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如何选择量化私募基金(如何挑选量化基金)

如何选择量化私募基金

今年由于疫情的影响,中国央行实施的系列支持实体经济的货币政策引发了最近A股的一轮牛市,沪深300指数在2020年7月13日站上了4878点的高位。这样的背景下选择量化投资究竟合适吗?选择哪些策略更合适呢?

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量化对冲α策略

量化对冲中的贝塔β和阿尔法α是什么?

β代表大盘波动对投资组合的影响程度。比如大盘涨了10%,基金持有的军工、医药等股票也随之上涨了,可能是8%(此时β为0.8),也可能基金正好重仓影院股,结果大盘虽涨了10%,但基金亏了20%(此时β为-2)。β是极其便宜的,因为从公募基金买入大盘股指数(大盘的β本身为1)一年的管理费只有0.02%到0.08%。

α代表基金管理人赚取的超过市场波动的收益率,比如大盘涨了10%的,基金持有的基建、TMT股票也随着涨了8%(这8%由β决定),但一出成绩单,基金居然涨了14%,这8%和14%的差额就是基金管理人凭借管理能力寻找潜在的投资机会所得到的盈利,这部分就是α。

图一、量化对冲的几种方法论及其简介

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数据来源:华宝证券,产品研究部整理

那怎么去找能带来超额收益的α?图一简略的涉及了量化对冲主要的方法:事件驱动、多因子、动量模型和行为金融学模型等等。但核心思路在系列文章二中已经讲过,就是寻找弱有效市场下的定价不合理。举个简单的例子,特朗普说要关闭中国驻休斯顿总领事馆,投资者一下子想到未来巨大的政治风险,开盘短短十几分钟就有股票被拉两个跌停,但行为金融学告诉管理人,这是过度反应,投资人自己吓自己,可能真正导致的股票下跌幅度只有3%,那这时候量化对冲投资人就会在买入一揽子这种被低估的股票同时卖出股指期货,静等投资人反应过来后价格回归正常。

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进一步讲,不同的管理人在因子的逻辑、周期、属性以及组合方式上有不同的理解和操作方法,从而演化出不同特征的量化对冲策略。这类策略由于没有暴露的权益敞口,因此体现出较为低的净值波动,且国内市场机构化率相对较低,金融市场欠发达,因此给市场带来较多非理性交易机会,这是量化对冲策略较为稳定的收益来源。

从上述的介绍,我们通过图二可以对赚β钱的多头稳健策略和赚α钱的量化对冲策略有个简单的对比。

图二、多头稳健策略和量化对冲的对比

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数据来源:华宝证券,产品研究部整理

多头稳健适合大盘未来会大涨的行情,而量化对冲更适合震荡的行情。从大盘未来潜在涨幅看,今年未来的震荡慢牛行情会一直适合做量化对冲α策略。

图三、沪深300指数(绿色)及沪深300成交量(蓝色)

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数据来源:Wind

从图三所示的沪深300指数及对应的成交量来看,沪深300成交量通常和沪深300指数走向正相关。目前沪深300代表的蓝筹股依然在调整阶段,并且在调整结束后,成交额依然会高于每天150亿股的数额。因此从行情未来的环境来看,不低的交易额代表的充足流动性外加市场情绪的不稳定也更加适合量化对冲α策略!

从风险上来看,多头稳健策略更适合风险接受能力强的投资者。图四所示的某多头稳健策略产品收益率可以看出,当大盘波动剧烈时,多头稳健策略也会有大的波动。

图四、某多头稳健策略产品2015年12月至今收益率

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数据来源:私募排排网

而从图五某量化对冲产品收益率来看,就算大盘波动剧烈,产品的收益率依然很稳定,回撤也很小,非常适合对风险程度接受较低的投资者。

图五、某量化对冲策略产品2015年11月至今收益率

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数据来源:私募排排网

通过图四多头稳健和突起量化对冲的对比,在这里需要强调一点,没有绝对的好策略,只有更适合当下投资环境的策略。所以说,会判断当下环境,懂得“物尽其用”,正确的选择量化策略往往会达到事半功倍的效果!

