公募和对冲基金的量化实践

摘要: 私募工场(ID:Funds-Works,微信:guo5_guoguo):专注致力于为资产规模在千万以上的个人或企业客户提供资产配置、财富保值、增值、传承等服务。

11-18 18:12 首页 私募工场
私募工场(ID:Funds-Works,微信:guo5_guoguo):实名注册会员数万,深度尽调私募三百多家分类策略长期跟踪,独立基金多维度筛选,资产/策略专业配置。专注致力于为资产规模在千万以上的个人企业客户提供资产配置、财富保值、增值、传承等服务

关键词:专业配置 领航私募 精雕细琢 匠心服务 私募FOF 独立客观


私募工场:私募证券投资领域最权威、最独立、最专业化自媒体

果果微信:guo5_guoguo

投顾净值:506743560@qq.com


未经允许转载私募工场所刊文章一律视为侵权(包括非私募工场原创类文章),如需转载请私信果果微信:guo5_guoguo获取授权,转载请在文章开篇处明确注明“来源:私募工场ID:Funds-Works,微信:guo5_guoguo”,未在篇首明确标注,一律视为抄袭。


田大伟先生  CFA、博士,光大保德信绝对收益投资部总监、五星基金经理


2005年毕业于上海财经大学金融学专业,获得经济学硕士学位,2010年毕业于上海财经大学、美国南加州大学(联合培养)金融工程专业,获得经济学博士学位。2010年4月加入光大保德信基金管理有限公司,先后担任金融工程师、策略分析师、首席策略分析师,2013年7月至2014年2月兼任光大保德信大中华3号特定客户资产管理计划的投资经理。2014年2月起任光大保德信量化核心证券投资基金基金经理,同时兼任首席策略分析师。现任绝对收益部总监、光大保德信量化核心证券投资基金基金经理,光大保德信产业新动力灵活配置混合型证券投资基金基金经理。


正文如下:




一、对现代投资理论的思考

 

在讲之前我先对量化基金做一个界定。


我所讲的量化投资就是在二级市场上用量化的方法去选择股票,形成一个组合进行投资。这个组合可以做相对排名的公募基金,也可以做以绝对收益为目标的对冲基金的多头组合,但是不同于程序化交易、期权和结构化产品等。那么在这样一个范围内,定量和定性就是一个度,就像写文章一样,十几年前单纯文字就可以发表,但现在你没有模型、没有数据,你的文章是发表不了的。随着我们行业的不断成熟,也会用越来越多的更加科学的方法去帮助我们对好的股票做甄别。


二、量化公募对冲基金实践

 

那么有了这样一个界定,下面讲讲公募的量化基金是怎么运作的,以我管理的光大量化核心基金(360001)为例。这是我国第一只量化基金。那么我们是怎么操作的呢?我们是把平常的投资经验定量化,把一些能够选取好股票的投资理念,用过去的数据和模型来概括为一个量化的因子,并希望在未来能够复制这个因子的成功。

 

下面我举个例子方便理解。


比如说大家认为估值越低的股票可能会越好,我们怎么量化呢?


我们可以在每个月的月初,计算全市场所有股票的PB估值指标大小,依据这个大小将整个市场一分为二。PB高的一组,低的一组。月底用高的减去低的,看收益情况。坚持做一段时间,我们就可以得到一个趋势图。


下面这张图就是把一个策略用上述方法做检验的结果,横坐标是时间,纵坐标是收益。我们可以看到,图中的策略还是有比较好的区分度的,大部分的时间还是正收益。如果将收益做累积,就是图中的这条淡蓝色的趋势向上的线。

我们继续用这个策略将市场一分为四,并用得分最高的减去最低。整体趋势是一样,但累积收益明显要高于上面的图。这就说明这个因子将市场一分为四效果更好。

现在市场上的股票数量已经3000多只,即使一分为四,每组的股票容量也很大,一个基金很难买这么多股票。那么我们继续用这个因子,在月初将市场分为十组,看过去收益差值的情况。我们可以看到累积收益更高了!

