试听180秒第11讲【模块二】量化基金的特征和挑选

量化基金的特征和挑选

一

大家好，我是好买财富的老乐，欢迎大家回来。这节课我们来谈谈量化基金。量化基金这个概念，和我们前面说的股票基金、债券基金、货币基金等，不是一个维度的概念，那些是以投资标的为分类的，而量化基金主要是投资方法上的划分。量化的投资方法也可以运用到很多类别的基金中去，像在对冲基金中使用，就是量化对冲基金，在指数基金中使用，就是量化指数增强基金等。

可能很多朋友对量化投资可能还有些陌生，因为听上去量化投资总是和数学模型、电脑程序等联系在一起，挺高大上的，但也有些烧脑，所以下面我们就来聊聊量化基金的特征和选择的思路。

二

据统计目前我国有超过200只的公募量化基金，这个数字在3年间增长了5倍。量化投资在海外已有30多年的历史了，比国内的历史长些，但总体它也是一个新生事物。那么，什么是量化基金呢？顾名思义就是用量化投资方法进行投资的基金，呵，等于白说。

现在大家都认同一种说法，那就是投资是科学和艺术的结合。科学是可以定量研究的，可推演、可重复，而艺术更多是个人的主观理解或者感受，别人可以认同，也可以不认同。量化基金就是较严格遵照科学的方法进行投资方法，多采用数量化模型来进行投资决策的基金，而排除了大量人工的判断。比如，国内第一只公募的量化基金——光大保德信量化核心基金，就明确的说该基金在“正常市场情况下不作主动资产配置“，而只是根据模型来进行选股。

而普通的股票型基金，我们知道有很多都是用定性分析的方法来投资的，主要是对公司进行实地调研考察，不仅要关注公司的财务数据还要定性的评价公司的管理层、理解公司产品和公司战略等，主观判断的成分较高，可以说更多体现了投资的艺术性。大家熟知的巴菲特，就是这类投资的代表人物。

或许，有人会说现在投资炒股哪还能离开数量化的东西呢？不说PE、PB等，就是一个简单的排名不也是量化的东西吗？有点钻牛角尖哈。其实，本质上来说，不管是量化投资还是主动管理都是在做投资，都会有各种决策。量化基金较多的使用数量化模型并依照模型来决策，而主动管理的股票型基金也会使用一些量化型指标来辅助主观的判断。两者并不矛盾，只是程度不同而已。在这里我也帮大家列了几点量化基金的特征，供大家参考：

1、量化基金的投资具有严明的纪律性。量化基金在具体的投资执行过程中以数学模型的分析结果为依据，基本上规避了人的情感因素。

2、量化型基金在投资时只能处理标准化的数据，即便是一些因子用到了一些主观判断的内容，如分析师的一致预期等，也要对数据进行标准化处理。

3、量化基金的交易速度和频率更快，可以抓住一些瞬间的机会来获利，而传统投资依靠基金经理的人脑是很难做到这一点

4、量化基金的风险管理也是定量化的，包括风险的识别和风险的处置，效率更高。

有些股票投资经验的朋友，可能常会去参考一些指标，像什么KDJ、MACD等，有些炒股软件还可以根据你自己的指标设定，提示买卖点，其他关于如何看股票技术指标的书或节目也很多，那么这些算不算量化投资呢？由于这些指标或指标的组合千差万别，解读也因人而异，所以不能一概而论，但大多数还是算不上量化投资，可能有些可以算是一个量化投资的雏形。一个有效的量化模型往往要用大量的历史数据进行回测检验，建模也是非常复杂的过程，需要用到大量计算机和统计学方面的知识。所以，量化基金经理，很多都是数理统计学方面的专家。比如，著名的量化基金“大奖章基金”，就是由数学家西蒙斯创立的。这个基金在1988年至2015年的27间，大奖章基金实现了年均35%的收益，比巴菲特同期高出近20个百分点。与巴菲特不同，西蒙斯很少研究股票的基本面，只从市场中各种数据关联性中获利。 说到这儿，我想有朋友一定很好奇这些模型里的具体内容是什么？不过遗憾的是，西蒙斯从未公开过他的模型，大家能看到也只是他放在交易中心那台黑色的电脑。看起来，就像个黑箱子。所以，也有人把量化交易称为“黑箱交易”。

不过呢，大家也不要被这个黑箱子吓唬住，下面我就稍微来介绍一下黑箱子里的东西。大家去餐厅吃饭时，那些美味佳肴是如何烧出来，你不一定知道，就算是看着别人烧菜，也未必学得会，但有一点是基本可以确定的，就是烧这些菜一定会用到油盐酱醋。好，顺着这个思路，我们来看看量化投资常用的油盐酱醋有哪些？这些油盐酱醋在量化投资中称为“因子”，量化基金一般都采用多因子的投资模型，这就像烧菜要多放几种调料才好吃一样。从大类上看，量化基金常用的因子有以下这些：

