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如何看待量化基金的现状

2017-06-191次浏览
小新客服
问:量化基金今年怎么那么差 答:这就要感谢国家队高明的操作手法了,一是国家限制开仓,让空单保护不足,另一方面国家队只拉当年救市时进入的权重股,而让其他股票自由阴跌,剪刀差越来越大<br />
⊙申万菱信基金 俞诚

 三年前,业绩亮眼的主动量化基金开始进入大家的视野,其以稳健的分散式选股方法、无情绪的机械式管理流程逐渐得到投资者的青睐。其实,在公募领域,量化投资产品化的时间并不长,崛起于2013年,真正辉煌则在2016年。

 这几年,股市的走势犹如过山车,其间经历了大幅调整,量化基金非但没有被击垮,甚至展现出更强大的模型选股能力。值得一提的是,量化基金在2015年6月牛市顶点后的几个月,依然获取了大量超额收益。但2017年伊始,主动量化基金的业绩开始经历“滑铁卢”,这其中的原因何在?量化基金真的不行了吗?

 想理解今年量化基金业绩滑坡的原因,首先必须对量化基金的选股方法有一个深刻的认识。我们知道,目前主动量化基金采用多因子模型为主,各产品的区别无非是因子的选择不同。量化基金选择因子的角度有很多,如果说主动权益型基金在选股前需要分析师去调研上市公司数据,并据此产生投资依据。那么,量化基金的选股则依赖于对历史上的各类数据进行研究统计,通过相关规律生成模型。而所谓因子,就是一种同类数据的集合。历史上,会有很多有效的因子,在不同时期其有效性也不一样。但选择何种因子组合去生成模型,是静态的还是动态的,这都是基金经理的选择,这种选择决定了模型的风格走向。

 最简单的,选成长股或价值股,选小盘股或大盘股,这种都是最基本的风格描述。而今年以来,市场风格一边倒地倾向于大市值公司,投资人几乎都可以不借助分析软件,直接从盘面上看出小市值公司相对大市值公司的表现要弱很多。但问题在于,这个现象一定程度上与历史规律相反,所以基于历史数据统计的量化模型在今年都遭遇了业绩回撤。回顾过去几年,如果将量化基金的超额收益进行分解,以BArra这个风控模型为例,其超额收益分别来源于行业、风格、个股三大领域,其中风格在收益中的贡献占比较大,所占比重甚至超过50%,而风格中市值因子则处于Top3的排位。

 量化基金在过去几年“扎堆”于市值因子,享受了市值因子带来的超额收益,导致基金经理在做因子模型时产生了思维惯性,但这一惯性思维在今年的市场环境中遭遇了“滑铁卢”。

 目前,量化基金的问题在于量化从业者能否正视风格与业绩的关系。个人认为,量化基金真正的阿尔法应该来自于个股,而非行业或风格,这是不受市场影响的阿尔法。除此之外的收益应该都属于贝塔。这意味着,每个模型构建者都应该静心分析历史超额收益中来自于个股贡献的收益占比。

 最后打个比喻,量化投资中风格和个股贡献的关系,就像我们日常生活中的零食和主食,偶尔吃点零食,满足下味蕾,生活有滋有味,但天天吃零食,忽略了主食,健康一定会出问题。明白了这个道理,相信量化基金还会迎来下一个春天。
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