《投资热点说》直播|东方基金盛泽:探秘量化“黑箱”,于风险与收益当中不断寻求最优配置

时间:2022-11-02



2022年已过去三分之二,回首今年年初至今,A股市场经历较长时间的调整,进入了震荡分化行情,如何寻求投资机会和稳定的投资收益,成为投资者最关心的问题。在风格转换不断的市场,量化投资也越来越受到投资者的关注。

一直以来,量化策略以“黑箱”著称,那么究竟什么是量化基金?权益市场风云变幻,量化策略将如何应对?量化投资如何帮助投资者在不确定下攻守兼备? 展望四季度,哪些板块或者行业更具投资机遇,风险点又在何方?

近日,东方基金量化投资部副总经理盛泽就做客中国基金报“投资热点说”直播间,围绕“突围震荡市!揭秘量化投资之道”话题分享最新观点,向投资者详细分析当下市场行情现状,以量化策略捕捉均衡配置之道,为投资者们答疑解惑,以下为直播部分精彩内容。

运用量化策略

在风险与收益当中不断寻求最优配置

主持人:如何理解量化基金?当前量化基金在国内外的发展情况如何?

盛泽:量化交易,一定程度上以数学模型替代人为的主观判断,基于历史大数据编写软件程序来实时监测交易情况,通过设定条件来自动执行买入、卖出操作。极大地减少了投资者情绪波动的影响,一定程度上避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性投资决策。量化交易具有很强的客观性,摒除了人性的一些弱点,比如纠结、贪婪等。

相较于美国华尔街,我们国内的量化投资起步较晚,早在2017年,美国华尔街量化对冲基金达成美股近三分之一的股票交易量,首次超过了其他对冲基金、传统资管公司以及银行交易等其他类型的机构投资者,成为“新华尔街之王”。而到目前,美国量化交易占比约70%左右。美国量化私募萌芽于1970年代,经过几十年的迅速发展,在2010年进入成熟期。美国知名量化基金的规模基本都在两百亿美元以上。其中Bridgewater(桥水基金)规模最大,已经超过了1500亿美元。AQR其次,2018年公布的数据已经接近千亿美元规模。TwoSigmaRenaissance Technologies(文艺复兴)和Millennium Management(千禧基金)的规模也已经超过500亿美元。

反观国内,由于量化投资起步较晚,且衍生品等投资标的仍在发展当中,因此在规模体量上仍然与海外市场存在巨大差距。然而经过这几年的发展,量化基金的发展速率有所加快,根据2022Q1中基协的数据显示,公募量化的规模是2500亿左右,结合ETF等指数基金有1.2万亿左右,占整个公募基金权益资产规模比例加起来不到20%。而私募量化的管理规模约为1.4万亿,发展速度较快。根据中信证券的估算,当前量化交易占A股市场的占比大概在10%-20%之间,因此从当前时间推算,量化基金的未来空间依然较大。整体而言,量化基金的优势在随着市场不断进步的过程当中不断放大。

主持人:处于什么阶段的投资者或什么特征的投资者可能更适合量化产品?

盛泽:量化产品分很多种类型,以公募基金为例,主要分为主动量化选股基金、指数增强型基金、被动指数型基金这三大类,当然也有一些另类投资型基金(量化对冲策略)。传统的量化基金不以追逐高收益为投资目标,以我司指数增强型策略为例,我们致力于在严格控制风险的大前提下,努力提升产品的超额收益稳定性以及超额收益最大化(超额收益即相较于基准指数的alpha收益)。

因此,在不同的市场阶段当中,我们在风险与收益当中不断寻求最优配置,正所谓“盈亏同源”,资产管理公司追逐高收益的同时,本身也承受着较大风险。因此对于风险均衡型的专业投资人而言,在配置基金的过程当中,也要尝试分析目标基金的收益风险比,这样有助于在变换磨蹭的市场环境当中实现长期的资产有效增值。

