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疫情起伏,上海封控。

在某實施封閉式管理的小區,年近三十的王陽(化名)跟隨大家在陽光下安靜隔着一米排隊,等待核酸檢測。王陽有着一張娃娃臉,身着連帽衫和百慕大短褲,腳蹬拖鞋,舉手投足仍流露出濃濃書生氣。

四年前,這位 15 歲被中科大少年班錄取,19 歲求學 MIT 的 PH. D 回國加入一家名為天演資本的量化私募,成為一名數據科學家。雖然國內量化私募行業歷史不足十年,但行業格局業已相對穩定,王陽所在的公司天演資本,境內外資金管理規模達 500 億元,是行業頭部機構之一。

「說實話,工作日居家辦公一開始並不適應,主要是生活習慣上,每天買菜、團購太耗費精力。」王陽一邊排隊一邊刷着團購群,他已經開始想念公司的午餐和下午茶。

偶爾刷到幾張前灘太古里的照片又勾起他的一些記憶。「三月初我們還在備戰今年跑馬拉松、鐵人三項,就在這裡。」王陽指了指太古里的天空跑道,一個上海首創的智能跑道。

「現在只能在家玩玩 Switch。」

公司的健身房,同事們在嘗試 TRX。

神秘的金融工程

除了生活習慣,王陽的居家工作節奏幾乎不受影響。吃早餐,喝上一杯速溶咖啡(疫情期間,上海人已喝不到現磨咖啡),讀一讀新聞,開始一天的工作。

因為有策略運行在市場裡,他先盯着市場看了一會兒。「從收集數據、設計模型,到寫成代碼再解決各種投資風控上的問題,都是幾個同事從零搭起來的。」模型掌管着上百億人民幣的資金,根據數學公式調整股票組合。

看着團隊創造的工具不斷與市場互動,並成為金融市場運行規律的一部分,是王陽最為着迷的事情。「其實,每天看看也只是因為有趣,不會改變什麼。模型已經寫好,今天是賺還是虧都是一個隨機過程」看了一會兒,王陽打開 IDE(代碼編輯器),讀取數據集、運算和觀察結果,開始新的研究。

在扎克伯格、拉里 · 佩奇以及他們在硅谷的同行還沒上小學的時候,一些量化投資機構已經在整理數據,並建立了複雜的預測算法。與巴菲特等人基於直覺、基本面的傳統投資方法不同,從事量化投資的人會利用複雜的數學公式和計算機。

這群人多數都不是學金融,而是學數學或者物理出身。他們相信,某種意義上,市場規律就像被加密的情報,憑藉算法模型,他們可以在看似隨機的數據中分辨噪音和真正的信號。

隨着外部稱作人工智能的一類技術崛起,一些專家認為,語音識別和股票交易之間存在高度相似,都是關於概率分布的遊戲。王陽也多了把與市場博弈的「兵器」。「用 AI 做投資,是一個非常 powerful 的工具,非常有效。」 王陽很自信,「它能從數據中找到更多的細節。」

正所謂手有利器,心有乾坤。量化金融研究正是通過各種數據科學手段加深對金融市場的理解,不斷進化、提升投資能力。

不同尋常的開放文化

簡單午飯過後,王陽依舊按老時間和同事連線開會。國內這個行業里以年輕人居多。在王陽的公司,「85 後」和「90 後」占了主流。再看看這些年輕人的簡歷:畢業於劍橋、清北、MIT 等院校,來自數學、物理、電子工程、統計學等專業,不一而足。研究部門裡,一半人都有 PhD 學位。

王陽所在的公司,西裝領帶反而會被視作奇裝異服。

這也是量化投資的奇妙之處。來自完全不同學科領域的科學家和工程師,可以為一個共同目標努力。

據說,為了體現對人才的不拘一格,德邵的創始人戴維 · 肖甚至招過喜劇演員、擊劍手、吹長號的、拆彈專家,還有一名叫傑夫 · 貝索斯的程序員。

平時,王陽會和同事會在公共區域討論甚至激辯。公司的辦公室呈純開放式設計,所有工位盡收眼底,沒有任何隔斷,在淡藍色背景襯托下,猶如大海一樣沒有邊界,創始人也只能隨機找位置辦公。

落地玻璃窗構築呈全透明狀態,不禁讓人想起一句話,極度坦誠就會無堅不摧。

如果說這些謝爾頓式的人才組成了一個古希臘哲學家式的「少數人圈子」,辦公室就是這些人的雅典城市政廣場。而這與通常印象中的投資機構文化,完全不同。

傳統認為,才華橫溢的量化分析人員可能最不願意和他人合作。這些人智商超群,往往在職業生涯早期就獲得了大量成就與認可,這也讓他們更傾向於獨狼式研究。一些交易公司也允許研究人員與其他員工在一個個孤島中工作,有時甚至搞賽馬制,鼓勵員工相互競爭。

