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量化投资犹如钓鱼www.04161.com

更新时间:2019-11-09

  北京大学金融学硕士, 特许金融分析师(CFA)。现任长盛基金量化投资部负责人,兼任长盛成长价值、长盛中证100等基金基金经理。2007年7月加入长盛基金公司,曾任金融工程与量化投资部金融工程研究员等职务。

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  首先要选择行业,选择景气度向上、符合经济发展规律且其本身增长性较好的子行业,再在其中选择经营资质好的企业,不是说新进入或者外延并购的新企业,而是本身有确定性增长的企业。

  我一直比较看好消费电子板块。市场普遍认为,消费电子行业已经相对成熟,智能机的保有量已经很高,在销量上并不会有多大的提升空间,但是我注意的是,智能机本身价格带来的提升以及智能机里面市场份额的变化。

  今年以来,创业板和中小板表现非常差,背后原因是很多创业板公司业绩大幅低于预期,导致整个指数表现都很差,但其实很多公司本身有好的业绩增长,但偏偏处于中小板或者创业板中,存在被错杀的情况。

  从宏观经济的角度,www.21846.comPHPCMS V9上传图片显示。既不会大幅低预期,也很难继续超预期,所谓结构性行情更多来自于对上市公司本身业绩的把握,在宏观经济相对平稳的背景下,布局业绩高增长的公司,而不过分注重所谓的主题性投资机会,这样的话,收益就会相对平稳一些。

  2017年的A股,白马狂欢蓝筹起舞,中小创则跌跌不休,“二八行情”演绎到极致。前两年风风火火的以分散持股、重仓中小创为特色的量化基金业绩惨淡。 然而,在多数量化基金遭遇挫折之际,“老十家”之一的长盛基金旗下的量化基金业绩喜人。

  金融界基金数据显示,截至12月4日,由长盛基金量化投资部总监冯雨生管理的长盛同鑫行业配置混合(080007)今年以来收益19.10%,长盛成长价值(080001)今年以来收益14.56%,长盛同德(519039)今年以来收益9.46%。同期,量化基金整体平均收益为3.19%。

  今年量化基金何以“狼狈不堪”?冯雨生管理的产品又是如何在不利的市场环境中颖脱而出?

  讲起量化投资,就不得不提华尔街的传奇人物、被誉为“量化投资之王”的詹姆斯西蒙斯(James Simons)。他被誉为“黑匣投资者之王”(king of black box),特点是运用最为玄妙的数学运算法则进行量化对冲投资。

  西蒙斯是一位著名的数学家,赛马会论坛丢开套路这个双十一大自然家居带你冯雨生与他充满着相似性。从小到大,冯雨生的数学成绩都很好,从北京大学光华管理学院学习金融工程,到手握数十亿资金,他一直把西蒙斯作为自己的人生偶像和努力的方向。从业以来,冯雨生始终将追求卓越,把成为能给投资者带来稳健、丰厚回报的投资家作为自己的职业目标。他认为,在量化投资领域实现这一目标,最关键的就是自己研发的模型要具有差异化。换句话说,只有独属于自己的模型才是制胜法宝。

  前两年,量化基金的业绩亮眼,因此在一定程度上已经被别有用心地神话或者说标签化了,很多时候都被包装成了看似“高端大气”、且可能“一夜暴富”的噱头。追根溯源,量化投资的整体投资思路和其他投资方式并无二致,本质都是通过对未来的预期,指导当前资产配置,以期实现与投资策略相匹配的收益目标。不同的是,量化投资是运用数学或者统计模型来模拟金融市场的未来走向,而其他投资方式则依靠被动跟随市场贝塔或主观经验来判断未来走势。

  今年量化基金整体业绩不尽如人意的主要原因在于“风格分化”,全市场三千多只股票中下跌的股票有两千多只,上涨的股票仅有六七百只。量化投资的一个特征是持股极为分散,持有一两百只股票。在大多数个股下跌的情况下,量化基金业绩自然不会好。

