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高端制造、消费升级领域投资机会多:光大保德信赵大年交流实录

中国基金报  · 公众号  · 基金  · 2018-02-06 11:01

正文


见习记者 朱文君


从2015年年终创业板牛市拐点至今,创业板指数虽仍处于震荡调整,但市场资金量已明显大幅涌入,带动着整个行情暗流涌动。那么2018年创业板机会是否真的来临?后续哪些领域值得持续关注?创业板量化选股究竟有何优势?

 

近日,光大保德信创业板量化优选股票型基金经理赵大年先生坐客中国基金报粉丝交流群。据悉,赵大年先生毕业于中国科学院数学与系统科学研究院,十多年在证券市场摸爬滚打的经验塑造了其稳健高效的投资风格,自2014年8月加入光大保德信基金担任量化投资部总监后,他善于应用灵活的仓位合理把握市场规律,捕捉投资最佳时机。数据表明,其管理的光大量化核心、光大风格轮动、光大事件驱动、光大安祺等多只基金均长期表现优异。其中,17年年初成立的光大事件驱动一年多的收益达到17.49%,而成立时间较长的光大量化核心近三年收益率已达30.17%。

 

关于创业板后市投资机会这位老将会怎么说呢?基金君整理以下会议实录以飨读者。

 

会议纪要:

 

1. 站在目前的时点,根据(1)估值便宜,与国际相比具备很强的吸引力;(2)基本面出现拐点,后续会持续改善;(3)技术面调整充分这三大原因,我们认为创业板已经具备了中长期的战略性配置机会。后续应该抓住两条主线,一是高端制造,二是消费升级。

 

2.创业板长期来看已经具备较好的战略性配置机会,但由于其受到市场参与者的情绪影响,其短期分化的调整并不是一蹴而就的过程。

 

3.除了全市场选股的量化基金,一些跟踪具体宽基指数的量化基金也同样表现不错,比如沪深300增强基金,这也反映了2017年量化基金业绩不佳的主要问题在基准选择,而非量化模型。


文字实录:


问:市场整体风格有切换到创业板和中小板的逻辑是什么?未来关注中小创哪些板块呢?

 

答:2017年A股市场走出了过去十几年来最大的一波风格分化的行情,一边是蓝筹股不断上涨和创新高,另一边是大量成长股的股价出现持续的调整,甚至跌出了地板价。


站在目前的时点,我们认为创业板已经具备了中长期的战略性配置机会,我们非常看好创业板的后续走势。


理由有如下几点:第一,从估值角度,过去我们在2017年讲的大盘蓝筹上涨的重要逻辑在于A股估值的国际化,但从目前时点来看,白马蓝筹的估值水平和国际可比公司相较,除了金融和地产相对有所折价,其余大多已经达到甚至超过。


而相较之下,具体来说,创业板估值水平在过去几年不断下行,现在创业板整体动态估值约为不到40倍,低于美国纳斯达克的估值水平。而相较A股蓝筹白马的估值普遍已经达到30倍甚至更高,已经高于美国道琼斯指数和标普500的估值水平。所以从国际接轨的角度而言,创业板估值已经不仅处在自身历史低位,与国际相比更是具备了很强的吸引力。


第二,从基本面角度而言,创业板共经历过三个周期。第一个周期是从创业板上市到2012年年底,整体业绩表现不佳,股价也没有突出表现。第二个周期是2012年底到2015年年中,这段时间可以明确看到创业板净利润同比和环比的增速持续改善,在2013年的时候超越沪深300,开启了长达两年半的大牛市。可以看出,创业板股价的牛市与业绩的整体改善呈正相关的关系:股价的拐点对应于业绩改善的拐点。第三个周期是从2015年年终到17年上半年,创业板总体净利润增速持续下调,但从三季度开始,创业板利润增速已经企稳,并且出现改善。根据万得一致预期的数据,创业板在2018年的预期利润增速能达到19.64%,超过沪深300约为15.4%的预期增速,所以可以说从2017年三季度开始,创业板基本面改善的拐点已经出现,后续有望带动股价的整体上行。


第三,从技术周期分析的角度来看,创业板上市到2012年见底经历了30个月,从牛市开启到顶点30个月,从顶点到盘整还是30个月,从这个角度,我们认为创业板的盘整也已经非常充分。


总结而言,估值便宜,与国际相比具备很强的吸引力;基本面出现拐点,后续会持续改善;技术面调整充分三大原因是我们后市看好创业板的主要逻辑。

 

问:创业板蓝筹是否有机会?

 

答:在创业板700多只股票里面,我们还是更看好龙头公司和权重股。理由如下:从基本面角度,创业板龙头上市公司的利润改善会优于其他的上市公司。从数据也可以看出,创业板几大权重股从去年7月份已经明显走出了底部,过去半年表现并不比蓝筹白马差;从市场风格的角度,由于A股结构性行情明显,所以增量资金会首先关注到创业板中质优股,创蓝筹就符合这样的标准。

 

问:可否对未来一段时间创业板中能够异军突起的行业或板块做下剖析?

 

答:后续我们认为应该抓住两条主线,一是高端制造,二是消费升级。高端制造包括高级智能装备、Al、新能源汽车等领域,消费升级概念股包括消费电子、VR、创新药制药、苹果产业链等领域等相关上市公司。两者都代表了未来产业转型的发展方向,长期行业景气度持续向好,值得重点关注。

 

问:怎样挖掘优质成长公司?

