不容错过的演讲:一名程序员眼里中国量化投资的未来

不容错过的演讲:一名程序员眼里中国量化投资的未来

昨天的文章没有多少朋友看到,但按照阅读量来看,已经有近10%的朋友询问我具体怎么操作,深感欣慰。今天看到众多朋友都在转发幻方梁总的文章,更坚定了量化发展的决心,也让大家能够深切感受到,量化作为投资分支的前途。

不容错过的演讲:一名程序员眼里中国量化投资的未来

然后做一名搬运工,接近原文演讲。

文字出自一名爱好量化投资的程序员,在今天金牛奖量化投资论坛上的发言。酸爽的广东普通话加上不那么顺畅的演说能力,现场朋友们见谅啦。

不容错过的演讲:一名程序员眼里中国量化投资的未来

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首先,预测中国量化投资的未来,一个办法就是看一下美国老师的现状。美国的资产管理有两个趋势:一个是共同基金的逐渐指数化,另外一个趋势是对冲基金的逐渐走向量化。国外的对冲基金,相当于中国的证券私募。最初的对冲基金都不是量化的,这个表是2004年全球对冲基金资管规模排名的前10名,你看大部分都不是量化的。这是去年2018年的排名,量化已经占了前面的多数,我们熟悉的桥水排名第一,AQR排名第二,文艺复兴排名第四。最近十几年量化基金在美国逐渐变成了对冲基金的主流,,甚至很多人以为对冲基金就是量化基金。我们是对冲基金,所以我今天主要讲对冲基金里的量化基金。

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从美国的经验来看,量化私募的管理规模可以做得很大。全球最大的对冲基金桥水的管理规模是一万亿人民币左右,而国内大的量化公司在100~200亿之间,我们可能还有几十倍的增长空间。中国真的有私募能做1万亿吗?应该是可以的。以后中国的经济体量和美国差不多,国内最大的团队应该能管2、3千亿。如果股市扩容,衍生品市场发展,能管4、5千亿。再加上海外市场,就有1万亿了。

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国外那么多量化公司,他们都在做什么呢,都在做高频吗?显然不是,高频容纳的钱很少的,并不是资产管理的主流。答案是所有策略都做,从宏观对冲,到股票基本面,到股票量价,到大宗商品,到债券,主战场是股票和债券

 

全球最大的对冲基金桥水,是做宏观量化的,全球第二大对冲基金AQR是做股票基本面的。你看越是低频的策略,容量越大。所有原来人类做的策略,现在量化都在做。

 

而国内的对冲基金,现在大家主要都是做量价策略,我们整体上比美国是落后的。从美国的经验来看,在策略类型上面,我们应该还有很大的发展空间。

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那么,量化和非量化,到底是怎么区分的。我们根据中国的国情,对量化投资做一个定义。有人说量化投资是程序化下单,这是不对的,因为不少量化公司是手工下单的,而传统的公募很多是程序化下单的,有成熟的VWAP系统。有人说是用数量化方法进行研究?也是不对的,因为现代的投资研究很多都是要用数量化方法的,这个定义没有区分度,所有人都可以说自己是量化的。有人说主观投资需要深入个股,量化不用看个股。这也是不对的,至少我们个股看得挺细的,我们的美国同行看个股也是非常细的。

 

那么真正的区别是什么?答案是,在投资决策的过程中,你是用数量化方法进行决策的,还是用人进行决策的。所以区别不是交易,不是研究手段,而是决策方式。量化公司也有很多交易员和研究员,但你发现量化公司是没有基金经理的,基金经理就是一堆服务器。

 

人来做投资决策的时候,它是一种艺术,要凭感觉。程序来决策的时候,它是一种科学,它有最优解。有人问,量化投资,以后还需要人类吗?当然需要,需要大量的程序员和研究员。

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接下来,我们看一下国内的量化投资,大家都在做什么。当前投到中国市场的量化的资金,我们估算大概在2500亿到5000亿之间。其中超过一半投到了股票策略,其次是商品CTA,剩下的就很少了。从历史收益来看,股票的收益也是比商品CTA要好一点。我们今天集中讨论股票策略。这个表是我们和同行一起估算出来的,不一定精确,但大轮廓是差不多的。如果您要投量化,按这个表去找投顾就对了。

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股票策略,传统上我们分成4种,最重要的是第一种日间量价模型。大家经常听说的多因子、alpha其实都是说日间量价模型,规模大概有两千亿。

 

第二重要的是日内回转模型,俗称股票T0,有大几百亿。最后还有两种,基本面模型和事件驱动模型,目前不是重点。这是私募的数据,另外公募还有1200亿左右在做基本面量化,我们今天只讨论私募。这四种模型都有效。在传统上,所有的模型都是多因子模型,通过选股和择时来获取超额收益。

 

在2017年以前,多因子模型是万能的,以前我们都希望模仿worldquant的模式,就是找很多的人来挖因子。同行里大家竞争的是谁的因子更加有效。现在你要再挖出一些很有效的因子,已经很难了。

 

2017年之后,行业发生变化,传统的多因子框架逐渐被人工智能取代。

 

2019年之后,又逐渐被更新的集成框架取代。

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作为私募,投资人对我们的期望是很高的,如果一年跑赢指数低于25%,投资人是不满意的。私募之间的竞争很激烈。我们每个星期都会拿到同行的业绩数据,这个星期谁跑赢了多少,大家放到一起来比,如果落后了客户就马上就会打电话来了。所以我们压力很大的,我相信同行的所有人压力都大。正是这样的压力,逼得我们不断地提升投资能力,加班改策略,因为一偷懒就落后了。当然我们向客户的收费也高,远远高于公募,所以这个业绩和压力也是公平的。

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我们经常会被问:量化投资到底是赚了谁的钱?其实答案很简单,量化赚了原来人类投资者赚的钱。人类投资者分两个流派,一种叫技术面,一种叫基本面。说得更具体一点,现在量化赚的是技术面流派原来赚的钱。谁来告诉我,技术面流派赚了谁的钱?技术面流派现在赚钱已经比以前难很多了,因为程序有两三千亿的钱每天在做同样的事情,使得市场的有效性大幅度提高了。再过几年人类会更难,因为程序一直在进步。现在是2019年,在技术面上,程序已经远远超越了一般的人类高手。

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量化私募整个行业的进步,大致是符合摩尔定律的,每18个月投资能力翻一倍。但是这几年来,量化投资的平均收益率,差不多是没变化的,因为市场的有效性在不断提高。这是符合逻辑的,因为投资能力提高一倍,市场的有效性还一样的话,赚的钱应该是原来的2倍才对。所以市场的有效性提高了。

 

