田漢卿:從華爾街到A股市場,專注量化投資
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時間:2020-07-06
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量化投資近幾年在A股市場中快速發展,量化的投資方法被運用在標的選擇、組合構建、配置比例以及投后管理等投資全流程的各個環節,隨著投資理念的不斷進步、投資方法的不斷精進以及投資工具的不斷完善,量化投資在A股投資者中的認知度不斷提升,而關于量化投資完整的方法論卻較少有詳細的介紹。

為了豐富廣大投資者對量化投資方法的了解,進一步幫助投資者強化投資風險意識,提高自身專業能力,今天產品君和大家一起了解一位曾經任職于華爾街頂級資產管理公司、擅長量化投資的基金經理——華泰柏瑞基金經理田漢卿。

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量化投資方法論-沉淀深厚 得心應手

量化投資的分類是怎樣的?

田漢卿:我把量化投資分為兩類:

第一類是基于算法的量化投資。

這種量化投資方法比較直接——從數據開始、抓因子、做樣本外測試,之后就可以上線。其中一種是高頻策略(High-frequency),A股市場沒有T+0交易,這種策略基本不可行。股災之前,有的管理人通過日內融券還券做過,股災后A股市場就沒有這類策略了。另外一種是短期策略(Short-horizon),就是跨天交易的策略,持倉通常最多不超過一星期,這種策略在過去兩年有不錯的發展,吸引了很多投資資金,但是策略容量相對比較受限,過多投資可能會導致收益下降。其他的比如CTA,套利和趨勢的CTA也都可以歸類到基于算法的分類里面來,也有包含基本面信息的CTA策略。

國內現在基于算法的多數是短期策略和CTA,套利策略比較少,因為容量有限。

第二類是基于基本面的量化投資。

基于基本面的量化投資是從投資邏輯開始。投資邏輯可以通過與研究員交流、自身總結、研讀學術研究成果等方式獲得。有了投資邏輯之后,用A股歷史數據進行回測驗證,能驗證的投資邏輯就可以作為alpha因子來使用,還要通過一個測試,看這個因子加入到原有模型里面是否能降低風險或者提高alpha,以提高信息比率。在基于基本面的量化投資中還有以下幾種分類:

第一種是基于宏觀配置(Macro-allocation)。資產數量較少,波動比較大,海外做的好的話收益也很不錯,但最近幾年因為波動過大規模有所收縮,很多投資人容忍不了它的波動。

第二種是基于基本面選股(Stock Selection)。這是容量最大的一種量化投資方式,因為既可以做多頭策略也可以做多空對沖的中性策略。

還有中期擇時(Market Timing)。我們認為目前的技術還不足以支持這種擇時策略,如果要做3到6個月周期的擇時,則積累量化所需的數據樣本需要很長時間,等待規律重現也需要很長時間,很可能一兩年虧損就被市場淘汰了。

此外像事件套利這種做法單獨應用的情形不多,一方面容量在大多情況下比較小,另一方面也需要等待事件機會。

我們華泰柏瑞當前專注于基于基本面的量化選股投資策略。

您剛剛提到了基于基本面的量化選股模型,請問這個投資架構是如何搭建的?

田漢卿:基本面量化目標是希望在控制風險和成本的前提下追求超額收益最大化。在這個目標的前提下,我們搭建了如下模型:

1、Alpha模型

目標在于尋找能夠獲得穩定alpha收益的量化因子。用多個因子的風險可以互相抵消,有些因子本身alpha并不高,但加進來可以降低風險,多個因子綁在一起長期來看會比較穩定。

2、風控模型

在風險控制上是比較嚴格的,各種暴露都有嚴格限制:在做指數增強和絕對收益時都追求beta中性、市值中性、風格中性和行業中性;主題的暴露也會考慮控制,如果一個主題在一定時間會有較好表現,而模型有負暴露,可以人工干預變為零暴露,但不會干預到正暴露。人工添加的約束基本上都是著眼于降風險而不是增加alpha。

3、交易模型

我們是程序化交易的,可以更好地控制沖擊成本。

4、組合優化器

主要是解決組合里面不同股票的配置比例問題,因為用等權比例去配置組合,在短期內要求不高的話可以使用,但長期是不合適的。比如兩個股票alpha相同的情況下,風險不一樣那么持倉就應該不一樣。另外,等權重只能產生唯一一個組合,相較之下通過組合優化器和風險模型,就可以根據不同目標跟蹤誤差等構建不同的投資組合、控制風險,滿足投資人需要。這是等權重做不了的。

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選股范圍-從滬深300到中證800 堅守基本面選股

華泰柏瑞量化絕對收益產品,屬于公募的對沖產品。之前受股指期貨交易的約束,持倉基本都是滬深300成分股,從2019年年報中披露的信息來看,組合開始買非滬深300的成分股,而且基本上都是相對比較低估的股票,所以想了解一下您這邊如何持續選股?以及是不是很看重股票的估值水平?

