資產(chǎn)管理中的研究挑戰(zhàn)
發(fā)布時(shí)間：2021-02-17 | 來(lái)源: 川總寫(xiě)量化
作者：石川
摘要：真·大佬 Ken Griffin 和 Cliff Asness 在 AFA 年會(huì)上討論資產(chǎn)管理中的研究挑戰(zhàn)。
在剛剛過(guò)去的 2021 AFA 年會(huì)上，有一個(gè) panel session 格外引人注目。該 session 的題目是 Research Challenges in Asset Management，由來(lái)自 Yale 的 Tobias Moskowitz 主持，而 panel 嘉賓則是身為 Citadel CEO 的 Ken Griffin 以及 AQR co-founder 的 Cliff Asness。
在時(shí)長(zhǎng) 90 分鐘的 session 中，圍繞著學(xué)術(shù)研究如何幫助資產(chǎn)管理的各種問(wèn)題，兩位大佬給出了精彩的討論，結(jié)合 Moskowitz 的穿針引線，讓人聽(tīng)完很受啟發(fā)。
本文就對(duì)其中的核心觀點(diǎn)進(jìn)行梳理。在接下來(lái)對(duì)問(wèn)題的描述以及對(duì)兩位大佬回答的闡述上，本文不選擇直譯，而是會(huì)用我的語(yǔ)言高濃縮的概括核心觀點(diǎn)。參考文獻(xiàn)中給出了 panel session 的視頻連接，供感興趣的讀者查詢。
整體 session 聽(tīng)下來(lái)，Griffin 談吐從容、觀點(diǎn)犀利，較 Asness 更勝一籌，且頻頻拋出金句。因此，下文也在適當(dāng)處會(huì)直接引用 Griffin 的金句，供小伙伴體會(huì)。
好了，讓我們開(kāi)始吧。
Moskowitz 拋出的第一個(gè)問(wèn)題是……
Q1. 資產(chǎn)管理中有很多尚待回答的問(wèn)題。二位如何看待學(xué)術(shù)界在這方面能起到的作用？
Asness 提到的第一點(diǎn)是投資中最重要的問(wèn)題是識(shí)別 structural break（e.g. 是否這一次不一樣了？），但是目前沒(méi)有一套自洽且統(tǒng)一的方法來(lái)檢驗(yàn)，因此只能通過(guò)一次性假設(shè)（one-off hypothesis）來(lái)檢驗(yàn)。這么做的缺陷是，人們無(wú)法考慮所有的可能。
面對(duì)潛在問(wèn)題，AQR 的做法檢驗(yàn)他們能夠想到的一切 one-off hypotheses，如果不能發(fā)現(xiàn)任何單一原因證明出現(xiàn)了 structural break，那么他們就假設(shè)沒(méi)有出現(xiàn)變化，進(jìn)而繼續(xù)堅(jiān)持原有的策略。Asness 強(qiáng)調(diào)，這并不意味著他們就一定對(duì)了，只是缺乏更好的工具來(lái)應(yīng)對(duì)這個(gè)問(wèn)題。
對(duì)于 Asness 說(shuō)的這一點(diǎn)，我想補(bǔ)充的資料是 AQR 關(guān)于價(jià)值因子是否已死的討論，他們通過(guò)系統(tǒng)性地檢驗(yàn)多個(gè) one-off hypotheses 得到結(jié)論認(rèn)為價(jià)值并沒(méi)有死。公眾號(hào)之前對(duì)此也進(jìn)行了解讀，鏈接在此。
對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，Asness 的第二點(diǎn)是人們往往難以在實(shí)盤中堅(jiān)持在回測(cè)中看上去很好的策略。人們對(duì)于回測(cè)中策略的回調(diào)似乎能欣然接受，這是因?yàn)樗麄兛吹皆诨販y(cè)中策略又繼續(xù)上行。然而在實(shí)盤當(dāng)中則是完全不同的。他認(rèn)為人們對(duì)回測(cè)和實(shí)盤的心理感受的差異造成的交易行為如何影響市場(chǎng)有效性，是值得研究的。
Griffin 認(rèn)同 Asness 的看法，并指出對(duì)于任何策略，瞬息萬(wàn)變的世界如何影響策略的預(yù)期收益是非常重要的問(wèn)題。他以近年來(lái)大量資金從主動(dòng)管理涌入被動(dòng)管理這一現(xiàn)象為例，拋出了一系列靈魂問(wèn)題：這個(gè)現(xiàn)象對(duì)金融市場(chǎng)影響幾何？對(duì)證券如何吸收信息影響幾何？在主動(dòng)管理規(guī)模日益被被動(dòng)投資蠶食的背景下，如何維持金融市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)和資本配置的作用？Griffin 認(rèn)為這些問(wèn)題對(duì) policy maker 格外重要。
