基金投资数学建模，基金投资数学建模模型？-钱如故

基金投资数学建模，基金投资数学建模模型？

基金投资数学建模，基金投资数学建模模型？

今年即将过去，如果说今年投资领域最热的词是什么？相信很多人会想起“新能源”、“元宇宙”、“专精特新”等等。但无论热词有多少，“量化”绝对是一个不可绕过的热词。

量化进入国内的时间并不算长，但发展的速度令人称奇！不仅私募量化今年频频占领“热搜”，发展时间更久的公募量化也毫不逊色。只不过比起许多私募的中高频量化策略，公募量化集中耕耘的是中低频量化，主要采用传统的多因子模型完成市场中长期机会的捕捉。

本期给大家介绍的“华夏量化优选股票型证券投资基金”（简称“华夏量化优选股票”），是一只将由拥有15年证券从业经验、5年公募基金管理经验的量化基金经理——袁英杰先生负责管理的新发基金，这只基金采用的就是量化投资中比较成熟的多因子模型。

究竟这种模型是如何帮助基金经理挑选股票的？和数量众多的主观公募基金相比，量化基金又有哪些“杀手锏”？看完这篇文章，排排君不允许还有你不知道的事。

“神秘”的量化基金，投资都有哪些门道？

说到基金的投资策略，主要有主动和被动两种。其中，主动投资又分为传统的投资方法和量化的投资方法。

传统投资主要是通过基本面分析、技术面分析来完成的，依赖于基金经理的主观判断做出最终的投资决策。因此，传统的投资方法对基金经理的个人能力比较依赖，不仅是投资的能力，还有心态的调节能力等等。

而量化的策略则不同，它是用量化方法来实现基金经理的投资策略、投资理念。所谓量化的方法，主要是利用计算机技术、构建数量化模型进行投资。

量化投资的优势在于，充分利用了计算机程序快速运算、处理数据的能力，因此在大样本的投资研究方面具有比较优势。同时用数量统计的方法去研究数据与股价的关系，受人的偏好、恐惧影响较小，可由计算机得出相对客观的判断。

可能有的投资者会感到疑惑：都用计算机代替人的思考和判断了，量化基金经理会比其他基金经理更“清闲”吗？

由于计算机技术的深度运用，量化基金经理的工作内容与其他基金经理确实存在一些差异。比如使用量化选股策略的基金经理，他们主要从事的是因子挖掘、模型构建、组合构建、动态跟踪及调整等。

光是挖掘因子和构建模型，就需要基金经理对经济周期、产业周期、市场运行规律有比较深刻的了解，形成一套行之有效的选股方法，并具备能够把选股方法具象化为各项数据指标（即“因子”）的能力，还需要将各种因子用数学公式及计算机程序表达出来，形成量化模型。

挖掘因子只是一个开始，因子是否有效？需要进行检验。一般使用“回测”的方法，即根据数据、规则，严密、严谨地去测试策略在历史上的一个表现，筛选出其中有效的因子，在这一过程中还可根据投资目标对模型不断进行优化调整。

具体而言，量化模型将如何从市场上的众多股票中，筛选出值得投资的股票呢？

我们以一个十分简单的“50%PB+50%ROE”多因子模型为例，这个模型中只存在PB、ROE两个因子。

首先基金经理需要确定一个股票池，然后利用多因子模型对股票池中每个股票的PB、ROE分别进行打分，再把PB从低到高排名，ROE从高到底排名，把序号分别作为个股的PB、ROE得分。将两个指标得分按50%比50%的权重加总起来，这就是模型的总得分。

然后按得分对股票池股票从低到高排序，根据要求选择排名靠前的股票（比如前100），对每只股票分配一定的权重，就可以构建出一个股票组合。

这还不算完！因为市场数据变化莫测，基金经理还需要定期按照上述步骤，构建新的组合，完成组合调仓。也就是需要对组合进行持续的动态跟踪与调整。

可见，量化基金经理的工作并不比其他基金经理轻松。

“多因子模型”如何优选好股？

弄清楚了量化投资，接下来我们要讲讲华夏量化优选股票采用的“多因子模型”。多因子模型是量化投资领域应用最广泛、最成熟的量化选股模型之一，其结果根据客观的数据和完整的模型得出，具有较强客观性。

