00小说网 > 都市言情 > 股海弄潮 > 第256章 系统什么都对 那我们的价值是什么
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    2014年8月的一个下午,陈默正在办公室里审阅林枫提交的《政策因子模型中期报告》,门外传来轻轻的敲门声。

    “请进。”

    门被推开,进来的是一个二十七八岁的年轻人,戴黑框眼镜,穿浅蓝色衬衫,袖子卷到手肘。他叫林宇,是沈清如手下最优秀的研究员之一,北大金融硕士毕业,加入默石两年,覆盖TMT行业,曾准确预判过三家公司的业绩拐点,在研究员里口碑最好。

    “陈总,有空吗?我想……聊聊。”林宇的语气比平时犹豫,眼神也有些飘忽,不像他往日在晨会上汇报工作时那样笃定。

    陈默合上报告,指了指对面的椅子:“坐。怎么了?”

    林宇坐下来,沉默了几秒,像是在组织语言。

    “陈总,我不知道该不该说这个问题。可能是我自己的问题,也可能是……团队里其他人的问题。”

    “你说。”

    “最近几个月,我越来越觉得……我不知道自己在这个公司里,还有什么价值。”

    陈默没有立刻回应。他靠回椅背,安静地看着林宇,等他说下去。

    “你看,我们现在的投资决策,几乎全部依赖系统。选股、择时、仓位控制、风险对冲,都是系统在跑。ACC的投票也是基于系统输出的信号。我们研究部做了什么?我们每天看财报、跑调研、建模型,写出来的报告,最后变成了什么?”

    他的声音有些激动,但很快压了下去。

    “变成了一堆数据,输入到系统里。变成了几个因子,权重由林枫的模型决定。变成了……我不知道怎么说,好像我们不是在‘做投资’,我们是在‘喂养系统’。我的判断、我的逻辑、我对一家公司管理层的直觉,这些东西,在系统面前,好像……不值一提。”

    陈默安静地听着。他能理解林宇的感受。事实上,这个问题他早在林枫加入之前就预想过——当一个组织把决策权从人转移到系统,那些曾经靠“判断”吃饭的人,会经历怎样的心理冲击。

    “林宇,”他开口,“我问你一个问题。你觉得,默石Alpha系统的策略是从哪里来的?”

    林宇愣了一下:“……是林枫的团队开发的。”

    “林枫的团队是用什么开发的?”

    “代码。模型。算法。”

    “模型的背后呢?”

    林宇沉默了。

    陈默站起来,走到白板前,拿起一支马克笔。

    “来,我给你画个图。”

    他在白板上画了一个金字塔。

    “这是我们的系统。最底层,是数据——行情数据、财报数据、宏观数据、舆情数据。往上一层,是因子——基本面因子、动量因子、质量因子、情绪因子。再往上一层,是策略——价值策略、成长策略、事件驱动策略。最顶层,是资产配置和风控。”

    他画完,转过身。

    “林宇,你告诉我,这些因子是从哪里来的?”

    林宇看着那个金字塔,慢慢地回答:“……是从研究里来的。”

    “对。是从研究里来的。”陈默在“因子”那一层旁边写了一个词:研究。“林枫的团队擅长的是把因子变成代码、把策略变成算法。但因子本身,是你们研究部生产出来的。价值因子怎么定义?是PE、PB,还是自由现金流收益率?质量因子怎么定义?是ROE、ROIC,还是毛利率和周转率的组合?成长因子怎么定义?是营收增速、利润增速,还是超预期的幅度?”

    他放下笔。

    “这些定义,来自于你们对公司、对行业、对商业模式的理解。来自于你的深度研究。没有你们,系统就是一个空壳。它跑的,只是空气。”

    林宇的眉头微微舒展了一些,但疑虑还在。

    “可是陈总,我写的报告,系统不会直接看。我的判断,系统也不会直接听。它只认数据、只认因子。我辛辛苦苦跑了一个月的调研,发现一家公司的管理层特别优秀、企业文化特别好、有长期的护城河。这些东西,怎么变成因子?怎么让系统理解?”

    陈默点头:“这个问题问得好。这也是我们目前系统的最大盲区。”

    他走回座位坐下。

    “量化模型的本质,是把可以量化的东西标准化。但有很多重要的东西,是不能直接量化的——管理层的品格、公司的文化、技术的领先性、品牌的忠诚度。这些东西,我们叫它‘软信息’。软信息很难变成因子,但它们在投资决策中极其重要。”

    他看着林宇。

    “你知道我们怎么处理这个矛盾吗?”

