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苏俊杰
先生,清华大学学士,美国芝加哥大学金融数学硕士。历任MSCI Inc.分析员,华泰柏瑞基金量化投资部研究员、专户投资经理,财通基金量化投资二部负责人兼基金经理。2019年加入鹏华基金,现任量化及衍生品投资部总经理兼基金经理,具有10年量化投资研究经验和3.2年基金经理经验,先后管理多只量化对冲、指数增强和主动量化产品,深耕量化投研领域。
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苏俊杰早期的量化投资框架主要来源于 BGI 的体系及理念。在不断的实践和迭代过程中,逐渐形成了以
中低频多因子框架为主,以中高频量价和人工智能方法为补充的投资体系
;以最大化信息比率为目标函数。
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自苏俊杰任职以来,采用指数增强的投资策略,标的指数为中证500指数。在苏俊杰任期内,相对中证500指数获得了16.5%的超额收益,在全市场中证500指数增强基金中排名1/39;季度胜率较高,市场下行时表现更佳。
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在控制跟踪误差的基础上,获取较高的信息比率。苏俊杰任期内信息比率在跟踪中证500指数的增强指数型基金中排名前8%(3/39),表现优秀。
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在苏俊杰任期内的任意一天,买入该基金并持有1个月/3个月/6个月/1年所获收益的均值均为正值,且均大幅超越直接持有中证500指数的收益。
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与中证500指数相比,相对高配周期板块和TMT板块,相对低配金融地产和中游制造板块;从一级行业来看,超配了交通运输、基础化工、建筑、机械、计算机、通信等行业,低配了医药、电力设备及新能源等行业。
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由于鹏华量化先锋的投资类型为偏股混合型基金,并非增强指数型基金,所以在投资时,可选择的股票范畴相对宽泛。基金的全部持仓中,属于中证500指数成分股的股票占比相对并不高。
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代表产品2:鹏华沪深300指数增强(A类份额:005870,C类份额:016690):
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在苏俊杰任期内,该基金与沪深300指数的走势基本一致,并获得了15.3%的超额收益;季度/月度胜率均较高,回撤控制能力较强。
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在控制跟踪误差的基础上,获取了较高的信息比率。苏俊杰任期内,信息比率在跟踪沪深300指数的增强指数型基金中排名6/43,表现优秀。
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与沪深300指数相比,该基金相对高配周期板块和TMT板块,相对低配金融地产、消费板块、中游制造和医药板块。从一级行业来看,超配了电子、通信、食品饮料、基础化工等行业。偏离度范畴相对较小,大多控制在[-3%,3%]的范围内。
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鹏华上证科创板50成份增强策略ETF(基金代码:588460,认购代码:588463)是鹏华基金正在发行的一只基金,采用指数增强策略,标的指数为上证科创板50成份指数,拟任基金经理为苏俊杰。募集日期:2022年11月14日至2022年11月25日。
*风险提示:本报告仅作为投资参考,基金产品过往业绩并不预示其未来表现,亦不构成投资收益的保证或投资建议。基金的行业配置/重仓股等数据均为时点数据,仅能反应其半年度末/季度末的持仓,仅供投资者参考。