面对不同的基金,我们应当关注的重点也是不同的。例如对于传统主观投资的股票型或偏股型基金,投资者往往非常关注其业绩排名,但切忌以短期排名为选择依据,应该关注其长期业绩,例如五年以上的同类基金业绩排名,等等;对于主题型基金,可重点关注其实际投资组合与主题方向是否契合,是否存在风格飘移;对于指数型基金,可重点关注其跟踪误差,以衡量其是否能准确复制指数;对于指数增强或主动量化基金,可关注其信息比率,也即超额收益与跟踪误差的比值,以衡量其在付出相同的主动风险时,获取超额收益的能力差异;对于偏债混合型基金等基金,应重点关注其风险收益比,使用例如夏普比率、卡玛比率来衡量其在同等波动或同等最大回撤下,获取收益的能力,当然统计的区间也应该尽可能长期,尽可能包含各类市场条件。

主持人:量化产品主要分为哪几类?不同类型的量化产品主要采用哪些投资策略?

盛泽:公募基金投资衍生品受限,因此权益部分主要投向于股票。因此股票阿尔法策略这种低频策略逐渐成为公募基金投资策略的核心,目前市场占据大多数的量化基金主要还是阿尔法策略为主,产品类型主要分为主动量化和指数增强两种(被动投资除外),还有一部分的量化对冲型基金。

指数增强策略在收益目标上追求稳定超额于指定指数的收益,力争提高组合稳定性。而主动量化策略,主要用于精选个股,尽可能的获取更高的绝对回报,当然也会承担较大的市场风险。量化对冲型,就是通过量化选股的多头,同时利用股指期货进行对冲,力争获取阿尔法部分的绝对收益,此类产品受股指期货的负基差影响较大。

主持人:与普通基金相比较,采用量化投资的基金优势是什么?

盛泽:量化一般具有以下两方面特征:

一、通过数理化模型进行投资决策,规避了一些人性的弱点,是纪律性很强、科学性很强的一种投资管理方法。

二、量化是一种投资手段,这种投资手段可以运用在不同的投资品种和不同的基金产品中。比如有灵活配置型基金、偏股混合型基金和偏债混合型基金,在不同类型的基金中,量化手段有助于产出一些胜率相对比较高的有效策略。

 量化的宗旨是不断提升投资胜率(wining rate),投资胜率,如果你有一个基准的benchmark,对于一个基准来说,投资业绩很长的时间内,一般设定三年起步的投资周期,假如有至少三年以上的时间过程中,每个月这个产品的业绩都能打败业绩比较基准或者市场基准。所以,量化通过从海量数据着手,通过它的策略和模型,以及统计方法进行分析计算之后,有助于捕捉到一些人为很难顾忌的方面,有助于捕捉一些投资机会。

以基本面为核心,采用多因子选股

 

主持人:您至今已有7年证券从业经历,其中4年投资管理经验。能否给大家介绍下您的个人投资经历,过往的经历对您的投资框架的形成有哪些影响?

盛泽:我自2014年毕业以来即进入公募基金的量化投资部从事量化相关的研究工作。在学生时代,主要是应用数学+数量经济学的背景,本人对数学和物理学科非常感兴趣,因此学生生涯主要是理工科背景为主。众所周知,量化投资是一门科学化投资的新型领域,七十年代末在华尔街开始流行,当时较为出名的数学和物理学大师在对金融市场的研究过程当中,发现股价存在随机行走的特征(Brownian Motion),也即是我们课本当中学过的布朗运动。至此,量化投资开始进入了快速发展的时期。在本科的学习当中,我发现概率学、微积分等众多学科知识都运用在金融市场的量化定价工具当中,因此对这方面产生了浓厚的兴趣。并且为了弥补知识面的不足,在研究生的时期选择了数量经济学方向。

经济学,对很多人来说是一门很抽象的学科,但是随着时代的发展,当代经济学主流学派主要以新凯恩斯主义为主,就如我们所知的发达经济体的中央银行,如欧洲央行、美联储、英国银行,掌门人及相关货币政策高层多数都出自于新凯恩斯主义学派。新凯恩斯主义学派注重“量化+经济学“的结合,他们多数出自于数学物理背景,例如DSGEEconomic Growth等领域,均运用了应用数学技术来解决一些宏观难题。包括这几年各国央行采用较多的量化宽松政策,也是通过严谨的数学推理而求出的自变量到因变量之间的均衡解。

