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量化投资在普惠金融中的运用

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文/嘉实基金董事总经理、金贝塔网络金融科技(深圳)有限公司联席CEO杨宇

“旧时王谢堂前燕,飞入寻常百姓家”,互联网技术的高速发展正在降低量化投资的门槛,使普通投资者也有机会接触并使用量化投资。

量化投资的互联网实践

在投资界,传统的投资哲学主要被基本面和技术面为主的投资方法所占据。其中基本面投资哲学又分为成长和价值两种不同风格,成长股领域有彼特·林奇、欧奈尔等代表人物,价值领域代表人物有巴菲特、早期的格雷厄姆,以及《安全边际》的作者赛斯·卡拉曼等。技术投资方法在投资界也是占据了非常重要的地位,其中趋势交易的“海龟交易法”、艾略特的“波浪理论”等技术理论颇为著名。

量化投资是伴随着投资组合理论、计算机技术进步而发展起来的一种投资方法论,量化投资并非站在传统投资的对立面,而是充分借鉴了基本面及技术面的相关投资理念和方法,对其进行传承和发展。目前量化投资已经发展成为欧美资本市场发展的热点与焦点,一举成为国际投资界兴起的新方法,并且发展势头迅猛,量化投资和基本面分析、技术面分析并称为三大主流方法。

对量化投资发展历程的深度解析

量化投资所信奉的哲学是一切皆可量化,通常会尽可能地去搜集所有数据,并对数据进行多角度、全方面、深层次的比较分析,从而寻找出众多历史数据之间的内在联系和统计规律。并且量化投资通过构造各种反映不同风格、特征的因子来寻找市场运行的规律,利用因子来预测市场的走势。对于传统投资哲学中的成长和价值投资,量化投资利将大量金融数据转化为这两种投资哲学中的关键指标:成长因子和价值因子,通过投资组合理论,形成具有成长和价值特征的投资组合。而对于基于技术面的投资,量化同样能发挥作用,因为投资技术的指标本身就是量化的各种指标,因此借助量化投资的方法论,技术派能寻找出稳定最优的技术指标参数,构造技术指标因子。

随着计算机技术和互联网的进步,加上数据来源的多样性,现代量化投资方法论对于传统投资方法论不断做出新的贡献和延伸。比如利用行为金融理论找到交易者行为方面的规律,从而构造出反映人性的投资者情绪因子;又比如通过采集互联网上的搜索数据、购物数据等数据,找到这些数据与市场走势之间的关系,构造出大数据因子。

在量化投资方法论中,因子是构造量化策略的基石。投资者可通过对因子的不同组合构造多因子模型,并运用投资组合理论构造股票组合,形成投资策略,也可通过单个因子的统计特征或者多个因子的相关关系构造套利策略,挖掘不同投资品种之间的价差收益。

量化投资在管理投资者情绪方面也具有独特的优势。量化投资方法以先进的数学模型代替人为的主观判断,同时克服贪婪与恐惧、侥幸心理、过度自信等人性的各种弱点,也可以克服认知偏差,借助系统的信息处理能力减少投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策,具有相对较强的投资稳定性。

目前,量化投资已成为主流的投资流派之一,量化基金也越来越为投资者所接受。由于量化投资交易策略的业绩稳定,量化投资的市场规模和份额不断扩大,量化投资得到国际上越来越多投资者的认可。西蒙斯和他的文艺复兴科技公司通过将数学理论巧妙融合到投资的实战之中,西蒙斯从一个天资卓越的数学家摇身一变,成为了投资界中首屈一指的“模型先生”。由西蒙斯运作的大奖章基金(Medallion)在1989—2009的20余年间,平均年收益率为35%,比同期标普500指数年均回报率高出20多个百分点,相较信奉价值投资的股神巴菲特的操盘表现也遥遥领先十几个百分点。若算上44%的收益提成,则大奖章基金实际的年化收益率高达60%。除了文艺复兴以外,过去4年高盛旗下的量化基金的规模增长了一倍,规模超过1000亿美元。由此可见,量化投资已经成为机构投资者的重要利器。

就中国市场来看,随着期货、期权、衍生品等金融工具的不断丰富,量化投资在国内也呈现了指数级的增长,其中以量化对冲阿尔法(Alpha)策略和套利策略为代表的量化基金的规模在股指期货推出之后大幅增长。

量化对冲策略基金的崛起为投资者提供了一种与传统固定收益类产品和股票类产品具有不同收益特征的产品种类,量化对冲策略基金的收益和风险介于固定收益类产品和权益类产品之间,满足了愿意承担一定回撤风险的投资者的需求。相比主动投资而言,量化投资不仅能够构造具有相同风险-收益特征的产品,由于其模型操作的纪律性和严谨性,而且还能够规避投资者人性弱点的干扰。但总体而言,中国量化投资还没有得到其应有的市场地位。由于实践历史相对较短,量化投资在国内还处于初级发展阶段。

借势“聪明的贝塔”破局

近年来全球资产管理行业兴起“聪明的贝塔”投资潮流,相关产品获得迅猛发展,也为量化投资发展带来了转机。晨星(Morningstar)数据显示,截至2015年中期,全球“聪明的贝塔”交易产品总规模已超过4970亿美元,“聪明的贝塔”以一种近乎侵略性的趋势冲击着传统产品。在这股浪潮中,量化投资找到了巨大的发展空间。

