行业第一,规模百亿,这家量化基金是怎么赚钱的?

作者: 浪珠木辂网 时间:2019-12-01 18:11:01 阅读量:2835

与经常发言的策略分析师相比,基金经理要谨慎得多。

与普通基金经理相比,量化基金经理更加低调。

然而,随着投资作为一门“科学”的不断发展,量化的触角已经渗透到投资过程的各个方面。现在可以说,没有量化就没有投资,没有量化就没有投资。

但是什么是定量投资呢?从数量的角度来看,如何看待当前中国股市的投资前景?

对于这些大问题,斯诺鲍用#为中国#做了一系列对话和投资活动,并邀请了在国内主动量化管理量表(wind,截至2019年6月底)中排名第一的基金经理田汉青与我们一起详细阐述:

中国股市的投资前景如何?

定量投资到底是什么?

定量投资系统是什么样的?

田汉卿女士现任华泰浆果基金副总经理兼定量投资团队负责人。该团队管理的主动量化基金总规模达137亿元(截至2019年6月底),在行业内排名第一。2018年3月和2019年4月,她连续两年被《中国证券报》授予金牛基金公司定量投资奖。

2004年加入华泰贝里基金之前,她是国际量化巨头巴莱克全球投资管理有限公司(bgi)亚洲(日本除外)量化团队的主要董事之一,管理着超过20亿美元的资本。田汉卿女士毕业于清华大学,本科及研究生,美国加州伯克利商学院工商管理硕士,拥有20多年的经验,是中国定量投资领域的领军人物之一。

在未来的3-5年里,这是一个做更多a股市场的绝佳机会。

斯诺鲍:自16年前以来,a股已经在3000点左右徘徊了三年多。你认为a股现在的投资价值如何?现在是成为更多中国人的好时机吗?

田汉卿:我对未来a股市场非常乐观。这种乐观并不意味着下个月或两个月,而是未来3-5年的窗口。股票是非常好的资产。核心基于以下三个原因。

1.展望未来,a股市场的长期回报优于其他全球指数。

在过去的20年里,a股市场看起来非常壮观。从总回报来看,它实际上还不错,比世界上大多数主要指数都要好,比S&P 500甚至纳斯达克都好。

注:白色是上证综指,紫色是恒生指数,黄色和绿色分别是纳斯达克指数和S&P 500指数。(源风,截至2019年9月13日的数据)

在这样的市场中,只要你长时间控制市场,基本的长期回报是相当可观的。但是为什么大多数人认为中国股市不能赚钱?这是因为我们的许多散户投资者只在2007年和2015年进入市场,当时有两个大牛市。那时进入市场肯定很难赚钱。

2.回顾过去,过去十年的业绩远远落后,估值已经是世界上最低的。

与发达国家过去十年的表现相比,a股远远落后。10年来,美国纳斯达克指数翻了三倍,S&P翻了三倍,而上证综指仍在原地踏步。

注:白色是上证综指,紫色是恒生指数,黄色和绿色分别是纳斯达克指数和S&P 500指数。(源风,截至2019年9月13日的数据)

从现在开始,这不是风险,而是机遇。因为从长远来看,指数的表现应该差不多。a股在此期间落后,这表明估值被压低。这恰恰表明现在是进入市场的更好时机。

目前,a股市场的几个指数已经是世界上最低的估值水平。从盯住美元的角度来看,这只是为未来更好的回报提供了一个机会。

最近与其他投资者沟通时,大家基本上一致认为,就3-5年的时间窗而言,当前股票市场是一个非常好的投资机会,当前股票是一种高风险回报成本绩效比的资产。

此外,许多人说不是五年,三年就足够了。只要你有耐心投资股票市场三年,你就有更好的机会赚钱,复合回报率可能不会低。

然而,许多人此时不敢进入市场。他们只在价格上涨时购买。他们跌倒得越多,就越害怕。这是错误的,他们可能永远不会赚钱。总是在上涨后买入,回报率肯定比其他人低。就像固定投资原则一样,长期和适当的购买实际上是一个更好的选择。

3.当前的宏观风险可以得到有效控制,从全球横向比较来看,我们还不错。

前面提到的结论是,股票市场在未来将能够获得更好的回报,但这一结论是基于该国主要风险不会集中的条件。两个最核心的风险是房地产风险和信贷风险。

目前,政府的控制已经足够,基本上可以控制这些风险。慢慢用时间换空间,那么股市肯定会在三年内上涨。

与全球经济相比,虽然我们面临困难,经济面临下行压力,但总体形势并不那么悲观。世界上大多数国家都有自己的困难。美国在美国有漏洞。欧洲和日本也有很多麻烦。总的来说,中国的形势相当好。

