比肩量化鼻祖的下一位巨人：Citadel如何屹立市场20年不倒

文|扑克投资家

3月5日讯，随着股指期货的松绑，还有80后华人赵鹏成为全球顶级对冲基金公司Citadel Securities 的CEO，以及市场上传得沸沸扬扬的2000年高盛有600名交易员，现在只剩2人的新闻不断出现在各种渠道，量化，对冲，程序化交易这些词语在沉寂了快两年后，又重新走进了我们的世界。

有人说，得“量化”者得天下。

而“量化”，起初是以一种“灾难”性的形象走进我们视野的!

A股市场曾有两次暴跌，一次是2008年金融危机(上证指数从2007年末的制高点6055跌至2008年底的1630)。一次是距我们最近2015年，A股大暴跌(上证指数从2015年中旬的5178点跌至2016年初的2631点)。如果说2008年危机是全球系统性风险，我们无法回避，那2015年A股的暴跌，更多是与一种“量化交易”相关的机构肆意做空中国股市有关。

随后，中国证券市场监管机构就展开了对34个具有程序化交易特点、频繁申报或频繁撤销申报、涉嫌影响证券交易价格或其他投资者的账户采取了限制交易措施。于是，“量化交易”在我们心中埋下了阴暗的种子。然而，类似于这种惊悚体验的，还有曾出现在美国股市的频繁“闪崩”事件，其中起很大助推的便是量化交易程序(这些程序在侦测到快速下跌后，自动跟风卖出，并没有考虑到市场上其实不存在什么负面消息)。

然而，即使看到了量化交易对市场如此大的冲击，也无法抵挡广大投资者/投机者对量化交易的热忱追逐。笔者从潮汐平台中抽取了几位智问，大家关心的问题无非是量化交易的增多会对我们当前的基本表面分析研究、宏观面研究和技术面研究会产生怎样颠覆性的影响?那对我国而言，A股中80%是散户，如果未来的价格变地越来越不可控，是不是意味着将有更多的散户或者部分机构不得不离开金融市场?未来如果有更多的机器代替人工交易，是否意味着中国的金融大蓝海就会变成计算机编程员和数学天才们的天下?

实际上，从有图表和价格统计的那天就有了量化交易。而程序化交易在发达市场发展的时间超过40年，且程序自动交易的交易量已达到或超过70%，这里高频交易居功至伟。整体收益水平虽然并不像人们期望的那样高，但非常稳定。这或许才是程序化交易应该有的样子——利用各类模型全面分析市场，制定合理有效的交易策略，为规模资产规避风险，保值增值。

程序化交易并不是也不应该是小体量资金迅速增值的工具，去满足人们一夜暴富的欲望，而应是大体量的长期资金的BabySitter。在我国多数程序化交易的从业者并没有太多的人工交易经历，即便有，业绩也不是很理想，正因为自己操作收益不理想，才想换个途径去达到持续稳定收益的目的。

从国际市场上来看，量化做的比较好的榜上有名的企业包括文艺复兴科技(Renaissance Technologies)，德劭基金(D.E.Shaw)，西格玛(Two Sigma)，千禧年基金(Millennium),Citadel以及Schonfeld等等，这些当中没有一家基金公司参与因子投资(factor investing)，或者叫做smart beta投资，也没有一家基金应用了诺贝尔经济学家创造的理论。相反，这些上榜的基金依赖的是数学与计算机技术的结合，都是高度依赖算法交易的投资基金。

从这些基金公司收益来看，亿万富翁David Shaw创立的量化对冲公司DE Shaw，以净收益253亿美元位居第三，排名仅次于桥水和索罗斯基金，2016年收益为12亿美元。Ken Griffin创建的Citadel以净收益252亿美元位居第五。该公司去年收益10亿美元。量化交易公司Two Sigma Investments位居第20，净收益131亿美元，去年收益11亿美元。从个人收益上来看，连续稳站量化基金经理榜单的文艺复兴科技公司创始人Jim Simons在2015年与Citadel创始人Ken Griffin并列第一，两者都赚了17亿美元。

而如今，48岁的KennethGriffin，在福布斯400人排行榜中位居第57名，净身值80亿美金。在美国400富豪榜中，KenGriffin排名89，被评为仅次于史蒂夫-科恩、雷-达里奥和索罗斯之后的第四大对冲基金经理。因此，无论从公司收益，还是个人收益，还是作为更偏向量化交易的Citadel，是值得扑克投资家去挖掘的!