但也有一些公司,比如王陽所在的這家,卻鼓勵開放與合作。科學家與數學家需要辯論、需要相互分享想法,這樣才能產生理想的結果。作為有史以來最為成功的對沖基金之一,文藝復興科技的數學模型就出自一個數百人團隊之手。

「策略和模型不是一個人的事情。」王陽反覆強調「這個行業里名校高學歷都是標配,再天才的人一個人也比不上有效合作的五個天才。」哪怕最頂尖的科學家也需要參加學術會議,與其他科學家互相啟發,敝帚自珍在哪裡都是行不通的。更何況大型數學模型和交易軟件都屬於複雜系統工程,任何人都不可能獨立解決所有問題。

再完美的數學模型,也需要跟數據科學家和開發工程師合作,形成有競爭力的解決方案。王陽補充道,「我們和純學術研究唯一區別就是我們還要追求落地。停留在紙面上的成果,意義有限。」因此,在公司里,任何想法都可以被分享,既有可以被推廣的成功經驗,也有撞牆之後的痛苦領悟。

分享知識而不是建立藩籬

與此相適應的是高度平等透明的制度設計,一切都為高效研發服務。公司沒有行政級別,包括老闆在內沒人擁有獨立的辦公室,每個人的辦公桌都是同樣配置。

每個策略的資金分配和產出、公司的整體盈利、獎金池的金額和分配原則、公司的目標和面臨的挑戰都會在公司全體大會上公布給所有人,包括行政、客服以及剛入職一天的新人。

下午五六點,王陽暫別電腦,結束一天工作。沒有人會刻意加班,迎合他人。「這行業里結果太清晰了,沒什麼表演的空間。研究能力不提升上去就出不了結果,加班再多也沒用。」他解釋稱,在這裡,一切取決於研究的質量,而不是老闆是否喜歡你。

工作時間也可以開一局檯球。王陽想念這樣的日子。

沒有 KPI?!

新冠疫情持續反覆,加之其他不確定因素,近期國內外裁員風潮此起彼伏,員工收入也見縮水。不過,這些曲折沒有波及到王陽。

「報酬福利沒受影響,也沒聽說誰拿 N+1(補償金)走了。」他說。

聽者或許可以嗅出言語之間的凡爾賽,但王陽並無此意。在一家沒有 KPI 、也沒有末位淘汰的公司工作久了,大家早已習慣一種非正式但極具學院氣息的工作模式。

「研究不應該被外界因素干擾。」公司創始人不止一次地說過。KPI 只是在一個隨意選擇的數據集上,對一些隨意選擇的指標做出隨意的規定,和客觀真實沒有必然關係。「研究的好壞只有一個比較標準,就是接近客觀真實。我們研究的目標是提升我們對客觀真實的理解,而不是 KPI 值。」

人為或藉助外力營造一個相對純粹的世界,這些科學家就有可能保持極強的專注力和敏銳度。許多頂尖研究機構並不要求教職人員一年要發多少文章,也沒有要求文章一定發在什麼級別的學術刊物上。

不會有人根據短期經濟成果給研究員施加壓力。他們可以自由設想各種方案,逐一嘗試,最後收斂到一個最好結果。「你在進行一項研究,有人要求你一定要在下個月拿出模型,這種事情絕對不會發生。」 王陽斬釘截鐵地說。

王陽所在的公司,將不斷演化進步寫進名字里。

以美為導向,它可以體現在一個公司的運作方式上,或者是一個實驗結果上。文藝復興科技公司創始人西蒙斯曾說,「當某種東西運作良好時,就會產生一種美感。」

500 億管理規模已經暗示王陽所在的這個集體掌握了某種平衡之美——它兼顧了前沿研究與結果導向。在這裡,最重要的是找到這樣一群充滿好奇、勇於創造的人,將他們放在一起,營造出最適宜的環境,任其自然生長。這些人會找到重要問題,並有能力解決它。科研能力的提升以及隨之而來的研究成果,是唯一的目標。

在這樣的環境當中,驅動力只能來自於智力上的好奇心。他們不會理會傳統智慧的約束,也不受任何陳舊制度的羈絆,自由探索任何有價值的投資策略。

「不論置身什麼環境,我都會盡全力解決有挑戰的問題。從無到有提出獨創性解決方案,這也是研究人員體現自我價值的最重要方式看,也是提升自己能力最有效的方式。」王陽坦言,「如果沒有取得太大進步,我會感到壓力。」

