如何突破量化投资的规模瓶颈?
作者 | 猫头鹰Josh、猫头鹰6号
支持 | 猫头鹰捕基能手
2002年的深秋,在公募行业屡开风气之先的华安基金,推出了一只名为“华安上证180指数增强”的开放式基金,计划用量化投资的方式,绑定上证指数里最优秀的180家公司,并赚取超额收益。
这种新颖的方法和产品,在当时炒作中小盘“概念股”的风格横行以及指数不断下跌的的A股市场显得有点“另类”。但凭借此前其他产品的良好业绩,“华安上证180指数增强”在短时间内募集超过30亿,成为中国基金史上第一只指数增强基金。
华安上证180的表现没有辜负广大投资者的期待。在运行后的前三个月内,最高净值达到了1.026,领先跟踪标的指数4%以上,在2002年的大熊市中表现出众。
时光荏苒,中国经济与资本市场的发展一日千里,大量优质企业不断上市,“华安上证180”也随之变更成“华安中国A股增强”,近年在马韬的管理下也曾获得指数型金牛基金称号;量化投资的人才储备、策略丰富度也与日俱增,量化+金融复合背景成为标配,清北复交数学系、奥赛冠军成为国内量化基金经理的大本营。
图:华安中国A股增强净值,截至2021年12月31日
数据来源:wind
2021年,出身清华数学系、已经有超过14年量化投资经验的朱宝臣,加入华安基金担任量化投资总监。也是在这一年,A股成交量一度连续43个交易日的日成交额突破万亿,大批量化策略的公募产品收益丰厚,百亿量化私募规模激增。
摆在久经沙场的朱宝臣面前的问题是:怎么寻找下一个价值洼地?怎么最大化发挥华安基金人才济济的投研体系?
伏笔早已埋下。曾经在2018年底、全市场最悲观的时候发行多只产品的朱宝臣,这次选择了中证500,与马韬搭档,拟在近期推出华安中证500指数增强(014587)。
在指数增强产品上积淀丰厚的华安基金,在量化指数投资上有何特别之处?朱宝臣为什么选择中证500作为他的主战场?猫头鹰研究院近期与朱宝臣进行了多次深度交流,本文将试图解答这两个问题。
尽管距离华安推出中国第一个指数基金产品已经过去了近20年,但量化投资在中国依然是一个披着神秘面纱的新鲜事物。
一直以来,国内市面上充满着有关量化投资的传说。比如占地面积等于10个篮球场的超级计算机;比如“5000万年终奖”;比如盯着小盘股高频交易割散户韭菜等等。
种种传说背后,折射的其实是量化投资的多元策略。例如,既有把基本面投资和量化投资结合的基本面量化,也有更原教旨主义的基于数据挖掘分析的量价策略量化,还有半主动半被动的指数增强策略等等。
其中,奥林匹克精神“更高、更快、更强”,其实同样可以用来概括量化指数增强投资的内核:更强的策略库、更快的交易速度、更高的收益率。
所谓量化指数增强,就是跟踪某个特定的指数,然后通过量化交易的方式,获得超越指数的收益。实际上,这是一种有约束性和纪律性的主动管理的基金,既要达到长期能够追踪指数的效果,又要获得超额收益,给投资人带来指数加“固收”的持有体验。
其中,凸显基金经理功力的,自然是“主动”的部分。一般来说,基金公司的量化团队会根据市场变化,构建并不断更新因子库、策略库、量化模型,例如,如果发现买入低估的股票,或者买入盈利能力强的股票,未来会有好的回报,那么低估因子或者质量因子,就会构成量化模型考虑的一个重要因子。
众所周知,A股是一个风格切换速度飞快的市场,因此,基金经理的能力圈、技能包越全面,才越可能在漫长而多变的环境中木秀于林。这意味着,在规模天花板明显、策略变动频繁的量化投资领域,并没有一统江湖的范式。无论是谁,如果迭代和更新不够快,都将被迅速替代。
从这个层面来说,从事量化投资14年的朱宝臣,无疑就是个中的佼佼者。
本科和硕士都均就读于清华大学数学系的朱宝臣,具备扎实的数理功底。他是行业中一位稀缺的,兼具公募和私募量化投资经验、管理过各类型量化产品的资深老将。
早在2008年,从学校毕业后,朱宝臣就加入基金公司开始从事量化投研工作。在14年的从业期间,先后管理过指数增强、Smart Beta、对冲策略、主动量化、被动指数等多种量化产品,并获得优秀投资回报,其带领的团队所管理的产品在2018、2020年两度获得“英华奖”最佳指数增强基金的殊荣。
2021年加入华安基金、担任华安量化投资总监后,经验丰富的朱宝臣,与投研体系完备的华安基金,在量化投资这条路上开辟了新的战场。
2021年,量化基金迎来了高光时刻,大批公募量化产品收益丰厚,百亿量化私募规模激增。
这背后有三个原因。其一,是由于2019年以来的赚钱效应,叠加资金从地产向资本市场转移,带来整个A股市场流动性的提升;其二,则是市场风格的钟摆,经历了近五年的向大盘白马方向摆动后,开始回摆向中小市值风格;其三,在“抱团”瓦解后,市场投资方向出现分歧,指数宽幅波动、行业轮动频繁。
这让风格灵活,反应迅速,善于全市场中寻找错误定价的量化投资有了用武之地。
