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黎海威:解开量化投资的alpha秘密

 明月認前生 2017-12-13

以下为雪球·嘉年华,景顺长城量化及ETF投资总监,黎海威先生的演讲。

黎海威非常感谢雪球朋友下午的时间也很开心能再次回到雪球的现场跟大家进行交流前几个月我在上海跟球友们做过一场交流今天我重点聊一聊量化投资如何获取超额收益的




量化投资在中国真正开始的时间应该是08年09年以后到现在接近十年时间在这十年里面整个趋势还是方兴未艾的


对于量化投资里面的很多细节可能大家并不一定非常理解我们更多来聊一聊它的流程和相关方法

对于量化投资来说我们更多关注它的流程和投研方法不完全是它的结果其实这个投研的过程你如何做深入的研究只要研究对路最后的结果是不会太差的而不是太在意短期的业绩所以我们更多强调公司格局和团队作战


这里面有很多东西可以分享基于今天时间的关系我们无法展开简单聊下量化投资者关心的点注重的方式以及用什么样的方法做量化


量化投资是舶来品但是本质跟主动投资是一样的想找到一个好的公司和它一起成长从而获得收益


这个过程中我们要注重它的估值和交易争取能够在一个比较好的位置进入这样安全边际比较高面对市场波动我们能够容易保持比较好的心态这样长期业绩相对来说会有比较好的保障我觉得这是核心的一个地方


主动投资当然也是这样做的量化的做法可能稍微有一点不一样


量化是怎么实现这个收益的

举例说如果我们通过数据和模型能够预测出来股票假如说消费类股票ABC三个股票股票A相对更有吸引力建立我的仓位一般来说中长期的投资一年平均持仓4-6个月


这个过程我们的关键在于用模型计算先市场一步理出这个头绪看到它的投资价值先于市场进行建仓如果我的判断是正确的话市场会逐渐的意识到这一点市场意识到这一点资金会逐步进入


有资金推动股价上涨也许过5个月6个月A的价值实现了估值可能不再有吸引力根据当时的情况B和C可能更有吸引力你会卖出A去买入B和买入C


并不是说A永远不再进入了可能过了半年一年以后A重新又有投资价值了因为它的成长数据大家知道它的年报季报是不断更新的产业链的优势地位信息都是不断更新的在这个过程中某个时间点也许过了六个月以后你发现A重新有了投资价值你又进入这就是周而复始的过程这就是我们投资的流程

在这个过程中我觉得做投资最关键的是有一个体系能够比市场先一步认识到价值


领先一步我们就能赚得到钱但是如果领先三步市场也可以赚到钱但是你要忍受更长的时间和更大的波动因为市场很可能先往相反的方向进行后面才上来领先几步这取决于你的资金属性我们基金管理公司是代客理财而不是自己的钱如果自己的钱你可以更早布局获利更大风险也可能更大


代客理财面临最大的挑战不只是表现在在收益上还有波动和风险这两个方面因为你的客户散户或者机构也好他有预期和忍受的范围有时候领先太多并不一定适合


有时候也许你看对了但客户最后不一定赚得到钱因为客户有申购赎回的操作如果你有比较长线的资金有很好的投资策略和特点当然能够很好的赚到钱


下面看一下量化投资的具体情况

量化和基本面传统的投资实际上是一个硬币的两面并没有特别的优劣我们面对的同一个投资集合同一个信息集合如果你持有一个股票三个月六个月一年你面对的都是公司的基本面信息而不是纯博弈的信息


也就是说其实我们都想中长期持有一个质地比较好成长比较好的公司跟他一起成长估值等等更多的是帮助你提高更好的安全边界


量化投资干什么事


通过模型的手段实现这些想法而不是通过深度调研和个股调研来持股当然你可以调研选出三十只股票持有你对它的产业上下游产业链条估值和管理者都了如指掌你可以持有因为你了解非常深刻你觉得股票盈利的概率和程度可能比较大你可以做这个事情


量化就是我可能对每只股票的理解不如基本面的主动型基金那么深刻但是我可以持有一百只两百只四个月换手一次平均一年做三百次独立的抉择这三百次独立的投资决策之间的相关性比较低虽然每次赚钱的概率或者赚赢面没有那么大但是每次大于50%三百次下来赢面就很大


具体来说你可以把量化模型看成研究员团队


我们基金公司或者其他投资机构都有投研团队有几十个人员基本上二三十个研究员每个研究员负责一个行业我们很难在每一个行业上都击败优秀的研究员因为很难细化很难进行太深入的调研


我们的目标不是击败每个行业中最优秀的研究员我们最实际的目标是在每个行业争取做到第二分位比普通的投资者普通的研究员好一点这样就足够好了


举例来说今年有一波银行保险等等大金融板块涨幅很快但很多基金经理不一定是有这个背景比如成长型基金的基金经理擅长TMT医药或者消费板块的在银行板块或者金融板块启动的时候他可能会比较犹豫


其实不只是基金经理包括我们每个人自己投资有会有一个知识结构或者教育经历人生经历的局限当有一些机会的时候即使公司的行业研究员告诉你说今年保险要启动了你年初是不是真的敢放进去钱


不一定


所以在研究人员让你持仓到你真正持仓实现起来是有距离的而量化模型没有这个距离

我们谈量化的时候可能有一些误区很多人觉得量化是一个黑匣子这个意思是不管它赚钱还是亏钱我们都找不出理由来


其实恰恰相反国外市场80年代以后量化的起飞包括它后来很大的发展最重要的原因是让机构客户可以看得懂看得透可以做非常明确的投资风格的持仓分析知道我的钱是从哪儿赚来的哪儿亏出去的基本投资是明晰的可以是你配置养老基金和个人定投的很好的工具不管做刀你尽量把它作为锐利的工具至于好不好取决于你个人怎么使用

