量化基金专题研究:优选选股型量化基金
http://msn.finance.sina.com.cn 2012-05-21 15:05 来源: 新浪财经量化基金专题:部分量化为主 优选选股型量化基金
德圣基金研究中心
今年以来量化基金表现出色,再度成为市场和投资者关注的焦点。目前市场中已上市的量化基金数量相对较少,截止到4月30日仅有15只。虽然数量相对不多,但量化概念和表现形式差别较明显。对于我们投资者如何分辨量化基金,哪些基金更具量化特点,以下对此做深入解析:
选股收益贡献最大,量化应用相对有限
随着基础市场产品广度和深度的扩大,机构投资者对各行业和个股跟踪难度增大。量化策略适应这一要求应运而生。量化策略在投资过程中应用较为广泛,在投资的前端、终端、后端均有应用,集中体现在选股、择时、资产配置方面。国内基金行业引进量化策略以来,目前市场中的量化基金主要是在资产配置、选股方面的应用。(表1)
表1、量化基金量化策略应用方向
基金名称 | 基金类型 | 基金模型 | 成立时间 | 量化策略主要应用方向 |
大摩多因子 | 股票型 | alpha 模型 | 20110517 | 选股 |
申万量化 | 股票型 | alpha 模型 | 20110616 | 选股 |
嘉实量化 | 股票型 | alpha 模型 | 20090320 | 选股 |
华商动态 | 配置混合 | alpha 模型 | 20091124 | 选股 |
长盛红利 | 股票型 | 自我研发 | 20091125 | 选股 |
华泰量化先行 | 股票型 | 自我研发 | 20100622 | 选股 |
上投阿尔法 | 股票型 | Dynamic Fund | 20051011 | 选股 |
富国中证500 | 指数基金 | alpha 模型 | 20111012 | 选股 |
富国沪深300 | 指数基金 | alpha 模型 | 20091216 | 选股 |
富国中证红利 | 指数基金 | alpha 模型 | 20081120 | 选股 |
光大量化 | 股票型 | 自我研发 | 20040827 | 选股 |
南方策略 | 股票型 | B-L模型 | 20100330 | 选股、资产配置 |
中海量化策略 | 股票型 | B-L模型、泡沫模型 | 20090624 | 选股、资产配置 |
华富量子 | 股票型 | 自我研发 | 20110401 | 资产配置 |
长信量化 | 股票型 | B-L模型 | 20101118 | 资产配置 |
数据来源:徳圣基金研究中心
量化选股策略是最早引入,也是与国内行业环境等相融合最早的策略。第一只量化基金光大量化,即为量化选股基金,较少作资产配置。从近一年收益看,量化策略在选股方面优势较为明显。(表2)
表2、各种量化策略近一年以来简单平均收益率:
选股策略 | 选股、资产配置策略 | 资产配置策略 | 量化基金平均 | 偏股方向平均 | |
简单平均收益率 | 4.36% | 0.97% | 1.80% | 3.17% | 1.15% |
数据来源:徳圣基金研究中心
部分量化更为普遍 量化选股应用更为成熟
量化策略模型主要优势体现对大量个股的海选,以及确定科学的配置比例上。即获取alpha收益,而规避beta风险并非量化投资的强项,简单说就是分散化投资到多只股票、多个行业来分散风险,获取超额收益。进而在仓位水平、行业配置、重仓股占比上具有相应特点,下面通过对以上三方面的分析,更好认清量化策略在选股方面的应用。
一、弱化选时 高仓位致量化基金急涨急跌
量化策略基金在判断市场趋势何时发生转换上大多时候无能为力,量化择时效果较为一般。因此,国内目前量化基金引进国外量化模型时,多数量化基金相对淡化量化策略在选时方面的应用。
