博時基金黃瑞慶:三大量化策略護航 賺取穩穩的幸福

    2017-04-28 11:24 | 來源:未知 | 作者:未知 | [基金] 字號變大| 字號變小


    一提到絕對收益,大家首先想到的產品和策略是量化對沖,通過股指期貨對沖系統性風險,拿到alpha的收益。然而,隨著股指期貨出現深度地貼水
    一提到絕對收益,大家首先想到的產品和策略是量化對沖,通過股指期貨對沖系統性風險,拿到alpha的收益。然而,隨著股指期貨出現深度地貼水,以及從長期看前幾年量化產品alpha的水平不容易長期維持,通過量化對沖實現絕對收益的投資遇到極大的挑戰。面對巨大的絕對收益型投資需求,博時基金另辟新戰場,發行博時量化平衡混合型基金——通過強調股票債券資產配置模型和量化擇時策略的運用、兼顧量化選股和量化對沖等投資策略的使用,在策略上力求持續性地控制產品的最大回撤,追求穩定較高的夏普比和長期累積回報,希望為投資者賺取“穩穩的”幸福。

    控制回撤對于高波動市場意義重大
    博時量化投資總監、博時量化平衡擬任基金經理黃瑞慶表示,博時量化平衡基金定位為一款較低風險的產品,該基金從策略上希望能夠嚴控回撤,類似于絕對收益產品。談及發行此類量化基金產品的初衷,他表示主要還是源于市場需求。

    “通過多次市場調研發現,全市場有近千只倉位0-95%的靈活配置產品,不管是個人投資者還是機構投資者,都很難選擇。這些看似相似的產品,策略和風險收益特征可能千差萬別,打新、偏固收、偏股型產品均有。而銀行渠道和客戶反饋,在經歷了股票市場的大幅動蕩之后,許多投資者希望有一種產品,無論何時購買,可以持續地把回撤控制在一定幅度以內,所以我們就推出了這樣一只產品”,黃瑞慶稱。

    黃瑞慶指出,A股市場以上證指數為例,從1991年到2016年,每年最大回撤的均值是30%,每年相對于去年收盤價的最大回撤的均值是20%,26年中有三年的年內最大回撤超過了百分之六十。對于多數股票投資者來說,市場的大波動、尤其高回撤是無法承受之痛。

    “面對股票回撤這個挑戰,我們把股債資產配置模型、擇時模型和選股模型結合在一起做了大量的回測,最終根據回撤預期,確定博時量化平衡基金的股票倉位上限為40%,其長期平均的風險定位相當于股票型基金的五分之一左右。從回測的結果來看,股票上限的設置降低了風險總量,股票擇時模型可以起到過濾單邊大幅下跌的作用”,黃瑞慶表示。

    針對投資者兩個很自然的顧慮:(1)擇時策略可靠嗎?很多人甚至覺得擇時領域是投資領域的一個禁區;(2)風險降低下去以后,收益會不會也同步大幅度地降低?黃瑞慶回答指出:首先,從擇時策略的效果來說,不同波動性的股票市場擇時策略有效性的確不一樣,A股市場的市盈率估值從10倍到60倍之間寬幅震蕩,擇時策略的盈利空間顯著高于其他一些成熟國家的股票市場。擇時的有效意味著風險降低有機會帶來收益的提升而不是同步下降。其次,從不同的市況來說,由于降低了總體風險暴露,在牛市中量化平衡策略會低于市場回報;在熊市會高于市場回報;在震蕩市的表現則會復雜一些,往往量化選股策略這時候會有較突出的貢獻。第三,從收益的角度來說,量化平衡通過擇時和選股策略追求超額收益,長期累積下來,可以有機會通過較低的回撤風險而實現較高的長期累積收益;但是量化平衡的策略受制于市場的高波動,無法解決年度收益的均衡性問題,例如回顧前面2006至2016年十一年的股市,策略有五年實現了較高的回報,而有六年的回報率較低,甚至可能出現小幅度的年度虧損,唯一值得安慰的是這些回報率低的年份經常是股市大幅度回撤的年份。

    展望未來幾年的市場,黃瑞慶表示,由于股市的分化嚴重,部分大盤藍籌股估值處于歷史波動區間的下限附近,投資機會不言而喻;而不少中小股票的估值仍然處于歷史估值波動區間的中樞偏高一些,回撤風險值得重視。因此,量化平衡的理念和策略在未來幾年具有突出的現實意義。

    量化投資或將大放異彩
    事實上,作為公募基金行業的“老五家”,博時基金在當前時點選擇發行公司首只以“量化”冠名的公募基金,敢于同時挑戰量化資產配置、量化擇時和量化選股策略,也源于該公司在量化投資各個子領域展開的長達十幾年投資研究的積累。

    據了解,目前博時基金量化團隊擁有基金經理和研究員20人,構建了較為完善的指數與量化產品體系,產品類型涵蓋四大類,包括工具化的ETF類產品、增強型指數類產品、主動量化管理類產品、多策略絕對收益型產品,能夠為投資者提供不同風險收益特征的資產配置工具。數據顯示,博時基金指數與量化團隊管理的社保組合、海外主權基金、公募基金、專戶產品等總管理規模接近300億元。

    談到量化投資,作為公募基金行業的老兵,黃瑞慶預計對于A股市場,未來五到十年時間將是量化投資大放異彩的一個時間窗口。

    “大數據體系的建立,為量化投資擴充研究領域提供了豐富多彩的途徑和思路;機器學習算法的應用,突破了傳統的人腦學習、思考和建模的局限;法律法規的健全,市場參與者對于量化工具的理解、掌握和應用,掃除了很多制約量化發展的障礙和偏見;投資者對于投資的理解,從對于投資收益的追求,發展到對于風險的預算管理,使得量化模型在投資研究中將承擔基礎性的框架構建職能。A股市場將迎來量化投資的黃金時代”,黃瑞慶表示。

    值得一得的是,盡管量化投資或將普及,但許多普通投資者對量化投資的理解仍然十分費解,比如,量化投資到底是定量還是定性、主動還是被動投資?

    對此,黃瑞慶表示,可以借助中國傳統的陰陽思想來理解,陰中有陽,陽中有陰。即便是主動和被動也是如此,近期全球越來越多的smart beta產品涌現,看起來算是偏指數化的被動投資,但是構建指數的是量化模型。“定量和定性更是兩種分析問題的方法和步驟而已,相當于我們人類的左右兩只腳,交替前進,最終融為一體”,黃瑞慶強調。


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