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股市波动下量化策略走俏,扒一扒投资经理的一天

积极
阿牛智投 来源:阿牛智投 21-08-03 13:29

       随着《征服市场的人:西蒙斯传》在中国出版,人们再一次关注到量化对冲基金巨头、华尔街传奇人物西蒙斯(Jim Simons)。

        这位在数学界登峰造极的人物,从40岁开始转战量化投资界,由他开创的文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies)旗下的大奖章基金(Medallion Fund)创造了量化投资界的奇迹。

       据悉,西蒙斯在过去二十年的费后年化收益有40%左右,而巴菲特的费后年化收益有25%左右。经历了几十年的发展,海外发达市场已是充分有效市场,被动投资在过去十年占据上风。相比之下,量化投资在中国才逐步兴起。目前中国有大约14.84%的量化交易,而发达市场高达50%以上。无论是发展前景还是流动性等条件,量化投资在中国的发展前景更大。事实上,今年以来,由于股市波动加剧,指数增强、中性策略都备受关注。

股市波动下量化策略走俏,扒一扒投资经理的一天

       日前,第一财经举行了第一期“第一财经VIP读书会”,会上第一财经总编辑杨宇东领读新书并分享了对于“一群极客打造华尔街最赚钱的机器”的想法,两位资深量化投资经理——野村东方证券资管部量化投资总监李自悟、瑞士联合私人银行在中国的合资企业瑞锐投资的投资总监袁磊,则各自分享了量化投资经理的一天,并对2021年中国量化投资作出了新解。

量化投资经理的一天

       今年,量化对冲产品备受关注。量化产品在风格比较极端的行情中一般不是表现最出色的,例如2020年的市场单边上行行情,因为量化策略的出发点是不希望投资走极端、赌大类的风格。好的量化投资,一定是注重风险控制的,讲究对行业的分散、对风格的控制,通过积少成多的复利来实现收益。如果组合构建时能在风格和行业上配置的较为均衡,即使有回撤也不会太严重。否则若仅靠赌风格,收益波动会显著放大,收益的可持续性也较低。

       量化投资经理的一天也往往令人感到好奇。此次,李自悟和袁磊分享了自己作为量化投资经理的一天工作经历。

       与基本面做多的基金经理不同,量化投资的核心在于聚少成多,积小胜为大胜。所以相对主动管理型投资而言,量化投资在管理组合时会倾向于充分分散,在每个方向上都会控制头寸和风险。这就使得量化投资经理面对的来自市场的压力要小很多。

       袁磊表示,“基本每天早晨五六点就会起床,做一些简单运动,让大脑充满活力,为一天的交易、挖因子做好准备。到办公室后,白天的工作主要是对前一天工作的反馈,并确认是否有震动市场的爆炸新闻。由于有从海外引入全球先进的系统来为第二天的风控做准备,因此前端的工作在前一天晚上就已经完成,所以白天的工作侧重于研究和交流想法。直到下午两点到三点才是最重要的工作时间,因为需要为下一天的交易时间做准备。三点之后,团队则会进行一些梳理为第二天和之后的市场变化做好充分的准备。”可见,量化投资工作的特点是,有一段非常集中的忙碌时间,并依赖于风控系统。

       李自悟早年也从事过主观基本面投资,因此对于其与量化投资的差异深有体会。他表示,对于主观投资经理来说,由于头寸比较集中,因而尤其关注市场和个股,这就导致了他们对事件的敏感度会更高。以美元债组合为例,全球任何事件和新闻都有可能对美元债的损益和头寸产生巨大影响,因此主观投资经理需要时刻保持高度紧张。

       ”与主观投资最大的不同是,量化投资在头寸的摆布上会高度分散,更追求在不同的方向上多下注,力求每一注都能带来回报,因此量化投资经理对事件性新闻的敏感程度更低。每天早晨模型会预算好当天的调仓交易,投资经理主要负责审核并决定是否需要作出微调,再交给交易员去执行。日内交易策略则基本实现全自动化,会交给专门的交易员去跟踪执行情况。因此从开盘到收盘的交易时间,量化经理相对比较放松,所做的更多是监控模型的正常运行,以及研究方向的讨论。”李自悟称。

股市波动下量化策略走俏,扒一扒投资经理的一天

       对于他而言,最忙的时刻也是盘后。“量化投资经理需要对当天的交易执行情况和策略损益进行分析,及时发现问题,提出改进的想法,并交给研究员去验证。量化团队对投资和研究的界限更为模糊,整个投研团队的讨论学习也占据了相当时间。”

2021年量化产品“吸睛”

       今年以来,量化产品的关注度也不断攀升。A股今年处于震荡市。年初一波剧烈下挫使得更为抗跌的中性策略脱颖而出。而二季度开始中小盘股的亮眼表现也使得量化选股发挥了优势,中证500、1000的指数增强策略斩获了远高于多数基本面多头策略的超额收益。