从某种程度上来说，基金经理构建了模型，之后化身为模型的“搬运工”，按照模型结果进行投资，但这并不意味着基金经理就是单纯的“工具人”。构建模型的就是基金经理本人，所以在进行量化投资的过程中，其实基金经理是在利用量化模型，帮助自己克服人性的弱点，二者是相辅相成的关系。

具体来看，华夏量化优选股票采用的多因子模型，主要选取的是盈利、估值、分析师推荐、投资者关注度四大因子。

多因子选股的核心思想在于，市场影响因素是多重的并且是动态的，但是总有一些因子在一定的时期内能发挥稳定的作用。

在这一核心思想的指导下，华夏量化优选股票通过多因子模型，对样本股票按各个因子进行排序打分，并根据权重计算总分，选择排名靠前的股票，按等权重构建出股票组合，每月对组合进行再平衡。

华夏量化优选股票的选股模型的特色在于，同时考虑到了股票价值、市场情绪两方面的影响。一方面，股票价值本质上来源于上市公司的盈利能力，估值指标代表股票是否足够“便宜”。另一方面，分析师推荐、投资者关注代表了市场的情绪，表示股价上行的动力是否充足。

机器和模型是“冰冷”的。依据量化模型而不是主观决策进行投资，也就减少了基金经理由于业绩压力、市场情绪影响等主观因素导致的失误。除了有利于克服人性的弱点外，量化策略的运用，也有助于突破人工选股的数量限制。比如人脑很难覆盖全市场超过4000只股票的研究和筛选。而借助计算机的算力，量化策略可扩大选股的范围，较为全面地捕捉市场机会。

今年以来，尤其是下半年以来，市场的风格切换较快，周期股、科技股、消费股交替上涨，这为量化策略提供了相对于部分主观产品的优越运作条件。

拟担任基金经理的袁英杰，是上海交通大学的金融数学硕士，在他总共15年的证券从业经历中，有超过5年的投资管理经验。

投资理念上，袁英杰坚持价值导向的投资逻辑，力争选择相对价值合理的股票，同时以合理的价格买入，在相对价值较低或者高于合理价格时卖出。

从袁英杰过往管理的产品来看，兼具指数基金和指数增强。不仅如此，袁英杰也具备主动型量化基金的管理经验，曾管理申万菱信量化小盘股票。在其管理期间，该基金还获得了“七年期开放式股票型持续优胜金牛基金”奖项。另外，袁英杰在2007年-2012年期间，曾连续六年获得“新财富”金融工程最佳分析师奖项。

投资实绩方面，袁英杰的代表作——申万菱信中证500优选增强A，在由其管理的2017年1月10日至2020年4月21日期间，基金净值由1.0000增至1.3910，而同期中证500指数的涨幅为-16.70%。

由于该基金的业绩比较基准为“中证500指数收益率*95%+银行活期存款利率(税后)*5%”，因此，可以说申万菱信中证500优选增强A在袁英杰负责管理的3年期间，相对基准跑出了十分不错的收益表现。

2020年5月，袁英杰加入华夏基金，近期开始接手基金管理工作。今年9月27日起“小试牛刀”，和宋洋共同管理了华夏沪深300指数增强，目前袁英杰仍在持续管理这只基金。

随着国内量化力量的增强，投资者可选的量化产品必将更加丰富。采用多因子模型的华夏量化优选股票（A类/C类），已于今年11月18日开始募集（排排网在售），计划将于12月17日结募，并由袁英杰负责该基金成立后的管理工作。

关于这只比较少见的主动型公募量化基金，排排君就介绍到这里了。你看好华夏量化优选股票后续的走势吗？欢迎大家分享自己的看法。

风险提示：本文信息来源于公开资料或对投资经理的访谈，仅代表个人观点。市场有风险，投资需谨慎。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证，本文在任何时候均不构成对任何人的投资推荐。投资者应综合考量自身的风险承受能力、投资目的、财务状况以及特定需求等方面因素独立进行判断和投资。

数据来源：申万菱信基金，定期报告，经托管行复核，截至2020.6.30。

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