市场有效性提高,一个证据是人类高手很难赚钱了,另一个证据就是两年前有效的量化策略,现在也慢慢失效了。量化的投资能力,还有很大的提升空间。所以我们预计未来几年,中国的股票市场,有效性会进一步提高。这是历史趋势,不可阻挡。

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我们还经常被问到一个问题:以后市场非常有效了,是不是大家都不赚钱了。从美国的情况来看,市场不会100%有效,因为市场100%有效的话,对冲基金就消失了,谁来维持流动性和价格?市场会在接近完全有效的时候,达成一个均衡,使得对冲基金刚好能cover公司的运营成本和客户的资金和风险的成本。从全球来看对冲基金都不是暴利行业,你跟一级市场和房地产来比的话。我们所处的历史阶段大概在这里,我们离市场完全有效应该还很远,至少未来几年,我们都不需要考虑这个问题。

最后,我们做两个预测。一个短预测。一个长预测。如果这两个预测成立,量化投资的收益率,还能持续若干年。

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短预测是未来一两年。未来一两年行业的提升应该来自于多策略结合。多策略结合并不是简单的分散投资。分散投资是这样的,4亿的资金,1个亿做A模型,1个亿做B模型,1个亿做C模型,1个亿做D模型。这样做的缺点是,收益率是4个模型的平均。我们说的多策略结合,是叠加,4个亿既做A模型,同时同样的4个亿资金,也做B模型,C模型,D模型,最后合成一个大的、包罗万象的策略,不属于传统策略类别里的哪一种。

 

去年,日间alpha叠加日内T0效果很好,但它已经落后了,现在需要更多的策略,用更领先的办法来叠加。这个听起来很有道理,但是做起来很难,难点不是在策略或者技术本身,而是在私募公司自己的商业逻辑上。因为每一个模型都需要一个团队,原来一个团队就能管几十个亿,现在要很多个团队加起来才能管几十个亿,成本多了很多倍,而公司收入并没有同比例增加。但据我们的观察,这个趋势已经在发生了,因为你不做,别人会来做,最近业绩最好的几家私募,都是多策略的。我们预计这个过程会加速,因为随着市场有效性的提高,收益率下降,要靠单策略取得好的收益,已经很难了。

 

以后策略整体会非常复杂,工作量大,门槛高,没有能力组织多个团队的量化公司,会比较难活下去。量化投资会向头部公司集中,使得头部公司有足够的资源来做这些更复杂的策略。我们觉得在多策略结合上空间还是很大的,按照我们自己的进度来看,未来一两年还做不完。如果这个预测成立,量化私募未来一两年还能有比较好的收益。

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长预测是预测未来的3到5年。总有一天技术面的波动会越来越小,技术的进步到达瓶颈。未来量化投资一定会去瓜分这一部分人原来赚的钱:原来基本面流派的人赚的钱。在基本面上,市场的有效性目前还是比较差的,这里面有很多的空间。量化做基本面,在技术上完全可行

 

有人说基本面每家公司不一样,没法量化,这是不对的。首先美国可以量化,为什么中国不行。其次技术面都可以量化,为什么基本面不行。大概2015年前后,基本面量化在私募里曾经流行过一段时间,那时候市场的有效性还没现在这么高,所以用传统的多因子框架就能赚钱。但从2017年开始,收益率逐步降低,做基本面量化的私募团队失去竞争力,已经逐步被淘汰了,但公募还在做。私募需要把基本面量化提升到一个更高的水平。完成这个使命的不会是老的那批人,而是新的能力更强的人,用更复杂更精细的办法,才能把这个事情做出来。

 

我们现在的产品里,已经叠加了基本面量化的模型,效果很好,但还只是用了传统的方法。要更进一步,需要精细化地去做,成本比技术面高很多。要做到AQR这样的水平,我们保守估计,团队的成本在每年10亿人民币以上,所以只能一步一步来。以后量化私募能管1000亿的话,这个成本是可以接受的,商业模式上没有问题。基本面量化还有很长的路要走,它要达到现在技术面量化的高度,应该还差几个摩尔定律的周期。但这一天,肯定是在我们的有生之年会看到的。

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最后的问题是,如果对冲基金赚了技术面的钱,又赚了基本面的钱,那么普通人怎么办?我们回到美国老师身上找到答案。对冲基金只赚了波动、流动性和定价的钱,没有赚走beta的钱。美国最大的对冲基金桥水,资管规模1万亿人民币,美国最大的共同基金贝莱德,资管规模是45万亿,在共同基金面前,对冲基金就是小不点。市场有效的时候,你直接买指数就可以了,指数就是真正的价值投资,财富的主体还是在老百姓手上的。

作为对冲基金,我们的使命是,提高中国二级市场的有效性。

转自:https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1634744230&ver=3386&signature=YQjkYoLKNNjZ8WZwbSRVkw7ceSjmOU3JIuKrGnlG3kwQ9stTnQY1VYbe450*aMm9IE8DfmiehIxmWqhuAd*BjOUPDRua*qIlGl3r-2E1kn5v60V0KhJx8ppHtAfaGmx-&new=1

量化投资的毫秒战争

1991年1月17日凌晨2点,停泊在红海的美军驱逐舰向伊拉克首都巴格达发射了第一批“战斧”导弹。

昂贵的巡航导弹准确地击中各个战略目标,爆炸的火光将天空染得通红。与此同时,在9637公里外的纽约曼哈顿,一大批投资者正在紧盯着自己桌前的Bloomberg终端,焦躁地刷新着数据。

他们只关心一件事:原油价格能涨多少?

在导弹还在空中、尚未落地的时候,原油价格已经从战争爆发前的25美金/桶,跳涨到了30美金/桶;等导弹击中第一批目标时,价格已经涨到了32美金/桶;而在战争打响的2个小时里,油价继续上涨逼近35美金/桶,多头大赚特赚。

这些价格的变动,以“秒”为单位在全球飞速传递。布伦特原油价格在离巴格达4652公里的伦敦金融城石油交易所一经发布,几秒钟内便传到了5585公里外的纽约、9612公里外的香港和16989公里外的悉尼。真正的全球同此凉热。

巴格达的空袭还没结束,对原油暴涨早有防备的美国能源部,便迅速宣布向市场抛售3375万桶的战略储备石油,原油价格应声暴跌,半个小时内便下跌到20美元/桶,日内跌幅高达35.5%,空头转危为安,多头却损失惨重。

所有这一切,都被起步没多久的卫星通信、海底光纤、网络互联等现代通信技术同步到了全球。可以这样说:海湾战争改变了现代战争形态,而战争背后的原油多空大战,也为90年代以来的“投资的信息化军备竞赛”拉开了序幕。

