量化交易发展为金融科技企业带来更多挑战和机遇

       中国的量化交易正处于历史上最好的时间，以量化私募的规模来看，整体保有量已经达到8000亿的水平。量化规模的扩张和技术的进步，不断推动者交易策略的变革，比如，随着市场交易品种的丰富和基础设施的完善，市场在不断开发以高频为代表的新策略，从而对金融科技的发展提供了更多的需求。

　　“高频的机会是明确的，只要技术先进就能捡到。但高频容量是有限的，少数人捡完了，这个机会就没了，再有更多的资金也进不来了，或者那些资金就不能用同样的方法。”在接受证券时报记者采访时，白硕这样解释高频对于交易速度等技术的需求。

　　白硕不久前加入恒生电子并担任恒生研究院院长，负责恒生电子在人工智能、区块链、高性能计算、大数据及金融工程等前沿技术领域的研究与应用。在此之前，他曾担任上交所总工程师。

　　要实现“快”的目标，白硕认为，交易工具要能快速获取信息、处理信息，并且能把处理信息得出的投资决策转换为投资的实际行动，而且实际行动是成功的。这个“快”有前提，监管或者风控有一些必须有的动作要做，既要快又要稳定，还要满足各项监管的要求、风控的要求。

　　从技术上而言，白硕的构想是通过三个步骤达到目标。首先是下沉，把基础性的模块做到极致，比如做期货的就把期货做到极致，做股票就把股票做到极致。然后再一体化，如果不涉及具体的业务领域，最后都会落到某些最基本的诉求，比如低时延、高可用、大吞吐量等，这些通用性的技术可以脱离业务内容单独做好，然后把流程上涉及的模块和基础性的功能需求实现一体化。最后是开放，在用户使用的过程中，可以用最高效的方式将第三方资源接入。

　　事实上，量化的发展对于金融科技的要求不仅仅在于高频等领域，各个频段策略的深化和丰富都对金融科技提出挑战，各个频段就有各个频段科技工具的需求。

　　“越到中低频段，就越不是在快方面取胜，可能是精准或者深度、洞察，可能会在这些方面有相应的工具。”白硕表示，所以现在也可以看到市场上开始出现人工智能相关的投研工具，它们除了对传统的标准化的数据进行处理之外，也会对“**”的数据进行处理。除了单一的投资对象，比如说一只股票、一个企业的基础面进行考察之外，在基本面之间，企业的微观、中观和宏观的联动关系一同考虑进来。所以投研新的变化也呼吁一些新的科技出现。

　　毫无疑问，量化交易发展给金融科技企业带来挑战时，也更有利于企业价值的实现。当前，中国量化投资呈现资产配置全球化、策略多元化、交易智能化的发展趋势。量化投资本身就是由信息技术推动发展的金融细分领域，随着人工智能、大数据、云计算的快速发展和不断渗透，科技投入的军备竞赛将成为量化投资行业发展的必然趋势。

　　“所有的技术都是为业务服务，业务有需求，技术肯定要做。如果这个需求是有挑战性的，对于技术人员实现价值来说有好的一面。你能很好的回应别人不能回应的挑战，你的价值就更加突出。”恒生研究院院长白硕这样对记者表示。

来源：全景网

大师们的可量化简易选股策略

       1、选择本季每股收益同比增长率超过18%的股票 。（来自威廉．奥尼尔CANSLIM投资法则）

       2、选择每股年收益过去5年的年复合增长率超过15%的股票。 （来自威廉．奥尼尔CANSLIM投资法则）

       3、选择股票价格<现金流贴现价格的股票 ，通过将未来净现金流贴现为现值以评估未来净现金流。（来自巴菲特）

       现金流贴现价格公式为：

      现金流贴现价格公式

       P*：现金流贴现价格；

       E(Dt)：第t年预期增加的现金流；

       r：折现率；

       t：代表购买后的第t年，假设购买后持有n年。

4、50只股票的量化选股程序 （来自詹姆斯·奥肖内西）

       去除公用事业的股票然后，去除总市值<平均市场总市值的股票。然后，去除每股现金流量比>平均值的股票。然后，去除股本数量 < 市场平均值的股票。然后，去除营业收入<市场平均值 1.5 倍的公司。最后，剩下的股票按每股收益率排名，选取排名最高的 50 家公司5、彼得·林奇选股的5个量化指标

       负债比例≦25%流动资产>长期负债股价÷每股自由现金流<10存货增长率<营业收入增长率(每股收益增长率+每股股息率)÷市盈率≧2，数值越大越好5、超跌股量化选择策略 （来自特里·贝德福德 ）

