股票量化策略科学爱好者的游戏
文芳
本土私募基金领域,量化投资经理或是颇特立独行的群体。他们中很多人有着深厚的数学、物理学而非金融学背景,最典型者如文艺复兴科技公司,一半以上的雇员都是数学家、物理学家出身,几乎完全没有金融背景。
他们精于各种数理统计,用数学模型捕捉市场机会,由电脑作出交易决策,一般也不对市场作主观判断。对于其他策略尤为看重的调研,即使是以基本面量化为主的阿尔法投资经理,他们也有另类看法,认为调研获取信息的深度和及时性,长期来看并不是很有利,因此不如从宽度上弥补深度。
在他们眼中,精选个股的主动投资策略经理老想抓牛股、黑马股,但抓到的概率5可能都不到,如果抓不对,风险还很大;放弃5,反过来可能盘活另外95,抓出来的股票可以跑赢平均水平,再对冲掉系统性风险,比抓黑马股更靠谱。在他们看来,未来的投资竞争并非量化与量化策略之间的竞争,而是量化与其他策略的竞争。
基本面量化投资经理中,有诸多经过严格经济学、金融学、会计学训练的BGI海归派,他们善于从财报中抽丝剥茧,取得了骄人的业绩。不过,在策略本土化应用等方面,其还需要针对A股新兴市场的特点进行调整。
在中国市场上运用最为广泛的量化投资策略,是市场中性策略。其利用沪深300、中证500、中证50的股指期货对冲构建的股票多头组合来实现市场中性,并获取绝对的Alpha收益,策略主要包括多因子模型和统计套利两大类,其中,多因子模型利用成长、价值、分析师等因子进行建模,而统计套利主要基于数理统计、利用标的资产短期价格的超买超卖波动获利。
本次评选中,新财富私募TOP50股票量化策略组的投资经理充分表现出市场中性策略的特性,风险显著低于市场和其他股票型策略,3年期组的收益与大盘指数以及同类策略相近,1年期组则获得高于市场和同行的收益,同时两组都很好地控制了下行风险和回撤。特别要指出的是,2014年12月股市中性策略普遍遭遇大幅回撤,但本次入围和入选的股票量化策略投资经理回撤都很小(表1、2)。
多因子模型投资
从组合的构建来说,不同基金大同小异,无非是通过价值、成长等因子建模选股,再经过市值、风格等中性处理,用股指期货对冲掉系统性风险,获得阿尔法收益,只不过,整个过程用程序和模型来完成。一般来说,都会经过数据建模回测实盘4个步骤,但有少部分投资经理在这四个步骤之前加一步逻辑支持。
多因子策略的独特之处在于细节,好比同样是50种原材料,米其林3星厨师和街边师傅做饭,做出来的饭是不一样,有些细节很难量化。实践中,有些基金经理会偏向基本面一些,有些会偏向技术面一些,有些人更均衡一些。
基本面量化,建模之前需要的调整
在本届榜单中,盈峰资本张志峰、喜岳投资周欣、龙旗科技朱笑槺均是出自BGI(巴克莱全球投资公司,BarclaysGlobalInvestors)的海归流派,他们经过严格的金融学、会计学和经济学训练,善于从财报中抽丝剥茧,取得了骄人的业绩。不过,由于A股新兴市场的特点,以基本面为主的多因子策略经理在本土化等方面还需要进行调整和适应。
第一是本土化的调整。一位BGI流派的基金经理表示,所有市场均有共性,因此,有些策略能够应用到全球绝大部分市场,比如价值投资,从数据观察,在A股市场上长期有效,只不过收益率没有那么可观,约有年化10的超额收益。但同时A股有自己的特性,有些甚至与海外经验完全相反,比如定增作为一个事件,在A股市场非常受追捧,定增中募集资金的目的就是收购公司,作为资产增长的手段,是受市场追捧的公司行为,这与全球很多市场是相反的。再比如,其他市场早期一些简单的策略,在A股市场非常有效,复杂的新策略反而无效,只因这一市场还没有进化到有效的程度。所以,海外的经验进入本土之后需要改良、改进。
第二,财务报表质量,是在中国做基本面研究的很大挑战。当然,如果市场数据普遍存在一定水分,用相对选股持仓分散的方法,即使有一些公司造假,也不会有致命性的影响。在建模时,也有一些方法避免被虚假的财报数据所迷惑而做出错误的决定。比如,公司净利润作假会在两方面做手脚,销售额(sales)的确认方法可以导致收入5亿变6亿元,还有主营业务成本(COGS)的折旧方法,但是现金流比较难造假,1亿增加到2亿元很难,所以,有基金经理表示,投资时会考虑现金流指标。
