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华泰柏瑞基金盛豪访谈:如何在弱市中实现逆市上涨?(文字版)

华泰柏瑞基金盛豪访谈:如何在弱市中实现逆市上涨?(文字版)

作者: 证通财富 | 来源:发表于2017-08-10 10:48 被阅读0次

    最近,证通财富的小编有幸采访到了华泰柏瑞基金的量化投资部副总监盛豪。

    华泰柏瑞的量化产品规模较大,接近100多亿,在同类排名中均名次靠前,跑赢沪深300指数及同类平均。

    究竟是什么原因,能够使华泰柏瑞的量化产品在弱市之中依然能逆市上涨?让我们通过访谈实录来一探究竟。

    访谈实录

    小编:我们了解到贵司的量化规模较大,在今年很多量化表现不佳的背景下,贵司的量化基金依然排名靠前,表现较为亮眼,所以这次希望通过我们的访谈了解贵司的量化风格有何特点。首先想要了解一下您觉得贵司的量化基金投资风格与其他基金公司有何不同?

    盛豪:量化的操作具有一定的保密性,无法直观地就量化投资的投资风格与其他基金公司进行比较,所以接下来我将分享的是从公司自身的角度对量化投资的一些看法。

    我们目前主要选用基于基本面投资逻辑的多因子选股模型,总共有百余个因子,目前正在使用的占其中的80%,大部分属于基本面因子,尚未使用的因子中有一部分已经失效,其余的则是适用于海外发达市场的指标,然而A股市场目前尚未成长到这一阶段,因此这部分因子需要等待时机成熟才能使用。我们的模型会预测相对收益较高的股,一般月度胜率约80%,日度胜率为60%左右。

    尽管无法获知其他基金公司所选用的模型,但是通过对其管理的基金进行持仓分析,能够发现有些基金之所以能够获取市场的超额收益并不完全依靠其获取阿尔法的能力,而是猜准了风格,有一定的运气成分存在,只是一些对于风格的暴露。

    小编:市场上去年表现较好的几只量化基金,有些今年表现不佳,这是出于怎样的原因?为什么华泰柏瑞的表现未受其影响?

    盛豪:量化模型都是基于过去历史数据进行统计寻找市场无效所在。在过去的5至10年,小盘股大幅跑赢大盘股,因此不少机构依旧采取同样的策略。但如果看海外发达市场或者看A股过去20年,小盘因子表现就不再那么亮眼,因此我们仍然小盘因子只是一个风险因子并未使用。从今年开始,随着IPO政策改变,壳的价值逐渐下降,小盘股遇冷,显著跑输大盘。依据这类因子进行判断的投资也就因此失效了。与这些机构的投资策略不同的是,我们在构建因子的时候会剥离这些大小盘因素,所以我们的模型今年以来仍然能够战胜市场。

    近期市场与之前产生较大差异的原因可能在于国家队的加入,导致投资人的结构发生改变。之前是大小户之间的博弈。

    而从长期来看,坚持基本面投资,坚持价值投资,肯定是会有超越市场的收益。

    小编:能否向我们介绍一下贵司的量化基金产品?

    盛豪:我们主要的公募量化产品主要分为四类,第一类跟踪沪深300,第二类跟踪中证500,第三类为绝对收益类产品,最后一类为创业板增强。其中绝对收益类指的是,取某一个指数增强组合做空对应的股指期货,采取的是绝对收益策略。而创业板增强这部分则在等待板块低点,希望能够抄底。

    为了区分不同的组合,我们会参考不同的基准指数,因此每类组合的风格也是有一定变化,吸引的投资者也不相同。比如以机构为例,保险公司偏向于选择跟踪沪深300指数的基金,期望跑赢大盘,因此沪深300增强目前是我们公司规模最大的基金,相较而言,跟踪中证500的基金,其规模就小了不少,银行资金则偏好于选取绝对收益基金。

    华泰柏瑞量化智慧(001244)和华泰柏瑞量化先行(460009)都是采用中证500指数增强策略,而华泰柏瑞驱动(001074)、华泰柏瑞优选(000877)及华泰柏瑞增强(000172)则是采用沪深300指数增强策略,华泰柏瑞创优(004394)则是跟踪创业板,目前创业板已经跌至接近30-35倍市盈率,低于历史平均水平,但判断是否已经到底则还需要一定时间的观察。

    小编:你们的选股模式是选用自上而下的选股模式吗?同时量化基金后期又是如何调仓的呢?