       过去 52 周最高价高于 75 美元，当前股份低于 25 美元，且高于 2 美元的公司过去三个月净资产收益率在 15%到-15%之间，最好接近 0，且最好过去一个月净资产收益率大 1%(。过去三个月股价相对强度高于六个月股价相对强度，且高于 12 个月股价相对强度。股价比长期均线(200 日移动平均价)低 30%以上。过去 2-3 个月资金为正流入。成交量应比平常高 10%以上。6、高科技股量化选股策略 （来自迈克尔·墨菲）

       营业额每年至少成长 15%。营业收益率至少 15%。股东权益收益率至少 15%。研发费用占营业额比率至少 7%。选择成长流量比更低的股票成长流量比(P/GF)=股价／(每股盈余＋每股研发费用) 营业收益率=(营收净额－销*成本－营业费用)÷营收净额╳100合理的 P/GF 一般介于 10-14 倍之间，P/GF < 8 ，这种股票应特别关注P/GF<5 ，保持更密切关注P/GF < 2 ，全仓买入P/GF > 16 ，随时注意卖点P/GF > 20 ，尽快清仓

来源：没钱怎么办有钱怎么花

人工智能在量化交易和实际金融中的关系与影响

       随着经济与科技的飞速发展，金融行业迎来了新一轮的科技创新。人工智能的发展促进了金融与科技的融合，为金融的创新和发展提供了可能和保障。其中，量化交易的出现和发展让金融走向了一个新的方向。本文将简单分析人工智能中量化交易和实际金融的关系与影响。

      把人工智能运用到金融中可以帮助处理大数据，并且人工智能具有准确化、稳定性、高效性等优点，量化交易就是其中一种，近年来，量化交易作为一种金融工具越来越多地出现在人们视野中，为人们进行金融活动提供了新的体验和保障。那么，究竟什么是量化交易呢？人工智能在其中起到什么作用？它又是如何影响实际金融的呢？

一.量化交易概述

       量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，这样极大地减少了投资者情绪波动造成的影响，有效避免了在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是以市场非有效或弱有效的理论为基础。但两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特点：1、纪律性。2、系统性。3、套利思想。4、概率取胜。正是以上几个特点并结合人工智能、大数据，在清洗历史数据与结合数学模型后，合理的推出买入卖出点，避免人为情绪左右操作，起到保障收益的作用，并且能够实时的止盈或止损，规避风险。因此，越来越多的金融机构对量化交易与人工智能的结合地研究越来越多，投资者对其关注度也越来越高。

二.人工智能、量化交易对实际金融的影响

（一）新时代新金融风潮

       索罗斯说：“掌握信息就等于掌握了财富。”面对现在日益国际化的市场，国内的金融市场也很大程度上受到国外市场的影响。特别是现在国际金融市场收紧、投机行为日益加剧化的情况下，客户对市场的信心也在逐渐下降。而量化交易正是科学的使用信息数据做出合理的判断，在过去量化交易有低实时性（新数据不能及时导入处理）、单一模型化（数学模型不能及时调整）及弹性低（不能及时生成适时的新判断）等缺点，而爆发进步的人工智能与量化交易的有机结合后能更好的解决这些问题，准确判断处理。在节省大量分析成本和具有更高的可靠性后，相比传统自主的金融投资方式，结合人工智能的量化交易已经成了新风潮，也将整个市场带向良性。

（二）拓宽服务范围

       相对于传统金融行业来说，新量化交易节省了大量的人力资源，使得金融服务能够渗透到更多的地方，极大地拓宽了金融服务的范围。人工智能能够帮**财投资者更加快速的学习投资理财知识，并养成良好的投资理财习惯，进而帮助投资者进行更加丰富的投资理财活动。虽然目前，我国的人工智能和量化交易还在发展当中，但是，京东、微众银行等已经开始对量化交易有所使用，进而帮助企业获得更加全面的用户喜好，让金融管理渗透到生活的方方面面。

（三）增强风控能力

       金融行业有个很显著的特点就是投资一直伴随着风险，不仅如此，投资者还要提防金融诈骗等陷阱，可以说，金融行业的风险控制是非常困难的。但是，随着人工智能及量化交易的出现和使用，金融行业的风控得到了改善。首先，量化交易相较以往的金融活动能够更好地保障用户收益，规避金融风险。其次，人工智能由于其庞大的数据和***络，能够及时发现并预防金融骗局，随着使用规模和层次的提升，整个市场也会更加良性有序。

三.人工智能量化交易在金融创新中面临的挑战

（一）对数据提出高要求

       人工智能和量化交易需要庞大的数据进行支撑，但是由于历史数据的整理不到位，容易导致历史数据错误、缺失等现象，从而使得量化交易不够准确或科学，使得决策出现偏差。正是因为大数据是人工智能和量化交易的基础和保障，在进行数据建设的过程中必须重视数据质量，这就对数据提出了更高的要求。另外，在大数据发展的今天，信息安全也非常重要，如果数据遭到入侵，将造成难以想象的后果。

