對話Crypto量化基金經理人：在加密市場，如何取得Alpha收益？

Lucida & Falcon ｜2024-06-19 16:30

Crypto量化基金经理们是如何获取Alpha的？

主題：Crypto量化基金經理人是如何取得Alpha的？

主持人

鄭乃騫@ZnQ_626

- LUCIDA Founder

- 2019 Bgain數位資產交易聯盟第一季混合策略組冠軍；

- 2020 TokenInsight全球資產量化比賽，複合策略組四月亞軍、五月冠軍、賽季季軍；

- 2021 TokenInsight x KuCoin全球資產量化比賽，複合策略組賽季季軍；

嘉賓

Ruiqi @ShadowLabsorg

- ShadowLabs創辦人&DC Capital 投資總監

- 量化產品管理規模超3億美元

- 多家交易所和知名專案的做市顧問顧問

Wizwu @wuxiaodong10

- RIVENDELL CAPITAL 多因子&主觀策略基金經理

- 計算機+ 金融複合背景

- 20M非傳統crypto策略

- 主攻鏈上鏈下資料探勘與中性多因子策略

基金經理人的Alpha策略的架構是什麼樣子的？

鄭乃騫@LUCIDA：

LUCIDA是多策略的對沖基金，我們透過開發各類低相關性的多樣化策略，確保我們的績效可以穿越牛熊。

我以自營資金舉例，我們的收益目標是在牛市跑贏比特幣的現貨漲幅，所以我們會先對市場做一個宏觀擇時，即判斷現在市場是不是處於熊市底部和牛市頂部，這樣判斷非常低頻，大概是以年為單位的。

如果我們認為當前市場屬於熊市底部，那麼我們會把所有的資金都換成滿倉比特幣，並持有一整個牛市。在此基礎上，我們會用CTA、多因子策略和統計套利策略等量化策略做收益的增強，這些策略也是牛市中Alpha的核心來源。同時我們會根據目前的市場環境，動態調整這些策略之間的資金配比，確保資金的使用率。

如果我們認為市場到了牛市頂部的區域，我們會把比特幣全部清倉，再換成美元，以此度過熊市，並且在熊市也會用CTA、期權波動率套利等策略，讓美元越來越多，直到下一個市場週期。

所以，所有Alpha的貢獻都包括兩大類：一、牛熊的宏觀擇時判斷，這也是我們核心的競爭力之一。二、量化策略的收益增強。例如比特幣從一萬漲到了五萬，在一萬精準抄底五萬精準逃頂這是不現實的，那我們就會用量化策略做收益上的增強，保證我們能跑贏比特幣的漲幅。

Wizwu:

提到Alpha策略，這與我們基金的資金屬性有關。我們本身接了很多幣圈的原生資金，全都是幣，我們就不得不去被動地賺Alpha，它本質上就是一個指增策略，在這個指增裡面，我們有多因子的策略，還有一些主觀的策略。

作為機構，我們做主觀交易需要考慮很多事情，包括持倉週期、小幣的流動性等等，這些因素使得我們可選的標的就不太多，持倉多就容易分散，是跑不贏大盤的；持倉少了，又要跟專案方投資人搶褲子，所以我們的框架就是啥都做。

舉個例子，比如說我們發現了一個因子，不同的人有不同的思路去處理它，有中性的，有主觀的，有量化的，這代表了不同的交易思路，所以說我這邊就把主觀和多因子都算在一起去了。因為Crypto市場沒有這樣的先例，所以說對我們來講，既有股票市場中的因子策略，它是以數據驅動；也有價值類的，但是我們沒有找到；也有一些期貨，尤其是期貨那種庫存和供需關係的分析思路。所以說這一切都很依賴我們對數據和交易線索的理解能力。

但我們沒有幣圈原生的一級基金的投研類部門，因為我們沒有像他們那麼多的資源和那麼廣的視野，我們就主打一個靈活跟數據驅動。所以說市場上不同的人賺不同的錢，這跟期貨市場有點像，產業賺產業的錢，量化賺量化的錢，主觀賺主觀的錢，方法論不一樣，最後賺的錢也不一樣。