1、动量因子。一般又称“惯性效应”，是指股票的收益率有延续原来运动方向的趋势，就是过去一段时间收益率较高的股票在未来获得的收益率仍会高于原来那些收益率较低的股票。

2、反转因子。与传统金融学中的市场有效的假说不同，反转体现的是价格的均值回复效应，也就是说价格有回到其长期轨道的趋势。

3、基本面因子。主要是通过对财务报表分析，提炼出若干财务指标来评价公司的优劣，它又可以细分为质量因子、盈利因子、成长因子等基本面因子。

4、衍生品因子。主要是通过对衍生品价格的走势来判断标的资产的走势。

5、分析师因子。通主要是过对分析师的预期数据进行建模，来研究判断股票是否超过预期或者低于预期。

量化因子还有不少，时间的关系，我们就先列举这些吧。

三

大致了解了量化基金的特征和一些因子后，我们再来说说挑选和评估的问题。我们先来看看量化基金有哪些优劣势？以便于扬长避短。

量化基金的优势其实刚才在讲特征时我也提到了，主要是可以广泛和快速的利用数据，在交易时能规避了人为的扰动，克服人性的一些弱点，投资纪律严明，风控精准及时等。此外，随着股指期货等金融衍生产品的陆续推出，现在市场越来越复杂，而量化投资在信息获取和信息处理上的优势也将随着模型的改进和计算能力的提升进一步地显示出来。

说完了优势，我们再来说说量化基金的不足。量化基金的模型假设前提是建立在历史数据统计基础上的，却很难考虑到未来的现象。也就是说当金融市场发生了历史上从未出现过的情况时，量化基金将难以适应。美国长期资本管理公司的案例大家可能都听说过，那个有拥有包括诺贝尔奖得主在内的豪华管理团队的基金，一度也的确取得过骄人的战绩，但在1998年亚洲金融危机时，由于一些历史数据上没有的小概率事件发生，阴沟里翻船了。此外，量化基金的模型也容易出现过拟合问题。主要指在量化基金建模的时候，采用大量的算法去挖掘已有数据中存在的所谓规律，这样一来就很容易出现过拟合问题，往往在历史数据回溯中表现很好的策略却在未来表现不佳。

我们了解了量化基金的优劣势后，我们的挑选和评估就可以从以下方面去考虑了：

1、市场风格是否稳定，这是一个大前提。如果市场出现大的波动或转折，新情况或小概率事件多发，则往往不是投资量化基金的好时机。

2、以精确对精确。根据量化基金自我定义的风格进行分类，找准基金的benchmark，并以此进行业绩的评估及后续的归因分析。

3、了解基金的收益来源。根据量化基金的收益进行初步的归因，CAPM模型，也称资产定价模型，和FAMA-FRENCH三因子模型等都是常用的归因方法。

4、超额收益的可持续性分析。看超额收益能否稳定且持续，有条件的话也要跟基金经理进行些沟通，了解超额收益来源的策略逻辑。

以上讲的这些对普通投资者而言，可能是比较吃力的，但我们以前介绍过的看业绩、看团队等定性方法也是适用于量化基金的。不过在现阶段，你对量化基金的期望也不要太高，我们以目前公募中的量化基金为例，近1年中跑赢了沪深300的，占比还不到10%。即便是把时间拉长到3年，跑赢了沪深300指数的，也只有一半左右。和普通的股票基金差不多，没有太明显的优势。

好了，最后来说一下我对量化基金以及更时髦的人工智能投资的一些看法，算是抛砖引玉吧。围棋软件阿法狗大家都知道，但当年大胜了李世石的那一版还是需要输入大量人类棋谱的，就好像还需要人去建模一样。而今年赢柯洁的新版阿法狗，也就是AlphaGo Zero，就可以自已学习了，你只要告诉它围棋的规则，据说通过三天的左右手互博，就能完胜旧版的阿法狗。于是大家眼睛一亮，那我告诉它股票的交易规则，狗狗们是不是不久就能够所向披靡了呢？在逻辑上是可能的，但至少现在还不成熟，因为相对于围棋那些简单而有限的规则，能影响股市的因素简直无法穷尽。还有围棋规则的权重也是明确的，而影响股市因素的权重不仅未知还在不断变化，所以，炒股的神犬现在还没诞生呢，因此现在好好学理财还是一件很有价值的事情，呵呵。

好了，今天就说到这儿。我是好买财富的老乐。咱们下次再见啦。