（二）自主研发能力不足

       自主研发能力是发展的重要基石，由于我国目前人工智能和量化交易都在起步阶段，研发能力都不够强劲且相关的人才储备也严重不足。因此，我国人工智能和量化交易发展依然有所制约。我们应该清晰地认识到我国自主研发能力不强的事实，并积极采取措施，引进和培养优质人才，为人工智能、量化交易发展添砖加瓦。

（三）基础设备成本

       人工智能和量化交易都建立在大数据存储和使用基础上，因此，企业在使用人工智能和量化交易时必然需要进行大量的运算，需要购置大量的基础设施以维护存储和运算的需要，这是一项十分昂贵的消耗。如果回报效果、收益不够理想，必然导致支出成本过多，企业难以支撑的问题，随着量化交易规模和范围的扩大，这些基础设施必然成为发展的巨大累赘，如何降低这方面成本是目前最大的问题。因此，在企业进行规划时必须认清自身发展条件，不能一味追求与时俱进，忽略自身的局限，应该结合自身条件并准确预估成本收益之后，再投入人工智能和量化交易发展的大潮流中。

四.总结

       目前，科技正处于飞速发展的时期，金融行业的创新与进步是必然的趋势。量化交易，尤其是人工智能会成为金融发展进步的一大助力，尽管在实际操作运用过程中，金融创新依然面临诸多挑战，但是将人工智能、量化交易运用到金融行业中是利大于弊的，在科技日新月异的今天，我们要了解金融行业的大趋势，了解人工智能、量化交易与金融的联系和影响，只有这样，我们才能抓住机遇，促进金融行业更加繁荣。

来源：金色财经

人机协作+智能声纹，定义创新金融风控

       从何时起，我们意识到AI可能会对人类社会产生重大影响？AlphaGo打败李世石？汽车自动驾驶？五年前，我们绝对想不到科幻片中的桥段会变得如此触手可及。不可否认，人工智能虽无法进行“创造”，但它可以帮助人类进行“优化”。也正因此，人机协作才成为了数字化发展的必然趋势。

       判断力和创造力是人类作为高等生物独一无二的特性，而AI能快速准确地完成重复性工作，协助人类更高效地完成工作。基于以上特点，通常我们说到人机协作时都会先想到AI与制造业中的应用结合。但随着技术发展，人机协作的范围其实已在金融科技领域“大展拳脚"。

人机优势互补在金融行业中更为突出

       AI在金融行业应用的初步阶段以智能客服为代表，目的是优化银行客服部门的人力结构和时间成本。以往，人工电话客服每天都要处理大量的重复性工作，也耗费了银行大量的运营成本。而后，我们熟知的“智能客服”出现了，它能够同时处理大量的电话沟通，并对顾客需求进行简单的回复和业务分类后，再移交人工处理。

       技术发展至今，人机协作开启了在金融行业更深一步的探索，AI所触及的领域已蔓延至金融业更为核心的“风控”。众所周知，银行风控在电话信道上一直存在着一个老大难的问题——见不到摸不着，如何在远程**业务前确认客户的****？也正因此，才有犯罪分子瞄准了这一漏洞顶风作案，比如非法盗取个人信息*******，就是常见的诈骗手段之一。

       此时，智能声纹识别作为AI的重要发展分支，充分运用了声纹的特性——与指纹、人脸、虹膜等类似，且具有唯一性和稳定性，因此对金融行业远程业务开展中面临的风控反欺诈起到了“点对点”式的助推作用。试想，若AI从不同号码**的不同信用卡业务中，分析出了同一个人的声纹，就能提前发出疑似欺诈预警，而后进行人工复核。这种人机协作共同防范欺诈的工作模式，充分发挥了“人”和“机"优势互补的特性，将成为金融行业的重要发展方向。

未来已来，人机协作反欺诈已成现实

       以上说到的人机协作反欺诈模式并非虚言，而是已落地的一项技术应用。2020年07月20日，《人民日报》刊登了一则报道：声纹识别技术拓展金融风控新模式。报道中提到：“日前，由深圳市声扬科技有限公司研发的声纹识别技术被******采用。工行通过此项技术解决电话信道声纹识别难题，为身份识别和欺诈风险提供判断依据，拓展了金融机构风险管控新模式。”

       据悉，工行运用的是声扬科技提供的FinVoice智能语音认证系统。此系统在工行四个城市上线一周，累计交易逾万笔，成功防堵欺诈数十笔，挽回经济损失数十万元。自工行开创了声纹风控新模式以来，陆续有多家大型银行比如重庆银行、恒丰银行等也陆续采用了此解决方案。