从马车、电报、电话,再到海底光缆和互联网,秒、毫秒、纳秒间的信息优势,成为资本博弈中的核心。

比如一个众所不周知的事实是:加州的科技巨头遍地走,却很少有顶级的量化投资机构会把总部设在这里。除了加州政府禁止雇主与员工签订竞业协议外,最主要的原因还是西海岸离东海岸的交易所太远,会让交易订单延迟约100毫秒。

分秒必争的量化基金在办公室选址时又两个核心考量:要么把公司设置在交易所旁边,要么搬到离海底光缆比较近的地方。后者使得康涅狄格州的格林威治小镇成为了对冲基金的天堂,也让这个人口只有7万十八线小城创造了人均收入903万美元的神话[15],实现了统计学意义上的共同富裕。

量化投资的毫秒战争

所谓量化投资,就是借助计算机技术和数学模型,同时跟踪并处理海量的金融数据,在细微的数据变化中捕捉套利机会,并利用计算机系统快速、自动执行交易。

这两种投资方式,都需要比别人买的早,但意图不一样——主观投资者属于“这单我下完了,就等后面的人给我抬高股价了”,量化投资则是“这单我下不成,钱就给别人赚了”。一个是增量逻辑,另一个是套利打法。也正是这种你死我活的套利打法注定了量化投资对速度的极限苛求。

《高频交易员》中描述了这样一个故事:2009年夏天,2000名工人日以继夜地施工,穿过河床、山脉、公路和农庄,铺设了一条从芝加哥到新泽西的光纤通道。这条耗资3亿美元的线路,能够让两地的信号传输从16毫秒缩短到13毫秒。

尽管月租高达30万美元,但仍被200家高频交易机构疯抢,显然,他们赚的更多。

与美国相比,2010年方才起步的国内量化基金还处于摸着石头过河的阶段,虽然还没有内卷到挖光缆的程度,但在硬件升级和人力斗争上也是不遑多让,比如著名的量化机构幻方前后投资两台超级计算机,后者是全球算力最强大的AI超算之一[13]。

2018年全球熊市中,最赚钱的20家对冲基金中,有一半以上是量化基金。美国量化经历了几十年的时间,才从幕后走到台前。2021年,起步10年出头的中国国量化投资体量超过1万亿,通过各类传言和秘闻,在资本市场刷足了存在感。

万亿体量的背后,中国量化私募行业走过了怎样的十年?这是本文试图回答的问题。

01

躺赢时代:风格的眷顾

量化投资在A股的第一桶金,来自于早年A股市场盛行的”炒小、炒新、炒差、炒短”。

具体而言,”炒新”是指A股是全世界新股上市首日溢价最高的市场;”炒小”则是小盘股相对大盘股的溢价,远高于其他市场;”炒差”是指绩差股受到追捧;”炒短”则表现为市场上几乎没有长线资金,短线游资摧枯拉朽,日进斗金。

2012年底,上交所做了一次大规模的投资者非理性行为研究,揭示了A股市场”炒小、炒新、炒差、炒短”的现象,伤害性极大,侮辱性极强。当时包括QFII和社保基金等机构投资者都无法“免俗”,平均持股期限甚至都不超过半年。

同一年,履新不久的证监会主席郭树清展现对投资者的殷切关怀,称”炒小、炒新、炒差令数以百万计的投资者损失惨重”。不过2012年后,A股迎来成长股大牛市,大小盘股史无前例的分化,跑出了一波“不听郭主席劝”的行情。

而对于量化机器来说,一个热衷炒小、炒新、炒差的股市,就是最好的狩猎场。

这里先普及一个知识:与如今国内量化私募火热发行的指数增强产品不同,全球量化投资的主流是市场中性产品中。所谓市场中性,简单来说就是通过对冲工具,抵消掉股票指数本身的涨跌,获得绝对的正收益,不论牛市还是熊市。

只不过,21世纪的前十年里,A股并没有诸如股指期货这类做空工具。直到2010年4月16日,中金所推出了具有里程碑意义的沪深300股指期货(金融人士称之为IF),为市场参与者提供了最基础的做空工具,市场中性策略得以小试牛刀,也由此拉开了国内量化投资1.0时代。

严格意义上来说,光有IF并不够,因为它只能对冲A股里流通市值最大的300只股票,而中证500股指期货(即IC)一直要等到2015年股灾前才出现,这就让早期的中性产品无法在数量众多的中小盘个股上做对冲。

理论上,这种风格暴露是对冲产品的风险所在,但这只是成熟市场的“理论上”。

2013年的A股,创业板指从714点一度逼近1500点,而代表着大盘股的沪深300亏掉了14%。这对于有先天缺陷的量化对冲产品来说却是得天独厚的市场环境——不仅用股指期货对冲掉了沪深300下跌的风险,本来暴露的小票风格,居然还吃到了市场风格的红利。

在这波“不听郭主席劝”的小票行情里,量化并不需要高频交易,也不需要机器学习,只用最粗糙的模型,在风格和行业进行偏离,就坐收A股炒小炒新炒差的渔翁之利。

不过,所有风格的馈赠,都会在市场切换时付出应有的代价。

2014年11月,长期被冷落的银行股、券商股迎来强势拉升,带动沪深300指数显著上涨,而中小票则显出疲态。暴露在小票上的量化们集体遭遇大幅回撤,一度偃旗息鼓(买了量化私募产品的持有人,最近这个月可能有相同的体会)。

量化投资的毫秒战争

所幸,趋势强于人。中小票在随后到来的2015年发起了最后一波猛攻,并带动了市场波动率和交易量的急剧上升。泡沫最梦幻的时候,股指期货价格远远高于当前指数价格,这种远期价格高于即期价格的升水状态,意味着对冲工具本身就会给组合带来正向的盈利,量化中性产品很快就从坑里爬了出来。

因此2014年11月末的这场风格反转“黑天鹅”,虽然剧烈,却十分短暂,只在局部引发了一场小型风暴,很快就被人们抛之脑后。但也正是这场小小的爆发,第一次向国内投资者显露出量化超额收益的局限性。

由于量化投资本质上追求的是高胜率,所以量化基金通常会采用较分散的持仓结构,寻找散落于市场各个角落的错误定价和套利机会。而一旦出现“一九行情”,上涨过于集中在权重股上时,量化模型不仅会因为研究深度不够,难以在个股上获取超额,往往还会落后于整个指数涨幅。

因此,量化基金通常会随着市场行情在权重股上“抱团-瓦解-再抱团-再瓦解”的循环往复中,呈现出自身超额收益的周期性,在小票飞舞时登上舞台,然后在机构抱团中走向回撤。

也就是说,只要市场还走在炒小炒新的路上,早年量化对冲+小盘风格暴露的躺赢模式,就不会结束。哪怕模型粗糙、功底薄弱、工具匮乏,当年的A股依然是一个属于冒险者的童话。

但现实世界没有童话故事,2015年盛极而衰的股灾,从制度上和生态上对躺赢时代的量化展开了毁灭性打击。

02

高频时代:内卷生存战

2015年,证监会掌舵人从郭主席变成肖主席。

在“改革牛”的指导思想下,A股开启暴走模式。4月7日,南北车合并后的中国中车复牌,一时间“中国神车”传遍神州大地,随后无数散户蜂拥而至。6月12日,伴随着南北船的涨停,上证综指打到了5178的年内最高点。

面对一往直前的疯牛,坐立不安的监管终于放出大招——严查场外配资。

不计成本进行平仓的场外配资以狂暴的速度离场,使得股指在一个星期里跌去了15%。7月8日,上证收于3507点,不到一个月,全市场30%的财富不翼而飞,创下了自金融危机以来最快的下跌。

然而,止不住的下跌推动监管从场外配资转移,股指期货IC1507的多日连续暴跌,引发了严查“恶意做空”的风暴。

不论是主观做空,还是单纯为了执行对冲策略,因为做空股指而在下跌中获得收益的机构被视为“不和谐因素”,甚至当年沪上有头有脸的老牌私募也因持有大量空单,被监管窗口指导。

因为中性策略的对冲需求而大量持有股指期货空单的量化机构,“顺理成章”成为了当时市场上的臭老九。

到7月,量化投资已经被监管明确列为波动的来源,交易所直接开始限制包括Citadel在内34家“境外势力”的交易账户。

中航工业董事长林左鸣接受采访时语出惊人,称股灾“是一场有预谋、有准备的恶意做空”,并在公司内成立护盘特别行动小组:“在A股打响这场经济战争,是冲着五星红旗来的[12]。”

8月开始,监管逐步收紧对股指期货的交易,1个月内连做5次调整,提高保证金比例以降低杠杆、抬高成本,日内开仓从没有限制被调整为仅限10手,平仓手续费率较股灾前提高了超过100倍,几乎宣判了量化的死刑。两个月后,新华社发文将矛头直指境外量化势力,称之为”恶意做空中国获得惊人财富的骇人行为”。

量化投资的毫秒战争

几乎完全丧失流动性的股指期货成为滔天舆论中的“股灾元凶”。被阉割后的股指期货,在此后一年多的时间里,年化贴水高达30%-40%(可以简单理解成中性策略的对冲成本)。由于无法覆盖如此高昂的对冲成本,市场上所有量化对冲基金都遭遇了全面的大幅回撤。

至此,制度上,股指期货的交易限制导致中性产品的对冲成本居高不下;生态上,股灾后的市场回归白马股的大票行情,曾经的小票风格暴露也彻底失效。

在后股灾时代的煎熬里,曾经一度突破百亿的量化私募都骤然缩水近六成,不少短暂又辉煌的量化机构也彻底离场。

要想在贴水浩劫中生存下来,量化私募必须锤炼出真正的阿尔法能力。这一次,他们把目光转向了更经典的量化战场——高频交易,“快”也成为了在量化2.0时代胜出的唯一法则。

2017年到2019年股指期货渐进式松绑,逐步给量化机构打开了发挥的空间,监管的矛头也从“惩治恶意做空”转向了更严峻的金融去杠杆问题。随着刚兑被打破,释放出了许多无处安放的非标信托替需求。量化也迎来了新的机遇:

用市场中性对冲指数层面的风险,然后用高频策略获取相对稳定的阿尔法,以提供像德芙一样丝滑的收益体验。

量化投资的毫秒战争

作为一种更精细的技术,高频策略有几个鲜明特点:

1)交易频繁:高频捕捉的是市场极为短暂的价格变化,需要在毫秒级别内完成交易(海外已经杀到纳秒级别),日内交易次数很多,全年无休换手超过100倍;

2)追求胜算:量化的核心不是赚的数量大,而是赚的次数多。因为交易次数足够多,更能体现大数定律的威力,只要在统计意义上有高于50%的胜率,就会被高频策略视为机会,虽然每一笔交易的收益率并不高,但能够很稳定地积少成多;

这两个特点决定了量化的收益会更稳定。以文艺复兴为例,从1988年至2018年的三十年间,它的旗舰基金大奖章在三十年的长周期里创造了费前年化收益率66.1%的惊人记录,足以让擅长震惊体的营销号词穷。

但维持好的收益体验其实也很难,因为还有另外两个特性限制着量化策略的发挥:

3)消耗算力:由于交易量巨大,而且订单都由程序自动完成,高频策略对网速和计算速度都有着极高的要求,每年买点GPU已经成为量化私募的标准预算;

4)容量有限:高频策略的容量限制主要是和冲击成本有关,规模越大,要在短时间内做到高换手必然会损失一部分价格优势,规模越大冲击成本越高,留下的收益空间就越小。

这就意味着无数聪明的脑袋在惊人的财富面前将陷入激烈的竞争,虽然在纸醉金迷方面,国内量化在规模上还难与老牌资本主义国家比拟,但在内卷程度上无疑已经接轨了国际水平。

当普通的基金公司还在用北清复交卡应届生简历的时候,非北大光华、清华姚班、浙大竺院已经进不了量化机构的初步简历筛选,遑论头部财大气粗的量化们早就已经把目光瞄向了每年的国际奥赛IMO(数学竞赛)、IPHO(物理竞赛)、ICHO(化学竞赛)和IOI(信息学竞赛)的金牌得主身上。

去年年末,头部量化机构九坤投资发布针对应届生的培养计划,面向全球招聘优秀本硕博应届毕业生,不仅提供百万年薪,且工作地点任选,还特地声明能够解决北京、上海、深圳落户问题,让HR们直呼内行。

前段时间,新晋当红量化私募天演投资,团队60人瓜分近10亿奖金的传言[16],更是让散户们留下了心痛的眼泪。

发钱、发户口这种抢人战略还算是公司之间常见的竞争手段,但烧钱搞军备竞赛在中国金融圈里也算是新鲜事了。

去年3月,幻方宣布累计投资超亿元、占地面积相当于一个篮球场的AI超级计算机”萤火一号”正式投入运作,成为了国内第一家拥有超级计算机的量化私募。这种炫耀电脑配置有多高的行为,尚未引来其他人的跟随,今年幻方便再度投入10亿级的资金搭建“萤火二号”,号称算力是上一代的18倍[14]。

在挖人、烧钱和买设备上指数级增加的投入,也造就了量化1.0与量化2.0时代的巨大差异——早期影响量化私募发展的核心因素是市场风格,是老天赏饭;而进入高频时代,量化私募需要投入巨大的人力物力财力参与到无休止的竞争中,是打铁还需自身硬。

