何為寬客

寬客（quant）通常會基于高深的理論構造追求超額利潤，并系統地加以實施。寬客之所以被稱為寬客，就在于他們會刻苦鉆研交易策略的產生和實施過程。至于交易策略本身，寬客和主觀判斷型交易者并沒有什么差別，就像上文所提到的配對交易和統計套利策略的例子那樣。但是我們從未試圖消除人們對于投資過程的貢獻，畢竟我們只是在討論寬客而不是機器人。恰如前文所提及的，不管是在跟蹤標準普爾500指數策略，還是在構建復雜的金融產品（exotic products）策略中，盡管寬客在很多交易策略中都使用了數學和計算機的很多知識，但在本書中我們仍將注意力集中在從長期來看投資策略回報與市場趨勢無關的、追求阿爾法超額利潤的量化交易策略上。

除了構造和研究核心投資策略，人們還設計軟件系統來自動實現投資策略。一旦這樣的系統“開始運轉”，人們的操作只能被限制于投資組合的日常管理，而不必涉及其他內容。但是，在運行過程中，不應該低估人類主觀判斷的重要性。優秀的寬客都具有良好的判斷力。在上文統計套利策略例子中所提及的策略，只是寬客做出的經常性決策中的一小部分。這些決策具有最為重要的作用，一旦產生便直接推動交易行為的開展和實施。隨著計算機嚴格地按照人們所下達的指令進行交易，量化分析決策的好壞隨著時間的推移變得愈加分明。這一點在其他領域也經常碰到。例如，在制導系統的設計中，如果設計者在設計系統時犯了錯誤，隨著越來越多的導彈按照錯誤的制導指令進行發射，結果偏差會越來越嚴重，最終導致災難性的后果。

為了全面理解量化交易的本質，仔細研究系統性方法的適用范圍是大有裨益的。所謂其適用范圍，即什么情形下寬客不得不放棄系統性方法而采用主觀判斷型交易策略。寬客對其策略進行人工干預的最常見情形是，出現了影響市場行為的消息，而已有策略無法自動進行調整，為削弱其影響寬客不得不進行人工干涉。例如，2008年美林和美國銀行的合并使得美林的股價飆升。如果制定量化策略時不考慮這一因素，很容易認為美林的股票嚴重估值過高，應當對其進行做空操作。但這一結論顯然是有缺陷的，因為合并的消息可以合理地成為美林股價攀升的原因，理性的寬客都不會選擇做空。這時，就需要對策略進行人工干預，將美林從備選的股票中移除，以避免模型基于不完全的信息做出錯誤的決策。從另一個層面看，這是“輸入垃圾，輸出垃圾”的生動例子。如果一個量化交易組織的投資經理意識到模型進行決策所依賴的基礎是不準確的、不完全的甚至是無關的信息，為降低風險，她可能會取消受到這些信息影響的金融產品的交易。

注意到，在這個例子中，合并的消息可能在寬客對交易策略系統進行了干預之前已經進行披露。有些激進型的交易組織，一旦聽到具有一定可信度的并購流言就將其從交易名單剔除掉。相反地，有些寬客則從不輕易改變交易名單。在市場風險過大時，很多分析師通過減小投資組合的資金規模或降低杠桿來人為地控制風險。例如在2001年的“9·11”事件后，許多寬客擔心突發事件會導致資本市場受到更大的沖擊而降低了杠桿。一旦市場行為恢復正常，寬客們會提高杠桿到正常水平。

盡管在本章的開始部分，在操作層面上我們對寬客進行了定義，但是在嚴格的主觀判斷型（fully discretionary）交易策略和嚴格的系統型（fully systematic）交易策略或嚴格的自動化（fully automated）交易策略之間，還存在著很多兼顧型策略。區分交易策略所屬類別的關鍵在于，在該策略下投資組合的規模和日常交易品種的選擇是依賴于系統（允許上文例子所描述的“緊急”情形下的處理）還是主觀判斷決定的。如果建倉的點位選擇及頭寸的規模大小都是系統自動生成的，則是量化交易；如果兩者中有一個是需要人工干預的，就不是量化交易。

隨著量化交易規模的增加，逐漸出現了越來越多的偽寬客（quasi-quant traders），這是個很有趣的現象。例如，有些偽寬客利用自動化的系統進行掃描，尋找潛在的交易機會，將大量的備選對象減少到一個相對較少、更加可控的規模；這時再進行人工干預，采用一系列手段在篩選后的名單中選擇值得進行投資的對象。還有兩種不太常見的情形：一是將交易品種的選擇完全由人工完成，而不是通過電腦來優化投資組合的具體配置并管理風險；更為不常見的情形是先使用電腦篩選出所有可進行交易的品種，然后人為地決定如何在這些品種間分配頭寸的規模。這些偽寬客使用了寬客常用的一些工具，因此我們的研究也將他們所使用的技術涵蓋在內。