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如何挑选量化基金

一、看管理规模和持续时间

上一期说到,量化基金有明显的头部效应。当一个策略所含的信息逐渐被市场所吸收后,策略背后代表的收益率会逐渐下降,只有头部的量化基金在盈利后拥有充足的资源去进行模型的发展,吸引更多的资金投入,进而在这个行业一直保持领先地位。

因此,依据头部效应来挑选量化基金,往往起到事半功倍的效果。具体来看:

1、目前管理的规模,例如上海明汯投资管理有限公司、杭州幻方投资管理有限公司、九坤投资(北京)有限公司这三家的管理规模都超过了100亿,只有充分发挥头部效应才会募集到如此规模的资金;

2、成立时间,如果一家量化基金成立的时间早并且能一直存活到现在,说明其经验更加丰富,更懂得如何稳健的活下去;

3、历史收益率水平,主要看模型的迭代能力,如果一家量化基金成立之初收益率很高,但收益率渐渐的越走越低,说明基金模型的发展没有跟上市场的变化。

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二、看基金背后的量化团队

量化策略其实都是工具,工具本身没有能力高低的差异,更多的还是看使用工具的人的能力和水平,以及他对市场的理解。同样做量化对冲策略,不同的人去执行,结果可能会有非常大的差异。因此量化团队是不同量化基金业绩差异的主要原因。

我们可以查看基金背后核心人物的履历,往往核心人物的风格会较大影响到整个团队的规模。选择经验丰富的基金核心人物和量化团队,要看从业年限、过去是否有行业研究经历、是否有清晰的投资逻辑和框架、专业是否相关,最好是具备数量化分析、金融工程的学术背景或从业背景,同时物理专业和计算机科学专业同样受到量化基金的青睐。

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涉及量化对冲策略的基金简介

图六、含量化对冲策略的部分基金简介

数据来源:私募排排网

市面上包含量化对冲α策略的量化基金有很多,如明汯资管、幻方资管、九坤投资、锐天投资、卓识投资等等。以明汯和九坤为例简单介绍下头部机构的情况。这两家不单单擅长做量化对冲,而且在统计套利、期货CTA策略等等都是行业领先水平,是两家龙头企业。

从投资策略来看,明汯在低频量化选股模型以及alpha底层高频日内回转策略上均有较深入的研究,适应大波动的市场环境;九坤建立多因子量化模型寻找在未来有可能超越市场平均收益的股票,分散投资到数百只股票以上,辅以等额股指期货对冲,获取超额绝对收益。

从管理规模来看,明汯和九坤募集资金均超过了100亿,正如头部效应显示的,能达到这个规模说明基金背后实力雄厚,其盈利性保证了充足的研究能力,也代表着目前量化行业的顶尖水平。

从成立时间来看,明汯成立于2014年,九坤成立于2012年。中国的量化基金事业始于2008年全球金融危机,在这之前本土还没有量化的概念,金融危机的发生使得很多国外诸如Two Sigma,千禧年的中国金融从业者转投国内市场,将国外的先进理念在中国本土化发展,随着2010年中国股指期货的推出,中国量化对冲领域走上正轨,茁壮发展。明汯和九坤发展时间长,并且能在大浪淘沙的环境中分别取得年化35%和17%的成绩,反映了两家公司底蕴深厚,经历了市场的考验!

从领军人物来看,两家机构的领军人物都有丰富的从业经验和量化投资行业相关的教育背景。明汯裘慧明生涯累计收益率高达418%!王琛也达到了63.8%。学历上,裘慧明拥有美国宾夕法尼亚大学物理学博士、硕士学位,复旦大学物理学学士学位,涉猎广泛,2014年创立明汯投资;王琛拥有清华大学数学物理学士,理论计算机博士学位,2008年起从事量化行业,2012年合伙创立九坤投资。

图七、明汯管理人裘慧明和九坤管理人王琛对比

数据来源:私募排排网

从行业经历来看,裘慧明历任国外顶级对冲基金HAP Capital高级基金经理、千禧年基金经理(管理规模超过11亿美金),还曾供职于全球顶级投资银行德意志银行、瑞士信贷投资银行的自营量化交易部门担任基金经理,量化投资经历非常丰富,且均就职于全球一线量化基金或量化部门。王琛有8年量化投资经验,曾在美国千禧年基金供职。

总的来看,按照以上规律筛选下来的量化基金往往投资风险较小,回报更稳健。但同样的,不满足以上三点的新兴量化基金并不是说不好,而是说风险相对较大,需要投资者对这个行业有充分的理解力。

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