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近两年超额收益稳定,这类基金可以关注起来

近两年超额收益稳定,这类基金可以关注起来

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风险提示:本文为转载文章,所提到的观点仅代表个人意见,所涉及标的不作推荐,据此买卖,风险自负。

作者:懒人养基

来源:雪球

公募量化基金是我近两年重点关注的投资方向之一

关于公募量化基金我写过以平常心看待量化基金如果机器人当了基金经理TA管理的基金你会买吗一直想找的那一类基金无意间碰上了只买一只基金的新选择等长文

摊大饼分散投资获取市场平均收益为目标的懒人养基近两年也知行合一买入了几只主动量化基金占我总投资大约7%的持仓比例总的持有体验也还不错

众所周知量化最大的优势是人力不可及的宽广度通过机器覆盖在全市场寻找投资机会

但各种策略和模型的有效性是千差万别的

所以我们过去看到公募量化基金基本上也是靠天吃饭策略和模型正好契合市场风格业绩就很出彩历史上小市值风格低估值风格极致成长风格都曾经有明星量化基金出来过但市场风格一变曾经的明星量化基金一样找不着北业绩归于平庸

2021年以来找不着北的量化基金想到一个聪明的办法就是盯住全市场优秀的主动基金以偏股混合型基金指数作为增强标的开发出了用股票组合投资对偏股混合型基金指数实现超额收益的策略

此类策略的代表人物有中欧基金的曲径博道基金的杨梦和万家基金的乔亮

根据我有限的跟踪观察自2021年这类策略陆续运行以来基本上能达到当初设定的目标跑赢偏股混合型基金指数

只不过这两年主动权益基金相对被动指数基金恰好并没有表现出过往的优势人们对此类锚定偏股混合型基金指数的主动量化基金自然也缺乏关注的热情

量化基金另一个重要的发展方向是对原有的线性量化模型进行升级用非线性的类神经网络模型进行替代

通俗地说就是让量化模型具备了复杂的自我学习功能通过算法训练模型总结和发现市场规律实现对过往找不着北的突破

目前这方面的代表有华夏基金的孙蒙团队和国金基金的姚加红团队

国金基金姚加红这样描述量化基金的这一新趋势

早期的量化投资是先有主观投资的经验然后将这些经验写到程序里自动化运行

而随着AI技术的发展我们的量化投资主要是通过训练模型让算法去发现和总结规律这些发现和生成的规律就是我们的量化模型这样的模型能捕捉到很多人类很难发现的市场规律这也是我们做量化投资时比较明确的特色——依赖技术驱动而非人工投资经验的机器化实现

在最近的一次路演中姚加红介绍到这种以机器学习为基础核心的策略能够在多个维度分别构建子模型对每个股票进行跟踪判断和预测

这些子模型叠加起来最后共同给每个股票打分形成一个股票的排名最后着落在股票排名上

我们所有这些交易的动作唯一的判断和依据就是这个股票的大排名

这种策略提供出来的一个比较重要的特征就是提供相对稳健的超额收益并且这个超额收益具有一定的竞争力

这一点在姚加红团队管理的专户私募产品新智能1号已经有了七年以上的实盘验证新智能1号在第三方的平台上都可以查到它的业绩该产品运行七年多风险收益特征是年化17%最大回撤6.5%

他们团队于2020年3季度接手管理的公募产品国金量化多因子股票006195自他们接手管理后也获得了稳定的超额回报

国金量化多因子股票是针对中证500做超额该基金2021年2022年和2023年截至6月16日的回报分别是18.41%12.23%和11.58%而中证500同期回报分别是15.58%-20.31%和4.83%基金的超额回报分别达到2.83%32.54%和6.75%

有意思的是有投资者质疑国金量化多因子采用的是市值下沉的小盘股或微盘股策略这样的回报可能并不具有可持续性

对此姚加红的回答是他们采用的并不是小盘股或微盘股策略无论国金量化多因子股票国金量化精选混合还是国金量化多策略选股范围都是全A市场在选股层面没有偏大或偏小的主观倾向完全取决于预测模型给出的信号

懒人养基查询了国金量化多因子股票过往前十持仓情况仅2022年2-3季度的前十持仓个股市值几乎都在50亿元以下符合微盘股的特征2022年一季度前十持仓中就有首钢股份江西铜业和东阿阿胶这样市值几百亿的股票2021年全部四个季度2022年四季度和2023年一季度的前十持仓一大半是千亿市值的股票

可见他们采用的确实并不是小盘股或微盘股策略

在与投资者的交流环节姚加红并不否认小票确实更容易做超额大票超额会低一些

他表示选股层面完全取决于预测模型给出的信号就意味着流动性往哪儿流他们的持仓自然也会往这个方向偏移

客观上呈现出来的结果就可能是大小盘不同行业或风格的轮动

因为业绩出众国金量化多因子的规模增加很快从2022年三季度的5.47亿元到四季度的15.72亿元再到今年一季度的36.07亿元

但仔细查阅基金阶段业绩表现可以发现无论去年四季度还是今年一季度国金量化多因子股票超额的形态并没有发生太大变化总体上继续维持了较为平稳的增长说明基金规模的快速增长对超额的实现并没有产生太大影响

对此姚加红表示对于我们而言比较关注的是市场风格的延续性而不是风格到底偏大还是偏小因为模型会有风格的跟踪所以无论大票占优还是小票占优的风格我们都能尽快调整以适应风格的变化

此外公募量化的换手较低也对规模容量起到了积极作用

我们都知道A股往往容易出现涨起来可以上天跌下来可以入地历史上从未出现过的极端行情

如果出现极端行情这种非线性的量化模型能否通过自我学习和调整从而快速适应呢

比如在结构抱团行情横行强者恒强的2019年和2020年近两年表现优秀的量化基金大部分并没有达到主动基金的平均收益水平偏股混合型基金指数

如下表所示

或者换一种说法如果出现大牛市升级了的非线性模型能否具有良好的自适应性主动量化基金能否避免2019年和2020年的那种相对落后情形

而无论如何此类主动量化基金在2021年初以来的震荡市和熊市确实表现出了难得的优势具有配置价值值得密切关注


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