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从量化角度回顾 2017 年市场和展望 2018 年市场

发表时间: 2018-01-11 17:07:51

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量化投资是一个从人脑到电脑的数学建模的方法。我们将来自投资经验、投资逻辑、投资理论、获利规律的各种思路,通过程序员进行反复数据测试。

一、量化投资在概述

量化投资代表人物——詹姆斯西蒙斯是文艺复兴科技公司创始人,量化对冲基金的传奇人物。公司的第一只产品——大奖章基金成立于 1988 年 3 月,大奖章基金从 1989 年到 2009年间的平均年收益率高达 35%,股神巴菲特在同期的平均年回报约为 20%。即使在 2008 年面对全球金融危机的情况下,大奖章基金回报也高达 80%。西蒙?#39038;?#20351;用的方法正是量化投资。

何为量化投资?量化投资是一个从人脑到电脑的数学建模的方法。我们将来自投资经验、投资逻辑、投资理论、获利规律的各种思路,通过程序员进行反复数据测试(海量数据分析、投资逻辑模型化、投资经验规则化、市场规律程序化),进而形成量化选股、资产配置、择时及量化对冲等策略。随着人工智能的逐步发展,量化投资已经不仅仅停留在数学建模的层面,更逐步应用于机器学习、滤波分析、神经网络?#21462;?/p>

量化投资策略种类也很繁多。具体如下: 量化选股利用数量化的策略和方法选择股票组合

量化择时利用数量化的策略和方法判断市场走势

量化 CTA 利用数量化的策略和方法判断期货走势,通过不同期货合约多/空?#21453;?#36827;行投资期货套利在买入或卖出某种期货合约的同时,卖出或买入相关的另一种合约,并在某个时间同时将两种合约平仓统计套利利用证券价格的历史统计规律进行套利,其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在期权套利期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期?#36335;?#30340;看涨或看跌期权合约,希望在日后对冲交易部位或?#33041;?#26102;获利的交易资产配置通过比较不同资产类的统计特征,建立数学模型,从而确定组合资产的配置目标和分配比例。

由于量化投资规避了人为主观判断,直接使用计算机进行算法交易,因此它可以精准风?#23637;?#29702;,及时调整投资频率,严格遵守投资法则,并且将投资流程系统化减低人工成本支出。

相比国外,国内量化投资起步较晚。在 2004 年国内出现第一只量化投资产品——华宝信托“基金优选套利”。从 2014 年开始,量化投资市场开始进入高速成长期。截止到 2017年 12 月 1 日,公募基金累计发行的量化基金(不含指数增强)数量已达 164 只,规模接近1200 亿元。目前国内市场占比最多的公募量化基金产品中主要是:主动量化基金、量化指数增强基金和量化对冲基金。

我们将通过多种量化策?#32422;?#26041;法获取?#21028;?#30340;超额基准收益和?#23548;?#25490;名的基金称为主动量化基金。截止 2017 年 12 月 1 日,该类型基金规模达 1130 亿元,数量有 148 只。量化指数增强基金是在控制一定相对目标指数跟踪误差的前提下,获取相对目标指数的稳定超额收益。

截止 2017 年 12 月 1 日,基金数量达 72 只,规模达 274 亿元。量化对冲基金是以获取绝对收益为目标,引入做空机制,通过做?#23637;?#25351;期货对冲投?#39318;?#21512;的市场系统性风险。截止 2017 年 12 月 1 日,数量有 23 只,规模达 48 亿元。


二、量化投?#25163;?#36873;股

量化选股是指将财务数据、市场数据、舆情数据、预期数据输入量化模型(选股策略模型、交易成本模型、风险控制模型)中,通过模型的分析最终得出一个投?#39318;?#21512;。与传统基本面选股相比,量化选股依赖的是团队合作和研究创新,通过大数据分析进行市场广度挖掘,通过机器学习进行市场深度挖掘。

量化选股策略?#24418;?#20010;子分类,分别是多因子选股、事件驱动选股、风格轮动选股、行业轮动选股?#32422;?#36235;势追踪选股。

此处重点介绍选股体系中发展最成熟的多因子选股。提到多因子选股首先要了解的是 Fama-French 在 1993 年提出的三因子模型。

模型认为,一个投?#39318;?#21512;(包括单个股票)的超额回报率可以由影响它的市场资产组合(Rm-Rf)、市值因子(SMB)、账面市值比因子(HML)这三个因子的暴露来解释。随着后人的不断发展,多因子模型逐步完善。先对因子进行精选,然后分析风格轮动进行因子权重配置,再整体组合打分,控?#31080;?#30028;条件及行业偏离,主动风险暴露得到最终投?#39318;?#21512;。

因子在风格方面的划分主要有八大类,规模因子、价值因子、成长因子、反转因子、情绪因子、交易行为因子、盈利质量因子和分析师预测因子。


三、量化投资 2017 年回顾

主动量化基金前几年?#23548;?#32418;红火火,每年主动量化基金收益中位数都远超同类水平。但是在 2017 年大部分表现平淡,收益中位数甚至为负。?#31185;?#21407;因,主要有三点。一是 2017 年个股分化严重,市场缺乏广度。

二是 2017 年市场波动率创历年新低。当市场波动?#24335;系?#26102;,意味着投资者对未来预期接近一致,例如今年投资者都只关注白马龙头股票,对中小盘股票交易失去热情,在市场总体波动?#24335;系?#30340;水平下,量化选股很难找到定价出现严重偏离的个股,从而导致量化选股表现不?#36873;?/p>

三是 2017 年小盘因子失效,而价值因子崛起。选股模型是基于历史数据分析,过度依赖小盘因子,从而导致 2017 年无法及时调整仓位,策略净值表现一般。


四、量化角度股票市场展望

未来量化投?#39318;?#20026;一个方法论也是大有可为。横向比较股票资产和债券资产,我们使用上证综指的市盈率(TTM)的倒数值作为收益率,减去 10 年期国债到期收益率,该差值作为FED 模型信号值。目前该值在零轴上方较远,故而认为当前股票?#38505;?#21048;更?#24418;?#24341;力,未来股票仍有配置价值。

纵向比较股票市场,创业板估值 PE 为 42 倍,处在历?#26041;系?#27700;平,接近2012 年估值水平。沪深 300、中证 500 估值也较低。

观察发达国家股市发展轨迹,真正的牛市可能在经济增速下台阶之后,?#29992;?#37329;融资产配置提升时才出现,因?#26031;?#31080;市场相对仍有配置价值。

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