这种残酷生存战的结果之一就是行业壁垒和准入门槛被逐步抬高,脱颖而出的机构,在投研精英化、策略精细度上早已数十倍于他们的前浪。简言之,人更狠,刀更快,业绩更强,规模也更庞大了。

吃瓜散户虽然看不懂量化策略,但看得懂市场竞争。又是钱又是户口又是军备竞赛,量化机构们的动静之大,让见惯了风浪的基金业都大开眼界。但在量化声势浩大的竞争下,散户正是这种行业内卷下最孱弱的环节。

高频机器的凌厉攻势,看不见摸不着,本质上还是在交易中赚钱。而稳定收益能够成立的前提,还是A股市场中大量活跃在股市一线、偏好短线交易的个人投资者。他们数量极多、持股市值占比极高,远远高于美国市场10%不到的比例,与此同时频繁买入卖出的投资行为,还构成了每日市场里半数以上的交易量。

量化投资的毫秒战争

而所有市场结构的馈赠,也都是暂时的。随着散户比例持续下降、量化规模持续增长,高频的赛道也逐渐拥挤。要想赢得下一个时代,量化需要开拓新的战场。

03

扩容时代:把战场外延

今年9月,A股一项历史性的记录被连续刷新:沪深两市连续49个交易日交易额超过万亿元,打破了2015年牛市期间连续43个交易日万亿成交额的漫长记录。

事出反常必有因。根据中信证券研究部估算,截至2021年二季度末,国内量化类私募基金,在证券私募中的占比攀升至21%,总管理规模正式突破1万亿。体量剧增加上换手频繁,反映到直观的交易量占比上,虽没有网传的”半壁江山”那么高,但20%这个数字基本上是业内共识。

资管净值化时代带来的产品需求爆发,叠加量化自身的技术迭代,让曾经对量化投资不理解、不研究、不在乎的人们,如今也不得不把它当作是市场上重要的力量,甚至一代餐饮巨头海底捞的老板张勇、舒萍夫妇都开始招兵买马,打造一个量化投资平台。

量化投资的毫秒战争

但量化机构们的野心显然不会到此止步。或者说,当规模快速跃迁、散户比例快速下降后,量化的发展需要新的动能。

整个2019年,基金圈有两篇刷屏了的10万+演讲。一篇是陈光明在3月的最新发声《这一次最有机会走慢牛》;另一篇是幻方的梁文锋在8月30日金牛奖上的主题发言《一名程序员眼里中国量化投资的未来》。前者是价值投资派的初代大佬,后者是量化投资派的内卷标兵。

梁文锋的发言为量化投资勾勒了一片蔚为壮观的星辰大海——程序赚了技术面流派原来的钱,最终也要抢夺基本面流派原来赚的钱。当然,台下久经江湖洗礼的资管大佬们,大都是一副“年轻人你还不太懂中国”的表情。

对于一直摸着美国过河的量化基金而言,美国资管行业量化机构逐年取代主观多头的故事,多少给中国的量化年轻人们描绘了一个非常美丽的未来新世界。但在星辰大海面前,中国的量化投资的确还有很多需要应对的现实问题。

量化投资的毫秒战争

量化私募这两年的迅猛发展,是一个用收益相信收益的故事。投资者虽然感知不到量化的逻辑和模型,但是能看得到稳定的超额。但棘手的问题在于,任何一种投资策略,都无法保证自己在每一个时间段都有最好的收益。

稳定的超额收益,同样得益于这几年流动性宽松和交易量的活跃,但市场环境作为周期的一部分,钟摆不可避免地回来回摆动——2018年就是一次提醒,当市场下行、交易量萎缩、对冲成本又因贴水而居高不下无法覆盖时候,量化也得过苦日子。周期性,是投资中的普遍问题。

而高频的容量限制,也让规模激增的量化私募们不得不被迫降低交易频率,超额稳定性和想象空间也随之下降,这也是量化在技术上难以回避的掣肘。但奔着过往收益买入量化产品的投资者,又有多少人对降频后的收益做好了预期管理?

虽然主观投资者虽然也会逆风,但价值投资是有“能见度”的。买什么、为什么买,有清晰的逻辑可循。而如今走向机器学习的量化行业,合成了越来越多的非线性因子,让很多基金经理自己都解释不了盈亏的细节。

一个经典的例子是著名的LTCM(长期资本管理公司)的路演,一方面,他们对自己的投资策略三缄其口、讳莫如深,另一方面,他们演示的数学模型让很多投资者一头雾水,有的投资者抱怨:“不知道还以为他们是造原子弹的”。

那么,当收益不再满足期待,甚至在特定环境下出现回撤,向来以神秘感、科技感面向世人的量化,又如何让人们选择继续相信它?

解释性差,带来的信任度低,是量化面向越来越庞大的客群与监管压力时,需要解决的一个“内忧”。

而在国内量化基金标榜着投研人员的顶级海外量化背景,并试图在国内验证海外同行的发展时,同样也要面对来自海外的对手。外资私募牌照的发放和沪深港互通机制的放开,也把竞争拉到了越来越高的难度上。

截至今年三季度,包括桥水、D.E.Shaw、Two Sigma和Winton在内的多家海外量化基金已经拿下WOFE牌照,并在中国发展起自己的私募业务。而诸如贝莱德这种8万亿美元规模的基本面量化投资扛鼎,甚至已经在国内完成了从私募到公募的飞跃。

毫无疑问,这些海外机构会把行业的内卷拉升到新的台阶。在技术上,祖师爷们经历过更多次的因子失效、技术迭代,会对本土机构原创性投研的质量和速度提出更高的要求;在人才上,桥水在2012年就配备了顶尖人工智能实验室IBM Watson的前领军人物——大卫·费鲁奇,首富贝索斯都曾在D.E.Shaw打过工。

量化投资的毫秒战争
Two Sigma的纽约办公室里,一位员工在一台设备上挥动手掌,测试其对外部刺激的反应

走到这个阶段,对于本土量化机构来说,舒服的岁月就真的过去了。从小透明到大机构,规模的膨胀带来了诸多挑战,策略容量只是其中的一个环节,市场影响、舆论关注、竞争环境都在指数级上升。

要把量化的生意做大,技术宅们就不能只顾炫耀智商的优越和黑箱的魔力。

04

尾声

在历史悠久的美国投资界,有三座难以逾越的高峰:做宏观对冲的索罗斯,做价值投资的巴菲特,做量化投资的西蒙斯。

与前两者不同,西蒙斯直到40岁才正式投身金融界。在此之前,他是一位顶尖的数学家——23岁获得数学博士学位,一年后成为哈佛最年轻的数学系教授。他与陈省身联合创立了”Chern-Simons定律”。在清华百年校庆时,他在杨振宁的建议下捐了一栋楼。