他舉例說(shuō)，比如在去年 COVID 初期，為了維護(hù)金融市場(chǎng)穩(wěn)定，世界各國(guó)市場(chǎng)都禁止做空，這影響了價(jià)格發(fā)現(xiàn)。在他看來(lái)，主動(dòng)和被動(dòng)投資之間應(yīng)該存在某個(gè)均衡點(diǎn)（equilibrium point）。太多的被動(dòng)投資（超過(guò)均衡點(diǎn)）絕非最佳答案，它會(huì)破壞金融市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)，影響價(jià)格發(fā)現(xiàn)。
The world cannot end up one hundred percent passive. —— Ken Griffin
Q2. 你們的團(tuán)隊(duì)如何使用學(xué)術(shù)研究成果？
對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，Asness 的回答非常 AQR-style。他說(shuō) AQR 幾乎會(huì)閱讀所有高質(zhì)量期刊的論文（包括業(yè)界的期刊），不放過(guò)任何可能影響他們的研究成果。AQR 有一套行之有效且標(biāo)準(zhǔn)化的流程來(lái)復(fù)現(xiàn)學(xué)術(shù)研究。
Griffin 的回答則更有開(kāi)放性和給人啟發(fā)。他答道 Citadel 把研究成果分門別類，比如 data science、econometrics、machine learning 等。一旦出現(xiàn)能夠推動(dòng)知識(shí)進(jìn)步的革新性最新研究成果時(shí)，他們的研究能力保證他們迅速的采取行動(dòng)：
We can move really quickly when we see what we perceive to be a game-changing evolution in the body of knowledge of humanity. —— Ken Griffin
在 Griffin 看來(lái)，學(xué)術(shù)論文對(duì)知識(shí)水平的高低和靈感來(lái)源同樣重要；Citadel 產(chǎn)生的大量想法并非源自讀了某一篇論文，而是從大量論文中獲得的靈感在之后開(kāi)花結(jié)果。
上面兩個(gè)問(wèn)題過(guò)后，嘉賓漸入佳境，Moskowitz 也有針對(duì)性地向他們二人各自拋出了一個(gè)問(wèn)題。首先是對(duì) Griffin。
Q3. 學(xué)術(shù)研究往往關(guān)注流動(dòng)性和提供流動(dòng)性。關(guān)于這方面的研究，業(yè)界有什么建議？
Griffin 指出對(duì)于股票市場(chǎng)，有足夠多的數(shù)據(jù)和信息（涉及所有國(guó)家的每一筆交易），因此股票市場(chǎng)沒(méi)有太大的問(wèn)題。有問(wèn)題的是缺乏透明度的市場(chǎng)，比如債券。這方面他的訴求是希望學(xué)術(shù)界的研究能推動(dòng)每個(gè)資產(chǎn)類別的實(shí)時(shí)報(bào)告，以便人們擁有更好的數(shù)據(jù)，以了解不同市場(chǎng)制度下的流動(dòng)性和流動(dòng)性變化。
One of the underpinnings of successful markets of vibrant markets is transparency. When you have a market that has a richness of information, people have more confidence how the market functions, people are more willing to transact in such market and everyone who's part of that market is a winner. —— Ken Griffin
接下來(lái)是拋給 Asness 的問(wèn)題，關(guān)于因子投資。這個(gè)問(wèn)題雖然是拋給 Asness，但兩位大佬就這個(gè)問(wèn)題你來(lái)我往，金句頻出。
Q4. 過(guò)去 10 年出現(xiàn)了因子擁擠、因子動(dòng)物園等問(wèn)題，你對(duì)今后因子的預(yù)期收益率有何看法？
關(guān)于這個(gè)問(wèn)題 Asness 洋洋灑灑說(shuō)了一大堆，總結(jié)起來(lái)有以下幾點(diǎn)：（1）金融學(xué)先驗(yàn) + 樣本外測(cè)試至關(guān)重要。（2）因子動(dòng)物園這個(gè)概念被 oversold，因?yàn)閷W(xué)術(shù)界羅列的大部分因子都來(lái)自有限的幾類（比如 500 個(gè)因子里面有 200 個(gè)不同版本的價(jià)值因子、100 個(gè)不同版本的動(dòng)量因子），當(dāng)然仍然要正視過(guò)度挖掘的問(wèn)題，此外人們要對(duì)因子的預(yù)期收益率有合理的預(yù)期，rule of thumb 是實(shí)盤只是回測(cè)的一半。（3）擁擠是一個(gè)大問(wèn)題，且最近幾年 long/short valuation spread 也在增加。