       谈及春节那波行情变脸背景下量化对冲基金的抗跌属性,李自悟此前表示,量化对冲产品比较抗跌主要是因为采取市场中性策略,即在投资组合中,既包括股票多头,也包括股指期货或融券的空头,通过两者多空结合来对冲市场风险。这使得市场中性策略能将整体市场的波动剥离,不管市场涨跌都有获利的可能。当然,不同的市场环境下效果也不一样,在震荡或者下跌的市场环境中,中性对冲策略表现稳健的优势就会凸显出来。

       二季度以来,上证综指一度突破3600点,创业板指更是不断创下新高。同时,板块的结构性变化更为突出——价值蓝筹股不断下挫,新能源、光伏等景气板块大涨,中小盘股延续强势,这也表现为中证500中证1000指数持续跑赢沪深300,二季度以来,指数增强产品备受追捧。一家第三方机构的监测数据显示,368只成立满6个月的指数增强策略私募产品(不完全统计),今年上半年的平均收益率为10.84%。其中,上半年实现正收益的有346只,占比为94.02%;28只产品上半年收益率超过20%。

       现在比较主流的指增策略主要由原来的市场中性策略演变而来,将市场中性策略中的股指期货对冲部分去除,直接构建股票纯多头组合,运用量化选股的方法选择一揽子股票,追踪指数,控制跟踪误差,目的是在承担市场风险的前提下不仅获取中性策略所提供的纯阿尔法收益,也获取市场本身所带来的收益。市场下挫时,一般指增产品的回撤小于被动型指数基金。

       此外,量化选股主要是试图预测一段时间后全市场股票收益率的排名,以便买入排名靠前的股票,卖出排名靠后的股票,保持总仓位不变。很长时间里,选股是量化最大的超额收益来源。量化选股有效的前提是个股涨跌的区别够大。否则像2019年12月5日,个股涨跌主要集中在-2.5%到2.5%区间,差别非常小,量化模型就无法选出优秀的股票。今年5月开始,市场波动变大,个股表现的区分度也同步回升,对量化选股比较有利。

       李自悟此前提及,其团队基本上是按照全市场去建模,然后根据产品需要去做组合优化,构建出符合风控条件的投资组合。在挑选基础的训练池时,会进行一定的预筛选。目前全市场共有4000多只股票,会结合基本面和技术面因素,剔除投资价值较低、流动性较差、价格噪音较高的股票,再在较小的但相对纯净的股票池中进行因子挖掘和模型训练。一方面是因为小市值的股票交易不活跃,价格受偶发因素影响较大,影响模型的训练。另外一方面,这也有助于团队开发更大容量的策略。

中证500、1000仍被看好

       现在的指增产品主要跟踪沪深300中证500中证1000等指数。目前中证500中证1000指数静态市盈率在20~40倍之间,从历史上来看处于20分位以下,相对投资价值更高。同时,它们的盈利改善幅度开始超过沪深300,中小盘市值公司出现明显的盈利弹性,这使得中证500中证1000可能出现指数层面的戴维斯双击,相应的指增策略备受追捧。

        多数机构预计,下半年PPI触顶回落,周期弱化,科技和成长属性较强的中证1000相应会受益。

       谈及下半年的投资策略,李自悟认为,仍比较看好今年下半年到明年上半年的权益市场,主要基于两点考虑——从宏观来看,中国整体经济处在温和复苏的过程中;从企业盈利周期来说,由于疫情的影响,本该从2020年上半年开始的盈利周期被推迟了,今年盈利周期重新回到比较良性的复苏过程中,可能和宏观经济周期产生共振。就策略而言,他认为,沪深300中证500中证1000指增各有优势,前者波动较低,更为平稳,持有体验较好;而后两者目前估值较低,成长空间较大,且更容易获取超额收益。而对于希望获得更低波动、稳健回报的投资者而言,中性策略也不失为一种选择。

股市波动下量化策略走俏,扒一扒投资经理的一天

       “从长周期来看,指数的估值相对个股的估值,均值回归的特性更为显著。我们更看好估值合理、长期增长有保障的指数和板块,而不是特别高估值的例如“宁指数”这类板块,因此中证500是比较看好的方向;而在沪深300中,比较看好偏价值型低估值板块。目前,沪深300中偏成长的股票已经有了26倍的估值,而中证500中偏成长的股票估值为18倍,它们风格类似但估值差距超过50%。”

       袁磊则认为,任何价格的膨胀都是资金流的导向,因为比起基本面,更要关注的是资金会往哪里流,经济基本面是资金流向的一个部分,但是还有国内外资金不同的资金成本所对应的机会成本,各自所定的内部目标等等,因此这类因素可能是影响资本市场更重要的一个环节。

       根据相关数据统计,外资持有A股市值达约3万亿元,占A股总市值的比例已经超过4%。袁磊表示,目前外资能够买的中国股市标的仍比较有限,且整体仍是低配A股,未来的配比大概率是向上,例如将中国的配比从当前的1%~2%提至3%~4%,即使是微弱的提升,也意味着巨大的万亿级别资金量,而这些资金之所以配置中国,看中的是中国仍有高达6%~7%的GDP增速,因此外资更倾向于或更可能流入的标的将是需要关注的重点。 

来源:第一财经

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