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量化基金的科普文 如今，量化基金的数量越来越多了，随便上网搜一下，都能看到量化基金收益不错的新闻。既然量化基金是利用数量化的模型来进行投资，理财君就非常好奇，这个模型究竟如何构建才能保持量化基金收益的稳定？后来，在查找这方面资料的过程中，无意中发现很多量化基金都参与了今年的火爆的网下打新，令人惊讶的是打到新股的数量还不少。大家来感受一下。时间段为从1月1日开始至今。 获配新股100个以上的量化基金 那么打新收益究竟在这些量化基金的总收益中占比有多少？是不是根据模型选的股不太好但要维持收益率就大量打新来保持收益？由于无法确切获知打新收益有多少，上述猜想都没啥事实支撑。但有一点事实是可以肯定的：他们都打了好多新股啊！！！ 此外，散户对于量化基金的看法也各不相同，一些人持谨慎、怀疑的态度，而一些人早几年已经开始了投资还探索出了一些心得。这更激起了小编的好奇心，到底量化基金是怎么运作的？有什么优缺点？于是，顺着“市场检验——模型探索——风险指标和绩效表现”这一条线来与大家分享。 最早的量化基金是成立于2004年的光大保德信量化核心基金，然后从2009年开始，数量逐渐增多。 如果大家平时有研究股票或者基金，都知道“自上而下”“自下而上”“历史行情”、“行业配置”、“基本面分析”等方法。那么量化投资就可以将上述这些结合起来做定量分析，依靠数学模型和数据来寻找投资标的，执行投资策略，用量化投资找到超额收益α。 值得注意的是，量化基金并不是一个短时间内就一定能见成效的基金，因为一个良好的量化模型需要较长的时间才能累计超额收益，并且一个好的量化模型也需要不断的改进和调整，才能经受住时间的考验。因此，持有量化基金应该要看长期，还要看规模，规模太小的话，摊薄到每一份基金上的成本就会很高。 由于量化基金的数量过多，本文只选取成立得比较久的量化基金。因为理财君觉得一只质地优良的量化基金应该能够经受住“牛市-熊市-震荡市”的检验。而新成立的、短期内收益率较高的基金容易出现不稳定的情况，因为目前大多数量化基金都是权益类基金，有可能这个高的收益率是由别的因素带来，比如投资的股票短期内大涨等，并非基金本身的量化模型取得成功。如果是优秀的量化基金可能要不了多久还会再涨回来，但主题型和暴涨型基金就比较容易受伤。 根据海通证券的荀玉根、钟情在《震荡市，结构胜于择时》一文中对牛市、熊市和震荡市的划分，选取了以下几个时间段：牛市：2014/7-2015/6；熊市：2011/4-2012/1，2015/6-2016/1；震荡市2012/1-2014/7，2016/1-至今。 可以看到，长信量化先锋综合因素比较优秀，典型的能攻会守，两次震荡市比较平稳，熊市有进步，可能是经过几任基金经理的努力，模型构建已经比较有心得了。 那么，到底量化基金的模型长什么样呢？ 并不是所有的量化基金都是优秀的，因为量化的模型及管理者不同，量化之间也会有差异。量化模型的运行逻辑、模型构建啥的普通大众可以不用去了解，毕竟好难懂啊！但是这些模型的原理，也就是方法论，还是可以看看，做到心中有个底——你买的量化基金到底是怎么去获取收益的。 （顺带提一句，本文分析的量化模型不包括对冲基金使用的在内，因为对冲基金的运作原理跟量化基金有些差别，小编翻看了多只量化基金的招募说明书，都没见它们使用了对冲工具） 国内量化基金所用的模型基本引自国外，然后根据国内的情况做一定的修正。通过基金的招募说明书，可以将市场上目前量化基金采用的数量化模型和模型主要使用的选股指标罗列出来。虽然咱们无法了解各基金量化模型的详细内容，关键是无法了解权重比（这个指标非常重要，但主要依靠基金经理的判断，是不公布滴），但从表中可以看出，目前国内基金采用的模型多是侧重于选股的，其中多因子模型应用最多；近些年来，一些基金中也出现了在行业配置中运用Black-Litterman模型（以下简称B-L模型）。
