华安基金张序:多维度构建自上而下的量化投资框架
过去主流量化投研体系,是利用量化的数据处理优势,分析全市场股票的特点,通过增加研究广度的方法,寻找全市场几千只股票的投资机会。在2017年以前,小市值风格占优时期,股票覆盖面足够广能带来不错超额投资收益,但随着北上资金的入场,以及公募基金认可度逐步提升,A股投资者结构逐步向机构化转变,优质的公司能够获得更高的估值溢价。相比股票研究的广度,2017年以后研究的深度变得更为重要,这也是近几年不少注重广度的量化策略表现平淡的原因。
本质上,量化投资和主动投资的目标比较一致,是选择未来能跑赢市场的股票。量化投资的优势是能便利的覆盖全市场股票,但不足之处是缺少像主动投研一样,对一个公司具有的深度理解。
3年前,我们开始思考如何去进一步完善量化投资模式,不仅要重视研究的广度,也要重视研究的深度,除了在市场中寻找阿尔法,也要更多去思考市场贝塔,目前已搭建出比较成熟的投资框架。
从投资收益进行拆解,可以划分为择势、风格、行业、选股和交易五个部分,在不同时期,各部分带来的超额收益各不相同,像2018年,择势的好坏能贡献较大超额收益,近两年受产业政策影响,行业与风格选择能贡献较大超额收益。
我们投资框架是对市场风格、行业、选股以及基本面分析分别进行定量研究,将投资收益拆分至每个环节,搭建了自上而下的量化投资体系。
近几年里,也将该投资框架在不同类型基金产品中进行实践,一类是主动量化型基金(华安事件驱动量化),一类是指数增强型基金(华安沪深300量化),均具有不错的投资表现,也一定程度说明该框架能够契合当下市场环境。
通过该投资模式,我们判断货币相对宽松的下半年,成长风格仍然具有不错的投资机会,从行业景气维度出发,智能制造、上游材料以及军工板块获得超额收益的可能性较大。
放眼未来,研究的广度与深度均具有重要意义,通过构建自上而下的投资体系,一方面帮助我们更深入地挖掘市场中的股票;另一方面利用好量化的数据处理优势,寻找全市场投资机会。量化投资在国内起步较晚,我们需要根据市场环境不断进阶投资体系。
责任编辑:张润时
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