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結構性行情下的優(yōu)選策略——量化投資
來源: 財策研習社
作者: 王墨石
發(fā)布時間: 2021-08-18
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金石財策COO,清華大學碩士,資產配置專家,ISOFP協會中國專家顧問,曾任四大會計師事務所以及著名投創(chuàng)機構,十五年境內外投資并購、基金運營和企業(yè)管理經驗,擅長資產端價值研判和甄選,踐行財富管理和資產管理的跨界融合。



A股市場持續(xù)震蕩,大小市值交替、行業(yè)輪動,投資者在“茅指數”“寧組合”之間爭論不休,漲跌難測。


就拿“茅指數”第一股貴州茅臺來說,就曾出現了“基金抱團”的奇觀,今年年初創(chuàng)下2627.88元的股價新高,接下來就是持續(xù)深度調整,目前在1600元附近徘徊。而“寧組合”第一股寧德時代,近半年股價一路高歌,今年3月25日以來,不到5個月股價飆漲七成,期間振幅更是高達104.80%。


可想而之,如果投資者進入股市時機不對,或者對行業(yè)研究不夠廣泛和深入,很有可能沒踩上節(jié)奏,被高位套牢,此時所謂的投資更像是一場賭博。但實際上,無論是擇時還是行業(yè)研究,都是普通投資者難以企及的。


量化投資的出現,改變了投資決策的模式,實現了從靠人腦做判斷到靠機器、靠模型做判斷的轉變。海量數據的積累、技術的進步、網絡的發(fā)達,算力的提高等,更是使量化投資的成效越來越明顯,受到了更多投資機構和投資者的青睞。


在中國市場,私行客戶和高凈值客戶比較了解量化投資。全球投資策略從主觀轉到量化的趨勢非常明顯。截止2004年底時,全球排名前十的私募基金還只有兩家涉及量化策略,其他都是主觀多頭策略。截止到2020年底,全球前十的私募基金有八家都涉及量化策略,總規(guī)模達3.5萬億美元。



主觀多頭VS量化投資


量化投資是依靠數理統(tǒng)計模型做投資決策,利用計算技術進行投資交易,注重風險控制和交易紀律的一種投資方式。


這么說還有些抽象,下面我們通過與主觀多頭的對比,來認識量化投資。


首先,主觀多頭和量化投資的決策依據不同。

主動多頭策略表現如何,主要取決于基金經理的主觀判斷,每位基金經理風格不同,對于價值、成長、周期、平衡的選擇不同,能力圈范圍也各有差異,因此基金經理的價值觀、方法論、能力圈、投資心態(tài),會對最終投資結果產生絕對的影響,買主動基金就是選擇基金經理。


而量化投資則是以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術,從龐大的歷史數據中海選能夠帶來超額收益的多種“大概率”事件,用以制定策略,極大減少投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。


其次,量化投資和主觀多頭的選股范圍不同。

主觀多頭是通過人為的方式進行選股和交易決策的投資方法,主觀管理人一般選股范圍在于市值較大的股票,這類股票更容易進行定性分析,調研也可以進行得更深入。量化管理人選股的范圍除了市值較大的股票之外,小市值的股票也可以成為研究對象


還有,主觀和量化的管理人一個是把研究做深,一個是把研究做廣。

所以,有一些主觀管理人精力上難以覆蓋的股票,會成為量化管理人的投資標的,二者進行有機的融合,形成互補。


量化選股能夠與優(yōu)秀的主觀多頭策略形成有效互補,替代平庸和不穩(wěn)定的主觀多頭策略。


總結起來,機器和人最大的區(qū)別就是,人很難控制自己的情緒,而且情緒還在不斷改變。機器不受情緒影響,嚴格執(zhí)行,風控指標設計的合理,就可以長期持續(xù)。人比機器更聰明,但機器比人更有紀律性,而且運算能力遠超于人。


量化投資的優(yōu)勢,歸納起來主要體現在以下三方面:


一、長期、穩(wěn)定收益。量化策略通過機器選股,“紀律性”極強,可以克服人的主觀情緒影響。


二、分散風險、控制回撤。量化投資會選出幾百只股票,持倉比較分散,相比于主觀多頭持股幾十只股票,在選股數量上有很大的差異。


三、人工智能、機器學習。一些新的技術手段,可以高速處理海量信息。



量化投資是否有持續(xù)的盈利能力?