苏俊杰先生,清华大学学士,美国芝加哥大学金融数学硕士。历任MSCI Inc.分析员,华泰柏瑞基金量化投资部研究员、专户投资经理;2017年7月加入财通基金,曾任量化投资二部负责人兼基金经理,管理多只指数增强产品。2019年加入鹏华基金,现任量化及衍生品投资部总经理兼基金经理,具有10年量化投资研究经验,先后管理多只量化对冲、指数增强和主动量化产品,深耕量化投研领域。
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具有3.2年基金经理经验;
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目前共管理过6只公募基金,总管理规模约42.3亿元。
2.投资框架:AI+基本面多因子,追求最大化信息比率
根据鹏华基金所提供的材料,我们对苏俊杰的投资框架进行了总结:
苏俊杰早期的量化投资框架主要来源于 BGI 的体系及理念。在不断的实践和迭代过程中,逐渐形成了以
中低频多因子框架为主,以中高频量价和人工智能方法为补充
的投资体系。
苏俊杰认为,成熟的多因子框架体系以中低频基本面因子为主,获取均值回复收益;人工智能方法和中高频数据带来更多维度的Alpha收益。因此,苏俊杰在
传统的基本面因子基础上,加入了更多高频量价和另类数据
,使得模型的稳定性更强。而
AI能够提供更多额外的Alpha
,在因子合成、特征提取的效率和维度上,比人工更具优势。从因子的效果看,AI机器挖掘出来的因子和人工提取的因子,都具备一定的有效性,但是
二者的相关度较低
。
投资理念:以最大化信息比率为目标函数。
苏俊杰认为,要把信息比率最大化,涉及到两个部分:超额收益与跟踪误差,即需要在不损失太大Alpha的情况下,控制跟踪误差。这就需要对超额收益的把控更加精准,同时也要更好地控制组合风险,不要出现太大的偏离度。除了传统的风格、行业、个股权重的风控手段外,苏俊杰团队还有一套风险模型,会将
行业进行更为细致的划分,对超额收益影响较大的细分行业,也进行一定的控制。
此外,苏俊杰团队还会将
Barra的风控模型与鹏华基金内部的行业分类体系相结合
,进一步降低跟踪误差,使策略更加均衡化。
苏俊杰团队的基本面量化投资主要包括以下几个方面:
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海量数据挖掘:
充分利用历史行情走势、行业数据、产业链关系、上下游变化、宏观数据、交易情况、政策信息等大数据,从中挖掘出可能影响价格走势的有效信息。
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人工智能信息合成:
利用深度神经网络、遗传规划、NLP等人工智能方法,从海量数据中挖掘有效信息、识别市场模式、提取关键特征,并将大量有效信息和信号进行非线性合成与输出。
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基本面信息:
科学成熟的基本面量化方法,多维度利用上市公司财务、治理、市场走势、产业数据、盈利预测等基本面信息,作为模型的基石。
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AI+基本面增强:
以基本面信息为主体,以大数据和人工智能方法为补充,实现对传统量化指数增强的再增强。
因子库
:苏俊杰团队拥有十分丰富且不断迭代的因子库,除了六大类主流因子外,还具有行业特殊因子和事件因子等多类特异化因子,构建了更具特色的因子库体系。
3.团队情况:量化投研实力较强,产品线布局广泛
根据鹏华基金所提供的材料,公司的量化团队目前共有16位成员,其中有7位基金经理/投资经理,8位研究员,覆盖了主动量化、指数管理、期货及衍生品、人工智能等多个方向,从业经验丰富,投研实力较强。
自2009年发行了第一只指数型基金(鹏华沪深300)开始,鹏华基金积极布局量化产品线,目前旗下已有普通指基、ETF、ETF联接、增强指基、主动量化等多类产品。截至2022年11月10日,鹏华基金旗下已有44只指数型基金,总规模约464.3亿元(包括ETF和增强指数型基金,已剔除ETF联接基金)。
截至2022年11月10日,鹏华基金
旗下共有21只普通指数型基金,总规模约246.3亿元,规模占比最大;ETF基金共21只,总规模约205.5