为了有效实施数量化投资策略,采取相对稳定的股票持仓比例控制措施,降低由于股票持仓比例波动过于频繁影响到量化投资策略的效果。因此,多数量化基金保持高于同类型平均仓位水平,高仓位带来的风险主要通过分散持股来降低。不会通过人为的仓位调整来规避短期市场下跌带来的风险,这违背了量化模型策略的原则。表3为近两年量化基金仓位随市场明显波动表现出人为主动调整仓位的迹象。
从具体基金看,光大保德信量化核心是最为激进的非指数量化基金。其激进风格突出的表现在持续的高仓位,如成立以来的仓位数据显示基金基本保持90%以上的高仓位。这种高仓位投资特点直接导致基金业绩的急涨急跌,在上涨市场领涨,在下跌时候垫底。前者如12年1季度的上涨市场,后者如11年的持续下跌市场。
表3、量化基金仓位季度明显:
基金名称 | 基金类型 | 成立时间 | 仓位变动明显时间 | 变动幅度(超10%以上) |
长盛红利 | 股票型 | 20091125 | 2010年2季度 | 是 |
嘉实量化 | 股票型 | 20090320 | 2010年2季度 | 是 |
中海量化策略 | 股票型 | 20090624 | 2010年2季度 | 是 |
上投阿尔法 | 股票型 | 20051011 | 2010年2季度 | 是 |
华富量子 | 股票型 | 20110401 | 2011年3季度 | 是 |
长信量化 | 股票型 | 20101118 | 2011年3季度 | 是 |
华泰量化先行 | 股票型 | 20100622 | 2011年3季度 | 是 |
光大量化 | 股票型 | 20040827 | 变化不明显 | 否 |
华商动态 | 配置混合 | 20091124 | 变化不明显 | 否 |
南方策略 | 股票型 | 20100330 | 变化不明显 | 否 |
大摩多因子 | 股票型 | 20110517 | 成立时间较短 | |
申万量化 | 股票型 | 20110616 | 成立时间较短 |
数据来源:徳圣基金研究中心
二、行业偏配普遍 主观风格影响量化策略执行
量化策略在行业配置上的应用主要通过分散行业和持股来降低风险,为避免行业和选股过度集中,因子的选取和权重就尤为重要。从目前市场现有的量化基金来看,多数基金因子较为相似,如包括宏观经济因素、政策及法规因素、资本市场、财务指标和估值因素等。这从表4中也可以看出,量化基金前六大行业配置基本相同,选择竞争力很强、具备持续成长性的核心品种作为基本配置,适当配置医药、信息技术、批发等行业,周期与非周期,价值与成长均有配置,全市场行业选取面较为广泛。
量化策略在行业配置的应用上,多为通过定量模型和定性因素筛选的结果进行优化,在基金整体风险水平可控和严格的纪律化模型前提下,计算最优行业配置。而模型选取的因子,多数包括市盈率、净资产收益率、主营收入增长率、销售毛利率、PEG等,这些因子与上市企业因素交叉较为明显。尤其是国有企业上市公司,各种指标整体好于行业平均,上市公司各指标也是行业配置考虑的重要因素之一。较为广泛的选取行业,也是规避集中配置风险较好方式之一。表5为基金单一行业配置比例明显较高,显示出较多人为优化行业配置。
具体来看,中海量化以及光大量化对个别行业的配置比例达到30%以上,具有明显的行业基金特点。这显然是基金主动投资风格干扰的结果,而这都与量化策略要求的模型稳定和分散行业配置特点不符。
表4、量化基金前六大配置行业:
基金名称 | 量化策略应用 | 行业配置 |
光大量化 | 选股 | 金融、交通、采掘、信息技术、机械、批发 |
上投阿尔法 | 选股 | 机械、金融、医药、批发、电子、房地产 |
富国中证红利 | 选股 | 金属、金融、采掘、电力、批发、化工 |
嘉实量化 | 选股 | 机械、化工、医药、电子、信息技术、食品 |
华商动态 | 选股 | 信息技术、电子、机械、造纸、医药、文化传播 |
长盛红利 | 选股 | 金融、机械、金属、房地产、交通、医药 |
富国沪深300 | 选股 | 金融、采掘、金属、机械、食品、交通 |
华泰量化先行 | 选股 | 金融、房地产、医药、金属、食品、电子 |