除了一些例行工作,近一年來,王陽還在研究一個很前沿的跨代算法。所謂前沿,也意味着「人跡罕至」,就連學界也沒人探索過這個算法在金融領域的應用。能不能有產出?王陽也不知道。

但除了每月跟資深同事討論一下研究進展和遇到的問題,公司沒有給王陽任何 deadline。「金融市場不確定性永遠是巨大的,但除了做好自己的研究也沒什麼更好的辦法。」王陽說,「不管怎麼樣,大型機構總會保障你的基礎生活。我們按照正確的方法把事情做好就行。這個研究不成,下一個總會成的。」

「在金融市場運作的科技公司」

在量化投資行業,最先進的計算機硬件可能無處不在。但真正靈魂是軟件,這往往需要團隊花費大量精力開發出適應市場的新方法。這不僅需要雄厚資本、過人膽識,更需要對技術本身的深入理解。

「我們更像是一家在金融市場運作的科技公司。」王陽說。

當年求職時,他曾在簡歷上提到了一個自己畢業論文中用到的算法。公司對王陽的前沿研究表現出濃厚興趣,不僅讓他將學術背景完整介紹一遍,還與他討論起了算法在金融市場中應用的具體問題。

他們甚至聊到了入職後研究計劃的可能性。比如,研究周期如何?需要什麼樣的資源支持?多少數據?算力?還大方談及解決這些挑戰為公司帶來的豐厚回報。

「公司的入職率其實很低。面試中的提問都是根據每個人簡歷單獨設計的。」做了面試官之後,王陽才知道這些。

平時,研究員們互稱 「 X 總」時都是在打趣,叫「 X 博」時才預示一場嚴肅對話的開始。對話時的氛圍感時常讓人有置身研究所的錯覺。大多數的國內量化私募只有不到 10 年歷史,人數也並不多,往往還帶有強烈的創始人個人風格。

王陽所在公司的創始人常說,科學研究只是一門語言。這門語言的特點是定義清晰,絕無歧義。「科學研究里,對就是對錯就是錯,沒有大概、也許,除非能寫出一個 Moment generating function。」 Moment generating function 是指矩生成函數,用來精確描述一個隨機變量。

「他很崇尚理性,其他形式上的東西他都不在乎。跟他討論問題,你可以坐着,他站着。」 王陽記得入職第一天就和他討論過如何將多個信號融合。

如今,公司對先進技術的堅定經受住了多年來的多重考驗,王陽也因此時常覺得幸運。

畢業時,很多朋友認為王陽應該在高校任教,再順理成章地拿到綠卡,繼續過舒適、安穩的高校生活。但他清楚,許多數學家和科學家都是天生的難題解決者,不會找那個木板最薄的一塊釘釘子。

「你不會總有靈光一現的時刻,更漫長的是自我的孤獨與煎熬。」他說。

相比之下,量化投資在數周甚至數天之內就能推動結果產生。一個簡單的回溯測試或者一小筆資金的實盤就可以終結關於一千種、一萬種假設對與錯的無休止爭論, 朝着真實堅定邁出一小步之後,再研究下一步。

實時關注模型調整產生的結果

王陽也親歷過當年 AI 人才搶奪大戰的轟轟烈烈。「你看到的都是成功案例,你不知道的都是失敗案例。」對此,他深有感觸。

困擾幾乎所有 AI 人才的問題「落地難」,在量化投資領域卻幾乎不存在。「當然,作為金融企業,還是需要募資,需要中後台支持。但是,業務模式存在已久,行業內解決方案也都很成熟。我們做的只是把原來主觀的投資慢慢用算法升級。」王陽進一步說,「只要能取得研究上的成功,轉化成經濟成果的道路是完全通暢的。」

許多技術企業需要不斷融資。在現金枯竭前證明自己的業務模式,然後再進行下一輪融資。多輪汰弱留強之後,只有極少部分能實現穩定盈利,成為一門有機增長的生意。同樣以技術取勝,但量化私募幾乎沒有這樣的融資案例。雖然有行業監管特殊性的原因,更多是由於大中型量化私募純靠自身造血就可以保持正現金流。

「跟初創科技企業比,一夜暴富的希望肯定要小一點。但收入已經非常豐厚了,不需要拼工作強度也沒有大起大落。」王陽說,「作為科學家,研究成果能穩定轉化,支持自己繼續安心做研究,已經很滿足了。」

有時,研究就像一趟穿越未經探索過的黑暗的旅程,花費幾個月甚至數年時間也只能蹣跚而行。此時,王陽會坐在窗台上舉着啤酒瓶,他堅信一定有辦法對價格建模。



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