文科量化男：赚你赚不到的钱

2014年，基金经理雷闻经历了做量化投资以来最大的一次亏损。当时他在上海S私募基金工作，管理接近2个亿规模的组合。1月到9月，雷闻亏掉3000万人民币。

雷闻刚刚硕士毕业两年。S基金是他的第一份工作。老板是一位资深的老期货人，他坚信好的基金经理一定是用钱试出来的，鼓励新人走出自己的风格。雷闻到岗后，不到半年时间就开发出第一个模型，开始跑实盘。在S公司，他第一次在CTA策略中用到了机器学习算法。

2013年期货市场CTA策略（CTA策略：针对期货、以趋势追踪为主的自动化交易策略）总体表现很差。雷闻的模型和传统的CTA策略截然不同，因此跑得很顺利。老板也不断给他加钱。雷闻尝到了创新的甜头。

谁知到了2014年，模型似乎失效了。雷闻开始亏钱。他深深陷入对自己能力、策略，甚至对行业的质疑中。

亏几千万对经历过大风大浪的老油条来说也许不算什么，但对于当时还是小鲜肉，并且刚刚开始职业生涯不久的雷闻来讲，不啻一万点暴击。

痛苦之中，雷闻打电话给他妈妈诉苦。谁知妈妈很淡定地说：自己对自己的行为负责。

雷闻挂了电话。他想想，妈妈的话的确有道理。2014年最后三个月，雷闻把亏的3000万追了回来，又额外赚了3000万。

我问雷闻，触到谷底时，他是如何走出来的。

“但其实啥都不用做，就可以走出来。”他说。

什么？我本以为他要回答自己多么拼，做了什么努力，却没料到他的回答如此简洁。

“金融市场就是这样子的，并不是你做得越多，效果就越好，很有可能你什么也不用做，装死、不动。坚信你的模型有效、它就会回来。”

雷闻的说法和交易门主角李骧的看法一致。李骧告诉我，他们团队犯的最大的错误，就是今年2月初遭遇回撤时，（过年前）把所有产品的仓位减半。“否则我们业绩会好很多。”

文艺复兴创始人詹姆斯·西蒙斯也曾经表达过类似观点。“不要去干预程序。”这听上去容易，做起来其实挺难。

雷闻告诉我，交易就是反人性的。

也许是刚出道时经历“先赚后亏”，让雷闻建立足够的信心。“童年比较幸福的小朋友长大了会更乐观一些。”

在后来的交易生涯中，雷闻再遭遇净值下滑时，往往思考得更多，并采取更积极的措施。但更重要的是对自己的模型有信心。他认为一个经过严谨测试的量化模型，有可能短期失效，但永远不赚钱了，“可能性非常小”。

文科生的路

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什么是量化投资？在外人看来，量化投资就是一群具有数理教育背景的人，用电脑程序分析大量的数据，建立数学模型，并根据数据进行投资。他们还特别喜欢在展示业绩的时候，用到大量的风险收益指标：Sharpe Ratio、Max Draw Down Duration等。

但雷闻认为，量化投资的本质并非“量化”。他举了一个量化策略的例子：“当公司发出回购公司股票的公告时，买入并持有这只股票2天。”这个策略就没有用到数量。

而另一方面，一些用到数量的策略，通常不被认为是量化投资。比如“判断螺纹钢期货走出第3浪时，买入螺纹钢期货。”

因此，在他看来量化投资本质是更“科学”的投资方法。所谓科学，具体是指量化模型做出的解释和预测是可以检验的。而历史测试，则是量化模型检验工具。

坐在我面前的雷闻皮肤黢黑，镜片下眼神坚毅，单单从外表，看不出来他是位天天与数据和市场打交道的“宅男”。

量化投资领域集中了数理化专业最聪明的脑瓜。雷闻大学本科读经济学，是不折不扣的文科生，然而他对数学和写程序并没有任何恐惧。

“我觉得理科生可以做，我也可以做。”他说。

雷闻的父母都是工科生，却对文科感冒。也许家庭的跨界传统潜移默化地影响了他。

本科毕业后，雷闻离开家乡四川，前往法国北方高等商学院深造。学校在风景优美的普罗旺斯。

从本来就相当悠闲的成都，来到风景如画的普罗旺斯，雷闻的神经却丝毫没有放松。他选择攻读艰深的金融工程专业硕士。

学校的课程设置偏向于把学生培养成基金经理，英美高校更偏向培养做定价的Q Quant。Q Quant重模型而轻数据，P Quant则重数据而轻模型。这正好合他心意。