过去的30年对我国来说是一个有利的发展时期,但不可能总是这样。就像人一样,你不能每天都吃糖,对吗?吃完糖后,稍微收紧一点没问题。许多人提到贸易摩擦等外部挑战也很正常。人们过去对你很好,但他们不可能永远是你的朋友。

1990年代,我们在发展中面临更多困难。没有机器,没有技术,也没有人才。经济以低速起步是非常困难的,但我们也站了起来。

然而,我们的速度现在已经提高了。中国经济现在是世界第二大经济体。经济本身有动力。一旦我们启动,我们将像一台机器,依靠惯性是非常严重的,如果我们在这个速度上增加4%或5%的加速度,它将更加严重。

就整体环境而言,我认为经过这么多年,轮到我们看到中国崛起了。此外,中国不同于其他国家。我们有第一个基因。在历史上,我们很长一段时间都是世界上第一个。此外,我们国家的人民足够聪明和勤奋。从发展的角度来看,一切都有起有落,比如英国和俄罗斯。2000年前后,美国在各个方面都非常繁荣,包括政治、经济和军事...但是从那以后,我们的国家慢慢崛起。

从总体趋势来看,我还是乐观的,当然短期内会有波折。一些短期问题,如私营企业的问题,仍然存在。但从长远来看,这些问题会得到很好的解决。

真正的定量投资没有那么深刻。

在谈到如何处理中国的主要问题后,我又回到了定量投资的话题上。什么是定量投资?用计算机代替劳动力进行算法交易是一种定量投资吗?还是用多因素选股代替传统基金经理定量投资的分析?

如今,简单地将定量投资理解为由基于数学模型的计算机程序控制的投资,这种想法太狭隘了。

关于什么是量化,让我们看看田汉卿的回答。

斯诺鲍:在许多投资者看来,这仍然是一个“高科技”领域。什么是定量投资?与传统的积极投资相比,有哪些具体优势?

田汉卿:这是一个比较大的问题,分为几个要点。

1.量化和传统积极投资的核心区别在于信息的处理方式

量化和传统的积极投资之间的主要区别之一是处理的信息不一致。量化是对现有的各种数据进行处理,而传统的积极投资需要进行调查,以研究公司的一些基本情况。不同的方法导致从定量和积极投资中获得超额回报的方式不同:定量投资依赖于覆盖尽可能多的股票,而积极投资依赖于对单个股票投资价值的更准确判断。

例如,对于一块耕地来说,只能对3亩土地进行积极投资,然后进行集约耕作,这使得每亩产量很高,但不能进一步扩大范围。量化可用于一次培养100亩。尽管每亩产量可能较低,但总产量一点也不低。

另一点是,定量投资的核心是在处理信息时抓住主要矛盾。虽然看起来有点简单粗糙,但效果还不错。抓住了主要矛盾,其余都是细节。

例如,在国外的许多农村地区,由于人力的限制,在管理果树时,只能用机器统一砍伐大果园。虽然手动切割没有单一的效果,但它通常是一种更有效和可行的方案。

通过定量模型投资的另一个巨大优势是,你可以清楚地知道你的风险有多大,暴露在哪里,然后你自然会更清楚地知道如何控制风险。然而,如果投资组合是通过传统的积极策略构建的,我们只能使用风险模型进行事后分析,然后知道你的风险暴露在哪里。

2.定量投资有许多类型,不同类型之间也有许多差异。

许多人发现很难理解定量投资,因为他们混淆了各种定量投资。每种定量策略之间都有很大的差距。在我看来,量化分为两大类:

一是“基于算法”的策略;

第二是“基于基本面”的战略。

基于算法的策略主要依靠纯数据处理,从数据出发,通过挖掘数据寻找规则,然后形成各种策略,包括高频交易策略、统计套利策略等。目前,私募中的量化策略大多属于这一类。这些策略通常要求交易频率相对较快,当交易频率较高时,量化比手工操作具有显著优势。

另一个是基本面的量化。这种策略依赖于公司的利润数据和经营数据,然后从这些数据中导出策略。这也是我们正在采取的策略。

接下来,让我们谈谈我们的基本量化策略。

3.华泰·贝里的基本数量逻辑

首先,我们持有期相对较长,平均为4-6个月。基于这个持有期,我们进行股票选择量化,而不是时间量化。

在此持有期内,我们将增加单只股票的数量,然后获得阿尔法收益。如果我们为这段时间选择了正确的时间,我们将大大减少所涵盖的股票数量带来的阿尔法回报。时序模型更适合基于算法的高频定量交易。

