星空体育,星空体育官方网站,星空体育APP下载近日 ， 潜力无限的80后基金经理卢洋猝然离世 ， 引来圈内一波扼腕叹息 。

　　6月15日 ， 80后私募基金经理卢洋猝然离世 。 市场留下的是他的超额收益 、 精准研判 ， 及其背后200个礼拜熬夜工作至凌晨两点的勤勉故事 。 基金经理 ， 特别是优质的经理人 ， 一直是一个高压高危群体 。

　　不管是一个父亲 ， 一个丈夫 ， 一个儿子 ， 一个朋友眼里的成功金融人 ， 经常都只有深夜在车里发呆和电脑前复盘的时候是他自己 。 一个幽暗狭小的空间 ， 一支忽明忽暗的香烟 ， 晚上FM主持人轻飘飘的话语 ， 才会让他们意识到 “ 自我 ” 的存在 ， 那种感觉真的很好 。

　　有个女生基金经理告诉我 ， 每次和男朋友吵架了伤心了难过了不怕没去处 ， 油门一蹬四处晃荡 ， 哭一场可以撑半年 。 然后回去 ， 妆都不一定来得及卸 ， 研报和调研纪要得一篇一篇看 ， 熬着夜准备着第二天要向研究员提出的问题 ， 或者给投委会和投资人的答复 。

　　其实哪个行业的人 ， 都一样 ， 毕竟活着就是真的好累啊 。 每天扮演各种角色忍着脾气面对各种人 ， 不断给自己灌输 “ 成熟 ” 、 “ 高情商 ” ， 又 “ 高智商 ” 的行为准则 。

　　自2009年开始 ， 国内多位基金业人士相继因身体原因辞世 ， 包括51岁的原工银瑞信基金公司固定收益总监文鸣 、 47岁的原易方达基金总经理助理缪建兴 、 46岁的交银施罗德固定收益总监项延峰 、 42岁的原博时基金行政总裁李锴 、 37岁的原银华基金基金经理杨长清 、 41岁的原上投摩根投资总监孙延群和华夏基金明星基金经理蔡向阳 ……

　　然而 ， 我们的股票公募基金有最低仓位的强制要求 ， 头顶着鼓励长期开放申购以支持投资者的长期投资 （ 而非择时交易 ） 的指导 ， 还经常接到必须支援市场和支撑信心的电话 ……

　　尤其是市场很不好的时候 ， 我们的公募基金也是很无奈的 。 发基金 ， 特别是股票基金的意愿真的不会太高 。 因为发了就要建仓 ， 就有最低仓位限制 ， 需要时还义不容辞必须去托底 。 一番折腾 ， 业绩不好了 ， 就要被骂好几年 。

　　所以 ， 即便是事事顺风顺水的明星基金经理 ， 都因为管理规模 、 经济周期 、 市场情绪等一样或多种不同的天敌 ， 也难逃波动 ， 必备 “ 自我心理按摩 ” 的技巧 。

　　（ 其实 ， 他们绝大部分从未爱惜过自己 ， 每一秒都比你更在乎他们的净值 ）

　　“ 百亿 ” 基金经理 ， 坐拥多个五星级评价翻倍收益的 “ 大V ” 姜诚 ， 就熟练亏钱日子里的各种减压方法 ：

　　「 写心灵鸡汤 、 降低看净值和行情的频率 、 少看手机多读书 、 少读报告多调研 、 少熬夜多睡觉 、 多吃饭多锻炼 、 多开玩笑多自嘲 …… 」

　　「 当我的产品持续下跌的时候 ， 我都在努力地做点家务 ， 这样我老婆可能就能骂我少一点 ， 毕竟她买了不少我的产品 。 」

　　可笑的是 ， 一大帮投资成就远远落后十万八千里 ， 不少亏得一塌糊涂 ， 或从未有过足以改变生活的起色的人 ， 居然还指责基金经理和基金行业 ， 这里那里有着这样那样的问题 。

　　有的网友甚至声称 ： 基金经理是最不需要技术的工种 ， 只要足够躺平 ， 全仓沪深300+黄金ETF ， 可以在全年无操作的情况下 ， 93%的年份无脑打败90%以上的玩家 。

　　自己亏的钱再多么天文数字 ， 都受得了 。 如果家里人对此表示担忧 ， 不知多少人要怼上去吵上一架 ， 不管是据理力争 、 埋怨市场 ， 还是情绪崩溃直言家人朋友没有同理心 ……