       未来，相信人工智能将在金融行业更多的核心业务领域实现落地应用，为数字化时代的到来添砖加瓦。

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来源：DoNews 

量化投资周报：周期拐点附近进攻与防守资产相持

　    5 月以来商品、债券均相对强势，建议谨慎观察防守资产筑底过程截至5 月14 日，CRB 综合现货指数5 月涨幅为2.12%，相较去年6 月末上涨超过50%，且已连续10 个月录得正收益。虽然以商品为代表的进攻资产表现不俗，但近期以债券为代表的防守资产同样强势。近三个月中国10年期国债期货持续上涨，已终结自去年4 月以来的下跌趋势，标志着防守资产与进攻资产正在进行博弈。当前CRB 综合现货指数短周期处于顶部拐点区域，中国10 年期国债期货走势尚未明朗，两类资产的趋势均未确立。我们认为目前是进攻资产筑顶、防守资产筑底的关键时期，建议谨慎观察各资产的相对强弱变化，等待拐点信号明确。

　　美元指数弱势盘整，底背离形态显现

　　在长周期下行的驱动下，美元指数自去年4 月以来走势明显下行。随着短周期与中周期进入底部拐点区域对美元指数形成一定支撑，今年以来美元指数主要呈横盘震荡走势，截至5 月14 日收盘，相较上年末上涨0.39%。观察到美元指数与MACD 指标呈现底背离形态，意味着短期内美元指数持续下探可能性不大，说明经济周期上行动力减弱，或标志着拐点将至。

　　行业景气度跟踪：**轻工、电新、汽车、消费者服务、纺织服装在华泰金工中观基本面轮动系列报告《行业配置策略：景气度视角》

　　(2020-11-05)中，我们结合财务报表、业绩快报、业绩预告、一致预期等多个维度数据，构建了17 个景气度指标来对各行业景气状态进行月度打分(该指标景气度向好打1 分，恶化打-1 分，无信号打0 分)。综合得分越高的行业越景气。根据2021 年3 月31 日的最新建模结果，全市场景气度大于零行业个数为22 个，整个市场仍保持高景气状态。景气度打分排名前五的行业分别是：轻工、电新、汽车、消费者服务、纺织服装。

　　行业拥挤度跟踪：上周五市场拥挤度上升，单日六行业拥挤上周市场反弹，市场热度有所回升，沪深两市日均成交额突破9000 亿。市场近期保持横盘震荡，只有少部分行业出现了拥挤现象，上周五市场大幅反弹，单日五个行业出现拥挤状态。具体到行业层面来看，国防军工、汽车、消费者服务、计算机行业的成分股换手率分化程度过小，资金对于个股区分度不够高。建材、电力设备及新能源行业出现了量价背离现象，需要警惕价格趋势反转的风险。此外钢铁、酒类行业近期换手率明显上升，值得关注。

来源：东方财富网

智能投顾服务将95%“长尾客户”

       2016年，在外资投行打拼多年的雷春然与香港科大数学系博士黄耀东一拍即合，在科技大学图书馆的一个小房间里，创立了智能投顾公司AQUMON。

       智能投顾（robo-advisor），即通过使用特定算法模式管理帐户，结合投资者风险偏好、财产状况与理财目标，为用户“量身定制”自动化的资产配置建议。

      亲身经历了2008年亚洲金融危机的雷春然，坦言“银行的激励机制和产品的制造方式并不是与客户的利益长期保持一致。而且投行的任何交易还需要打电话、记录等，流程还停留在依赖人手的阶段。”

       曾在投行工作近十年的他，深感很多行业已经互联网化，而财富管理行业却未被“颠覆”。虽然香港作为国际金融中心，中环的街头各大银行林立，“只有5%超级有钱人才有资格享受科学长期的理财服务，去私人银行开户，一般的普罗大众基本没有任何投资建议。”

       于是，这位投资银行家毅然放弃高薪厚职，决定利用科技重新定义财富管理，降低专业财富管理的门槛，服务于95%普通客户的公司，创造“更加透明、有信任度的投资方法”。目前，AQUMON的零*客户投资门槛仅为1万港元，而年化收费低至0.4%。

       事实上，2008年伊始，以美国与欧洲为中心，一些提供在线资产管理服务并收取相关手续费的金融公司相继成立，在线专业投资咨询服务迅速兴起。

       雷春然认为，大量的“长尾客户”的投资理财需求未被满足，主要由于相关科技尚未成熟，“以往资讯（技术）工具比较少，大部分金融机构只能服务金字塔顶端的客户。但现在由于科技的进步，云计算及ETF的出现，大家有更好的方法参与金融市场的投资。”

机构+零*双管齐下

       通过金融、算法和科技三方面的结合，AQUMON旨在为机构和个人提供智能、 专业的自动财富管理服务，通过算法+IT的力量帮助普通投资人打破传统昂贵的渠道费用，直达核心资产。