也有受访基金经理表示,会计可以做很多手脚,但要么得在时间上做平(今年报多明年报少),要么得在空间上做平(这个报多那个报少),因此,可以对财务报表会进行还原,还原出真实的财务数据。比如,从过去10年来看,港股和美股公司的ROE都呈正态分布,唯一不遵循正态分布的地方在0左右,ROE比0多一点的公司超过正态分布,比0小一点的公司低于正态分布,说明ROE在0附近很敏感。中国过去8年上市公司的ROE,0左边就消失了,对比香港市场,A股公司ROE大都挤在00。3左右(0。5以上还有很多公司),连盈利的公司也没有了。这就存在问题。
第三个问题是,基本面的选股基于财务指标,财务数据是按季度披露,难免会有一些滞后。所以一般来说,在选择的因子中,除了财务指标,还会加入一些动量指标、情绪指标等。另一位受访基金经理在谈及滞后性问题时说,虽然滞后可以用分析师预期来代替,但总体并不令人担心,因为投资是相对的,信息流入到投资领域本身有一定特征,报表是季度披露,公众获取的信息也就这些信息量,并不需要刻意拿到全市场最快的信息,只要不滞后其他人,处于前40就及格。剩下的是判断和科学分析。
同时,其认为,虽然调研并非无用,但问题在于,一个研究员能做好的股票不超过10只,现在中国市场有近3000只股票,美国市场有上万只,需要多少研究员才能覆盖?调研获取信息的深度和及时性,长期来看并不是很有利,因此不如从宽度上弥补深度。
基本面多因子策略背后的投资理念与精选个股的主动投资策略不同:主动投资经理老想抓牛股、黑马股,但抓到的概率5可能都不到,如果抓不对,风险还会很大;放弃5,反过来可能盘活另外95,抓出来的股票可以跑赢平均水平,再对冲掉系统性风险,比抓黑马股更靠谱。
在过去几年,很多阿尔法策略的投资经理会选择在风格因子上加大暴露而增强收益。
几个关键的时间节点
一般而言,阿尔法策略会尊重模型的运行,不做或不过多干预,但是遇到关键的时间节点,把投资完全交给机器依然很危险,基金经理的应变能力非常重要,并且一定要知道模型的原理、适用范围、有效性、假设等。
回溯近年市场,一个关键时点是2014年12月。这是量化策略的暗黑时代,有不少过往业绩非常优秀的私募投资经理都栽了跟头,一只市场中性策略高达20多的最大回撤,这是其投资者不可想象并不能接受的。
当时,市场上大盘股和小盘股的风格差在2014年11月21日到12月9日的30个工作日中超过了历史最大幅度的1。5倍。也就是说,过去如果风格差是20的话,当时达到50。如果用恢复的时间长度和深度来衡量,优秀的市场中性策略投资经理,也会快速地调整策略,收复失地,比如有资深投资经理所管理的市场中性策略产品在2014年11月到2015年1月回撤了20多,一方面其相信模型,并没有切换至沪深300,而市场正好有个修正;另一方面,团队发生变动,新接手的成员替换了成长因子,很快切换模型,但该成长因子偏重于风格因子,把风格因子放大了,造成选股会偏向小盘股。经过调试之后,该产品净值在5个月内创新高。也有一些基金经理对模型进行调整,包括选股方式,变为选取相对市值比较大的股票。
2015年4月16日,中证500股指期货上市之后,大小盘的风格暴露比以前好多了,很多基金经理将对冲工具切换至中证500。
第二是股灾期间对大比例停牌的应对。这相当复杂,Alpha策略是能停就暂时停掉,最被动的是新开的仓却面临股票停牌,又面临赎回。那么,已经开仓的怎么办?一般有三种方法应对。
第一是科班式做法移仓,等流动性恢复。但是因为每个产品的开放日不一样,有的产品每月开放一次,会存在赎回问题,而且选择移仓,可能面临更多的贴水,风险更大。
第二是平掉能平的股票,平掉相应市值的股指期货头寸,对冲停牌股票的市值。有部分受访投资经理采取了这种方法,首先每天计算停牌比例和市值,这在原来的程序上并没有,需要人为的特殊处理;除了需要做到资金规模上没有敞口,每个因子上都要计算停牌的个数和市值。比如,停牌比例很大,完全对冲,如果反弹就非常危险。1亿元的空头,停牌50,5000万元对冲是合理的,如果还用1亿元对冲,反弹时会亏很多。但这种方法也有明显的缺点,停牌部分可能只占2030,与指数是两个概念,会存在一定风险。
第三种方法是:平掉能平的现货和空头,剩下停牌的裸头寸。有位采取这种办法的基金经理表示,回头看,没有选择移仓是对的,贴水更多。当时计算其产品净值,能忍受23个跌停,净值回撤4左右。该基金经理是7月开的仓,当时停牌股票占20左右,其采取偏保守的操作,第一个涨停直接出货,而没有等第二个涨停。
