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全球速遞!權(quán)益市場風(fēng)格多變 量化基金如何應(yīng)對?策略首度揭秘:從長遠(yuǎn)角度出發(fā) 提前儲備

來源:中國經(jīng)濟(jì)網(wǎng) | 2022-08-29 09:38:13

來源:券商中國


(資料圖)

權(quán)益市場風(fēng)格變幻莫測,公募量化基金將如何應(yīng)對?

近日,權(quán)益市場風(fēng)格再度洗牌,小盤股逐漸嶄露頭角,多只小盤風(fēng)格管理人在受到了市場的高度關(guān)注。在最新的采訪中,券商中國記者與多位公募量化基金經(jīng)理和相關(guān)研究人員探討了以下問題:公募量化的基金經(jīng)理們?nèi)绾慰创袌鲲L(fēng)格和行業(yè)的輪動?是否會根據(jù)基本面做出判斷,主動偏愛某些行業(yè)?在公募量化圈興起的分行業(yè)建模新做法,又是否會被行業(yè)廣泛采納?

如何應(yīng)對權(quán)益市場的風(fēng)格、行業(yè)輪動?

在華安基金的量化投資總監(jiān)朱寶臣看來,作為量化基金經(jīng)理,要對不同的市場風(fēng)格做好萬全的準(zhǔn)備。“我們的策略和整個市場的風(fēng)格是息息相關(guān)的。2017年以來,權(quán)益市場的風(fēng)格主要分為三個階段:大盤價值階段、大盤成長階段,以及中小盤成長。今年以來,市場經(jīng)歷了較長時間的調(diào)整,直到前段時間,新的風(fēng)格逐漸清晰,小盤股占優(yōu)的行情得到確認(rèn)。

作為公司的量化投資總監(jiān),朱寶臣也在帶領(lǐng)團(tuán)隊積極布局除了基本面以外的、適合小盤股交易的策略。他表示,在策略的儲備初期,他們并不是為了迎合特定的市場風(fēng)格做了一些布局,而是從長遠(yuǎn)規(guī)劃的角度出發(fā),針對不同的大盤風(fēng)格都提前做好了儲備。

長信基金總經(jīng)理助理兼量化投資部總監(jiān)左金保表示,量化本身是一個不斷發(fā)展和迭代的行業(yè),手中的策略要持續(xù)優(yōu)化和改進(jìn),無論是因子層面還是模型層面,都要去跟蹤最新的研究成果,改進(jìn)模型。他透露,自己正在加強(qiáng)對市場風(fēng)格的研究,增強(qiáng)組合對市場風(fēng)格變化的適應(yīng)性。

不過,對于量化模型是否要緊跟風(fēng)格和行業(yè)的輪動,基金經(jīng)理們也有不同的看法。華夏基金的量化基金經(jīng)理袁英杰就告訴券商中國記者,之前他在賣方工作時,對風(fēng)格的輪動和行業(yè)輪動都做過細(xì)致、深入的研究?!暗搅速I方之后,這部分的研究做得少了。主要考慮到,如果是用量化去做行業(yè)輪動或者風(fēng)格輪動時,勝率大概能達(dá)到百分之五六十,這個勝率我個人感覺還是不夠高。”

在袁英杰看來,量化模型對風(fēng)格和行業(yè)進(jìn)行輪動,意味著整個組合會有較高的換手率。“行業(yè)變了,就要把這個行業(yè)的股票都賣出,換倉的幅度還是比較大的,當(dāng)產(chǎn)品達(dá)到了一定規(guī)模,調(diào)整起來就比較有難度;但如果是風(fēng)格或者行業(yè)輪動的頻率比較低,比如三個月左右輪動一次,那么這個量化策略的優(yōu)勢可能就沒那么明顯,樣本數(shù)量太少,對整個模型的改善就非常有限?!笨傮w而言,袁英杰認(rèn)為,在量化基金領(lǐng)域運(yùn)用風(fēng)格和行業(yè)的輪動策略,其性價比可能并不會太高。

是否主動偏配某些行業(yè)?

“量化投資是非常分散的,我一般不會選擇在單一行業(yè)上有很大的暴露。”左金保告訴券商中國記者。從業(yè)績歸因來看,量化基金賺取的超額收益可能更多是在選股的維度上。在他看來,行業(yè)配置帶來的超額收益在量化的視角可能會相對審慎,固定地去重倉某些行業(yè)可能為組合帶來穩(wěn)定的超額收益,但值得注意的是,這也有可能階段性地暴露某些行業(yè)的風(fēng)險點。

在建信基金金融工程及指數(shù)投資部副總經(jīng)理葉樂天看來,量化模型是否有行業(yè)、風(fēng)格的暴露,主要取決于量化基金的投資目標(biāo),如果目標(biāo)是賺取純阿爾法收益的話,可以不管行業(yè)和風(fēng)格;如果目標(biāo)是賺取信息比率(超額收益/跟蹤誤差)的話,那么就需要把這些因素都考慮進(jìn)去。葉樂天和團(tuán)隊為市場提供的組合是純量化的,而且是比較傳統(tǒng)的做法,在行業(yè)和風(fēng)格上都是中性的。“我們更想給客戶提供一個比較純粹的產(chǎn)品?!?/p>

