被低估的公募量化

时间:2024/05/15 10:58:32用益信托网

当360 创始人周鸿祎提出「不拥抱AI的公司,员工会被淘汰[1]」时,人工智能的浪潮早已席卷了远在太平洋彼岸的美国基金行业。


早在2017年3月28日,贝莱德基金就宣布将裁掉超过40个主动型基金部门的员工岗位,其中包括7名投资组合经理,转而用算法代替[2]。


同年5月,量化对冲基金巨头Citadel紧随其后,招募了微软首席AI科学家邓力博士。后者曾多次凭借着自动语音识别和深度学习上的贡献而获得IEEE SPS奖项,被认定为是该领域的世界级专家。5年之后,邓力再易东家,但仍然在资管圈扩散人工智能和深度学习。


头部资产管理公司拥抱AI,是一个不得不警觉的信号。


从那时起,人工智能就成为了美国基金行业的共识——伴随着桥水宣称将于今年7月1日推出一只由AI模型驱动的基金,这种「不拥抱AI就会被时代抛弃」的紧迫感更上一个台阶。


但对于生活在魔法世界之外的无数麻瓜而言,尖端科技和投资的结合通常以极其苛刻的门槛和十分昂贵的价格作为代价。一条泾渭分明的界线让普通投资者望而却步的同时,也将公募量化推到了台前。


同样积极拥抱人工智能的中国公募量化基金,具有普惠的准入门槛以及低廉的收费标准,像中国的制造业产业链一样,把「科技与狠活」的价格打了下来。


只不过,相较于主动权益和指数ETF来说,难以归因的特征使得它常年面临着信众不多的困扰。


可事实上,如果我们穿透到不同公募量化策略的底层逻辑中去就不难发现,公募量化产品的运行逻辑远没有想象中那么复杂。


新贵:量化指增


近两年以来,在宽基指数日渐受到投资者欢迎的同时,量化指增型策略也迎来了大爆发。


相关数据显示,截至2023年12月31日,公募量化指增型产品规模合计达到了1762.37亿元,实现了连续五年规模抬升的同时,占量化策略整体规模的比重也达到了59.24%。


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火热背后的原因很好理解,“如果看好一个指数,那为什么会不看好有α的量化指增呢。”


对于量化指增策略而言,其本质是在跟踪指数的基础上用量化去做一些增强,从而使得产品既能够享受指数投资带来的策略容量红利以及β收益,同时还可以通过量化工具的应用来获取α。


当下公募最主流的量化工具依然是经典的多因子模型:


使用多个因子,综合考量各因素并建立选股模型。通俗来说就是从各个维度去对公司进行打分,然后根据相应的权重汇总出一个分数,最后买入高分股,卖出低分股。


这种做法很大程度上弥补了宽基ETF的不足之处:高位调入短期涨幅过大,估值过高的股票;低位调出一些短期经营困难的长期龙头。


但同样的多因子模型,常常南橘北枳。打分维度的不同造就了不同平台量化指增产品超额的差异,也成为了衡量基金公司量化实力的关键。以华夏基金为例,其多因子模型的选股维度既包含了盈利、估值等传统的价值维度,同时也有投资者关注度、分析师推荐等短期情绪指标。


前者保证了公司的长期质地,而后者则是决定了股价短期的爆发力。这种价值+情绪的双驱动模型让华夏基金旗下诸多产品表现都非常惊艳,旗下几乎所有产品均拥有超额的同时,拥有着极高的月度/季度胜率。


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当然,这种超额也并非是越高越好,80%仓位投向于指数成分股以及年跟踪误差不得超过7.75%的硬性要求始终让量化指增策略“戴着镣铐跳舞”,限制着量化在超额上的发挥。


而这恰恰给予了另一策略——主动量化以生长土壤。


在取消上述两条投资限制的同时,主动量化进一步将AI运用至投资中,也因此被投资者誉为“进阶版”的量化指增。


以主动量化产品华夏智胜先锋为例,虽然对标的是中证500指数,但非强制要求的选股范围让它可以在全市场范围内进行选股,也更加契合AI的运用场景:通过AI模型的机器学习实现海量数据的分析,极大地提高投资效率。


另一方面2023年年报显示,华夏智胜先锋全部持仓数量为548只。极其分散的持股让个股追踪和组合调整变得困难,而AI的应用也可以实现相关数据实时更新,并完成对组合持仓、预期收益及调整策略的实时生成。


这种AI和量化的深度结合,最直观的结果就是更高的超额。相关数据显示,截至2024年2月22日,华夏智胜先锋相较于被跟踪的指数获取了34.76%的超额,且显著高于华夏中证500指数增强。


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当然,限制的取消虽然赋予了主动量化更高的自由度和超额空间,但“α+β”的收益结构也决定了它无法摆脱市场行情波动对产品净值产生的影响,和指数相近的回撤与优秀的超额收益,构成了主动量化的一体两面。