数理化工具的普及,使得我们对投资这件事情变得十分严谨,尤其全球进入大数据时代的背景下,科学化投资可以帮助我们在分析和处理投资问题更加高效率。在工作初期的量化研究工作让我更近距离地接触到市场,对量化选股、风险控制等方面有了较为深刻的理解。

我们的量化体系主要脱胎于BGI(巴克莱全球投资公司)多因子选股框架的演变。BGI公司在华尔街从事量化投资超过30年,对量化选股有着独特的理解和实盘经验,我们借鉴了当前海内外较为领先的量化投资策略,针对A股市场重新梳理了相关投资框架,包括重新研发了多因子选股模型,风险模型等等,本人从事多因子模型的研发工作超过7年,投资管理方面经验超过4年,对于量化投资体系的搭建有着深刻的认识。

主持人:您是如何构建整个量化投资体系?和市场上其他的量化策略有何不同?

盛泽:整体上我们的量化投资框架主要脱胎于美国BGI巴克莱全球投资者公司的多因子量化选股体系,在此基础上拟合A股市场的投资环境,不断深化自身量化投资体系。量化投资不仅限于通过多因子模型捕捉市场当中的超额收益机会(超越基准指数的收益),还覆盖了风险控制、回撤控制、交易成本控制、业绩归因等多维度的投资模块,得以辅助提高投资组合的业绩稳定性。旨在通过努力严格控制投资组合的风险水平的前提下,追求提升超额收益的胜率,忽略短期市场的扰动,力争达到长期获得稳定风险调整后收益的目的。

除成熟的风险控制体系外,量化投资的核心还是多因子选股模型。团队通过对A股市场的历史研究,经过长期不断地量化回测模拟,筛选出相对有效、且立足于基本面的量化选股因子。目前多因子体系涵盖了价值、成长、市场动量、分析师预期、大数据挖掘等都多方面的大类因子,主要通过对基本面的深入研究,将主观投资逻辑转化为高能计算的高效率投资手段。在投资过程当中,坚持科学技术投资逻辑,更大程度上剔除人性情绪的干扰,力争在不断变化的市场当中保证投资风格的稳定。

科学投资是资本市场发展的重要方向,东方基金量化团队不仅深耕于企业内在价值、公司估值、公司成长性等多方面的传统研究框架,而且将实际投资过程当中的预期收益与风险暴露转化为数量化投资模式,力争避免在风格极端的市场当中发生较大的相对回撤,从而追求长期投资价值的效用最大化。

主持人:以基本面为核心的量化具备哪些特点?

盛泽:首先根据行业基本面轮动观察在当前宏观环境的背景下,宏观至微观的高景气度行业及细分优质赛道,然后通过自下而上的选股模式挑选优质公司背后的共同特征,形成以因子选股的投资逻辑来追求获取以基本面驱动的超额收益。由于企业基本分为好几种特征,我们将特征归类成不同类型的大类因子,从而使得更加全面的评估个股预期获得超额收益的能力。同时基于量化投资的组合分散性,有效剥离了重仓个股对组合造成的巨大影响,也一定程度上确保组合的行业配置、风格暴露、个股权重、跟踪误差等较基准指数的偏离在控制范围内。

主持人:指数增强型的量化策略主要采用多因子选股模式,主要是看重哪几类因子?哪些因子会成为您选择股票的依据?

盛泽:基本面投资的量化策略还是相对偏中低频的策略,不会日内反复交易,主要还是通过多因子选股增强。多因子中我们有成长、有价值、有分析师预期、有质量等等七大类的多因子。因子值相对比较高的股票大概率是未来预期超额收益获得能力可能会比较强的股票。所以,每个公司的背后都有我们对它进行的特征刻画,比如价值、成长、分析师预期、市场动量、质量、ROEROI水平、预期净值增长率水平等等。

在因子规划完以后,也会去寻找契合当前市场的相对有效因子大类,给予其相对较高的权重。所以,随着市场变化,大市值市场和小市值市场,市场会偏价值、会偏成长、会偏结构性、会偏全市场选股,都有可能。我们则运用量化手段寻找相对稳定的超额收益的大类因子,其权重会对应的增加,以此寻找可能蕴含潜在超额收益获得能力比较强的公司。

主持人:很多观点认为,在追求稳定收益和控制回撤方面,量化策略在震荡市中更容易胜出。在您看来,量化策略如何在起伏行情中力争持续创造alpha?在大涨或大跌的单边市场,量化策略会否出现失效的情况?

