量化投资的精髓,是人的投资思想

  • 来源:投资者报
  • 关键字:量化投资,投资思想,李笑薇,富国
  • 发布时间:2011-09-13 16:17
  自2004年国内首只量化基金诞生以来,投资者对于量化投资的好奇就从未间断:量化投资的“黑匣子”中到底装的是什么?量化投资能否带来超额回报?

  曾在全球量化资产管理规模最大的巴克莱投资管理公司(BGI)管理量化基金、现任富国基金公司另类投资部总经理的李笑薇,以自己多年的海内外成功投资经历,与《投资者报》记者分享了量化投资的神秘与魅力所在。

  自李笑薇加盟富国以来,富国A股量化投资模型于2009年底投入实战,并获得了不俗的战绩。截至2011年6月30日,富国旗下两只指数增强基金——天鼎中证红利、富国沪深300(2720.283,-30.81,-1.12%)分别获得了4.32%与 3.79%的收益,在所有指数型基金中位居前两名。而同期沪深300指数、中证红利指数(1958.656,-11.97,-0.61%)分别下跌2.69%、2.1%。这一团队,正推出第三只指数增强基金——富国中证500指数增强。

  量化不是“黑匣子”

  《投资者报》:提及量化投资,国内投资者总认为很神秘。它与主动的定性投资差别到底有哪些?

  李笑薇:量化模型的特点之一是抽象,但它称不上是一个“黑匣子”,与传统基金的投资区别也并非像投资者认为的那样大。

  传统基金经理在做市场判断时,脑子中会闪过好几个模型,比如如何选定行业、个股,实质这都是一个个模型。严格说,他们脑子里的模型比量化模型中能看到的都要多,只是他们没有把这些模型提炼出来而已。

  投资者购买传统主动股票基金,并不代表他们对基金经理的操作完全熟悉。基金经理在哪个时间段,配置了哪些行业、个股,投资人无法确切知道,只是能看到每个季度的报告和最终的投资结果。

  相比之下,量化投资进出市场的每一个步骤,都非常清晰明了。在我的眼里,这个过程不是“黑匣子”,而是团队里每一个人按流程逐步去完成的。

  《投资者报》:量化投资的详细工作流程是怎样的?

  李笑薇:量化投资对团队合作要求更高。一般来说,有一部分人专门进行数据的清洗、整理、输送等,这需要计算机信息技术较强的人才;模型的设计和研究,往往需要很强的金融及数学背景;基金的日常管理往往需要金融及工程方面的专才。因此,通常量化投资团队的成员学历都较高,但不是说学位很重要,而是需要一定的技术积累。

  具体流程中,提取数据的人看数据,有人专做研究,有的做优化或者交易下单。每个人都有自己的侧重点,在整个团队中起不同的作用。一个人可能干多件事情,但想要全部完成是不可能的。

  《投资者报》:量化投资能否稳定地战胜市场?

  李笑薇:在不同的市场阶段,市场的有效性会不同,需要用特定的方法,寻找不同阶段的不同机会。

  市场上的各种方法,捕捉的内容都不一样。比如巴菲特,他的风格更趋近于一级市场中VC、PE的思维;西蒙斯则是完全抛开基本面,从纯技术的角度,将全球货币的走势、衍生品等林林总总的东西作为投资标的。

  从A股市场来说,当前的发展阶段需要有独特的投资方式,富国基金量化增强的定位也有市场需求存在,满足了一部分配置指数基金的需求。从运作经验看,量化增强后的收益会好于一般指数的收益,上半年超额收益有8%。总体来看,这个收益稳定在5%~10%间,是很多基金难以做到的。

  超额收益从何而来

  《投资者报》:我们也注意到,多家基金公司都构建了独立的量化投资团队和模型,富国基金量化投资模型的独特之处在哪里?

  李笑薇:量化投资最重要的是人的思想,量化只是一个方式和工具,真正在挣钱的,是人的投资思想。

  从富国量化模型的特点来看,首先是自下而上精选个股,不做仓位选择。由于这是一只指数产品,投资人买时就要买到这样的仓位,我们一直是用95%的仓位操作。

  其次,严格风险控制,精细成本管理。再次,系统化的投资流程,科学化的投资管理。量化投资从开始到结束,是一个庞大复杂的工程,团队里面专门有人负责清洗、研究数据,做一系列的回撤,实现交易单。

  最后还要尊重模型出来的结果。在操作过程中,主动干预非常少,人的干预更多在整个模型的设计上。

  《投资者报》:你们今年近8%的超额收益是如何实现的?不同市场环境下,模型是否会有大的调整?

  李笑薇:对我们来说,发现哪些因子在最近的市场更有效,并保持一定的前瞻性,是量化团队的主要工作。

  比如,大家都很熟悉的估值因子,在2006年到2009年都有比较优异的表现。但是到了2010年,估值因子的作用突然发生了变化,估值并不能起到明显推动作用,我们也提前做了适当的调整。

  责任心决定能否做好

  《投资者报》:除了模型外,量化投资成功还取决于什么?

  李笑薇:一般而言,量化投资策略是否成功取决于三大因素。一个因素是质量,重点取决于数据和研究。第一步是要保证数据的质量没有问题。对于任何一个数据源,我们基本是用一家数据商,但会用两家来互相检验,检验后的结果才进入到自己的数据库里。

  研究质量的好坏,其实是工作责任和态度的问题。量化虽然有门槛,但对理工科硕士以上的人来说门槛并不高,能否做好靠的是责任心。

  第二是经验和判断。我们会做大量研究、看历史业绩,但历史不代表未来。当你做了大量细致的研究,发现可能有五个因子影响,表现最好的是A,后面有BCDE,其他因子哪些权重更大?做决定要基于经验和判断。但归根到底,判断与决策要有很强的实践来做支撑。

  三是运气,好的质量和经验不等于好的业绩。尽管它们可以提高好业绩的概率。投资结果在任何时候都有运气的影响,这对所有管理人都是公平的。不过,今年这样的业绩基本上属于正常运气范围内。

  《投资者报》:会不会碰到运气特别差的时候?

  李笑薇:当然会,但是我们的风控很严格,即使是很差的运气,也不会和指数有很大偏离。

  《投资者报》记者 尚志科
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