上面三张图主要统计的是得分最高的和最低的差值的累计收益情况。那我们想知道,如果分为10组,收益是不是等比例的在增长。就是1组比2组高,2组比3组高。


下面这张图就是显示的每组的累计收益情况,可以看到这个因子对市场的区分度是非常好的。因为每组从大到小排列顺序很规则。实盘中我们就可以买得分最高的一组,就很容易战胜市场的平均水平。


这就是量化初步的一个筛选过程。

再进一步,上面只是展示这个因子策略检验的一部分。


下面这张图左上角显示了每个月超额收益的分布,基本上是正态分布,且均值都是大于零。其实我们就是想知道,大多数时候是能获得超额收益,但不希望这个收益某些月份过高或者过低,而是希望是正态分布。


再看右上角,衡量的是如果买最好的一组,换手率如何。我们当然不希望换手率过高,这也是衡量因子有效性的一个指标。右下角是每一个分组样本容量和相关系数。这些都是从不同的维度进一步衡量这个因子策略是否有效。

事实上,我们还可以再进一步。


比如说,刚才做的分组是基于全市场的情况,我们可以看看这个因子策略在某个板块、某个指数中的表现情况。


下面这张图就展示了这个策略在不同板块、指数中的表现情况,也是很有效的,收益、命中率、换手率都在一个好的范围。当然也不是所有行业都有效,比如银行,样本容量有限很难分组,且很容易受到个别银行的影响。因此样本范围对量化还是有较大影响的。

当然,上面这个策略中的因子不是单一因子,而是一个复合因子。很多比较好的单因子组合而成,各因子的权重不同。如果因子之间的有效性很高相关性很低,那么收益就可以叠加。下面这图就展示了因子之间的相关性和自身表现情况等。

上面给大家介绍了追求相对排名的量化基金运作思路,基本上就是将投资理念用数据做研究开发,寻找一个大概率战胜市场的一个策略。这里面要提一下,不管是单因子还是复合因子,测试的模块都是一样的,都需要检验。虽然因子的千变万化的,任何两个单因子都可以组合成复合因子,但检测模块都是一样的,所以说量化基金要成功,关键点就在于一个强大的量化系统。


我们现在用的量化系统,在几分钟之内就可以对新的策略做一次完整的回测。这样研究员就可以自由的对因子进行组装搭配,检验,寻找一个最能够将市场规则切分的策略,去指导我们的实盘。至于一些诸如权重、优化等细节,这里就不展开了。


对冲基金

 

对冲基金就是在现货市场买入股票,在期货市场卖出股指期货来获取绝对收益的基金。就对冲基金的多头股票组合而言,它和公募量化的基金区别就在于它更加重视每只股票优化后的权重。


对冲基金对现在市场而言很重要,因为我们还不是发达的金融市场。我定义的发达金融市场是以最快的速度、最低的成本实现资金配置。对比一下,我国主要缺少对收益和风险进行精确定价的产品。现在市场很难找到明确的一年挣多少钱,风险多大的产品。如果有这样的产品,我们就很容易将这些产品做一个组合,配置给各种风险收益等级的客户。现实是现在很少有产品的风险和收益是确定的。

而对冲基金就是要把产品的风险收益特征刻画清楚。


比如说,一个产品风险收益比4倍,12%的收益,对应最大回测不超过3%。这样的产品风险收益特征就比较精确。怎么做到?买入一个股票组合,同时卖出一个等金额的股指期货。现在可操作的股指期货有沪深300、上证50、中证500。希望市场上涨时,买入的股票组合比卖出的股指期货涨得多,跌的时候跌得少,这样就有了超额收益,这就是对冲基金的基本原理。

 

具体操作时,控制风险要放在第一位。


以沪深300为例,我们需要分析哪些因素会引起沪深300的波动,比如是1、2、3三个因素,哪些会带来超额收益,比如说4、5、6三个因素。那么我们在构建组合时,引起波动的1、2、3的三个因素,多头组合和卖空的HS300组合是一模一样。在4、5、6这样超额收益因素上,多头组合和卖空的HS300组合不一样,且不一样的大小根据产品的风险收益偏好来确定。这样在大的趋势上多头组合和卖空的组合是一致的,但因为收益因素上不一样,所以多头组合涨会涨的更多,跌会跌得更少。