  对于国内公募量化基金来说,由于无法进行高频交易和T+0交易,多因子模型基本成为各家标配。因此不少基金的模型比较类似,导致在超额收益方面具有高度相似性,最终出现了收益的大面积崩塌。

  冯雨生表示,在选择因子上,长盛量化团队在建立量化模型的过程中,比一般的多因子模型更加深入一层,有一些自己特别设置的因子,而对于已被使用较多、容易产生踩踏的、同质化严重的因子尽量减少使用。比如,刻意回避各家机构都超配的小市值因子。

  另一方面,业内多用简单线性的模型,长盛量化团队特别注重模型捕捉投资机会的能力,并且添加了上市公司盈利质量、成长性、估值水平、分红状况、应收账款占比,甚至业内极少关注的融资成本、网络关注度等因子。

  在市场风格剧变的今年,长盛基金旗下的量化基金长盛同鑫行业配置混合(080007)、长盛成长价值(080001)、长盛量化红利混合(080005)(现任基金经理王超)年内回报率分别为19.10%、14.56%、10.06%,超过主动偏股基金平均业绩。事实证明,他的模型是出色的。冯雨生表示,“量化基金的模型差异性越大越好,模型越类似,超额收益会逐渐递减。”

  “一般而言,模型的因子来源于学术的实证研究或对市场的观察,寻找哪些因子有异常现象、能够产生超额收益,然后根据这种现象构建相对应的量化模型因子,来捕捉这种超额收益机会。”

  经过大量、长期测试、筛选,冯雨生和他的团队挑选出市场解释能力最强的十个因子,运用到策略进与基金产品中。冯雨生认为,盈利质量代表了上市公司未来的发展前景,而估值代表买入股票的安全边际,所以他较为看重这两个因子。

  对于盈利质量因子而言,高质量的收益是指报表收益对企业过去、现在的经济成果和未来经济前景的描述,是可靠和可信任的。

  很多人都不是特别关注融资成本,冯雨生却表示,“我们团队发现有一个有意思的现象:债务融资成本越低,越容易跑赢市场,并且长期有效。”

  对于每种因子的配额,“如果大家用得相对较少且效果还不错,就会偏好于这种因子;越是大家都在用的同质化因子,如小市值因子等,尽管这个因子历史收益不错,但是配额肯定没有同行那么大”。

  震荡行情中,许多投资者耐不住行情的颠簸,选择了赎回基金。其中最重要的原因就是,基金回撤已经超过了基民心里最大承受限度。因此基金经理对于最大回撤的控制也是非常重要。

  冯雨生介绍,因为量化模型构建完毕之后,由于每个季度有新的数据,各个因子会重新计算,每只股票的得分也都会重新排序。“我们会注重每只股票的‘黑天鹅’事件,比如这只股票是否受到处罚,相关行业基本面是否有大的变动,www.04161.com,我们会用模型去捕捉,来筛选组合内的股票是否有大幅下跌的风险,如果有这种的话我们会及时把它剔除。”

  在估值方面,他举了一个简单的例子:今年的某消费龙头,涨了一定幅度后,模型认为该股估值已高,选择卖出,当然这只龙头股目前仍然在震荡上涨,但是模型通过调仓选入其它符合条件的个股,既规避了风险,又获取了超额收益。

  “另外一个层次是对仓位的控制,例如长盛成长价值,其仓位是同业水平的60%至70%,相对来说更看重风险控制。”

  如果用一项运动来形容量化投资,你会选什么?冯雨生选择钓鱼。他认为,钓鱼这项运动,你要耐得住寂寞,也要盯得住细节动静。

  “要想取得好的收益或钓到更多的鱼,就要知道哪些地方有鱼,哪些地方有收益?你得熟悉这个河流,要花很长时间熟悉这个河流,要提前做好各种准备,学会相关知识。”冯雨生表示,“对河流理解越深,能钓到鱼的概率越高。所以很多时候,我们的量化投资都在观测这个市场,需要好好学习,研究这个市场。”