　　然而 ， 基金经理亏的钱加上你付的管理费 —— 比你自己亏的钱再少多少都是弥天大罪 。 即便他们跑赢了行业基准甚至他的市场基准 ， 很多人也是满口愤愤 。

　　（ 他们宁可自己每一天困在凌晨两点半的夜里 ， 也要在失败中总结出向更大的目标冲刺的路径 ）

　　A 你觉得别人的学习成绩不好 ， 到底是让你免费带着一帮人 ， 允许你投入同样级别的方法和努力 ， 能出更好的成绩 —— 还是你连在什么时候和什么样的比赛 ， 应该选什么类型的同学替你去参赛 ， 都不愿意学 ？

　　B 你觉得这个蛋不好吃 、 太贵了 ， 到底是因为你下的蛋更好吃 ， 还是你买蛋的时候正好撞上去年美国禽流感最猛的时节 ？

　　C 你觉得这个奶不好喝 ， 是因为你挤的奶更好喝 ， 还是你犹犹豫豫太久 ， 最终尝下了最后一口 “ 严重抱过团 ” 的馊奶 ？

　　说穿了 ， 其实我们大家本来就都知道一个最简单不过的逻辑 ： 那些像鞭炮一样一点就着的喜庆的不得了的事情 ， 结局肯定是变成被架着下不来台的炮灰 。

　　但大多数人 ， 不管纯粹就是个新手韭菜 ， 还是个专业选手 ， 他们跟管不住自己加仓热门个股的手一样 ， 就是管不住要买入爱豆基金的键盘 。

　　凯斯 · 桑斯坦曾研究过群体行为的心理学 ， 比如 ： “ 互联网上为什么充斥着 “ 极端的言论 ” ？ 不管是机构还是散户 ， 为什么大家要疯狂地过热地炒作房地产 、 股票和热门金融产品 ， 直到把他们捧至过度拥挤 ， 最后承受泡沫破灭之痛 ？ ”

　　凯斯的结论是 ， 这是群体思维 ， “ 社会流瀑效应 ” 在作怪 。 成年人的生活里没有容易二字 ， 金融市场更是充满的诱惑的陷阱和荆棘 ， 对大家来说都一样 。

　　就人性的贪婪 ， 萨缪尔森也有很深切的关注 。 他曾警告说 ： “ 如果你渴望带着激动人心的情绪暴富 ， 并妄图有这种方式的存在 ， 那你就应该拿出800美元去拉斯维加斯赌一把 。 萨缪尔森还说 ： 关于市场的风险 ， 我们知道的只有一点 ， 那就是我们所知甚少 。

　　可惜的是 ， 什么东西被群众神化以后 ， 下一步必然是说很多胡话 。 然后 ， 困在风格 、 打法和公开的执念里出不来 。 我们人类的人性的弱点 ， 都是共通的 。 像彼得 · 林奇一样时刻清醒急流勇退的人 ， 稀少 。

　　彼得 · 林奇1977年接管富达麦哲伦基金 ， 13年资产从1800万美元增至140亿美元 ， 年复式增长29% 。 他给自己的训诫是 ： 不作研究就投资 ， 就和玩扑克牌不看牌面一样盲目 。

　　是的 ， 如果没有大量的积累 、 深度的思考 ， 和时刻保持清醒 —— 在任何行业 ， 都是不会把事情做好的 。

　　因为不管什么职业 ， 人生任何阶段都需要持续学习 ， 不断进化 ， 谁都别想偷懒 。 基金经理也一样 ， 他们不只会变老 ， 他们一直都在学习 。 因为不成长 ， 风险和成本太高了 。

　　他们的高学历和高智商 ， 是我们的上限所不能达到的 。 最可怕的是 ， 他们即便资质已经如此天花板 ， 也衣食无忧 ， 绝大部分却依旧比我们努力 ， 且拼命 。

　　（ 基金经理的梦想 ， 一点儿也不孤独 。 他们带着一群人一起夜以继日地在拼命研究 。 他们还肩负着太多人长期保值增值的共同理想 ）

　　我喜欢股票市场这个丛林 ， 因为这个地方承认每一次脚踏实地的学习 。 每个圈子里里最红最顶尖的一批人 ， 才华 、 努力 、 人脉 、 方法 ， 至少某一项有强大的过人之处 ， 基本没有例外 。 这些越顶尖的人就是越牛逼 。