此外,我们的量化基本上不涉及宏观战略配置,因为中国的资产类别数量相对较少,产能太小。我们的核心是股票选择,因为有足够的a股,所以组合波动性将更小,回报将是好的。

基金经理定量选股和主动选股有什么区别?事实上,它在本质上非常相似。例如,它取决于一家公司的增长、估值、利润质量等。核心区别在于两者处理信息的方式不同。量化评分通过模型完成,标准相对统一。然而,基金经理通过大脑处理的主观得分会有很大偏差。

目前,中国市场可以通过定量投资获得良好的超额回报。

当我们开始推出定量产品时,我们受到了许多客户的质疑,并感到量化超出了我们的理解范围。然而,在我们取得良好的收入业绩后,越来越多的客户开始意识到我们的产品是好的,可以长期持有,甚至购买越来越多。

理论上,为什么这件事是可靠的?

在相对成熟的美国,在过去十年里,要获得指数以外的收益相对困难。在这个过程中,基金从活跃基金中赎回,流入量化基金和指数基金。在单边市场中,获得与市场(指数)相同的收益已经很好了。

回到我们的a股市场,我们离成熟市场还很远,市场不够有效。海通证券数据显示,截至2019年5月,a股机构投资者持有13%的市值,而美国股票持有57%。此外,从周转率来看,2018年所有a股的周转率为448%,远高于美国股票的109%的周转率。

在相对不太成熟的市场,如a股,通过合理的量化策略获得超额回报(超额回报)的机会很大。

一套有效的基本定量投资策略体系

在我们完成什么是量化之后,田汉卿在华泰白瑞的0-1量化投资体系是什么?从选股到交易,再到如何不断完善交易模式,我们应该怎么做?

斯诺鲍:在你的定量选股模型中,各种因素是如何产生的?核心股票选择因素是什么?

田汉青:选择选股因素时,前提是这些因素具有合理的投资逻辑,如盈利能力好的公司、增长率快的公司、内部人持股增加的公司等。在此基础上,通过数据回测,确定这些因素在被纳入我们的因素池之前确实可以获得超额回报。最后,我们将通过多因素组合形成一个高回报、低波动的定量选股模型。

目前,我们有很多因素,大约100个。这些因素中有80多个以前使用过,现在在排除了一些我们认为无效的因素后,仍有70多个因素在使用。

关于核心股票选择因素,我们主要着眼于与基本面相关的几个方面,如公司的增长率、利润质量、估值等。关于这些因素,我们更关心那些没有“价格”的因素,如增长因素。我们观察一家公司的增长,不仅是为了看当前的增长率如何,也是为了看它是否超出预期,因为这些情况已经反映在公司的价格中,我们还担心公司是否会继续超出预期。

斯诺鲍:还有一个关于增长的问题。如果我们只看数据,不同行业的增长是相同的,但是从正常投资者逻辑的角度来看,例如,你的银行20%的增长和食品公司或技术公司20%的增长应该是不同的。在我们的模型中,我们将如何考虑行业之间的一些差异?

田汉卿:从我们的模式来看,我们是行业中性的,也就是说,我们的行业配置比例与上海和深圳300一致。我们的主要工作是选择行业内的股票,所以不会有这样的比较问题。此外,增长因素只是我们众多因素中的一个,我们还会考虑一些风险因素,如公司的杠杆率等。通过这样一个全面的评估,我们可以全面地得出一只股票是否值得我们投资。

斯诺鲍:许多人认为a股市场运行时间相对较短,投资风格在过去20到30年间变化迅速,不利于利用数据挖掘更有效的因素。你认为这个问题怎么样?

田汉卿:这种担心不存在。首先,我们的模型通过覆盖股票数量而不是通过长期时间来获得超额回报。在这种背景下,我们认为有五年的回溯测试结果就足够了,但不会花太长时间。从2007年开始,我们的a股市场也有完整的12年数据,这已经足够了。

和美国一样,你需要30年和50年的数据实际上是毫无意义的,因为以前很多事情都变了,经济不同了,投资者的结构也不同了,所以不需要这么长时间。最多,你必须总结一个循环,但是即使你能研究它,事件是完全不同的。你敢用测试结果吗?例如,2007年的危机能和1929年的危机相比吗?我们不能比较一下吗?

在这种情况下,虽然可以获得长期数据,但实际上很少有人能够有效利用我们的投资。

斯诺鲍:除了定量战略选股,你如何选择买卖节点?