       经过短短数年时间的发展，雷春然透露，目前公司已服务逾百家大型银行、保险公司、券商、资管机构，上线的项目包括永隆银行、友邦保险、中银国际、广州农商行、华润银行、华夏基金等。同时，在零*业务方面，在疫情助推之下，去年AQUMON的新注册用户数量，逆市激增3.65倍，资金流入亦同比飙升239%。

      目前，香港财富管理、资产管理市场的规模达到26万亿港元，未来智能投顾市场空间巨大，“但智能投顾管理的资产规模占比不到1%，未来的三年内，这个比例会增至10-15%，这将是一个非常庞大的市场，”他说道。

       近年来，随着技术的快速发展，伴随量化投资和ETF基金的蓬勃发展，智能投顾的增势锐不可当。放眼全球，一些老牌的知名资管机构亦跨界进入智能投顾的赛道。2015年5月，美国资管机构Vanguard（领航投资）率先推出了智能投顾服务。2015年8月底，全球最大的资产管理公司贝莱德（BlackRock）宣布收购理财服务公FutureAdvisor。

       内地的智能投顾起步则相对较晚，2014年开始出现，2015-2016年迅猛发展，第三方财富管理公司、商业银行、证券公司、基金公司和大型科技公司陆续跟进。根据清华大学《2020中国智能投顾行业评测报告》的预测，未来5年内，国内相关机构的规模有望赶超美国知名巨头。

       在雷春然看来，虽然智能投顾赛道越来越火，竞争的核心在于“背后的研发平台，必须有严谨的大数据、算法以及风险控制系统。创新是非常内生的，必须有足够的激励机制以及多个部门的协作支持。”他笑言，没有任何一家金融机构，可以投资聘请一个数十人的团队，长达数年无盈利的情况下持续“烧钱”。

大湾区抢先布局

       自2012年起，香港已成功跻身成为亚洲财富管理中心。市场期盼已久的“跨境理财通”，有望为香港的财富管理行业注入新的动力。

       5月6日，广东六家“一行两局”金融监管机构联合发布通知，就《粤港澳大湾区“跨境理财通”业务试点实施细则（征求意见稿）》（简称《细则》）公开征求意见。香港财政司司长陈茂波日前透露，三地监管机构已敲定“跨境双向理财通”的实施细则，很快会推出大湾区理财通。

       “未来智能投顾可以在其中扮演一个十分好的角色，未来银行业务必然走向数字化，从监管层面而言，系统性的监控是最好的方式，在香港做智能投顾业务的话，风险收益比的数字可以优化，有助个人投资者降低风险，转向长期稳健的投资方式，”他表示。

       作为中国经济最发达的区域之一，粤港澳大湾区聚集了大批高净值人群。根据胡润2019年报告，广东省千万资产“高净值家庭”有28.5万户；600万资产“富裕家庭”达67.9万户，居全国第二，占比达17.3%。

       为此，AQUMON已在积极布局，分别获得香港证监会1号（****）、4号（就证券提供意见）、9号（资产管理）牌照，中国证券私募基金管理牌照，并已在深圳设立IT、算法团队。

        2020年，一场蔓延全球的新冠疫情，催生了线上化投资交易及财富管理平台爆炸式增长。去年10月，弘量研究（AQUMON母公司），完成了Pre-B轮追加投资，融资金额达3000万美元，由郑和资本领投，阿里巴巴香港创业者基金，联想创投等知名投资机构参与。据悉，自2016年获得天使轮投资以来，公司共进行了四轮融资，累计融资金额达5000万美元。

       作为智能投顾领域的一颗“新星”，雷春然对公司的前景十分笃定，希望打造一个独特的算法驱动的一站式投资平台，涵盖个股交易、中期股票主题**、以及长期资产配置等，“我们希望成为中国人投资出海的最信任的平台，成为数字化财富管理行业的独角兽。”他透露，公司未来两三年将有10-20倍的高速增长，亦正在积极筹备上市。

来源：新浪财经

震荡市买什么基金？量化「固收+」了解一下

      今年的A股，与过去两年的结构性牛市比起来，赚钱效应没有那么明显了。

      今年一季度以春节为分水岭，节前的上涨与节后的大跌“冰火两重天”。很多节前才入场追高的小伙伴已经被套住了，即便是稍早些时候入场的基民，大部分盈利也在节后的一波急跌中回吐，所剩无几，可谓“一夜回到解放前”。

       此次回调之后，上证指数在3300点到3500点之间震荡，个股走势分化。这样上蹿下跳的“猴市”，对很多投资者来说体验并不太友好。这时候如果持有的是「固收+」这种相对稳健的产品，就会舒服很多。

       最近，运用“量化「固收+」”策略的中邮优享一年定期开放基金（A/C：009201/009202）的运作即将满一年，在一年封闭期结束后将打开申购，接下来我们将为大家介绍一下这只基金，感兴趣的小伙伴可以关注起来。