整體上來講我們以幣本位為主，幣本位的話我們希望我們的策略要跑到夏普3-4的一個水平，年化收益要達到10%以上的水平，宏觀擇時會做的比較少或非常低頻。以此為基礎上，我們透過一些對市場的洞察得出因子，這些因子可以適用於各類策略，包括主觀、多因子等等。

在挖因子的過程中，我們喜歡搬運一些期貨或是股票市場的因子來測，也會有自己的交易經驗。

Ruiqi:

我們是一個純量化純自動化的團隊，所以一開始設計Alpha的結構架構時就是遵循高度工程化和高度自動化的原則，所以非常多的依賴資料驅動和執行。我們內部把我們的Alpha框架分成執行的Alpha和預測的Alpha。

Crypto的交易所非常分散，投資工具也非常多。例如我要取得一個交易的風險敞口，我可以選擇去交易期貨或是現貨，也可以選擇去不同交易所交易。所以我們在執行層面上會比較不同市場的資金成本，像是期貨現貨的價格、基差、手續費、交易滑點、借貸成本等等。在綜合比較不同的成本之後，我們就會盡可能選取成本最低的工具。在這部分，我們透過比較和選擇我們能夠做到差不多年化5%~20%水平，我們把這一類是作為執行的Alpha。

第二部分是預測的Alpha，預測Alpha主要是說不同等級、不同週期和不同標的上的預測，包括時序的和截面的。我們會根據預測去調整我們在不同標題的上面的一個風險曝光。

但是有一個比較特殊的情況，預測的Alpha在處理上會跟執行Alpha有一定的偶合。比如說我現在預測一個方向，但是我做的這個預測，可能只是解決了問題的20%，剩下的80%是來自於我究竟能不能把這個東西執行出來。這部分包括下單手法，成交機率分析，資金成本的條件機率等等，這些都是既有一定的執行因素，也有一定的預測的因素，大體上我們就是在這樣一個體制下去完成我們的Alpha的突破。

當我們做績效歸因的時候，這兩部分Alpha所貢獻的比重也不同。

例如剛剛提到執行的Alpha，大概我們的目標是跑贏Benchmark的5%~20%，所以這部分它就是相對比較確定，但是收益上限比較有限。預測類的Alpha就不太一樣，例如我們偏高頻的一些預測，它本身單筆的利潤非常微薄，這裡面又跟很多執行Alpha混在一起，但是對於一些中低頻的預測，它在預測Alpha上的佔比可能比較高。

你們對於Crypto的市場觀是怎樣的？你們認為Crypto是一個怎樣的市場？

WizWu：

剛才也提到了，我們在不同的市場應該賺不同的錢，我們在期貨賺邏輯分析的錢，在Crypto上我們也是。 Crypto市場本身的特徵是波動率高。例如U本位的收益，它的資金費率的收益在多頭市場的時候年化最少20%左右。那我們賺錢的話就得圍繞著這些特質去想我們是怎麼賺這個錢。如果說我們是U進來，我們可能就先拿去跑套利。這個是套利類無風險的收益。

Crypto現在牛市，在Pendle上面的無風險收益率有百分之30% 40%。假設我們算一個最精確的索提諾比率，他最後減的就是預期的最低收益，減完之後，作為一個風險策略剩下的收益其實不多，所以這也是我們做幣本位Alpha的一個原因。

我的市場觀就是hot money，哪裡有，哪裡能賺錢，哪裡邏輯清晰，就拿哪裡賺。

今年Crypto市場的市場輪動節奏跟A股很像，最近五、六年，A股每年都會有一個主線。例如最早他有碳中和，今年又是AI。但在歷史上，在我經歷的跟複盤的幣圈的牛熊裡面，像有這種主線行情的，只有今年。今年一條AI一條Meme。在這之前幣圈是沒有主線的，真的是一個很枯燥的行情，這也是今年跟之前的一些差別。所以說今年在幣圈你可以抓到AI，能抓到Meme，你就能賺很多錢。

抓Crypto產業的熱點和板塊輪動規律的時候，動量本身是很重要的一部分，除了數據，推特的輿情我們也會關注。但是如果標的很少的話，我們能關注到的數據還是標的自身的價值類的東西。