    林宇摇头。

    “我们把这个矛盾,交给ACC。当系统的信号和人的判断出现分歧时,ACC有权进行干预。但干预必须基于充分的逻辑论证,必须有详实的研究支持。而能够提供这种逻辑论证和研究的,就是你们。”

    他从抽屉里拿出一份文件,是上个月ACC会议的一份记录。

    “你看,这是上个月我们讨论的一家公司。系统给出了买入信号,因为它的估值和动量因子都在改善。但沈清如提出了反对意见,因为你们研究部的报告显示,这家公司的应收账款周转率在恶化,而且大客户的付款周期在拉长,这可能意味着现金流风险。最后,ACC采纳了你们的判断,暂缓买入。”

    他把文件递给林宇。

    “这不是‘系统什么都对’。这是‘人机结合’。系统负责处理那些可以标准化的、大规模的、高频的信息。人负责处理那些非标的、深度的、需要逻辑推理的信息。两者不是替代关系,是互补关系。”

    林宇接过文件,翻了几页,眼神渐渐变了。

    “陈总,我……之前没从这个角度想过。”

    “因为你只看到了系统在运行,没看到系统的运行依赖于什么。”陈默站起来,走回白板前,“我再画一个圈。”

    他在金字塔旁边画了一个大圆圈,里面写上两个字:进化。

    “这是系统的生命线。没有进化,系统就是死的。而进化的动力,来自于哪里?”

    他看向林宇。

    “来自于你的研究。当你发现了一个新的、有效的选股逻辑,你可以把它写成因子,交给林枫的团队去回测、去验证。如果验证通过,这个因子就会被加入系统。当你的深度研究发现了系统的某个盲区——比如系统没有捕捉到的行业变化、政策风险、公司治理问题——你可以向ACC提出预警,系统会根据你的反馈进行调整。”

    他转过身,在白板上写下四个字:

    创造、纠错。

    “你不是系统的奴隶。你是系统的创造者和进化推动者。系统的每一个因子,背后都是一个人的思想。系统的每一次进化,背后都是一个人的洞察。”

    会议室里安静了很久。

    林宇摘下眼镜,用衬衫擦了擦镜片。他的动作很慢,像是在消化陈默说的话。

    “陈总,”他重新戴上眼镜,“我明白了。但……我还有一个问题。”

    “说。”

    “你说我可以把选股逻辑写成因子,交给林枫去回测。但我……不会写代码。我只会看财报、跑调研、建Excel模型。我怎么把‘我觉得这家公司管理层很优秀’这种判断,变成因子?”

    陈默笑了:“这个问题,你应该去问林枫。但我可以给你一个方向——你们研究部和技术部,需要更紧密地合作。你不一定要自己写代码,但你要能把自己的逻辑,清晰地表达出来,让林枫的团队能够把它翻译成算法。这就是所谓的‘跨界能力’。在未来,不懂量化的研究员,和不懂基本面的量化工程师,都会被淘汰。”

    他站起来,走到门口,拉开门。

    “走,我们去技术部。我让林枫给你讲讲,怎么把定性的判断,变成定量的因子。”

    ---

    技术部的机房里,林枫正对着三块屏幕调试代码。看到陈默和林宇进来,他摘下耳机。

    “哟,稀客。林宇可是很少来我们这儿的。”

    “他来了,是来向你请教的。”陈默说,“林宇,你把刚才的问题再说一遍。”

    林宇把刚才的困惑复述了一遍。林枫听完,没有立刻回答,而是敲了几下键盘,调出一份文档。

    “你看,这是我们正在开发的一个新模块,叫‘文本分析因子’。”

    屏幕上是一篇券商研报的截图,旁边是一串代码的输出结果。林枫指着屏幕上的数字。

    “这个模块,可以自动分析研报、新闻、公告里的文本内容,提取出‘管理层信心’、‘竞争格局变化’、‘行业景气度’等指标。比如,如果一家公司的管理层在年报里反复提到‘挑战’、‘困难’、‘不确定性’,这个信号就是负面的。如果反复提到‘增长’、‘扩张’、‘机会’,就是正面的。”

    他看了一眼林宇。

    “你的深度研究,也可以走这个路子。你调研一家公司,回来写报告。你的报告里,会对管理层的风格、公司的文化、技术的领先性做出判断。这些判断,虽然不能直接变成数字,但可以通过文本分析,变成可量化的指标。而且,如果你能把这些判断结构化——比如给管理层的‘诚信度’打分、给技术的‘领先性’打分——那就更好了。我们可以把这些打分作为‘另类因子’,加入到系统里。”

    林宇的眼睛亮了起来。

    “也就是说,我的判断,可以变成系统的输入?”

    “对。而且不仅仅是输入。如果你的判断被证明是有效的——比如,你给高分的公司,后续表现确实好——那你的这个‘打分模型’就可以被固化下来,变成一个持续运行的因子。这就叫‘将人类智慧转化为算法’。”

    林宇沉默了几秒,然后问:“那……如果我的判断错了呢?”

    林枫笑了:“判断错了,很正常。量化模型也会错。关键是,我们要能知道你是怎么错的。如果你的判断逻辑是清晰的,我们可以回溯,找出哪里出了问题——是数据错了,还是逻辑错了,还是市场环境变了。但如果你的判断只是‘我觉得’,那就没办法了。”

    他拍了拍林宇的肩膀。

    “所以,你的价值不在于‘你判断对了’。你的价值在于,你能把你的判断逻辑,说得清清楚楚、明明白白,让别人(或者机器)能够理解、能够检验、能够复制。这才是‘深度研究’在量化时代的真正意义。”

    ---

    一周后,陈默召集了研究部和技术部的全体会议。

    会议室里坐了将近二十个人。研究员们坐在左边,技术团队的工程师们坐在右边,中间隔着一道无形的墙——这是默石资本成立以来,两个部门第一次坐在一起开会。

    陈默站在前面,面前是一张空白的白板。

    “今天这个会,只有一个议题:研究部和技术部,怎么合作。”

    他看了一眼林宇,又看了一眼林枫。

    “上周,林宇找我,说他不知道自己在这个公司的价值是什么。因为所有的决策都依赖系统,他的深度研究似乎无法直接转化为投资成果。”

    会议室里安静下来。几个研究员交换了一下眼神,有人微微点头。

    “我觉得,这个问题不只是林宇一个人的困惑。在座的各位研究员,可能都有类似的感受。同样,技术部的同事可能也有困惑——‘我们辛辛苦苦开发的模型,研究员们不理解、不信任,怎么办?’”

    他在白板上写下两个词:理解、信任。

    “这两个词,是今天要解决的核心问题。”

    他转过身。

    “我先说我的结论。在默石资本,研究和技术的地位是同等的。没有研究,系统没有灵魂。没有技术,研究没有效率。我们不是‘技术主导’,也不是‘研究主导’。我们是‘人机结合’。人和机器,各司其职,互相补充,共同进化。”

    他拿起马克笔,在白板上画了一张新的架构图。

    数据 → 因子(研究+技术共同定义) → 策略(系统生成) → 决策(ACC人机结合) → 执行(系统) → 反馈(研究+技术共同分析)

    “看清楚了吗?因子这个环节,是研究和技术的交汇点。研究员负责发现逻辑、定义框架。技术工程师负责实现算法、验证有效性。两者缺一不可。”

    他放下笔。

    “从今天起,研究部的绩效考核,不只是看‘你推荐了多少牛股’。还要看‘你创造了多少新因子’、‘你优化了多少旧模型’、‘你发现了多少系统盲区’。同样,技术部的绩效考核,也不只是看‘代码跑得有多快’,还要看‘模型的可解释性有多强’、‘研究员用起来有多顺手’。”

    他看向沈清如。

    “沈总,你负责制定研究部的新考核标准。”

    沈清如点头。

    “林枫,你负责技术部的新考核标准。”

    林枫也点头。

    “好。下一个问题——研究员不会写代码,技术工程师不懂基本面,怎么合作?”

    他看向林宇:“林宇,你说说,你这一周跟林枫学了什么。”

    林宇站起来,声音比一周前坚定了很多。

    “我跟林枫学了一个东西叫‘因子表达’。就是说,把一个定性的判断,用规则化的语言表达出来。比如,我之前觉得,‘一家公司的研发投入转化率很重要’。但‘转化率’怎么定义?林枫让我想清楚——是专利数量?是新产品收入占比?还是毛利率的提升?把这些想清楚了,就可以变成一个可计算、可回测的因子。”

    他顿了顿。

    “我还学了一件事——不是所有的判断都需要变成因子。有些判断,是用来‘纠错’的。比如,系统可能看好一家公司,但我的深度研究发现,这家公司的创始人最近在频繁减持,而且公司的对外投资很不合理。这些信息,系统可能没捕捉到。这时候,我的价值就是向ACC发出预警,暂缓或者否决系统的建议。”

    陈默带头鼓了掌。

    “说得好。‘创造因子’和‘纠错预警’,就是研究员在系统化投资时代的两大核心价值。”

    他看向技术部的方向。

    “技术部的同事,你们有没有什么要说的?”

    一个年轻工程师举手站起来,是林枫团队的孙浩,负责回测引擎开发。

    “陈总,我有个问题。有时候,研究员给我们提的需求,太模糊了。比如,‘帮我看看这个策略在历史上的表现’。什么策略?什么参数?什么时间区间?都没说清楚。我们没法做。”

    陈默点头:“这个问题提得好。林枫,你想想办法。”

    林枫站起来,走到白板前。

    “我建议,建立一个标准化的‘策略提案模板’。研究员如果想验证一个想法,需要按照这个模板填写——策略逻辑、变量定义、回测区间、业绩基准、预期效果。填完这个模板,技术部就可以直接开始回测。这样,沟通成本会大大降低。”

    他在白板上写了一个简单的模板框架。

    “另外,我建议每个月开一次‘因子研讨会’。研究员提出新的因子想法,技术部展示回测结果,大家一起讨论。有效的,纳入系统。无效的,分析原因。这样,知识和经验才能沉淀下来,而不是留在每个人的脑子里。”

    陈默看了一眼沈清如,沈清如微微点头。

    “好,就这么定。林枫负责设计提案模板,沈清如负责组织研讨会。”

    ---

    会议结束后,陈默回到办公室。

    沈清如跟着进来,关上门。

    “你今天讲的那些,准备多久了?”她问。

    “从林宇来找我的那天开始,准备了一周。”陈默坐回椅子上,“但我其实一直在想这个问题。从林枫加入的那一天起,我就在想,怎么让研究员和技术工程师真正融合。这不是一个技术问题,这是一个文化问题。”

    “你觉得今天解决了吗?”

    “解决了一部分。但真正的融合,不是靠一次会议、一套流程就能实现的。它需要时间,需要案例,需要成功和失败的经验。”他顿了顿,“但我相信,方向是对的。只要我们坚持‘人机结合’的理念,不偏废任何一方,这个团队会越来越强。”

    沈清如在他对面坐下。

    “你知道我今天在会上最感动的是什么吗?”

    “什么?”

    “你最后那段话。你说,‘在默石资本,研究和技术的地位是同等的。没有研究,系统没有灵魂。没有技术,研究没有效率。’”她看着他,“你真的相信这句话?”

    陈默笑了。

    “我当然相信。因为我自己就是从‘纯研究’走过来的。2008年以前,我觉得只要把公司研究透了,就能赚钱。结果呢?金融危机来了,研究再透也没用,系统性的风险会摧毁一切。”

    他收起笑容。

    “后来,我遇到了林枫,我们开始建系统。有一段时间,我走到了另一个极端——觉得系统什么都能做,人的判断都是噪音。但新源技术那个案子让我清醒了。系统可以捕捉到统计规律,但它不理解‘意义’。它不知道一家公司的管理层在撒谎,不知道一个行业的技术路线正在发生颠覆。这些东西,只有人的深度研究才能发现。”

    他看着窗外。

    “所以,‘人机结合’不是一句漂亮话。它是我们这十年来,用真金白银换来的教训。”

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    一个月后,第一次“因子研讨会”在会议室举行。

    林宇第一个上台,展示他的研究成果——《基于管理层持股变动的预警因子》。

    “我统计了过去五年所有上市公司的管理层减持数据,”他指着屏幕上的图表,“发现了一个规律:当一家公司的核心管理层(董事长、总经理、财务总监)在短时间内集中减持,且减持金额超过其持股的20%时,这家公司未来六个月的股价表现,比同类公司平均差15个百分点。”

    林枫的技术团队对这个规律进行了回测,结果验证了林宇的判断——这个因子的信息比率(IR)达到0.8,在预警类因子中表现突出。

    “这个因子可以加入风控模块。”林枫说,“当系统监测到管理层异常减持时,自动降低该公司的持仓上限。”

    陈默坐在会议室后排,看着林宇在台上讲解他的研究成果,眼睛里闪着光。那是找到了自己价值的人才有的光。

    他想起了老陆曾经说过的一句话:“一个人的价值,不在于他做了什么,而在于他做的事情,离开了之后还能不能继续。”

    在默石资本,研究员的成果不会随着他们的离开而消失。它们变成了因子,变成了模型,变成了系统的一部分。它们会一直运行下去,持续地为客户创造价值。

    这,也许就是“系统化”对人才最大的尊重。

    不是把人变成机器,而是把人的智慧,变成可以永续运行的、不断进化的、超越个人的存在。

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    (第56章完)
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