来源:泓信投资
对股票投资者而言,一句耳熟能详的话是:“股市有风险,投资需谨慎”。
股票投资中,收益和风险往往是并存的,通常收益越高,风险越大。收益以风险为代价,风险用收益来补偿。投资的过程就是寻找风险与收益最佳结合点的过程,减少风险,留住收益,是我们的终极目标。
而相比主观投资,量化投资以其系统性、效率性、纪律性、进化性等特性,其收益与风险水平更具明显优势。根据海外经验,过去20年中,全球各大基金中年均收益率最高的就是“大奖章”量化对冲基金,其客户年均收益率高达35%。
那么股票量化投资面对的收益和风险分别是什么?
股票量化投资所承受的是大盘的系统性风险。当大盘出现下跌时,所持有的股票组合也会出现下跌,当大盘出现上涨时,则相应出现上涨。而如果模型表现优异,下跌时能够比大盘跌得少一些,上涨时则能多一些,长期而言,最终获得的超额收益足以弥补大盘系统性风险带来的损失。
收益则来源于两个部分:比较确定的是模型跑赢大盘带来的收益(阿尔法收益),大盘本身涨跌的这部分收益(贝塔收益)相对不确定。对于确定部分的收益,大盘未来的涨跌对其并不是十分重要,只要模型超额收益部分较为明确,大盘的系统性风险是可以承受的。
总结而言,股票量化投资的核心理念是以时间换空间。即尽管短期大盘的系统性风险带来了一定的回撤,但是从长期看,每年获得的超额收益部分可以带来足够的安全边际。
事实上,目前环境之下,专注于做超额收益的指数增强类量化产品将会是一个不错的配置选择。
中长期而言,股票市场将出现了下面几个变化:第一,在经历了几次股灾之后,监管层对于系统性风险的防范加强,出现系统性风险的概率降低;第二,全球市场的风险偏好将逐步回归,不过考虑到监管层对于杠杆的控制,2015年的“杠杆牛、资金牛”将不会重现,取而代之的是震荡向上、更为健康的慢牛;第三,熔断之后的市场已经发生了微妙的变化,2016年二季度之前,市场股票同跌同涨的现象较为普遍,而2016年二季度以来,不同板块、不同个股之间的分化已经非常严重,未来整个股票市场将会是低波动、低相关的环境。
通过先进的量化模型精选全A市场的股票组合,每年在指数基础上获得一定的超额收益。
超额收益的高低,则同模型表现密切相关。比如,泓信投资核心股票量化模型就是基于华尔街多年的成熟股票量化模型,进一步在中国A股市场优化的结果。模型对多个因子群进行量化配比,通过优化因子群内部因子比重和因子群之间的比重而达到最高的阿尔法绝对收益。
2016年初,泓信投资将人工智能融入量化模型中,相比一般的线性模型,可以捕捉到很多更为复杂、比较模糊的概念,进一步提升投资回报。
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