此處，Griffin 補(bǔ)充說(shuō)，如果實(shí)盤能達(dá)到回測(cè)的一半，那就是巨大的勝利：
Anyone who wants to get 100 percent out of sample is out of their mind. Random luck of the draw will happen, but it will not happen as a function of wow you have some brilliant research process. —— Ken Griffin
Griffin 繼續(xù)談到他們經(jīng)常思考如何改進(jìn)研究流程以降低過(guò)擬合的影響，并指出如果機(jī)器學(xué)習(xí)用法不當(dāng)，那么它就變成了 capital reduction 而非 capital generation process。他強(qiáng)調(diào)了無(wú)論是傳統(tǒng)方法還是機(jī)器學(xué)習(xí)，他都看中基于檢驗(yàn)的研究（hypothesis based research）。他強(qiáng)調(diào)了通過(guò)假設(shè)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系的重要性，并反復(fù)強(qiáng)調(diào)他要的是因果關(guān)系而非僅僅是相關(guān)性：
When we have hypothesis upfront, we see it come through in the data, we see the causality, we are far more confident that we are on a path that will lead to somewhere than just an ad-hoc correlation that looks really attractive. —— Ken Griffin
對(duì)此，Asness 的看法和 Griffin 一致。他談到 AQR 有很多數(shù)據(jù)，很多地方可以應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)。然而，AQR 使用機(jī)器學(xué)習(xí)是因?yàn)榇嬖诶碚撘罁?jù)，而非源自實(shí)證原因（如挖掘非線性相關(guān)性）。
談到因子投資，AQR 的一系列多因子產(chǎn)品在近年來(lái)的慘淡表現(xiàn)眾人皆知，而 Asness 之前也多次撰文，通過(guò)數(shù)據(jù)客觀分析這些策略的表現(xiàn)。Griffin 對(duì) AQR 和 Asness 在這種處境下表現(xiàn)出的自省和對(duì)投資人負(fù)責(zé)的態(tài)度表示了極大的肯定：
In the area of factors, I read some of Cliff's letters to investors and I give Cliff credit for the intellectual honesty in what he writes.?AQR has had some tough runs in the last couple of years against a phenomenal history and yet the intellectual succinctness and ownership of that is rare to find in the business.?It's important to have that intellectual clarity because it allows you to remain open to how you can improve what you do. —— Ken Griffin
此外，Griffin 補(bǔ)充了 one-time event（如 macroeconomic shift）對(duì)傳統(tǒng)因子投資的沖擊。他舉例說(shuō)，由于疫情的沖擊 American Airlines 出現(xiàn)了虧損。一旦疫情被控制，航空業(yè)復(fù)蘇后，它就會(huì)重新盈利。因此，從 forward-looking valuation 的角度來(lái)說(shuō)，因子投資會(huì)把它視為成長(zhǎng)股。但是投資人真的會(huì)把它視為成長(zhǎng)股嗎？投資人會(huì)認(rèn)為它和諸如 Amazon、Zoom、Google 以及 Facebook 這些公司一樣嗎？
