量化读书会1：交易真的能赚钱么？
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交易能不能赚钱，这个话题很大，可以说是世纪争论。如果能解决好这个问题，有生之年拿一个诺贝尔经济学奖，肯定是没问题的。
夏普（对，就是量化策略常用的夏普比率的那个夏普），在1991年，提出：
简而言之，主动投资的全部组合的收益，不能超越市场。如果算上主动投资的成本，那么一定会跑输市场。换而言之，就是不应该投资于那些收取较高费用的对冲基金，而应该投资于ETF之类的被动型投资工具。
作为对冲基金的从业人士，大家肯定不服，要是放在十多年前，还可以拿出索罗斯，文艺复兴大奖章之流充充门面，但是到了2019年，对冲基金的回报不再有魔力，同时整个行业的继续增长也开始放缓，被动投资一统江湖的呼声越来越高，作为主动投资者的倔强发声就显得越来越重要了。
那么如何证明主动投资不会像夏普的世纪预言一样步入永夜呢？AQR的Lasse Heje Pedersen教授（对，就是之前那篇文章的作者，这周时间比较短，懒得文献检索了，直接找了篇新的比较有意思的文章），在最近提出了一些新的工具和视角。这期的文章是《Sharpening the Arithmetic of Active Management》，对应夏普的世纪预言《arithmetic of active management》。
为了节省读者的时间，直接说有意思的内容。
第一，主动投资者的鳄鱼吃羚羊学说
Lasse指出，现在的ETF卫道者，常举出夏普的学说作为旗帜，认为主动投资将亡，并且是具有普世推论的。但实际上，夏普明确指出了自己的理论假设：
夏普在文章的脚注中声明，被动投资者在阶段中不会发生买卖，但是在阶段之间会发生买卖，这个时候，主动投资者可以获利。
Lasse通过实际计算，指出被动投资者每年需要进行的交易，是很显著的。
无论是债券还是股票，如果想要复制整个市场，每年需要的调仓规模是不可忽略的。如果不仅仅要复制市场，而是要复制某一类特殊的指数，比如标普500或者罗素2000，那么调仓规模会更大。
所以，主动投资者就如同市场中的鳄鱼，平常吃不到岸上跑跳的被动投资的羚羊，但是每年羚羊需要过河迁徙，这个时候，鳄鱼就可以饱餐一顿了。（这点在我自己的期货交易生涯中也遇到过，在早些年代，每到期货要换月的时候，就会有人来送一大波钱）
引申到期货市场上（当然有个难题就是如何区分期货市场上的主动和被动投资者，按照夏普的观点，期货市场上是没有被动投资者的），是不是调仓越频繁的期货合约，越容易赚钱呢？
从合约实际角度上，上海的有色金属（每月换月）比上海的贵金属（半年换月）要频繁的多，是不是有色金属更容易赚钱呢？好像也没有特别明显的证据，同时，其波动特征相差也比较大，是不是可以直接比较也需要考虑。
不过近期有个很有趣的变化，就是我们在推一些国际化合约，因此很多合约的流动性结构发生了变化，有更多有流动性的合约，也许对比自身，可以得出一些有趣的结论。
第二，最优主动交易比率
Lasse建立了一个数学模型，来推测随着被动投资者比率增加，主动投资的超额收益也将改善。首先我不觉得他的模型正确，因为我个人预期，当被动投资者接近100%的时候，主动投资者的收益变化会比他的模型陡峭很多（一家独吃整个市场，想想有多爽）。
但是他的模型的定性价值还是有的，就是市场越不拥挤，收益越大。如果对冲基金管理资金的规模，成长的速度比市场成交量成长的速度要快，收益长期下降也是可以理解的。
另外我觉得还可以考虑的是，水平的差异性。这个其实是在夏普的讨论范畴之内的。夏普说主动投资的整体加和无法超越市场，但是没说主动投资内部是如何分布的。有可能是一两个主动投资者的收益远超于市场，然后其他的大部分都亏钱（这好像很像是我们国内的市场）。
但是随着量化交易和资金机构化的变化，量化不像是老派的主观策略，需要一个长期训练的大师（其他人对大师的支持性非常有限），量化可以通过1000人的集成来战胜一个人，并且所有的成果是可以持续积累改善的。这个变化，实际上是一种投资的产业革命，从决策不可集成到可集成，从经验不可积累到可积累，从技术不可转移到可转移。不同机构间的人员流动导致技术差异性越来越小。所以主动投资，也渐渐的从分布超不平均，变得分布越来越平均，但是头部利润水平实在一直下降的。
所以主动投资，从金矿采掘业，向定价服务业的转变，是量化技术的结果。所以未来在哪里？既然是定价服务业，无论如何在头部向上攀登，都很难再改变边际收益递减的事实，以及成本曲线快速上升的现状。与其内部竞争，不如把眼光扩大，世上不是只有交易所，需要定价服务的东西，更广阔的在交易所之外。量化的未来，很可能需要和互联网、物联网、区块链、虚拟世界相融合。
时间和技术，会告诉我们答案。