基金怎样操作才能收益最大化,基金怎样操作才能收益最大化呢?

钱如故

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有人说量化就像“剥桔子”,剥去各种风险的皮,留下阿尔法的“果肉”;有人说量化就像和AlphaGo下棋,看似毫无章法,却能屡屡挑战人类的极限;有人说(量化像)搭积木,把简单的模型搭建成较为理想的效果。

对于乔亮来说,投资没有那么复杂,团队就是在纯粹的量化之路上不断进化。

乔亮是万家基金总经理助理、量化负责人,毕业于美国斯坦福大学工商管理博士,统计学硕士,拥有15年证券投资经历,曾就职于量化的“黄埔军校”巴克莱国际投资管理公司。

加入万家后,担任万家中证1000指数增强、万家沪深300指数增强、万家量化睿选等基金的基金经理。

把万家的量化产品过去三年业绩拉出来看,相当可圈可点。

几个增强产品跟目标指数,各个阶段都有持续、显著的超额收益。沪深300、中证500、中证1000、创业板增强跟同业同类产品的优势也非常明显,今年以来的超额收益几乎都在行业第一、第二的水准。

尤其是万家中证1000指数增强,自2018年12月3日以来至今年8月31日,万家中证1000指数增强累计收益率高达119.92%,超额收益达到74.69%,截至今年8月31日,该基金近3年、近2年、近1年的收益率在所有中证1000指数增强基金中都位列第一名。

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乔亮指增产品一览 来源:Wind,截至今年8月31日

量化睿选是主动量化型基金,自今年8月1号切换到了现有策略,运用量化的方法从全市场选股,期望在跟权益型(股票、偏股型)基金的PK中获取较好的相对收益。截至今年8月31日,对标偏股混合基金指数885001.WI(代表偏股基金中位数收益),万家量化睿选今年以来的超额收益超过15%;自策略切换以来(今年8月1日)的超额收益超过 18%。

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信息来源:Wind,截至今年8月31日

乔亮是个很有特色、有初心的“量化人”。表现出来,就是他一直很坚持纯粹的量化模式。

即便市场经历了2019年、2020年机构抱团的风格一度对量化投资带来很大挑战,万家那套完整的量化投资研究体系依然没有走形。他说,“量化本身就是一套完整的、很自洽的生态系统,要保持模型的完整性和持续性。”

但坚持也不是故步自封。在进化上,这几年乔亮带着团队一直步履不停,因为“量化投资特点就是逆水行舟,不进则退”。

比如持续升级系统,让系统变得更加智能、更加高级;比如不断地把新的方法,例如大数据、机器学习的方法融合到传统量化模型里面;比如对于新数据的来源高度关注,用心做细活。

最重要的是,在把权益的优点纳入量化进化的过程中,乔亮想的很清楚。

在他看来,“权益对信息获取的及时性和深度”是值得量化学习的,他把权益的信息当成一种信号来源,将主动思考和主动管理加到了量化模型的源头。

从产品布局维度,万家量化的未来将是四条产品线环绕的格局,即主动量化、指数增强、传统的被动指数以及绝对收益方向。

“我们希望做任何一个产品,到最后都有一定的生命力,是特色鲜明并且长期收益向上的。”乔亮用“精品店”来描述对万家量化产品的蓝图。

我们把乔亮近期路演和内部交流中一些精彩的片段实录,整理分享给大家。

问 答 环 节

多因子量化框架仍是经历检验的最优解

问:万家沪深300指数增强作为一只转型基金, 2019年来每年相对沪深300指数的超额排在前列,若从近三年来看,超额稳居同类产品的第一。想请问团队指数增强策略的主要框架是什么?能够支撑持续稳定地战胜业绩比较基准。

乔亮:我们目前使用的是大家较为熟悉的多因子量化框架,分为四个部分:alpha模型(收益预测) 、 风险预测模型 、 组合优化 、 收益与风险归因 。

在90年代中期,这套量化框架首次被大规模使用在量化主动产品管理。经过了几十年的检验和挑战,叠加上前几年中低频量化表现不佳的情况,大家可能对这一套框架产生怀疑。

但就我个人观点,在面对较大规模的资金管理中,这套框架的表现仍是现在最优的。

整体来说,使用这套多因子框架最后产生的结果是比较稳定的,不会出现特别大的波动。

另一方面,在使用这套框架的时候,某种程度也代表着一种投资风格。

就好像权益投资中的成长、价值,在实际操作过程中,不管是成长投资还是价值投资都有很多不同的做法。同样,在这套多因子框架下,每一处细节都是可以做到非常细致的。

综合来看,我们使用这套框架并且表现良好的一个重要原因,在于我们把框架中的每一步都做得很深入,同时也是跟我们的投资风格相关,我们选择了一条相对来说并不拥挤的赛道。

问:那这只沪深300增长基金的超额收益的贡献来源主要来自于哪里?