之后 Asness 也談到了科技更迭（以及這個(gè)過(guò)程被 COVID 極大加速了）對(duì)因子投資的影響，以及如何識(shí)別這種影響。Asness 的回答主要是以價(jià)值因子為例論述，小伙伴請(qǐng)閱讀《價(jià)值因子已死?》。除此之外，Asness (2020) 最新的文章研究了除價(jià)值因子之外的其他因子（包括動(dòng)量、質(zhì)量和低波動(dòng)）在美股上最近的慘淡表現(xiàn)。
Asness (2020) 這篇小文非常值得一讀，尤其是 To the Pain 一節(jié)。Asness 通過(guò)自述形象地刻畫(huà)了一個(gè)非完全理性的普通人（我們都是這樣的人）在面對(duì)回撤時(shí)的心境。讀完此文給我的感受是：Every Cliff Asness needs his own John Liew（讀完 Asness (2020) 你就能明白我在說(shuō)什么）。
接下來(lái) Moskowitz 延伸發(fā)問(wèn)：
Q5. 我們談?wù)摿撕芏?，其中包括?shù)據(jù)的重要性，這是否意味著數(shù)據(jù)本身已經(jīng)成為了一種昂貴的資產(chǎn)？另外是否意味著要使用新的估值方法？
Griffin 首先說(shuō)道，最近幾年，revenue over employee 似乎是個(gè)很好的因子，圍繞著知識(shí)產(chǎn)權(quán)和數(shù)據(jù)的護(hù)城河在持續(xù)增長(zhǎng)。對(duì)于數(shù)據(jù)的重要性，他以 Tesla 為例指出每天在路上行駛的每一輛 Tesla 都無(wú)時(shí)無(wú)刻的不在收集信息和數(shù)據(jù)，這為他們提升自動(dòng)駕駛技術(shù)提供了巨大優(yōu)勢(shì)。他認(rèn)為這種巨變將持續(xù)產(chǎn)生作用。
Asness 認(rèn)為翻天覆地的變化不假，但相關(guān)資產(chǎn)一路走高的背后也有 behavioral stories —— 人們過(guò)度外推了過(guò)去 3 – 5 年的情況。這個(gè)情況可能依然會(huì)持續(xù)很長(zhǎng)一段時(shí)間，造成相關(guān)資產(chǎn)繼續(xù)走高，但“很長(zhǎng)一段時(shí)間”并非“永遠(yuǎn)”。不過(guò)他也打趣到，即便在金融領(lǐng)域之外，這個(gè)世界也沒(méi)有好到哪去，也沒(méi)有比金融領(lǐng)域更加理性。
大佬的回答似乎沒(méi)有滿足 Moskowitz，他繼續(xù)追問(wèn)道：
Q6. 這會(huì)改變你們對(duì)模型的看法嗎？是否會(huì)改變你衡量事物的方式？
Griffin 指出他們?cè)谘芯咳绾伟堰@些新的變化、新的概念融入到他們的模型之中。舉例來(lái)說(shuō)，如何評(píng)價(jià)瘋狂的 Elon Musk（他用的詞是 audacity）？你的 audacity 因子又是怎樣的？
A lot of the success stories over the last 20 years have been won by those who are just more audacious. —— Ken Griffin
Moskowitz 最后對(duì)這個(gè)問(wèn)題做了小結(jié)：面對(duì)全新的數(shù)據(jù)，學(xué)術(shù)界開(kāi)始思考全新的估值的方法，以及預(yù)測(cè)收益率和管理風(fēng)險(xiǎn)的方法。得到更快、更準(zhǔn)確的測(cè)量是學(xué)術(shù)界的研究目標(biāo)。
在接下來(lái)的兩個(gè)問(wèn)題中，Moskowitz 改變了發(fā)問(wèn)的方向，均涉及決策者。
Q7. 學(xué)者們希望自己的工作能夠影響政策。在資產(chǎn)管理方面，你認(rèn)為學(xué)術(shù)界能為哪些決策者提供一些有用的證據(jù)，以幫助他們做出更明智的決策？
Asness 和 Griffin 同時(shí)使用 ESG 投資作為反例。他們認(rèn)為 ESG mandates 并非約束相關(guān)投資的最佳辦法，反而造成了市場(chǎng)的非有效性。他們強(qiáng)調(diào)決策者應(yīng)該時(shí)刻考慮解決這個(gè)問(wèn)題最經(jīng)濟(jì)有效的方式是什么，而學(xué)術(shù)界的研究應(yīng)該以提供這方面的證據(jù)為目標(biāo)。
How economically inefficient trying to achieve some of these policy goals are by having ESG mandates? A carbon tax will do far more to deal with the efficient production or reduction of production of carbon than an ESG score from XX agency that says you shouldn't buy the stocks of a natural gas producer. —— Ken Griffin
We should be trying to solve those for a policy perspective right down the fairway rather than through very attenuated indirect methods by creating ESG mandates for capital around the world. —— Ken Griffin
Q8. 決策者往往試圖在危機(jī)發(fā)生時(shí)來(lái)控制危機(jī)的影響。這方面學(xué)術(shù)研究能否助一臂之力？
Griffin 認(rèn)為，危機(jī)來(lái)臨時(shí)，學(xué)術(shù)界在第一時(shí)間（real-time）通過(guò)數(shù)據(jù)和客觀事實(shí)幫助決策者設(shè)定 narrative 和 policy response 的基調(diào)至關(guān)重要。這里插一句，去年 Robert Shiller 的新書(shū)《敘事經(jīng)濟(jì)學(xué)》引起了很大的反響，它分析了故事如何傳播并推動(dòng)重大經(jīng)濟(jì)事件，這些故事可能會(huì)改變?nèi)藗儗?duì)經(jīng)濟(jì)事件的決策方式。對(duì)于正確決策而言，客觀的數(shù)據(jù)和時(shí)效性二者缺一不可。
Time is of the essence because the policymakers will in some sense be driven to a narrative by the popular press or will be driven to a narrative by certain entrenched interests and having facts and having academic research substantiated by really powerful facts helps to make sure that we make the right decisions as a society on what our thoughtful regulatory frameworks. —— Ken Griffin
Asness 指出道德風(fēng)險(xiǎn)也是需要考慮的。對(duì)于決策者而言，拯救危機(jī)的 pay-off function 是非常不對(duì)稱的。當(dāng)采取了決策并控制了危機(jī)，他可能也不會(huì)被當(dāng)成英雄；但如果沒(méi)有采取措施進(jìn)行補(bǔ)救，他一定會(huì)為此背黑鍋。因此決策者往往會(huì)采取措施，盡管有時(shí)選擇不救助可能是更正確的應(yīng)對(duì)。
針對(duì) Griffin 的時(shí)效性的觀點(diǎn)，Moskowitz 補(bǔ)充說(shuō) COVID 是實(shí)時(shí)高質(zhì)量研究的例子，而且其中有一些研究和經(jīng)濟(jì)學(xué)以及資產(chǎn)管理密切相關(guān)。這種在危機(jī)出現(xiàn)時(shí)第一時(shí)間就同步出現(xiàn)的研究是他從來(lái)沒(méi)有經(jīng)歷過(guò)的，在他看來(lái)是史無(wú)前例的，其中的原因可能是全世界在 COVID 面前空前一致的共享了數(shù)據(jù)和信息。他詢問(wèn)二位大佬是否了解相關(guān)研究以及這些研究是否對(duì)二位應(yīng)對(duì)當(dāng)下的危機(jī)起到了幫助。
Griffin 提到 Citadel 的 biotech team 追蹤了相關(guān)研究結(jié)果并把其中最重要的觀點(diǎn)和基金經(jīng)理分享。除此之外這些研究對(duì)維持安全的工作環(huán)境也至關(guān)重要。高質(zhì)量的研究成果在很多方面都起著巨大的作用，例如了解病毒的變種如何以及是否影響當(dāng)前的疫苗？變種病毒在美國(guó)傳播的速度將會(huì)怎樣？這將如何影響 GDP？學(xué)術(shù)界關(guān)于 COVID 的實(shí)時(shí)研究發(fā)現(xiàn)對(duì)回答這些問(wèn)題至關(guān)重要，發(fā)揮的作用涉及投資組合管理有關(guān)到生命安全決策的方方面面。
在討論的最后，Moskowitz 從聽(tīng)眾留言中挑選了幾個(gè)代表性問(wèn)題進(jìn)行了發(fā)文。以下選取兩個(gè)。
Q9. 你認(rèn)為使用機(jī)器學(xué)習(xí)的最大好處是什么？是與交易信號(hào)相關(guān)的研究嗎？還是和風(fēng)險(xiǎn)管理或者交易算法相關(guān)？你在哪些地方進(jìn)行了廣泛的研究？
