数据缺陷可被量化模型利用

　　富国基金量化投资部总经理李笑薇：

　　数据缺陷可被量化模型利用

　　刘田

　　[ 上市公司数据可能存在造假，对于量化投资来说，也不一定是大问题。即使数据存在缺陷或者造假，但若被我们的量化模型发现其中的规律，那么通过这个数据反而可以获取超额收益 ]

　　量化投资是个“舶来品”，国内许多从事量化投资的人都是从华尔街归来，富国基金量化投资部总经理李笑薇正是其中一员。

　　李笑薇曾任全球最大的定量投资公司——巴克莱国际投资管理公司(BGI)大中华主动股票投资总监，还担任过摩根士丹利资本国际Barra公司BARRA股票风险评估部高级研究员。日前李笑薇在接受第一财经日报《财商》采访时多次提到量化投资只是一种方法，与传统基本面投资方法一样各有各自发展的空间。

　　

　　概率是量化投资核心要素

　　《财商》：能不能简单介绍一下富国基金目前在量化投资的主要应用是哪些？

　　李笑薇：主要的应用是主动管理的增强指数基金和即将发行的量化对冲的专户产品。从投资核心来说，这两者没有太大差别，量化对冲专户主要是利用我们现有的沪深300增强指数基金，然后通过股指期货对冲，赚取绝对收益。

　　《财商》：你们的量化投资模型主要是什么？量化投资过程中人为干预因素有多少？

　　李笑薇：我们有选股模型、风险模型和交易成本模型。主要利用多因子Alpha模型预测股票超额回报，同时力求进行有效的风险控制，降低交易成本，优化投资组合。

　　多因子模型中的因子是股票的特性，而这些特性肯定不是一成不变的，要根据市场状况进行调整。

　　至于人为因素，量化投资模型不是自己长出来的，这个模型要长什么样是由人脑决定的。但模型一旦形成之后，它所决定的股票的买和卖，很少有人为干预。

　　《财商》：那么你怎么发现市场有效的信号，或者说怎么来发现这些因子？

　　李笑薇：发现这些因子需要对市场进行观察。做量化投资与做传统基本面投资的很大不同在于，因子的有效性需要通过大量的数据来证实。

　　我们需要通过大量的数据来证明，来发现概率。概率是量化投资的一个核心要素，需要通过大量的标的来体现。如果仅仅用少量股票来体现概率是不够的。比如，假如我们认同低估值的股票是好股票，我们买了一些低估值股票却有可能发现收益并不理想。这是因为估值这个特性在决定公司股价方面只占一个很小的比例，除了估值以外，还有其他因素以及很大的个股成分影响。只有通过大量类似特性股票组成组合，我们的投资理念才能通过概率体现出来。

　　

　　框架相同应用不同

　　《财商》：你觉得在国外和国内做量化投资最大不同是什么？在国内可能遇到的比较大的困难是什么？在国内做量化投资以来比较大的遗憾是什么？

　　李笑薇：量化投资整个框架和国外没有什么不同，这个框架在美国市场用了40年，在日本、中国香港等亚洲市场也都用过，没有多大差异。真正的差异在于对不同市场的观察。量化投资这个框架在每个市场的应用都是不一样的，其内容一定会因市场而不同。一个美国模型和一个日本模型长的样子肯定是不一样的，在中国当然也长得不同。

　　至于投资过程中遇到的问题，其实在每个市场做量化投资都会遇到不同的问题。在国内举例来说，比如估值这个因子，PE（市盈率）即Price（价格）除以Earnings（盈利）。在中国，Price在市场体现的仅仅是一部分交易股票的价格，而同一公司的非流通股份的价格并没有在市场上显示出来。

　　比如在大宗交易平台上交易的非流通股，其价格是有折扣的，因此同一公司的Earnings对应的却是不同的price。我们做的时候是否调整是另外一个层面的问题，但首先在这个市场上有这样的问题，你就需要考虑，其他市场可能就没有这个问题。

　　回国以来的遗憾的话，主要有两方面。一是常常觉得时间太紧，有些工作来不及做。比如沪深300基金运行初期，有些细致的工作还没有做完，这个过程中错过了少量机会。另外就是初期数据质量给我们带来一定负面影响。比如股本数，有可能平时都是自由流通股本数据，某一天突然变成总股本后来又变回去，我们在发现后也淘汰了一些数据商。

　　

　　数据造假对量化不一定是大问题

　　《财商》：量化投资在国内很大一个质疑是关于数据，比如数据历史短、数据可能存在造假等，你如何看这个问题？

　　李笑薇：上市公司数据可能存在造假，对于量化投资来说，也不一定是大问题。即使数据存在缺陷或者造假，但若被我们的量化模型发现其中的规律，那么通过这个数据反而可以获取超额收益。

　　《财商》：如果并不是大规模造假，只是个别的呢？

　　李笑薇：通过数据研究我们发现，中国上市公司的净资产收益率(ROE)分布有一个现象：ROE刚刚超过零的公司有很多，略低于零的公司几乎没有，而负收益很低的公司又不少。这种分布与美国有着鲜明的不同。

　　经过思考，我们发现这种现象源于中国对上市公司停牌的规定：如果一家公司的净收益连续两年为负，这家公司就会被“ST”。因此上市公司会努力避免连续两年负收益。

　　当真实收益为负但很接近于零时，上市公司通常会想尽办法使之在账面上成为正收益。但如果真实收益很难在账面上做正，那么就干脆使今年的收益非常负，从而将真实收益隐藏一部分留给明年用。这部分隐藏的收益可以帮助明年的账面收益成为正，从而避免连续两年负收益，避免“ST”。这是一个鲜明的账面ROE与真实ROE不符的例子。

　　然而，在这个例子中，我们其实可以考虑利用它形成一个策略，比如专门投资于某些负收益很低的上市公司，因为他们第二年收益上升转正的可能性比较大。

　　2003年我在Barra开始参与中国A股风险模型研发时，中国的数据种类少，历史短，市场状况也与今天有很大不同。经过这些年发展，今天不论从数据，从计算机技术，还是从技术人员储备，可以说做定量投资的基本条件已经成熟。

　　《财商》：你怎么看国内量化投资发展的空间？

　　李笑薇：量化投资只是一种方法，截至目前国内运用得不是很多，我认为还是有空间的。没有一种方法是常胜的，关键是如何去用、怎么用、在什么情况下用。量化投资会发展，但不可能完全替代传统基本面，每一种投资方法都有它的空间。