系统化的技术工具,早已经寸步难行。他们越来越依赖物理、数学、计算机,金融工程背景的人才在机构内部应用投资风控的数理模型。工程师们对“alpha generation”,“smart beta”,“gamma scalping”,“delta hedging”、“option theta”这些拗口的名词顺手拈来,通过对不同参数的计算、分析与展示,用系统化的手段来检验模型、量化风险和预测市场。以高盛的固收部门为例,工程师就占用了员工总人数的1/4。

  2007年之后,高盛的QIS部门经过重组,现在管理超过900亿美元,其中310亿美元集中投资于被称为“Smart Beta”的ETF,160亿用来投资Equity Alpha,还有32亿是用来做复制其它对冲基金的被动策略。

  在高盛,量化分析师没日没夜地挖掘数据,寻找任何有预测性、可以写成算法的信号:他们用机器算法寻找跨地域的链接,把世界划分成几百个相互牵制的“经济联合体”,Quant们再通过计算机模型分析数据,找到分布在上百万不同地理位置、几十万不同资产价格之间千丝万缕的关系。

  华尔街的顶级投行、对冲基金、资产管理公司,对大数据、超级电脑和AI的热情空前高涨。每家机构的技术武器都在进步,每家都要争取超额回报。华尔街的大象们在科技赋能投资的大方向上达成了高度共识。

  在此背景下,2016年高盛在科技赋能的路上,迈出了更激进的一步:免费向客户提供SecDB。

  SecDB是高盛自主开发,对资产进行风险定价和情景分析的强大数据库。每天SecDB要对280万个组合,结合50万个不同的市场场景(market scenarios),执行2300万次定价计算。高盛对SecDB视如珍宝,曾经多次拒绝其它投行要求高额付费使用的请求。

  从2016年开始,高盛把SecDB免费提供给客户使用,这让其华尔街的竞争对手大跌眼镜。把自己的核心技术提供给客户,这意味着高盛在消除交易中间人——他自己。客户能直接使用SecDB之后,很可能用它自己进行分析,然后找另外一个收费比高盛便宜的投行下单。

  这无异于是高盛在革自己作为“中间人”的命。这一步走得坚决,但事后来看,高盛传统的交易员优势在技术风潮中已逐渐不复存在,电子交易极大挤占了利润率,因此何不用自己的技术从客户那里赢得更多业务?高盛早于同业意识到传统业务及初级人才已经在被机器和技术取代,因此快人一步成就了其战略领先的位置。

   买方代表:贝莱德

  资产管理界的“亚马逊”

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