众所周知,在投资领域中,阿尔法(α)是通过捕捉市场遗漏的信息所获得的超额收益,而贝塔(β)则是资产组合相对于整个市场的风险暴露所获得的收益。例如2015年以来中小板与创业板指数涨势良好,相关基金的投资收益也随之较好,由市场涨跌带来的收益部分叫贝塔;另外一部分基金的收益则来自于基金经理的选股能力,这就是阿尔法。

目前来说,中国股市通常“牛短熊长”,且处于一个弱有效的市场。在这个市场里职业投资人取得α的机会非常大,因此大多数基金经理都在做寻找α的事。而国外机构更喜欢长期来看回报较好的β。在“聪明的贝塔”投资潮流下,基金经理的投资思想完全可以通过量化的方式做成“聪明的贝塔”策略,既能吸取主动基金能战胜市场的机会,又可继承指数基金纪律性强、成本低的优点。通过纪律性投资来捕捉α的机会,就是聪明的贝塔策略的具体应用。同时,与指数增强型基金相比,聪明的贝塔更像“战略上的布局”,主动构建组合的思想贯穿始终;而指数增强基金则是在传统指数基金上的“战术上的提升”。

对于基金公司而言,一个好基金经理成本很高,通过上述策略,可以把基金经理的投资策略与思想通过贝塔的方式固化下来。即,有些主动管理的基金经理喜欢用成长型的眼光和方式选股,就可以以成长的因素挑出一个成长型的β组合;价值型基金经理则可以构建一个价值型的β组合,这也就是“α的β化”。

2009年嘉实基金发行了 “聪明的贝塔”策略产品——嘉实基本面50指数基金,在被动跟踪指数基础上,注重增长能力和经营成果,挖掘企业真实价值。通过对上市公司进行“基本面价值”的衡量,这个模型选择出两市基本面价值最佳的50只股票作为指数成分股,代表了长期盈利能力强,成长性高的公司,意在追求富有竞争力的长期收益。同时,基本面指数计算成分股权重的主要依据是上市公司的财务指标,如销售额、现金流、净资产和分红等几个公认的反映基本面的指标,以公司基本面价值的高低来衡量各成分股的权重,在指数基金投资中进行投资价值的挖掘。

量化投资的互联网实践

由于量化投资的认知门槛较高,高端的量化工具又需要大量的计算机和科研投入,以往量化投资策略主要掌握在专业机构手中,普通投资者难以涉及。随着互联网技术的高速发展,这种情况逐渐出现改变,正所谓“旧时王谢堂前燕,飞入寻常百姓家”。

目前,不少基金公司利用互联网技术涉足普惠金融领域,将量化投资的理念通过互联网技术进行模型再建,将自身积累与可调动的大数据进行挖掘、组合,以低成本、简单快捷的方式快速渗透到广大的移动互联网用户之中。

随着互联网技术的应用,基金公司可以在其APP平台上不断推出灵活多变的量化模型,将其专业分析能力和投资思想传递给用户,数以万计的普通投资者可以享受到以往针对机构提供的研究报告,且这些专业的投资思想不再需要通过刻板拖沓的研究报告形式来展现,而是以“聪明的贝塔”组合来承载。借助移动互联网的投资平台,投资人可以看到组合的证券列表中的所有的投资标的以及相应的权重等。量化投资不再是冷冰冰的指数,而是普通投资人更容易理解的投资组合,因此,对于客户来讲投资策略更加简单易懂,可操作性更强。

以嘉实基金为例,旗下金贝塔网络金融科技公司开发国内手机证券组合投资应用软件(APP)——金贝塔,这个平台核心的专业投资团队采用量化模型制造出各类具有不同风格、反映不同投资思想的投资组合。切中的市场痛点,即为目前上亿的个人投资者尚未能得到有效的投资服务。其利用互联网技术将自身16年资产管理经验和交易数据用量化模型进行更为细致的分类,并以其调研分析能力对市场上各类信息、上市公司公告、新闻媒体报道等文本数据进行采集整理,并融入到相应的量化模型之内,通过计算机技术对大数据进行更为细致的处理和更有针对性的派送。

通过移动互联网端,投资人可以看到嘉实基金所有量化的投资策略,从大的类别上大致分为主题投资、技术分析、事件驱动、基本面选股等。根据大数据更细致化的分类组合,有些组合的业绩也突显出来。比如量化模型驱动的“小鲜肉”组合,选取市值小于100亿元的优质潜力股,选股标准为行业景气度高,且自身业绩不断成长,未来会出现业绩爆发并带来巨大投资收益的中小盘股。同时“行业景气度”和“个股增速”这两个维度中又有多个考量因子。这个组合在2015年全年收益超过337%,大幅跑赢以创业板指数为代表的小股票群体,不但为投资者提供了具有小股票风格的收益,同时也为投资者获取了相当不错的超额收益,展现了一个“聪明的贝塔”具有的特质。

与“小鲜肉”组合类似,还有“破茧蝴蝶”“高管增持”“再见雾霾”“美人经济”等不同的量化组合,这些量化组合在移动互联网技术的应用下极大降低了基金公司的成本,并为更多的普通投资者提供便捷易懂的投资参考策略。未来随着大数据的应用,会有更多的专业投资机构为所服务的客户提供更为全面、深入、灵活且更具针对性的投资服务。

本文编辑/王蕾

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