袁英杰也有類似的觀點。在他看來,量化模型在行業(yè)方面是否暴露,取決于組合的收益目標(biāo)?!氨热纾蚁M€(wěn)健一點,行業(yè)偏離就會控制得嚴(yán)格一點,向行業(yè)中性更靠近一點;如果我想獲取更高的超額收益,行業(yè)方面就可以放松一些?!?/p>

他認(rèn)為,是否要對行業(yè)做偏離,也要視不同指數(shù)的情況而定。比如,對于中證300來說,如果不做行業(yè)偏配,超額收益的波動率和誤差就會下降得很快。但是對于中證1000而言,即便不做行業(yè)偏配,波動率和誤差下降得也不會很明顯,但是對收益產(chǎn)生了實在的損耗?!斑@個時候,我會選擇把行業(yè)偏離放松一些?!?/p>

袁英杰坦言,自己目前的策略還是以量化選股為主,在行業(yè)方面沒有什么傾向性的配置,但是在組合管理的時候會做一些風(fēng)控。“對于我來說,更多的是要控制我的組合相對指數(shù)的行業(yè)偏離,以此降低組合的跟蹤誤差,進(jìn)而降低超額收益的波動率?!?/strong>

作為一位在行業(yè)輪動方面頗有心得的量化基金經(jīng)理,朱寶臣明確表示自己會結(jié)合基本面的情況對行業(yè)做偏配?!拔覀冊谧隽炕P偷臅r候,會向主動管理團(tuán)隊請教很多,我們實際上是把他們的邏輯和數(shù)據(jù)進(jìn)行模型化,達(dá)到可預(yù)測的效果?!痹谥鞂毘伎磥恚诹炕幚淼倪^程中,對AI的應(yīng)用有利有弊?!昂锰幨茿I的模型對數(shù)據(jù)的消化能力很強(qiáng),學(xué)習(xí)新模式的速度很快,但壞處是可能出現(xiàn)過擬合,進(jìn)而‘學(xué)習(xí)’到偽規(guī)律。所以這個時候我覺得是主動和量化的結(jié)合,在模型的特征工程方面多下功夫,通過人為的邏輯和人為的數(shù)據(jù)輸入,效果會比較好?!?/p>

他表示,經(jīng)過一段時間的打磨,華安基金的量化團(tuán)隊在行業(yè)輪動上有相對成熟的模型,模型會綜合考慮行業(yè)的景氣度、交易特征以及資金流等因素,做出超配或者低配行業(yè)的投資建議。

具體來看,朱寶臣會從幾個方面入手研究。從行業(yè)的景氣度來看:一方面,他會關(guān)注行業(yè)盈利的提升情況;另一方面,他會從交易的特征去觀察?!叭绻粋€行業(yè)的基本面數(shù)據(jù)向好,但是市場對此卻并不買賬,那我們也會對這些基本面數(shù)據(jù)未來的可持續(xù)性保持警惕。”

朱寶臣告訴券商中國記者,行業(yè)模型相對而言是比較長期的模型,預(yù)測周期大概會有半年的時間。他認(rèn)為,真正景氣的趨勢不會很快調(diào)轉(zhuǎn)橋頭,“做投資的人常說‘長坡厚雪’,這意味著景氣度很難在短時間內(nèi)消退?!?/p>

分行業(yè)建模是否必要?

在采訪中,券商中國記者注意到,對于如何應(yīng)對大盤風(fēng)格和行業(yè)的輪動,以及隨之產(chǎn)生的貝塔收益,公募量化基金經(jīng)理有各自的看法。在量化建模的具體過程中,業(yè)內(nèi)的做法也不盡相同。

貓頭鷹基金研究院的總經(jīng)理助理、研究總監(jiān)伍彥妮告訴券商中國記者,市場上有部分公募量化團(tuán)隊針對行業(yè)進(jìn)行了單獨建模;也有部分量化基金經(jīng)理認(rèn)為,對于部分財務(wù)報表比較特殊的行業(yè),比如金融行業(yè),是很有單獨建模的必要的。

在她看來,在建模時,通常會有四類數(shù)據(jù)被使用:第一類是財務(wù)數(shù)據(jù),第二類是一致信息數(shù)據(jù),第三類是另類數(shù)據(jù),第四類是量價數(shù)據(jù)。由于不同行業(yè)的成長邏輯不同,對應(yīng)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)在分析方法上肯定也會存在一些差異,因此,分行業(yè)建模有一定的理論基礎(chǔ)。

但是,由于量化投資的其他一些特點,分行業(yè)建模的想法也有一些局限性,一些量化基金經(jīng)理就明確表示目前并不考慮這種方式。伍彥妮告訴券商中國記者,不支持分行業(yè)建模的基金經(jīng)理主要的顧慮在兩方面:一方面,一旦細(xì)分行業(yè),每個行業(yè)內(nèi)的股票個數(shù)就會相對有限,“一些基金經(jīng)理覺得樣本的數(shù)量較少,不利于模型的準(zhǔn)確性?!?/p>

另一方面,分行業(yè)建模也是比較耗費人力物力的選擇。伍彥妮表示,如果要分行業(yè)建模的話,一般要一年多的時間才能完成,過程中還需要克服一些數(shù)據(jù)不完善的障礙。根據(jù)貓頭鷹基金研究院調(diào)研的結(jié)果,分行業(yè)建模目前在公募量化圈尚未成為非常主流的選擇。

標(biāo)簽: 跟蹤誤差 改進(jìn)模型 長信基金 信息比率 成長邏輯

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