從指數方面看,對比2020年初到現在,我們拿出某量化基金的業(yè)績數據與中證500、滬深300、中證1000等寬基指數的漲幅做對比,可以看出量化投資具有明顯優(yōu)勢。


結構性行情下的優(yōu)選策略——量化投資

數據來源:wind,私募排排網


從行業(yè)來看,A股板塊輪動快,今年漲幅最好有鋼鐵、電器設備、半導體、軍工板塊,然而這些今年漲幅都比較大的行業(yè),有些在去年還是負收益??梢娢覀円詾榈娘L口不一定是真的風口,現在的下跌也不代表永遠的下跌趨勢,選擇風格是一件有挑戰(zhàn)事情的事情。


結構性行情下的優(yōu)選策略——量化投資

數據來源:上交所,深交所,中信證券研究院


市場總是在波動中不斷前進的。如果我們把周期拉長,發(fā)現投資風格對于收益的影響也并不大。如下圖所示,同時期的中證500、中證1000、滬深300指數收益表現并不遜于歷經10年牛市的美股市場。由此可見,A股具備長期投資價值,并且顯現出了貝塔復利收益。


?結構性行情下的優(yōu)選策略——量化投資

圖片來源:九坤投資


同時,從上圖我們可以看到,美股市場整體波動率比較小,而A股的波動則比較大。A股如果取得好的指數收益,“擇時”很重要,但是“擇時”對于個人,甚至對于專業(yè)機構都是很難做到的。


財富增長中復利效應十分關鍵,這就要求投資中我們要避免極端損失,控制“最大回撤”。如果第一年投資獲利100%,第二年跌幅只要是50%,所有的盈利都將歸零。


在A股震蕩加劇、機構性行情輪動的情況下,如果放開短期對行業(yè)風格的約束,也不再去對標我們投資的是大盤還是小盤,而是進行全市場分析,就可能獲得更好的阿爾法收益。


這也正是量化選股的優(yōu)勢所在。量化投資的邏輯,不是通過一次交易或很短期的交易獲得大幅度的漲幅,而是通過日積月累、中高頻的交易,每次通過微小獲利,長時間下來也能以相對較小的波動獲得較高的正收益。而不是一年賺錢、一年就虧錢,我們知道這樣是無法獲得復利收益的。


量化是一種基于數據統(tǒng)計規(guī)律形成的方法,基于成千上萬個因子,尋找因子和股價變化之間的規(guī)律,從而對股價未來走勢進行預測。我們以趨勢因子來說:量化策略每時每刻都覆蓋市場上所有的股票,當行業(yè)上漲趨勢顯現后,計算機會自動調大此行業(yè)的比重。


一些領先的投資投研團隊站已經開始借助人工智能技術,針對股票投資策略進行了大量創(chuàng)新,開發(fā)出多策略、多周期的投資模式以實現收益疊加。


結構性行情下的優(yōu)選策略——量化投資

數據來源:泰錸投資


量化投資取得優(yōu)秀的業(yè)績表現,要有科學嚴謹的算法體系、真實有效的數據環(huán)境和強大的算力做保障。話說回來,量化基金雖然依靠機器運算作出決策,但其成功與否的關鍵還是看人,看這個量化投資團隊構建數據模型的水平和海量數據的處理能力。


作為投資人,找對量化基金管理人十分關鍵,可以考察團隊的人員構成,可以用過往業(yè)績來驗證管理人的能力。





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