田漢卿:挑選滬深300成分股是因為它是公募的對沖產品,公募的產品我們用股指期貨對沖是受到中金所在選股范圍上約束的,如果用滬深300股指期貨對沖的話,之前要求必須在300成分股內選股。去年十二月,中金所對股指期貨交易的限制進一步放松,不管用滬深300還是中證500股指期貨對沖,選股范圍可以是中證800成分股,所以基金3月份的持倉就有一部分變成了中證500的成分股了。從2017年四季度至2019年的區間中,在滬深300成分股內選股比全市場選股要更好,但我們認為今年全市場選股會更好。

這是我們基于投資邏輯的主觀判斷——2015年股災之后基本上大盤是跑贏中小盤的,2017第四季度到2019年年中,國內外的影響因素,加上北上資金增持A股比較集中,市場表現為偏大盤的白馬藍籌股跑贏偏小盤的成長股,只有A股能買的與國內大消費相關的一些行業龍頭股票漲幅較高。我們認為到2019年底,這種抱團“核心資產”的極端行情基本結束了,“核心資產”這個概念是很短期的。一些白馬藍籌的估值已經很貴了,相對來說可能不會有太多超額收益了,所以今年我們將控制白馬藍籌低配比例的風險指標逐步放開,傾向于由模型全市場自由選股。現在量化絕對收益和量化對沖兩個公募對沖產品,選股范圍擴大到中證800指數成分股,受相對于業績基準的跟蹤誤差限制,持倉基本上70%在滬深300成分股上,30%在中證500成分股上。

關于選股中如何看待股票的估值水平,盡管近一年多估值因子超額收益的表現并不好,但我們的估值因子一直是有較多權重。無論如何,估值因子都有一定的相關性。因此,我們在barra風險模型的估值因子上一定是有正暴露的。過去一段時間,全球市場基本上都表現為不看估值,即“貴”的股票更貴,“便宜”的股票更便宜。我們認為未來估值一定會回歸,但什么時間以什么方式回歸是不確定的。

量化絕對收益基金和量化對沖基金在投資操作上是一樣的嗎?

田漢卿:是一樣的,這兩個產品當前都是在中證800成分股內選股,只不過可能由于申購贖回導致選股指標看起來有點區別,但業績表現上基本一致,不會有太大差別。

但是看下來這兩只產品成分股比例還是蠻高的。

田漢卿:那肯定的,因為之前都是在滬深300成分股內選股,現在在中證800成分股內選股,也有70%的權重在滬深300成分股內。如果我們全市場選股的話,大概50%-60%的股票持倉在滬深300成分股上,有時候我們可以配置45%在滬深300成分股中,跟蹤誤差也一樣控制在目標范圍之內,這主要得益于嚴謹的風險控制技術。

非結構化數據是如何使用的?

田漢卿:我們做了一些文本數據的處理;今年我們自己也做了一個文本數據處理的系統。之后,會做一些機器學習自然語言處理的工作。

今后非結構化數據會做為模型的一個補充,但近期也只是一個補充。我們不認為另類數據以及AI會很快成為模型的核心,但是未來的權重可能會增加很多,所以現在先做些準備,但不會現在就以它為重心。因為市場的主要驅動因素還是基本面信息,當前AI技術還不足以替代結構化基本面數據。

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期貨品種的選擇-立足市場 靈活判斷

對沖品種上一直以來選用的都是滬深300股指期貨,但是成分股有選擇中證500,后面會用滬深300+中證500股指期貨的對沖方式嗎?

田漢卿:現在做的還是滬深300的增強,都是用滬深300的股指期貨來做對沖的,現在會買中證500的成分股但是業績基準依舊是滬深300。

這兩個產品都是以滬深300股指期貨對沖,這種產品的容量如何呢?

田漢卿:我們認為多因子選股容量有兩個因素:1、指數增強容量;2、股指期貨流動性。

目前來說,容量不受限,現在股指期貨的流動性充足,滬深300指數增強的容量也可以是很大的。滬深300增強在所有指數增強策略里面的容量是最大的。目前,市場里所有公募量化加起來也就3000億左右,與容量相比現在的規模是很小的。

期貨合約方面主要是選擇次近月和季月合約,和產品開放期有關系嗎,是出于什么考慮呢?

田漢卿:如果基差不是很負的話,我們盡量拿季月合約,但是當出現基差負值較顯著的情況,隨時可能收斂,我們就會拿近月合約。如果是正基差的話,我們可能會拿更遠,根據判斷拿兩三個季度都可以。

股票倉位的變化也是因為基差,如果負基差比較顯著的話我們會減小股票倉位,然后做一部分現金管理,現金管理需要保證流動性和安全性,因為隨時會需要把倉位加回來。




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