当红「固收+」策略：股债搭配

        「固收+」是最近几年很火的一种策略，大家应该都不陌生。

        “固收”一般指的是债券投资的收益，债券作为一种到期还本付息的证券，安全性比较高，收益也比较稳定。

       不过在低利率时代下，债券收益也随之走低，跑赢通胀越来越难。由于债券与股票的相关性较低，通常存在一弱一强的“跷跷板效应”，如果能将股票与债券的投资结合起来，就能构建一个安全性强于股票、收益率高于债券的组合。

       因此，「固收+」应运而生，其中的“+”便是指权益类投资。

       一般来说，综合考虑收益率和安全性，「固收+」基金配置的债券和股票的比例大概在8:2或6:4，前者更看重安全性，后者更看重进攻性。

       截至今年一季度末，中邮优享一年定开基金配置的债券和股票的比例约为6:1，另有超2成现金。

       从这样的资产配比可以看出，中邮优享一年定开基金当下是一只更注重安全、稳健的产品，相应的也会牺牲一些收益率。

       当“量化”遇上「固收+」，化学反应如何？

       在「固收+」的基础上，中邮优享一年定开基金最大的特点，就是将量化策略加入其中。

       在为大家详细介绍之前，我们先来通俗地跟大家讲一讲，什么叫做“量化”。

       我们以中医和西医来打个比方，中医看病主要靠经验，讲究“望、闻、问、切”；而西医诊断主要靠指标，通过一系列检查得出数据，据此判断病情。与一般的主动投资相比，量化投资更加依赖于数据、指标、公式、模型等，以此指导投资和交易。

       当然，量化投资也需要发挥基金经理的自身能力，但主要不是在投资和交易上，而是在量化模型的开发上，比如因子的选择、权重的设置、公式的设计、模型的适用等。这就好比**机器，基金经理决定这台机器的零部件用什么、用多少个、怎么**，一旦装好机器便可自动运行，直到需要维修或**。

        由于加入了量化策略，中邮优享一年定开基金与传统的「固收+」基金相比，有一些不同之处：

1、 投资组合的收益主要来源于大类资产配置

       从一季报中我们看到，中邮优享一年定开基金采用“股+债+现金”配置，比例约为“1:6:3”，这样的仓位比例及资产权重就是量化模型在当前市场环境下计算出来的。

       当市场环境发生变化，模型会重新进行计算，调整投资组合的仓位和资产权重，通过在各类资产之间进行科学配比来获取收益。

2、打造一个风险可控、波动和回撤较低的产品

       运用量化模型，可以为组合设定预期的波动目标。当预期波动超过设定的目标值后，便会逐渐降低风险资产的权重，直到达标。

       Wind数据显示，中邮优享一年定开基金自2020年5月22日成立以来，A类/C类的最大回撤仅-2.41%/-2.45%，低于同类平均的-4.74%；年化波动率4.26%/4.25%，低于同类平均的6.8%；下行风险2.66%/2.69%，低于同类平均的4.06%。

3、 量化选股、分散持仓

       中邮基金的量化多因子模型中，存在200个因子，涵盖基本面、技术、市场情绪等方面。在构建股票组合时，中邮优享一年定开基金可运用该模型选股。

       量化选股的好处是：一方面，所投资的个股集中度低，有利于分散风险；另一方面，规避了主动基金经理的行业或风格偏好。目前，中邮优享一年定开基金的股票组合中以大盘蓝筹股为主。随着市场行情变化，也可以采用其他选股策略。

       不求高收益，但求稳健持久低波动

       正所谓“盈亏同源”，一个投资品种的风险与收益，就像一个**的两面，是双生的。要想获得高回报，就必然要冒高风险；只愿意承受较低的风险，回报就不可能太高。

       中邮优享一年定开基金定位于「固收+」，目的是“构建一个风险可控、鼓励客户长期持有、年化预期收益率与传统理财相比有一定优势的产品”。显然，高收益率不是它的首要目标，在稳健低波的基础上取得比理财更好的收益率才是。

        从成立近一年的表现来看，中邮优享一年定开基金确实做到了这一点。中邮创业基金**的数据显示，自2020年5月22日成立至2021年4月23日，该基金的A类/C类净值增长率为6.41%/5.92%，妥妥跑赢了理财产品年化3%-4%的收益率。

       同时，该基金自成立以来的最大回撤仅-2.41%/-2.45%，低于同类平均最大回撤-4.74%；年化波动率4.26%/4.25%，低于同类平均的6.8%；下行风险2.66%/2.69%，低于同类平均的4.06%。