量化投资的毫秒战争

伫立在清华园一角的陈赛蒙斯楼

作为技术和学术最高峰的结晶,量化投资吸引着世界上最聪明的一批头脑。而创新本就是进攻者的游戏,它会被不断被自身和外部力量颠覆和洗牌,保守的下场就是被扫除历史的舞台。

这一点在还处于新兴阶段的国内量化行业有着非常直接的体现。

从依靠风格暴露但模型粗糙的“躺赢年代”到精细化、内卷化的“高频时代”,如今机器学习的出现,加速了策略的迭代和升级,将量化的能见度推向了更晦涩的黑箱中。发生在国内量化私募行业的这一系列变迁,只用了十年多。也就是说,四年不到的时间就会出现一个新的浪潮,让这个行业重新洗牌。

创新周期之所以短,在于量化投资本质上赚的是市场无效的钱。但无效性是有时间期限的,一旦有人发现了市场的无效所在并赚到钱,就会引发更多资金进入,使得套利空间被迅速稀释,模型加速失效。因此,在量化行业,自我迭代总是不断发生,创新也永远在路上。

只是,享受创新是有优先劣后的。

越优秀的策略就越容易受到容量限制,这是量化投资天生的缺陷。于是,在成熟的海外市场,把最好的策略留给自营资金,然后把容量更大的次优产品卖给对外的客户,几乎是每一家量化基金的常规做法。

最极致的案例,就是文艺复兴的大奖章基金(Medallion)。

2020年,这只世界上盈利最高的大型基金再度创造了高达76%的收益,但这却让文艺复兴陷入了“道德风险”。因为大奖章是一只内部基金,仅向公司员工、前员工和少数长期客户开放。与此同时,文艺复兴对外募资的两只外部产品却分别遭遇了22.62%和33.58%的亏损,在汇丰2020年对冲基金业绩最差Top20榜单中占了两席。

某种程度上,这也正预示量化行业最终会更加丛林法则——激烈的竞争加速市场有效性的提高,而当有效性提高之后,稀缺的阿尔法越来越珍贵。

最终,只有少数人才能享有最顶级的盈利,多数人则只能买到平庸的产品。

从更加宏观的角度看,无论是量化投资还是主观投资,他们看上去都在通过交易让市场定价回归“理性”,促进金融市场的效率。而它的财富效应也吸引着全世界绝顶聪明的脑袋——量化基金的办公室里云集了顶级的数学家、物理学家甚至诺奖得主,批评者觉得这些天赋与专业本应贡献给科技的进步,而非交易策略。

量化投资的魔力在于,它不断剥离、稀释人性中的弱点,在追求纯粹的理性过程中创造惊人的财富。尽管很多时候,正是人的不完美创造了奇迹,但他们仍然相信“人是不完美的”,是充满弱点的感性动物,只有冷酷无情的机器才是投资里最理性的猎犬。

正如世界级短线高手迈克尔·斯坦哈特的管理风格那样——当员工因为工作压力抱怨“我想杀了我自己”时,斯坦哈特回答说:

“我能在边上看吗?”

全文完。感谢您的耐心阅读。

量化投资的毫秒战争

[1] 打开量化投资的黑箱,里什·纳兰

[2] Flash Boys:AWall Street Revolt,MichaelLewis

[3] 征服市场的人:西蒙斯传,格里高利·祖克曼

[4] 寻找业绩预期未被透支的黑马股,中信证券

[5] 量化私募证券基金行业回顾与展望:扩容与整固,中信证券

[6] 国内量化私募发展及业绩归因,华泰证券

[7] A股“收割机”升级:程序化交易如何围猎散户,财新周刊

[8] 量化盛宴的AB面:一切过往,皆为序章,好买基金

[9] 量化投资发展史:野蛮、乱象、科学,饭统戴老板

[10] 当量化投资遇上股灾,程序化交易监管对行业影响几何,澎湃新闻

[11] 乘风破浪的中国量化私募,华尔街见闻

[12] 中航工业董事长林左鸣披露护盘全过程:敌人是冲五星红旗来的,澎湃新闻

[13幻方AI Lab启用超级计算机「萤火一号」,探索AI前沿研究,幻方量化

[14“萤火二号”超算情况简报,幻方量化

[15格林威治:得天独厚的对冲基金小镇,中国企业报

[16最“豪阔”量化私募“踩刹车”,传涉“10亿奖金门”,万亿量化拐点信号隐现?资事堂

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/LBx9uOhCovp6iBUHmW_XTQ

量化投资的毫秒战争

市场先生

1)对待市场先生的正确态度

“市场先生”这一概念由格雷厄姆首创,被巴菲特、李录等价值投资大师极力推崇,是价值投资第二重要的概念。市场先生,通俗的说,就是市场是无效的,经常给出远高于或远低于公司内在价值的交易价格。格雷厄姆天才地将股票价格的波动比喻成有一位情绪不稳定但是又很执着的“市场先生”。这位先生每天都走到投资者的身边,按照自己的情绪好坏而不是公司经营状况报价。格雷厄姆认为,“价格波动对价值投资只有一个重要的意义,当价格大幅下跌后,为投资者提供买入机会;当价格大幅上涨后,为投资者提供出售机会。”

1987年致股东的信中,巴菲特旗帜鲜明地表明了他的态度:“‘市场先生’是来给你提供服务的,千万不要受他的诱惑反而被他所引导。你要利用的是他饱饱的口袋,而不是草包般的脑袋。”李录先简洁地总结道:“市场的存在是为了来服务你的,不是来指导你的。”

关于如何应对市场先生,学术界有两种策略:一种是反转策略,越跌越买,另一种是动量策略,越涨越买。研究发现,股价短期(3-6个月)有动量效应,但长期(6个月以上)有反转效应。但是,长期到底有多长,学术界也没有明确答案,也不可能有明确答案,因为每个公司不一样、市场也不会简单重复历史。动量策略类似于追涨杀跌,显然不是价值投资。但反转策略也未必是价值投资,不是说股价跌了就是有价值,还是要看公司的内在价值和股价是否匹配。

2 “市场先生”的成因:行为金融的解释

虽然格雷厄姆很早之前就提出了“市场先生”的概念(1949年),但学术者一直置若罔闻。直到90年代,行为金融学才开始在学术界流行。行为金融的主要贡献是驳斥了市场有效假说,系统地解释了“市场先生”的成因。Barberis教授(2018)在其最新的一篇综述中,系统地总结了行为金融学对股价无效的解释,主要是从以下三个方面:

1.有限注意。投资者的注意力是有限的,酒香也怕巷子深。有些公司股价长期被低估,可能是投资者根本没有注意到。相反,有些新闻虽然不改变公司的基础面,但引起了投资者的注意,同样可能导致公司短期股价大涨。经典案例是,2017年,白百合出轨后,红墙股份股价大涨。此外,按照有限注意的理论,低估的机会更可能出现在较少受到市场关注的公司。