大摩多因子 | 选股 | 机械、化工、批发、金属、信息、交通 |
申万量化 | 选股 | 交通、机械、社会服务、纺织、化工、批发 |
中海量化策略 | 选股、资产配置 | 房地产、批发、医药、机械、金属、信息技术 |
南方策略 | 选股、资产配置 | 机械、采掘、房地产、金属、金融、食品 |
长信量化 | 资产配置 | 金属、机械、金融、信息技术、采掘、电力 |
华富量子 | 资产配置 | 机械、化工、房地产、金属、电子、批发 |
数据来源:徳圣基金研究中心
表5:量化基金前两大行业配置比例:
基金名称 | 第一大配置行业 | 配置比例 | 第二大配置行业 | 配置比例 |
富国中证红利 | 金属 | 14.54% | 金融 | 13.45% |
嘉实量化 | 机械 | 15.08% | 化工 | 11.81% |
上投阿尔法 | 机械 | 17.14% | 金融 | 15.67% |
长信量化 | 金属 | 17.40% | 机械 | 13.41% |
申万量化 | 交通 | 19.02% | 机械 | 16.79% |
大摩多因子 | 机械 | 19.30% | 化工 | 12.88% |
华泰量化先行 | 金融 | 21.99% | 房地产 | 19.79% |
华商动态 | 信息技术 | 22.91% | 电子 | 21.40% |
南方策略 | 机械 | 23.23% | 采掘 | 13.24% |
华富量子 | 机械 | 23.45% | 化工 | 12.89% |
长盛红利 | 金融 | 25.42% | 机械 | 25.07% |
富国沪深300 | 金融 | 30.84% | 采掘 | 10.42% |
中海量化策略 | 房地产 | 35.76% | 批发 | 16.33% |
光大量化 | 金融 | 38.68% | 交通 | 9.86% |
数据来源:徳圣基金研究中心
三、操作风格:分散持股降低风险
量化策略一大优势就是利用计算机大范围选股,筛选基础股票池。然后通过量化技术以确定个股权重,实现股票优选与投资组合的动态调整。更好的发挥量化基金选股优势,使股票组合更加稳定,更加分散化,交易成本和换手率更低。从表6中可以看出,前十大重仓股集中度低于20%仅为5家,低于30%也只有上述5家,多数量化基金具有明显的分散持股特点。具体基金来看,如光大量化、华商动态前十大重仓股占比超40%,明显高于量化基金同类型平均。
表6、量化基金前十大重仓股集中度:
基金名称 | 基金类型 | 量化策略主要应用方向 | 前十大重仓股集中度 |
大摩多因子 | 股票型 | 选股 | |
申万量化 | 股票型 | 选股 | |
嘉实量化 | 股票型 | 选股 | 10.55% |
华富量子 | 股票型 | 资产配置 | 10.94% |
南方策略 | 股票型 | 资产配置 | 18.51% |
华泰量化先行 | 股票型 | 选股 | 32.00% |
上投阿尔法 | 股票型 | 选股 | 32.00% |
长盛红利 | 股票型 | 选股 | 36.00% |
长信量化 | 股票型 | 选股 | 36.42% |
中海量化策略 | 股票型 | 选股、资产配置 | 37.00% |
光大量化 | 股票型 | 选股、资产配置 | 40.00% |
华商动态 | 配置混合 | 选股、资产配置 | 68.59% |
数据来源:徳圣基金研究中心
综上所述,量化策略基金是基金管理人在分析历史数据的基础上总结股市运行的规律,开发出数量化投资模型,并且以模型输出的结果作为投资决策的主要依据。资产配置、行业配置、个股选择上都体现出较好的连续性、稳定性和规律性。因此,过于加入人工干预或修改模型都会降低其模型稳定度,也会加大业绩波动,不利于长期稳定业绩的获得。
而就投资机会而言,可以充分的利用量化基金本身的高仓位高风险特性进行波段投资。如在单边上涨市场或者牛市行情下适当选择优秀的选股型量化基金投资。就当前市场而言,震荡仍是阶段性市场的主要基调,可以阶段性的选择这类基金。