       三项风险指标均大大优于同类平均，再次凸显了其稳健的特点。

       那么，哪些投资者适合投资中邮优享一年定开基金呢？从这只产品的特点和目标来看，当然是风险偏好较低、希望长期获取较为稳健收益的投资者更加匹配。

      不过，对于风险偏好较高的投资者，也可以考虑在投资组合中配置一部分如中邮优享一年定开基金这样的「固收+」产品，能起到平滑波动、改善持有体验的作用。

       量化能手掌舵：2020对冲策略冠军基金经理

       这只基金的基金经理王喆，是中邮创业基金的量化能手，现任权益投资部量化小组负责人。

       王喆在证券行业已有9年从业经验，曾就职于******总行资产管理部，从事投资管理及研究分析，2015年加入中邮创业基金。

       2018年起，王喆开始担任基金经理。他长于量化投资，2020年其管理的运用量化多空策略的中邮绝对收益基金，以年收益率15.57%的优秀成绩，在同类中排名1/18（海通证券2020.12.31），拿下当年对冲策略基金冠军。

       相信在实力基金经理及团队的管理下，中邮优享一年定开基金也能续写辉煌，为持有人获取良好的回报。

来源：财经网

量化评论：上市公司招聘数据选股能力初探

       上市公司招聘数据具有相对较高的覆盖率，行业间的偏离呈现较低水平**数据近年来的关注度不断提升，招聘数据作为其中的一类，也逐渐进入投资者的视野。

　　招聘数据在沪深300 上的覆盖度最高，在80%以上；中证500 和中证800 的覆盖度整体在同一水平，近一年维持在70%~80%的区间；在全A 股票池中，招聘数据的覆盖度最较低，2021 年以来，逐步跌破60%的位置。值得注意的是，在疫情期间，各个股票池中，招聘数量都有明显的下降。伴随上市公司数量逐渐增加，覆盖率亦有一定的下滑。

　　在主流招聘**中，代表新兴产业的大科技板块各行业发布招聘信息的上市公司占比相对基准均存在一定的超配，而代表传统产业的大周期板块发布招聘信息的上市公司占比相对基准均有一定的低配；大消费板块里医药生物公司发布招聘信息的比例相比同一板块其他行业具有较高的正向偏离；大制造板块的化工行业招聘数据覆盖度相比基准则有明显的负向偏离；大金融板块里各行业整体偏离不显著。

　　招聘数量因子在高成长股票池中具有更优的选股表现招聘数量，即为每个月上市公司新增招聘广告的总量。招聘数量因子在中证500和中证800 的股票池中表现优于沪深300；在测试区间内，招聘数量因子在沪深300 中没有超额信息含量。如果将沪深300 和中证500 作为价值和成长风格的代理指标，整体而言，招聘数量因子在成长风格中具有更加优秀的表现。

　　按照成长因子对股票池进行高低分域，可以发现，在高成长性域内招聘数量因子的IC 值都远高于低成长性域内招聘数量因子的IC 值。

　　从多空对冲净值的表现来看，在高成长性股票池内部，多空对冲曲线稳定度有了较明显的提升，IR 值从全股票池的1.15 提高至高成长股票池的1.46。从多头净值的相对强弱曲线来看，高成长性股票池内的多头表现稳定地战胜了全股票池内的多头表现，测试期内超额收益约为15%。

　　招聘数量因子在高成长域和全域间的行业配置呈现较大的差异。大制造板块中的化工、机械设备和电气设备招聘信息呈现高覆盖状态；大消费中的汽车行业招聘覆盖率提升显著，呈现一枝独秀状态，从近几年各大互联网巨头企业纷纷进场造车也可看出一些端倪；大科技中的传媒板块近几年处于持续的下跌态势，反映到招聘信息覆盖率上便是下滑显著；大金融板块下的房地产行业由于近年来持续的政策调控，招聘信息覆盖亦有所下滑。

　　风起于青萍之末，浪成于微澜之间。某个行业下单个企业的招聘可能对市场影响甚微，但某个行业下多个企业开始集中发布招聘信息时，也许是行业景气上行的先行指标。

来源：东方财富网

智能投顾将成为智能化资产配置主流模式

       进入2021年以来，A股市场出现较大调整，北向资金波动也在加大。据Choice数据显示，相比于春节前日均26亿元净流入，春节后至4月初净流入规模205亿元，日均净流入仅6亿元。不过，进入4月，北向资金又开始出现较大规模的持续净流入，月内合计净流入逾404亿元，年初至今北向资金净流入已逾1,403亿元。而从国家外汇管理局最新公布的数据来看，当前跨境资金流动总体稳定，国际收支保持基本平衡。业内人士也表示，外资加大配置中国资本市场的总体趋势仍将持续。

        回望2020年，国际金融市场经历大幅波动，三季度后，人民币对美元及一篮子货币进入升值行情，中美利差持续扩大，境外投资者跑步入场，投资境内股票和债券。2020年外资净增持人民币债券超万亿元，连续25个月呈现增持状态，加速了人民币国际化的步伐。

