近年来,公募量化投资发展迅速。其相对主动类投资在纪律性、广度优势和交易层面具有优势,而在风控管理、研究等方面则强于私募量化。
量化投资作为不少投资者心目中“黑科技”般的存在,许多人很好奇量化投资的底层逻辑具体是什么,到底靠什么赚钱?随着量化投资逐渐走红,部分公募基金公司的量化投研部门也在积极探索差异化发展。围绕投资者关心的问题,中国证券报记者近期采访了北信瑞丰权益投资部副总经理、基金经理程敏。
谈及为何踏上量化投资之旅,程敏坦言:“2007年A股迎来了一轮波澜壮阔的行情,身边的很多亲友都成了投资者,作为学生的自己也不例外地体验了一把,随市场在短期内迅速拉升,人性的弱点被越放越大,很快市场出现巨大的波动,让我感受到普通投入资金的人在追涨杀跌中进行的一些操作毫无理性,最终很多人未能保卫住胜利的果实。”
“作为一名数学专业的学生,那时我选择了用自己的数理统计基础以及建模能力,尝试着去克服人性的弱点,通过一些简单的指标构建选股和择时模型,来规范自己的投资行为,总的来看,获得了相对可观的回报。”这直接影响了程敏的职业生涯,从硕士毕业后就选择了做量化投资,至今已历时14年。
“事实上,量化投资并不神秘,它只不过将市场上的各种信息来加工处理,最后把观点客观地进行输出。”程敏说,量化模型并不是越复杂越好,所谓“大道至简”,将最直接的因子通过合理的方式来进行组合,最终形成模型策略,往往是最有效的。
从字面上来理解,量化投资就是“借助计算机模型并应用数量化的方法来来投资决策”。程敏认为,量化投资其实是一个很宽泛的范畴,包括量化择时、CTA(管理期货)以及量化选股等。
具体到量化选股,程敏表示,其是基于对海量的金融数据来进行分析,包括价量类、基本面等维度的公开数据等,进而提取有效信息,组建策略模型,由模型运算的客观结果对全市场个股进行收益预测,选取模型预期收益相比来说较高的一篮子股票,进行分散化投资决策的过程。
量化投资的底层逻辑具体是什么?程敏解释:“其是将股票的定价分解成对于因子的合理定价,当对因子收益率有了预测,那么对股票的未来收益率也就有了预判,这就是多因子模型的理论,也解释了量化的角度下股票收益的来源,也就是说量化投资收益的产生来自于模型对于因子的配置。”
程敏进一步称,因子就是衡量股票某方面特征的一个变量,类似于人的身高、体重、学历、专业技能等,而股票也有PE、ROE这些为投资者所熟知的指标,这些都属于因子的范畴。
在程敏看来,假设其他指标一样,低估值股票未来的涨幅理应比高估值股票的多,那这部分收益就来自于低估值因子;同理,高成长性的公司未来涨幅理应比低成长性公司的多,那这部分收益就来自于成长性因子。
“简而言之,传统投资靠发掘股票的错误定价赚钱,而量化投资则靠发掘因子的定价赚钱。”程敏一针见血地说,这些因子包含且不限于价值、质量、盈利、成长、市场预期等一系列元素,而AI(AI)策略收益更多来自于价量,因为同一截面下,股票基本面数据相对有限,而价量数据尤其是高频数据就有很多,导致AI模型更多选择价量因子。
程敏认为,无论是AI或者量化,本质上都属于人类智慧的延伸,也就是先从普遍现象中归纳出一般规律,然后再根据一般规律对个别现象进行演绎推理,而量化采用更多的是胜率思维。
根据投资策略的不同,公募量化基金产品大概能分为三类:一是主动量化基金,通过量化模型选取具有潜在增长或价值的股票构建投资组合;二是指数增强量化基金,常见的包括宽基指数和行业指数;三是量化对冲基金,通过量化模型构建股票多头组合,并利用股指期货、期权等金融衍生工具对冲市场风险。
对于公募量化和私募量化之间的差异,程敏表示,因为监管制度、交易成本、交易机制等的限制,公募产品的灵活度低于私募,在高频交易上很难与私募同台竞技,但新“国九条”发布之后,私募量化在这方面的优势会大大削弱。策略方面,公募量化由于较为低频,其更加侧重基本面因子,而私募量化则更多使用量价因子库和深度学习策略。
如何将价值主动投资理念和量化投资相结合?程敏认为,主观和量化各有所长,主观投资的优点是深度方面,而量化投资的优点是速度和广度。量化投资是由计算机来投资决策,可以在很短的时间里,比如对于全市场5000多只股票都做一个分析决策,在速度上具有优势;在广度上,量化投资对于一些浅层次逻辑,具有感知优势。
“更重要的是,主动投资和量化投资可以相互学习和结合。一方面能够站在量化视角,将主观逻辑拆解成量化语言,同时借鉴主观团队的思路和逻辑,去调整相关基本面因子的迭代方向。”程敏进一步表示,另一方面便是基本面量化,在传统的底层风险管理和量化因子模型的基础之上,结合景气细分行业的配置以及行业或产业系统化的主动投研逻辑,从而把框架升级为基本面系统化投资。
随着产品规模的逐步扩大,又该如何相应调整操作风格?程敏称,随着规模的增大,需要对投资组合的市值敞口来控制,需要控制小市值股票的数量转而多配置中大市值股票,以降低定期调仓时候带来的冲击成本;另外就是进行多策略配置,选不一样风格的策略同时进行配置,增加持仓数量的同时,降低持仓之间的相关性,以应对市场不一样的风格的波动。
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