探索“不确定”中的“确定” ——专访东证期货金工团队

本文作者：朱玙之。如需转载，请联系扑克作者君（微信ID：puoker）。更多精彩内容，请下载扑克财经App（iOS及安卓版本均可下载）。

1993年的夏天，法国政府开始大规模推行国有企业“私有化”。政府希望国有企业的股票尽可能分散，但法国工人的购股热情却不高。一方面是因为资金有限，另一方面也是担心股价下跌的风险。

正当双方僵持不下的时候，来自美国的信孚银行向当时的法国财政部和推行员工持股计划的RP化学公司提出了一个解决方案，具体的操作方法是：

由信孚银行出面给购股的员工融资，每个员工购买1股，银行就借资金给其再购买9股。但股票认购后需要至少持有5年。5年后，如果股价跌破员工当时的购买价，信孚银行就以原价购回这些股票；如果股价上涨，则上涨收益部分的2/3归持股人，1/3归信孚银行所有。

此方案一出，工人的认购热情瞬间被点燃，申购数量远远超过出售股票。

然后，这还不是故事的全部。

信孚银行用工人购买的RP公司的股票作为抵押，向法国当地的一家银行申请了贷款，并同时承诺5年后若股价跌穿原购买价，由信孚银行补偿跌价的部分。

为了对冲自身的风险，信孚银行受“股指期货”的启发设计了类似“合成股票”的金融产品，用来与那些希望但因为政策限制而无法拥有RP公司股票的机构投资者进行交易。

这种“无中生有”的神奇魔法在2014年的美国再次上演，这次是我们熟悉的阿里巴巴。

刚刚完成路演，阿里巴巴的股票就变得“洛阳纸贵”。很多精明的投资人并没有被动地等待阿里上市后再到二级市场购买，而是早在阿里IPO之前，就通过“合成”阿里股票的方式提前布局，更早地获取盈利。“合成”的方式是通过买入阿里的两大股东——“软银”和“雅虎”的股票，再通过“做空”的方式来剥离这两家公司持有的其他权益资产的估值，从而达到“提纯”阿里巴巴股票权益的目的。

在以上两个例子中，创造这些复杂算法和模型的“魔法师”还有一个名字——金融工程分析师，本文独家专访国内顶尖的金融工程分析师团队——东证衍生品研究院金工团队，带大家走进金融工程的神秘世界。

本文分为四个部分：
1. “通胀”可以预测？解锁大宗商品的隐藏技能
2. 下半年“股指期权”即将上市，开启股票市场新的“宝藏”
3. 错误定价导致“捡漏”机会，固定收益即将成为量化的另一个风口
4. 失效的“美国经验”，收益的基础是知道“风险”何时会来

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“通胀”可以预测？
解锁大宗商品的隐藏技能

受访对象简介

金融工程资深分析师李晓辉，毕业于复旦大学，是物理学系经济物理学专业方向的博士，也是最早一批加入东证衍生品研究院的分析师之一，在东方证券首席分析师朱剑涛的带领下组建金融工程团队。

目前主要从事商品CTA策略及股指期货等方面的研究工作，已有研究成果包括趋势和套利策略、商品阿尔法组合策略和资产配置策略。在第十届及十一届中国最佳期货公司暨最佳分析师评选中获“最佳金融量化策略工程师”称号。

李晓辉：

我在博士期间的专业方向叫“经济物理学”，是研究物理学和经济学交叉领域的一个学科。大家可能会觉得为何现在在国内做量化的很多都是非金融专业出身，主要原因还是在于大多理工科的学生有较好的量化建模基础，再加上这个专业在校期间也会学习金融和编程的相关背景知识，和金融工程领域的契合度是比较高的。金工卖方研究所做的东西实际上和在学校跟着导师做课题的经历有点类似，需要先从客户的需求中找到某个细分领域的问题，再利用自己的专业知识去解决它，构建相应的模型，最后还要对这个模型进行跟踪，不断完善它。

目前国内所谓的金融工程和国外还是有区别的，国外金工专业或职位更偏向于定价理论的研究（Q Quant），而国内更偏实际应用（P Quant）也更功利化，因为大多数研究评价是以结果为导向，能够满足客户要求的研究才是好研究，所以大多以开发收益较好的策略为主要目的。这么看金融工程研究，实际上更接近数量化的研究。

但数量化的研究，不仅仅是基于价格成交等基础的数据，而是会同时与基本面、宏观的很多要素做结合。举个例子，对很多的基本面研究员而言，他们研究时有自己的一套逻辑，用来判断到底哪个“因子”在这段时间的影响是更核心的，这具有一定的主观性。对于量化模型而言，为了同样判断出更核心的因子是哪个，不会一股脑地把所有相关因子都放到模型中，即使按照数学统计方法筛选出合理的因子出来，也需要有一定主观逻辑的判断，只有符合逻辑的内容，我们才会放到量化模型中。

如果仅仅基于数据挖掘本身，会过于拟合，不代表未来。

我的报告中最被大家熟知的是关于“通货膨胀”的一系列研究。首先需要解释的问题是“通货膨胀”描述的究竟是“通货”还是“价格”？由于包含“通货”二字，有一些西方的经济学观点直接把这其中的逻辑解释为：货币超量的“因”，会引发物价上涨的“果”。

那么对于中国市场来说，通货膨胀问题本质上是否是由货币供给超量导致的呢？

从国内的实际情况来看，即使在很长一段时间内M2始终保持高速增长，但CPI的增速却一直处于可控范围之内，“超量货币供给”并没有造成较高的物价水平。这使得包括一些国外经济学者在内的很多人都对货币超发与低物价水平共存的“中国之谜现象”产生疑问，“超发的货币究竟去哪儿了?”

刘鹤同志在国内通胀问题上有着较为深刻的认识，他认为“通胀不是简单的货币现象 ”，究其根源是再一次出现的深层次产需结构矛盾。

PPI 与 CPI 之间具有相互传导的能力，但和所处经济环境有关。

PPI （生产价格指数）与 CPI （居民消费价格指数）分别反映了“供给端”和“需求端”的通胀水平。通过“格兰杰因果关系”检验发现：在 2000 年以后的三个经济阶段内，PPI与 CPI 存在着不同的传导关系。

在2007年以前，由于刚加入 WTO，国内外需求是经济发展的主要动力，强劲的需求拉动使得价格信息从“需求端”向“供给端”传导。

在经历了2008年金融危机之后，“内生性总需求”转弱，经济发展主要依靠大规模的基建投资并投放货币，此时通胀主要由“供给端”向“需求端”传导。

在 2015 年底启动供给侧改革之后，基建投资、宽松货币对经济的拉动能力已然有限，同时需求对经济增长的贡献也没有明显改善，所以 PPI 与 CPI 之间的传导关系变得不顺畅，近几年走势出现分化，相关性变弱。

图：PPI与CPI的大类指标相互之间的传导关系图

资料来源：Wind，东证衍生品研究院

但在微观层面，通胀仍然以按照自上而下的产业链关系进行传导为主。

PPI 核心驱动因素主要涉及工业产业链上游的行业，而 CPI 的核心驱动因素则是食品和居住。

基建上游的四个工业领域：冶金、石油、化工、煤焦，权重之和仅为 41.3%，却几乎能解释全部的 PPI 风险，可决系数高达 98.5%。

与居民生活最息息相关的食品和居住，实际CPI 计算权重仅约为50%，但却影响了 90%以上的 CPI 的波动，猪肉以仅 3.1%的计算权重占比影响着 69.2%的 CPI 通胀变化。

所以，通货膨胀需要看大宗商品的“脸色”，绝不是简单的货币问题。

国内的通胀问题不能直接套用弗里德曼的货币主义理念，通胀本质是结构性的供需不平衡所导致的，影响最直接的是大宗商品。

PPI 的变化会引导信贷的变化，原因是企业生产成本周期会影响到企业资金借贷行为，但货币政策会从需求端直接影响 CPI。

大宗商品对 PPI 的传导作用相对更加显著，且主要体现在核心驱动因素上，但向 CPI 传导较弱，主要路径是通过油脂油料、软商品影响 CPI 的食品烟酒项。

图：由商品期货构建的抗通胀组合与PPI同比走势的对比

资料来源：Wind，东证衍生品研究院

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下半年“股指期权”即将上市，
开启股票市场新的“宝藏”

受访对象简介

金融工程高级分析师王冬黎，研究生毕业于里海大学（ Lehigh University）金融分析专业，曾就读于南京大学商学院。2017年5月加入东证衍生品研究院。

目前主要负责股票与商品期权量化交易，包括波动率预测模型研究、波动率曲面套利交易策略、期权套期保值与对冲策略研究等。

王冬黎:

我毕业回国后主要做结构化定价建模方面的工作，对金融定价模型理论与应用有了一定的了解。在加入东证衍生品研究院金工团队后，开始逐渐把我对衍生品和建模方面的知识运用到投资和量化策略方面，对我来说是从理论模型到市场实践的转变。

我对自己的研究以及投资策略体系的定位是以“实用性”为出发点，将期权理论模型研究与国内期权市场特性相结合，国内市场因对冲工具不完善、交易成本等方面的因素制约是的期权市场表现与经典理论规律可能出现一定的背离，例如我们经常容易观测到的认购与认沽隐含波动率易出现系统性价差，深度实值期权时间价值易出现为零的现象等，这对期权研究员提出了更多挑战与思维灵活性要求，我们对国内期权的研究会多方学习海外理论成果，但也不会仅仅将已有成果的照搬到国内市场。

期权市场是对标的市场的一个很好的补充，目前期权能够给客户提供的帮助主要体现在两个方面：首先期权作为一个非线性交易工具，我们通过期权套保组合设计为客户提供更加精细灵活的风险管理方案。通过我们的测算，自15年上证50期权上市至今，持有标的并买入虚值认沽期权组合可有效降低标的基准最大回撤的五成以上。在海外股指市场，投资者对买入认沽期权保护与卖出认购期权增益的需求量较大，在一定程度上影响了隐含波动率曲面的正常微笑形态而变为倾斜状态，在同样虚实值程度下买认沽保护的成本高于卖认购的收益。而目前在国内vix.shtml" target="_blank" class="relatedlink">50ETF期权市场上，隐含波动率左倾的形态并不算十分常见，这一方面与标的本身特征有关，但更多也是来源于市场投机因素驱动，因而给期权备兑策略带来较大的收益增厚，期权上市至今，备兑策略累计跑赢指数35%。（策略行权价选择与移仓换月时点均经过优化）

其次，期权能够给出更多种维度的交易机会，可以通过与标的组合实践套利、收益增强等策略，例如期权波动率交易就属于另类交易策略的范畴，隐含波动率相对历史波动率长期存在一定程度的风险溢价是进行波动率相对价值交易的基础，一般而言当市场波动率中枢较高时波动率策略表现更佳，策略长期表现与标的走势相关性较低。

中金所计划推出的沪深300股指期权与上证50股指期权新品种对市场意义重大，从海外市场来看，股指期权是衍生品市场的重要品种，占全部场内期权成交量半数以上，且亚洲其他主要市场股指期权的发展非常成功，我国目前场外股指期权2018年全年新增权利金已达到约3500亿元。国内期权市场目前虽起步较晚，但场内场外市场快速发展壮大，股指期权的上市也将带来国内期权市场的下一步飞跃。

图：全球十大股指期货合约(按名义金额)

资料来源：WFE，东证衍生品研究院

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错误定价导致“捡漏”机会，
固定收益即将成为量化的另一个风口

受访对象简介

金融工程分析师朱莹，FRM二级，美国北卡罗来纳大学夏洛特分校数理金融硕士学位，上海财经大学经济学硕士学位，2018年6月加入东证衍生品研究院。

目前主要负责国债期货量化策略的研究与开发，通过结合经济基本面和量化分析的手段获取有效的债券投资和资产配置策略。

朱莹：

目前国内的情况是：“股票”和“商品”层面已经有很多偏量化的策略在运用，但在“固定收益”层面，量化策略的运用屈指可数，所以我们希望在这方面提前做一些布局。

我们从去年开始“信用债的多因子选债”的研究，把股票当中运用的非常成熟的“多因子选股”的逻辑运用到信用债的选债上。但债券和股票有一个显著的不同点：交易频率很低，成交价格不连续。所以从建模的角度来说，我们是用“中债估值”的数据来测算理论上的收益，目前的策略表现是远超市场基准的，算是在“多因子选债”方面取得了初步的成果。

在国内要做债券量化的话，在实际操作层面面临的最大的困难就是“流动性”的问题。国内债券市场的流动性比海外要差很多，所以我们下一步研究的重点会放在“如何实施债券的量化策略”。

量化策略运用在债券这个品种上比较适合大资金量的操作，因为债券单笔的成交量都要达到上千万。如果资金量小的话就没有必要使用量化的手段，每个债都可以看的很清楚。使用量化手段的主要目的是为了节省人力，当规模达到百亿的量级时，量化的方式就可以帮助基金经理做出判断。

国内第一支公开发行的SmartBeta固收产品是平安基金发行的ETF，目前无论是公募还是券商自营，对量化策略在固定收益方面的运用都很感兴趣，其中一个重要的原因是：（由于一些历史原因）国内债券市场“错误定价”的情况很普遍，这就留出了很多“捡漏”的机会，一旦量化模型可以捕捉到这些“错误定价”的债券，就很有可能获得超额收益。