多因子选股模型其实很好理解，相信很多投资者在选择基金时都喜欢构建自己的指标，比如看收益率啊，涨跌幅啊，净值变化啊，基金重仓股等等，这些指标就是我们常说的因子。 只是量化基金利用因子来选股的步骤就比普通人的方法复杂得多。从上图可以看到，不同的量化基金选取的因子有所不相同，还需要对选取的因子进行有效性检验。基金的多因子选股模型构造通常使用打分法——根据各个影响因子的大小对股票进行打分，然后按照某种方法拟定权重加权平均得到一个总得分，最后根据总得分对股票进行筛选，构建组合。 按照多因子来选股的话，通常来说持股数量是比较多的，持股也比较分散，几十只到几百只股票都有可能，而且持仓比重较小。选股分散的一个好处是在跌市中容易退出市场止损，在牛市中也容易快速低成本建仓，但收益波动肯定就没有重仓股来得明显。同时，基金经理会每隔一段时间更新和调整股票池或者因子的权重。 感兴趣的投资者可以去翻翻上投摩根阿尔法、长信量化先锋、长盛量化红利策略、中海量化这几只基金的招募说明书，选股方法讲得比较详细。 BL模型其实是一个比较理想化的模型。最早是由Black和 Litterman在1992年首先提出，现已逐渐被华尔街主流所接受。国内有一些基金经理将B-L模型用于行业配置。这一模型的核心思想是假定市场一开始处于均衡状态下，以市场隐含的超额均衡收益率作为市场中性的起点出发，投资者通过在市场中性的基础上表达对不同资产的观点收益率，以及对每种观点指定各自的信心水平，然后应用贝叶斯方法形成一个新合成的收益率，最后在均值一方差方法下求解最优的资产配置权重。BL 模型假设的两个不同的关于未来超额收益的信息来源——投资者看法和市场均衡——都是不确定的。BL 模型的参数可大致分为两类，一类可直接通过历史数据求出，一类为观念值。 在翻阅了大量的资料之后，小编梳理了多因子选股模型和B-L模型的优缺点，希望关注量化基金的用户能心理有个准，如下： 多因子选股模型： 优点：比较稳定，因为在不同的市场条件下，总有一些因子发挥作用 缺点：权重的赋予更加主观化，赋权的方法选择也较为随意，因子的选取使用可能存在着重复性问题，对于历史数据过于依赖等 B-L模型： 优点：将投资者观点或者说情绪引入模型中，可以将投资者的主观预期与历史收益相结合，减少了极端值的出现 缺点：适当的参数设置比较困难、投资者观念量化难度较大等 梳理了一圈后的概括就是，数据筛选和模型设计都需要基金经理及其团队有扎实的数理基础和资本市场的敏锐嗅觉，两者缺一不可！（学好数学很有用啊！！！） 量化基金依赖数据，但其实数据是有滞后性的，那都是历史，所以这是量化模型的一个风险，很容易就只能反映过去的信息又经不起时间的考验。 风险指标看夏普比率、信息比率和最大回撤率三个指标，绩效表现则采用了选时能力和选股能力这两个指标。时间段是从2011年1月至今。 股票选择能力（选股能力）和市场选择能力（选时能力）是评定投资能力高低的两个重要方面。所谓选股能力，是指投资者对个股的预测能力，能够买入价格低估的股票，卖出价格高估的股票。所谓选时能力，是指投资者对市场整体走势的预测能力，能够在牛市时候，动用较多的资金购买股票，熊市市场提高现金资产的比例。 图中最大回撤率超过5只基金中，有三只基金的规模都比较小；综合收益率、风险指标等因素，从长期来看的话，长信量化先锋、大摩多因子、申万菱信量化小盘、富国沪深300等基金发展得比较平稳。还有一些基金，尽管数据表现很好，但是用户口碑不高，建议投资之前一定要多方比较，选择适合自己风险承受能力的基金！ |
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