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陳曦:未來量化策略將回歸基本面多因子選股

2019-12-09 14:08:07 和訊網 

  12月7日,由華泰期貨攜華泰長城資本,聯合華泰證券(601688,股吧)、南方基金華泰柏瑞基金,在各交易所的支持下,傾力打造的“2020年衍生品市場年會”在上海隆重舉行。

  本屆年會邀請了國內政治經濟專家學者、衍生品市場領軍人物、大宗商品研究與實踐專家、場外衍生品領域資深人士等齊聚一堂,展望2020年投資之道及中國衍生品市場發展之未來。和訊期貨作為媒體支持全程參與圖文直播。

  上海凱納璞淳資產管理有限公司創始合伙人陳曦出席【分論壇一】財富管理專題論壇上并發表主題演講量化投資新時代。

陳曦:未來量化策略將回歸基本面多因子選股

  陳曦在發言時表示未來的量化策略,一是高頻次下量化越來越擁擠,不管是量化選股和ATA上,未來的量化會回到基本面多因子選股;二是多空策略。

  以下為演文字實錄:

  我今天講一下量化投資新的方向。量化投資3.0時代的到來,我的核心觀點就是在未來的量化策略,我在年初有這樣一個判斷,高頻價量選股策略越來越擁擠,未來的量化除了會回到基本面多因子選股為主的選股模式上,二是投資方式上以多空策略為主。

  整個時代的變遷,從1.0-3.0,中間有一夾了2.5時代的變化。下面講一下多空策略怎么做,以及我們怎么做基本面選股。

  先講一下量化對沖1.0-3.0演變的過程。從兩個維度來分析。一是跟對沖工具有關,在1.0時代只有一個對沖工具,滬深300股指期貨,大部分人選股比較粗暴,用簡單財務的數據,做比較粗礦的對沖。特別在風險暴露上,大家沒有做到中性,比如說市值的中性,行業的中性,貝塔的中性都沒有做到。到了2.0時代誕生了以高頻價量為主的高頻的策略,而對沖時采取做空中證500的合約,在風險暴露上更小,所以選股的數量和規模可以做的更大。最近半年,高頻價量策略表現平平。同行都開始寫文章什么“盼春天”,“悠著點”。我個人認為2.0時代高潮已經過去,高頻策略從各個角度上來看,容量瓶頸比較明顯,而且未來會是一個規模和收益率持續收縮的過程。而2.5時代是說很多從期貨高頻轉到股票市場的同行,他們在交易速度和低延時的策略上有極大的優勢,也在瓜分原來量化2.0同行的市場,導致市場競爭更加激烈。

  未來的方向是什么呢?我認為應該是真正的股票多空策略,而不是傳統用股指期貨對沖的市場中性策略。

  我接下來展開來跟大家講講。1.0是躺贏的時代,大家暴露了很多的風險,所以有2014年黑天鵝,2014年12月份量化黑天鵝,滬深300指數漲20%多,主要是中國平安(601318),中信證券(600030,股吧)幾支大盤股暴漲,全市場做市場中性的人都虧的很慘。圖中紅色的線是非常優秀的量化對沖的私募,后面業績一直很好。但是在2014年也經歷過比較粗礦的對沖的方式,就是買了一堆小盤股,暴露很多的市值風險。當年因為是暴露小市值很好賺錢,暴露反轉很好賺錢,但是躺贏的時代,在2015年就過去了,因為股指期貨受限。

  2.0時代,四大天王的時代,目前過百億的量化對沖私募有六七家公司。大家做什么策略呢?對外都是說機器學習、人工智能各種各樣的,投資策略是黑盒子,沒有基本面邏輯支撐。因子權重怎么配,因子怎么定,全都是機器定。它的特點可能用到分鐘級甚至Tick級的數據做模型,1.0時代都是用日級別的價格數據做模型。2.0的策略換手率很高,它是靠波動率賺錢。最近為什么很難賺錢,因為市場沒有波動,韭菜不夠了。2.0時代的私募可以當做是割韭菜的機器,而且是高頻的割韭菜。韭菜生長的速度和割韭菜機器的性能的之間有很大的矛盾,所以韭菜不夠用,所以2.0時代大家都在做二件事情,一是提費率,提封閉期,費率25%,管理費2%。二是自己加杠桿,幫客戶賺業績報酬,遠遠不如自己加杠桿賺的多。投資中有個不可能三角形。就是不會同時實現這個三個目標:收益高,容量大,風險低。