乔亮:我是在2019年9月份开始管理万家沪深300指数增强的。

归因来看, 我们在行业和风格上的暴露控制得比较紧,主要超额收益来源于个股选择。

问:如何控制回撤呢?在什么情况下会去做大的干预?

乔亮:我们对于回撤的处理方法是在追求性价比的同时容忍一定的回撤。

在发生持续性回撤的时候,我们会密切关注我们的收益和风险归因系统,看各项指标有没有超标。如果处于正常范围内可以理解的回撤,我们一般不予干预。

但如果出现了一些不正常的较大回撤之后,我们会把风险敞口收紧,使组合更偏向于指数本身。

尤其像2020、今年市场风格发生较大变化时,模型很难预测未来变化,我们就把风险敞口收紧了。等到市场逐渐恢复之后,再逐渐恢复正常的风险敞口。

量化本身就是一套完整且自洽的生态系统

问:为什么选择做量化?能不能分享下你对投资本身的一些认知?

乔亮:除了学业背景之外,更重要的一点在于我自己觉得不太有能力去做一些主观的判断。

我从业十几年,见过很多聪明的投资人。但真正能够做到巴菲特那样,就算亏了50%,甚至亏了80%,只要看好还是会加仓。

实际上大多数公募基金经理,能做到这一点的很少。一旦回撤大了,有可能就“被下课”。

在现有的环境里,量化实际上是更好的方法,它是一套完整且自洽的生态系统。

所以为什么我没有加入主观判断的原因,一是我认为我自己没能力去做这些主观判断。二是我觉得做了之后也会很痛苦。

量化的持续进化就是“逆水行舟,不进则退”

问:我们看过很多量化机构,会感觉这是需要不断奔跑的领域。好的策略也很容易失效,对团队的学习能力要求很高。

乔亮:量化投资特点就是逆水行舟,不进则退。

这个世界就是不断地变化。很多量化的策略模型其实在2017 年之后就失效了。但是通过不断地进化寻找新的增长点,或者是寻找新的数据、新的方法,可以很好地融合到整体投研框架中。

如果说要从我们本身量化的特点来讲,我们是不断地在做新的策略,或者是把新的方法,比如大数据、机器学习的方法融合到相对比较传统的量化方法里面,这也是为什么我们这两年能够取得比较好的成绩。

包括我们整个公司,主要的基调就是学习型组织。

问:比如说在策略中加入了哪些维度?

乔亮:包括把像北向资金流向、高频行情数据、机器学习等新的数据和方法纳入到我们的投研体系中来。要跟得上市场的变化。

问:有些量化投资机构会很强调自己的在技术上的先进性,包括硬件的投入。从你的角度,做好量化的关键点有哪些?

乔亮:技术、团队、经验其实都有。所谓的技术是需要人去学习,去用的,我们需要不断进化学习,像文本挖掘,机器学习,大数据,高频数据等这些东西。

但真正应用出来都的是相对比较晚的,比如只有像GPU 这些硬件更完善,数据更丰富后,才有可能去做这些事情。

而且,学过跟做起来的差别很大。

我们还比较关注的是新数据的来源。市面上如果有新出来的数据来源,我们第一时间会拿过来试用、学习,这些东西在传统的公募量化里用的非常少。为什么我们的策略在市场上有一定的优势,跟这个有很大的关系。

这些方面都是细活,考的更多是勤奋、用心。

向权益学习从信息来源上去优化模型

问:这几年是其实很多量化是结合权益在做进化,采用主动选股的投资模式。你怎么来看?

乔亮:量化的优势在于它本身的分散化投资和风险的把控,这点我们一直在坚持。

但我们也学习了权益的一些观点,只是和很多同业不同的是,我们是用量化的方法去学习。

举个简单例子,大多数做基本面量化的人,其实是先用传统量化的模式筛选一遍标的,选出几十只或上百只股票,然后再基于权益研究员的建议,看研报等等,用类似于权益基金经理一样去研究公司,做一些删减和增加。

总结来说就是前面部分是量化,后面部分是纯主动的过程。这是市场上这两年比较新锐的做法。

问:那你们怎么把主动权益的因素加进来?

乔亮:我们更多的是把权益的信息当成了一种信号来源。

权益相对于量化有两点优势。

一是权益对于个股有非常深度的研究。这点是由权益的投资模式决定的,因为权益产品一般会重仓个股,所以必须对个股的基本面有深入的跟踪。

这点是量化学不来的。量化一旦持仓集中之后,就变成的跟权益产品一样,这样相当于把量化的风险控制、分散化投资以及对市场变化的敏感给丢弃了。

二是权益对信息获取的及时性。研究员去 cover 这些上市公司,而传统量化用的很多信息相对研究员的一手信息滞后。

现在一些主流的做法是用量化模型筛出来之后用主动管理的方式做,但我们的主动思考和主动管理其实是加到了模型的源头。

坚持用最纯粹的量化模式投资

问:所以可不可以这样理解,你们还是保持了很纯粹的量化模式?

乔亮:我们应该是业内比较少的整个投研框架还是非常量化的团队。用一句话来总结就是我们始终坚持用非常纯粹的量化模式来做投资。

能够一直坚持完全系统化、完全量化的模式来做投资,现在市场上其实也不是那么多。

问:但其实看2019年、2020年“核心资产”风行的市场,大家可能会认为说,集中持股的权益方式,投资结果会更好。你怎么来看待量化和权益之间的这种比较,或者说阶段性冲突?

乔亮:量化跟权益实际上是互补的关系。

从长远来看,很难说权益产品和量化产品谁好,因为这完成是不同的风格,就像大家讨论成长好还是价值好是没有结果的,最后周期性的会有不同的效果出来。

我认为量化的核心本质是系统化投资。系统化投资最大的优点在于说它能够比较容易地把很多不同维度的信息全部加到一块。而且整个过程中是非常公开透明,能够把对于未来风险的预期给放进来。

这两点是量化核心的优势或者特点。

可能阶段性来讲,比如像 2019、2020 年机构抱团的市场风格比较明显,主动选股的方式可以呈现更好的业绩。

但是从更长期角度来讲,要保持模型的完整性和持续性,就不能因为阶段性的市场风格去改变量化的核心原则。因为量化组合产生的股票持仓,有的时候不简简单单只是因为预计收益更高,也可能是为了让整个的组合更加优化。

问:现在团队的阿尔法因子积累了多少了?像量价因子、基本面财务因子等,哪些组合的贡献更高?

乔亮:我们有数百个阿尔法因子,也不像传统的因子合成基于基金经理的经验与主观判断,更多的是基于模型的推荐来实现因子的合成。

从这个角度来讲,我并没有对某一类因子有更多的偏好 。同时我们的因子覆盖面也比较广,除了常规因子之外,我们还有一些另类因子和基于高频数据形成的因子。

因子对组合的贡献需要从市场不同的阶段来看。在不同阶段的市场,我们的因子权重也不尽相同,因子(对组合)的贡献也不相同。

以客户的视角去经营“量化精品店”,提前布局有竞争力和生命力的产品

问:万家量化产品的布局除了指数增强还有哪些?

乔亮:就是四条产品线,被动、指数增强、主动量化、绝对收益,一直没有变过。

这个划分是基于产品里面主动管理的含量,或者 alpha 的含量。

问:如果细化的话,其实要选择的标的指数很多,你的思路和策略是什么?

乔亮:我们在工具型产品的布局上,不希望去布局一些特别拥挤的赛道。

更多从投资者资产配置角度出发,找市场上比较重要,但是稀缺的东西,像中小盘,万家国证2000ETF,包括前几年发行的互联互通基金都是从这个角度出发。

问:整个量化板块未来产品规划是怎样的?投资者是不是可以在万家找到不同风险等级的产品满足不同的投资需求?

乔亮:从指数增强的角度来看,我们覆盖的面比较广,几个主要宽基指数都有。但从整体的被动或工具性来讲,我们比较偏精品店的概念。

第一,我们希望做任何一个产品,到最后都有一定的生命力,是特色鲜明并且长期收益向上的;

第二,市场上同类的竞品是比较少的。

需要一些市场的长远洞察,去提供一些我们认为客户从中长期角度一定需要的产品,哪怕现在还没有火,但要去提前布局。

像中证1000增强,过去几年业绩一直都很好,但需求没出来。随着中证1000衍生品上市,带来了市场的关注度和增量。现在我们的中证1000增强产品已经是最大的指数增强产品,截至今年8月底,万家中证1000指数增强近3年、近2年、近1年的收益率在所有中证1000指数增强基金中都位列第一名。

国证2000ETF的布局也是类似。

问:那沪深300、中证500、创业板,这几个指数的机会怎么看?

乔亮:创业板指数的行业构成比较集中,参照申万一级行业划分,电力设备(新能源)、医药生物、电子三个行业占了它70%的权重。

严格意义上来看,我认为创业板指并不算特别宽基的指数,属于一个成长性特别强的进攻型指数。

其它几个宽基指数,沪深300、中证500、中证1000,我们预计今年这三个指数本身的beta收益差别不会特别大。原因在于当前市场仍然处在一个相对混沌或者无序的状态,行业快速轮动的局面大概率会延续到年底。

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