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主观和量化私募基金的区别(主观投资与量化投资)

主观和量化私募基金的区别

主观投资与量化投资,都源于基本面,却同出而异名

基于基本面分析的价值投资者,有着两大流派:以基金经理主观分析为主的主观投资派,和以模型选股为主的量化投资派

尽管都从基本面入手,这两大派别无论思维模式、分析方法还是投资行为却有着显著的差异。接下来,我们先简要描述主观投资和量化投资的典型场景。在此基础上,从六个方面对比两者的差异。最后,加以简要总结。

主观投资 VS. 量化投资

从基金经理的角度来看,不管采用哪种投资方法,都要面对一个基本问题:

如何从市场这个包罗万象的巨大股票池中选取自己的投资组合?

对于采取主观投资的基金经理来说,由于市场上存在数千家上市公司,他们不可能对每一只股票进行详尽的研究分析,因此往往会有一个初步的筛选过程。不同的基金经理的初步筛选标准可能会有所差异,如剔除市盈率过高的股票或者市净率过低的股票,要求过去几年有明显的收入增长或者较高的毛利率,考虑行业因素等。

经过一个粗略的筛选后,剩下比如说约200只待选股票。基金经理和组里的分析师会对其中他们感兴趣的每一只股票进行详细的研究,尤其是对重仓股的选择。他们也可能根据自己多年的投资经验或市场感觉、业内人士提供的消息,甚至生活中发生的某些小事,选择几家重点考察的公司。例如,传奇基金经理彼得·林奇在《彼得·林奇的成功投资》一书中提到,他几次成功捕捉到的大牛股的灵感就是来自他的夫人和孩子们无意中提到的事或说的话。

主观投资者关注的是对公司未来收入的预测,从而得出股票的内在价值。为了使自己的判断尽可能的精准,他们往往要考虑经济周期、行业的发展趋势、目标公司的各项财务指标和未来规划、公司的行业地位和管理层的能力等一系列因素。在经过详尽的分析和预测后,基金经理往往会选取“最好”的50只左右的股票构建投资组合,并对他们最有信心的几只股票给予更大的仓位权重。

采取量化投资策略的基金经理则不同,他们最重要的一环则是开始的股票筛选,即构建选股模型。量化投资者会投入大量的时间决定选取哪些指标进行股票筛选。通过构建选股模型,基金经理选出最具吸引力的200只股票,在实施行业配比和一定的组合优化后,量化投资者会买入所有选出的股票构建投资组合。

在上面的情景描述中,我们可以看出主观投资和量化投资存在着以下几个方面的不同:

差异一 | 关注重点 | 公司 VS. 因子

主观投资关注的是单个公司,而量化投资的重点是选股模型,即如何选取有效的指标构建阿尔法因子。例如,主观投资者在研究一家公司时会重点分析目标公司的预期收入增长,并判断股价是否已经反映这部分信息。量化投资者也会考虑收入增长,但考虑的方向往往是选取什么指标来量化公司的成长能力,从而有效区分“好公司”和“坏公司”。如果历史数据表明过去持续高收入增长的公司往往有着更高的股票回报,量化投资者就会将其纳入投资组合。最终,两类投资者可能会因高收入增长的特征而买入同一只股票,但他们的思考角度是不一样的。

差异二 | 投资风格 | 深度 VS. 广度

总的来说,主观投资是一种高投资深度、低投资广度的投资风格;而量化投资是一种低投资深度、高投资广度的投资风格。主观投资者往往只关注少数几十只股票。由于他们往往必须对每家公司单独进行尽可能深入的调研和预测并形成判断,因此主观投资者最感兴趣和重点分析的股票甚至可能只有几个。主观投资的信徒会时刻关注和分析任何有可能影响对目标公司未来收入预测的信息或事件。他们须了解公司的业务和盈利模式,分析公司近年来的财务状况,从而充分了解公司的现有情况。进一步的,他们还要判断经济周期和行业发展趋势,分析公司的行业地位和可能的变化,关注公司的新产品,进行实地调研甚至与公司管理层进行交流等,从而判断公司的发展前景。

经过一系列的深入调查和研究,他们将所有的信息汇总形成对公司未来盈利增长的预测,从而评价公司的内在价值,并与当前市值进行比较以判断是否买入,有时候他们甚至须判断股票需要多久才能回归其内在价值。

量化投资者则相反,他们投资标的的范围更大但往往并不深入。量化投资者同时关注大量的公司(往往上百家)而非一次只关注一家公司。由于关注的股票数量很多,他们不会深入分析每家公司的具体信息,而通常是运用统计学规律(如大数定律)判断什么指标能有效的区分“好股票”和“坏股票”,从而得到有效的阿尔法因子并构建选股模型。