核心的逻辑量化投资是成长型投资还是价值型投资


我觉得在中国为代表的新兴市场里面成长市场里面效果更好一些价值投资不管哪一种估值的想法我觉得更多依赖成长来实现在一个长期过程中提供一个更好的安全边际


这个框架讲过很多遍了有一些不一样的地方我们作为主动投资不管是量化投资还是非量化的传统基本面投资核心的问题就是要形成一个收益预测意思就是说你能知道大概率在未来6个月12个月哪个股票相对涨得好或者跌的少


基本取决于基本面谁估值便宜风险相对小大概是这个情况但是量化更加注重风险和交易成本也就是说实际上我们更多是是想长线性的把估值和净值做得更好同时容量上事前有估计


在这个成长过程中我们能比较好的处理交易


过程中我们是怎么捏在一起的我们是通过优化器来做我们每天都在做一个优化的过程举一个例子这跟量化中心用的因子也有关系我不知道在座各位是不是时不时要去超市买水果假设给你一百块钱买两种水果苹果和梨你怎么选择


你可能面对很多约束当然决策来自几个方向一个是你喜欢吃梨还是喜欢吃苹果包括这个梨的颜色形状怎么样这都可能构成你的决策目标


这个过程中你有一些约束条件到底它们俩谁便宜谁贵如果你从小吃梨比较多天生喜欢吃梨如果两个价格差不多相信你会更多买梨


如果梨是4块钱苹果是1块钱就不一定了因为这两个产品还是有一定的替代性


你面临100块钱必须全部出去的时候这里面就有一个相对的价格50块钱的苹果和50块钱的梨如果价格出现波动可能70块钱苹果和30块钱的梨你就需要卖出20块钱的梨买入20块钱的苹果这就是调仓的过程


你要实现满足感最大化你吃到水果及格的水准就是你开心那就要定义你怎么样是开心

我们面临量化模型的时候很多人听的最多的一个词叫多因子模型


多因子模型是干什么的


就是把各种各样的投资策略集合在一起这是相关性比较低的有一部分成长的有一部分做交易行为和反转的这样让你长线效果最优市场阶段里面你尽量有一类两类因子表现比较好


回到刚才的例子有一个因子梨和水果的形状是两种水果的共同特征如果大家都喜欢圆的形状可以提供一个量化因子


比如说口感你喜欢汁液比较多的水分比较充分水分的充分也可以是量化因子你可以根据这个因子在一筐梨和一筐苹果里面选出自己喜欢的

我们量化投资的起源很多情况下是从主动的基金经理那里学习来的我们看到PBPE反转等等都是量化投资的因子来源只不过处理过程中你需要统计计算机学的方法来进行根本思路和主动型投资是的一致的


跟普通定价方式有定价误差比如说低波动的投资策略其实是学术上的一个发现和传统的资产力量的形式是不太一样的你可能拿波动低的股票可以相对获得高一点的收益这也是一种阿尔法策略的来源


我们现在也看到很多大数据比如说炒的比较热的人工智能等方向也会给你提供比较好的思维框架和切入点通过大数据的方式文本识别和网络上的论坛扫描包括语音识别更有甚者你可以用无人机调研包括消费的存货包括卡车从停车库里面出来卸货的情况都可以把你做的投资更加完备一些


如果大家有幸看过Ted上面的一个演讲说上面到底哪些人容易说谎说谎的表现方式是不是跟我们日常一样


因为有一些人说话容易脸红你觉得他可能心虚是说谎其实不是这样两三个小孩对比有不一样的表现有一个红外扫描的方式对你进行扫描发现你说谎的时候血液会集中在几个部位上假设有这套装备比如说季报年报公司高层开会的时候你用这样的设备先不说法规作为技术手段是可以实现的你有可能知道哪些报表里面存在猫腻的这也可以作为一个量化因子

我们做量化投资的时候测试过几百个因子最后来做运作其实各位投资者和基民可以做自己的量化模型进行一些排名打分进行成长性打分和你的价值因子结合在一起筛选3050个股票我觉得这是可以的


上次在上海有一个雪球大V做过这个分享大家有兴趣可以关注一下我觉得不管你用比较简单的Excel还是用比较复杂的编程语言这是可以的只要对你来说适用达到你的目标就可以

很多人会疑问量化投资在中国是不是适用总体来看量化投资表现不错业绩是可以的什么是中国特色作为股票都是舶来品


我看到股票新兴市场的表现我之前做过巴西俄罗斯阿根廷韩国台湾香港包括南非和土耳其发现中国特色其实很多是发展阶段的特色是这个阶段的特色不完全是中国本身当然中国的文化习惯和交易习惯也有一些影响


台湾和香港有一些交易习惯在某些地方有点相像会导致一些相关的投资机会会出现

主动投资和个人指导意见更多是筛选风控以及大数据的辅助大家有机会可以尝试一下我觉得会让你的投资更加容易更加系统化更加纪律性

这是互相学习的过程这个过程中如何发挥人的作用包括量化研究员的作用让其在这个平台上有比较好的成长看到它的潜力能够和投资流程有机结合起来这是主动投资可以考虑的方向


由于时间关系就讲到这里谢谢大家希望大家在下面的演讲中都能享受谢谢




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