2. 不完全理性信念。行为金融学家认为人们的信念并不是完全理性的,这其中的代表是过度自信(overconfidence)和过度外推(extrapolation)。因为市场卖空比较难,股价总是更能够反映乐观者的意见,股价高估是常态。过度自信是股价高估得以持续和加重的重要原因,过度自信的投资者,总是相信有能力把股票卖给更为乐观的投资者,不相信自己可能是最后的接盘侠。外推信念指的是,当人们对未来做预测的时候,总是过于看重当前数据。例如,我们在预测公司未来的成长性时,可能过于看重公司历史的利润增长数据。最近几年,资本市场给出了很多血的教训,如三聚环保、康得新、网宿科技等。

3.非理性偏好。非理性偏好的经典理论叫前景理论,可以用来解释市场上非常普遍的处置效应。处置效应是指,对于上涨的股票经常拿不住、倾向于获利后卖出;对于下跌的股票却迟迟舍不得卖,就像割自己的肉一样。前景理论给出的解释是,1万元的收益和1万元的损失给人带来的效应是不一样的,人们更偏好损失规避。此外,当一个结果出现的概率非常小时,人们往往容易错误地放大其发生的可能性,这是很多人愿意买彩票的原因。股票市场也有所谓的博彩偏好,投资者喜欢彩票性质的股票,期待一夜暴富。

3)利用市场先生的风险和应对措施

行为金融的研究表明,市场是无效的。但是,行为金融学家认为,即使市场是无效的,并不等于你能够利用市场的无效赚钱。同时,即使投资者不能利用市场情绪赚钱,也不能证明市场是有效的。

当市场先生导致公司股价低估时,抄底的投资者需要面对两大风险:一是市场情绪风险,二是基本面风险,首先,低估的股票可能继续低估,甚至更加低估。市场经常说,抄底抄在半山腰,事前你永远不知道自己是抄在山谷还是半山腰。雪球上的云蒙先生给大家上了生动的一课,他的基金杠杆重仓低估值的银行股,并且是银行股中最低估值的民生银行,结果损失惨重,基金净值几乎跌破清盘线。1PB的公司照理说够便宜了吧,股价都跌破净资产了。但是,最近几年,港股很多公司跌破净资产后,又从1PB跌到0.5倍,甚至0.3倍(如联想控股)。

其次,除了市场情绪风险,抄底的投资者还要面对基本面风险。本来你抄底的时候公司是低估的,但在持有等待估值修复期间,公司的基本面出现问题(这事经常发生)。最惨的情况是,抄底了一个假公司。本来你以为公司的估值很便宜,但持有期间公司被爆出财务造假,低估值变成高估值。既然财务数据都是假的,当然低估是不存在的。如何避免这两种风险呢?首先要买有护城河的,如果一个公司没有护城河,随时都可能破产清算,没有什么价值可言,也就无所谓低估值。大部分小公司可能都活不过十年,从长远来看,几乎没有价值,这也是美股和港股给很多非龙头小公司很低估值的原因。其次,即使公司股价严重低估,抄底也得谨慎,要有周全的策略。虽然All in很酷,但现实更加残酷。

 

市场先生

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/eGBrxbNXQVM8QN5zi5loiQ

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

最近在股票论坛关注了一哥们,实惨,感觉将他的故事分享出来会很有启发意义。
2019年6月19日大概是他刚炒股不久的日子,那天他发了第一条论坛动态。

 

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

 

嗯格力电器,大白马,一看就是跟我一样的 “价值投资者”。
后面比较活跃,每个星期都会在论坛上发1-2条动态,不过都是自动发布,就是你关注了什么股票,系统自动给你发动态那种,19年7月3日第一次自己码了字。

 

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

 

“逆向思维”、“抄底” 这些都是价值投资者常用的词汇,跟我很像~
19年12月18日转发了一条平平无奇的动态。

 

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

 

他是个执着的人,别人发的动态看完就算,他却真的去做了,开始着手寻找这只未来3年复合增长率能达到25%以上的医疗板块股票。
从发动态的间隔看,他花了3个月时间,找到这只牛逼哄哄的医疗股,重仓捂了3个月,盈利70%

 

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

 

他是幸运的,这么多股民,3个月盈利70%的又有几个?可惜他不撒手,典型的价投,以为抓到成长股就会一直涨。2个月过去,他选择加仓。

 

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

 

从5000股这个说法可以推算他那时持有的市值加现金一共217万,妥妥的人生赢家,如果此时的他套现离场股市就会少一段传奇。
1个月过去,股票从434跌到400附近,加仓部分亏了8%

 

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

 

被打脸了,21年3月19日,半年过去,这只股一路跌到388,他不为所动,一副众人皆醉我独醒的姿态,毕竟之前这只股盈利70%

 

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

 

接下来3月到6月,开启上涨模式,到21年5月21日这只股涨到522,他的股票市值也达到了巅峰的261万,本金100万左右,盈利161万,试问还有谁?中六合彩的心情也不外乎如此。

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

一般人中六合彩会归因于运气,而炒股挣钱很多人会归因于—本事,他开始觉得自己是万中无一的天选之人,人的本性是贪婪,贪婪让他停不下来。
这只股在达到522高点后,开启暴跌模式,短短一个星期下跌12%,跌到455,他判断为短暂回调,气血上涌的他做了一件最最不应该的事,加一倍杠杠,借贷300万,在458这个价位全仓冲进去。

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

又1个星期过去,这只股头也不回地跌到400,此时他发了一条动态。

 

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

 

在加了杠杠后短短1周,他在这只股上的161万盈利全部抹去,还倒亏几万的融资利息,如果此时收手,他的100万本金还能回来,可惜并没有。
又1个月,股价跌到387,他头铁地决定撑到中报再走。

 

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

 

又1个月,股价跌到306,他开始恐慌。

 

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

 

又1个月,股价跌到277,他情绪崩溃,但还没卖。

 

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

 

21年8月26日中午11点,他抛了全部股票,留下一段血泪史。

 

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

 

复盘一下,一个父亲,月工资6000多,攒了10几年买房钱,再加上父母的几个钱包,一共100万本金在19年初投入股市,重仓一只医疗股,在该股最高位时市值达到261万,盈利161万,站上人生巅峰的同时盲目自信。
最高位回撤10%时,加1倍杠杠又冲进去,短短1周亏掉161万的盈利,再2个月亏掉100万本金还倒欠30万,最终出局。
实际上在他8月26日清仓,这只股在下探几天后,又慢慢回升到300附近,如果不是加了杠杠,此时他还有盈利。

