看过电影《查理与巧克力工厂》的朋友对这个场景应该仍然记忆犹新:查理的父亲因为工厂流水线换装了新的机器人而失业,但他很快找到了新工作,那就是处理取代他的机器人出现的各种故障。
《查理与巧克力工厂》剧照
随着人工智能的快速发展,其应用已经在世界各个角落无处不在。相比较人类而言,AI以其高效、失误率低倍受人们的瞩目。今天,我们就来聊一聊金融界的“AI战士”,那些关于量化基金的故事。
在过去一年中,由于市场的疲软,投资者们大多“铩羽而归”。但量化基金,尤其是对冲型量化基金却在低迷的市场行情中有着较为不错的表现,且展现出了较强的抗跌性。
量化基金究竟是什么
说起量化基金,可能有人会说“不就是把数学、物理和计算机等技术运用到基金当中去嘛”。是的,这么说是没什么大问题的,但是不够准确。
阿九认为量化投资本质是一种投资手段,它有狭义、广义和适中三个定义。狭义的量化投资是指以布莱克-舒尔斯-莫顿公式为基础的投资方式;广义的量化投资就是我们理解的那种运用数学、统计等工具进行投资决策的投资方式;而适中的量化投资是指以事先设定好的数学公式或者逻辑判断程序来投资的方式。而量化投资追求的是“定性思想的量化应用”。
量化基金的定义
再来看什么是量化基金。量化是一种投资方式,基金是一种投资产品,把“量化”的投资方式运用到投资产品——基金中就是量化基金。但是,需要提醒各位的是,量化投资也需要“人”的介入,而基金经理作为量化模型背后的“人”,也是量化基金最为关键的因素之一。
量化基金的前世今生
1971年,世界上第一只被动量化基金由巴克莱国际投资管理公司(Barclays Global Investors,简称BGI)发行,这可以算是量化投资的鼻祖。该公司在1971年发行了全球第一支被动型定量投资产品,定量投资手段开始被人们所熟知,并逐渐的将这一方式运用到基金产品的设计中,自此,量化基金应运而生,自成一派。
量化投资大师:詹姆斯·西蒙斯
在量化基金40多年的发展历史中,出现过许多有名的投资大师,詹姆斯·西蒙斯则是其中最有名的一位。他管理的大奖章基金,自1988年成立以来,年均回报率高达38.5%,远高于股神巴菲特20%的平均年收益率,成为20年内最佳赚钱基金经理。并且,在2008年全球金融危机之际,大奖章基金实现80%的净收益率,《金融时报》称西蒙斯为全球最睿智的亿万富翁。
正是在巴克莱投资管理公司首创第一支定量投资产品和詹姆斯·西蒙斯管理的大奖章基金超级收益的吸引之下,量化基金从此踏上了飞速发展的道路。
而在量化基金发展的过程中,市场上凸显出另一种类型的风格较为稳健的量化基金——多策略量化基金。区别于传统的单策略量化基金,多策略量化基金通常会将多种不同类型的策略组合起来以避免单一策略在特定市场中的局限性。阿九家的九泰盈华量化灵活配置混合型基金(A类:168106,C类:168107)就是一只采用多策略的量化基金。
策略方面,九泰盈华量化的股票投资策略主要采用三类量化模型,选取并持有预期收益较好的行业和股票构成投资组合,并通过仓位控制规避可能的市场下跌风险,力争实现超越业绩比较基准的投资回报。三类量化策略包括:风险预测模型,旨在预测股票指数可能发生的系统性下跌风险;行业轮动模型,评估行业的相对强弱,优化行业的权重配置;多因子选股模型,在行业内部甄选优质股票进行配置。
九泰盈华量化看重对市场风险的防范,不单单依赖一种策略模型,而是将投资组合的风险分摊给市场风险预测模型、行业轮动模型、多因子模型三种不同的策略,力求获得投资风险平配。
风险预测模型使用股票市场的多维度要素进行量化建模,预测股票指数可能发生的系统性下跌风险,在模型提示有下跌风险时,通过降低组合的股票仓位,一定程度保护投资者的净值安全。该模型的多维度要素主要包括市场情绪要素、基本面要素、资金面要素等。
行业轮动模型采用多因素打分的框架,从公司数据、行业数据等出发,建立量化模型,评估行业的投资价值和预期收益;同时,综合考虑行业风险度、行业流动性等因素,优化决定组合中的行业权重配置。该模型主要包括微观变化模型、中观配置模型、宏观轮动模型等。
多因子选股模型从上市公司的各项数据出发,对个股进行建模打分,从多个维度甄选行业内的个股进行配置。该模型主要包括价值因子、成长因子、质量因子、动量因子、市场情绪因子、分析师因子、资金流因子等。
上述三个量化模型自上而下、相互独立操作,即风险预测模型确定组合的仓位、行业轮动模型确定组合的行业配置、多因子选股模型确定行业内的个股权重。本基金通过充分利用三个量化模型,及其在不同市场环境下的互补优势,力争获取超越业绩比较基准的收益。
张鹏程
九泰盈华量化基金经理
清华大学统计专业硕士,北京大学理学学士,8年证券从业经验。张鹏程拥有着丰富的量化基金管理经验,曾运用多因子选股和行业轮动模型管理社保资金。现任九泰基金玖方量化投资部副总监、九泰盈华量化混合基金经理。九泰玖方量化团队擅长对各行业大数据进行挖掘研究,并将相关数据信息加入模型,形成了市场风险预测模型、大数据行业轮动模型、多因子选股、事件驱动模型等相互协同的多策略投资体系。
本文部分内容改编整理自展恒基金,原标题《大“数”底下好乘凉之量化基金的“前世今生”》、文中图片来源于网络,如涉及版权问题,请与我司联系。材料仅代表我司相关观点,不作为投资建议。
重要提示:2018年6月15日,“九泰锐华定增灵活配置混合型证券投资基金”名称变更为“九泰锐华灵活配置混合型证券投资基金” ;2018年12月19日,“九泰锐华灵活配置混合型证券投资基金”名称变更为“九泰盈华量化灵活配置混合型证券投资基金(LOF)”。
风险提示:
基金不同于银行储蓄和债券等能够提供固定收益预期的金融工具,投资人购买基金,既可能按其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。投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》等基金法律文件。基金的过往业绩并不预示其未来表现,基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。我国基金运作时间较短,不能反映股市发展的所有阶段。投资人应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。