举个风险因素例子,比如说我们觉得市值大小会引起波动,那么多头组合的平均市值就和卖空的沪深300的平均市值一样,这样市值这个风险因素就屏蔽掉了。


再举个收益因素例子:比如成长指标ROE的增速会带来收益。假设沪深300平均的ROE增速是5%,但是我们觉得ROE增速越高收益越高。那么我们的多头股票组合的ROE增速就应该更大,通过这个差额来获取收益。整体看,我们就是要保证波动的一样,收益的不一样。波动一样要做到金额中性、行业中性和风险因子中性。


我们来看一个实盘案列。


我们就是按照上面的思路来操作,过去实际的走势还是不错,基本上是一条上升的直线,风险收益比是超过4倍的。

 

其实,在实际操作中,除了获取收益的成功案列,也会有回撤亏损的情况发生。


就以我们真实的产品为例来看看风险点在哪里。比如说在16年11月28、29号,我们的产品就出现了较大的回撤。由于负基差等因素影响,市场上可供操作的只有沪深300股指期货。那我们要做的就是涨得时候要比沪深300涨得多,跌的时候要跌得少。反之则会有损失。沪深300的组成里,市值最大的30只股票权重占比达40%,剩下的270只股票权重总和只有60%。能否打败沪深300,就是看能否打败这权重最大的30只股票。


这些是家电格力、地产万科、白酒茅台等各行业的龙头,而这两天市场的情况是这些大盘权重股暴涨甚至涨停,而其他股票没怎么涨。这时候如果组合没买这些权重,或者买的量不够,就跑不过沪深300。



下面这张图就是显示的就是扣除掉收益因子和行业因素后的收益残差,也就是我们的模型不能抓住的收益部分的风险。其实在过去很多年里,这个风险是很低的,没有被我们的模型所抓住的收益是少的。但是在那两天,很明显的看到这条线突然的拉升,这是模型不能够解释的,是没法分散掉的非系统性风险。所以就算当时做到三个中性,模型仍然跑不过沪深300,就会有回撤。



量化对冲的另外一个问题就是基差问题。


因为对冲是卖掉的沪深300股指期货。股指期货是未来一段时间的现货价格,因为股灾影响大家对未来市场比较悲观,所以未来的价格的总是低于现货。这样对冲就会出现高买低卖,产生对冲成本。虽然这个成本在不断收敛,但2016年这个成本还是有10%以上。当然现在中金所对股指期货放开,未来对冲成本会越来越低。

其实绝对收益产品就是要不断的研发新的策略,新的模型,并经历各种检测。


三、量化投资的关键点和展望


量化投资就是将投资经验的定量化,非常依赖于有一个好的量化系统。


下面这个就是我们在用的一个量化系统QEPM的架构,我用个例子做下说明。这个系统就像一个汽车品牌,要成功不在于实验室里的样品车很棒,而是在于有一条好的生产线,可以保证每一台量产汽车都具有同样的品质。


量化投资也一样,不管是相对排名的还是绝对收益的,不在于有一个模型很好,而在于量化系统很好。因为它可以帮助你产生很多优秀的策略,这才是投资成功的保证,我们的量化系统就是这样一个系统。它有几十万行的代码,可以几分钟回测一个策略,研究员可以任意组合因子。

 

除了一个好的量化系统外,另外就需要投资的经验,这是需要积累的。能不能找到一个优秀的策略,就需要你的经验。怎么组合因子,有那些因子,适不适合现在市场等等。策略基本上就如下图所示是呈金字塔分布的,我们现在跟踪了大概600多个策略,金字塔底部就是基础或单因子策略,越往上就是一些好的复合策略。最顶端就是我们的实盘策略,检验的更加仔细,频率也更高,基本上每天。


最后讲讲量化投资的展望,我的看法是做公募基金的迪士尼,低成本,高产出!对冲基金的肯德基!同样是低成本,高产出!更关键的这些收益和风险可以精确定义的产品是最发达金融市场的基石!

私募工场ID:Funds-Works所载信息和资料均来源于公开渠道,对其真实性、准确性、充足性、完整性及其使用的适当性等不作任何担保。在任何情况下,私募工场ID:Funds-Works所推送文章的信息、观点等均不构成对任何人的投资建议,也不作为任何法律文件。一切与产品条款有关的信息均以产品合同为准。私募工场ID:Funds-Works不对任何人因使用私募工场ID:Funds-Works所推送文章/报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。


来源:朝阳永续


首页 - 私募工场 的更多文章: