談談量化交易之神:文藝復興科技的Medallion fund(上)


前陣子忙著開發幾個新的海外量化投資策略,以及研究幾個個股長期投資標的,雖然這篇文章幾個月前就想寫了,但拖著也就不知不覺超過半年沒更新Blog。未來幾年整體投資組合的規劃工作大致完成了,短期之內八成也沒點子再開發新策略,這就好像一個工程師開發了一套自動化系統把自己取代,最終也把自己給開除了? 我想之後應該會常定期更新文章吧!

量化投資最近越來越火紅,可能跟這幾年大量的數據能夠以低成本取得有關,加上電腦運算能力提升以及寫程式的普及,連一般散戶都能造出自己的量化策略並且回測 (但就我所知有用的很少,通常在取得數據時就犯了一些初級的錯誤),也就容易造出看起來回測很棒的交易策略,我常說這是GIGO(垃圾進垃圾出)。近期AIFinTech又很熱門,各大新創公司或是金融機構也跳出來成立自己的機器理財平台(不過仔細觀察,通常還是噱頭居多,最終目的還是推銷給你更多共同基金,只是以號稱機器人的方式去包裝而已,不過以演算法去挑選人為操作的共同基金,我怎麼想都還是覺得邏輯很有問題,就算真的可以處理,這種方式的複雜度遠比處理一般正統量化更為困難,不僅如此,也須知道基金內部的所有持股統計分析才行)。還有一種台灣投信圈號稱的量化基金,但其中需要很多投資團隊的主觀判斷來投資,而非純量化,但內部又號稱回測績效多少,這非常不合邏輯。譬如如何回測投資團隊到2007年的人為投資決策呢? 也就是說,不論績效好壞與否,目前台灣符合真正的量化投資基金,屈指可數,也就那幾支smart beta ETF而已。但以台灣金融資金管理行業落後美國幾年的程度,我猜測未來符合真正的量化投資基金會在台灣更常出現。

雖然量化交易對大部分台灣人來說是很新的方式,但其實量化交易老早就於美國出現,對這部分有興趣的讀者,可以參考Ed Thorp的自傳(他是賭神,更是股神)Ed Thorp 是量化投資的始祖級人物之一,這本書非常值得一讀。

扯了一堆,回歸正傳,我們來談談量化投資裡的傳奇:文藝復興科技公司 (以下簡稱RenTech),華人地區喜歡稱巴菲特為股神,那RenTech可以稱為量化交易之神了。該公司由James Simons所創立,RenTech目前約有300名員工,其中有90多名PHD,公司管理總資金規模估計500億美元左右(見此),其中又以旗艦基金Medallion fund表現最為亮麗,自1993年起不再接受外部資金,Medallion fund每年收取44%賺得當作管理費,並再收取5%的固定規模管理費,遠比一般傳統的對沖基金20%利潤抽成及2%的固定規模管理費還要多出兩倍以上,但即使抽了如此多的管理費,據傳長期績效仍然高達報酬率40%以上,如果未扣除手續費,報酬率將高達80%以上,相當於是傳奇投資人巴菲特的四倍以上。不過巴菲特的績效長達54年,所以靠著複利效果,使巴菲特成為世界上排名前幾的巨富(見此)。但Medallion fund還是有如此驚人的績效長達28年以上。(截至2016年底參考以下Bloomberg報導) 有關文藝復興科技的細部報導,建議可以參考兩篇文章,Inside a Moneymaking Machine Like No Other股感的文章。根據Bloomberg這篇文章,我們知道幾個訊息

1.    Medallion fund2016年管理約90-100億美元,十年前約45-50億美元,每六個月分配獲利一次
2.    1988201628-29年,共賺進550億美元

3.    未扣除手續費報酬率80%,扣除後約40%

但如此一來,似乎有點矛盾,也就是說,40%的報酬率應該是非年化報酬率,而可能是平均報酬率,舉例來說,如果40%的年化報酬率維持28-29年,假設初始基金投資規模為5000萬美元,則光到2016年底,以40%的複利增長,會變成8600億美元,而以2019/3/8日收盤價,比地球上最大市值公司微軟8478億美元還更大。當然我們是假設以40%速度增長並且不退還利潤給投資人的,所以實際上會有落差,但不論如何,從上述簡易推斷,40%的管理後報酬率以及80%的管理前報酬率,我猜測比較偏向是平均報酬率,而非大家以為的年化報酬率(CAGR)

我們試圖去找出Medallion fund最初開始的投資規模,很幸運的,找到一篇2000年刊載在institutional investor的文章,裡面詳盡的介紹James Simons早期歷史,見此The Secret World of Jim Simons


文章內提到幾個有趣的重點
1.    19883月成立,截至199912月,創造了2478.6%的報酬率,在1999年底時資金規模約33億美元
2.    初始創立是期貨主觀交易,從19883月到19896月,此後才慢慢招募人才,逐步轉變成量化交易
3.    1993年,管理資金規模2.7億美元
4.    James Simons 初始並非靠著量化交易致富,一開始是靠著幾個成功創投式的投資以及外匯主觀交易發跡的,(他後續演講歸因是運氣好)

我們可以從上述第一點和第三點稍微猜測及推論,Medallion fund早期的初始資金大約是多少,假設他們中途完全沒有接受新資金進入,也沒有資金匯出,完全靠著公司資金有機成長,那直接將33億除以2478.6%的報酬率,回推11年前約是1.28億美元,所以假設1.28億能夠維持40%的年化報酬率一直到2016年底,也就是約29年的時間,那得出的結論會是
1.28×〖(1+40%)〗^29=22127億(2.2兆)美元,這數字會是蘋果曾觸及1兆美元大關的兩倍,當然不可能。而從較為保守的預估方式,以1993年管理資金2.7億這個明確的數字來推估往後年化報酬率40%一直持續到2016年底,那數字會是2.7×〖(1+40%)〗^24=8678億美元,還是比市值龍頭微軟還大(2019/3/8日收盤價)。所以從上述推論,我們知道40%的年化報酬率應該不是各報章雜誌及書籍所說年化報酬率的概念,而是平均報酬率。

因為Medallion fund後續將規模控制在90-100億美元之間(參考上述Bloomberg文章),又時常分配利潤,且樹是不會長到天上的,有效的量化交易常常只限制在某個規模,所以說Medallion fund比較像是穩定的印鈔機,但要稱誰才是最強的複利機器,我想當今還是無人能及巴菲特。但這絕對不減損Medallion fund令人驚豔的程度,首先,他們只虧損過1989那一年,自此後不曾有一年虧損,即使遭遇2000年網路泡沫與2008金融海嘯,Medallion fund依然不曾虧損,甚至在那幾年還狠狠大賺一票(有興趣看Medallion fund報酬率的圖表有多少,直接在google圖片位置搜尋Medallion fund,由於版權問題,就不貼上了)

接下來的問題是,他們怎麼做到的? 一個報酬率極強的交易模型,不外乎兩個組成成分。
1. 非常精明的演算法
2. 使用的槓桿

第一個問題除了RenTech公司內部人以外,是不會有人知道的,畢竟這才是他們專業核心所在,全世界的量化對沖基金都想知道他們的黑盒子內有甚麼秘密。即使如此,分析第二點也相當有趣,所以我們試著去找尋資料來分析他們使用的槓桿及交易架構,下篇待續