第三是熔断期间如何处理?如果事前未平仓,熔断期间很难躲过去。有受访基金经理表示,实际上其择时信号有报警,只是当时择时策略还没有正式运行,2016年1月4日早上交易团队决定了降仓,但是熔断很快发生,当时分不清是基本面的变化还是交易规则的变化导致的。因为熔断很快发生打断交易节奏,处理得不够果断。
也有受访基金经理表示,熔断没做好,对机制的理解慢了一步,当时应该减仓,因为2015年限仓10手必然使得现货波动率加大,做绝对收益的人只能通过仓位控制来规避风险,加大现货波动率。事后算确实是,原来放在7勉强超过一个标准差,可能到1。5个标准差的波动率,但是限仓10手后,就把熔断的坎放到了1个标准差之内,也就是说,触发熔断不是小概率事件了,正常的市场波动就会触发。
股指期货限仓期的应对
股指期货限仓之后,加之贴水严重,阿尔法策略的管理规模急速萎缩,有些过百亿规模的市场中性策略基金,萎缩了80以上。
如何应对这一局面?在受访的基金经理看来,主要有两种方法。第一,择时对冲,是在目前监管和市场环境下性价比较好的策略。股指期货受限后,对冲成本30以上,通过量化择时的方法把对冲的时间占比减少,风险暴露可能100。第二,将市场中性的策略和方法应用到其他资产领域,如商品、固定收益。
股指期货市场化之后的策略生命周期
目前在国内,阿尔法策略的超额收益远远高于美国,其原因何在?核心在于散户比例非常高,估计85的交易金额由50万元以下的散户提供,散户缺乏系统性的优势、科学的投资理念和方法,相对来说,专业投资者比较容易挣到阿尔法。只要散户比例维持在高位,就会保持比较高的阿尔法。而监管层出于保护投资者的好心,也在某种意义上延缓了投资者机构化的过程。
虽然长期看,中国市场会回归到美国的状态,阿尔法策略的整体收益率会降低,但有效因子何时会发生衰减,令其从超额收益走向微利?多位量化基金经理预测,多因子至少还有5年甚至10年的好光景。美国也经历过10年好光景,到上世纪90年代之后才越来越难做。而且,未来的投资竞争也并非量化与量化策略之间的竞争,而是量化与其他策略的竞争。
套利策略
在中国市场,目前适用的套利策略主要集中于以下五类,其各有收益和风险特征。
跨期套利策略。通过买卖不同到期月份的期货合约进行套利,专注于发现市场定价的偏差,基于价差的波动来获利。合约价格相关性高,价差已出现稳定的统计特征,价差比价格更容易预测。这一策略不依赖于对市场涨跌的判断,表现与市场大盘的涨跌基本上没有相关性。
其中,股指期货跨期套利以沪深300股指期货的4个合约作为套利标的,属于统计套利模式。当市场产生波动时,4个合约在短期内可能会发生不一致的波动。此时,卖出上涨快的或下跌慢的合约,同时买入上涨慢或下跌快的合约,当二者价格波动回归正常时,平仓获利。商品期货跨期套利策略以商品期货市场中同一品种不同合约为套利标的,该策略同样以程序化交易为手段,但是更加注重于模型的建立和对数据的回归分析。
期现套利策略。股指的期现套利,是以沪深300ETF以及沪深300成分股为标的,股指期货为对冲工具的跨市场套利策略。其风险极低,与之对应的收益率也会低于其他套利策略。当期货合约和期货现货(一篮子股票或ETF指数基金)之间的价差大于理论值时,套利机会产生。由于现金交割的制度安排,使期现价差收敛具有很强的可靠性。这一策略不依赖于对市场涨跌的判断,表现基本与市场大盘的涨跌无关。目前股票市场难融券和贴水导致股指的期现套利无法展开。
跨市场、跨品种套利。当期货和现货市场之间的价差或者市场不同品种间的价差大于理论值时,进行套利交易;价差收敛平仓获利了结。其中的子策略贵金属跨市场套利策略,以不同市场间的贵金属现货和期货为套利标的。贵金属既有类似于金融期货完全的均值回归,又有商品期货较高收益率的属性,但是该策略的风险特性却与股指期货套利一样,属于一种低风险的稳定投资策略。
分级基金套利策略。利用母基金净值和分级AB基金价格之间的差别,根据配对转换来进行折溢价套利;由于交易价格和基金净值的关系,提供了获利的有效性;这一策略风险低,收益相对传统套利较高。与此类似的还有基金封转开等事件策略。
波动率套利。通过在现货和指数期货的组合里加入期权,增加对冲的方式选择以及盈利机会,对期权的Delta、Gamma等指标实时监测,保持整个组合的市场中性。在满足市场中性的前提下,运用不同期权合约出现的波动率套利机会增加收益。
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