我們內部有一個工具，有點類似Wind。我們做因子已經快兩年了，我們會把市場、推特的輿情都存進來。但我們並沒有很關注板塊，因為我們並不是這樣抓板塊輪動的，我們因子會選出來板塊裡面彈性比較好的幣，去買這些資產。

Ruiqi:

我們認為Crypto是一個高度投機性的市場，主要由大量的持續交易和偶然的事件交易構成。這也是我們持續參與市場的理由。

相較於其他的金融標的或市場，它的情緒性交易構成和事件交易構成更多。這就比較適合用量化的方式捕獲，所以這也跟我們的交易優勢比較一致。

發展到今天，市場的競爭有些加劇，不管是在交易執行還是預測上，現在是百花齊放，百舸爭流，但是仍然存在一些結構很高的機會。這些結構性交易機會的來源也仍然充斥著大量的情緒性和事件性存在。

市場開始進行結構性的分化。首先在市場的可預測性上，舊資產上定價的有效性是進一步的提高的。

具體到特徵我們可以看到：以前一波趨勢要發酵的話，它可能能夠經歷幾個小時甚至一兩天的時間，現在可能10分鐘趨勢就結束了，不同因子帶來的這種巨大的誤差會快速的修正。

但是在新資產方面我們發現仍然是有很好的Alpha。如果我們也參與一些Altcoin，會發現每個人的敘事裡面都會出現一些新資產，不管是比賽，創業，還是新趨勢上，你會發現之前用的那些因子在這些資產上面仍然有效。

但是新的資產具有獲取難度。例如你的技術實作、資料接入，還有交易模式的穩定性是有些欠缺的。

在Crypto市場不同因子的貢獻度如何？這些因子的底層收益來源是什麼？

Wizwu:

Crypto市場的特徵就是資金費率高，即基差大，對於期貨就可以把基差理解為月差。假設把他們理解為同一種東西，Crypto市場月差的波動是很大的，像套利類的特徵就是圍繞著這種東西建立起來的，以及另類的因子可能都是圍繞著這套邏輯建立起來的。

另外因為市場波動大，分化中的一些幣彈性很高，所以真正得到的錢還得靠擇時。所以我們試了一下這個動量，發現中性的動量賺到頭也就是牛市中比特幣水準。如果不擇時，便很難看到一個很好的超額收益。這也跟Crypto的交易機制有許多關係。

另外，我們交易所能提供的數據和一些場外數據跟傳統市場相比也是有差異的。所以我們很多的超額報酬是透過這些有特色的東西，以及那些在傳統市場被玩爛的策略推出來的。

Ruiqi:

情緒類因子的代表之一是動量因子，本質上動量因子就是追漲殺跌。

這種因子的利潤主要來自於市場的過度反應。例如，當散戶看到某個幣種上漲時，他們通常會認為這種上漲趨勢會持續下去，於是紛紛跟進購買。此時，我們就可以推波助瀾，從中獲利。

另外，還可以進行動量反轉交易，基於對市場過度反應的判斷，提前埋伏進行反轉操作。這些交易的核心在於利用市場的過度反應來獲取收益。

事件類因子的利潤則主要來自於資產的重新定價，這需要一定的反應時間。例如，透過監控推特上的數據或大行情的潛在數據，可以在事件發生後迅速做出反應。例如，當CPI數據發佈時，比特幣價格可能會出現劇烈波動。在這種情況下，迅速反應並進行交易就能夠獲得收益。

在高頻交易視角裡面，許多交易者對交易成本不敏感，導致他們在進行大額交易時，往往會在單一市場上進行全部交易。這種行為會對市場造成較大衝擊，進而帶來套利機會。

流動性因子在高頻市場中長期有效，是基金經理人取得Alpha的重要工具之一。

你們覺得比起傳統金融市場，如果我們想在Crypto市場獲得一些Alpha，這個方法論的不同點在哪裡？怎麼才能在Crypto取得更多的Alpha？

鄭乃騫@LUCIDA：

我這幾年明顯的感覺到可能人是Alpha最核心的要素。

Crypto行業儘管發展了很多，但相對於A股市場，Crypto行業的從業者，尤其是二級市場參與者的平均水平是有明顯的代差的。

第二點是數據、這個市場的基礎建設實在太差了。幾乎沒有任何一家比較完整的數據供應商，像是A股市場的萬德、彭博等等這樣。

數據品質差，而且高度分散。拿到數據對很多團隊來說都是一個很頭痛的問題，但你沒有數據談何去建模呢？

我覺得如果機構在人才和數據這兩方面相比同行有明顯的優勢，會是很穩定的獲取超額收益的來源。

Wizwu:

Crypto市場與傳統金融市場相比，有幾個顯著特徵：高波動性、小幣種的高彈性以及濃厚的炒作情緒。要在Crypto市場獲得Alpha，必須圍繞這些特徵去挖掘策略。

一個核心問題是Crypto市場的無風險套利收益太高。這對Crypto市場的價值因子來說是毀滅性的，因為目前能夠帶來穩定USDT分紅的項目非常少，幾乎沒有。所以說當我們想去算價值，算PE，算市盈率，我們會發現無論怎麼算，在U本位上都是遠遠不如套利收益的。因此，以傳統金融市場中的價值因子來衡量Crypto市場的Alpha是不可行的。

在Crypto市場，我們需要關注的核心價值與傳統市場不同。傳統股票市場中，價值、本益比等因子是核心，而在Crypto市場中，我們可能更重視市夢率，即對未來預期的樂觀估計和為實現這些預期所衍生出來的一切。

一個具體的因子例子是價值類因子，比如說在Layer 2（L2）解決方案中的MATIC，持有10到100 U（USDT）的原生代幣地址數量的變動，常常能指示出一些市場趨勢。當一條公鏈即將迎來爆款應用或大規模採用時，這些小額持有者的增加通常是一個積極的信號，他跟市場輿情、價格往往是比較共振的，也是比較早的。像這種地址，它本質上代表了一個人，就是人多人少的問題。從這個因子刻畫的角度來講，你認為持有的balance在10~100美元的類型的地址，它更像是一個真實用戶。

Ruiqi:

我總結了幾個不同點：

市場分散帶來的資訊不對稱

Crypto市場的分散性導致了資訊的不對稱。非專業投資人很難了解市場狀況，因此套利機會顯得特別明顯。

追漲殺跌與市場波動

與傳統金融市場不同，Crypto市場的資產通常在多個區域性市場中交易。所以這種分散性使得追漲殺跌、疲於奔命的現象更為普遍，投資人頻繁的切換注意力和非理性交易在Crypto市場中更常見。

市場操縱

Crypto市場中，市場操縱現像比傳統市場更普遍。對於大部分普通投資者來說，很難利用這種現象來交易或設計交易策略。但是，對於一些高頻交易公司，他們能夠比在傳統市場中更大規模地進行市場操縱去獲得Alpha。這種行為在傳統市場是違法的，做了要坐牢的事。

Crypto市場的資管產品格局與傳統金融市場的差異

鄭乃騫@LUCIDA：

我發現80%以上的二級團隊做都是那種很中性的套利策略，所以策略跟策略之間的同質化就非常嚴重。

從投入的角度來講，策略本身的原理並不復雜，而且如果你做的偏比較低頻的話，你在交易執行這塊也不需要太多的精力，所以這就導致80%以上的產品全都在捲套利賽道，於是你再去做一些CTA或選擇權、多因子的策略，相較於做這種統計套利，投入產出就顯得尤為的不合適。

包括做高頻也是，然後你去轉設備，優化你所有的交易細節，但你最終在管理規模上，相比於這種套利還有明顯的偏差。所以你們未來會覺得套利這種產品未來會成為整個市場的主流嗎？

Wizwu:

不只是Crypto市場，在傳統金融市場中，債券類交易也是一個大頭。不同等級的債券交易額也不低，所以套利類交易會一直存在。只要能在某種半合規的前提下操作，Crypto市場的套利收益至少可以達到傳統市場的兩倍至六倍，這為套利交易提供了非常高的容量和收益空間，因此這種情況會持續存在。

至於其他的策略，例如CTA類的策略，也是一個大容量的選擇。這類策略被市場真正認可可能需要等到套利收益降下來之後，那時再看我們這種策略的夏普率，就會變得非常的好看。