Kenneth Griffin的背后站的是一家像城堡一样的公司，很强大，历久弥坚，屹立20年而不倒。

在美国，Citadel是唯一以做市商身份开展期权业务的对冲基金，也是首批拥有自己的股票借贷能力的基金之一。在北美股票和期权的每日交易量达到20%，属于高频交易(做市)第一梯队。它也是世界上第二大多策略对冲基金。

自1998年起，公司年度业绩一直稳超20%。到2007年底，Citadel的辉煌达到了顶峰，公司资产达到200亿美元的峰值，但这样的情形并没有持续太久，2008年金融危机，Citadel损失了超过55%的净值。人们都预测Citadel可能破产，但是它最终熬了过来，在2012年、2013年的总收益分别是25%和19.4%。至今，公司规模达到260亿美金左右。2015-2016年，是公司由亏转盈的过渡期。

从近几年对冲基金的发展形势来讲，2015年业绩普遍下滑，平均亏损3.49%，基金公司关闭数再度攀升。而2016年，对于对冲基金而言，也并不是甜蜜岁月，顶级对冲基金的表现并不优于整个行业。甚至在2016年，对冲基金甚至遭遇1060亿美元资金净流出，这也是自2009年以来首次出现资金的净赎回!对于Citadel而言，刚进入2016年，就面临6.5%的损失，经过近一年的公司结构调整，2017年初，公司整体业绩表现良好。

从最新数据来看，2017年初，Citadel整体表现好于2016年，其中，股票多策略对冲基金收益涨2.26%，Wellington基金1月收益为1.85%。Citadel表现最好是固定收益基金(Citadel Global Fixed Income Fund)在2016年实现12.39%的收益。

在起起落落的这20多年，Citadel有着怎样的发展历程，是什么机缘让其走进量化交易的大门呢?

起步于可转债

22岁前的KennethGriffin，曾是哈佛大学经济系一个标准的“高富帅”，他靠着一台传真机、一台个人电脑、一部电话和自己的一套可转债套利模型，从亲戚朋友那里借来26.5万美元，开始运营第一支投资基金，并取得了不俗的收益。大学毕业后，Kenneth Griffin在伯乐Frank Meyer的Glenwood资本投资公司工作。

22岁那年，在Meyer支持下，Kenneth Griffin在芝加哥市中心Loop区租下办公室，招来4位小伙伴，创立了自己的基金公司Wellington Partners，专注美国、日本的可转债以及权证的交易。而Wellington Partners后来改名为Citadel，意为“城堡”。

当时Kenneth Griffin通过买入某公司发行的可转债的同时卖空相应的标的股票，即形成套利策略，这一策略中由凸度和市场波动性的交互作用决定潜在利润。而对策略进行风险管理时，则需要考虑Delta,Rho,Vega,Theta等“Greeks”。

如今，可转债交易仍然占到Citadel交易利润的一半左右。不过Citadel正在逐渐向多元化方向发展，二十多年来逐渐发展成为集股票多空、期权做市、股票券商、量化高频、最近开展的外汇做市等多种策略集一身的管理超过260亿美元的对冲基金。

高杠杆-借入资本

如果要追寻Kenneth Griffin为何赚得这么多钱的理由，其中一个关键性的因素—杠杆。Citadel也是全球杠杆最高的对冲基金之一。

2008年时，Citadel运用的杠杆比例达到了8:1。随后金融危机爆发，Citadel的两支旗舰基金威林顿(Wellington)与肯辛顿(Kensington)市值下跌了55%，在短短15周内，公司资产规模缩水超过一半。Citadel的处境一度十分窘迫，处于生死存亡的边缘。

2008年金融危机后，KennethGriffin继续不断地加杠杆，Citadel旗下基金的表现也越来越好。截至2014年12月31日，Citadel的净资产管理规模为238亿美元，向SEC申报的监管资产为1760亿美元，杠杆又一次达到了7倍。