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事


清仓后,剩下的日子就是打工还30万的债了,这种日子光想想都很绝望,他还偶尔在论坛上发动态。
清仓1天后他失眠了,早上6点跑来发帖。

 

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

 

以酒浇愁,睡客厅,晚上12点多睡第二天6点醒。

 

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

 

天天跟老婆吵架。

 

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

 

这两天还被论坛找上,给了他一个 “代言” 机会,说不定可以从此开启一条网红之路。

 

从盈利150万到负债30万,一个股民的悲伤故事

 

挖数从他19年发的帖一路追溯,从发帖时间和文字看,感觉不是编的,之所以这么有感触是因为我们太像了,细思恐极。
以此告诫读者,炒股玩玩就好,千万不要全部身家,更不要加杠杠,杠杠这东西会上瘾,加过一次就会有第二次,一旦失误就万劫不复了。
END

 

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/zc_Pd064s8OLwcD9Ebtj5g

捷顺科技之我见

股票:捷顺科技(002609)

1. 主营业务:围绕智慧停车业务的智能硬件、软件及云服务、智慧停车运营、城市级停车。

2. 行业前景:市区停车难,尤其是大城市,高峰期,核心商业区更难。

3. 主题概念:智慧城市、人工智能、物联网、智慧停车,这些都不是最近的主流板块,科技仍然还没有得到主力的关注。

4. 历史走势:还被压着,得等。

5. 股东研究:

股东人数:15年的高点后,一直稳定在3万左右,并没有资金吸筹的迹象。

十大流通股股东:最近是1.98亿,略有集中的趋势,意义不是特别大。

增减持情况:有人增有人减,参考意义不强。

6. 对外投资:近期无

7. 分红送转:每年的分红很少。总分红6.63亿,总融资13.72亿,公司总体仍然属于投入期。

8. 利润分析:

大体还是在增长的,但翻了翻2018年的财报,其中并没有翻到对2018年净利润税减的解释,只能从一些细枝末节中了解到,2018年做了业务的转型(还需要进一步研究)。

近几年的一季度数据都是亏损状态,这应与企业的经营模式有关。总体上自18年开始,利润都是逐步提高的,但看起来要恢复到17年的水准还需要1-2年的时间。

9. 收益率分析:

毛利率:18年后基本稳定。

净利率:一季度常规性亏损的情况,预计可以在1-2年内消失,总体上净利率也算稳定。

ROE:所以17年收益率就开始下降了。

10. 经营效率分析:存货周转天数整体向下走,但对应收帐款周转天数自18年起有大幅的变化,显示企业的销售策略有所变化。需要注意企业应收帐款的回收及减值准备情况。

11. 偿债能力分析:自16年增发以来数据持续向下,但整体仍较佳,偷懒不制图了。

12. 现金流分析:不稳定,不好看,但总体还是向好的,数据上看,15年到18年,公司肯定经历了相当多的故事。

15年和16年是有项目导致投资活动现金流流出,17年居然是收回保本理财活动导致现金流入。后续几年,经营活动现金流量不足以覆盖其它2项,不健康。最后2组数据是今年一季报和二季报的数据,都是流出的,看了下之前的数据,它有年终收钱的坏习惯,得等年底再看了。2020年的现金流量已经基本能覆盖流出了,21年情况会更好些。

13. 行业地位分析:简单看了下,五洋停车是一家做立体停车库的,而且从官网上看,它是一家自动物料系统的供应商,停车库只是业务之一,恐怕对比性并不强。倒是将要上市的科拓股份业务范围很相似,不过只能看到招股说明书,要等上市后再观察。不过现在上市的话是不是带捷顺走一波,也未尝可知。

14. 商誉情况:几千万,问题不大。

15. 消息面:股吧里有人说政策有停车方面的利好。

16. 估值:

股价与PE是同向变化的,近期是PE走低,股价走平,所以说是估值正在回归应该没有问题。

PEG的话,从2018年的0.9459亿,到2020年的1.6亿,简单平均下是增长30%,今年2季都做到50%的增长,现在静态38倍,作为一个持股人,我认为可以算低估了。

PB(注意商誉):历史低位,并不为过。

股息率:放过它吧。

17. 投资判断题

是否逻辑简单——有点复杂,但可以理解,就是卖产品,卖服务。

是否商誉偏高存在潜在减值风险——商誉相对资产算很少,没什么影响。

是否跌无可跌(对坏消息无动于衷)——股价有筑底迹象。

18. 财务扫雷

是否有远高于或变动趋势与同行业不一致的毛利率——从科拓的招股说明书计算得知,科拓的毛利率达到54%,远高于捷顺。图为科拓招股说明书中合并利润表的内容。

是否经营现金流差——有,经营现金流不能覆盖其它2项现金流,有进一步筹资的需要。

是否存在不可解释的大存大贷——7.74亿货币资金对应2.54亿应付票据及应付帐款,没有问题。

  计算所得货币资金收益率与七天通知存款及市场平均货币资金收益率是否可比——略

是否隐瞒关联交易或严重依赖关联交易(依赖或业绩调节)——公布的关联交易1.17亿,半年报营收5.50,还算好。

是否存在大量海外收入——无

是否存在实控人股票质押比例过高的问题——这个数量还算好,风险不算大。

公司控股股东、实际控制人唐健先生及刘翠英女士合计持有公司股份254,010,027股,其持有公司54,982,841股股份被质押(含司法冻结),占其持有公司股份总数的比例21.65%,占公司总股本644,276,441股的比例8.53%。截至本报告披露之日,上述比例未发生变动。

是否分红少——是,小公司很正常。

是否存在严重的受限货币资金——货币资金7.74亿,1个亿的受限货币资金,对应短期借款+应付票据和应付帐款2.54亿,没什么问题。

18. 结论:以我的水平而言,公司财务上没有问题,且经营状态向好,整体估值在低位,在疫情常态化或逐步恢复的大背景下,公司欠缺的就是风了。

注:有持仓,亏损状态。

19. 附注:

是否已经检查过存货明细——存货明细项变动合理,减值数据无变动,未见异常。

是否已经浏览过最近股票交流平台的关注项——已浏览,发现有政策端利好的消息,未论证。

——分割线——

题外话:划拉捷顺最大的收获是学会了一种新的呈递季度数据的制表方法,也算是提供了一个新思路吧

作者:大饼油条脆麻花909
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来源:雪球
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1. 主营业务:围绕智慧停车业务的智能硬件、软件及云服务、智慧停车运营、城市级停车。

2. 行业前景:市区停车难,尤其是大城市,高峰期,核心商业区更难。

3. 主题概念:智慧城市、人工智能、物联网、智慧停车,这些都不是最近的主流板块,科技仍然还没有得到主力的关注。

4. 历史走势:还被压着,得等。

作者:大饼油条脆麻花909
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