  最近半年大部分高頻價量策略都不太好。主要是因為涌進來的錢太多,導致僧多粥少。

  我們來看看整個市場換手率的變化,對比成熟市場,港股是非常成熟的,香港市場95%都是機構客戶,它近三年換手率只有54%,中證500是300%。我認為A股會像美股、港股靠攏,中證500會向滬深300靠攏,滬深300是100%的換手率。

  其次,金融衍生品帶來波動率的下降。跟進中金所的數據,股指期貨上市以后,滬深300年化波動率下降20%,日內波幅下降32%。滬深300五年前換手率是457%,現在是130%多,滬深300期指上市6年后滬深300指數的年均換手率下降了70%。隨著金融衍生品越來越多的,整個市場的波動率是會下降的,這是不可逆轉的趨勢,也是市場向成熟市場發展的趨勢。最近幾個月,整個市場平均90天波動率下降非常快。也是市場成熟的一種表現。

  我們看看A股和港股換手率22年的變遷,2.0有一個時代的背景,剛好從2015年后整個市場,包括去年換手率都比較高給價量策略較大的發展空間。如果換手率低于150%,那價量策略在市場上能賺錢就會很少。

  我們直觀的感受到價量因子已經很擁擠,我們用量化的角度來看,價量策略喜歡買高β的股票,高波動的股票。我們做個評估因子擁擠度的指標,當我們分析貝塔因子的時候,發現這些高β的股票只用了半年時間從極度不擁擠到極度的擁擠,說明最近涌進來的錢太多,而這些錢都在買高β的股票,或者高波動的股票,賺波動的錢。今年價量私募起碼新增一千個億。很多從50億到200億的量化高頻策略特別多。我們看了很多的基本面因子沒有什么問題,但是跟波動有關的因子就會變得非常的擁擠。根據我們的研究,如果因子很擁擠,代表策略其實很難賺錢。

  那么量化對沖策略未來的方向在哪里?我們認為是公募基金轉融通業務造成新的機會。轉融通真正讓A股變成熟的標準,A股過去30年只能做多,不能做空,所以不像期貨市場是非常成熟的市場,中國股票市場是非常不成熟的市場。樓繼偉上個月說到,希望中國推出更多的做空機制,讓好的公司更好,讓差的公司受到懲罰,只有差的公司股價跌到很低,才能受到懲罰,否則這個A股市場的定價永遠是高估的。

  多空策略最大的問題在于券源。最近有幾家主觀的私募賺了很多,收益來自融券做空科創板。同樣的行業,同樣的營收的類似公司,科創板的股價可能是主板估值可能是一倍或者兩倍。如果我是研究基本面的研究員,我們應該干什么?我應該在主板買一個做芯片的,做空科創版的芯片股,憑什么是類似的公司僅僅上了科創板就比主板估值高很多倍呢?這給了多空策略一個非常好的機會,中國A股還有大量的股票,大概兩千支股票,都很高估。真正可能低估的只有前一千支股票,后面的股票大部分都被高估了。多空策略會給整個A股市場未來的玩法帶來一個巨大的變化,無論是量化投資,還是主觀投資。傳統做多頭私募也可以做空行業最好的股票,做空這個行業最差的股票構建一個低風險的多空組合。

  券從哪里來?根據華泰證券最新給我發的券單,券標的有1600-1700支股票可以借,具體借多少,還需要看大家的實際的情況。明年3月份以后,轉融通批量借券系統的上線,讓多空策略更容易。那么券從哪里來呢?主要是公募ETF基金。華泰證券的優勢是兩個最大的指數基金的股東,一是南方基金,南方中證500ETF接近500億,華泰柏瑞的滬深300ETF也超過300億,這兩個加起來接近一千億的規模。華泰在融券上肯定會非常有優勢。

  融券的標的也在擴大,今年剛剛在8月份,證監會把融券標的從800支放寬到1600支,融券幾乎可以覆蓋市場主流的股票,這是一個中國股票巨大的進步!