盛泽:Alpha的收益可以大致拆解为选股收益和行业配置收益。选股收益来自于前面所讲的多因子策略,通过选出未来收益相对于其所在行业平均水平可能会更好的股票来力争获取选股收益;而行业配置收益的来源更多元,第一部分仍是多因子策略提供,某行业内各股票因子打分平均值高,则更容易获得更高的超额配置,如果预测正确则可获得一部分行业配置收益,第二部分是行业轮动模型提供的,这是行业轮动给出的超配/低配某行业带来的收益。

想要持续获取超额ALPHA收益,就需要我们有相对预测能力强的多因子模型、行业轮动模型,有能综合利用各个因子的预测信息给出更准确预测的因子配权模型,有准确预测和把控风险以保证超额收益稳定的风险模型。量化投资最大的难点在于寻找有预测能力的因子,因子直接决定了最终收益的好坏。

因子失效是一个我们几乎每天都在遇到的问题,因子库中海量的因子总有一些在在因子挖掘之初效果很好,而在当期表现却不好的情况。因子的失效也要分情况来看,有些因子由于市场环境的变化,其最初的经济学意义或者收益的背后逻辑逐渐消失,因子表现也变差,那么就可以果断抛弃;有些因子经济学意义仍然明确,但由于使用者过多,造成交易拥挤,使得其收益从稳定变成不稳定,甚至成为了风险因子,那么我们一般会给与它较低的权重,同时也给与更长的考察期,以确定是彻底失效还是阶段性表现差。

沪深300指数价值性、成长性值得长期关注

主持人:您近期也在新发指数增强型产品,那么您个人的产品策略和市场上其他基金相比有哪些不同之处?或者说新基金与其他同类基金相比而言,优势体现在哪些方面?

盛泽:东方基金的指数增强致力于努力通过全市场选股来实现指数增强。具体来看,经过全市场选择后的组合,我们会通过优化算法对其进行成分股投资比例的限定,因此最终产生的组合依旧能够满足不低于80%的投资比例投资于指数成分股的限定。

二是个股的主动权重严格限定在我们约束条件内。在这当中,我们依然利用量化手段去追求不同条件约束下全局优化的最优解,因此组合的的目标函数依然是阿尔法最大化的。所以,如果80%纯复制成分股,产品增强部分理论只有20%的仓位,这会蚕食增强的效果。致力于产品长期信息比率做到2倍以上,也是因为我们一直坚持全市场选股的方法,因为全市场选股或能增强得更充分。

主持人:您如何看当前的沪深300指数的配置价值,为何此次选择了沪深300指数增强的新产品?

盛泽我们对于沪深300五年前权重行业占比以及到现在的沪深300行业占比进行了统计:

五年前,沪深300成分股中非银+银行大金融两个行业加起来权重超过接近36%,各18%左右,接近有1/3以上的权重都是以大金融为代表的。前五大个股权重中,基本上都是以大金融、家电、地产为代表。到现在来看,第一大行业已经成为了电新,占比13%附近满五年的时间权重比扩张10倍。第二大行业是食品饮料,跟电新很接近,食品饮料和新能源这两个行业基本上占到了25%左右的权重比例。

可以看到,沪深300指数在这五年当中的变迁,它的背后映射了中国经济创新科技增长的新动力引擎。

很多个人投资者包括专业投资者都会觉得,沪深300是价值蓝筹的典型代表,创业板指数是高Beta、高弹性的指数代表,但是我们从它的变迁来看,投资于沪深300并不会缺失中国新经济动能的成长性红利,因为它的权重也随着优秀的公司不断的浮现,优秀的行业不断的发展,这个指数也发生了翻天覆地的变化。相信在未来的时间窗口上,它的Beta收益也是相当可观的,尤其它代表了各行各业中最优秀的这批公司。沪深300里面的龙头公司未来将会负担起社会更大的责任,当然他们自身公司的发展也会突破新的一个平台和瓶颈。所以,我们觉得沪深300的价值性和成长性是非常值得长期关注的。

指数增强型基金

严控风险,力争高胜率

主持人:未来三年您及团队量化策略的方向和目标可能会聚焦哪些方面?在量化研究能力上,我们还在做哪些努力呢?