程序交易在先—先科技，后交易

早在别人还没开始用手机的时候，KenGriffin就开始尝试将交易与算法程序相结合。他会设计高级计算机代码，会书写复杂的数学公式，交易也基本上依靠电脑程序进行。其两大明星基金—肯星顿全球策略基金(Kensington Global Strategies)和威灵顿基金(Wellington)都依靠程序做着交易。该公司的首席信息官说：“Citadel首先是一个科技公司，然后才做交易。”就同类做量化出名的TwoSigma而言，如果你搜索它的官网，你或许会恍然以为这是一家纯科技公司，因为根据简介，它在数据科学、机器人学习、云计算和软件工程方面都有涉猎。

在Citadel最核心的部门数量研究部，有来自名牌大学的80多名前数学教授和天体物理学家共同开发出的数学模型，为交易员提供支持。Citadel大楼的37层有一个被称为“博士排”的区域，从地板到天花板都布满了写满各种复杂数据公式的白板，连窗玻璃都不例外。在格里芬的办公室里，也有这种供随时涂写的白板，他常常会在上面写上一些程序代码，或是为可转换债券和抵押类证券编写定价模型。技术渗透到Citadel的每一种业务类型，并迅速渗透到KennethGriffin新添加的业务。

越来越多的传统金融业公司正步入程序化交易领域。全球最大对冲基金桥水(Bridgewater Associates)2016年3月宣布聘用硅谷老兵、前苹果高管乔恩·鲁宾斯坦(Jon Rubinstein)为该公司联席首席执行官，打算将系统化决策用于投资管理。计算机技术驱动的高频交易现在已经在美国国债市场占据了主导地位，以至于华尔街银行巨头高盛和摩根大通将自己描述为科技公司。

Citadel公司架构

Citadel旗下的基金包括主权财富基金、养老金、高校捐款等许多世界上规模最大的机构投资者管理资产。公司主要运营两大业务单元：资产管理基金Citadel及世界上领先的做市商之—Citadel证券。

Citadel主要采取多种投资策略，通过基本分析和量化分析建立了严谨的投资组合和风险管理框架。股票投资策略通过自下向上的公司分析选择投资目标，构建beta中性的资产组合，获取alpha收益。

另外，还有一只投资全球股票投资(主要做全球股市多空策略投资)的基金—Surveyor Capital，这家公司员工200人左右，负责进行投资方法和策略主要也是beta中性策略，主要以基本面分析为主。目前，该基金管理着1420亿美元的资产。但是在2016年年初，Surveyor基金收益不佳，目前已经实施裁员。

2016年表现比较好的基金是Citadel Global Fixed Income Fund(去年收益12.39%，增幅2.83%)，另一只基金是Citadel Global Equities Fund(2016年增幅0.69%)，此外，还有一支是其专做股票和统计套利的公司Citadel TacticalTrading(增1.07%)。其他的多策略基金表现一般。

一场在中国被指控“做空A股”的谜团

2015年那场股灾，相信至今大家依旧记忆犹新，而在那场交易背后的，传说是“境外敌对的做空势力”。为此，中国证券市场监管机构就展开了对34个具有程序化交易特点、频繁申报或频繁撤销申报、涉嫌影响证券交易价格或其他投资者的账户采取了限制交易措施。其中，就包含司度(上海)贸易有限公司账户。

司度公司是Citadel在中国的全资子公司，2014年8月在A股狂飙突进之前，投资收益仅有2170万元，但在截止2015年7月31日，这家公司账面余额高达10亿元。之所以将日期限定在这里，是因为司度公司账户从当天开始被中国监管层以“恶意做空中国股市”为由限制交易。

被禁的34个账户究竟做了什么?一是当日累计撤单量占比过高，某账户一日累计申报卖出近1.6万笔，金额超过15亿元，申报后的撤单率高达99.18%;二是涉嫌日内短线操纵行为，影响个股交易量及价格，诱导投资者买卖，以趁机高价卖出或低价买入股票。

继续为机器学习算法的研究招兵买马

机器学习是近20年来兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科，它的理论主要是设计和分析一些让计算机可以从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为当中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，因此也被称为统计学习理论。