而在量化基金中,约束更为严格、纪律性更强的指数增强型产品的表现,又普遍优于主动量化型产品。不仅在2021年收益更高,在今年不断回调的市场中,回撤控制也更加突出。
而在指数增强中,中证500一直以来,就广受量化投资的喜爱。原因有两点——
首先,中证500指数所覆盖的股票行业分布相对较广,权重分配也相对分散,在周期、成长、消费、中游制造等大板块的权重分布均约为20%左右。这样的宽度为量化基金在风格因子暴露、行业板块选择上提供了广泛的空间。
其次,中证500指数成分股的波动性要明显高于沪深300指数等大盘蓝筹股,而成分股的交易活跃度又要明显好于以中证1000、国证2000为代表的小盘股。具有较好的流动性(成交量)和较高的波动率的指数成份股正是交易型的量化策略的用武之地。
而中证500股票池的“好流动性+高波动率”的特性,同样也是交易型策略发挥的最佳样本空间。过去几年,私募量化实现大踏步的发展、管理资产规模破万亿,背后的中坚力量便是中证500指数增强,这也直接证明了交易型策略在中证500指数增强中的有效性。
此外,中证500估值处于十年底部,未来有回升空间,交易结构也相对较好,Beta有望向上。
经验丰富,战场选好,时机成熟,如果再加上合适的战术,收益就将水到渠成。
能在量化江湖里行走十几年,朱宝臣靠的是一套全面的策略。在与猫头鹰的深度交流中,朱宝臣讲解了他的“长周期+短周期”结合的投资方法论——
(1)长周期配置型策略
基于历史数据对未来一个季度、半年和更长周期的资产价格或排序做出概率预测。主要包括,量化因子配置策略、量化行业配置策略、个股基本面量化策略、个股事件驱动量化策略。长周期量化策略更加偏向于基本面数据,策略的基本面逻辑也更加重要,近年来比较流行的基本面量化就属于这一范畴。
(2)短周期交易型策略
基于历史数据对未来几天时间的资产价格或排序做出概率预测,主要可以包括机器学习交易策略、舆情策略、人工智能算法等。短周期交易型策略更加偏向于股票的量价数据,相关的算法和模型也更加重要。近年来这类策略的应用在量化领域取得了非常显著的发展。
而华安中证500指数增强,最大的亮点在于投资策略上,采用长周期配置策略与短周期交易策略并重的做法,以基本面量化打底,结合中短期交易策略。其中,基本面量化负责3~6个月的预测周期,交易策略负责周频的预测。在基本面量化的基础上,交易策略即便不能贡献超额收益,也可以去降低组合波动。
这套长短结合、混合公募私募常见策略的打法,是建立在华安基金强大的投研实力基础之上的。
首先是公司的平台赋能。
量化策略需要庞大的因子库、策略库支撑,每一个策略都对应着一个单一的量化因子,只有把策略库做的足够丰富。才能够保证在不同的市场环境中,都有能“工作“的因子;产品的策略足够分散,才能保证产品长期业绩相对稳定,避免出现大幅回撤。
作为中国最早推出指数增强产品的公司,华安基金在基本面策略库、交易策略库、以及行业配置策略上都有明显的先发优势。
例如,华安基金的权益部门对量化有充分的支持,量化基金经理也会参加每日的晨会,即时了解研究员的最新观点和预期,对基本面的反应更快。
这种来自买方内部的信息,比来自券商分析师的信息,往往对构建量化模型有更大的帮助。因为A股卖方分析师很少做出做空的预测,导致了在数据上,正样本和负样本的不平衡,从根本上影响了因子的有效性。
数据来源:华安基金
其次,是深厚的交易策略积累。
做指数增强,通常情况下会有一定的行业配置偏离的预算,行业配置模型也形成了产品的重要的辅助策略。
而支撑这种偏离的行业轮动模型,本身就是华安基金做指数增强产品的一个成熟模型,从2019年开始样本外跟踪,不断地改进和迭代,结合了行业景气度指标和资金流量指标,已经在华安权益团队中获得良好的反馈。
图:交易策略库搭建过程
来源:华安基金
最后,是不断推陈出新的投研手段。
量化投资需要不断扩展策略因子池,因此,朱宝臣平时会采取研究员写算法+机器学习、人工智能策略的方式,来“刷策略库”,为此,还专门招募学人工智能相关专业的研究人员来写算法。
量化策略因为时常需要定期的调仓,往往需要面临规模天花板,因此,一个量化策略主导的产品,经常是在小规模的时候表现出现,一旦越过某个临界点,原本出众的收益就会归于平庸。
在这方面,表现得最极端的案例,莫过于被华尔街奉为“量化之王”的文艺复兴基金旗下的内部产品与外部产品的悬殊收益差距。
2020年,文艺复兴只向员工、部分客户开放的“大奖章基金”,收益高达76%,而对外大规模募集的另外两只产品却亏得一塌糊涂。
只让少数人获益、让多数人亏损,这显然不是量化投资的长久之计。
在这个视角下,朱宝臣与华安中证500指数增强的富有弹性、结合基本面量化与量价交易的策略,具备了在多个阶段里保持优秀收益、惠及更多投资者的基础,因此,这很有可能才是中国公募基金发展量化投资的正道。
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