王驊
2017年以來(lái),主動(dòng)量化基金的收益表現(xiàn)并不理想:據(jù)統(tǒng)計(jì),2017年之前成立的量化基金在去年平均收益僅為2.92%,其中光大風(fēng)格輪動(dòng)、華商動(dòng)態(tài)阿爾法、大摩多因子策略跌幅都超過(guò)了18%。
而2017年在龍頭藍(lán)籌股支持的結(jié)構(gòu)化行情下,代表大盤藍(lán)籌的上證50、滬深300指數(shù)分別上漲25.1%和21.8%,主動(dòng)量化基金中僅有部分價(jià)值風(fēng)格或者以指數(shù)增強(qiáng)為思路的產(chǎn)品獲得了風(fēng)格收益,大部分2016年表現(xiàn)優(yōu)異的主動(dòng)量化基金在去年都發(fā)生了不同程度的回撤。
2018年以來(lái),量化基金繼續(xù)表現(xiàn)疲軟,127只主動(dòng)量化基金的平均收益率為0.07%,華商動(dòng)態(tài)阿爾法、南方策略優(yōu)化、東吳安盈量化等基金凈值仍在繼續(xù)下滑。整體表現(xiàn)不佳也對(duì)基金規(guī)模產(chǎn)生了較大影響,2016年底主動(dòng)量化基金的總規(guī)模約為746億,到了2017年末整體規(guī)??s水了將近80億,其中明星產(chǎn)品長(zhǎng)信量化先鋒的規(guī)模就從109.44億縮水至46.84億。
但與此同時(shí),今年多家基金公司發(fā)力布局量化基金,根據(jù)wind資訊數(shù)據(jù)顯示,今年以來(lái)有18只主動(dòng)量化基金發(fā)行(A、C份額合并統(tǒng)計(jì))。另外,從證監(jiān)會(huì)基金募集申請(qǐng)表中可以看出,今年以來(lái)有14只量化基金獲批,還有8只待批,其中7只為主動(dòng)量化。
主動(dòng)量化基金是以量化模型為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)股的廣泛篩選,而多因子選股模型又是最經(jīng)典的量化模型,主要因子的表現(xiàn)是影響整個(gè)模型表現(xiàn)的核心因素。我們通過(guò)以下4個(gè)主要因子簡(jiǎn)單展開(kāi)歸因,其中包括:
(1)反映上市公司的盈利能力、現(xiàn)金流情況、財(cái)務(wù)杠桿水平等的基本面因子;
(2)反映股票市值、絕對(duì)和相對(duì)估值水平的價(jià)值因子;
(3)反映股票價(jià)格的動(dòng)量/反轉(zhuǎn)趨勢(shì)、股票所處風(fēng)格板塊的輪動(dòng)、股票價(jià)格的歷史波動(dòng)等的交易面因子;
(4)反映平均成交量、相對(duì)流通市值的流動(dòng)性因子。
2016年幾乎所有的因子均獲得了正收益,其中受市值因子影響,價(jià)值因子的收益最為強(qiáng)勢(shì),交易面因子與流動(dòng)性因子表現(xiàn)其次,基本面類因子在2016年雖取得正收益,但是明顯遜色于其他因子。以2016年業(yè)績(jī)表現(xiàn)優(yōu)異的長(zhǎng)信量化先鋒為例,從基金公布的半年報(bào)以及年報(bào)具體分析,該基金2016年市值、盈利能力、估值水平、股價(jià)波動(dòng)這幾個(gè)因子暴露較多,配置的股票大多是估值偏高、交易活躍的小票,基金表現(xiàn)出來(lái)的超額收益很大一部分來(lái)自市值相關(guān)因子;行業(yè)集中度上,基金對(duì)機(jī)械、電子、化工的偏好較強(qiáng),也側(cè)面印證了這一點(diǎn)。
2017年,各因子表現(xiàn)均發(fā)生了一定的變化,其中最為顯著的是A股長(zhǎng)期強(qiáng)勢(shì)的市值因子發(fā)生了大逆轉(zhuǎn),從2016年的極端正收益大幅逆轉(zhuǎn)為極端負(fù)收益。其次,交易面因子貢獻(xiàn)也有一定下降,其中以反轉(zhuǎn)趨勢(shì)因子的失效最為顯著。反差最為明顯的是2016年表現(xiàn)略差的基本面因子和市場(chǎng)因子,在2017年成為強(qiáng)勢(shì)因子,收益明顯提升。從具體基金來(lái)看,大盤風(fēng)格、關(guān)注基本面投資與價(jià)值投資、并適當(dāng)通過(guò)技術(shù)面因子增強(qiáng)的基金能取得出色的業(yè)績(jī),例如景順長(zhǎng)城量化新動(dòng)力、華泰柏瑞量化增強(qiáng)等。以華泰柏瑞量化增強(qiáng)為例,基金偏好的因子為盈利能力、估值水平和市值,基金對(duì)中小市值股票有長(zhǎng)期的暴露,但是主動(dòng)暴露僅為0.7左右。與2016年相比,基金在2017年增加了對(duì)企業(yè)盈利和估值的暴露,更加偏向選取盈利能力強(qiáng)但是相對(duì)估值并不高的企業(yè);而在具體的行業(yè)和選股上,基金并沒(méi)有完全進(jìn)行行業(yè)“中性”,對(duì)行業(yè)內(nèi)強(qiáng)勢(shì)的股票作了超配,從結(jié)果看,這個(gè)操作給基金帶來(lái)了明顯的超額收益。