差异三 | 观察角度 | 未来 VS. 过去

主观投资关注的是未来或者预期,量化投资关注的是过去或规律。主观投资者也会依赖历史数据和历史信息,但往往是将历史作为对公司未来盈利或现金流预测的起始点。主观投资者的关注点更多的是公司未来的大图景,他们喜欢将公司的未来描述成一个故事,尽力寻找影响公司未来盈利增长的催化剂。财务基础和估值模型只是工具,他们的核心技能是对公司未来发展的预测。

量化投资者则不同,他们的选股模型和投资策略完全基于历史数据或历史信息,他们相信历史会重演(至少在大样本中会如此),并期望通过对数据的分析来寻找能实现超额收益的“规律”。他们通常会考察大量公司的历史财务数据和市场表现数据,进行多次历史数据的模拟测试(所谓的历史回测),寻找最有效的指标或因子,从而构建选股模型。

差异四 | 风险控制 | 公司 VS. 模型

主观投资者关注公司层次的风险,量化投资者关注模型的风险。主观投资者对每只股票都进行详尽的分析,分析诸如经济形势的变化、行业政策、市场变革等因素对每家公司未来盈利的可能影响,进而影响公司的估值。量化投资者通过历史回测来确定选股模型,因子的选取不同,模型的风险承载也会不同。

由于量化投资者研究的是大量股票呈现的统计规律,他们会在整个投资组合的层次上考虑风险。量化投资组合管理的优势之一是能够实现对风险的精确度量,便于投资者有效的控制组合风险。例如,量化分析可以度量投资组合相对于基准的风险,如增强型指数基金。通过控制与指数的跟踪误差,投资者可以有效的将投资组合的风险控制在一定范围内,并能实现较好的收益。

主观投资同样要指出各公司可能存在的风险(如宏观经济风险、行业政策风险等),但对风险的度量只停留在定性分析的层次,且风险层次往往是特质性的,难以有效控制。

差异五 | 持仓特点 | 集中 VS. 分散

主观投资者的投资组合仓位通常更加集中,而量化投资者的仓位则更加分散,这也是他们的投资方法在深度与广度差异上的具体体现。

主观投资者关注的股票数目较少,对每只股票的分析更加深入,他们往往对自己选出的股票很有信心,因此每只股票的仓位相对量化投资者的更大;而对于他们最有信心的优质股,更是给予重仓。

量化投资者关注的股票数目多,其因子选取基于大样本呈现的统计规律,因此其投资组合往往会均匀地分散投资在数量较多的股票上,从而每只股票的仓位更小。

差异六 | 计算中枢 | 人脑 VS. 电脑

主观投资者的分析依赖于大脑,而量化投资者的分析离不开计算机的辅助。

当然,主观投资者也会使用诸如Excel之类的软件进行计算和分析,但他们对于估值参数的选取则几乎完全是自己在整合各类信息后形成的带有主观性的判断。量化投资者也思考阿尔法因子背后的逻辑,而不是盲目的选取指标,但最重要的历史回测则要依赖计算机完成。

人脑的优势在于拥有消化和整合大量信息(数据和非数据)的能力。分析师仔细权衡各种因素,对未来可能发生的事件形成较为可靠的判断,这正是主观投资者的核心技能所在。量化投资对投资深度的要求并不需要人脑那般的信息整合能力,但历史回测则要求快速的对大量历史数据进行统计分析,而计算机相对于人脑的优势就在于能够快速处理大量的数据。

此外,计算机没有情感,这一点尤其重要。行为金融学的研究表明,投资者有时会出现非理性的投资行为或决策,即使是优秀的基金经理也不例外。

投资者经常出现的非理性行为是处置效应,他们倾向于继续持有当前出现亏损的股票并期望股价回升,即便所有的证据都表明这并不会发生。

严格遵守量化投资的程序将有效的防止投资者陷入这种虚无缥缈的幻想,因为从某种意义上来说,投资决策是由模型而不是他们自己决定的。模型的“冰冷”情感保证了量化投资者的纪律性,有效的规避了非理性行为。

总结

我们选取了以下几个维度对主观投资和量化投资进行对比:

主观和量化私募基金的区别

主观投资与量化投资对比

通常大家认为投资是科学与艺术的结合。从这个角度来看,主观投资更加侧重基金经理的投资艺术,而量化投资则更加倚重基金经理的科学理念。

随着两种方法、两大流派的相互学习与相互借鉴,它们之间的界限正在变得越来越模糊,并共同融合成为“基本面量化”这一新的重要投资流派。

延伸阅读:

  • 基本面量化的七种武器
  • 量化投资的五项信条
  • 金融思维模型之“量化投资”
  • 金融思维模型之“前景理论”

最后,本文的主要内容来自于然然老师的著作《基本面量化投资》。对这个话题感兴趣的读者,可以好好读一读。

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