第258章 在喧嚣中保持冷静的净值曲线 (第1/2页)
　　
　　2014年12月31日，星期三，下午三点。
　　
　　A股市场完成了全年的最后一个交易日。上证指数收于3234点，全年涨幅接近53%，是2010年以来表现最好的一年。创业板指数更夸张，全年涨幅超过80%，在全球主要指数中排名第一。
　　
　　默石资本的会议室里，年终总结会正在进行。
　　
　　陈默站在白板前，面前是一张巨大的年度净值曲线图。蓝色曲线代表默石旗舰产品的净值走势，红色曲线是沪深300指数，绿色曲线是创业板指数。
　　
　　三条曲线在年初几乎重合。然后，从三月份开始，绿色曲线（创业板）开始陡峭上升，像一支离弦的箭。红色曲线（沪深300）平缓一些，但也是一路向上。而蓝色曲线（默石），既没有创业板的陡峭，也没有沪深300的平缓——它在两条曲线之间，以一种更平滑、更稳定的角度，持续向上。
　　
　　全年下来，创业板指数涨了82%，沪深300涨了53%，默石涨了47%。
　　
　　单看收益率，默石跑输了创业板，也跑输了沪深300。但看另一组数据，结论完全不同——默石的最大回撤只有12%，而创业板的最大回撤是22%，沪深300是16%。默石的夏普比率是1.8，创业板是1.2，沪深300是1.4。
　　
　　“我们用一半的波动，换来了不差的收益。”陈默指着那张图，“在投资这个行业，活得久，比赚得快更重要。”
　　
　　会议室里坐了十几个人——核心投研团队加上几位骨干。这是默石的传统，每年最后一个交易日，全员复盘，不评功，不摆庆功宴，只是冷静地分析数据、总结经验、找出不足。
　　
　　沈清如坐在陈默左边，手里是一份厚厚的年度研究报告。林枫坐在右边，笔记本电脑上开着几十个数据图表。周锐坐在对面，面前是一本写满笔记的硬皮本。
　　
　　“清如，你先说说宏观层面。”陈默把白板笔递给她。
　　
　　沈清如站起来，走到白板前，画了一张时间轴。
　　
　　“2014年，宏观层面有三个关键节点。”
　　
　　“第一个节点，五月份，新国九条发布。这是我们全年最重要的政策拐点。我们在六月份完成了调仓，增加了券商和龙头公司的配置，降低了小市值股票的比重。这个判断，在年底被验证了——券商板块从十一月开始暴涨，龙头公司全年表现稳健，而很多没有业绩支撑的小市值股票，在年底这波行情中反而跑输了。”
　　
　　“第二个节点，七月份，沪港通正式开通。这是中国资本市场对外开放的第一步。虽然开通初期交易量不大，但象征意义巨大。国际资本的流入，改变了蓝筹股的估值逻辑。以前，蓝筹股因为缺乏流动性，估值长期被压制。沪港通之后，国际资本开始配置A股蓝筹，这个趋势在2014年下半年已经显现，未来还会持续。”
　　
　　“第三个节点，十一月份，央行降息。这是两年来的首次降息，标志着货币政策从‘定向宽松’转向‘全面宽松’。降息直接利好两个板块——券商和地产。券商是因为交易活跃度提升，地产是因为融资成本下降。我们的券商配置在降息后贡献了显著的超额收益。”
　　
　　她放下笔，总结道：“2014年，宏观环境从‘收缩’转向‘扩张’。我们抓住了这个拐点。但坦率地说，我们对创业板的泡沫认识不足，配置偏低，导致错过了全年最赚钱的板块。这是一个失误。”
　　
　　陈默点头：“失误要承认。但我们要分析，为什么配置偏低？是因为系统的判断，还是因为我们的主观偏见？”
　　
　　林枫接过话：“系统的判断。从2014年二季度开始，我们的创业板质量因子就持续发出预警——很多创业板公司的现金流、资产周转率、盈利质量都在恶化。系统认为，这些公司的上涨缺乏基本面支撑，风险收益比不佳。所以ACC在配置上，一直对创业板保持低配。”