經(jīng)過(guò)去年“業(yè)績(jī)?yōu)橥酢钡臉O端行情,不少主動(dòng)量化基金對(duì)選股模型進(jìn)行了適當(dāng)調(diào)整,逐步投向有業(yè)績(jī)支撐、低估值、有競(jìng)爭(zhēng)力的公司個(gè)股,長(zhǎng)信量化先鋒在2017年就調(diào)低了市值因子的暴露水平,從重倉(cāng)股來(lái)看,不少中大型企業(yè)進(jìn)入了基金的選股范圍,因此基金凈值在大幅回調(diào)之后,在去年年底有所企穩(wěn)。而在新的形勢(shì)下,不同的因子暴露引起了今年基金業(yè)績(jī)的分化,部分量化基金沒(méi)能及時(shí)調(diào)整應(yīng)對(duì),從而產(chǎn)生了持續(xù)回撤。
從近兩年分化的市場(chǎng)環(huán)境下量化基金的表現(xiàn)以及相關(guān)因子暴露情況上看,2017年量化基金整體收益不佳是因?yàn)榍捌谪暙I(xiàn)超額收益的市值因子反轉(zhuǎn),反而成為了虧損的主要來(lái)源。市場(chǎng)上也有一些聲音說(shuō)量化策略在小盤較好的時(shí)候表現(xiàn)出色,現(xiàn)在量化產(chǎn)品不行了;也有不少資金在股市持續(xù)下跌或者長(zhǎng)期震蕩橫盤時(shí)追捧量化投資。這可能都是基金公司前期投資教育不夠或者投資者對(duì)量化產(chǎn)品認(rèn)知有限的情況下形成的誤區(qū)。
目前市場(chǎng)上的主動(dòng)量化產(chǎn)品,雖然名稱多樣或者直接為基金公司名稱加上“量化”兩字,但絕大多數(shù)是以滬深300或者中證500指數(shù)作為基準(zhǔn)的類指數(shù)增強(qiáng)產(chǎn)品,或者產(chǎn)品的定位就是“價(jià)值”或者“成長(zhǎng)”的固定風(fēng)格。因?yàn)锳股市場(chǎng)風(fēng)格每年差異較大,所以會(huì)形成有些年份滬深300增強(qiáng)的策略表現(xiàn)較好,有些年份中證500風(fēng)格的基金較強(qiáng)的情況。但是從今年新發(fā)的產(chǎn)品來(lái)看,基金公司也有意識(shí)更加清晰地傳遞基金的風(fēng)格定位,不少基金名稱中就包含了“價(jià)值”、“成長(zhǎng)”的字眼。
量化基金本身相比傳統(tǒng)基金有諸多理論上的優(yōu)勢(shì)。例如,更全面的市場(chǎng)跟蹤能力、嚴(yán)格的投資紀(jì)律和風(fēng)險(xiǎn)控制紀(jì)律等等。然而,量化投資在中國(guó)的發(fā)展還是會(huì)面臨諸多問(wèn)題,比如單純依靠模型進(jìn)行投資的風(fēng)險(xiǎn)較大;我國(guó)資本市場(chǎng)的數(shù)據(jù)期短,數(shù)據(jù)又是量化投資的核心,又有不少上市公司公布的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不符合實(shí)際,數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題會(huì)大大影響量化模型運(yùn)作的有效性;投資人和基金公司內(nèi)部對(duì)基金、基金經(jīng)理的考核周期普遍較短,而眾多模型依據(jù)的是長(zhǎng)周期內(nèi)大概率上的勝利等。
當(dāng)然,量化投資策略不是一成不變的固定模式,量化策略作為投資決策工具還在不斷發(fā)展的過(guò)程中,因子模型本身也在不斷改進(jìn):基金經(jīng)理會(huì)隨著市場(chǎng)環(huán)境和策略表現(xiàn)對(duì)其進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化,以適應(yīng)新的市場(chǎng)環(huán)境,從去年經(jīng)驗(yàn)看,不少量化基金引入了更多的基本面因子,配置了更多業(yè)績(jī)穩(wěn)健的公司;量化策略也是開(kāi)放的體系,新挖掘的規(guī)律或因子都可以加入模型作為輔助;甚至也有策略能夠通過(guò)因子擇時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整基金風(fēng)格。