　　虽然 ， 每个人其实都不容易 ， 每个人都感觉自己没有多少自由和退路 。 即使金字塔顶尖的明星基金经理也是如此 。

　　现在 ， 更有一股革命性的力量 ， 逼着他们不得不比想办法让自己比以前更牛逼 。

　　而且 ， 虽然工资可能差不多 ， 但AI基金经理 ， 24小时都可以卖命

　　根据麦肯锡近日最新报告 ， AI取代人类工作的时间被大幅提前了10年 ， 在2030年至2060年间 ， 50%的职业逐步被AI取代 。 全局上看AI对各行各业的发展有利 ， 但是对个人不利 ， 而高薪 、 高学历的脑力劳动者受到的冲击最大 。 而知识工作者最有可能受到自动化的影响 ， 特别是涉及需要进行决策和团队合作的职业 。

　　AI Powered Equity ETF ， 2017年出现的 ， 世界上第一只由AI进行选股的基金 ， 在近三千只美国股票ETF和混合ETF中 ， 战胜了80.87%的同行 。 2020年 ， 晨星报告说 ， 在美国股市 ， 由人工智能管理的资产达到了4.3万亿美元 ， 已超过了人类管理的资产 。 在美国 ， 人工智能管理的基金规模占市场的35% ， 占到机构股票的60%和交易额的60% 。

　　美国佛罗里达大学金融学院的研究人员选取了从 2021 年 10 月到 2022 年 12 月的股市数据 ， 并收集了与上市公司相关的 60000多篇文章用于 ChatGPT 进行分析 。

　　ChatGPT 通过情感语义分析 ， 结合历史走势 ， 判断出了事件对股市的利弊影响 ， 然后研究人员根据其判断结果 ， 制成 “ ChatGPT 指数 ” 。

　　最后 ， ChatGPT利好消息做多指数 ， 回报率约 50% ； “ 买入利好消息公司 ， 卖出利空消息公司 ” 的多空策略 ， 回报率超过 500% ； “ 做空出现危机消息公司 ” 的做空策略 ， 回报率则接近 400% 。

　　有人会有疑问 ， 这是美股 ， 在我大A股 ， 恐怕不仅不奏效 ， 估计还会赔500% 。

　　人工智能时代 ， 万物皆可数据化和量化 。 在还没进入2023年 “ 大模型元年 ” 这个 “ 产业革命式 ” 纪元之前的好些日子 ， 得到 “ AI赋能 ” 程度没有那么高的量化基金们 ， 早就已经在我大A股风生水起 ， 打得主观基金经理们节节败退 。

　　毕竟 ， 在牛短熊长 ， 本质上是信息战和心理战 “ 地狱模式 ” 的我国二级市场中 ， 基金经理的一切工作 ， 归根结底是要求极端理智地应用数据进行决策 —— 而这是机器人最擅长的 。

　　说多因子量化和高频量化一样 ， 是割韭菜的工具 ， 股票市场的吸血鬼 。

　　毕竟虽然很多投资者常常被告诫说不好在一棵树上吊死 。 结果 …… 他们却在树林里迷路了 ……

　　我们都深知选基金和选股一样多败 、 多雷和多坑 ， 很容易追高和选错 。 这正是我们大部分人趋于美好的 ， 正向学习和努力探索的原因 。

　　我们依然选择面对复杂 ， 保持欢喜 。 是因为 ， 研究基金确实比研究个股 ， 更有利于长线投资人 ， 构建和发展长期投资的思维和体系 。

　　2023年6月14日 ， 我 参加了雪球基金调研团，关于国金基金马芳和国金基金一姚加红 的量化投资调研。

　　拿卢总闭着眼睛说的话讲 ， 那就是 ： 干量化的这帮人 ， 把有限的精力 ， 分散到无限的标的 。 大家都拿着杆在写代码 “ 钓鱼 ” 。 同一个信号 “ 鱼饵 ” ， 系统一拉 ， 一只穿鱼箭 ， 几百条鱼来相见 。 最终呢 ， 愿者上钩 ， 标的们竞争上岗 。 只要模型认为谁能表现好 ， 这帮人就跟谁有进一步的联系 。

　　因此 ， 会后 ， 为了防止国金基金的打法太渣 ， 搞清楚他们的这几百个信号都发给哪些鱼儿 ， 我对该团队的拳头量化产品进行了高阶数据尽调 。

　　我把三个产品分别与市场上100个主要指数进行了基准参照回归 ， 试图找到设定标准的 “ 媒人 ” 到底是谁 。 最后 ， 中证500指数进入了我的视线 。 有兴趣的同学可以看上方 “ 盈利分析 “ 1至4 ， 主看相关系数和Beta 。