2014年之前，国内的债券是一个“刚兑”的产品，债券市场是没有违约的。近几年的情况是，随着违约事件频繁发生，“信用溢价”能够包含的信息就变得越来越多。在我们做“多因子选债”研究的过程中，发现“信用利差”这个因子对选债是非常有效的，如果在每个时间节点都去选择在前面一段时间内“信用利差变化率”特别大的一些信用债，能取得非常可观的超额收益。

图：信用债多因子研究流程

资料来源：东证衍生品研究院

图：信用债多因子组合净值

资料来源：Wind，东证衍生品研究院

刚刚提到的平安基金的ETF债券产品也是利用“信用利差”，我们之间的主要区别是平安的产品测的是信用利差变化的“绝对值”，而我们测的是信用利差的“变化率”，可能会更有效一些。

债券这个品种本身与宏观经济、微观经济的相关度非常高，同时又和市场的反应紧密相连，所以我们经常会和债券市场的参与者交流，从他们的经验中去挖掘符合经济学原理的部分，再用数据去验证和筛选，最后得出的模型就会比较符合实践。

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失效的“美国经验”，
收益的基础是知道“风险”何时会来

受访对象简介

谢圣为复旦大学经济学院金融学术硕士、金融专业学士，研究方向为资产定价，2019年4月加入东证衍生品研究院。

目前负责期权量化策略的研究，包括波动率交易策略、统计套利策略、期权方向性策略等，有扎实的资产定价理论和实证研究基础，已有研究涉及动态投资组合、衍生品定价、多因子模型等。

谢圣：
（关于如何“科学”地做量化研究）
虽然量化策略可以基于完全不同的逻辑来构建，但是什么样的量化策略才是“科学”的，这其中还是有相对比较科学的方法论。

比如在实际量化策略研究中可能会涉及到的一个问题：策略不是很稳定。某一个策略可能在短期内是有效的，但在未来某个时间节点，市场环境出现结构性变化之后，策略在短时间内不仅变得无效，而且可能出现大幅的回撤。这就涉及到量化策略的科学性问题，比如股票多因子策略也是在实际投资中出现因子失效时，大家才意识到因子在时间序列上的时变性需要进行择时。

由于我是做资产定价出身的所以我在做策略的时候会考虑：这个策略暴露了哪些风险，风险是如何时变的，在哪些情景下策略会失效，在什么情况下回撤会很大。比如多因子模型中，根据因子所筛选组合的风险暴露才是因子选股中更为本质的东西，因为多因子本质也是一种投资组合模型，表象的因子不应掩盖实质的风险。

风险的时变性是一条非常普遍的规律，事实上现有的很多策略都需要进行一定程度的择时。以国内期权市场为例，在2015年50ETF期权刚上市的时候，存在不少定价偏差的情况，所以很多套利组合的收益都非常高，但在2016年之后，套利的收益就明显低了很多。所以即使是历史上证明有效的策略，很大程度上这种“有效性”是和当时的市场情况密切相关的。

现在量化研究越来越规范和严谨，投资者对策略的质量要求也越来越高。所以我们在提出量化策略时，不仅有数据和指标，同时也会尽量去找出背后的市场规律和经济学原理。另外，我们的报告会涵盖策略跟踪的过程，因为策略需要在市场中检验，所有已知的数据本质上都是样本内的，策略也需要在与市场的互动中实现自我完善。

图：中美市场隐含波动率对股市收益率预测效果对比

资料来源：东证衍生品研究院

（关于美国市场的经验）
随着资本的开放，越来越多的外资进入中国，做交易、发基金等等，有些会使用国外成熟的研究团队，比如美国，很多就直接套用美国的经验，但事实上中国和美国的情况大不相同。美国金融市场经过多年发展已经比较成熟，很多研究基于美国市场数据得出的是成熟市场中的规律，但中国金融市场特别是衍生品市场还处于发展完善阶段，和成熟市场还是存在一定差距。

以国内的期权市场为例。首先，在整个市场的容量和交易量都不是很大的情况下，期权市场的定价效率是有一些问题的，实际价格和理论价格在多个维度上都有显著差异，形成了很多的套利机会。

其次，因为中国投资者中散户占比较多，市场受“情绪性波动”的影响会比较大，比如2019年前几个月股市上涨的时候很多散户去开户交易期权，但一段时间之后发现不好做就不交易了，流动性在短时间之内的变化较大，这又会限制很多套利的机会。

图：东证衍生品研究院金融工程研究概览

资料来源：东证衍生品研究院

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