 

答:关于挖掘优质成长公司,从量化角度,我们设计了有四个维度的均衡量化选股模型,分别是估值、盈利质量、成长和交易四大维度。在估值角度,我们用了机器学习和人工智能的方法,会综合考虑一个上市公司的市盈率、市净率、盈利增长、盈利质量,然后对其有合理的估值,从而寻找相对低估的标的。在盈利质量角度,我们关注的上市公司净利润和毛利润的高低及其稳定性,资本回报率情况、上市公司高管薪酬的情况等。在成长角度,我们认为很多增长的指标已经被市场充分预期了,被预期的增长其实是不能创造超额收益的,为了解决这个问题,我们也是借用了人工智能和机器学习的方法,用基础的成长指标,从时间序列的维度分离出预期外的增长,也就是没有被市场预期的额外的成长性。我们认为这才是该公司真正的收益来源。

 

问:上周中小创的行情是确立了反弹、反转还是超跌后的修复行情?行情还能持续吗?

 

答:如果说股票市场长期是举重机,短期是投票器,那么在举重机层面上,创业板长期来看已经具备较好的战略性配置机会,中长期介入应该没什么问题,但由于其受到市场参与者的情绪影响,其短期分化的调整并不是一蹴而就的过程。

 

问::如何做一只股票的量化 如果想往专业投资者方向发展,请指导下做量化方面的建议?还有目前创业板的现在的选股方向?

 

答:股票型量化基金与主动管理型基金有以下几点差别。首先,量化基金是重工业投入,一家公司如果要组建量化投资团队,那么其前期需要大量投入和积累,比如万得、朝阳永续分析师一致预期的数据库等成本投入。其次,量化基金需要一支专业的量化团队,来完成包括对股票基础数据的梳理,对选股因子历史的回测等等工作。


随着时间的推移,量化技术在不断深化发展,比较传统的量化指标的有效性在降低,现在越来越多的包括AI、机器学习的技术运用到量化投资之中。面向未来,通过机器学习的改良,我们认为基本面相关的指标会发挥越来越大的作用,如果感兴趣的话,可以去读一些相关的书籍。

 

问:近一年多,针对传统行业的供给侧改革措施使得一些上游企业取得了不错的业绩。那么在创业板中您更看好哪些行业在供给侧中有希望取得超预期业绩?

 

答:供给侧改革主要影响了资源品类的上市公司,比如煤炭钢铁等等,对创业板的影响并不会很大。但在创业板中也会发生类供给侧改革的事情,比如在创业板子版块的行业类别中,竞争优势会向龙头企业靠拢,这点是大家可以关注的。

 

问:量化产品在震荡市往往能够取得超额业绩,但是在板块行情上涨的情况下,比如去年至今的上证走牛,却远不如主动管理型基金,这是否意味着量化基金本身有着一定的缺陷?

 

答:量化基金在去年的整体的表现确实弱于主动管理型基金。其主要原因在于A股市场上的主动量化基金,基本采取了全市场选股的选股方案,比如在两三千只股票中选择一百只进行等权配置。这样的整体策略,如果是在市场分化不大的年份里,是完全没有问题的,但在去年结构性行情的影响下,整个市场的中位数的跌幅为16%,全市场选股的在业绩基准上就更加落后很多。

但是我们也可以看到,除了全市场选股的量化基金,一些跟踪具体宽基指数的量化基金表现不错,比如沪深300增强基金,这也反映了2017年量化基金业绩不佳的主要问题在基准选择,而非量化模型。

 

问:请问您的投资理念是什么?是完全量化还是主动+量化?量化模型会不会误选了乐视网这样的股票?怎么排除这种可能?

 

答:我个人的投资理念偏重于完全量化。因为我认为量化的优势在于能够规避人性的弱点,做更技术性和纪律化的投资。


之前一直有个关于量化投资的说话叫做”主动投资的优点在于深度,量化投资的优点在于广度“,这种情况正在发生改变。自从AI技术革命进入投资领域,AI技术能够提供对于上市公司盈利结构、估值水平、未来业绩的精巧预测,在一定程度上覆盖了量化投资深度研究的不足。


对于投资”踩雷“的问题,我认为并不是量化投资需要重点关注的,而是所有投资都可能会遇到的。具体从量化的角度而言,我认为首先模型的深度要对基本面有足够的深度覆盖,比如我们的人工智能模型可以通过交叉对比判断上是国内公司的财务指标异常,这些公司就是需要重点关注甚至规避的。其次就是我们常说的”不要把鸡蛋放在同一个篮子里“。在量化模型中,我们也会有超配和低配,从风险的角度进行组合构建。

 

问:光大创业板量化优选基金和已有的创业板指数基金有什么区别?比如创业板50ETF

 

答:首先创业板50ETF基金属于被动型基金,其可以很好地跟踪指数,同时管理费成本也更低。而光大创业板量化优选基金则是一只主动量化基金,其主动量化体现在两个层面,一是选股层面,按照四维均衡的量化模型选股,其二在组合构建上,我们会根据指数的基础权重上超配我们看好的股票,低配我们并不看好的。但尽可能在为投资人创造超额收益。

 

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