    盛豪:我们模型的善长的是选股,模型可以区分同行业内股票的相对收益高低。但是我们模型并不具备择时能力。因此具体使用模型的时候,我们每个产品会选定一个风格比较明确的指数作为业绩基准,并在基准指数基础上使用模型选股,选取同行业内预期收益率高的股票替换指数成份股预期收益率低的股票,来达到稳定增强的效果。

    每个产品各自使用不同的基准指数和主动风险,给投资人选择的权利。如果投资人看好大盘股,可以申购我们跟踪沪深300指数的基金;如果不看好股市,可以申购我们绝对收益型基金。量化模型做任何投资决策都是基于原始数据计算而得的。所以一旦数据本身发生了变化,投资决策将随之改变,模型就会给出调仓信号。我们在模型中加入了交易成本模型,所以具体调仓时模型会衡量交易成本以及预期收益率来决定如何交易。

    小编:那也就是说我们目前整个量化操作频率不会很高?人工参与的比例大致有多少?

    盛豪:华泰柏瑞量化模型主要基于基本面,所以换仓主要集中在出年报季报的时候。就量化基金而言,人工干预进行调仓的情况还是比较少的,因为纪律性是量化投资很重要的一点,主要是由于人工干预后统计规律就可能不再准确,但不可否认人工参与的情况的确存在。

    比如去年的万科风波,模型本身是无法解析这些信息的,在这种情况下即使明白人工操作中可能存在主观倾向,但我们还是会依靠人工进行判断。

    小编:在今后量化基金可能向着机器学习的方向发展,对此你是怎么看的呢?

    盛豪:目前机器学习尚未达到预期的程度,一般是将信号传递给机器,由它来组合信号。在短期内可能有效,但是长期效果依然无法预期,所以机器学习更多的是应用在日内算法交易上。机器的逻辑连续性不如人工来的好,一旦信号发生变化,则学习之后得出的结果也会有明显的差异存在。对于中长期投资,这种变化会造成剧烈换仓,会增加交易成本,对投资最终结果帮助不大。

    但是随着人工智能技术不断进步创新,计算机算力不断提升,人工智能可以处理的信息可能会指数级增加。届时机器学习可能会在更长期投资周期中得到广泛应用。

    小编:我们之前也关注过市场上不少量化基金,为什么其中有些基金一个月就下跌了十几个点?

    盛豪:其实量化和普通基金类似,关键还是要看投资逻辑。短期内净值能够快速上涨的基金,它一定是对某些因素有很高的风险暴露的,在一段时间之后这些因素一旦反转,如果不及时调整策略就会导致基金下跌。有人做过统计得出,前一年排名前十的基金有50%的几率会在第二年进入倒数前十。

    小编:您对未来市场走向是如何判断的?如茅台这类市盈率已经偏高的企业您是如何看待其之后的发展?

    盛豪:这方面判断不是我们量化专业所长,这里就谈一下我粗浅的看法。今年以来一些白马绩优股涨幅明显,市盈率相对他们的业绩增速偏高,PEG显著低于1。显著来看,部分行业增速的持续性不明朗,有些股票可能已经有泡沫了。但是如果遇上资金炒作的情况,将会更加难以判断。可以参照美国60年代的经济周期:第一波行情,电子类相关题材被炒起来,只要有相关题材的公司股价都涨了接近2-3倍,当时很多美国企业因此改名,在企业名中增加“电子”以吸引投资者。随后由于缺乏实际业绩增长,众多企业通过并购来实现外延式增长,因此第二波开始炒并购。最终第三波开始炒“漂亮30”这类有出色业绩的行业龙头企业,当时有些价值股达到了80倍市盈率,但这显然超越了理性投资的范围,之后泡沫破灭时不少投资人损失惨重。所以泡沫一旦起来,何时破裂是很难预测的。

    小编:我们发现贵司不仅在国内进行量化投资,也管理着一部分海外市场的量化产品,您能简单介绍下吗?

    盛豪:可以,海外板块主要面对的是新加坡、香港及韩国市场,采用多空对冲策略达到绝对收益的目标,这是我们量化模型比较擅长的。今年以来截止5月31日,美元计价的净值收益4.27%,这个收益率对于美元资产来说还是不错的。

    以上就是本期基金经理专访的内容,证通财富还将继续推出基金经理系列专访,带领读者更加深入地体会基金经理背后的运作逻辑,安心、放心地买基金。

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