Citadel早在年去年就从德意志银行挖走了一名“机器学习”(Machine Learning)专家做量化研究员—Hesse。在跳槽Citadel之前，他曾是德银的混合销售交易员和量化研究员，并就机器学习项目研究了近一年。也就是说，德银一早就开始了机器学习算法的研究，但一直秘而不宣。据了解，除了Citadel，其他一些对冲基金例如Aspect Capital也在为机器学习算法的研究招兵买马。而另一家全球著名的对冲基金英仕曼(Man)上个月还宣布，将把机器学习和数据分析纳入牛津英仕曼金融研究院(Oxford-Man Institute)的量化金融研究领域当中。

量化的巨擘——文艺复兴科技

在量化领域，我们更不会忘记被称为量化鼻祖的JimSimons，他是文艺复兴科技的创始人，被业内称为传奇投资人，在华尔街，被称作量化投资大师的基石，他是一个世界级的数学家。在真正做投资前，Simons曾在国防分析研究所参与代码破译，企图从噪声中寻找有效的信息。

最初，他买卖商品，根据基本面如供给和需求进行投注。不久，出现了很多困惑，所以他向一些研究密码学和数学的朋友寻求帮助。来自IDA的前同事Elwyn Berlekamp和Leonard Baum，以及Stony Brook的教授Henry Laufer向他建议，或许有一些统计方法能够预测价格。于是，西蒙斯逐渐开始建立模型，企图通过建立模型，找到隐藏在市场噪音中的信号。而这与他在国防分析研究所做的事很类似——设计一个算法，在电脑上测试它管用或者不管用。通常它们只是微弱的声音或信号，但却能预测股票、债券或者一桶石油的价格的走向。问题很复杂，价格波动取决于基本面和买卖流动，以及交易者的非理性行为。

1982年，他结合密码学工作中的经验，创立了文艺复兴。由其运作的大奖章基金(Medallion)在1989-2009的二十年间，平均年收益率为35%，甚至超过巴菲特。最为难能可贵的是，纵然是在次贷危机全面爆发的2008年，该基金的投资回报率仍可稳稳保持在80%左右的惊人水准。

他们的核心模型通常落入两个阵营之一，趋势跟随或均值回归。结果开始是正负相间的：1988年，第一年增长8.8%，1989年下降4.1%。但在1990年，专注于短期交易之后，Medallion在扣除费用后收回了56%的回报。最终，科学家们为这些模型开发了一个内部编程语言，而不是建立一个多中心选项，如ASCII，这在当时是流行的。今天，Medallion使用几十个“策略”作为一个系统一起运行。

他雇佣的员工一般是那些在自然科学领域做的好的人。他曾令数学家、天文学家、物理学家在华尔街的交易世界里有了一席之地。其中他雇佣了大多来自于IBM的Tomas J.Watson研究中心的数学家团队，当时他们正在研发语音识别和机器翻译，如今他们仍是文艺复兴的核心力量。

不管是量化的鼻祖，还是现在前景无限的Citadel，他都在向我们打开了量化这个大门，从他们雇佣的员工来看，似乎未来程序员、数学家有了更有前景的职业选择。具体到交易环节，如何编程、如何设置各自的算法体系、如何控制风险，这是每个公司都要思考的。

那么未来，在金融界，机器是否可以取代人类交易员，还是值得期待的!随着全球经济一体化进程的加快，尤其是基于大数据的模型交易是一个大趋势，主要背景是金融资产交易定价越来越趋于24小时连续交易，如果不能够将自己的交易策略变成程序执行，很多黑天鹅事件对价格的冲击风险很难回避，所以无论全球还是国内，越来越多的职业交易者更倾向于采用智能化模型交易。

从全球交易模式发展方向来看，量化高频，波段趋势、价值投资，指数化交易均有成功的案例。技术属于手段，关键在于你的策略原理是否是真的能够揭示市场价格背后的规律，并有相应的风控机制，这才是根本。中国的量化投资目前看来还处于起步阶段，大部分采用的还是简单跟随策略，有一些基于量化技术的套利交易目前属于主流，但由于交易成本的增加，越来越多的量化交易偏向于波段交易方向。

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