楼主: jinpuxu
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[统计套利] 量化基金的对与错 [推广有奖]

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jinpuxu 发表于 2017-8-19 08:58:09 |显示全部楼层

[size=1em]作者:陈嘉禾

[size=1em]在2017年的前8个月中,随着蓝筹股一路走高、小盘股行情持续疲软,许多量化基金的业绩都差强人意。那么,究竟是什么导致了许多量化基金在这段时间里的失落呢?量化模型难道不是掌握了大数据、进行了常人无法进行的分析吗?它们难道不是可以理性投资、不受感情波动困扰、因此更容易取得超额回报吗?

[size=1em]问题就出在大多数量化基金的选股策略上。从大类来说,量化投资策略可以分成几种,高频交易、事件驱动、多因子选择、趋势跟踪、基本面优化等等。

[size=1em]在A股市场,由于T+1交易制度和更高的交易费用,以及衍生品的匮乏,导致高频交易型量化基金相对较少。事件驱动型基金则需要强大的数据分析能力,比如能够实时读取、归类、智能分析互联网上的各类不规则信息,这超出了许多基金管理者的能力范围。

[size=1em]而基本面优化本身是一个非常好的策略,2017年前8个月中,使用这种策略的量化基金普遍取得了不错的回报。不过,鉴于基本面优化基金往往需要更长的持股周期,这也就意味着它们需要更有耐心的投资者,而后者恰恰是A股市场所缺乏的。因此,基本面优化型基金在A股市场从来都不是太受人待见。

[size=1em]结果最后,在基金投资者与基金管理者的双重共同选择下,A股市场剩下的、也是最适合市场口味的,多是多因子选择型量化基金,辅助以趋势跟踪型量化手段。而这两种量化分析手段有一个通病:根据过去的股价表现预测未来。

[size=1em]对于主流量化基金采用的多因子策略来说,它们会选择在过去对股价最有正向作用的因子,从而在未来选择具备这些因子的股票作为持仓。而对于跟随趋势的量化策略,则过去的股价意味着将来股价的走势:你绝对不会在趋势系统向上的时候做空一只股票。

[size=1em]在过去多年中,市值因子成为多因子模型中最有效率的因子。如果你按照基本面选择股票,那么得到的回报远不如按照市值选择的结果。也就是说,虽然按市值选股票从财务、从基本的角度来讲,可以说是完全无厘头(市值的大小能和企业的价值有多少关系呢),但是从数据的角度来说,小市值就是影响股价的最有效的因素,而小市值股票的长期趋势也是最好的。

[size=1em]问题是,2017年的前8个月,恰恰是过去最有效的股价因子不再有效、过去走势优秀的股票不再优秀的一段时间。在过去多年中表现优异的小市值股票,在这段时间里展现出了严酷的估值下行。反而,估值更低、基本面更稳健的蓝筹股,则价格大涨。

[size=1em]从均值回归、价值回归的角度来说,高估的小市值股票的估值和低估的蓝筹股估值彼此向对方靠拢,是有极大概率的事情。但是,对于机械的多因子模型、趋势模型来说,小市值股票的基于历史表现推测出的未来上涨概率,则远大于蓝筹股。这,也就导致了主要采取这些策略的量化基金,在2017年的前8个月遭到了大幅挫折。

[size=1em]事实上,如果我们本着“历史数据就印证未来”的思路研究,那么我们就会错判非常多的东西。这个世界上最优秀的判断,从来都不是根据“现有数据”做出的,而更多的是依据经验、规律、细致的洞察、恢弘的远见。

[size=1em]比如,在改革开放初期,如果根据中国经济一直以来的低迷状态做预测,你就不会预测到之后几十年里震惊世界的经济奇迹。而郭嘉为什么能在官渡大战之前,用“袁绍有十败、曹操有十胜”预测到大战的结果?难道“四世三公、门多故吏、部下能事者极多”、兵精粮足占据地利的袁绍,历史数据不比兵粮不足、身处四战之地的曹操更好看吗?至于日本军队在第二次世界大战中的武器设计,其海军继续重巨舰大炮、轻航空兵,其陆军则重射击技术、轻连发武器,都是牢牢抱住历史经验和数据不放的典型代表。

[size=1em]所以说,知其然、而不知其所以然,非算之上。相比于基于历史股价波动分析的多因子策略、趋势策略,那些真正基于、钻研于、笃定于价值优化的量化策略,其长期的表现更值得期待。

[size=1em]因为,这种价值优化策略并不理会“历史上股价到底是怎样波动”这个虚无缥缈的因素,而是持续的试图让自己的持仓变得“又好又便宜”。而“又好又便宜”,恰恰是长期投资成功的基石,也是无数价值投资大师的制胜法宝。将这种法宝,配以量化投资的大数据分析,自然就能让投资者的长期业绩如虎添翼。







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