他很欣赏法国人的特立独行。“他们很自信，认为自己独特的东西很好，并且愿意跟主流英美文化保持一定距离。”

2012年年末，雷闻学成归国。他丢了一圈简历，发现上海给的Offer最多，就这么来到了魔都。

文科生做量化在这个行业不多见，雷闻发现自己思考的很多问题，理科生不会去想。

比如理科生可能可以更专、高效率把模型做出来；文科生更擅长发散和深入思考。他会思考为什么做这个模型、怎么做、交易什么，数据从哪里来等。

“我擅长去想他们想不到的东西，赚他们赚不到的钱。”

量化交易对雷闻来说很有吸引力，因为有了新思想，他可以立即在市场上进行检验。正确与否立即就可以得到回馈。

2014年12月，对于许多做Alpha策略（Alpha策略：选择能跑赢大盘的股票组合，同时卖空期指）的量化基金来说是灾难性的一个月，很多基金在那一个月亏掉了全年的收益。雷闻惊讶地发现，X私募基金在那个月居然没有亏损。

少走弯路

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雷闻感觉X和S正好是象限上的两头：一家做CTA策略，一家做Alpha策略；一家聚集实打实的本土精英，一家吸引海归人才，模型也做得更精更复杂。X基金最顶峰时，管理规模做到了100亿。

X给雷闻发来Offer。抱着学习的心态，雷闻离开了S基金，欣然加入了X。

在X基金的两年，雷闻对整个量化投资，开始有了更深入的思考。

思考的源泉，始于现实中的困惑。

比如大家都一致认可，模型不要太复杂，防止过度优化。但雷闻在公司内外看到很多人，把模型越搭越复杂。“我觉得看不惯，又不知道怎么去劝他们，也不知道自己对不对。”他说。

很早前，雷闻对量化研究有懵懂的认识：做量化需要从行情、历史中寻找规律。但人们并不知道这种规律未来会不会有效——这就是著名的“休谟问题”。

带着交易中的问题，许久没有啃书本的雷闻开始阅读科学哲学。

科学哲学是20世纪兴起的一个哲学分支。它关注科学的基础、方法和含义。代表哲学家包括卡尔·波普。

波普批判经典的观测-归纳法，提出“从实验中证伪”的评判标准。他哲学思想的核心是“真伪不对称性”，即“真不能被证明，只有伪可以被证明”。

研读科学哲学时，雷闻找到了它和量化交易千丝万缕的关系。

比如，哲学家笛卡尔在《谈谈方法论》中提出了四句箴言，告诉人们如何去获得知识。这启发他想通了股票多因子模型框架的优越性，进而用“怀疑”、“细分”、“由易到难”、“遍历”四个角度来细分多因子模型。

“怀疑”是量化投资的态度。

“细分”呢？“因为笛卡尔告诉我们，要对问题进行细分和拆解。将影响股票的因素拆分成财务、估值、一致预期等等各方面。所以是多因子。”

“遍历”的意义是什么? 我们要考察这么多的因子？

雷闻说：“遍历不直接带来过度优化。对于遍历的错误使用才带来过度优化。而不遍历，会带来无知。”

雷闻进一步总结出避免策略过度优化的办法：

第一，不要追求过高的风险收益比；第二，多开发策略，对每个策略保持怀疑的态度，淘汰掉不赚钱的策略；第三，跳出历史回测和PnL，看看策略本身。

“最佳说明推理理论告诉我们，一个没有过度优化的策略通常是简单的，是定量的，有内在逻辑支撑，能够在大量品种、周期和市场上有效。”他总结说。

雷闻不但重新开始阅读，还捡起了笔杆子，把自己的思考逐一记录下来，形成比较系统的框架。

“如果想有实质性的创新，研发新的策略框架，哲学会让你更有方向感，少走弯路。”

火锅给不了的满足感

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雷闻疯狂地热爱量化交易这行。市场每天的行情都是崭新的，给他不同的刺激。他对开发模型，从0到1的创造却乐此不疲。

在大公司工作这几年，他慢慢坚定了自己创业的想法。

“创业能够进一步缩短从投资想法到交易盈利的过程。如果在一家成熟的公司，要去跟老板沟通，跟同事商量，会比较啰嗦。”他解释说。

今年3月，雷闻加入了一个新平台，负责量化交易部门。他搭建了10人左右的交易团队。2018年CTA策略整体表现不错，雷闻研发怎么样把Alpha策略运用在CTA上。他每天都在研究新模型，测试新数据。最近他在量化基本面和宏观经济数据的挖掘上都有可喜的发现。

“主观交易者需要盯盘，因此每天至少四个小时必须活在当下，而我们一直活在未来。”

策略总会面临失效，Alpha也无可避免地会Beta化。雷闻认为投资人有两种选择，“一是你就去承受这种Alpha变Beta，回撤时扛一扛就过来了；或者你持续地找新Alpha。”

雷闻说自己属于后者。

他认为Beta收益的风险收益比较低，资金方不会为Beta收益付出高昂的管理费和业绩提成的。而提供Beta和Smart Beta是公募基金的工作。私募基金只有提供Alpha这一条路。

我问雷闻，如何找到Alpha？特别是现在，大多数量化研发人员只是在成熟的策略框架下做挖掘，不同模型产出的信号相差不会很大，新策略和老策略相关性很高，创新效率非常低。

他说：“必须不断创新，要研发新的策略框架，交易新的对象，用新的模型和数据。”

在量化圈子里，雷闻的背景很特殊，这给了他可以跳出框架思考问题的优势。

最开始做投资时，雷闻发现自己24小时都在想策略研究，晚上都睡不好。后来他觉得这样不太健康，慢慢地就把工作外的自己抽离出来，回家就放空，陪老婆带娃。

除了工作和居家生活，他很少参加量化圈子的活动。他把这部分归因于自己的个性，部分归因于量化研究的本质。

“量化研究要检验一个想法对不对很清晰，做回测；基本面必须通过跟人交流，才能有新的想法，找到新的方向。”

雷闻的手腕上戴着一串佛珠。他姥姥之前常捏着这串珠子念佛。现在雷闻把这当护身符。

他说交易员工作不确定性大，可能会更迷信一点。说到这，他顺便分享了一个“迷信的鸽子”的理论。

“你把鸽子放到一个笼子里，随机丢食物。结果发现一只鸽子总在箱子中逆时针转圈。一只鸽子总是用头撞箱子的某一个固定的地方。为什么呢？可能刚好喂食的时候鸽子在转圈，它觉得有联系，慢慢就迷信了。”

市场和策略的不确定性，让雷闻每天都不断去适应、高效率演进，进行新的思考，这是其它工作无法带给他的成就感。

某次雷闻曾偶尔读到美国总统肯尼迪在宇航员登月时的一个演讲。肯尼迪说：“我们做这件事不是因为它简单，而是因为它很困难。”

这句话让雷闻深深认同。雷闻说，自己选择做量化，因为他需要挑战，只有这样的挑战才能给他满足感。

“这满足感是吃火锅给不了的。”

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No.1：不懂哲学的程序员不是好投资经理

No.2：量化投资不是“量化”投资

No.3：笛卡尔说，股票多因子模型是个好框架

No.4：休谟说，量化投资模型都是过度优化

No.5：科学哲学家告诉你怎样避免过度优化

No.6：根据Abduction理论挑选机器学习模型

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