　　
　　“这就是系统的好处。”陈默说，“它没有情绪，不会因为创业板涨了就去追。它只认数据。数据说风险高，它就低配。虽然因此错过了一部分收益，但也避免了未来可能的大幅回撤。”
　　
　　他看向林枫：“技术层面呢？今年有什么收获？”
　　
　　林枫打开笔记本电脑，投影到大屏幕上。
　　
　　“技术层面，今年有三件大事。”
　　
　　“第一，政策因子模型上线。这是沈清如和我们技术部合作的成果。我们把过去十年的政策文件和市场数据放在一起训练，开发了一个可以自动解读政策、预判市场影响的模型。虽然还在测试阶段，但在新国九条和降息这两次事件中，模型的判断都相当准确。”
　　
　　屏幕上出现了一张图表，显示政策情绪指数和市场走势的相关性。
　　
　　“第二，交易系统升级。我们遇到了高频交易的‘订单嗅探’，然后在一个月内完成了交易算法的改造——随机化拆单、托管机房部署、低延迟网络架构。新系统上线后，交易成本降低了百分之二十二，年化节省约四百万元。”
　　
　　屏幕上出现了另一张图表，显示改造前后交易成本的对比。
　　
　　“第三，也是最重要的——我们的因子库从五十个扩展到了九十个。新增的因子主要来自两个方向：一是沈清如团队开发的宏观和政策因子，二是林宇他们研究员开发的另类因子，比如‘管理层减持预警因子’、‘文本情绪因子’等。因子库的丰富，大大提高了系统的鲁棒性——在不同的市场环境下，总有因子在起作用。”
　　
　　他合上电脑。
　　
　　“技术层面，今年可以打八十五分。扣掉的十五分，主要是因为我们在高频交易防御上反应慢了——应该更早发现问题，更早升级。这个教训，明年要吸取。”
　　
　　陈默点头，看向周锐。
　　
　　“周锐，你今年虽然没在ACC里，但你的市场经验对团队帮助很大。你也说说。”
　　
　　周锐翻开笔记本。
　　
　　“我说三个观察。”
　　
　　“第一，市场的参与者结构在变。以前，A股是散户主导，机构和量化占比很低。今年，我明显感觉到，量化资金的占比在快速提升。很多股票的日内走势，不再是人的情绪在驱动，而是算法在驱动。这意味着，我们过去依赖的一些技术指标，可能需要重新检验。”
　　
　　“第二，市场的波动模式在变。今年出现了很多‘闪崩’和‘闪涨’——几分钟内暴涨暴跌，然后又快速恢复。这很可能和高频交易的普及有关。在这种环境下，人的反应速度根本跟不上，必须依赖算法。”
　　
　　“第三，也是最让我感慨的——我年轻时学的那些技术分析，现在越来越不管用了。不是因为技术分析本身错了，而是因为用技术分析的人太多了，策略拥挤，导致失效。反而是那些基于基本面和深度研究的因子，表现越来越稳定。”
　　
　　他合上笔记本。
　　
　　“所以，我现在的观点是：未来的投资，一定是‘人机结合’的天下。纯粹靠人，反应太慢、情绪太多。纯粹靠机器，容易在极端行情中失控。只有人和机器结合，才能既保持理性，又保持灵活。”
　　
　　陈默带头鼓了掌。
　　
　　“说得好。‘人机结合’，就是默石的核心竞争力。”
　　
　　他站起来，走到白板前，拿起笔，在净值曲线图旁边写了几行字：
　　
　　2014年关键词：
　　
　　1. 政策拐点——抓住
　　
　　2. 创业板泡沫——回避
　　
　　3. 高频交易——应对
　　
　　4. 系统进化——持续
　　
　　他放下笔，转过身。
　　
　　“各位，我们花了一个多小时复盘，说了成绩，也说了不足。现在，我想说一些数据和图表之外的东西。”
　　
　　
　　
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