盛泽:量化投资的最大优势之一在于投资方法多样化,所谓兵无常势,我们利用量化技术手段在绝对收益策略领域上也做了不少尝试。

量化绝对收益分为量化对冲型策略和量化偏债混和增强策略,我们今天在这里介绍一下量化偏债混和增强策略,偏债混和增强策略一般泛指以固定收益类投资策略为基础,同时配置其他大类资产为辅助投资的多样化投资策略。

就产品性质而言,偏债混和增强策略一般运用于偏债混合型基金以及灵活配置型基金当中,由于股债之间仓位选择余地较大,可充分发挥股债组合的投资优势,旨在降低整体组合波动率的同时,力争获得理论上比固定收益类产品更高的收益上限。超额的部分主要是通过权益或转债等股性较强的高波动资产来换取理论的收益上限空间。

然而,市场当中偏债混和增强的策略实际运作方面存在很大差异,分为主动投资策略和量化投资策略。在基金合同约定的范围和投资限制内,主动投资方面由基金经理主观判断股债配比及底层资产的选择,量化投资则是通过大类资产数量化模型确定股债之间的投资比例,模型主要依据股票和债券资产的历史波动率来确定一定的风险预算,从而起到大类资产端风险控制的目的。其次在底层资产端,我们运用量化选股模型进行底层资产的仓位管理,对底层资产的风险暴露也有严格的控制。

因此,在组合层面上,量化偏债混和增强从“顶层风险预算+底仓风险管理”两方面形成了“双控”的特色,旨在控制组合的整体波动,寻找预期收益率与组合风险的平衡点。力争在严格控制风险等级的前提下,力争获取相对稳定的超额收益。

主持人:近几年的市场行情下,指数增强的基本逻辑还牢不牢靠? 现在是指数增强类策略的“黄金坑”吗? 指数增强类策略的绝佳配置窗口是否已到?

盛泽:落实到理财的话,指数增强型基金或是不错的理财工具。首先,指数增强型基金在过去这几年的过程中,还是机构投资人比较青睐的产品。原因在于机构投资人相对来说比较理性和客观的。指数增强型基金本身策略就限制的非常好,它对主动风险水平的控制,包括对基准指数风格的偏离都是做了非常缜密的风险模型的规划的,所以,对机构投资人而言配置一些指数增强型基金的是具备一定性价比的。

其次,个人的话,当然个人投资过程中,不想承担太多的资产波动和价格波动,可能会导致个人投资者做出一些频繁申赎的行为,指数增强策略在海外定投市场非常受欢迎的,因为定投被验证是个人理财长期比较有效的投资行为,不要频繁的择时,也不要频繁的去个人选择申赎,如果有长期理财诉求的个人投资者,在符合自身风险承受能力等因素下我还是比较推荐以定投模式和形式进行指数增强型基金的投资。

 所以为什么选择指数增强型基金,因为其努力严格控制风险的同时,又在力争做出一个高胜率的超额收益。

市场有风险,基金投资需谨慎。

公开募集证券投资基金(以下简称基金”)是一种长期投资工具,其主要功能是分散投资,降低投资单一证券所带来的个别风险。基金不同于银行储蓄等能够提供固定收益预期的金融工具,当您购买基金产品时,既可能按持有份额分享基金投资所产生的收益,也可能承担基金投资所带来的损失。

您在做出投资决策之前,请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要等产品法律文件和本风险揭示书,充分认识本基金的风险收益特征和产品特性,认真考虑本基金存在的各项风险因素,并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力,在了解产品情况及销售适当性意见的基础上,理性判断并谨慎做出投资决策。

根据有关法律法规,基金管理人【东方基金管理股份有限公司】做出如下风险揭示:

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