分分钟带你了解量化基金

市场上对于量化基金传统的定义,即主要采用量化投资策略来进行投资组合管理的基金,并且量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程,包括量化择时(如大类资产配置、个股介入时点选择)、量化选股、股指期货套利统计套利、算法交易、风险控制等。

量化技术最早出现在上世纪七十年代的美国股票市场,1978年富国银行成立了第一只量化公募基金。谈及量化基金不得不提及鼎鼎大名的詹姆斯·西蒙斯和其创立的文艺复兴科技公司麾下的量化基金──大奖章基金(Medallion Fund),该基金自1988年至2015年间净年均收益率约为40%,而同期巴菲特的伯克希尔每股帐面年化回报为15.94%,标准普尔500指数年化收益约为10.27%,西蒙斯的投资表现高出巴菲特与标普500均超过20个百分点。

为何西蒙斯的量化基金如此神奇?不同于巴菲特的价值投资,一部分依赖定性判断,西蒙斯使用数学模型进行系统化投资:使用不断优化的算法,从海量的市场数据中找出观测值之间隐含的数学关系,发现当下微小的获利机会并进行快速、大规模的套利。

与一般的基金相比,量化基金主要有四大特点。

(1)选股依靠数据指标进行股票详细调查、对股票设定预期指标检验其潜力。

(2)通过具体的经济模型对经济复苏行业评估并进行行业权重配置、将基金经理的投资理念与分析相互结合。

(3)这类量化基金360度的全市场扫描,可以起到避免基金经理个人偏见、精力不足造成选择范围局限。

(4)通过精细化的投资运作掌握细微的结构性投资机会。

当然,量化基金也有缺点。首先,量化基金的应变能力不强。如果市场行情突变,量化基金需要一段时间进行算法的优化和调整。其次,没有办法追求相当高的收益。量化基金往往关注的是长期业绩,可以穿越牛熊震荡市,长期稳定的获取超额收益。

那么,量化基金选择技巧有哪些呢?

量化基金之所以可以“笑傲”震荡市,靠的就是它的分散化投资特征显著。统计数据显示,在大量基金重仓股的背后,十大持仓股占比多集中在40%左右;而主动量化型产品中,十大持仓股占比则小的多,在20%附近居多。

看量化基金的潜力,要看它的长期业绩表现是否稳定。这个就比较直观了,看看基金的规模变化、其收益的同业排名就可以观察出。

国外主流观点认为,量化基金在运作过程中存在规模瓶颈。其主要原因是,大部分量化基金是以追逐阿尔法收益为目的的,但投资的量越大,阿尔法收益的部分被摊薄的也就越多,导致量化基金难以获取很多的超额收益。因此,投资者在选择量化基金时,需要考虑该基金规模的大小及变动情况,不宜选择自身规模过大或规模大幅变动的基金。

要判断一只基金的量化模型是否奏效,其实可以用两个标准去考量:如果这个基金是做绝对收益的,可以看它的夏普比率;如果基金是做相对策略的,就看信息比率。夏普比率是计算投资组合每承受一单位总风险,会产生多少的超额报酬。若为正值,代表基金报酬率高过波动风险;若为负值,代表基金操作风险大过于报酬率,不值得。信息比率表示的是单位主动风险所带来的超额收益。信息比率越大,说明基金经理单位跟踪误差所获得的超额收益越高,因此,信息比率较大的基金的表现要更优秀。

虽然理论上,量化基金尽可能地排除了所有主观因素影响,但量化的模型及管理者不同,量化之间也会有差异。一般而言,从行业研究、宏观研究出身的基金经理,不太适合量化基金的管理;具备数量化分析、金融工程的学术背景或量化基金从业背景的基金经理,可能更有效率。 

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