第5期 2016-11-29

量化基金近半年业绩领跑

梅翼中

导语

据金牛理财网统计,截至2016年11月18日,近半年主动股混型基金收益排行榜前20名中有8只为量化基金,这8只量化基金平均收益高达31.17%,而同一时期沪深300指数涨幅仅为11.39%。此外,全市场量化基金在近五年的平均业绩达112.14%,大幅跑赢了同期沪深300指数的31.11%,其超额收益能力在过去的市场环境下彰显了一定的持续性。国内量化基金数量已达到89只,规模超过700亿元。虽然过往业绩不能代表未来收益,但是仅从风险控制角度考虑,投资者眼下了解一下量化基金的投资逻辑和产品特征无疑也是很有价值的。

一、量化投资━数学家创造投资奇迹

量化投资或许对国内大部分投资人来讲可能还比较陌生,其实在海外,量化已经是一种比较成熟的投资手段了。量化技术最早出现在上世纪七十年代的美国股票市场,1978年富国银行已成立第一只量化公募基金。谈及量化基金不得不提及鼎鼎大名的詹姆斯·西蒙斯和其创立的文艺复兴科技公司麾下的量化基金──大奖章基金(Medallion Fund),该基金自1988年至2015年间平均年化收益率达到35%,连续27年战胜巴菲特管理的基金,2008年巴菲特的年化回报率约为-15%,而西蒙斯却做到了约80%的年化回报率。为何西蒙斯的量化基金如此神奇?不同于巴菲特的价值投资,一部分依赖定性判断,西蒙斯使用数学模型进行系统化投资:使用不断优化的算法,从海量的市场数据中找出观测值之间隐含的数学关系,发现当下微小的获利机会并进行快速、大规模的套利。

简单来说,量化策略依赖电脑辅助人脑进行判断。说到底运用量化策略的主要优势一方面在于其摒弃了人为情绪干扰,使用实行严格的计算机操作,不会出现如受到基金经理个人偏好影响等情况;另一方面,该方法覆盖范围更广,可快速检验全市场数据,有效挖掘信息。

这里给有炒股经验的投资者们列举一个极端简单的例子。例如大家选股票可能依据公司财报数据、盘面K线走势、事件舆论等,量化基金经理可以将这些判断逻辑都换算成方程,通过电脑来高效地计算筛选,目的是找出相应的财务状况健康、股价走势显交易机会、最好再能有点正面舆论热度的股票。不难看出,量化投资与传统的基本面、技术面逻辑并不冲突,只是分析过程中大量运用了计算机程序。机器的思维或许比较固化,有时无法做到人工决策的灵活性和全面性。然而量化选股也有其独特的优点,比如有效规避人为的非理性思维和操作失误;量化不能保证选出的每个股都是绝对的好股票,但机器的另一优势在于可批量生产,一只量化基金可以同时持有上百只不同的股票,只要能大概率的选出绩优股票,那么整个基金战胜市场的可能性也是比较高的。在投资模型、策略有效的假设下,高度分散的持仓也利于降低“运气”的不确定性。

二、国内量化基金快速扩张,业绩持续战胜股指

我国第一只量化基金成立已有12年历史,此后几年量化基金发展较为缓慢,至2011年末市场上仅有15只量化基金,而近两年量化基金发展较快,仅2016年年初至今就成立了27只量化基金。截至11月18日,市场已有89只量化基金相继设立(不含指数型、增强指数型和QDII基金)。从规模来看,在2015年量化基金的规模翻了一番,而今年规模稍有下滑,截至今年三季度末,量化基金总规模达到730.40亿元。

图1 量化基金数量


数据来源:金牛理财网,Wind资讯;截至2016年11月18日

 

图2 量化基金规模


数据来源:金牛理财网,Wind资讯;截至2016年11月18日

 

基金业绩方面,截至2016年11月18日,量化基金短期的近三个月、近半年的平均业绩分别为3.26%和14.80%,而沪深300指数区间涨跌幅分别为1.57%和11.39%;从中长期来看,量化基金近一年、近两年、近三年、近五年均战胜了沪深300指数,三年期和五年期的平均增长率分别为98.90%和112.14%,超额收益率分别达58.20%和81.02%。据此来看,量化基金在国内并没有明显的水土不服,而是持续产生了超额收益。

图3 量化基金平均业绩


数据来源:金牛理财网,Wind资讯;截至2016年11月18日

 

此外表示单位主动风险所带来的超额收益的信息比率也是衡量基金投资能力的重要指标,据统计近一年相比沪深300指数量化基金的平均信息比率为4.76,而同业平均仅为0.81,其中表现最好的华泰柏瑞量化优选(000877)近一年信息比率更是高达23.67。

三、量化基金策略及业绩落差较大

从策略方面来看,量化基金的投资策略大体可分为股票多头和股票多空两种,具体来看又有多因子量化选股策略、事件驱动策略、多策略轮动等,近两年不少投资团队又结合了大数据、人工智能等最新技术,建立更加量化智能的投资模型。

对近半年涨幅居前的10只基金进行统计,其中9只基金均在招募说明书中提及采用多因子量化选股模型,其中成长、市场、估值、流动性等因子为提及较多因子。个别基金在筛选因子方面结合市场热点主题进行创新,例如泰达宏利改革动力基金(001017)就结合市场热点,使用国企改革、并购重组等因子,结合估值、成长、盈利质量、情绪等因子,以“自下而上”的视角精选优质股票。另外也有基金采用多策略轮动的形式,九泰久盛量化先锋基金(001897)就采用以因子策略、事件驱动策略以及技术分析策略为主的多策略轮动,近半年也取得了30.51%的抢眼回报。

如前所述量化基金投资强调组合的均衡及分散配置,相对适合震荡市长期投资。此外,尽管应用类似策略,不同基金的表现却不尽相同,同样使用多因子量化选股模型南方量化成长(001421)近半年收益率达到31.95%,而东吴阿尔法基金(000531)近一年收益率则为0.47%,落差达35.54个百分点;而五年期的最大落差更是超过了200个百分点。

 

具体投资方面,结合过去几年量化基金的表现来看,不同基金间的业绩差距究其原因仍与基金管理人的量化投资能力有关,具体来看,目前南方基金、九泰基金和摩根士丹利华鑫基金量化投资能力较强,投资者不妨关注。可考虑通过多只量化基金构建组合来降低业绩分化的负面影响,另外需要注意的是量化基金一般股票仓位较高,从最新季报披露来看量化基金的平均股票仓位逾80%,因此投资时仍应注意大类资产配置,分散投资,控制风险。


 

 

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