Asness 強(qiáng)調(diào)了使用機(jī)器學(xué)習(xí)的必要條件：（1）有足夠多的數(shù)據(jù)；（2）機(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋性。他舉例說(shuō) AQR 使用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)信用違約以及決定 rolling positions。對(duì)于前者，其中有很多非線性關(guān)系，而機(jī)器學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)它們；而后者則更加偏實(shí)證。如果實(shí)證結(jié)果非常顯著，那么他對(duì)先驗(yàn)邏輯的要求就低一些；如果實(shí)證結(jié)果一般，那就要求更多的先驗(yàn)邏輯。總的來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)能在不同的地方發(fā)揮作用，但在 Asness 看來(lái)，它并不是發(fā)現(xiàn)下一個(gè) Google 的靈丹妙藥。
Griffin 同意先決條件是有超級(jí)多的數(shù)據(jù)，他舉例說(shuō) Citadel 擁有 petabytes 這個(gè)量級(jí)的數(shù)據(jù)集，并認(rèn)為如今大量所謂的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中并沒(méi)有足夠多的數(shù)據(jù)：
People are lured into thinking that what they are what they are doing has substance and it just doesn't. There is not enough data there.?You are better off in the world of just simple regressions and understanding the problem from a holistic perspective than just relying upon what the machine kicks out the other end of the process engine. —— Ken Griffin
此外，Griffin 還強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性（stationary）：
When underlying process is stationary, machine learning is much more powerful because it's able to find the patterns. —— Ken Griffin
對(duì)此，他舉例說(shuō)自動(dòng)駕駛算法在美國(guó)南方比在美國(guó)北方更有效，為什么？因?yàn)楸狈接斜╋L(fēng)雪。Asness 補(bǔ)充說(shuō)，人們都知道 alpha go 的神跡。然而如果要問(wèn)未來(lái)兩年應(yīng)該持有哪些股票，比起國(guó)際象棋來(lái)說(shuō)，這個(gè)問(wèn)題更像是在暴風(fēng)雪環(huán)境下研究自動(dòng)駕駛。
Q10. 你們是否在風(fēng)險(xiǎn)管理和壓力測(cè)試上投入很多研究？
Asness 強(qiáng)調(diào)短期尾部風(fēng)險(xiǎn)和長(zhǎng)期的風(fēng)險(xiǎn)管理就像火和冰一樣，但同樣重要。說(shuō)到這里，他還調(diào)侃了一下之前在網(wǎng)上和 Taleb 的互懟。他說(shuō)業(yè)界事實(shí)上非常了解 fat tail 和尾部風(fēng)險(xiǎn)，并非像某個(gè)大佬想象的那樣。
Asness 承認(rèn)，某個(gè)策略不好的表現(xiàn)通常持續(xù)（會(huì) trend，且 trend even more than one can think）。因此對(duì)于多因子策略來(lái)說(shuō)，如何應(yīng)對(duì)長(zhǎng)時(shí)間（幾年這個(gè)級(jí)別）的回撤（比如價(jià)值因子多年的失效）也是風(fēng)險(xiǎn)管理的重要方面。
（完）
以上就是我對(duì)這個(gè) panel session 的梳理。希望其中的某些觀點(diǎn)能對(duì)你有幫助。如果有條件，我也強(qiáng)烈建議去聽(tīng)一聽(tīng)，相信會(huì)有不一樣的收獲。
參考文獻(xiàn)
Asness, C. S. (2020). A gut punch. AQR research note.
https://www.youtube.com/watch?v=8r39Q-VgXeA
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