在这种局限下,拥有绝对收益特征的量化对冲产品开始逐渐进入到带着「求稳心态」的投资者视野之中。


明珠:量化对冲


自Alfred W. Jones  于1949年创立第一只对冲基金之后,对冲基金就凭借着低回撤、高夏普的特征开始受到投资者的追捧。


不同于量化指增和主动量化“α+β”的收益结构,对冲基金的基本原理是希望通过衍生工具将β收益进行对冲,使得产品中只包含个股的α收益,最终达到「不论市场涨跌,对冲策略都能够获得稳定收益」的效果。


这并非是一个不可实现的目标:截至2018年,桥水基金的 pure alpha策略在过去28年获得25年正收益;Citadel迄今为止仅有两年录得亏损;大奖章基金更是在互联网泡沫以及2008年金融危机期间仍获得正收益。


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对于今时今日在波动中饱受煎熬的投资者来说,独立于市场环境获取傲人业绩的对冲策略,是为数不多的避风港。


而对于中国广大的普通投资者而言,公募量化对冲基金便是海外对冲基金的「中国版演绎」。


概括地来说,公募量化对冲基金的做法就是利用多因子模型在全市场范围内选取优质的个股,然后再选取相应的股指期货工具去进行对冲。看似简单的原理背后却极其考验基金公司在量化上的历史沉淀:


前者受益于各家基金公司的选股模型;后者则更加注重对冲工具的运用能力。


相关数据显示,截至2024年4月22日,华夏基金旗下的华夏安泰量化对冲策略3个月定开年化收益率达到了5.89%,在近1/2/3年的排名当中都位居第一,是当下公募量化对冲基金中表现较为出色的产品,即便是经历了今年2月的量化地震,该产品的累计年化收益率仍接近6%。


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过去两年由于小微市值存在着大量超额,这让许多量化对冲产品将风格过多地暴露其中。但与此同时,股指期货市场却仅有沪深300、上证50、中证500以及中证1000四个股指期货系列,品种的缺失让它们无法通过相应的股指期货去进行对冲,进一步扩大了危机下的产品回撤。


但相较于量化大地震中动辄10%以上回撤的其他量化产品,华夏安泰量化对冲策略3个月定开仅回撤不到4%。这就意味着产品并没有进行大规模的市值暴露,绝大部分的操作还是围绕着现有的股指期货品种的成分股进行选股,完美诠释了“对冲”的含义。


这种量化对冲基金的“风格不漂移”让净值曲线走得更加平稳的同时,也让它的绝对收益和最大回撤都位居市场前列。相关数据显示,华夏安泰量化对冲策略3个月定开历史最大回撤仅为7.96%,Calmar比率更是达到了0.71,位居同类第一。


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作为公募量化界的拼图之一,量化对冲基金的出现和兴起无疑让公募量化产品矩阵在进一步完善的同时,也给予了投资者更多的选择。


但更加重要的是,在资产荒逐渐蔓延的当下,一个完善的量化产品矩阵就意味着更加均衡的资产配置组合的可能性。


尾声


经历了各类资产价格轮番下跌的三年后,资产配置的理念开始逐渐深入人心。


尤其是伴随着刚兑成为历史;信托频频暴雷;银行利率一降再降,当单一的产品已经无法满足投资者风险收益预期时,资产配置自然就成为了市场的主流观点。


而这也是主动权益逐渐式微的市场环境下,ETF、REits、QDII等公募产品逆势却能够崛起的重要原因之一。


凭借着完善的产品线,公募基金开始逐渐成为了资产配置的「主战场」。譬如QDII可以将组合风险在不同市场进行分散;ETF可以帮助组合更便捷地获取不同的β收益,而公募量化也和主动权益产品形成了良好的互补关系。


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持仓的极度分散和过往统计数据形成的量化模型使得公募量化和主动权益产品能够分别适应不同的市场风格。公募量化对冲基金更加注重收益稳定性,因此虽然在结构性牛市中的爆发性不足,但在震荡市中的波动性却会更低一些,两者的结合无疑能在提高组合收益的同时降低波动性。


可以肯定的是,人工智能和资产配置的浪潮之下,公募量化在投资中扮演的角色将会变得愈发重要。而作为公募量化大厂,华夏基金也早已布局着新时代的到来。过去多年的积淀使其早已具备了完整的量化投资生态系统,同时旗下各品类的业绩也都位居市场前列。


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在纯主动投资的世界里,「一代版本一代神」是历史不断重复的韵脚,但量化领域却呈现出一种「winner takes all」的态势。


在大量的信号与噪音中,量化投资积累的是发现市场底层规律的能力。在这个长中短期因素交错、总是无法清晰归因的领域里,「规律」也许不会像E=mc²看上去那样简洁。因其混沌且难以捉摸,才需要一个团队经年累月地寻找更有效的因子和更理想的组合。


在这种持续演进和迭代的过程里,平台优势将比「手搓时代」更加明显。已经在牌桌上的人,才有可能实现强者恒强的故事。



参考资料:

[1]周鸿祎:不拥抱AI的公司,员工会被淘汰,中国新闻周刊

[2]用机器人代替基金经理!资管巨头贝莱德基金部门将裁员40人,澎湃新闻



作者:吴 文 涛
来源:远 川 投 资 评 论

责任编辑:Tnews

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