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发表于 2021-11-10 20:56:42 股吧网页版
不抱团、不押注,这只基金今年收益超30%

不抱团、不押注,这只基金今年收益超30%
 
市场反复震荡,大盘跌破了3500点,两市成交量也跌破了1万亿。不少小伙伴向我反映,今年的市场很不好做,结构性行情明显,没有投资新能源或周期有色的,都没挣到什么钱。短期行业轮动特别迅速,很难把握。


当前,“眉飞色舞”行业已遭遇了不小的回调。新能源高位震荡,元宇宙概念对应的游戏、军工、旅游、芯片等板块相继表演,市场热点涣散,并没有一个明确的主线。这样的市场让投资者有种无所适从的感觉。


实际上,在投资中,“如如不动”是一种智慧。与其费心择时,不如用心择基,稳稳拿好,本篇便介绍一种适合稳稳拿好的基金——主动量化基金。


量化基金,我们之前的文章介绍过,市场上的量化基金,大致可以分为3类:
一类是指数增强基金;例如:300增强、500增强;第二类是量化对冲基金,对冲系统风险,追求绝对收益。第三类是主动量化基金。


前面的文章中我们做过简单测算,全市场的主动量化基金整体并没有跑赢偏股混合基金指数,其中有强有弱,一些量化功底深厚、投研能力强的主动量化还是可以获得稳定的超额收益。


我希望找到一位主动量化基金经理至少满足以下几点:
1.有五年以上担任基金经理的经历。
2.有量化研究背景和丰富的量化投研经验,管理基金时间较长,经历过市场的牛熊。
3.有清晰的投资理念和完备的投资体系。
4.业绩能打,长期跑赢偏股混合基金指数。
5.基金公司重视量化投资,有成熟的量化团队。


而今天介绍的基金经理中欧曲径,便具备以上特征。


曲径是位学霸,毕业于美国卡内基梅隆大学计算金融专业硕士,是量化投资的科班出身,曾任职于美国千禧基金,这是华尔街知名量化头部基金公司,之后就职于中信证券另类投资部,有着14年的量化从业经历,2015年加入中欧,现任中欧基金量化投资总监。


曲径目前管理着三只基金,中欧量化驱动混合、中欧数据挖掘混合、中欧互通精选混合。今天,我们重点通过中欧量化驱动混合来了解她的投资理念,这也是今年以来她管理的基金中表现最为出色的一只基金。


截止11月1日,该只基金今年以来取得了32.7%的涨幅,排名同类偏股混合型基金的前7.7%,相对于WIND偏股混合型基金指数获取了明显的超额收益。


和大部分跑在前面的基金不同,这只基金并没有重仓新能源或者钢铁煤炭等强周期板块,而是严格恪守量化策略和选股纪律,分散持仓、均衡配置。下图是中欧量化驱动和WIND偏股混合型基金指数走势对比。


尤其是市场经历了2月份的回调以来,中欧量化驱动反而一路上扬,稳定跑赢。


基金经理的每一条净值曲线,都是她投资价值观的折射。
业绩的背后,曲径到底有着怎样的投资体系和框架,她的量化策略和传统量化又有哪些不同呢?


一提到量化,很多人联想到的是高频交易、多因子投资,但是,曲径的量化投资却被她定义为“并非严格意义上的量化”,而是从基本面出发的系统化投资。


简单理解就是“基本面逻辑驱动+数据赋能”


具体来说,中欧量化驱动的系统化投资分为三个步骤:


一是去伪存真,抽取核心逻辑。刨去噪音,臻选出核心驱动力并非易事,曲径坦言,目前中欧量化团队将大部分的经历都投在了抽取行业逻辑上。


这一点和传统量化就有着非常大的不同,传统量化重视因子的回溯验证,更看重数据本身,更多依赖计算机进行数据挖掘,以至于有人戏称做因子投资为data miner(数据矿工);而基本面量化最核心的是提取基本面逻辑,然后用历史数据回溯,沉淀出有效并可靠的驱动因素。


为此,曲径和她的团队会花上大量时间去访谈研究员、行业专家,去学习、理解和跟踪行业变化。


二是构建各行业模型。这点与传统量化也有着显著差异,传统量化的公司研究通常基于一套统一的指标框架,但实际上,各行业的逻辑往往差别很大,例如,统一用PE指标来衡量消费股和强周期股,便可能有失偏颇。


基本面量化会根据特定行业数据针对各个行业搭建特定模型。例如,用汽车销售数据、库存数据等构建汽车行业模型,用高炉开工率构建钢铁行业模型,用猪存栏量、出栏量、价格等构建养殖行业模型,当前中欧量化团队的研究已经覆盖了金融、周期、消费等绝大多数行业。


三是让系统发送信号。曲径把他们的系统比作成探照灯,定期扫描全市场。通过系统密切跟踪行业数据变化,等待市场发出信号。


这样说比较抽象,还是举例比较直观。


以养殖为例,龙头公司2014年才上市。那历史上2007年、2010年的周期怎么算呢?曲径带领团队搭建了系统,扫描相关公司的资产负债表和损益表,重新定义历史上养殖的龙头公司,复原当时情境,自行编制养殖指数,最终测算后,系统对历史上四次猪周期,都做出了正确的判断。


借助这套系统,曲径成功地捕获到了上一轮猪周期的机会。自2018年三季度,温氏股份出现在中欧量化驱动的前十大持仓里,一直持有到2019年2季度。


又比如2020年7月,汽车行业系统发出了看好汽车整车的信号。这是在经历了充分调研、过滤、测试后的数据发出的信号。


对于汽车行业,曲径有自己的认识,她认为,市场上大部分的汽车研究员都会跟踪乘联会公布的销售数据,而这个数据有两个缺点,一是数据是上市公司报给乘联会的,公司可以通过把汽车库存压给4S店导致“虚高”;二是数据是一个滞后数据,次月才会公布上月数据。


做基本面量化就要在数据获得的速度和精度上超越市场,因此,他们会尽量通过技术手段,找到代表汽车终端零售的高频数据,如此,信号也就能更前瞻也更加精准。
曲径团队则提前确认行业反转,并作出相应动作。


可见,无论是猪周期还是汽车行业,系统都显示出了一定的左侧前瞻性。


在日常基金研究的过程中,我会做业绩归因,看基金是靠押宝了个别赛道、或者刚好符合市场市值风格而表现突出,还是靠个股选择、靠策略本身的闭环获得长期阿尔法收益。


因为,这关乎到策略是否具备可复制性,进而关乎基金业绩能否长期可持续。


而基本面量化投资的最大优势便在于系统化投资的复利效应——通过模型系统不断沉淀数据和认知,并且不断提升、优化,最终形成一个强大的算法,帮助基金经理及时了解行业变化,捕捉投资机会,而这些经验值的积累最终会产生复利效应,让系统具备更强的应对能力和生命力。


由于近几年的优异表现,该只基金也越来越受到机构们的青睐,最新的半季报数据显示,机构占比高达86.68%。

今年的行情让大家比较纠结,曾经由于ROE偏低不受待见的中证500表现明显强于沪深300,行业走势分歧更是极端演绎。

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