  目前兩融市場極度不平衡,融資大概加起來9500億,整個融券才一百多億。我估計到2020年底,融券的規模會最少有3-5倍的增長,至少可以去到300-500億的級別。三年以后千億的級別。美國紐交所有2500支股票,2400支可以做空。美國融券的數量占自由流通股的5.8%,這個已經很大。中國50多萬億市值,如果的1%股票融出來很嚇人了。所以融券的市場,三年到一千億是很容易的事情。港股市場融券賣出的成交額占到整個市場的16%,這個數據已經非常大了。我們市場幾乎就是0,我們可以從0起步。未來多空策略容量會非常的大。

  未來的對沖基金發展方向,如果像美國市場一樣發展下去,多空策略一定是最大的蛋糕。對沖基金的鼻祖是阿爾弗雷德,他是最早做多一籃子行業最好的股票,做空行業最差的股票。而在美國多空策略是對沖基金最喜歡的策略,在整個對沖基金策略中占比達到25%,而采取期貨對沖的市場中性策略在對沖基金中只有2%左右的市場份額。

  場中性策略做空的股指期貨是獲得市場平均的水平的空頭,做空股指期貨不會獲得超額收益,而且還有非常大的貼水,今年到做空中證500指數期貨,起碼要承擔10個點以上的成本,這個是非常高的成本,一年10%,10年就是100%,所以說這個貼水成本我認為非常的不劃算。最近很多私募都在發指數增強,不要對沖了,因為對沖成本太高了。傳統的市場中性策略,不但要扛很高的對沖成本,空頭還沒有超額收益。多空策略通過融資融券,一個億現金,可以做多一個億股票,做空一個億股票,就可以獲得雙倍的超額收益,減去融券成本,融券成本大概標準就是8.35%,融券賣出之后,還可以再買一個貨幣基金,大概2%,大概在6.35%左右的成本,遠遠比今年貼水要低,同時獲得一倍的阿爾法。多空從邏輯上來講是一個非常劃算的東西,只要你能借到券,而且阿爾法是確定的,多頭和空頭的超額能夠跑出來。

  多頭的超額收益大家很容易理解,空頭的超額收益比較少聽說。空頭的超額是指有一些因子是會選出來一些一直能夠跑輸市場的股票,比如說丑聞、財務造假等因子,找到差的公司,做空差的公司會獲得超額收益。如果一年前我能做空康美藥業和康得新這樣的公司,今年可以賺很多錢。財務有問題的公司非常多。我們可以通過在在一些社交媒體上抓取這些公司負面的評價來打分,也能找到負阿爾法的公司。

  比如丑聞因子,它是一個比較偏負向的阿爾法。就是做多沒有丑聞的公司是沒有超額收益,但是做空丑聞的公司是可以獲得很高的負超額收益,從回測曲線來看是可以做到一直跑輸指數的。看藍色的線就是,中間這張圖可以看到丑聞因子的十分位的分布,做空是有很強的超額收益。我相信在中國越來越多這樣的因子,目前我們用的這樣的因子還不多,只有四五個,但是大部分的基本面因子是雙向和線性分布的,最好的分位應該漲的最多,最差的跌最多。根據我們回測的結果多空策略里面,多頭和空頭的收益貢獻基本是一樣的,為1比1左右。

  舉個例子,傳統市場中性策略:如果11月份我的股票多頭指數跑贏3%,是3個點超額收益,減掉每個月1個點的貼水成本,我的凈收益就是兩個點。而多空策略呢?如果多頭部分跑贏三個點,空頭又跑輸三個點,這個時候就有六個點超額收益。六個點減去融券,年化6%的成本,一個月千分之五不到,有五點幾的收益。同樣的東西從2%的收益變成5%的收益,大家選擇哪個?肯定會選擇多空的策略組合,這樣會更劃算一些。