　　简而言之 ， 虽然是全市场选股 ， 但是国金基金主要的股票多头 —— 在策略方面 ， 可以看到其走势 ， 与中证500有80%以上的相关性 ； 在持重方面 ， 可以看到其波动幅度 ， 达到中证500指数波动幅度的75%以上 。

　　用一个不那么严谨准确 ， 但可以让你看得见摸得着的话说 ， 就是 ： 当中证500指数上涨 （ 下跌 ） 时 ， 国金量化的这几个主力股票产品也有85%的可能性上涨 （ 下跌 ） ； 如果中证500指数的价格变动1% ， 那么预期该基金的价格将变动0.75% 。

　　那上方这个静态数据是不是就是说 ， 他们这一套被吹得天花乱坠的东西 —— 虽然过往业绩是牛逼 ， 但是 ， 是不是就是个指数增强而已 ？

　　如果是 ， 那问题就大条了 。 毕竟是量化基金 ， 还是比较重技术面的 。 于是 ， 我打开了中证500的蜡烛图 ， 发现 ……

　　“ 五百家 ” 这斯 ， 现在月线和年线可谓压力重重 、 震荡调整 、 趋势未明 、 破位数级 ， 完全不是什么好惹的主 ：

　　这么以来 ， 有点 “ 中证500 ” 指数指增那味儿的国金股票量化 ，

　　他们的超额收益到底哪里来的 ， 是靠运气 、 颜值 ， 还是追加本金 ？

　　用机器学习 ， 去推动量化数学模型改进和决策 ， 然后飙一嘴儿 “ 完全依赖预测模型和机器模型学习 ” —— 这可是正八经的在打造 “ AI基金经理 ” ！

　　光说不练假把式 ， 为了有话好说 ， 我立马先把两只代表性基金的衣服脱了 ， 做因子穿透 。

　　如图 ， 国金量化精选的DNA ， 已经从 “ 市场-规模 ” 三角形 ， 跟随市场变化而进化 ， 重新组成了 “ 市场-规模-动量 ” 四边形 。 国金量化多因子的基因 ， 也从 “ 市场-规模 ” 三角形 ， 随着市场的变迁而演变 ， 如今构成了 “ 市场-规模-动量 ” 三角阵 。

　　换而言之 ， 这些没有情绪的量化模型 ， 可能是真的在自发学习和自我进化 ， 并自动更新着决策 。 更可怕的事是 ： 国金量化基金的模型演进 ， 并不是因为业绩表现差而触发反思 ， 也不是因为规模巨大 （ * ） 带不动而被迫修改 。

　　打个比喻说 ， 它们是主动和动态地在进化 ， 或就像下围棋的AlphaGO一样 ， 紧盯着局势在自发思考妙手 ， 而不只是冲着收益最高的打法去简单抱团 、 线性地变化或被动地调整 。

　　—— 也许这就是 ， 当全市场量化机构的超额 ， 多次波动得比较厉害的时候 ， 国金量化团队不太受影响的根本原因 。

　　（ * 对于中证500来说 ， 主力股票量化产品38个亿 ， 股票 + 混合130个亿并不夸张 ）

　　技术择时 ： 中证500指数 ， 技术上进入了6个季度以来的首次定投准星范围内

　　A 忘记自己绿油油的账户 ， 不然你会慕强 。 因为量化往往有放大器作用 ， 盯着量化管理人的历史超额收益看 ， 比依赖主观多头基金经理的业绩做决策既更危险 ， 也更易踏空 。

　　B 行业 、 逻辑和风格都不再是重点 ， 重点是如何解决规模问题和拥挤交易问题 。 量化基金应对此类问题的终极方法 ， 是模型比市场更加主动地绽放其千变和万化 。

　　如果再补一条 ， 就是对于尽调任何金融科技创新而言 ， 务必穿透清楚 ， 零杠杆是绝对底线 。

　　立场声明：笔者持有意大利博科尼管理学院人工智能与机器学习认证 ， 领英机器学习全球前5%技能章 ， 因此会站AI投资的队多一些 。 但个人的日常策略也是主观多头风格 ， 所以更深感主观基金经理面临的挑战与压力 ， 不喜勿喷 。