北信瑞丰程敏:主动和量化投资可以相互学习结合

基金净值 > 今天基金最新动态 >来源:互联网 时间:2024年04月29日 07:59

  近年来,公募量化投资发展迅速。其相对主动类投资在纪律性、广度优势和交易层面具有优势,而在风控管理、研究等方面则强于私募量化。

  量化投资作为不少投资者心目中“黑科技”般的存在,许多人很好奇量化投资的底层逻辑具体是什么,到底靠什么赚钱?随着量化投资逐渐走红,部分公募基金公司的量化投研部门也在积极探索差异化发展。围绕投资者关心的问题,中国证券报记者近期采访了北信瑞丰权益投资部副总经理、基金经理程敏。

  量化模型并非越复杂越好

  谈及为何踏上量化投资之旅,程敏坦言:“2007年A股迎来了一轮波澜壮阔的行情,身边的很多亲友都成了投资者,作为学生的自己也不例外地体验了一把,随着市场在短期内迅速拉升,人性的弱点被越放越大,很快市场出现巨大的波动,让我感受到普通投资者在追涨杀跌中进行的一些操作毫无理性,最终很多人未能保卫住胜利的果实。”

  “作为一名数学专业的学生,那时我选择了用自己的数理统计基础以及建模能力,尝试着去克服人性的弱点,通过一些简单的指标构建选股和择时模型,来规范自己的投资行为,整体来看,获得了相对可观的回报。”这直接影响了程敏的职业生涯,从硕士毕业后就选择了做量化投资,至今已历时14年。

  “事实上,量化投资并不神秘,它只不过将市场上的各种信息进行加工处理,最后把观点客观地进行输出。”程敏说,量化模型并不是越复杂越好,所谓“大道至简”,将最直接的因子通过合理的方式进行组合,最终形成模型策略,往往是最有效的。

  量化投资靠什么赚钱

  从字面上来理解,量化投资就是“借助计算机模型并应用数量化的方法来进行投资决策”。程敏认为,量化投资其实是一个很宽泛的范畴,包括量化择时、CTA(管理期货)以及量化选股等。

  具体到量化选股,程敏表示,其是基于对海量的金融数据进行分析,包括价量类、基本面等维度的公开数据等,进而提取有效信息,组建策略模型,由模型运算的客观结果对全市场个股进行收益预测,选取模型预期收益相对较高的一篮子股票,进行分散化投资决策的过程。

  量化投资的底层逻辑具体是什么?程敏解释:“其是将股票的定价分解成对于因子的合理定价,当对因子收益率有了预测,那么对股票的未来收益率也就有了预判,这就是多因子模型的理论,也解释了量化的角度下股票收益的来源,也就是说量化投资收益的产生来自于模型对于因子的配置。”

  程敏进一步称,因子就是衡量股票某方面特征的一个变量,类似于人的身高、体重、学历、专业技能等,而股票也有PE、ROE这些为投资者所熟知的指标,这些都属于因子的范畴。

  在程敏看来,假设其他指标一样,低估值股票未来的涨幅理应比高估值股票的多,那这部分收益就来自于低估值因子;同理,高成长性的公司未来涨幅理应比低成长性公司的多,那这部分收益就来自于成长性因子。

  “简而言之,传统投资靠发掘股票的错误定价赚钱,而量化投资则靠发掘因子的定价赚钱。”程敏一针见血地说,这些因子包含且不限于价值、质量、盈利、成长、市场预期等一系列元素,而人工智能(AI)策略收益更多来自于价量,因为同一截面下,股票基本面数据相对有限,而价量数据尤其是高频数据就有很多,导致AI模型更多选择价量因子。

  程敏认为,无论是AI或者量化,本质上都属于人类智慧的延伸,也就是先从普遍现象中归纳出一般规律,然后再根据一般规律对个别现象进行演绎推理,而量化采用更多的是胜率思维。

  公募量化侧重基本面因子

  根据投资策略的不同,公募量化基金产品大致可以分为三类:一是主动量化基金,通过量化模型选取具有潜在增长或价值的股票构建投资组合;二是指数增强量化基金,常见的包括宽基指数和行业指数;三是量化对冲基金,通过量化模型构建股票多头组合,并利用股指期货、期权等金融衍生工具对冲市场风险。

  对于公募量化和私募量化之间的差异,程敏表示,因为监管制度、交易成本、交易机制等的限制,公募产品的灵活度低于私募,在高频交易上很难与私募同台竞技,但新“国九条”发布之后,私募量化在这方面的优势会大大削弱。策略方面,公募量化由于较为低频,其更加侧重基本面因子,而私募量化则更多使用量价因子库和深度学习策略。

  如何将价值主动投资理念和量化投资相结合?程敏认为,主观和量化各有所长,主观投资的优势在于深度方面,而量化投资的优势在于速度和广度。量化投资是由计算机进行投资决策,可以在很短的时间里,比如对于全市场5000多只股票都做一个分析决策,在速度上具有优势;在广度上,量化投资对于一些浅层次逻辑,具有感知优势。

  “更重要的是,主动投资和量化投资可以相互学习和结合。一方面可以站在量化视角,将主观逻辑拆解成量化语言,同时借鉴主观团队的思路和逻辑,去调整相关基本面因子的迭代方向。”程敏进一步表示,另一方面便是基本面量化,在传统的底层风险管理和量化因子模型的基础之上,结合景气细分行业的配置以及行业或产业系统化的主动投研逻辑,从而把框架升级为基本面系统化投资。

  随着产品规模的不断扩大,又该如何相应调整操作风格?程敏称,随着规模的增大,需要对投资组合的市值敞口进行控制,需要控制小市值股票的数量转而多配置中大市值股票,以降低定期调仓时候带来的冲击成本;另外就是进行多策略配置,选择不同风格的策略同时进行配置,增加持仓数量的同时,降低持仓之间的相关性,以应对市场不同风格的波动。

(文章来源:中国证券报·中证网)

(原标题:北信瑞丰程敏:主动和量化投资可以相互学习结合)

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