亿元;增强指数型基金共2只,总规模约12.4亿元;主动量化基金共1只,总规模约2.7亿元。(均已剔除ETF联接基金)
注:2022年的基金数量和规模均截至2022/11/10,若基金成立早于2022/9/30,则最新规模统计为其2022年三季度末的规模;若成立晚于2022/9/30,则最新规模为其成立时规模。
从指数产品的布局来看,鹏华基金已
覆盖了宽基、行业、主题等多个赛道
。其中,在宽基赛道,主要覆盖了沪深300、中证500和创业板,其中,沪深300和中证500赛道除了有普通指数型产品外,均有增强指数型产品。
在行业主题赛道,鹏华基金布局更加广泛。
尤其是在行业赛道,目前
已经覆盖了所有七大类行业板块
:消费行业、医药生物、科技通信、国防军工、中游制造、周期行业、金融地产,并在每一个赛道中均进行了多元化布局。其中,在科技通信、金融地产、周期行业和消费行业的布局均较多,对不同的细分行业主题进行了拓展。其中,鹏华中证酒ETF规模最大,超过了100亿元。
在
主题赛道
,鹏华基金目前已布局了
低碳环保、大科技、一带一路、车联网和ESG
等主题,产品线同样较为丰富。
在苏俊杰目前在管的产品中,
鹏华量化先锋(005632)和鹏华沪深300指数增强(005870)
的管理时间最长,具有较强的代表性,故下文主要对这两只基金进行分析,来反映苏俊杰的量化投资能力。
1. 鹏华量化先锋
1.1 业绩表现:净值走势与中证 500 较为一致,超额收益明显
根据鹏华基金所提供的材料,自苏俊杰任职(2021/3/5)以来,鹏华量化先锋采用指数增强的投资策略,标的指数为中证500指数。从历史业绩来看,在苏俊杰任期内,鹏华量化先锋共获得了12.5%的收益,相对同期中证500指数获得了16.5%的超额收益。从净值曲线的走势来看,
鹏华量化先锋在苏俊杰任期内与中证500指数的走势基本一致,超额收益较为稳定。
1.2 收益胜率:季度胜率较高,市场下行时表现更佳
收益胜率:
在苏俊杰任职期间,鹏华量化先锋的
业绩持续性较好
,与中证500指数相比,基金的
季度胜率约83%
(5/6),季度超额收益区间为 [-2%,5%],平均季度超额收益约3%;基金
月度胜率为58%
(11/19),月度超额收益区间为[-3%,5%],平均月度超额收益约1%。
最大回撤胜率:
在苏俊杰任职期间,
鹏华量化先锋的最大回撤低于市场最大回撤的季度占比为67%
(4/6),最大回撤低于市场最大回撤的月度占比为47%(9/19)。
不同市场下胜率表现:
统计中证500指数获得正收益和负收益的月度/季度中,基金的月度/季度超额收益和相对最大回撤的表现情况,分析
基金在不同市场上行和下行环境下的投资和风控能力。
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从
季度
数据来看,当市场上行时,基金季度胜率为75%(3/4),基金最大回撤低于市场最大回撤的季度占50%(2/4);当市场下行时,基金季度胜率为100%(2/2),基金最大回撤低于市场最大回撤的季度占100%(2/2)。
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从月度数据来看,当市场上行时,基金月度胜率为40%(4/10),基金最大回撤低于市场最大回撤的月度占40%(4/10);当市场下行时,基金月度胜率为78%(7/9),基金最大回撤低于市场最大回撤的月度占56%(5/9)。
1.3 风险收益:在一定的跟踪误差内,获取较高信息比率
截至2022年11月7日,全市场共有38只成立早于2022年3月5日的中证500指数增强基金。与这些基金相比,鹏华量化先锋在苏俊杰任期(2022/3/5至今)内,相对中证500指数的超额收益表现更佳,以16.5%的超额收益排名第一。
同时,鹏华量化先锋能在
控制跟踪误差(年化跟踪误差5%以内)的基础上,获取较高的信息比率
,苏俊杰任期内信息比率在跟踪中证500指数的增强指数型基金中排名前8%(3/39),表现优秀。
1.4 滚动持有1个月/3个月/6个月/1年所获收益的均值均为正值
在苏俊杰任期内,任意一天买入鹏华量化先锋并持有1个月/3个月/6个月/1年获取正收益的概率均超过了50%;同时,买入并持有1个月/6个月/1年获取正收益的概率均高于同期买入并持有中证500指数。