       联合国贸发会议在今年1月份发布的《全球投资趋势监测》报告指出，2020年中国吸收外资超过美国，成为全球最大的外资流入国。据商务部近期发布的数据显示，一季度我国实际使用外资保持增长势头，同比增长39.9%，较2019年同期增长24.8%。

       今年年初以来，北上资金呈现较大幅度的净流入，主要是受以下因素所影响：从短期因素看，中国采取果断措施应对疫情和推动复工复产，使中国经济在主要经济体中率先恢复增长，成为全球资本看得见的“避风港”和“安全岛”。同时，中国还完成了脱贫攻坚任务，制定出台了“十四五”规划和2035年远景目标纲要。因此，中国对全球资本的吸引力可见一斑；从中期因素看，中国经济政策稳定、增长潜力巨大，随着中国市场准入不断放宽、开放度不断扩大，营商环境不断优化。在博鳌亚洲论坛2021年年会上，国外与会者纷纷为中国营商环境的不断提升和优化点赞，表达了对中国市场的十足信心；从长期因素来看，外资将持续配置新兴市场稀缺性龙头，因此，A股白马股的盈利能力是否能够继续保持，无疑成为影响外资流入的重要因素。

       尽管近期美元指数有所反弹，但从中长期考虑，得益于非美经济体复苏弹性更强，预计美元仍将维持一定的弱势，而这无疑“助攻”外资继续配置A股市场，随着我国资本市场对外开放力度的持续加大，以及A股市场改革的不断深化与完善，入场良机已经初现。

       事实上，截至2020年底，以个人金融资产计算，中国已成为全球第二大财富管理市场、第二大在岸私人银行市场。预计到2025年，中国财富管理市场年复合增长率将达10%左右，市场规模有望突破330万亿元人民币。而另一方面，对标世界发达经济体，与美国相比，中国居民的金融资产占比明显偏低。资产配置仍存在优化空间，这预示着未来财富管理市场拥有巨大发展前景。

       据麦肯锡4月19日发布的最新一期《中国金融业CEO季刊》指出，未来客户需求更趋多元化和复杂化，高净值与超高净值客群将成为关键战场，投顾服务将围绕“以客户为中心”进行更深层次的模式变革和分化，中国财富管理仍是一片巨大蓝海。

       当然，金融领域有一句至理名言：“没有最好的金融产品，只有最适合自己的”，这句话的意思就是，投资人在做投资之前首先要做的是明确识别自己的投资需求及投资目标，而个体投资人很难做到投资选择长盛不衰。因此，投资者想收获资本市场红利，想获得上市公司长期增长的红利，就应当在专业的财富管理机构帮助下，进行长期投资，秉持价值投资理念，提前布局优质赛道。

       对于2021年投资方向，恒昌宏观经济研究室对投资者提供三点建议。第一，2021年开始，权益类资产，公募基金可能会成为新的资产分类定位工具。今后公募基金将成为家庭资产配置中必不可少的主流配置项目。第二，建议投资者通过专业财富管理机构，筛选适合自己特点的投资项目和资产配置方案，进行长期投资。第三，重视资产配置，重视组合的力量。再好的资产都不可能跑赢每一个市场周期，没有常胜将军。资产配置是一个千人千面的

场景选择，没有一个人能够和其他人的风险偏好、投资目标雷同。因此，每个人的资产配置方案都应该是量身定制的。

       同时，恒昌宏观经济研究室认为，在未来财富管理的“黄金十年”，“**价值”也将进一步凸显，智能投顾将成为智能化资产配置的主流模式。优秀的财富管理机构将通过智能化及个性化的**服务、精细化的客户经营手段，为广大投资客户服务。未来，恒昌将基于大数据的量化建模和人工智能技术，对金融市场的海量信息进行深度剖析和广度关联，为用户提供全方位、专业化的财富管理服务。根据客户的资产结构配置特点，为客户提供控制风险、稳定收益的资产配置服务模式，实现金融科技+专业**的收益稳健、安全的智慧投资金融服务，真正实现以智慧金融建模撬动财富蓝海，满足当前形势下财富管理升级的市场需求。

       巴菲特曾经说过，投资就像滚雪球，重要的是找到足够湿的雪，很长的坡。按照目前的市场形势来看，现在全世界最好的滚雪球的地方就是中国。面对新的宏观经济环境和当前资本市场的蓬勃发展，投资者更需要学会在一个比较长期的时间轴里，在不断变化的市场中寻找确定元素。恒昌也将以更精细化的客户管理能力、更生态化的产品构建能力、更专业化的投研**能力、更智能化的数字服务能力、更定制化的传承规划能力、更精英化的人才储备能力、更全面化的风控督导能力，为投资者保驾护航，解码新十年财富管理进化论。

来源：壹点网