典型的量化基金点评:
大摩多因子:量化选股型基金 选择性配置
大摩多因子策略基金成立于2011年5月17日,该基金是目前市场上为数不多的以“量化投资”为主要投资策略的基金之一,基金成立以来在整体震荡走低的市场环境下基金业绩表现一般,阶段性基金业绩表现波动较大。而在2012年1月份开始的阶段性市场反弹中,无论是绝对收益还是超额收益,该基金表现都较为出色。大摩多因子成立以来在不同市场行情下基金业绩波动较大,在很大程度上主要与该基金的“量化投资”的资产配置思路和基金管理团队的具体操作有关。
在资产配置和个股选择上,大摩多因子采用数量化模型驱动的选股策略为主导投资策略进行资产配置和个股选择,该数量化模型是在国际市场上广泛应用的多因子阿尔法模型的基础上开发出的更为契合中国资本市场实际情况的多因子阿尔法选股模型,该模型强调投资纪律,能够很好地降低随意性投资带来的风险。
在量化投资中,基金一方面通过不断提高股票仓位水平来提高模型的超额收益;另一方面根据多因子选股模型对估值、预期、预期变动、动量、反转、风格等指标进行分析,进行选股调整;这种投资方式决定了基金擅长在上涨的市场做行情,而并不擅长在下跌市场中进行风险控制。
这样就容易理解基金在2012年一季度的业绩的快速上涨了,而这也是量化投资基金特殊投资特点所在。因此,在实际投资操作上,对于像大摩多因子这一类的量化投资基金,投资者可以充分把握其投资特点进行选择性的配置。
表7、大摩多因子近期业绩概览
2012-5-17 | 近一月 | 近一季 | 近半年 | 今年以来 |
基金收益 | 1.52% | 6.39% | -3.62% | 15.19% |
+/-同类型 | -0.85% | 1.37% | 0.57% | 8.25% |
+/-基础市场 | -1.31% | 3.04% | -0.52% | 3.75% |
数据来源:德圣基金研究中心
嘉实量化:分散持股淡化选时 上涨阶段配置更优
嘉实量化基金成立于2009年3月20日,该基金股票投资策略以“定量投资”为主,辅以“定性投资”,坚持“量化策略”指导。基金成立以来在整体震荡和下跌市场环境下基金业绩表现一般,2012年市场反弹以来,业绩持续表现出色。整体上看,基金成立以来业绩波动性较大,这在很大程度上与基金分散投资、淡化选时及基金管理团队的具体操作有关。
在资产配置和个股选择上。在借鉴国际前沿定量组合管理技术的基础上,通过大量实证,构建投资组合。其中,核心模型包括嘉实行业选择模型、嘉实Alpha 多因素模型以及嘉实组合优化器。同时选股上,坚持“定量投资”为主,辅以“定性投资”,该模型强调投资纪律,能够很好地降低随意性投资带来的风险。
在量化投资中,基金一方面通过保持较高仓位水平来提高模型的超额收益;另一方面根据多因子选股模型对估值因子、成长因子、盈利趋势、分析师情绪、市场因素等指标进行分析,进行选股调整;这种投资方式决定了基金擅长在上涨的市场做行情,而并不擅长在下跌市场中进行风险控制。
这样就容易理解基金在2012年一季度的业绩的快速上涨的原因,而这也是量化投资基金特殊投资特点所在。因此,在实际投资操作上,对于像嘉实量化这一类的量化投资基金,市场上涨过程中表现出色,震荡与下跌市场表现较为一般。因此投资者可以充分把握其投资特点进行阶段性的配置。
表8、嘉实量化近期业绩概览
2012-5-17 | 近一月 | 近一季 | 近半年 | 近一年 | 近两年 | 今年以来 |
基金收益 | 3.08% | 6.74% | -6.23% | -25.62% | -22.02% | 9.99% |
+/-同类型 | 0.71% | 1.72% | -2.05% | -7.85% | -8.91% | 3.05% |
+/-基础市场 | 0.25% | 3.39% | -3.13% | -4.41% | -1.80% | -1.45% |
数据来源:德圣基金研究中心