华尔街释放量化交易员，争夺私募市场数十亿美元-彭博社

华尔街正在转向其最聪明的头脑，因为在私人资产世界的霸权之争加剧。

量化分析师——通常更多地出现在数据密集的金融生态系统的部分，如股票或衍生品——正在被Ares Management Corp.和BlackRock Inc.等公司部署，因为它们在私募股权和信贷领域争夺优势。

根据另类资产咨询公司Preqin的数据，这些不透明的市场在过去十年里增长了四倍，达到了10万亿美元。但系统性参与者通常没有参与其中，因为私人资产缺乏量化分析师可以寻找盈利模式和错位的大量数字。

洛杉矶总部的Ares等公司正在改变这一状况，找到了数据科学的其他用途——比如更好地解释其3950亿美元投资组合的投资绩效。

没有流动性，没有问题

各种类型的私人资产正在吸引更多资金

来源：Preqin。2023年的数据截至6月；其他数据截至年底

“在私人市场中，你仍然会看到一些人只关注绝对回报，”Ares的量化研究负责人Avi Turetsky说道。“另一方面，越来越多的机构投资者开始关注这些问题：‘因子暴露是什么？我能分离阿尔法和贝塔吗？’”

Turetsky谈到了解开回报中来自经理投资能力的部分和来自市场整体波动的部分。对于许多股票市场的主动管理者来说，这一洞察多年来一直是一种痛苦。

在Ares，量化模型不仅有助于评估外部经理的技能并指导二级投资，还揭示了哪些行业或部门产生了更多的Alpha。 Turetsky通过Ares收购Landmark Partners加入了这家私人信贷巨头，这有助于将员工数量从2020年的不到10人增加到约30人。

阅读更多：Ares正在聘请量化分析师以在私人市场获得优势

私人市场中的量化抱负通常远远不及他们在七十年前开始的股票革命。这个行业以间歇性的交易和实质性管理为特征，这使得数学和公式很难超越人类的辅助作用。

但赌注在于，如果目前很少有这样的东西，量化的标志性统计严谨仍然有巨大的潜力应用于这个领域。

公司正在寻求聘请数据科学家来帮助投资组合公司分析趋势并绘制市场地图，招聘公司Dartmouth Partners的执行董事Stuart Wilson表示。一些公司正在利用他们的才能来帮助筛选出大量潜在交易。

“他们希望将数据科学引入这个过程，这样他们就可以说，‘我们不仅仅因为我们的合作伙伴在18年前成功地做到了这一点，所以我们对业务进行了这一变更，’”Wilson说。“‘我们这样做是因为数据指引我们朝着这个方向。’”

在BlackRock，其2180亿美元的系统单位的数学巫师们已经建立了一个模型，帮助识别具有最高盈利可能性的后期风险投资，无论是通过上市还是收购。

罗纳德·卡恩（Ronald Kahn）是系统性股票研究的全球负责人，他说直到几年前他几乎没有考虑过私人市场。现在，他的团队越来越多地参与其中，因为该公司在6月份制定了一个目标，即在未来五年内将该资产类别的收入翻倍。

“系统性方法的一个优势是广度这个概念，”卡恩说。“我们有能力跟踪成千上万家公司，然后判断哪些是最值得关注的。”

BlackRock团队建立了一个模型，帮助指导其系统性股票基金中的少数私人投资，并且现在也被该公司的私人股权部门用来确定哪些公司可能值得会面。该模型基于公开可获得的数据，如最近融资轮次的信息，以及股票挑选者用来发现趋势的各种替代数据，比如新闻文章、招聘启事和管理经验。

“就可获得的数据而言，似乎越来越多，”计划将注意力转向私人房地产的卡恩说。“这符合我们的优势。”

私人至上

私人股权的回报率超过了对冲基金和流动性大盘股

来源：MSCI、Eurekahedge和彭博社。所有数据以2012年底为基准。

卡恩拒绝讨论他的团队参与的具体交易。

BlackRock一直在积极扩大其另类资产组，包括去年通过收购伦敦的私人债务管理公司Kreos Capital。在6月份的投资者日演示中，这家全球最大的资产管理公司表示，他们在2022年审查了超过9000笔私人交易，投资了其中约5%。

同时，阿瑞斯在私人信贷蓬勃发展的同时蓬勃发展，并且接近有史以来最大的直接贷款基金的封闭。接近封闭。

考虑到私人市场交易的不可预测性和多变性，Turetsky对量化分析师能否完全复制他们在股票中所做的事情持怀疑态度：分析数据并确定哪些特征或因素可以预测超额表现。

尽管有越来越多的公司寻求雇佣量化分析师，“增值仍然发生在交易层面、公司层面”，私人资本研究机构创始人Greg Brown说道，该机构汇集了像他这样的学者和行业从业者。

在分析私人投资时，系统性参与者面临各种头痛。私人股权和信贷在后危机时代轻松击败了其流动性等价物，但估值极不可靠，甚至找到正确的基准来衡量绩效也可能引发分歧。回报受到各种因素的混淆，从基金杠杆的使用到公司资本部署的速度。

开创性量化公司AQR Capital Management的联合创始人Cliff Asness提出，解析这些数字的挑战是故意的。他表示，这一资产类别的吸引力很大程度上归因于价格滞后，他称之为“波动率洗钱”。

这并没有阻止AQR自己尝试分解私募市场的回报，而其他人则走得更远。量化对冲基金Two Sigma为其私募资产部门剖析另类数据，就像它对交易股票一样。私募股权公司EQT Partners AB拥有一个人工智能程序，用于搜寻有前途的投资。风险投资公司Correlation Ventures试图借助其人工智能模型为初创企业提供快速支票。

私募至上（信用版）

非银行贷款在回报率上蓬勃发展

来源：MSCI，Morningstar，彭博社。所有数据以2012年底为基准。

随着对私募投资的洞察不断发展，甚至出现了一个新的领域，包括法国兴业银行和曼集团在内的公司提供系统化策略，旨在利用上市股票模仿私募市场的回报。

Voya投资管理公司是最新加入的。它正在准备推出一项策略，试图通过跟踪实际私募股权交易的行业组合来复制平均收购基金的表现，量化分析师Justin Montminy表示。它将利用杠杆来提高回报，并使用期权和一种保险合同来重现它们著名的低波动性。

量化参与私募市场的关键在于更好地理解这一资产类别的运作机制，这是来自Ares量化团队的顾问、去年从管理私募基金的Barry Griffiths的看法。

“有更好的信息和更好的分析能力的经理在做更好的交易方面有更多的空间，”格里菲斯说。“在私人市场，这更可行，因为信息流动更慢。你必须积极努力去获取这些东西。”

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