  多空策略中,做空股票必須在兩融標的內,我們做了中證800成分股且是兩融標的內的回測,每14天換一次倉,融券有一個特別大的特點,不能天天換倉,至少是7天、14天、28天,目前主流的券商基本上最短融券期限是14天。所以當前高頻價量策略很難做這種多空策略,因為融券要求你持一個空頭很長的時間。對于價量策略,一個股票三天不賣掉很可能就是負的阿爾法。所以多空策略比較適合低頻的價量和低頻基本面的因子。我們凱納是市場上為數很少專注在低頻基本面因子選股的私募。我們做下來多空各50支,每14天換倉,可以做到理論42%的年化收益,夏普4.7,回撤在8個點以內。雖然雙倍阿爾法的問題就是在于風險變大,接近是雙倍的回撤。但是在資產配置里面,收益和風險都會比傳統期貨對沖高一點,它不影響大家做資產配置,會提供一個新的,在量化里面中等風險,中等收益的產品類型給到大家。

  我們的模型在港股如此成熟的市場也同樣有效。而且在港股很穩定的回報,從2010到現在,年化在19%左右,港股有一個好處,融券成本非常低。香港的融券成本介于0.5%-1%之間,大概率只要流動性好的票,隨便都可以融到。港股市場的融券交易額也非常大。香港券商可以把客戶的券借給我們,不需要從公募基金借。這說明一個特點,這種基本面的選股策略在成熟市場比較有效,港股是非常成熟的市場。如果中國市場越來越成熟,這一套選股的邏輯會一直有效下去。因為我們選出來的做多的是一籃子基本面好且低估的股票,做空的是一籃子基本面差且高估的股票。

  最后再跟大家講一下我們怎么做基本面選股的。基本面選股跟價量的區別,就是我們輸入的不一樣,價量策略最大的競爭在于,所有人輸入選股模型的數據都一樣,所有人拿到Tick級別的做分析研究。做基本面,輸入模型的信息是可以無窮無盡,過去主要用的是財務數據,而我們目前財務數據占到60%左右,40%是非財務數據,由于大數據和互聯網時代產生的海量數據(603138,股吧),我們會用到很多另類的數據。這些數據可以給你貢獻超額收益,而且是比較高頻的。比如可以我們情緒的因子可以用雪球的數據。海外甚至用衛星照片監控沃爾瑪的停車場停車數量每天的變化來預測沃爾瑪的收入增長情況。

  基本面的選股的容量特別大,比如說AQR美國最大的基本面量化公司,管兩千兩百億美金。基本面選股賺的是錯誤定價的錢,這個錢可以長期賺下去,因為市場永遠有錯誤定價,只要你能發現就能賺錢。同時我們的風險很低,我們會控所有的風格風險,我們從Barra模型來看所有常見風格暴露都不顯著。

  那么超額收益從哪來?過去大家會覺得基本面因子的量化選股覺得很難做,量化選股的核心是信息論。我覺得要在基本面選股上做出超額收益有三點,一是更多的數據來源,我們會用很多另類數據,如果你有別人沒有的信息,你可以有優勢。其次,如何比別人更快的獲取這些數據,比別人更快的獲得信息也同樣帶來優勢。三是同樣的信息下如何處理的比別人處理更深一些。

  基本面多因子選股賺的是什么錢呢?價量賺的是散戶沖動交易的錢。而巴菲特賺的從企業從低估到回歸內在價值的錢,這個錢可以一直賺下去,直到這個市場變成有效市場。如果這個市場變成有效市場,大家投資就簡單了,都買ETF就行了。連美國都沒有到成熟市場,中國A股的成熟度還有很長時間會給你提供這樣的機會,去賺取股票內在價值和價格之間波動帶來的收益。。

  我們今年的策略的超額收益還是挺穩的,6月份以后,大部分高頻價量都不大好。而我們基本面選股最近最近半年中除了8月份比較差,其他月份都是跑贏中證500指數,在一個點以上。它跟價量策略的相關性非常低,因為賺錢邏輯不一樣。所以非常適合資產配置的客戶長期持有。最后,以上說的只是我個人一些的觀點,可能有所偏頗,歡迎大家指正!

  

(責任編輯:陳狀 )
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