田汉卿:至于买卖,我们通过自己的投资平台来完成,我们通过优化器以编程方式进行交易执行和投资结果分析。这个优化器是如何工作的?核心是利用我们的阿尔法模型、风险模型和交易成本模型来综合获取每只股票的得分,然后做出相应的买卖决策。这个模型目前每天都在更新。

在买卖过程中,我们几乎没有人工干预。我们主要是预先设置相应的参数,如换手限制、交易频率等。,然后让机器自动做出相应的交易决策。例如,在这个过程中,我们不会因为一只股票涨得太多而停止获利或停止亏损,而是总是根据它在我们模型中的综合得分做出相应的买入和卖出决策。

这也是传统主动策略和主动量化之间的区别,后者适用于股票选择和买卖。

斯诺鲍:关于量化,许多投资者认为模型重新测试的结果只代表过去,根本不能代表未来。你认为这个问题怎么样?在实践中,你将如何利用模型的测试结果?

田汉卿:我认为这个问题在某种意义上是正确的,因为当你用过去预测未来时,总会有偏差。如果没有偏差,你就是上帝。问题是,世界上有这么多神吗?有这样一个神圣的模型和工具吗?不。所以你只能计算概率,看看复试是否有助于预测未来。只要复试能帮助你提高预测的成功率,超过50%的成功率是有价值的,可以赚钱。

另一点可以补充的是,我们所做的基本定量再测试具有合理的投资逻辑,从长远来看是有用的。例如,一个成熟的公司应该值更多的钱。这种逻辑不会改变。

另一个例子是估值低。如果公司没有其他缺陷,估值将在未来被修正,这种逻辑不会改变。我们进行回溯测试的基本因素是基于这些合理的投资逻辑,而不是仅仅寻找一组数据来进行回溯测试,然后不断优化,直到我们最终无法理解其投资逻辑,这不是我们想要的。

通过合理的回溯测试,我们可以将日成功率提高到50%以上,月成功率提高到60%和70%以上,这已经是一个很好的结果了。

斯诺鲍:定量模型在每个不同的阶段和市场都有一定的局限性。它们如何能持续进化?例如,在13-15年内具有良好回报的小市值模型在过去三年中彻底失败。

田汉卿:对于这个问题,首先有一个非常重要的问题,那就是,你需要找出哪些是“真正的”阿尔法因素。真正的阿尔法因子可以持续稳定地贡献超额回报,并且不受特定市场环境的影响。例如,你提到的市场价值因素不是一个真正的阿尔法因素,你不能说因为市场价值很小,你更有可能上升得很好。

事实上,我们已经在国外市场上做到了,我们知道小市值因素不仅是一个能给你带来长期超额回报的“真实”阿尔法因素,也是一个风险因素,是一个非常重要的风险因素。因此,我们必须注意区分什么是长期真实阿尔法因子,才能给组合带来持续的超额回报,一旦错了,你将不得不跌跌撞撞。

长期有效α因子并不是在每一段时间都有效,而且总会有一段时间可以撤销。现在是我们的多因素模型发挥作用的时候了。例如,如果本月有一个因素不起作用,将添加其他因素来确保模型的整体收入。

如果我们在某些因素上错了,或者突然不再有超额回报,会怎么样?不管这个因素有多好,它不可能一直有效。例如,当更多的人使用它时,它将变得不那么有效。

此时,我们仍然有一个周期性增减因素的系统,我们的模型是动态的,而不是静态的。一旦我们发现哪些因素不再有超额回报,我们就会消除它们。如果我们找到一个新的阿尔法因子,我们将把它添加到我们的模型中。我们将继续挖掘新数据来完善和更新我们的模型。

雪球总结

从田汉卿的采访中,我们可以看出量化基金经理的思维逻辑非常谨慎,不会回避量化投资中的一些缺陷。

如今定量投资越来越受到关注的原因与定量系统固有的“科学”属性密不可分。放弃定量投资等于放弃现代科学在过去100年中积累和形成的有效方法。

然而,定量投资和传统的积极投资并不是相互排斥的,而是相互依存的,在未来的资产配置中扮演着不同的角色。传统的积极投资给予基金经理更大的自由来创造更灵活的超额回报。然而,量化基金是为了在严格的制度限制下,在可控风险范围内寻找更有可能的超额回报。

值此中华人民共和国成立70周年之际,斯诺鲍发起了“多做中国”的征文运动。

作为投资者,你可以分享你在中国的投资经历。你是如何在中国资本市场长大的,中国资本市场给你带来了什么?你认为“做更多中国”的投资理念如何?

每个人的成长都是中国的力量。

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