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从AlphaGo获胜看量化基金未来

来源:天天基金网    作者:    时间:2016-03-18



  人机围棋大战的结局已定,虽然人类没有“得0分”,但人工智能开赛即连赢三局的事实足以让人震撼。在人类生活的很多场景中,计算机运算能力的巨大进步也在“碾压”着人类曾经引以为傲的方方面面,金融市场也不例外。当下,巴菲特与人工智能之间的投资收益率的较量正在成为投资界人们津津乐道的新话题。然而,也许就在人们猜想AlphaGo们何时能够“碾压”巴菲特股神的投资记录时,聪明如巴菲特者可能已经开始利用计算机的强大计算能力了——尽管,30年前他曾经公开嘲笑它。

  业内专家分析指出,大数据投资主要有四大优势。第一是股票覆盖面更宽广:基金经理以往个人跟踪研究的股票数量在50只以内,而利用大数据可以覆盖A股市场的所有股票。第二是信息处理能力更强:大数据投资能够分析基本面和非基本面的海量数据。第三是投资策略更为多样化:大数据投资能够解决传统投资策略单一化和同质化的问题。第四是避免人为主观性:大数据投资策略完全以数据为本,更为客观公正。而在股票投资方面,将通过对投资人行为类数据(股票新闻点击率、股票行情浏览量、分析师推荐评级等)、公司财务类数据(估值、盈利、成长、质量等)、公司公告类数据(高管持股限售股解禁、业绩预告及快报、机构调研等)的分析,然后按照相应标准确定股票投资组合。

  量化基金优缺点

  所谓量化基金 (Quant Fund),是指通过数量模型的计算寻找投资机会,并以此作为最终投资决策进行资产管理的基金。这类基金通常也被称为纯量化操作基金,中间并没有人为操作。当然,也有一些量化基金的管理是有基金经理主观判断融入的,即在程序计算后由基金经理加入主观的判断,最后作出投资决策。但无论是哪一种量化基金,数量模型均是核心量化基金与人为决策的传统基金不同,人在其中的作用在于构建包含足够信息并能对信息进行有效处理的投资决策系统,而其选时选股决策都是基于投资决策系统的信息处理的结果。量化投资的典型是以西蒙斯为代表的一类投资者。量化基金独特的决策流程决定其决策过程中受人的因素影响非常小,这可以避免投资者扭曲面对的信息,以及作出过度反应。从这个角度看,量化基金存在的意义是积极的。

  然而,量化基金本身也存在着一定的缺陷。从模型的结构来看,量化基金模型结构上的相似性(例如估值因子、成长因子、动量因子、反转因子等是最常见、最普遍被引入的模型因子)将直接影响模型的有效性以及流动性问题。另外,从模型的具体操作来看,量化模型主要是根据历史数据来构建的,所以它吸收新信息的能力是比较缓慢和迟钝的。一旦外部环境发生变化或者发生某些重大事件,如基本面上的变化等,有效性很可能就会受到影响。

  定量投资适合A股市场

  正因为A股市场不是特别有效的市场,数量化投资策略正好可以发挥其纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化的各种优点,从而捕获国内市场的各种投资机会。相比定性投资,现阶段A股市场的特点更适合采用客观公正而理性的定量投资风格 .

  股票市场复杂度和有效性的增加已对传统定性投资基金经理的单兵作战能力提出了挑战。相对于海外成熟市场,A股市场的发展历史较短,有效性偏弱,市场上被错误定价的股票相对较多,那么留给定量投资策略去发掘市场的无效性、寻找超额收益的潜力和空间也就更大。事实上尽管量化基金在国内的发展历程较短 , 但是从国内已有的两只采用了定量投资方法并且已经运作了一段时间的基金来看,量化基金被证明是适应中国市场的。

  量化基金产品包括但不限于数量化共同基金产品、指数基金产品、指数增强型基金产品行业指数基金产品、风格类指数基金产品、策略指数基金产品收益分级型产品等等。从数量化投资提供的工具和方法来看,能够给投资者提供的基金产品可以说是百花齐放,还应该做到有的放矢,满足投资者不同风险收益偏好的投资需求。

  如何选择量化基金

  在对量化基金进行挑选时,投资者仍可以从传统的几个维度进行选择,如基金的星级、基金经理的管理经验、费率、投资风格、投资策略等。例如,注重绝对收益的投资者,可以选择中性策略的量化基金。在几只基金费率相当的情况下,尽量选择过往业绩稳定、基金经理任期较长、星级高的基金。值得提醒投资者的是,由于目前多数量化基金的股票投资风格偏向中小盘成长,并且换手率极高,从稳健配置的角度出发,该类基金更适合在组合中进行卫星配置。




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