現在套利收益是以U本位計算的，拜現在交易所的統一帳戶所賜，我們也可以透過幣本位來跑類似的策略。所以我們現在的方向是用U去跑套利，用幣來跑風險，這是一個最佳的分配方式。

Ruiqi:

我基本上跟Wiz觀點比較一致。首先，市場高度分散，以及所謂的資金進場障礙，這些問題在未來兩三年內可能很難解決。因此，在可見的兩三年內，套利的空間仍然會持續存在。即便套利空間降低，套利類的交易量和資金容量仍會是市場的大頭。

但到那時，套利可能不會以資產管理產品的形式存在。更多的是由高頻量化團隊自營，主要是高頻團隊自己直接把利潤吃掉，不再有額外的利潤分配給市場，大概會是這樣的情況。

對於一些資產管理項目來說，它們會退而求其次，提供調整後的風險收益比，性價比還算OK的，例如統計套利、CTA策略。在未來兩三年後，可能會開始有這樣的土壤出現。

鄭乃騫@LUCIDA：

Crypto資管產品的架構，相較於A股也有很大的一個不同，因為我觀察到A股現在最主流的產品就是做指增，無論是對標300還是500還是1000這種寬基指數，基於指增的這種產品應該是最好賣的。

大部分指增的底層都是靠多因子模型去實現的。但我發現這種產品在Crypto市場幾乎是沒有的，我知道的在開發多因子策略的團隊，可能只有少於10%。為什麼開發多因子策略的團隊佔比會這麼少？

Wizwu:

原因是市場上USDT的收益實在太高了，

例如我在PENDLE上，我自己幾乎全部去買上面的USDT。在這種情況下，我都不會選擇自己的策略。因為當我的策略減去30%的風險再除以波動時，它的表現甚至不如傳統期貨市場的夏普比率等指標。所以，我認為在市場無風險收益如此高的情況下，大家會自然地選擇無風險收益。以這種方式計算，衡量策略標準的比例要減去一個無風險報酬。我們用這個市場真正的無風險收益（年化30%）去算的時候，一切都變得徒勞無功，不管怎麼計算都沒有意義。

我們的多因子策略變得更加分散了。最初設計時，我們確實是按照A股或傳統期貨的中性多因子策略來設計的。但後來會逐漸分散，也變得非常多樣性，並且加入了更多主觀的因素。

我覺得核心原因在於：這個市場的回檔週期很短，變化也非常快。在這種情況下，實施多因子類別的策略存在一些框架上的問題。我們不能只看最近兩年的行情來證明某個因子是長期有效的。在傳統市場中，我們可能會挖掘一個因子，不僅在A股測試，還要在美股測試。如果在美股有效了20年，在A股有效了5年，我們才能說這是一個有效的因子，並且可以用於大資金的操作。

但是在Crypto市場，使用這種因子做一個中性策略很難有這樣的驗證機會。可能只能用一兩年的回測週期來看一看，這在框架上是不太合理的。

Ruiqi:

我的感受可能有所不同，這也取決於我們對這個框架的理解。我觀察到的是，在主流幣上進行時序交易的人更多，例如在比特幣和以太坊上做趨勢交易的比較多。但如果說是100個標的上做趨勢交易，這種團隊很少。做時序交易的多，但做截面交易的少，這是我觀察到的現象。

如果要歸因的話，我認為主要有以下幾個原因：

首先，資料長度問題。大部分資產可能只經歷了一個週期，沒有更長的數據來驗證和回測。

其次，即便是經歷了多個週期的資產，例如EOS，它在17、18年後就變得不活躍，很難再被選入標的池。 Crypto市場中類似的標的很多，能走完幾個Circle並保持活躍度和流動性的資產很少，基本上只有比特幣和以太坊。其他如Solana，也是沉寂了很久，最近才開始活躍。

第三，相對而言，時序因子的有效性在實操中可能比截面因子的有效性更顯著。其底層邏輯是對情緒化動量的反應長期存在，我們可以很好地用傳統的趨勢交易框架來策劃。而截面的相對強弱因子不穩定，原因在於許多標的本身就不穩定。它們不像傳統商品或股票，經歷了多個牛市和熊市週期，相對強弱的對比比較穩定。在Crypto市場中，這一波的標的可能在下一波就消失了，根本無法驗證其相對強弱的對比是否存在。